‫عصر هوش مصنوعی
‫:کرت وانه گت میگه
‫«.علم جادویی هستش که کار می کنه»
‫من قبول دارم ‫چون کاملا با عقل جور در میاد.
‫ولی خیلی وقت پیش نبود که ‫ما نمی تونستیم متوجه بشیم
‫که چی باعث شد گونه ها ‫به صورت کامل منقرض بشن،
‫چرا زمین تکون خورد ‫یا زمین ها خشک شدند.
‫یکی از وعده های هوش مصنوعی اینه که
‫به ما این قدرت رو میده ‫تا از یادگیری ماشینی
‫برای پیش بینی و حفظ هر چیزی... ‫از محاظت حیات وحش بگیرید
‫تا انتظار زلزلره کشیدن رو استفاده کنیم....
‫دیدن آینده نمی تونه جلوی فجایع رو بگیره،
‫ولی فکر کنم هممون موافقیم که ‫ما به تجهیزات ارتقا نیاز داریم.
‫حالا هر چی ‫بیاین یه امتحانی بکنیم..
‫آیا ششمین انقراض دسته جمعی در پیشه؟
‫«.پاسخ نامعلوم بود. دوباره سعی کنید»
‫آماده ای؟
‫داریم به اونی که قلاده داره نگاه می کنیم.
‫حدود 250 هزار پارک طبیعی در دنیا هست
‫و حدود 80هزارتا از اون ها در خطرن....
‫این مسیری هست که توسط فیل ها ‫و شکارچی های غیرمجاز استفاده میشه.
‫بله، ما هم همینطور فکر می کنیم.
‫ما این همه راه رو به آفریقا اومدیم تا با ‫هوش مصنوعی جلوی شکارچی ها رو بگیریم.
‫امیدوارم که جواب بده.
‫[دوازده ساعت قبل تر]
‫یه فیل اونجاست.
‫آماده ای؟
‫بله. ما آماده هستیم.
‫شکارچی ها هر ساله ‫تقریبا 35 هزار فیل آفریقایی رو می کشن.
‫نیم کیلو عاج فیل ‫به قیمت 1500 دلار فروخته میشه،
‫و وزن هر عاج میتونه تا 113 کیلو برسه.
‫فیل ها یک دهه تا انقراض فاصله دارن،
‫ولی مسئله فقط حفاظت از یک نوع حیوان ‫یا گونه های کلیدی نیست.
‫حدود یک میلیون گونه دیگه هست ‫که در معرض حذف شدن قرار گرفتن.
‫حیوانات روی پوشش گیاهی تاثیر میذارن،
‫گوناگونی زیستی اکوسیستم رو شکل میده،
‫که همه این ها در عوض ‫روی انسان تاثیر میذاره.
‫همه چیز مرتبطه.
‫پس سخت نیست که بگیم با حفاظت از
‫فیل های آفریقایی از بشر... ‫و آینده ما حفاظت میشه.
‫مختصات رو بردارید.
‫- یک درجه؟ - .یک درجه
‫- ده درجه؟ - ده درجه؟
‫وضعیت پنج هستش، سالمه.
‫پروژه الفانت مارا یک تشکیلات حفاظتی هست ‫که شامل فعالیت ضد-شکار روی زمین
‫و تحقیق .و نظارت بر فیل ها میشه
‫اینجا در دشت های چمنی جنوب غرب کنیا
‫تیمی که فقط از 50 جنگل بان تشکیل شده
‫منطقه ای به مساحت ‫بیش از 3 هزار مایل مربع رو گشت میزنه.
‫برای نظارت به فیل های نر بزرگتر ‫تیم هوایی اون ها رو آروم می کنه،
‫بهشون قلاده جی پی اس وصل میکنن ‫و با ماهواره ردیابی شون میکنن.
‫همچنین به ما اجازه میده تا ‫به اون داده های گذشته نگاه کنیم
‫و بگیم که اینا دالان ها هستن.
‫اینا مناطق درگیری هستن.
‫اینا مناطقی هستن که ‫اونجا فیل ها در خطرن.
‫به امید شناسایی کردن شکارچی ها،
‫جنگل بان ها در تمام پارک ‫دوربین تله ای نصب کردن.
‫سیستم سنتی دوربین تله ای ‫از هر چیزی که حرکت کنه عکس می گیره
‫که بعدش منجر به ‫همه جور نتایج مثبت کاذب میشه.
‫آدم ساعت ها وقت میذاره هزاران عکس رو ببینه ‫تا شاید یه شکارچی توش باشه
‫و اون عکس واسه سه روز پیش بوده.
‫برای اون حیوونا خیلی دیره.
‫اونا مردن.
‫مشخصا سیستم سنتی ‫دوربین های تله ای کافی نیستن.
‫اینا انواع مختلفی از
‫دام هستن.
‫همه چی از سیم خاردار ‫تا کابل اینجاست،
‫و وقتی که حیوون میاد رد بشه ‫دام جمع میشه.
‫- اینا برای کشتارن، برای گوشتشون - ‫خب .
‫ولی میبینید که بعضی مواقع... ‫فیل ها گیر میفتن،
‫و میبینید که خرطوم شون رو قطع کردن ‫که واقعا این کار ناراحت کننده اس،.
‫اگه ما بتونیم که اون شکارچی ها رو ‫قبل از اینکه حیات وحش رو بکشن
‫سر بزنگاه با دام بگیریمشون،
‫ما واقعا جلو میفتیم.
‫هر کدوم از این ها رو اگه جدا نکنیم ‫جون یک حیوون رو می گیره.
‫خدایا.
‫"A.I. for Social Good" من رئیس بخش ‫توی شرکت اینتل هستم.
‫این پیوستگی تکنولوژی هوش مصنوعی ‫با پروژه های هست که تاثیر اجتماعی دارن.
‫اینا نیزه پرتابی هستن ‫که مخصوصا برای فیل ها استفاده میشن،.
‫وای خدای من.
‫پس کاری که می کنن اینه که
‫روش یه بالابر میذارن ‫و بالاترین نقطه درخت میبرنش،
‫خیلی خیلی بالا،
‫و بعدش یه سیم رهاساز هستش.
‫و وقتی فیل از زیرش رد بشه
‫اتفاق ناخوشایندی میفته.
‫مشکلیه که از بین نمیره.
‫کاری من اینه که با افراد و سازمان هایی که ‫یک ماموریت دارن صحبت کنم،
‫و اون ها رو به تکنولوژی ای وصل کنم ‫تا ماموریتشون رو بواسطه اون انجام بدن.
‫حالت چطوره؟
‫سلام اریک .خوبم، خوبم.
‫شرکت اینتل با ریزالو همکاری کرد
‫سازمان غیردولتی ای که ‫از نوآوری های فنی استفاده می کنه،
‫تا بعضی از مشکلات حادتر ‫زیست محیطی سیاره رو حل کنه.
‫ریزالو یک مجموعه غیرانتفاعی هست.
‫ما دنبال راهی می گردیم تا ‫بزرگترین پستانداران جهان رو نجات بدیم
‫و جلوی ششمین انقراض دسته جمعی رو بگیریم ‫تا بدتر از این نشه.
‫اون ها یک ابزار قدرت گرفته از هوش مصنوعی رو ‫توسعه دادن و اسمش رو تریل گارد گذاشتن.
‫تریل گارد در اصل یک دوربین ضبط حرکتی هست ‫که برای کمک به جلوگیری از شکار طراحی شده.
‫به لطف اختراع فوق العاده چیپ جدید
‫هوش مصنوعی رو به خود چیپ مختصر میکنه.
‫پس کاری که ما کردیم اینه که ‫این چیپ رایانه ای قدرتمند
‫که بهش «واحد پردازش دید» گفته میشه ‫"Vision Processing Unit".
‫تمام عکس هایی که دوربین تله ای میگیره ‫وارد چیپ وی پی یو میشه،
‫و تشخیص میده که کسی هست یا نه
‫خب.
‫و فقط عکس هایی رو میفرسته که توش کسی هست.
‫پس 95 درصد از اون اختلال رو ‫که میگیری رو کاهش میده.
‫داخلش یک الگوریتم هوش مصنوعی داره
‫که به تک تک عکس ها نگاه می کنه،
‫و تشخیص میده که آیا این تصویر ‫برای جنگل بان جالب هست یا نه،
‫و جنگل بان ها الان فقط میخوان بدونن ‫که آیا کسی رد میشه.
‫هزاران تصویر انسان و حیوان ‫به خورد الگوریتم داده میشه.
‫الگوریتم شکل بدن، هندسه صورت
‫حرکت و سایر ویژگی ها رو بررسی می کنه ‫تا اینکه یاد بگیره
‫چطور یکی رو توی هر زاویه و نوری ‫از اون یکی دیگه جدا کنه،.
‫هر بار که حرکتی جلوش صورت بگیره ‫اون عکس می گیره،
‫ولی هوش مصنوعی فقط تصاویر ‫آدم هایی که رد میشن رو میفرسته.
‫سیستم تشخیص تصویر به یک تصویر نگاه میکنه ‫و میفهمه که داخلش چیه.
‫این مثال کامل چیزیه که ما قدرش رو نمیدونیم.
‫آدم ها میتونن به یک تصویر نگاه کنن ‫و بدون اینکه حتی بهش فکر کنن
‫بفهمن که داخلش چی هست،
‫ولی در واقع این مشکل ‫به طرز خارق العاده ای دشواره.
‫به طرز شگفت انگیزی حالا رایانه هایی داریم
‫که حداقل با پارامترهای مشخصی ‫می تونن مثل انسان این کار رو انجام بدن.
‫زیبایی این سیستم اینه که ‫اینجا در مارا،
‫زمانی که طول میکشه ‫تا یک شکارچی جلوی دوربین رد بشه
‫تا وقتی که بگه «،اون یه آدمه»
‫و اون رو به مرکز بفرسته ‫زیر دو دقیقه طول میکشه.
‫بعدش می تونیم یک تیم جنگل بان ‫به اون منطقه بفرستیم.
‫و قبل اینکه فرصتش رو پیدا کنن ‫تا اون حیوون ها بکشن
‫اون ها رو دستگیر کنیم.
‫ما باید احتمال تشخیص رو پایین بیاریم
‫درسته.
‫تا چیزی رو از دست ندیم....
‫برامون مهم نیست که ‫مثبت کاذب بگیریم،
‫ولی ما نمی خوایم که منفی کاذب بگیریم،
‫که یک آدم رد بشه و هوش مصنوعی تشخیصش نده.
‫چیزی که نگرانشم اینه که ‫شب ها تشخیص سختتر میشه،
‫یکی از سخت ترین چیزهای بکارگیری تکنولوژی ‫اینه که هیچوقت نمیدونی
‫قراره چطور توی محل عمل کنه....
‫یه میلیون چیزهای مختلف هست ‫که می تونه درست کار نکنه.
‫آنا، اریک و جنگل بان ها ‫به پناهگاه مارا میرن تا
‫دوربین ها رو برای اولین تستشون ‫در دنیای واقعی نصب کنن،
‫پارک های آفریقا واقعا بزرگن
‫چون پستاندارانی که اونجا زندگی میکنن
‫به فضای بزرگی برای زنده موندن احتیاج دارن.
‫این مسئله تلاش برای حفاظت از اون ها ‫رو پیچیده می کنه
‫ولی واقعیت اینه که تهاجم شکارچی ها ‫تصادفی نیست،
‫در واقع شکارچی ها سعی می کنن ‫مسیر رو پیدا کنن
‫چون می خوان خیلی سریع وارد و خارج بشن.
‫این بالا جای قشنگیه.
‫حدود ده مسیر دسترسی اصلی هست
‫که هشتاد درصد شکارچی ها از اونجا میان.
‫فکر کنم اینجا جایی هستش که ‫فیل ها معمولا میان.
‫ممکنه بیشتر غیرمحسوس باشیم؟
‫تو چی فکر می کنی؟
‫من میخوام پشت این شاخه قایم بشم
‫بله.
‫چطوره اریک؟
‫عالیه.
‫عالی شد.
‫حالا نما رو داری.
‫شکارچی ها حتی مشکوک نمیشن ‫که یک جنگل بان یا دوربین اینجاست.
‫این یه جنگل بان مخفیه.
‫- .جنگل بان مخفی - .آره
‫پس امشب،
‫من و دوستام با دوربین هایی که گذاشتن ‫یه کم موش و گربه بازی درمیاریم.
‫ما ادای شکارچی های واقعی رو درمیاریم.
‫ببینیم دوربین ما رو می گیره یا نه.
‫آیا هوش مصنوعی در شب کار میکنه؟
‫که چیز مهمی هم هست ‫چون بیشتر شکارها در شب اتفاق میفته،.
‫برای تشخیص تصویر هم .شب سخت تره
‫دیدن جزئیات و ویژگی ها سخت تره
‫پس برای این تست،
‫هوش مصنوعی باید به مجموعه داده باریکی ‫تکیه کنه.
‫میدونستیم که توی ‫آزمایشگاه ایالات متحده کار می کنه،
‫ولی اینجا اونطور نیست.
‫پس این مسیری هست که توسط ‫شکارچی و فیل ها استفاده میشه.
‫بله، ما همین فکرو می کنیم.
‫دوازده مایل اونطرف تر ‫در مرکز فرماندهی ام ای پی،.
‫تیم منتظره تا تریل گارد کارش رو شروع کنه.
‫خب، اینجا میبینم ‫که چهار تصویر اومده.
‫دید رایانه ای هوش مصنوعی ‫چیزی رو تشخیص داده.
‫آدمه، حیوونه یا چیز دیگه؟
‫بیاین اولی رو بررسی کنیم.
‫امیدوارم که جواب بده.
‫- !هی -!آره
‫خودشه.
‫آفرین بچه ها .آفرین
‫- .عالیه - ‫ما شکارچیمون رو گرفتیم .
‫از خوشحالی بال درآوردم.
‫خیلی هیجان زده ام که نسخه آزمایشی کار کرده.
‫عالیه!
‫دوتا از دوتا عکس درسته.
‫اونو ببین!
‫بله
‫وای، خیلی خوبه.
‫خوبه، چهار از چهار.
‫خیلی خوبه.
‫گرفتن شکارچی یه جور ‫حرکت موش و گربه ای بوده.
‫تریل گارد به ما این برتری جدید رو میده.
‫حالا قبل اینکه شکارچی ها فرصت کنن .تا ‫وارد بشن و حیات وحش رو بکشن میگیریمشون
‫این یه مشکل جهانیه.
‫تعداد آدمای بد از آدمای خوبی که ‫از این پارک ها دفاع می کنن خیلی بیشتره.
‫حالا می تونیم کفه ترازو رو ‫به سمت آدمای خوب ببریم.
‫تا پستاندارهای بزرگ دنیا رو نجات بدیم ‫و از انقراض دسته جمعی ششم جلوگیری کنیم.
‫انقراض دسته جمعی وقتیه که اکثر ‫حیوانات و گیاهان بمیرن،
‫و تنوع زیستی از بین بره.
‫احتمالا شناخته شده ترینش 66 میلیون سال ‫پیش بوده،
‫وقتی که یک سیارک غول پیکر ‫به زمین برخورد کرد،
‫و همه چی رو تلف کرد.
‫حالا شاید در وسط انقراض ششم باشیم.
‫شکارچی های بخشی از مشکل هستن،
‫ولی تغییرات اقلیمی هم مشکلیه
‫همینطور چیزی که می خوریم.
‫تمام ما مشکلیم.
‫آیا می تونیم رفتار مخربمون رو ‫دوباره سیم کشی کنیم؟
‫می خوایم هفت تا تاپاس بپزیم
‫می خوایم از نه مایونز و ‫نه گوشت استفاده کنیم
‫نه شیر هم باشه .همه اش نه شد
‫سرخیو باروسو ‫اون یکی از با استعدادترین سرآشپزهای دنیاس،.
‫اون حس چشایی ای داره ‫که هیچکس نداره.
‫خب، این یکی چطور
‫یک سرآشپز شیلی ای ‫با حس چشایی فوق العاده حساس،
‫و یک ربات به اسم جوزپ ‫چطور می تونن محیط زیست رو نجات بدن؟
‫سوال خوبیه.
‫بیاین اینو سریع ببریم بیرون.
‫شاید این غذا کلید ‫نجات سیارمون باشه.
‫این آزمایش نهاییه.
‫[سانتیاگو، شیلی]
‫ما رویاهای خیلی جاه طلبانه ای داریم.
‫ما دوست داریم دنیا رو تغییر بدیم،
‫ولی ما رویاپرداز نیستیم
‫ما بیشتر اهل عملیم.
‫بیا 90 گرم اضافه کنیم.
‫غذای پروتئینی گرفته شده از حیوون ‫برای هزار سال اخیر منبع غذایی ما بوده.
‫راستش من با خوردن استیک بزرگ شدم،
‫ولی روشی که داریم پرورشش میدیم
‫روش درستی نیست.
‫صنعت غذای مخرج رایجی برای تمام بیماری های ‫محیط زیستی شناخته شده برای انسان شده
‫جنگ زدایی،
‫قحطی آب،
‫قحطی غذا!
‫باور نکردنیه، مگه نه؟
‫گوشت خوردن باعث تغییرات آب و هوایی میشه؟
‫حتما.
‫گاوها و سایر حیوانات گاز متان بیرون میدن،
‫متان یک گاز مضر گلخونه ای هستش.
‫یک سوم زمین های قابل کشت ‫برای تغذیه دام استفاده میشه.
‫اینجوری بهش نگاه کنید،
‫خوردن یک برگر به اندازه ده مایل ‫رانندگی .روی محیط زیست تاثیر میذاره
‫پس چی کار کنیم؟
‫یه راه جدیدی هست،
‫یه راه بهتر برای غذا ساختن،
‫و اون بر پایه گیاهه.
‫ماتیاس با دو نفر که مدرک دکترا داشتن ‫شریک شد تا شرکت نُت کو رو راه اندازی کنه،
‫یک استارتاپ هوش مصنوعی ‫با ماموریتی متواضعانه
‫نجات سیاره .با کاهش مصرف گوشت
‫اینجا می تونیم ببینیم ‫که اکثر مواد اولیه با عقل جور درمیان.
‫کلم، برنج، کدو تنبل ‫روغن آفتاب گردون، پروتئین نخود،.
‫چالش اون ها فقط ایجاد .یک جایگزین ‫گیاهی برای پروتئین حیوانی نیست
‫چندین شرکت قبلاً این کار رو کردن.
‫اینجا فرمول های متعددی تولید میشن ‫و به نظر منطقی میان، مگه نه؟
‫شرکت ناتکو سعی داره ‫تا چیز پیچیده تری رو باز کنه
‫به نظر میاد که داره از ‫روغن های مختلفی استفاده میکنه.
‫مزه و درک....
‫با استفاده از الگوریتم هوش مصنوعی ‫که اسمش رو جوزپ گذاشتن،
‫کاری می کنن که مردم فکر کنن ‫دارن استیک می خورن،
‫یا دارن شیر و تخم مرغ می خورن ‫در حالیکه واقعا نمی خورن.
‫اون سعی داشت از ترکیب سه روغن مختلف ‫امگا سه رو پیدا کنه.
‫جوزپ با این هدف ساخته شده تا
‫تکنولوژی ای داشته باشه که به ما بگه ‫چطور با استفاده از گیاهان
‫دوباره غذایی بر پایه حیوان درست کنیم.
‫الگوریتم می تونه این رو بفهمه که ‫رابطه واضحی بین
‫عناصر مولکولی غذا و... ‫درک انسان از طعم و بافت غذا وجود داره.
‫جادوی پشت جوزپ درباره شیمی هست.
‫هوش مصنوعی به ‫ساختار مولکولی غذا نگاه می کنه،
‫مثلا فرض کنید شیر.
‫بعدش یک لیست از عناصر پایه اون میسازه.
‫در نهایت با استفاده از یادگیری ماشینی ‫و یک پایگاه داده عظیم،
‫بعدش جوزپ عناصر رو ‫از مواد غذایی گیاهی ترکیب میکنه،
‫تا بافت و طعم غذای اصلی رو بسازه.
‫آدما توی درک دو ‫یا سه ماده همزمان خوب هستن.
‫ولی بعد از اون برامون خیلی سخته ‫که بهش فکر کنیم،
‫ولی ماشین می تونه به 5، 10 ‫ماده اولیه فکر کنه،
‫و اینکه با هم چطور میشن ‫و چه طعمی رو میدن،
‫و این قدرت بالای ماشین هست.
‫داری چی کار می کنی؟
‫داری روی فیبر کار می کنی؟
‫شباهت های زیادی بین گیاهان ‫و حیوانات وجود داره،
‫چون ما بخشی از طبیعت شیمیایی ‫رو قسمت می کنیم.
‫همه اون ها دی ان ای دارن،
‫همه اون ها آراِن ای دارن،
‫همشون پروتئین، چربی و کربوهیدرات دارن.
‫بادوم و گردو 97 درصد ‫شباهت مولکولی دارن.
‫فقط 3 درصد این هویت رو به ذهن شما میرسونه ‫که این گردوئه و اون بادومه.
‫پس ما باید دقیقا مشخصات مولکولی ای ‫که به غذا هویت می بخشن رو پیدا کنیم
‫تا بتونیم نوع مشخصی از گیاه و .ماده اولیه ‫رو از گیاه بگیریم تا دوباره بسازیمش
‫آره.
‫بوی سوشی میده.
‫نه سوشی تازه.
‫منظورم اینه که این جادوی پشت ناتکو هست
‫ما داریم اکوسیستمی میسازیم ‫که غذا رو به چشم خاصی میبینه
‫چون بعضی وقت ها جوزپ ‫مواد اولیه واقعا عجیبی رو پیشنهاد میده.
‫اولین غذایی که سعی دارن بسازن ‫یک چاشنی محبوب شیلی هست.
‫مایونز.
‫ما تشخیص دادیم که کلم در شرایط خاص ‫مولکولی رو آزاد میکنه که خیلی شبیه لاکتوزه.
‫و برای مغز شما مثل همون لاکتوز هستش.
‫ما عصاره رو چشیدیم و گفتیم ‫«دقیقا مزه مایونز میده»
‫ولی قرمزه.
‫الگوریتم هنوز نفهمید که یکی از شاخصه هایی ‫که توی تجربه حسی یک محصول برامون ارزش داره
‫رنگه.
‫خب پس مشکل طعم،
‫و بافت رو حل کردن،
‫ولی بازم الگوریتم رو تقویت کردن
‫تا وقتی که جوزپ به فرمول بهتری از رنگ رسید.
‫ما سومین تهیه کننده بزرگ مایونز ‫در شیلی هستیم،
‫و پرفروش ترین مایونز رو داریم ‫که توی بسته بندی فشاری بیرون میاد.
‫موفقیت «نه مایونز» به ‫خلق «نه شیر» ختم شد،
‫«نه بستنی»
‫«و «نه گوشت.
‫حالا دارن روی ‫نه تن ماهی» کار می کنن».
‫ما اقیانوس های غارت شده ای داریم.
‫تولید جایگزین برای ماهی تن ‫چیزیه که دنیا رو تغییر میده.
‫پس ماهی منطقیه.
‫ویکتور، اگه میتونی برو سراغ توت ها.
‫و لطفا رنگ رو استخراج کن.
‫ما باید ماهی تن آبی بسازیم.
‫این ماهی تن طبیعیه.
‫یه کلم داریم که مثل کیمچی درست شده.
‫این ظاهرشه ،مزشه،
‫مزه پس از خوردنشه،
‫و بقیه ابعاد در تجربه حسیه.
‫این کلیدیه.
‫میتونیم اینو اضافه کنیم تا عصاره رو بسازیم
‫اگه نتونیم چیزی بسازیم که به همون اندازه ‫خوب یا بهتر باشه،
‫شرایط عوض نمیشه ‫و ما تغییری ایجاد نمی کنیم،.
‫پس این به رنگ ماهی تن هستش.
‫- .آره، واقعا رنگش خوبه - ‫واقعا متمرکزه
‫آره، فکر کنم خوب شده.
‫کاملاً شبیهه.
‫یکی از چیزهای تغییرات رفتاری ‫در مقیاس بزرگ اینه که
‫اینه که از تغذیه یا ‫ملاحظات پایداری نمیاد،
‫بلکه از طعم میاد.
‫فکر کنم همه دلشون خواسته طعم جدید ‫سیب زمینی سرخ کرده رو امتحان کنن.
‫و اگه بتونیم همون ویژگی رو ‫توی غذاهای سالم و پایدار داشته باشیم،
‫واقعا میتونه قوی باشه.
‫- .سلام - .سلام
‫اینا فرمول های اولیه ماهی تن جوزپ هستن.
‫امروز تیم ناتکو داره از دو دستور غذایی ‫ماهی تن جوزپ تست مزه می گیره.
‫نظرت چیه؟
‫تقریبا بوی ماهی میده.
‫میدونی، مثل اینه ...مثل
‫بوش مثل بوی سوپ سرد سبزیجاته،
‫با یه مقدار جلبک
‫این اولین باریه که یه ماهی ‫رو روی جوزپ امتحان کردیم.
‫رنگش از توت و کیمچی ای هست ‫که استفاده کردیم.
‫عجب!
‫بافتش خوبه.
‫یه کم مزه اش کمه.
‫الگوریتم هنوز برای درک پیچیدگی ماهیچه ‫آماده نشده.
‫چطور اینو برای الگوریتم توضیح بدیم؟
‫می تونیم این کار رو بکنیم؟
‫این یکی رو بیشتر دوست دارم.
‫انگار این طعم بهتره.
‫- .این طعم خیلی بهتره - مزه اش
‫بافت ماهی تن اون یکیه ‫ولی مزه این یکی بهتره،.
‫از اینکه اولین بار این حاصل شد ‫تحت تاثیر قرار گرفتم.
‫وقتی جوزپ چیزی رو پیشنهاد میده ‫این اولین تکراره، درسته؟
‫ما باید این رو ادامه بدیم.
‫منظورم اینه که جاهایی هست ‫که دانشمندها کنترل فرآیند رو دست می گیرن،
‫و واقعا سعی می کنن ‫وارد عناصر مولکولی و ساختاری غذا بشن.
‫در مورد غذاهای قوطی،
‫فکر کنم نزدیکیم، واقعا نزدیک.
‫نه تن، محصول نه مرغ از نه دریا هست.
‫نود و دو درصد مشتری های ما ‫گیاه خوار نیستن.
‫اونا به پایداری اهمیت نمیدن.
‫چیزی که براشون اهمیت داره ‫خوردن غذای خوشمزه اس.
‫تمام چیزهایی که جوزپ پیشنهاد میده،
‫تمام دستورهای پخت،
‫همه محصولات به اینجا میان،
‫و اینجا واحد تحقیق و توسعه ماست،
‫ساختمان توسعه محصول.
‫سرخیو باروسو ‫اون یکی از با استعدادترین سرآشپزهای دنیاس،.
‫دست کم گرفته نشده.
‫باروسو در اِل بولی واقع در کشور اسپانیا ‫آموزش دیده،
‫شاید بشه گفت بهترین رستوران دنیا
‫و رستوران خودش در شیلی ‫جزو 50 رستوران برتر هست.
‫اون یک آشپز نوآوره،
‫می تونه طعم هایی رو مزه کنه که ‫برای زبون انسان معمولی نامرئیه،
‫و کف گیر شخصی خودش رو ‫به سبک تفنگداری با خودش راه میبره.
‫عه، کفگیرت رو آوردی.
‫بله، همیشه، همیشه.
‫نمیدونی کی باید یه چیزی رو مزه کنی.
‫همینقدر بگم که،
‫ناتکو نمی تونست از آدم فهمیده تری برای ‫آزمایش نهایی غذای هوش مصنوعیش استفاده کنه.
‫مهمترین بخش واسه من طعمه
‫چون بدون طعم ‫ما به بقیه قسمت ها اهمیت نمیدیم.
‫اسیدیته و چرب بودنش خیلی خیلی متعادله.
‫هیچوقت فکر نمی کنی که بدون تخم مرغ درست شده ‫متوجهی؟
‫خب، حالا سرخیو ‫تو نه شیر رو مزه می کنی.
‫باشه.
‫به سلامتی.
‫اول از همه اینکه بافتش مثل شیره،
‫خیلی، خیلی خوشمزه اس.
‫و فکر می کنم که نسبت به شیری که ‫توی بازار هست طعم بیشتری داره.
‫پس نه شیر ‫بیشتر از شیر به خودش شبیهه
‫بله.
‫شیری تر!
‫ما با برگر پایه گیاهی شروع کردیم،
‫چون فکر کردیم که ‫برگر به اندازه استیک پیچیده نیست.
‫بافت مثل همونه ‫مثل وقتی که پخته شده،.
‫وقتی یه همچین چیزی میبینم ‫یه بخشی از ذهنم فکر میکنه،
‫«با این چی کار می تونم بکنم» ‫مگه نه؟
‫من می خوام با اینا آشپزی کنم ‫با شیر، با گوشت،
‫با مایونز و همه چی مگه نه؟
‫فکر می کنم که بتونم یه چیز ‫خیلی خیلی خاص رو آماده کنم.
‫عالی شد.
‫چالش پذیرفته شد.
‫می خوایم هفت تا تاپاس درست کنیم.
‫می خوایم از نه مایونز و ‫نه گوشت استفاده کنیم
‫نه شیر هم باشه .همه اش نه شد
‫این برنامه یه روز قبلش ریخته شد،
‫پس سرخیو و تیمش
‫دارن شام هشت دوره ای رو ‫برای گروهی از افراد منتخب درست می کنن.
‫سطح توقعات خیلی خیلی بالاست.
‫مضطرب و نگرانم ‫احساسات مختلف هیجانی دارم.
‫ما می خوایم همه چی رو به همون روشی
‫که دستور عادی رو ‫توی رستوران می پزیم آماده کنیم.
‫یه لیتر شیر می ریختیم،
‫یه لیتر نه شیر می ریزیم،
‫این چالش نهایی ماست.
‫آخر سر، اگه ناتکو می خواد که ‫اوج بگیره غذاشون باید برای همه خوشمزه باشه
‫هوش مصنوعی یا نه هوش مصنوعی
‫دوست دارم منو رو اینجوری شروع کنم
‫- .سلام - .سلام، سرآشپز
‫این یه جور واژگونی هست ‫یه غذای معروف رستورانمون..
‫که مثل گونکان سنتی ژاپنی هست.
‫که داخلش از نه مایونز تند استفاده کردیم.
‫توی اولین تاپا می خوایم بگیم که ‫این مسئله جدی هست.
‫خوشمزه اس!
‫وای خدای من
‫باورم نمیشه که مایونز نبود.
‫چه ترکیب شگفت انگیزی از طعم هاس.
‫اون از نه گوشت برای دامپلینگ ها ‫استفاده می کنه.
‫در حالت عادی با گوشت معمولی ‫سه دقیقه وقت لازم دارید،
‫ولی اینو نمیدونید ‫چون اولین باریه که با نه گوشت می پزید،.
‫ما خیلی نگرانیم چون این ثابت می کنه که
‫غذای پایه گیاهی میتونه ‫جایگزین غذای پایه حیوانی بشه.
‫خانم ها
‫باور نکردنیه
‫مزه گوشت میده، قضیه چیه؟ ‫طعم گوشت رو داره.
‫مغزم به من گفت که گوشت نمی خورم،
‫ولی روحم گفت که گوشته.
‫داریم آخرین دسر رو با نه بستنی ‫آماده می کنیم.
‫با پشمک یه چیزی شبیه به ‫تاکوی شیرین درست می کنیم.
‫بیاین اینو سریع ببریم بیرون.
‫لذت ببرید.
‫نه بستنی توی آشیونه پشمکی
‫نبوغ رو ببین!
‫تمام مدت داشتن فکر می کردن که .دارن ‫با محصولات «نه» یه چیز دیگه می خورن
‫اونا از طعم ها راضی بودن ‫از همه چی راضی بودن، مگه نه؟،
‫باعث میشه حس خوبی پیدا کنم.
‫رویای بزرگی .این رویا اینجاست،
‫رویای ناتکو اینه که از هوش مصنوعی ‫استفاده کنه تا سیارمون رو
‫از صدماتی که انسان ها میزنن... ‫حفظ کنه.
‫ولی میشه تاثیر خوب و بدی داشته باشه؟
‫آیا هوش مصنوعی میتونه آدم ها رو از ‫نیروهای مخرب طبیعت حفظ کنه؟
‫قوانین طبیعت تغییر نمی کنن.
‫آدمیزاد در پاسخ به هوش مصنوعی تغییر می کنه،
‫ولی طبیعت تغییر نمی کنه.
‫اگه زلزله رو در نظر بگیریم،
‫اگه بتونید زلزله رو پیش بینی کنید ‫جون کلی آدم رو نجات میدید.
‫از آخرین زلزله بزرگ اینجا 319 سال گذشته.
‫از لحاظ زلزله ای، اینجا آرومترین منطقه دنیا ‫در حال حاضره.
‫پس احتمال اینکه آرومه اینه که ‫آماده زلزله.
‫مسلما مردم زیادی رو ترسونده.
‫واحد 238-25
‫ما حادثه مصدومیت بزرگی داریم.
‫اون ها دارن مصدومیت های بزرگ رو ‫آگاهی میدن.
‫ما یه بخش 50 فوتی داریم که فرو ریخته.
‫اگه یک زلزله 9 ریشتری ‫روی گسل کسکیدیا اتفاق بیفته.
‫انتظار ده ها هزار تلفات جانی رو داریم.
‫همین حالا میتونیم مناطق فروریزش ‫یا گسل های بزرگ رو پیش بینی کنیم.
‫که آیا در آینده زلزله اتفاق میفته یا نه
‫ولی این چیزی نیست که مردم بخوان بدونن.
‫اون ها می خوان که بدونن ‫آیا زلزله در کمینه؟
‫تا شیش ساعت دیگه؟ ‫تا یه روز دیگه؟
‫تا سی ثانیه دیگه؟
‫خط گسل کسکیدیا،
‫با طول بیش از 600 مایل از ونکوور آیلند ‫تا کالیفرنیای شمالی،
‫می تونه باعث بزرگترین فاجعه طبیعی ‫در تاریخ آمریکای شمالی بشه.
‫عموم مردم باور دارن که ‫زلزله بزرگ در راهه،
‫شاید تا 50 سال آینده،
‫ولی متخصصین نمی تونن مطمئن باشن ‫یا دقیق تر بگن.
‫ما با این شغل کلی کار توی ماشین داریم.
‫ما در تمام نقاط واشنگتن ‫و اوریگان رانندگی می کنیم.
‫معرکه اس!
‫پی ان اس ان یک شبکه از سنسورهای لرزه ای هست
‫و ایده اینه که به طور مداوم
‫فعالیت های زلزله ای رو تمام مدت ‫در تمام مقیاس ها نظارت کنیم.
‫این یکی از 400 ایستگاه لرزه ای واشنگتن ‫و اوریگان هست.
‫این یه شتاب سنج حرکت قوی هست ‫که به دنبال زلزله های بزرگ می گرده،.
‫سیستم هشدار اولیه زلزله ‫زلزله رو پیش بینی نمی کنه.
‫داریم یه تست استامپ می گیریم.
‫روی زمین میذارمش،
‫ابزار لرزها رو تشخیص میده.
‫اولین امواجی که میان رو تشخیص میده.
‫تمام 400 دستگاهمون دارن .یک سری ‫داده ثابت رو به مرکز دادمون می فرستن
‫توی هر کدوم از اون 400 سنسور،
‫سیگنال های زیادی هست که زلزله نیستن،
‫پس ما داریم این حجم خارق العاده ‫از داده رو تولید می کنیم.
‫این احتمالا یه کامیونه که داره رد میشه.
‫وقتی هوش مصنوعی وارد میشه
‫چیزی که بهش نویز فرهنگی گفته میشه ‫رو فیلتر می کنه.
‫صدای قطار، کامیون، مردم.
‫اطلاعات لرزش از 400 سنسور منطقه ‫به الگوریتم ماشین یادگیری داده میشه،
‫که آموزش دیده تا لرزش های زلزله ای ‫رو .از ساخت و ساز و اتوبوس جدا کنه
‫با استفاده از یادگیری ماشینی و ‫پایگاه داده عظیمی از صداهای شناخته شده،
‫هوش مصنوعی با استفاده ‫از شلوغی های دنیای طبیعی
‫می تونه مرتب کنه.
‫یه خبرای جالبی اینجا هست.
‫یادگیری ماشینی به ما امکان میده ‫تا به سرعت سیگنال زلزله رو پیدا کنیم.
‫می تونیم خیلی سریعتر و بهتر انجامش بدیم.
‫ما داریم سخت روی سیستم ‫هشدار اولیه زلزله کار می کنیم،
‫اسمش شیک آلرت هست.
‫مرکز مدیریت اورژانس اینجا ‫یکی از کاربران فوری و کلیدی ما هست.
‫زلزله!زلزله!
‫اگر زلزله شدیدتر باشه ‫ظرف یکی دو ثانیه،
‫الگوریتم های رایانه ما تشخیص میده... ‫که قراره روی کدوم منطقه تاثیر بذاره.
‫و بعدش براش هشدار میسازه....
‫بسته به اینکه چقدر به منبع نزدیکید ‫هشدارها می تون خیلی کوتاه باشن،
‫مثلا کمتر از یک ثانیه
‫تا حتی سه دقیقه....
‫ولی وقتی یک زلزله بزرگ ‫سال 2011 در شمال ژاپن اتفاق افتاد
‫ساکنین بین 20 تا 90 ثانیه هشدار داشتند،
‫بسته به اینکه چقدر از مرکز زلزله دور بودن
‫و با این حال تقریبا 16 هزار نفر ‫جونشون رو از دست دادن.
‫آیا راهی هست که هوش مصنوعی با پیش بینی ‫زلزله بزرگ بعدی زمان بیشتری برامون بخره؟
‫پیش بینی زلزله کار بسیار سختیه،
‫چون نمیدونیم کجا اتفاق میفته.
‫واقعا نمیدونیم، درسته؟
‫نمیدونیم کی اتفاق میفته،
‫و واقعا نمیدونیم ‫که اون منطقه که گسل هست چقدر بزرگه
‫تا قبل اینکه یهو زلزله بیاد نمیدونیم.
‫خب، نظرت چیه رفیق؟
‫خب، میتونیم ادامه بدیم و ‫الان یه آفست بسازیم.
‫آره، بیا انجامش بدیم.
‫کریس و تیمش به راهی رسیدن ‫تا توی آزمایشگاه زلزله بسازن.
‫الان روی 2.3هم هستی.
‫ما چیزی رو شبیه سازی میکنیم .که در چند ‫مایلی بالاتر پوسته زمین اتفاق میفته
‫پس من فقط ‫قبل اینکه شروع کنیم اینو راه میندازم،.
‫هدف امروز اینه که ببینیم میتونیم
‫تحت دامنه ای از تغییرات ‫زلزله آزمایشگاهی بسازیم،
‫و از یادگیری ماشینی برای ‫پیش بینی تمام اون لرزش استفاده کنیم.
‫در مقایس کوچیک،
‫این تست اتفاقی که قراره ‫روی گسل بزرگ کسکیدیا بیفته رو تقلید میکنه.
‫اساسا دو زمین ساخت صفحه ای هست،
‫یکی زیر شمال غرب ساحلی ‫و یکی زیر اقیانوس آرام.
‫یکی به زیر اون یکی میره ‫و گاهی اوقات گیر میکنه،
‫و باعث اصطکاک و فشار میشه.
‫وقتی فشار زیاد میشه ‫اون ها به شدت میلغزن،،
‫و باعث زلزله میشن.
‫پس اون یه طرفشه،
‫و من دوباره همین کار رو برای ‫طرف دیگه انجام میدم.
‫این چیزیه که کریس و تیمش
‫سعی دارن با مینی گرانیت های آزمایشگاه ‫کپی کنن.
‫زلزله سنج آزمایشگاه داریم ‫که روی گسل راستی قرار گرفته.
‫و سعی دارم با لیزرها تنظیمش کنم.
‫پرس گنده، دست ساز ‫هیدرولیکی کار می کنه.
‫حالا آماده کاره ‫الان روشنش می کنم..
‫توی آزمایشگاه فشار روی گسل ‫رو کنترل می کنیم،
‫اینکه فشار چقدر سریع اعمال میشه رو
‫تا اون نقطه بحرانی که قراره بشکنه رو ‫کنترل می کنیم.
‫صداهای غرش و غژغژ روی گسل هستش.
‫میکرو زلزله ها ‫کلی اتفاق شکست آمیز کوچیک دیگه،.
‫آره. بذار ببینیم. بذار نگاهی ‫به بخش صداییش بندازیم.
‫به هر اتفاقی که توی گسل میفته گوش میدیم،
‫و داریم از یادگیری ماشینی استفاده می کنیم ‫تا الگوهای داخلش رو پیدا کنیم.
‫آیا اتفاقی هست که ما ازش استفاده کنیم
‫:و بگیم «.اوه، این می ترکونه»
‫- .بله - یکی دیگه هم هست؟
‫خب ما الان داریم ضبط می کنیم.
‫ما همه اون صدای پچ پچی که شنیدی ‫رو شنیدیم.
‫بیا روش زوم کنیم،
‫چون الان یه زلزله بزرگِ خوب ‫اینجا اتفاق میفته.
‫داره میاد.
‫- .بنگ - .بفرمایید
‫بزرگ بود.
‫اون خط زرد ‫اندازه فشار برش فشار روی گسل هست.
‫ما ساخته شدنش رو تماشا می کنیم،
‫و تمام مدت داره افزایش پیدا می کنه،
‫میکروزلزله هایی هستن که بهشون گوش میدیم،
‫و چیزی که متوجهش شدیم اینه که ‫می تونیم از اون میکرو زلزله ها
‫همراه با یادگیری ماشینی استفاده کنیم ‫تا زمان زلزله بعدی رو پیش بینی کنیم.
‫این میکرو زلزله های که ‫دارن بهشون گوش میکنن
‫برای گوش انسان خیلی ضعیفن ‫ولی نه برای یادگیری ماشینی،.
‫از سیگنال های ضعیف استفاده می کنه
‫تا زلزله هایی که می شنویم ‫و حس می کنیم رو پیش بینی کنه.
‫این یه زلزله خوب و فرکانس-بالای بزرگ بود.
‫احتمالا یکی دیگه هم داریم
‫- .یه میکرو زلزله بزرگ دیگه - ‫بزرگ بود .
‫گوش دادن به اتفاقات کوچیک برای اینکه ‫به ما یاد بدن چه زمانی اتفاق بزرگ میفته.
‫نه، شگفت آوره.
‫دیدنش، دیدنش خیلی باحاله.
‫یکی دیگه داره میاد
‫ما موقع زلزله بعدی رو پیش بینی می کنیم،
‫و مدت زمانش رو هم پیش بینی می کنیم.
‫تا الان چند سیکل داشتیم؟
‫چیزی حدود 20، 30 بار.
‫استفاده از هوش مصنوعی تغییر بزرگیه
‫چون حالا می تونیم ‫از یادگیری ماشینی استفاده کنیم
‫تا بپرسیم که چرا ‫چرا این اتفاق میفته؟
‫آیا ساختار هندسی ای هست ‫که داره داخل منطقه گسل ساخته میشه،
‫که به طریقی توسط ‫هوش مصنوعی دیده میشه؟
‫پیش بینی یادگیری ماشینی اینجاست.
‫خط قرمز، داده آزمایشی هست.
‫هر بار که سقوط میکنه ‫یک زلزله آزمایشگاهی داریم،
‫و خط آبی یک مدل پیش بینی ‫بر اساس یادگیری ماشینی هست.
‫خیلی تحسین برانگیزه ‫که انقدر خوب کار میکنه، مگه نه؟
‫آره، که همون چیز رو ‫توی سیکل های مختلف می بینی،
‫دقیقا همون دسته قبل از شکست ظاهر میشه.
‫آره،
‫عالی نیست.
‫ولی یه ذره به عالی مونده.
‫ما شک نداریم که هوش مصنوعی ‫و یادگیری ماشینی
‫میتونه زلزله آزمایشگاهی رو ‫پیش بینی کنه.
‫احتمالا یکی دیگه میاد.
‫آره اونجاست .همونجا.
‫حرف نداره.
‫آره، مگه نه؟
‫چالش اینه که چطور اون رو از مقیاس ‫چیزی که توی آزمایشگاه اندازه گیری شد
‫به چیزی که با سنسورهای لرزشی
‫روی منطقه ای با مساحت ‫صدها یا هزاران کیلومتر ببریم.
‫وقتی هوش مصنوعی از آزمایشگاه ‫به دنیای واقعی میره،
‫دنیا به مراتب پیچیده تره،
‫و عوامل بسیاری هست که ‫ممکنه مدل سازی نشده باشه.
‫اگه بتونیم منتقلش کنیم،
‫اگه بتونیم عمومیش کنیم،
‫اونجوری واقعا عالی میشه.
‫چند سال دیگه طول میکشه تا بتونیم ‫چیزی از کسکیدیا رو پیش بینی کنیم؟
‫فکر می کنم که عمر ما کفاف بده.
‫اظهار نظر جسورانه ای هستش،
‫ولی دیگه خارج از دسترس نیست،
‫مخصوصا وقتی که یادگیری ماشینی ‫توی شناسایی الگوها بهتر میشه
‫تا زلزله یا بلای طبیعی رو بهتر پیش بینی کنه
‫اگر هوش مصنوعی میتونه بلا رو پیش بینی کنه ‫میتونه یه قدم جلوتر بره و مانعش بشه؟
‫یادگیری ماشین توسط شرکت ها ‫و دولت ها استفاده میشه
‫تا کمک کنن مشکلات و فجایع در مقایس بزرگ ‫حل بشه.
‫یک حوزه که مشکلات زیادی ‫رو بوجود میاره غذا هست،
‫یا کمبود غذا هست.
‫کشاورزی یک عنصر حیاتی از ‫امنیت ملی .و سلامت جهان هست
‫کمبود غذا گاهی اوقات ‫به قحطی منجر میشه.
‫قطحی منجر ناآرامی سیاسی میشه.
‫اونطوری که من هوش مصنوعی رو می بینم ‫چیز ترسناکی نیست که ازش بترسیم،
‫ولی چیزی که قراره به ما کمک کنه ‫این مشکلات بزرگ رو نشونمون میده.
‫مارک موسس همکار شرکتی ‫به نام دکارت لبز هست.
‫این کامپوزیت حداکثریه که که ردیاب ‫زمستون سال پیش برداشته.
‫امسال تمام اینجا روشن شده.
‫ما شرکت جوونی هستیم.
‫خودم و گروه فیزیکدانم هستیم.
‫یکی از کارهای باحالی ‫که توی این شرکت می کنیم
‫اینه که دنبال خط مقدم علم بگردیم
‫و بفهمیم که چطور می تونه ‫روی زندگی ما تاثیر بذاره.
‫مقادیر وحشتناکی تصویربرداری ماهواره ای ‫اون بیرونه.
‫که یکی از بزرگترین مجموعه داده هاس ‫که انسان جمع کرده.
‫برای من جالبترین چیز راجع به ‫ماهواره ها اینه که
‫ما از دهه هفتاد اطلاعات علمی عالی ای داشتیم ‫که به زمین میومده.
‫و هنوزم استفاده از اون اطلاعات ‫کار سختیه.
‫هزاران ماهواره وجود دارن ‫که از زمین تصویربرداری می کنن،
‫برای همین شرکت دکارت یک ابر رایانه رو ‫در فضای ابری ساخت که از یادگیری ماشینی
‫برای تحلیل این تصاویر و ‫مدل سازی از اطلاعاتشون استفاده می کنه.
‫اون ها سعی دارن پیش بینی کنن ‫که کی بیماری، بلا
‫یا حتی کی جنگ میشه.
‫طی دهه گذشته هوش مصنوعی ‫خیلی پیشرفت داشته،
‫و حالا به جای داشتن ‫یه سری تصویر که کار کردن باهاشون سخته
‫می تونید روی این اطلاعات مدل سازی کنید.
‫ما سعی کردیم با این تصویربرداری ماهواره ای ‫تمام پنل های خورشیدی استفاده شده
‫در آمریکا رو پیدا کنیم....
‫پس اولین کاری که کردیم ‫اینه که یک موتور جستجوی شباهتی درست کردیم،.
‫موتور جستجو از سیستم ‫شناسایی اشیاء استفاده می کنه،
‫یه نوع هوش مصنوعی که ‫یاد می گیره با تصاویر
‫چیزهای مشخصی رو پیدا کنه ‫و از هم جداشون کنه.
‫بجای اسکن کردن شکارچی ها در آفریقا
‫اونا دنبال هر چیزی از پنل خورشیدی ‫تا بستر رودخونه می گردن.
‫رایانه فقط اعداد رو میبینه.
‫تصاویر رو اونجوری که ما میبینیم نمیبینه.
‫فقط اعداد خام رو میبینه،
‫پس به مرور یادش میدیم ‫که یک رودخونه چه شکلیه.
‫اون یه خیابونه.
‫اون یه ساختمونه،
‫و الگوریتم می تونه به مرور زمان
‫اگه مثال های کافی رو ببینه، بگه ‫«.آره فهمیدم»
‫پس ما دنبال مشکلی گشتیم ‫که بتونیم با این حلش کنیم،
‫چیزی که به سراغش رفتیم ‫کشاورزی بود.
‫گیاهان ساده و پر معنی هستن
‫چون اونا مثل کارخونه های کوچیک می مونن ‫مگه نه؟
‫فقط با تماشای اینکه چطور نور ‫از این گیاهان ساطع میشه،
‫می تونه خیلی چیزا ‫از تولید این کارخونه رو بفهمی.
‫برای نوآورها پیدا کردن یک جواب
‫و مهندسی معکوس کردن سوال ‫کاملا نامعمول نیست.
‫سوالی که مارک از هوش مصنوعیش پرسید ‫درباره ذرت بود.
‫چندتا زمین ذرت داریم؟
‫کجاست؟
‫و الگوهای رشدشون چیه؟
‫و بعدش به مرور ‫تصاویر ماهواره ای رو مقایسه کرد
‫می تونیم پیش بینی کنیم که کشورمون سال آینده ‫چقدر ذرت تولید میشه؟
‫اوایل پروژه،
‫اینکه ببینی امکان پذیره یه امید واهی بود.
‫میتونستی از سنسورها استفاده کنی
‫که صدها مایل بالاتر از ‫اون مزارع ذرت پرواز می کردن،
‫هیچوقت پوسته ذرت رو هم ندیدم ‫حالا پیش بینی دقیق و خوب داشته باشم؟
‫ما دو چیز رو ترکیب کردیم،
‫پس داده ماهواره ای ‫سلامت گیاهان امروزی رو به شما نشون میده.
‫بعدش به داده آب و هوا نگاه کردیم،
‫که نشون میده گیاهان تا یکی ‫دو هفته دیگه .چقدر سالم هستن
‫در سال 2017،
‫آمریکا بیش از دو میلیارد بوشل ذرت تولید کرد.
‫پیش بینی آزمایشگاه دکارت ‫با یک درصد خطا بود.
‫و به نظرم چیزی که واقعا ‫به صنعت شوک وارد کرد
‫که اینا یه سری زراعت شناس نبودن،
‫اونا افرادی نبودن که ‫متخصص ذرت باشن.
‫ما یه سری فیزیکدان بودیم که
‫که از اصول فیزیک و نور استفاده کردیم.
‫واقعا تلنگری به بازار زد که داده می تونه ‫روش های پیش بینی سنتی رو تغییر بده.
‫اگر کلی داده دارید،
‫و الگوریتمی دارید ‫که تمام اون ها رو تحلیل کنه،
‫می تونه چیزایی یاد بگیره که هیچ آدمی ‫قادر به درکش نیست،
‫و می تونه پیش بینی ای کنه که ‫که هیچ آدمی تا حالا نتونسته بکنه.
‫ولی فقط بحث ذرت نیست.
‫با هر چیزی که از فضا تصویربرداری شده باشه ‫می شه این کار رو بکنید.
‫آب، جنگل ها .کارخونه ها، جاده ها
‫دنبال اینم که شالیزارهای آسیا رو ‫مکان یابی کنم.
‫زرد روشن احتمال بیشتر اینه ‫که یک شالیزار برنج باشه،
‫و هر چیزی که بنفش یا آبی تیره هست ‫احتمال پایین برنج بودنه.
‫می تونی از سلامت زمین بگی؟
‫یکی از روش هایی که ‫از سلامت مزارع با خبر میشیم اینه که
‫به باندهای مادون قرمز نگاه کنیم.
‫پس این ورای رنگ قرمز ‫در طیف الکترومغناطیس هست،
‫که خیلی چیزها درباره سلامت مزارع رو میگه ‫که اصلا در توان انسان ها نیست.
‫اینجا توی عراقه ‫اونجا برنج می کارن،.
‫بیشتر آب این منطقه ‫از برف آب شده میاد.
‫مکان های بسیاری هست که تامین غذا ‫شدیدا بسته به میزان بارش برف در زمستونه.
‫رنگ آبی اینجا از برف سال ‫2014ئه ،و سال 2015 خشکسالی بوده
‫و برف خیلی کمتری بود که ‫با مقدار برنج این منطقه مطابقت داره.
‫شصت و چهار درصد برنج کمتر.
‫پس اگه بدونیم که زمستون چقدر برف میاد ‫کشاورزها مزارعشون رو بهتر برنامه ریزی می کنن.
‫شاید مزارع مقاوم در مقابل خشکسالی بکارن.
‫این باید به شما این نشونه رو بده ‫که اواخر تابستون وقتی برف آب میشه،
‫اون منطقه چقدر برنج رو می تونه داشته باشه.
‫پیش بینی بر مبنای هوش مصنوعی اون ها ‫خیلی قشنگ بود،
‫و توجه دارپا رو جلب کرد،
‫بازوی پژوهش دفاعی ارتش آمریکا
‫دارپا ‫آژانس پروژه های پژوهشی پیشرفتهٔ دفاعی هست.
‫اونا به سخت ترین مشکلاتی که روی ‫ارتش آمریکا تاثیر میذاره نگاه می کنن.
‫ما توی بحث علم واقعا آروم کار کردیم .ولی ‫میدونم که تو به وزارت دفاع واقعا نزدیکی
‫به نظرت این روی تفکرشون درباره ‫درگیری هایی که ممکنه پیش بیاد تاثیر میذاره؟
‫کاملاً.
‫به نظرم داشتن هشداردهنده پیشرفته ‫از مناطق مشکل دار واقعا حیاتیه.
‫میدونید بهار عربی با کسری گندم شروع شد. ‫که به کسری نون ختم شد.
‫نه غذایی، نه هیچی .حسنی مبارک!
‫مشکلی که ما رو به چالش کشید ،تولید ‫غذا در خاورمیانه و آفریقای شمالی بود
‫و هدف اینه که بفهمیم ‫کجا ممکنه کسری غذا باشه.
‫وقتی آب ندارید، غذا ندارید ‫وقتی سرپناه ندارید،
‫شما می جنگید، درسته؟
‫برای بقا هر کاری می کنید.
‫واقعا امیدوارم یه آپدیت از وضعیت فعلی بدید.
‫خب، ما داشتیم به ‫فصل کشت امسال نگاه می کردیم.
‫امسال مزارع سالم گندم زیادی رو ‫توی سوریه می بینیم.
‫به نظر میاد که 20 درصد بالاتر از ‫تولید سال پیش بوده.
‫جهش رو به جلوی فوق العاده ای
‫توی اندازه گیری عینی از اتفاقی که... ‫توی کشاورزی میفته توی این مناطق درگیریه.
‫واقعا مهمه که بدونیم کدوم زمین مشکل خورده
‫تا قبل اینکه واقعا بد بشه ‫و تبدیل به قحطی بشه کمک بفرستیم.
‫اینکه ما بتونیم به دنیا نگاه کنیم ‫و از چهار ماه قبل بدونیم کجا قحطی میاد
‫کاری میکنه مغز آدم سوت بکشه.
‫برای من شگفت آوره که میتونید سلامت مزارع رو
‫با ماهواره هایی ببینید که. ‫صدها مایل بالاتر از زمین پرواز می کنن.
‫این ایده که شرکت ها و دولت ها ‫تکنولوژی پیش بینی و شاید پیشگیری از
‫فجایع مقیاس بالای انسانی ‫مثل جنگ و قحطی رو دارن،
‫مغز آدم سوت میکشه.
‫رایانه ها یه جورایی الان سه سالشونه،
‫و ما به اونا یاد میدیم تا کمک دهنده ما باشن
‫کمک کنن تصمیمات بهتری بگیریم
‫کمک کنن تا انسان های بهتری باشیم،
‫عمیقا معتقدم که علم به ما کمک میکنه ‫تا سیاره و خودمون رو نجات بدیم.
‫در گذشته مردم فکر می کردن ‫که .بلایا یا کار خداست یا جادو،
‫حالا ما بهتر میدونیم که.
‫اگر انقراض دست جمعی ششم اتفاق بیفته،
‫احتمالا ماییم که منقرض میشیم.
‫ما این تکنولوژی رو داریم تا ازش ‫برای نجات زمین استفاده کنیم.
‫هوش مصنوعی ممکنه جلو بلایا رو نگیره،
‫ولی ابزارهای جدید علمی ‫مثل یادگیری ماشینی، تشخیص تصویر
‫و مدل سازی پیش بینی شده ممکنه به ما کمک کنن ‫تا حداقل ازشون جلو بزنیم.
‫هوش مصنوعی یادگیری ماشینی
‫قراره که ابزار خیلی خیلی قدرتمندی ‫برای پیش بینی کردن با دقتی باشه
‫که قبلا غیرممکن بوده.
‫پروژه های زیادی در بحث پایداری هست ‫که از هوش مصنوعی استفاده میکنه
‫تا مشکلاتی که دنیا ‫باهاش مواجه هست رو نشون بده.
‫اگر بتونیم دید بهتری داشته باشیم ‫که آینده برای غذا به چه شکله
‫اونوقت جون مردم زیادی ‫رو می تونیم نجات بدیم.
‫حفظ سیاره ‫یا مراقبت از گونه خودمون ربطی به جادو نداره
‫ولی حدس زده میشه.