Fetch говорит, что каждой машине в IoT нужен действительно хороший агент

Суперкомпьютеры могут убить любого в шахматах, а сканеры магнитно-резонансной томографии (МРТ) могут видеть вас насквозь - но они бесполезны в том, чтобы продавать себя. С помощью Fetch.AI они могут полностью реализовать свой потенциал, - говорит внештатный технический писатель Ник Бут.

Индустрия высоких технологий одержима тем, чтобы обеспечить быстрый рост, который должен происходить за счет всего остального, от лесов до ископаемого топлива. План вроде бы большой, сгореть и убираться.

Вот идея контркультуры от компании из Кембриджа, Великобритания, в которую входят эксперты Deepmind, профессора и доктора наук, а не University Challenge. Почему бы нам лучше не использовать то, что у нас уже есть? Великолепные, но недостаточно используемые машины везде, от метро до отдела магнитно-резонансной томографии, и все они недостаточно используются.

Разве нельзя повысить производительность, работая над ними усерднее? В этом смысл Fetch.AI, который хочет помочь машинам повсюду, вдыхая в них «экономическую» жизнь. Как?

Fetch стремится объединить все машины в одну большую биржу мощности, которая предоставляет мощность там, где она востребована, помогая машинам продавать свои активы по наилучшей возможной цене. Это достижимо, если мы сможем создать то, что экономисты определяют как идеальные рыночные условия. Для этого каждая машина должна действовать как интеллектуальный экономический агент, располагающий точной информацией, предоставляемой им с помощью Интернета вещей.

машинам нужен агент

Однако у машин нет оснований действовать на основании этой информации. Что неудивительно, ведь они были созданы для одного творческого таланта. Чтобы максимально использовать себя, им нужен агент. Шаг вперед, мистер 90 процентов, Аль-Горитм.

Машины - «умные и глупые», с непревзойденным талантом в одном деле, например в профилактической медицине, создании энергии или управлении транспортной инфраструктурой. Но во всем остальном они бесполезны. Они не могут мыслить нестандартно, потому что их никто не запрограммировал. Да, МРТ-сканер видит вас насквозь, но временами они наивны.

Вот почему им нужен агент. Или мозг. Это как раз та проблема, с которой кембриджский Fetch.AI намеревается помочь им. Он не хочет быть их агентом, он намеревается наделить их даром искусственного интеллекта (ИИ). Так, например, безработная турбина может продать свою дополнительную мощность тому, кто предложит самую высокую цену. Например, в каком-то местном центре обработки данных, которому нужен источник экологически чистой энергии, и который в данном случае готов доплатить, потому что в Интернете наблюдается всплеск покупок, и ему необходимо охладить горящие процессоры, используя экологически чистую энергию.

Метод Фетча по расширению возможностей самых умных машин в мире слишком сложен, чтобы описывать его здесь. Достаточно сказать, что он собрал 50 лучших специалистов в области технологий Кембриджа и сформировал многопрофильную команду для всего, от алгоритмов до агрегирования.

Безопасность - это король

"Безопасность - это приоритет", - говорится в сообщении Fetch . Технический директор, Тоби Симпсон. «У нас есть эксперты в области машинного обучения, криптографии, искусственного интеллекта, разработки программного обеспечения и т. Д.», - говорит Симпсон. По словам Симпсона, отрасли, которые могут получить наибольшую выгоду от этих автономных экономических агентов (АЭА), имеют наиболее подвижные части.

На ум приходят четыре сектора:транспорт, цепочка поставок, энергетика и туристическая индустрия. Когда есть множество движущихся частей, часто управляемых глупыми устройствами, возникают серьезные проблемы с управлением. Устройства слишком глупы, чтобы обезопасить себя, что делает Интернет вещей опасным по своей сути. И они не могут управлять собой в команде, потому что не были созданы для этого. Управление в этих случаях очень трудоемкое, например, попытка поддерживать вращение нескольких пластин. «В конце концов, мы хотим позволить тарелкам вращаться сами по себе», - говорит Симпсон.

Гениальность этой схемы состояла бы в том, что она работала сама по себе. Некоторые машины лучше других заключают сделки? Может ли алгоритм одного человека перехитрить алгоритм соперника? Вам придется задать Fetch.AI эти вопросы.

Счастье приходит не от непрекращающихся приобретений, а от того, чтобы научиться любить то, что у вас уже есть. Кто бы мог подумать, что мы узнаем это от агента? Тоже автоматизированный агент. Может быть, машины все-таки научат нас чему-то ценному.

Автор - внештатный технический писатель Ник Бут