Inne i forskningssenteret og søken etter en automatisert fremtid

I 2015 lanserte General Electric en serie TV-annonser som skildrer en fiktiv ny ansettelse ved navn Owen, som forsøkte å forklare sin nye jobb på GE til forvirrede venner og familie. (Å lede tog? Bygge maskiner på en samlebånd?) GE er det 26. største selskapet i verden rangert etter 2016-inntektene, og produktene og tjenestene deres holder sivilisasjonen i gang, men de fleste skjønner sannsynligvis ikke helt hva GEs moderne virksomhet innebærer.

Mange tenker kanskje på GE som det globale konglomerat-morselskapet til NBC eller en produsent av hjemmeapparater, men NBCUniversal ble fullt kjøpt opp av Comcast i 2013, mens GE solgte apparatvirksomheten til Kinas Haier-selskap i fjor. Så hva er det som gjenstår for den fattige, håpefulle Owen å jobbe med? Svar: Digitalisere alt.

GE har tiår med erfaring med å designe og produsere kritisk mekanisk infrastruktur - ting som lokomotiver, kraftverk, medisinske sensorer og jetmotorer. Produktene berører livet ditt hver dag selv om du ikke vet det. Disse infrastruktur- og transportprosjektene er kanskje ikke så sexy som en Jony Ive-design eller oppstart av nye sosiale medier, men de er viktige.

De siste årene har GE flyttet for å gifte seg med sitt industrielle arbeid med neste generasjons digital teknologi, fra nettverk og sensorer til 3D-utskrift, maskinlæring og robotikk.

Omtrent hva som helst kan oversettes til 0s og 1s - og mye av denne kvantifiseringen kan nå skje automatisk uten noen menneskelig mellommann, til det bedre eller verre. Denne kunstige intelligensen gir ikke bare utenkelige nivåer av innsikt i tidligere hendelser, men kan forutsi hva som vil skje videre . Og jo mer data disse systemene gabbler opp, jo mer nøyaktig blir deres innsikt og spådommer, og desto mer transformativ effekt har de på verden.

Jeg har nylig besøkt GEs globale forskningssenter i upstate New York for å se mens GEs virkelige "Owens" tenkte ut nye måter å mate det uslokkelige datadyret på. Ubiquitous datateknologi er sannsynligvis lenger enn folk flest er klar over, noe som er grunn til håp og angst.

#EverythingIsQuantifiable

Teknikere ved GEs Computer Vision Lab startet turen med å demonstrere et system som heter "Sherlock", som består av en datamaskin som er koblet til en serie kameraer og sensorer plassert rundt utsiden av rommet.

En gruppe av oss ble bedt om å gå gjennom rommet og slå en serie positurer. Sherlock kvantifiserte deretter våre ikke-verbale handlinger, og tilskrev numeriske verdier til nyanserte ting som ansiktsuttrykk, blikkretning og positur. En tekniker omtalte denne prosessen som å lese "den sosiale tilstanden til mennesker", dvs. å bestemme det sosiale forholdet til en gruppe individer, selv i et stort publikum.

Du kan forestille deg hvordan dette verktøyet kan brukes til å overvåke offentlige rom for potensielt farlige situasjoner, som har fordelene. Men disse systemene kan også legge grunnlaget for en uunngåelig overvåkning av mennesker som bare går på dagen. Forestill deg implikasjonene hvis markedsførere kan benytte seg av atferdsdataene dine, selv når du er langt fra en datamaskin.

Vi så også heftige monitorer på størrelse med store band-aids, avanserte ultralyd som kan ta bilder med høy oppløsning av fostre i livmoren , og til og med bittesmå roboter designet for å krype inn i ting som jetmotorer for å finne (og potensielt fikse) problemer.

Vi så hvordan GEs biomedisinske team bruker avanserte PET-skanninger for å merke og identifisere individuelle kreftceller, samt kvantifisere hvordan sykdommer sprer seg eller trekkes tilbake. Det er noe mennesker alene ikke kunne oppnå i så stor skala, og er et uunnværlig verktøy for forskere som utvikler nye medisiner og behandlinger.

Et annet viktig fremvoksende felt er telerobotikk, der fjernarbeidere kan bruke nettverksroboter for å observere og reparere problemer fra mange mil unna. Vi så på da en stor robotarm ble kontrollert av en menneskelig operatør i et annet rom. Roboten var omgitt av sensorer, som gjorde det mulig for den menneskelige tilsynsmannen å observere omgivelsene sine fordypende via et VR-headset.

Telerobotics er viktig fordi det gjør at menneskelige arbeidere kan ta opp kritiske problemer på avsidesliggende eller farlige steder (si, på en oljerigg midt i havet). Selv dette feltet føles imidlertid som et stopp-gap-tiltak da fremskritt i AI fortsetter å gi maskiner ekstra autonomi.

Industrial Internet of Things

Imidlertid er den reelle potensielle gullgruven for GE automatisering av infrastrukturen vår. Det industrielle internett (noen ganger referert til som Industrial Internet of Things eller IIoT) er ikke på langt nær så kjent som forbrukerens motstykke, men det er langt mer ekspansivt og viktig. Disse usettede nettverk holder lys på, vann rent og rennende, og tog kjører i tide.

Et IIoT-felt GE virket mest begeistret for var noe som kalles en Digital Twin, eller virtuelle fremstillinger av en eiendel (bizspeak for en fysisk ting som en jetmotor eller gassturbin). Disse tvillingene er opprettet ved å samle data fra flåtsensorer. Eiendeler kan da optimaliseres for ytelse (f.eks. Individuelle vindmøller på et stort vindmøllepark kan koordinere seg med hverandre for å generere mest mulig kraft), men også proaktivt sende et varsel når en del må fikses eller skiftes ut før situasjonen blir kritisk.

Et ekstremt nedstemt eksempel vil være serviceindikatorlyset på bilens instrumentpanel, som kan være basert på et datapunkt så enkelt som når du har kjørt X antall miles. En industriell styrke Digital Twin, derimot, kan si noe sånt som "drivstoffdysen på plan Xs motor bør byttes ut fordi sensorene oppdager at de bruker bare 98 prosent kapasitet, og det er kjent at denne modellen kan forringes når flyr mye gjennom tropisk fuktig klima slik dette flyet har gjort det siste året. " Den slags dybdeanalyser kan dramatisk redusere vedlikeholdskostnadene og, viktigst, muligens avverge katastrofe.

Jeg intervjuet Colin Parris, GEs VP som var ansvarlig for programvareforskning, forrige måned som en del av intervjuserien vår The Convo , og han beskrev digitale tvillinger som en mekanisk fantasi "sentrert rundt det den faktisk vet og dens fortidens historie, så vel som om miljøet og hvordan du bruker det. Den fantasien forteller det 'vel, basert på disse dataene kan det hende jeg må opprettholdes på dette tidspunktet.'"

Og når du kombinerer denne mekaniske fantasien med ting som 3D-skrivere og de tidligere beskrevne fixerbottene, ser du hvordan infrastruktur i fremtiden kan opprettholde seg selv med minimalt menneskelig inngrep. Selv om denne fremtidige verden nesten sikkert vil være tryggere og effektiv, kan den ikke hjelpe, men ha en ødeleggende effekt på det menneskelige arbeidsmarkedet. Den moderne verden trenger rett og slett ikke mennesker så mye som den pleide å gjøre.

Ettersom disse systemene får kapasitet og allestedsnærhet, fortsetter vi å tippe mot en automatisert verden. Det vil være tryggere, billigere og raskere - alle tingene vi har blitt betinget av å rote til - men vi skal ikke miste synet på hvordan de vil påvirke vår verden på potensielt negative måter.

Så jeg er ikke sikker på om Owens venner og familie virkelig var forvirret om hva han skal jobbe med, eller om de alle bare prøvde å pakke hodet rundt det som venter på dem i fremtiden.