Аи 92 что означает: Бензин АИ-92 — характеристики, расшифровка, реализация

Бензин АИ-92 — характеристики, расшифровка, реализация

Бензин АИ-92 – самое популярное в России топливо для карбюраторных и инжекторных моторов. На нем ездят почти все автомобили российского производства, а также большинство стареньких иномарок. Неэтилированный АИ-92 не содержит соединений тяжелых металлов, в том числе, свинца. АИ-92 хорошего качества позволяет автомобилю раскрыть 100% своего потенциала и не приводит к быстрому изнашиванию деталей мотора.

Расшифровка АИ-92 означает, что это бензин автомобильный (буква А), октановое число которого (ОЧ 92) было рассчитано исследовательским методом (буква И) в условиях, максимально соответствующих стандартным городским.

Многие считают, что более высокая цифра октанового числа говорит о лучшем качестве топлива. Но это не так. Число здесь показывает только устойчивость топлива к детонации, не более. И выбирая, каким видом топлива заправить своего железного коня, нужно ориентироваться на рекомендации завода-изготовителя.

Характеристики

ГОСТ на АИ-92 предусматривает для этой марки бензина следующие свойства:

• Содержание свинца – не более 0,013
• Содержание смол – не более 5 мг/дм3 (промытых растворителем)
• Массовая доля серы – не более 0,05%
• Плотность (или удельный вес) – 725-780 кг/м3

Другие важные характеристики:

• Температура вспышки. Для бензинов она составляет в среднем -39 градусов. Это минимальный порог нагрева топлива, при котором легкие его фракции, отделяясь, могут вспыхнуть при приближении источника пламени.
• Температура горения. Этот показатель отражает, какую максимальную температуру может создавать горящий бензин. Он достигает 1300-1400 градусов.
• Температура кипения. Показывает, какой должна быть температура окружающего воздуха, чтобы бензин в двигателе закипел. Раньше в летнюю жару «кипящий» мотор был нередким явлением. АИ-92 может закипеть при температуре от 33 до 205 градусов (в зависимости от производителя и состава).
• Цвет. Оттенок 92-го бензина должен быть естественным – от бесцветного до соломенно-желтого. При этом структура топлива должна быть однородной, чистой и прозрачной без взвесей.

Еще одно важнейшее свойство – фракционный состав бензина. Это показатель его испаряемости и того, как ведет себя топливо в разных фракциях: пусковой, рабочей и концевой. По ГОСТ фракционный состав измеряется на 5 стадиях: начало перегонки, перегонка 10% от объема, далее 50%, 90% и в конце кипения.

Экологический класс

Согласно ОКПД (общероссийскому классификатору продукции) бензином АИ-92 может называться бензин автомобильный с октановым числом выше 92 (но не выше 95) и соответствующий, как минимум, классу К2.

Экологические классы бензина (К2 – К5) предусматривают различное содержание серы в топливе. От 500 мг/кг для К2 до 10 мг/кг для К5. Чем меньше в составе бензина серы, а вместе с ней монометиланина, тем безопаснее для экологии данное топливо.

В маркировке бензина экологический класс указывается после октанового числа. Например, АИ-92-4.

Срок годности

В советское время считалось, что бензин не теряет своих свойств при хранении и его срок годности достигает 5 лет. Но это не так. При длительном хранении бензин начинает испаряться, окисляться, у него распадаются присадки, использованные для повышения октанового числа, и образуется осадок. Также могут расслаиваться фракции из-за разности плотности.

Поэтому сейчас максимальный срок хранения бензина не превышает 1 год с момента производства.

Реализация АИ-92

Многих интересует вопрос, что собой представляет тонна бензина АИ-92 в литрах? Если считать плотность 92-го равной 0,735 кг/л, то в тонне этой марки бензина будет 1360,5 литров.

Но главное, что волнует всех автолюбителей, это разница между АИ-92 и АИ-95. Есть ли она?

В сравнении с 92-м, АИ-95 позиционируется как бензин повышенного качества. Здесь больше добавок, снижающих взрывоопасность, и при производстве полностью исключен свинец. Плюс за счет добавления моющих присадок топливо обладает чистящими свойствами для мотора.

В целом, при использовании качественного топлива обоих видов, разница при обычной эксплуатации незаметна. На все же лучше ориентироваться на рекомендации производителя автомобиля.

Купить бензин оптом

Виды бензина, маркировка и расшифровка АИ в топливе

ГК Трэйд-Ойл > Статьи на тему: автомобильный бензин > Виды бензина, маркировка и расшифровка

Что такое бензин? Как написано в Wikipedia, бензин — легковоспламеняющаяся жидкость на основе смеси легких углеводородов плотностью 0,71–0,77 г/см2. Температура ее замерзания –60 0С, кипения — в пределах 33–205 0С. Основная область применения — моторное топливо разных марок, сырье для органического синтеза, изготовления этилена и парафина. На ее основе производят: краски, лаки, растворители, мастики, другие вещества.

Основные характеристики

Какие бензины есть? В России производится несколько видов бензинов, отличающихся характеристиками и составом. Ключевым параметром для определения типов бензина является октановое число — ОЧ. Немаловажная роль при этом отводится количеству примесей. Основным составляющими горючей жидкости являются изооктан с гептаном, от которых зависит способность к детонации топлива в закрытом объеме. Их соотношение в готовом продукте определяет октановое число конкретного вида бензина.

Разновидности

Какой бензин есть в РФ и странах ТС? С учетом октанового числа и других характеристик, предусмотрены такие виды бензина в России:

• Автомобильное горючее изготавливается согласно ГОСТ 32513-2013: бензин-80, -92, -95, -98, -100, -101 и -102. Для справки — в СССР производился бензин-56, -66, -72, -74, -76 и -93.

Характеристики автомобильных бензинов
параметры	А-72	А-92	А-93	А-95
Минимальное ОЧ, моторный метод	72	82,5	85	85
Доля свинца, г/дм3	до 0,13	до 0,13	до 0,13	до 0,13
Температура начала перегонки, 0С	от+35	от+35	от+35	от +30
Конец кипения, 0С	до +195	до + 205	до + 205	до + 205

• Авиационное топливо изготавливается согласно ГОСТ 1012-2013: бензин-92 (Б-92) или бензин-91/115 (Б-91/115). По сравнению с автомобильным горючим оно отличается высоким ОЧ, хорошей стабильностью химической структуры и лучшими характеристиками. В таком топливе минимум примесей. В первую очередь, это касается легких фракций, формирующих паровые пробки, повышающих коррозию, образование нагара.
• Растворители применяются для химической отрасли. С их помощью осуществляется экстрагирование — извлечение нужных компонентов из растительного масла, озокерита или канифоли. В быту растворители используются для удаления разных пятен, разведения лака, краски, обезжиривания, других нужд.
• Лигроин (нафта). Фракции нефти на основе нормальных парафинов с температурой кипения до +180 0С. Основная сфера применения — сырье для производства этилена путем пиролиза.

Как выглядит бензин?

Бензин — это газ или жидкость? В обычном состоянии — это жидкость с характерным запахом. Для удобства различия, еще с советских времен принято при производстве топлива добавлять особые красители. Схема оттенков видов бензина выглядит так:

• АИ-66 имел зеленый цвет;
• АИ-72 отличался розовым тоном;
• АИ-76 изготавливали насыщенно-желтым;
• АИ-80 поставляется на АЗС желтого цвета;
• АИ-90 и АИ-95 различают по оранжево-красному оттенку;
• АИ- 98 производится с добавлением синего красителя.

Маркировка бензина и что обозначают цифры

Согласно ГОСТ 54283-2010 и нормам технического регламента от 2011 года на территории РФ предусмотрена маркировка бензинов в виде двух буквенных символов и двух цифр. Дополнительно иногда указывается еще одна цифра. Рассмотрим, как в бензине расшифровывается аббревиатура АИ и другие символы на таком примере: АИ-92/4.

• А — вид: автомобильное топливо;
• И — способ определения октанового числа: исследовательский. Если буква «И» отсутствует, значит, применялся моторный метод.
• 92 — величина октанового числа топлива;
• 4 — класс экологичности горючего может быть в диапазоне 2–5.

Методы определения ОЧ топлива

Основной характеристикой топлива является октановое число, определяющее детонационную стойкость горючей смеси. Чем выше этот параметр, тем позже (при большем давлении) происходит химическая реакция — воспламенение вещества с освобождением энергии и распространением ударной волны. В качестве эталонов используются два углеводорода:

• Изооктан имеет октановое число, равное единице или 100%. Другими словами, он не самовоспламеняется независимо от степени сжатия.
• Н-гептан отличается ОЧ, равным нулю. Следовательно, он быстро самовоспламеняется при малейшем давлении.

Если в топливе доля изооктана равна 95%, а н-гептана — 5%, значит, октановая характеристика такого горючего равна 95. Октановое число топлива измеряется в условных единицах и чаще всего в технических документах указывается, как ОЧ (ОЧМ, ОЧИ).

На практике существует две технологии определения ОЧ с помощью одноцилиндрового двигателя двухтактного типа:

• Исследовательская. Это способ предполагает имитацию движения автомобиля на крейсерском режиме с нагрузками не выше средних, когда обороты коленвала равны 600 об/мин.
• Моторная. При таком способе имитируются максимальные нагрузки с оборотами 900 об/мин.

Основным методом для определения октанового числа топлива является исследовательский способ.

Детонационная стойкость топлива

Детонация — химическая реакция с воспламенением топлива, при которой выделяется определенное количество тепловой энергии вместе с ударной волной. Фактически, это мгновенный взрыв горючего в замкнутом пространстве (камере сгорания), превращающий смесь в газообразные продукты горения, которые совершают механическую работу, обеспечивая движение поршня вниз. Благодаря этому происходит вращение коленчатого вала двигателя.

Все модификации бензиновых моторов, проектируются для использования топлива с конкретным октановым числом.

Использование нештатного горючего приводит к преждевременному либо позднему воспламенению, в результате которого образуются детонационные волны. Они пагубно воздействуют на элементы конструкции, провоцируя их разрушение и последующий выход из строя мотора.

Что означают буквы АИ в названии бензина? | Об автомобилях | Авто

Сорта бензина маркируются по-разному. Раньше были распространены топлива под названием А-55, А-72, А-76, А-80 и т. д. С начала 90-х годов прошлого века их место заняли другие сорта, обозначающиеся аббревиатурами: АИ-91, АИ-92, АИ-93, АИ-95, АИ-98. И если цифры в этих кодах соответствуют октановому числу топлива, то буквы определяют сорт бензина, его предназначение и тип сертификации.

Бензин для грузовиков

Октановое число характеризует детонационную стойкость бензина, от которой зависит способность топлива сопротивляться детонациям на пиковых нагрузках при работе двигателя. Однако октановое число — это не стандартная величина, а относительная.

Она определяется различными методами, в зависимости от которых меняется и само октановое число.

Первый способ принято называть моторным.

Для определения октанового числа в этом случае используется специальные одноцилиндровые лабораторные установки УИТ-65 или УИТ-85 с изменяемой степенью сжатия в камере сгорания.

Мотор раскручивают до 900 оборотов на исследуемом топливе при температуре всасываемой смеси 149 гр. Цельсия и с переменным углом опережения зажигания. Этот характер работы мотора больше похож на специфику эксплуатации грузовых машин. Нагрузка всегда высока, но обороты мотора изменяются несильно. Примерно так же мотор работает, когда машина идет с грузом в гору при частичном дроссельном ускорении. До 80-х годов прошлого века бензины разрабатывались в основном для грузовиков, и октановое число определялось моторным способом. Такие сорта бензина имели в названии литеру А, то есть «автомобильный» (А-72, А-76, А-80).

Бензин для легковых машин

С развитием легкового транспорта понадобились сорта бензина для небольших малолитражных моторов. Работали они с меньшей загрузкой, но в гораздо большем диапазоне оборотов. В СССР был разработан новый стандарт испытаний топлива, имитирующий функционирование мотора при малых нагрузках и при частой смене ступеней коробки передач. То есть имитировались режимы езды на легковом автомобиле.

Этот метод определения октанового числа называют исследовательским. Моторная одноцилиндровая установка с переменной степенью сжатия раскручивает коленчатый вал до 600 об/мин при температуре всасываемого воздуха в 52 гр. Цельсия и угле опережения зажигания 13 гр. Тем самым воспроизводятся малые и средние нагрузки.

В государственном стандарте для сортов топлива, разработанных специально для использования на легковых машинах, к букве «А» (автомобильный) добавилась еще одна литера «И», которая указывает на исследовательский метод определения октанового числа (ОЧ).

Тем самым АИ-92 расшифровывается как автомобильный бензин с ОЧ 92, определенный по исследовательскому методу.

Между тем код АИ далеко не единственный. Существуют и иные маркировки бензина.

Сорта российских авиационных бензинов маркируются по ГОСТ 1012-72 как Б-91/115 и Б-95/130, где Б — бензин, а цифры — это октановые числа при обедненной и обогащенной смесях.

В нефтяной промышленности применяются также технологические бензины БР-1 и БР-2, где БР — это бензин-растворитель.

Магия чисел: маркировка бензина и его виды

Какую фразу мы, автомобилисты, слышим и сами произносим почти каждый день: «Девушка, вторая, девяносто пятый, полный бак!» А вот в чём же суть этого числа – 95 – наверняка знает далеко не каждый, да и не задумывается особо. Как и других подобных чисел, применяемых в маркировке бензинов. Для любопытных разбираем.

Всем знакомые индексы А-76, АИ-80, АИ-92, АИ-95 и АИ-98 – это марки бензина. Значение октанового числа (именно его обозначает цифра в индексе) указывает на такое свойство, как стойкость бензина к детонации. Цифра эта относительная. В качестве эталона принимается изооктан, детонационная стойкость которого очень высока и принимается равной 100.

Шкала октанового числа была предложена в начале прошлого века. Оно определялось содержанием изооктана в смеси с нормальным гептаном (его детонационная стойкость очень низкая и принимается равной нулю). Соответственно, бензин марки АИ-92 эквивалентен по своей устойчивости к детонации 92%-ной смеси изооктана с гептаном, АИ-95 – 95%-ной и так далее. Октановое число может быть и больше 100, если антидетонационные свойства топлива ещё выше, чем у чистого изооктана.

Требования к топливу вашего автомобиля указаны в инструкции по эксплуатации, а также продублированы на обратной стороне лючка бензобака. Могут быть записаны разные типы бензина. Например: АИ-92 – допустимый; АИ-95 – рекомендуемый; АИ-98 – для улучшения характеристик. Как видно, заливать в бак необходимо только рекомендуемое производителем авто топливо.

Это значит, что в бак современного автомобиля с атмосферным мотором необходимо заливать АИ-95 на качественной АЗС. В крайнем случае, допускается АИ-92. Ведь чем выше октановое число, тем медленнее скорость горения и больше КПД топлива, что благотворно сказывается на отдаче двигателя, экономичности и других моментах. Как правило, прибавка в мощности и экономичности достигает 7%.

Группа компании «Тэнко»

Марки бензина: обозначения и описание топлива

Бензин — продукт нефтепереработки знакомый каждому водителю. Большинство современных автомобилей нуждаются именно в этом виде топлива. Автовладелец, подъезжая на заправку, первое, что видит на информационном табло – это марки бензина и их цены.

 Загрузка …

В условиях современного экономического кризиса и постоянного роста цен на горючее, владельцу автомобиля особенно важно приобрести качественное топливо по приемлемой цене. Однако, зачастую водители выбирают не самое дешевое топливо. Как разобраться в многообразии марок бензина, и сделать оптимальный выбор по цене-качеству рассмотрим ниже.

Какие марки бывают?

Сам по себе бензин это жидкость, обладающая резким характерным запахом, прозрачного цвета. Но каждый вид бензина имеет свое обозначение, иными словами маркировку. Как расшифровывается маркировка представленного бензина, присвоенная самым распространенным маркам топлива? Запомнить простые правила довольно легко!

1. буква «А» в маркировке АИ обозначает, что продукт автомобильный;
2. буква «И», что октановое число получено исследовательским методом, он определен ГОСТом 8226-82;
3. последующие после «АИ» цифры обозначают октановое число.

Существуют четыре вида неэтилированного бензина, получившее в наше время широкое распространение. Основным различие служит октановое число горючих веществ. Привычная маркировка бензина, такая как АИ-80, АИ-92, АИ-95, АИ-98 обозначает именно этот показатель.

Если говорить доступным языком, октановое число — это способность бензина к сопротивлению, то есть процессу самодетонации при сжатии. Детонация — это химический процесс, характеризующийся воспламенением цилиндров двигателя автомобиля.

По своим физическим свойствам детонация напоминает ударную волну. В процессе физической детонации подается необходимый заряд энергии в двигатель автомобиля, который и обеспечивает необходимый толчок для дальнейшего движения машины.

Следует запомнить, что в целях корректной работы двигателя данное октановое число должно соответствовать рекомендуемому показателю, указанному производителем автомобиля.

Например, в странах СНГ производят разные виды горючего: А-72, А-76, А-80, АИ-91, АИ-92, АИ-93, АИ-95 и АИ-98. При этом они могут быть и этилированными, что как мы выяснили совсем не безопасно, а также подразделятся на летние и зимние виды. Этилированные бензины должны иметь свою окраску:

• А-72 – имеет розовый цвет;
• А-76, как правило, насыщенного желтоватого цвета;
• АИ-93 – красный с оранжевым оттенком;
• АИ-98 – имеет насыщенный синий цвет.

В других развитых странах в основном распространены две марки бензина «Премиум» и «Регуляр». В горючем марки «Премиум» октановое число колеблется в пределах 97-98. Бензин «Регуляр» – это сорт похуже, там октановое число от 90 до 94. А в Англии и США можно встретить топливо «Супер», в нем октановое число может достигать цифры 102.

Как определяют октановое число?

Весь бензин должен проходить обязательную проверку, перед тем, как быть разлитым по тарам. На сегодня распространены два метода определения октанового числа топлива — исследовательский и моторный. Важно, чтобы перед тем, как топливо поступит в массовую продажу, оно было проверено на соответствие утвержденному ГОСТу.

Исследовательский метод. Данный способ определения точного показателя октанового числа является самым распространенным. Его осуществляют на специальной одноцилиндровой машинной установке. Само исследование происходит с помощью применения электронного динамометра. Сначала проводятся соответствующие замеры детонации.

Далее полученные данные сравниваются с эталонными значениями детонации двух бензолов — изооктана и н-гептана. Октановое число Принято считать, что у изооктана равно сто, а октановое число н-гептана равно нулю. При смешивании их в различных пропорциях получают эталонные значения потребительских марок бензина.

Чтобы проще было понять этот процесс, следует представить, что, к примеру, смешивая восемьдесят частей изооктана и двадцать частей н-гептана, в итоге можно получить бензин нормаль-80. После заливки бензина в специальную установку определяют, при какой степени сжатия обычное загорание бензина переходит во взрывоопасное состояние.

Моторный метод. Моторный метод проводится в том же порядке, что и исследовательский. Единственным отличием является то, что моторный способ исследования октанового число топлива, осуществляется при более высокой температуре горючей смеси и высокими оборотами установки.

Для того, чтобы правильно подобрать топливо для вашей машины рассмотрим каждую из марок более подробно.

Марка топлива Нормаль-80

Эта марка топлива является самой низкой по признаку октанового числа. Входит в группу бензинов, производимых по качеству ГОСТа Р51105-97. Характеризуется октановым числом по моторному методу исследования — 76, по исследовательскому методу — показатель 80. Содержит довольно низкий показатель свинца на кубический метр. Как правило, он не должен превышать 1 сотую долю грамма. Марка Нормаль-80 бензина очень схожа по химическому составу с АИ-92.

Данное топливо может быть как этилированным, так и неэтилированным.  Отличительной особенностью является низкая плотность, обычно в пределах 700-750 грамм на дециметр кубический. Измерения проводятся при температуре не выше 15 градусов по Цельсию. Общепринятый цвет бензина должен быть прозрачным, чистым. Запах ярко выраженный, характерных для всех нефтепродуктов. Этот вид низкооктанового горючего используют для спецтехники и грузовых автомобилей.

Марка топлива Регуляр-92 (АИ-92)

Является самой востребованной маркой топлива в России на сегодняшний день.  Эта марка отличается более высоким октановым числом, чем нормаль-80. Входит в группу бензинов, производимых по качеству ГОСТа Р51105-97. Характеризуется октановым числом по моторному методу исследования — 83, по исследовательскому методу — показатель 92.

Отличительной особенностью является более высокая плотность. Обычно в пределах 725-780 грамм на дециметр кубический. Измерения проводятся при температуре не выше 15 градусов по Цельсию. Цвет бензина АИ-92 является прозрачным, без примесей и оттенков. Запах ярко выраженный, характерных для всех нефтепродуктов. Содержание смол не более пяти миллиграмм на сто см кубических.

Массовая доля серы не превышает пяти сотых процентов. Этот вид низкооктанового горючего используют для спецтехники и грузовых автомобилей. Данное горючее больше подходит для автомобилей более старых годов выпуска. Также горючее этой марки используется для заправки мотокультиваторов, бензопил и триммеров.

Марка бензина Премиум-95 (АИ-95)

Топливо этой марки содержит октановое число 85 по моторному методу исследования, и 95, соответственно, по исследовательскому методу. Содержание свинца, смол, серы по объему аналогичны маркам  топлива. Горючее этой марки является топливом наивысшего качества, за счет пониженного содержания свинца в своем составе.

Этот вид горючего используется в большинстве современных автомобилей. Цвет горючего прозрачный, без примесей. Данная марка топлива существенно увеличивает время разгона машины, его технические характеристики. В условиях города АИ-95 более выгоден для поездок, он сэкономит до 20% общего расхода топлива.

Марка топлива АИ-98

Данная марка топлива по моторному методу исследования содержит октановое число в пределе 88, исследовательский метод показывает 98. Топливо этой марки используется в высокотехнологичных двигателях и (или) оборудованных системой турбо надува. Если ваш автомобиль предназначен для езды на 95-м топливе, переплачивать и заливать АИ-98 нет смысла. Технические характеристики это не улучшит.

При выборе топлива для вашего автомобиля, можно ориентироваться как указанно выше. Однако лучше перед первой заправкой внимательно изучить руководство по эксплуатации автомобиля.

YouTube responded with an error: The request cannot be completed because you have exceeded your <a href="/youtube/v3/getting-started#quota">quota</a>.

Список используемой литературы:

Что такое бензин АИ-92, 95, 98, 100 — Рамблер/авто

Новоиспеченным водителям еще многое предстоит узнать об их авто. В том числе все тонкости относительно выбора топлива. Отдать предпочтение АИ-92, 95, 98 или 100? В сегодняшней статье попробуем разобраться с этим вопросом.

Основные понятия. Прежде всего, необходимо понять значение букв и цифр в названии бензина. Буквы «АИ» несут следующий смысл: «А» — информирует о том, что топливо предназначено для применения в автотранспорте (по первой букве в слове). «И» — несет информацию о том, что октановое число конкретного топлива было проверено исследовательским методом (снова по первой букве «И» в слове). Цифры же как раз указывают именно на октановое число, содержащиеся в бензине. Должно быть, многие читающие эту статью могут быть не знакомы с понятием «октановое число». Так вот, октановое число — показатель детонационной стойкости бензина (самовозгорания). Например, бензин АИ-92 можно интерпретировать, как бензин предназначенный для заправки авто (а не самолета, к примеру) и его октановое число составляет примерно 92, что было установлено в ходе лабораторных исследований.

Почему-то многие предполагают, что чем больше цифра, тем более качественное топливо. Однако, это не так. На самом деле, каждый вид топлива предназначен для определенного типа двигателей. Давайте более подробно рассмотрим типы АИ-92, 95, 98 и 100.

АИ-92. Пожалуй, это самый популярный вид топлива в нашей стране. Неудивительно, ведь оно относительно дешевле других видов. В его составе содержится минимальное количество присадок. Тем не менее, АИ-92 предназначен для карбюраторных двигателей.

АИ-95. Также популярный вид топлива. Кроме того, он считается более премиальным по сравнению с АИ-92, поскольку содержит больше присадок из за отсутствие в своем составе свинца. Логично, что стоимость его уже на порядок выше. Нужно отметить, что АИ-95 предназначен для заправки авто с двигателями инжекторного типа. Еще одним несомненным плюсом является низкий уровень токсичности выхлопного газа.

АИ-98. АИ-98 — это топливо класса «премиум», предназначенное для форсированных двигателей. Что это значит? Простыми словами, форсированные двигатели — двигатели, способные выдавать максимально предельную мощность за счет высокого давления в камере сгорания. Для этого необходимо высокооктановое топливо, каковым и является АИ с октановым числом 98. Честно говоря, авто с такими двигателями редко встретишь в повседневной жизни, а вот гоночные машины являются основными потребителями АИ-98.

АИ-100. АИ-100 появился в России относительно недавно. Его достоинствами можно считать сниженный расход топлива — экономия составит порядка 10 процентов на 100 километров. Заправлять таким топливом можно любую машину. Однако АИ-100 больше подходит для авто с турбированным типом двигателей.

Еще одним интересным вопросом, которым задаются автолюбители, является — что произойдет, если заправлять свое авто «неправильным» бензином? Для начала стоит отметить, что самым верным решением будет заправлять машину тем типом топлива, которое указано в паспорте автомобиля. Пожалуй, это самое верное решение и им не стоит пренебрегать.

К примеру, если вы решите использовать бензин с меньшим октановым числом по сравнению с тем, что нужно авто, то воспламенение произойдет раньше необходимого срока, а это в свою очередь может привести к раннему износу двигателя, повреждению поршней и стенок цилиндра.

Если же использовать топливо с октановым числом выше рекомендуемого, то время горения увеличится и элементы двигателя будут работать на износ.

Итог. Мы подробно рассмотрели бензин различных типов, их основные свойства, достоинства и теперь знаем, что значат буквы и цифры в их названиях. Помните, если вам дорога ваша машина, то заправляйтесь наиболее подходящем для нее бензином. Не экономьте на этом. Ведь, ремонт двигателя обойдется гораздо дороже. Если статья была вам полезна поделитесь ей с другими, пусть заправляют автомобиль правильно!

Основные характеристики автомобильного бензина АИ-92

Мощность, надежность и долговечность двигателя внутреннего сгорания в первую очередь зависит от характеристик и качества горючего, заливаемого в бак автомобиля. В настоящее время, основные его типы, применяемые для автотранспорта – это бензин и дизельное топливо. Бензин – это продукт перегонки сырой нефти. Он представляет собой смесь легких фракций. Процентное содержание различных углеводородов определяет основные характеристики бензина. Для повышения качества, в него добавляют различные присадки.

Основные требования к бензину

Бензин должен легко воспламеняться от искры и сгорать, выделяя большое количество энергии. При этом, он не должен детонировать, то есть взрываться при сильном сжатии в цилиндрах двигателя. Детонация быстро выводит его из строя. Должен хорошо испаряться в процессе образования топливной смеси, но во время хранения испаряемость должна быть минимальной. Обладать хорошей текучестью, для бесперебойной подачи в двигатель. Не должен содержать токсичные и коррозионно-активные компоненты. Сохранять свои свойства в течении длительного хранения.

Требования к свойствам бензина устанавливает ГОСТ 2084-77. Основной характеристикой является детонационная стойкость, которая определяется его октановым числом. У АИ-92 оно соответственно составляет 92 единицы. Буква И означает, что октановое число определяется исследовательским методом. Грубо говоря, оно показывает, насколько данное горючее близко к чистому октану. Он обладает наивысшей детонационной стойкостью и его октановое число условно принимают за 100. Для повышения детонационной стойкости раньше применялись присадки, например, на основе свинца. Однако такой бензин наносит ущерб окружающей среде и от его применения практически отказались.

Другие характеристики АИ-92:

• Температура начала кипения 35 градусов.
• Конец кипения 205 градусов для летнего и 195 для зимнего топлива.
• Содержание серы не более 0.1 процента.
• Содержание свинца не более 0.013 процента.

Концентрацию в бензине агрессивных веществ проверяют с помощью медной пластины, которую погружают в него на определенное время. После этого на пластине не должно остаться признаков коррозии. АИ-92 выдерживает такое испытание.

Несмотря на то, что существуют сорта бензина с более высокими характеристиками, они существенно дороже. В условиях постоянно увеличивающейся цены на топливо, АИ-92 пользуется заслуженной популярностью у потребителей.

Почему, заправляя бензин АИ-92 в машину, которой нужно октановое число 95, вы сохраните Фото и обзор!

Почему заправка обычного топлива в автомобиль, требующий топлива премиум-класса, не сэкономит вам денег.

Как вы думаете, может ли быть повреждение автомобиля требует топлива премиум-класса, если заправить его обычным бензином премиум-класса? Действительно ответить на этот вопрос очень сложно. Вы наверняка уже видели в интернете подобную тему, и я уверен, что после прочтения множества материалов вы так и не поняли, можно ли заправлять машину не премиальным топливом, если производитель рекомендует заливать только фирменное бензин.Решил самостоятельно выяснить, заправлять ли машину бензином АИ-92, ИС-95, обратившись к инженеру топливных систем.

Кстати, этот вопрос с каждым годом становится все более актуальным, так как стал более заметным разрыв в стоимости топлива АИ-92 и АИ-95, который в дальнейшем будет расти вместе со стоимостью всех видов бензина и бензина. дизельное топливо.

Например, сейчас разрыв между обычным и премиальным брендовым бензином составляет в среднем 3-5 рублей.

Так как в среднем у большинства водителей работает около 15-20 литров, получается, что, не заливая премиальное топливо в машину, которая нуждается в высокооктановом топливе, водители сэкономят всего около 50-70 рублей. В принципе, как видите, экономия не очень велика, если, конечно, вы не заправляете каждый день несколько полных баков.

Как известно, речь идет о бензине для АЗС с другим октановым числом. Ведь вопрос, нужно ли заправлять автомобиль, настроенный для работы на бензине АИ-95 и выше бензине АИ-92, волновал огромное количество людей.

Особенно сейчас, когда доходы населения России падают на несколько лет. Конечно, люди всегда ищут возможность сэкономить, но в наши дни этот вопрос стоит еще острее. В принципе, многие автовладельцы в России часто задаются вопросом, а можно ли вместо бензина АИ-95 использовать в своей машине топливо с более низким октановым числом. Потому что на данный момент цена АИ-92 намного меньше 95.

Но как видите на самом деле, если вместо АИ-95 начать заливать АИ-92, вы немного сэкономите.Тем не менее факт остается фактом: экономия, безусловно, есть. Кому-то может показаться важным, что водители, безусловно, испытывают искушение. Именно поэтому многие автовладельцы в России стали игнорировать рекомендации OEM по использованию топлива с октановым числом ниже 95 и стали заливать бензин АИ-92.

Во-первых, для тех, кто не в курсе, давайте выясним, в чем разница между обычным и премиальным топливом?

Например, АИ-92 и АИ-95. Все в конечном итоге сводится к октановому числу бензина, которое указывается в названии марки топлива.Не вдаваясь в сложную химию, чтобы понять, с каким октановым числом бензина вы должны знать, что эта цифра в названии марки топлива указывает, сколько топливо может выдержать без перекрытия при сжатии в двигателе.

То есть, чем выше октановое число бензина, тем больше сопротивление горючего воспламенению при сжатии.

А при воспламенении топлива в бензиновом двигателе искра от свечей зажигания и сжатие, то происходит ударно-взрывное воспламенение топлива (детонация).Это может привести к серьезному повреждению двигателя.

Могу ли я заливать в машину октановое число 95, производитель рекомендует заливать октановое число 92?

Как же тогда производитель выбирает, какой маркой топлива нужно заправлять тот или иной автомобиль? Обычно это зависит от степени сжатия двигателя. Соответственно, чем выше компрессия двигателя, тем больше топлива должно использоваться в автомобиле.

Степень сжатия зависит от вместимости автомобиля. То есть, чем больше степень сжатия в двигателе, тем большую мощность может получить автомобиль в процессе сгорания.К тому же, чем больше компрессия, тем выше КПД силового агрегата.

Но, к сожалению, с увеличением степени сжатия увеличивается риск самовоспламенения топлива в двигателе, что приведет к угрозе детонации мотора. В результате, чтобы этого избежать, производители рекомендуют заливать топливо с более высоким октановым числом.

Таким образом, заправка двигателя на высокооктановом топливе (АИ-95, АИ-98) с более низкой степенью сжатия не даст никакого эффекта.Вы просто тратите лишние деньги и все такое. То есть заправочная машина — АИ-92, больше чем премиальное топливо заставит вашу машину работать лучше или хуже.

В итоге залив в мою машину (которая по заводской спецификации не требует топлива премиум-класса) бензин АИ-95 или АИ-98 вы в основном даете двигателю средство, сопоставимое с аптекой, дорогой «манекен» (плацебо).

Современные автомобильные компьютеры и система управления двигателем могут многое компенсировать при работе трансмиссии, в том числе даже в случае владения моторным топливом с не рекомендованным производителем октановым числом.

Но означает ли это, что современные двигатели не пострадают, если вы будете использовать топливо с более низким октановым числом вместо рекомендованного автомобильной компанией бензина премиум-класса.

Могу ли я залить бензин с октановым числом 92 в автомобиль, который должен работать на топливе с октановым числом ниже 95?

Чтобы разобраться в этом, я обратился к инженеру одной из автомобильных компаний, работающих на территории России. Вот что он сказал:

По общему мнению в отрасли, да, вы действительно можете сэкономить деньги, используя менее дорогой бензин в своей машине, и в краткосрочной перспективе это, вероятно, не окажет большого влияния на двигатель.

Дело в том, что датчики детонации отлично справляются с самовоспламенением топлива при использовании бензина с более низким октановым числом в автомобиле, от которого двигатель должен работать на топливе высшего качества.

Однако Gulf вместо бензина АИ-95 АИ-92 автомобиль скорее всего немного потеряет мощность, поскольку программная конфигурация блока управления двигателем (ЭБУ, ЭБУ) откалибрована для использования топлива премиум-класса. В итоге эффективная цена за 1 километр машины может быть практически такой же.

Также в большинстве случаев разница в стоимости заправки горючего АИ-92 и АИ-95 составляет менее 100.Во многих кафе это дешевле, чем чашка кофе.

В долгосрочной перспективе последствия использования топлива с низким октановым числом не так очевидны. Есть убедительные доказательства того, что при заливке низкооктанового топлива в автомобиль, настроенный на работу с высокооктановым бензином, может произойти чрезмерный износ некоторых компонентов двигателя. Однако, несмотря на эти факты, до сих пор нет полного исследования по данному вопросу, которое бы детально и количественно показало, как автомобиль влияет на топливо АИ-92. Ведь специалистам для этого исследования потребовалось бы большое количество автомобилей, которым приходилось заправлять одной маркой топлива не менее 150 тысяч километров.Единственный способ — получить репрезентативную выборку для количественной оценки разницы между двумя видами топлива.

Вот почему нет однозначного и научно доказанного мнения об использовании нескольких видов топлива на одном транспортном средстве.

Однако, как я уже сказал, существует ряд косвенных доказательств, ясно указывающих на то, что вам не нужно заправлять автомобиль низкооктановым топливом, если производитель вашего автомобиля рекомендует заливать только бензин премиум-класса.

Кроме того, разница в стоимости между АИ-92 и АИ-95 не очень велика и поэтому нет смысла заливать в мою машину более дешевое топливо, потенциально рискуя сократить ресурс двигателя.Ведь ваша экономия ничтожна и даже при отсутствии доказательств опасности бензина АИ-92 для автомобилей, работающих на топливе с октановым числом ниже 95, вы не должны за небольшие деньги ставить под угрозу состояние своей машины. Особенно, если вы планируете долгое время эксплуатировать свой автомобиль.

Также инженер автокомпании добавил:

Кроме того, не забывайте, что заливка в автомобиль вместо высокооктанового бензина — дешевое топливо, ваш автомобиль, скорее всего, будет выделять больше вредных веществ, так как в любой современной машине для минимизации уровня вредных веществ в выхлопной системе используется множество различных систем.В конце концов, если ваша машина настроена на использование бензина с Роном 95, при сжигании которого обычно выделяется определенное количество вредных веществ, то при использовании топлива АИ-92 электроника и выхлопная система не справляются с удалением СО2 и др. вредные элементы, так как топливо с низким октановым числом обычно при сгорании выделяет значительно больше вредных химических веществ.

Да, конечно это не значит, что залив АИ-92 вместо 95 ваша машина будет экологически нечистой, но конечно это сделает вашу машину менее экологичной.

Итак, подведем итоги.

• Используя топливо АИ-92 в автомобиле, настроенном на работу на бензине АИ-95, вы, скорее всего, не коснетесь поломки двигателя в краткосрочной перспективе, благодаря эффективной работе современных датчиков детонации

• Деньги, которые вы сэкономите, заливая бензин АИ-92 вместо Ron 95, вероятно, будут потеряны из-за повышенного расхода топлива из-за потери мощности. Соответственно, в долгосрочной перспективе повышенный расход топлива повлияет на срок службы топливного насоса, который будет испытывать повышенную нагрузку при использовании топлива премиум-класса, рекомендованного производителем низкооктанового бензина

Конечно, если разница в стоимости между АИ-92 и АИ-95 (или АИ-98) будет расти, математическая экономия будет немного другой.Например, если стоимость бензина АИ-95 в будущем будет расти быстрее АИ-92, это действительно позволит сэкономить деньги, по крайней мере, в краткосрочной перспективе. Однако:

Ваша машина в этом случае будет выбрасывать в атмосферу больше вредных веществ по сравнению с работой на премиальном топливе

Кроме того, при использовании низкооктанового бензина, рекомендованного автопроизводителем, вы рискуете сократить срок службы двигателя. Однако на практике нет прямых доказательств вреда, потому что влияние низкооктанового топлива в двигателях, предназначенных для работы на высокооктановом бензине, можно заметить только на автомобиле с большим пробегом.

Однако, если есть некоторый риск повреждения двигателя, если вы планируете долгое использование автомобиля, не предлагайте заправлять его топливом с низким октановым числом.

Last Week in AI # 92

Mini Briefs

Принципиально неправильный способ обучения искусственного интеллекта

В новом исследовании Google исследуется проблема «недостаточной спецификации», с которой сталкивается глубокое обучение. В машинном обучении обычно есть обучающий набор данных, на котором обучается модель, и тестовый набор данных, на котором модель развертывается.Часто хорошая производительность набора обучающих данных не означает хорошей производительности набора тестовых данных, и это различие часто объясняется «сдвигом данных», разницей между обучающими и тестовыми данными.

Недостаточная спецификация — это другая проблема, которая, кажется, охватывает многие области приложений глубокого обучения, от видения до языка. Здесь проблема в том, что модели, которые имеют одинаковую производительность в наборе обучающих данных, могут иметь совершенно разную производительность в тестовом наборе данных.В краткосрочной перспективе это означает, что коммерческие приложения для глубокого обучения должны проводить гораздо больше тестирования, возможно, даже предлагая несколько версий одной и той же модели для конечных пользователей, позволяя им тестировать и выбирать лучшие из них. В долгосрочной перспективе необходимы дополнительные исследования, чтобы лучше понять недостаточную спецификацию и улучшить тренировочный процесс.

Facebook утверждает, что ИИ спровоцировал борьбу с разжиганием ненависти

В недавнем отчете Facebook опубликовал статистику по подавлению разжигающих ненависть высказываний на своей платформе.В частности, по оценкам компании, около 0,1% того, что видят пользователи Facebook, нарушают правила разжигания ненависти, в то время как большинство (95%) преследований, направленных на разжигание ненависти, проводились проактивно — без отчетов пользователей. Это большой скачок по сравнению с 23,6% в 2017 году, и некоторые из них основаны на инструментах модерации искусственного интеллекта, которые могут автоматически обнаруживать разжигание ненависти.

На данный момент, однако, похоже, что модерация контента по-прежнему зависит от модераторов-людей, поскольку группа из 200 модераторов подписала «открытый запрос на лучшую защиту от вирусов кукурузы», поскольку им разрешено просматривать конфиденциальный контент только на рабочем месте, а не дома. .В письме также критиковалась автоматическая модерация:

ИИ был не на высоте. Важная речь попала в пасть фильтра Facebook, а рискованный контент, например, самоповреждения, остался. Веб-сайт | RSS | iTunes | Spotify | YouTube

Новости

Достижения и бизнес

• Как проект Trevor Project использует ИИ, чтобы помочь ЛГБТК + молодежи и обучить своих консультантов — «Проект Тревор, некоммерческая организация, деятельность которой направлена ​​на прекращение самоубийств среди ЛГБТК + молодежи, использует искусственный интеллект. чтобы лучше выполнить свою миссию.«

• Google Tree Canopy Lab использует искусственный интеллект, чтобы помочь городам планировать проекты по посадке деревьев». Сегодня компания Google объявила о запуске Tree Canopy Lab для Лос-Анджелеса, инструмента, который сочетает в себе искусственный интеллект и аэрофотоснимки, чтобы помочь городам увидеть их нынешний полог деревьев. покрытие и планирование будущих проектов по посадке деревьев ».

• Uber ведет переговоры о продаже автономного автомобиля ATG компании Aurora -« Восемнадцать месяцев назад подразделение Uber по производству беспилотных автомобилей, Uber Advanced Technologies Group, было оценено в 7 долларов.25 миллиардов долларов после инвестиций в 1 миллиард долларов от Toyota, DENSO и Softbank’s Vision Fund ».

• Canvas выходит из скрытности с искусственным интеллектом для монтажа гипсокартона -« Canvas, компания, созданная в январе 2017 года, которая использует машинное обучение для установки гипсокартона на строительных площадках. , вышла из невидимости сегодня. Canvas использует модифицированный подъемник JLG, роботизированный манипулятор и датчики для автоматизации монтажа гипсокартона ».

• Rapid Robotics собирает 5,5 млн долларов для предварительно запрограммированных производственных роботов -« Компания Rapid Robotics, базирующаяся в Bay Area, объявила сегодня, что собрала 5 долларов.5 млн. Начального финансирования в раунде, возглавляемом Greycroft and Bee Partners ».

• AMP Robotics Partners с отходами для развертывания роботов с управляемым искусственным интеллектом -« AMP Robotics Corp. (AMP), пионер в области искусственного интеллекта (AI ) и робототехника, используемая для восстановления вторсырья, используемого в качестве сырья для глобальной цепочки поставок, подписала долгосрочное соглашение с Waste Connections, Inc. «

• Spacemaker, программное обеспечение искусственного интеллекта для городского развития, приобретено Autodesk за 240 миллионов долларов. — «Autodesk, U.Зарегистрированная на бирже компания по разработке программного обеспечения и услуг S., ориентированная на инженерное дело и дизайн, приобрела норвежский Spacemaker, стартап, который разработал программное обеспечение с поддержкой ИИ для городского развития. Цена приобретения составляет 240 миллионов долларов в рамках сделки, в основном за наличные ».

• По мере того, как пандемия продолжается, роботы-уборщики появляются на дежурстве в офисе -« Автономные роботы-уборщики могут помочь разделить нагрузку »

• Исследователи исследуют, почему популярные алгоритмы ИИ классифицируют объекты по текстуре, а не по форме — «В документе, принятом на конференции NeurIPS 2020 года, исследователи Google и Стэнфорда исследуют предвзятость, проявляемую некоторыми видами алгоритмов компьютерного зрения — сверточными нейронными сетями (CNN) — обучен на наборе данных ImageNet с открытым исходным кодом.«

• OpenAI предлагает использовать взаимность, чтобы побудить агентов ИИ работать вместе -« Многие реальные проблемы требуют сложной координации между несколькими агентами — например, людьми или алгоритмами ».

• Инструмент ИИ может предсказывать будущие рейтинги фильмов — «Рейтинги фильмов могут определять привлекательность фильма для потребителей и размер его потенциальной аудитории. Таким образом, они влияют на итоговый результат фильма ».

• ИИ помогает обобщить последние достижения в области ИИ -« Semantic Scholar, поисковая машина по научной литературе, использует последние достижения в обработке естественного языка, чтобы дать исследователям возможность tl; dr на бумаге.«

• Как ролевые игры с драконом могут научить ИИ манипулировать и убеждать -« Сочетание обработки естественного языка и обучения с подкреплением в текстовой приключенческой игре показывает машинам, как использовать язык в качестве инструмента ».

• Новый инструмент искусственного интеллекта Google превращает ваши ужасные рисунки в отвратительных монстров — «Google выпустила прототип приложения ИИ, которое с разной степенью успеха превращает ваши рисунки в фантастических монстров. Компания Big G разработала «Художника-химера» для создания бесконечного потока существ для фэнтезийной карточной игры, в которой сражаются различные монстры.«

Проблемы и шумиха

• Когда системы ИИ терпят неудачу: Введение в базу данных инцидентов ИИ -« Сегодня мы представляем систематизированный набор инцидентов, когда интеллектуальные системы вызвали проблемы безопасности, справедливости или другие проблемы реального мира: База данных инцидентов (AIID) ».

• Невозможно устранить предвзятость с помощью машинного обучения, но вы можете выбрать свою предвзятость -» Предвзятость — главная тема, вызывающая беспокойство в обществе, которое придерживается концепции, согласно которой определенные характеристики — раса , например, пол, возраст или почтовый индекс — не должны иметь значения при принятии решений о таких вещах, как кредит или страхование.«

• Когда ИИ видит человека, он думает« официально ». Женщина? «Улыбка» — «В новом документе вновь возникают опасения по поводу предвзятости в услугах распознавания изображений, предлагаемых Google, Microsoft и Amazon».

• Бот AI Telegram, который оскорблял женщин, все еще выходит из-под контроля — «Приложение для обмена сообщениями Telegram находится под давлением, чтобы расправиться с ИИ-ботом, который сгенерировал десятки тысяч изображений женщин без согласия на своей платформе ».

• Системы здравоохранения используют ИИ для прогнозирования тяжелых случаев Covid-19.Но ограниченные данные могут дать ненадежные результаты — «Пока Соединенные Штаты готовятся к суровой зиме, больничные системы по всей стране наращивают свои усилия по разработке систем искусственного интеллекта, чтобы предсказать, насколько вероятно, что их пациенты с Covid-19 серьезно заболеют или даже умрут. . »

• Исследования искусственного интеллекта показывают, что «вычислительный разрыв» концентрирует власть и ускоряет неравенство в эпоху глубокого обучения — «Исследователи ИИ из Технологического института Вирджинии и Западного университета пришли к выводу, что неравномерное распределение вычислительной мощности в академических кругах способствует неравенству в ИИ во время эпоха глубокого обучения.«

• Это менеджеры, а не рабочие, которые теряют рабочие места из-за искусственного интеллекта и роботов, показывают исследования» — «Руководители, а не сотрудники низшего звена, видят, что их ряды уменьшаются с появлением искусственного интеллекта и роботов, новое исследование. из Университета Пенсильвании, находит Wharton School. «

• Пилот на реальном самолете впервые столкнулся с управляемым искусственным интеллектом виртуальным противником.» Надев гарнитуру дополненной реальности в кабину, опытный пилот F-22 только что произошел воздушный бой с проекцией китайского истребителя J-20.«

Explainers

• Осмысление ландшафта искусственного интеллекта -« Поскольку инструменты искусственного интеллекта становятся все более распространенными, многие компании начинают догонять, когда дело доходит до включения этих новых систем в их существующую инфраструктуру ».

Вот и все на этой неделе! Если вы не подписаны и не любили это, не стесняйтесь подписаться ниже!

Последние статьи:

Copyright © 2020 Skynet Today, Все права защищены.

Определение ИИ по Merriam-Webster

\ ˈĪ , Ä-ˌē, ä-ē \ : трехпалый ленивец Ленивец — это медлительное древесное (живущее на деревьях) млекопитающее, и имя аи было дано этому существу из-за его пронзительного визга.- Эл Перкинс. Трехпалый ленивец — это общий ключ к разгадке кроссворда для слова «ай». — Марти Ноубл

4 искусственное оплодотворение

5 искусственный интеллект

Тендер Правительства Кыргызстана на закупку нефтепродуктов — бензин марки Аи-92; Аи-80.

На главную> Тендеры> Азия> Кыргызстан> Приобретение нефтепродуктов — бензин марки Аи-92; Аи-80. За счет специальных средств.

УПРАВЛЕНИЕ ВНУТРЕННИХ ДЕЛ ПО ТАЛАССКОЙ ОБЛАСТИ объявило тендер на приобретение нефтепродуктов — бензина марки Аи-92; Аи-80. Благодаря специальным средствам .. Местоположение проекта — Кыргызстан, тендер закрывается 15 февраля 2018 года. Номер тендерного объявления — 18021387643577, а ссылочный номер ТОТ — 20623680.Претенденты могут получить дополнительную информацию о тендере и могут запросить полную тендерную документацию, зарегистрировавшись на сайте.

Страна: Кыргызстан

Резюме: Приобретение нефтепродуктов — бензин марки Аи-92; Аи-80. За счет специальных средств.

Срок: 15 февраля 2018 г.

Реквизиты покупателя

Покупатель: УПРАВЛЕНИЕ ВНУТРЕННИХ ДЕЛ ПО ТАЛАССКОЙ ОБЛАСТИ
Фактический адрес: Misiones Cycling Samanchina 6
Рабочий телефон: 0312 561122
Кыргызстан

Прочая информация

TOT Ref No.: 20623680

Номер документа. №: 18021387643577

Конкурс: ICB

Финансист: Самофинансируемый

Информация о тендере

Объявлен тендер на закупку нефтепродуктов — бензин марки Аи-92; Аи-80. За счет специальных средств.
Сумма плана: 9976
Дата и время подачи: 15.02.2018 12:00
ГарантияПредоставлениеКонтракта: 1,0%
Сопутствующие услуги: не Оказывается
Авансовый платеж: не предоставлен
После приемки: 100,0%
Дополнительные условия оплаты: Платежное поручение
Срок сдачи: 20 дней

Идентификатор приложения

GS1 | BarcodeFAQ.com

Идентификатор приложения GS1 (AI) появляется после кода функции 1 (FNC1) в символах штрих-кода GS1-128, DataBar Expanded, GS1-DataMatrix и GS1-QRCode для кодирования определенных типов информации.Несколько AI могут быть закодированы в одном символе, что позволяет, например, автоматически оценивать серийные номера, даты истечения срока продажи и другую информацию в точке продажи.

При создании символов GS1 применяются следующие правила:

• Символ FNC1 не отображается и доступен только для определенных типов штрих-кодов.
• AI определяется цифрами после символа FNC1, который должен быть первым символом в штрих-коде GS1.
• Элементная строка представляет собой комбинацию AI и его поля данных.
• Несколько строк элементов фиксированной длины могут быть включены в один символ штрих-кода без дополнительных символов FNC1, если строки элементов переменной длины (, например, с AI 10, 21 или 92, как определено ниже ) включены в последнюю очередь. Это связано с тем, что устройство чтения понимает длину каждой строки элемента фиксированной длины. IDAutomation предлагает инструмент для тестирования строк элементов, который можно использовать для проверки нескольких строк элементов фиксированной длины.
• Если дополнительные строки элементов кодируются после строки элементов переменной длины, между ними требуется дополнительный FNC1 для определения конца строки элементов переменной длины.

В следующей таблице представлены примеры общих строк элементов GS1, как определено в Спецификации идентификатора приложения GS1 (v16, 2016) и должны быть проверены организацией-участником GS1 перед внедрением.

Диаграмма 1. Популярные ИИ GS1.

9029 9035 цифр Дата FutureD 9025YM 6 номеров: YYM

Назначение	AI	Формат поля данных (фиксированный или переменный)
SSCC-18	00	18 номеров: 17 цифр + контрольная цифра MOD10
GTIN-	14 номеров: 13 цифр + контрольная цифра MOD10
GTIN-14 содержащихся элементов	02	14 номеров: 13 цифр + контрольная цифра MOD10
Назначение на будущее	03	14 цифр
Будущее присвоение	04	16 цифр
Пакет или номер партии
Дата производства	11	6 номеров: ГГММДД
Срок погашения Дата	12	6 цифр: ГГММДД
Дата упаковки	13	6 цифр: ГГММДД
Будущее назначение	14
14
15	6 номеров: YYMMDD
Дата продажи	16	6 номеров: YYMMDD
Дата истечения срока действия	17	Назначение
18	6 цифр
Будущее назначение	19	6 цифр
21	Переменная , до 20 символов
Кол-во предметов	30	Переменная , до 8 номеров
Торговля Переменная , до 8 номеров USPS 91 20 номеров: 19 цифр + контрольная цифра MOD10 Служба подтверждения доставки USPS внутри компании -9 9 Переменная , Глобальный идентификационный номер отгрузки — до 17 номеров в Переменная, буквенно-цифровые данные внутреннего использования до 30 символов USPS 99 USPS Интеллектуальный почтовый контейнер Штрих-код GDTI Идентификатор типа — до 30 знаков GCN 255 Глобальный номер купона — 12 цифр + контрольная цифра MOD10 Вес или размеры 310-369 7 чисел (первое число указывает позицию десятичной точки) Номер заказа 400 Переменная , до 30 символов GINC 401 Переменная , Глобальный идентификационный номер для отправления — до 30 символов Маршрутный код 403 Переменная , до 30 знаков 13 номеров: 12 цифр + контрольная цифра MOD10 (GLN) Доставка по адресу 420 Переменная , до 20 цифр Страна происхождения 422 3-значный код страны ISO 60 мс Вес 60 6 чисел: AI — 310 (n), где (n) обозначает десятичную позицию Вес нетто в фунтах 3202 6 чисел: AI — 320 (n), где (n) обозначает десятичную дробь. позиция Цена 3922 Переменная, до 15 чисел: AI — 392 (n), где (n) обозначает десятичную позицию Цена Валюта ISO 3932 Переменная, до 15 чисел: AI — 393 (n), где (n) обозначает десятичную позицию GRAI 8003 Переменная, Глобальный идентификатор возвращаемых активов — до 30 символов GIAI 8004 Глобальный идентификатор индивидуальных активов, часто используется в этикетках UID DOD. CPID 8010 Переменная, Идентификатор компонента / детали — до 30 символов. GSRN 8018 Variable, Global Service Relation Number — до 18 символов. Расширенный код купона 8100 6 номеров Коды купонов США 8110 Переменная, до 70 символов.Код купона DataBar состоит из префикса компании, кода предложения и других данных, определенных Объединенным комитетом по отраслевым купонам и GS1. URL расширенной упаковки 8200 Переменная , до 70 символов. Ниже приведены несколько примеров строк элементов кодирования штрих-кодов GS1. Диаграмма 2. Пример строки элемента, кодирующей две строки элементов определенной длины. Строка элементов Строка элементов AI Поле GTIN AI Поле даты истечения срока действия (YYMMDD) 01 355 Кодировать: (01) 345678 457179 GS1-128: GS1 DataBar Expanded: (01) 345678 457 9027 9027 9277 (01) 345678 457 (17) 9 GS1 QR-код: (01) 345678 457 (17) 9 Диаграмма 3. Пример строки элемента, кодирующей одну строку элемента определенной длины и две строки элементов переменной длины. Добавление круглых скобок вокруг AI 21 вставит дополнительный FNC1 в символ штрих-кода, за исключением GS1 DataBar, который требует, чтобы символ ASCII 202 (Ê) был вставлен в качестве разделителя после данных строки элемента переменной длины. 9035 9035 9035 9035 Строка переменных элементов Строка переменных элементов AI Поле пакетной обработки AI Поле серийного номера 10 10 Кодировать: (01) 345678 457103456789 (21) 3456789012 GS1-128: Матрица данных GS1: (01) 345678 47 (01) 345678 47 (01) 345678 47 QR-код: (01) 345678 457 (10) 3456789 (21) 3456789012 GS1 DataBar Expanded: (01) 345678 457 9679 345 : При использовании DataBar Expanded символ ASCII 202 (Ê) должен быть вставлен в качестве разделителя после данных строки элемента переменной длины.Например: (01) 345678 457103456789Ê (21) 3456789012 Дополнительная информация об идентификационных ключах GS1. Искусственный интеллект — быстрая диагностика пациентов с COVID-19 Пандемия COVID-19 быстро распространилась из-за широко распространенной передачи от человека к человеку 1,2,3,4,5,6 . Лабораторное подтверждение SARS-CoV-2 выполняется с помощью вирус-специфической ОТ-ПЦР, но на выполнение теста может потребоваться до 2 дней. КТ грудной клетки является ценным компонентом оценки и диагностики у пациентов с симптомами и подозрением на инфекцию SARS-CoV-2 4 .Тем не менее, результаты КТ грудной клетки являются нормальными у некоторых пациентов на ранних стадиях заболевания, и поэтому одна только КТ грудной клетки имеет ограниченную отрицательную прогностическую ценность для полного исключения инфекции 7 , что подчеркивает необходимость включения клинической информации в диагноз. Мы предполагаем, что алгоритмы искусственного интеллекта могут удовлетворить эту потребность путем интеграции результатов КТ грудной клетки с клиническими симптомами, историей воздействия и лабораторными исследованиями в алгоритм. Предложенный нами совместный алгоритм искусственного интеллекта, объединяющий КТ-изображения и историю болезни, достиг площади под кривой (AUC), равной 0.92 и показал одинаковые результаты по чувствительности (84,3%) по сравнению со старшим торакальным рентгенологом (74,6%) при применении к тестовой выборке из 279 случаев. Хотя у большинства подозреваемых пациентов в настоящее время нет другого выбора, кроме как дождаться результатов теста RT – PCR, мы предполагаем, что алгоритм AI играет важную роль в быстрой идентификации пациентов с COVID-19, что может быть полезно при сортировке системы здравоохранения. и борьба с текущей пандемией. В результате пандемии COVID-19 во всем мире зарегистрировано более 3 миллионов случаев.Раннее распознавание болезни имеет решающее значение не только для индивидуального ухода за пациентом, связанного с быстрым проведением лечения, но и с точки зрения более широкого общественного здравоохранения, чтобы гарантировать адекватную изоляцию пациентов и сдерживание болезни. КТ грудной клетки более чувствительна и специфична, чем рентгенография грудной клетки при оценке пневмонии SARS-CoV-2, и были случаи, когда результаты КТ присутствовали до появления клинической симптоматики 4 . В нынешней атмосфере нагрузки на ресурсы здравоохранения из-за вспышки COVID-19, включая нехватку наборов для тестирования RT-PCR, существует неудовлетворенная потребность в быстрых, точных и неконтролируемых диагностических тестах на SARS-CoV-2. КТ грудной клетки — ценный инструмент для ранней диагностики и сортировки пациентов с подозрением на инфекцию SARS-CoV-2. Стремясь контролировать распространение инфекции, врачи, эпидемиологи, вирусологи, филогенетики и другие специалисты работают с представителями органов здравоохранения и политиками, чтобы лучше понять патогенез заболевания. Ранние исследования выявили общие модели изображений на CT 8,9 грудной клетки. Например, первоначальный проспективный анализ в Ухане выявил двустороннее помутнение легких на 40 из 41 (98%) КТ грудной клетки у инфицированных пациентов и описал лобулярные и субсегментарные области консолидации как наиболее типичные результаты визуализации 4 .Наше первоначальное исследование с использованием компьютерной томографии грудной клетки у 21 пациента, подтвержденного анализом ОТ-ПЦР в реальном времени, также обнаружило высокие показатели помутнений и консолидации матового стекла, иногда с округлой морфологией и периферическим распределением легких 7 . Недавнее исследование также показало, что КТ может демонстрировать аномалии легких при отрицательном результате теста ОТ-ПЦР 10 . Во время вспышки очень инфекционного заболевания, передаваемого от человека к человеку, больницы и врачи могут иметь повышенную рабочую нагрузку и ограниченные возможности для сортировки и госпитализации подозреваемых пациентов.Предыдущая работа продемонстрировала, что пациенты с ранней стадией коронавируса могут иметь отрицательные результаты на CT 7 , что ограничивает возможности радиологов надежно исключить заболевание. При ожидании подтверждения наличия коронавируса SARS-CoV-2 с помощью ОТ-ПЦР в течение 6–48 часов инфицированные пациенты могут передать вирус другим пациентам или лицам, осуществляющим уход, при отсутствии ресурсов для изоляции пациентов, инфицированных только с подозрением на заражение. ; Нозокомиальная инфекция предполагалась примерно в 40% случаев в недавней большой серии 11 .Быстрое выявление пациентов с COVID-19 является обязательным, поскольку первоначальный ложноотрицательный результат может отложить лечение и повысить риск передачи вируса другим людям. Кроме того, радиологи, обладающие опытом в области торакальной визуализации, могут быть недоступны в каждом учреждении, что увеличивает потребность в обнаружении с помощью искусственного интеллекта. AI может предоставить метод более раннего выявления инфекции SARS-CoV-2. Наша цель состояла в том, чтобы разработать модель искусственного интеллекта, которая может идентифицировать инфекцию SARS-CoV-2 на основе первоначальной компьютерной томографии грудной клетки и связанной с ней клинической информации, которая может быстро идентифицировать пациентов с COVID-19 (+) на ранней стадии.Мы собрали компьютерную томографию грудной клетки и соответствующую клиническую информацию, полученную при обращении пациента. Клиническая информация включала историю поездок и воздействия, количество лейкоцитов (включая абсолютное количество нейтрофилов, процент нейтрофилов, абсолютное количество лимфоцитов и процент лимфоцитов), симптоматику (наличие лихорадки, кашля и мокроты), возраст пациента и пол пациента (таблица 1). Таблица 1 Характеристики клинической информации о пациенте Сначала мы разработали глубокую сверточную нейронную сеть (CNN) для изучения характеристик изображений пациентов с COVID-19 при первоначальном сканировании компьютерной томографии.Затем мы использовали классификаторы вспомогательной векторной машины (SVM), случайного леса и многослойного персептрона (MLP) для классификации пациентов с COVID-19 в соответствии с клинической информацией. MLP показал лучшую производительность на настройке; далее сообщается только о производительности MLP. Наконец, мы создали модель нейронной сети, объединяющую радиологические данные и клиническую информацию для прогнозирования статуса COVID-19 (рис. 1). Рис. 1: Иллюстрация моделирующей основы. Три модели искусственного интеллекта используются для определения вероятности наличия у пациента COVID-19 (+): первая основана на компьютерной томографии грудной клетки, вторая — на клинической информации, а третья — на комбинации компьютерной томографии грудной клетки и клинической картины. Информация.Для оценки компьютерной томографии грудной клетки каждый срез сначала оценивался по вероятности наличия паренхиматозной аномалии, как это было предсказано моделью CNN (выбор среза CNN), которая представляет собой предварительно обученную модель туберкулеза легких (PTB), которая имеет точность 99,4%. выберите патологические срезы легких на компьютерной томографии грудной клетки. Первые десять аномальных КТ-изображений на пациента были помещены во вторую CNN (диагностическую CNN), чтобы предсказать вероятность положительного результата на COVID-19 (P 1 ). Демографические и клинические данные (возраст и пол пациента, история заражения, симптомы и лабораторные тесты) были помещены в модель машинного обучения для классификации положительности COVID-19 (P 2 ).Функции, созданные диагностической моделью CNN и моделью машинного обучения без визуализации клинической информации, были интегрированы сетью MLP для генерации окончательного результата совместной модели (P 3 ). Набор данных представленных снимков компьютерной томографии грудной клетки от 905 пациентов, у которых имелась клиническая проблема COVID-19, был получен в период с 17 января 2020 года по 3 марта 2020 года из 18 медицинских центров в 13 провинциях Китая. В набор данных вошли пациенты в возрасте от 1 до 91 года (40,7 года ± 16.5 лет) и включали 488 мужчин и 417 женщин. Все сканы были получены с использованием стандартного протокола компьютерной томографии грудной клетки, реконструированы с использованием нескольких ядер и отображены в окне легких. В общей сложности 419 пациентов (46,3%) дали положительный результат на SARS-CoV-2 с помощью лабораторно подтвержденного анализа ОТ-ПЦР в реальном времени и секвенирования следующего поколения, тогда как 486 пациентов (53,7%) дали отрицательный результат (подтверждено как минимум двумя дополнительными отрицательные результаты тестов ОТ – ПЦР и клиническое наблюдение). Мы случайным образом разделили набор данных на обучающий набор 60% (534 случая; 242 случая COVID-19 (+); 292 случая COVID-19 (-)), 10% набор настроек (92 случая; 43 случая COVID-19 (+) случаев; 49 случаев COVID-19 (-)) и 30% набор тестов (279 случаев; 134 случая COVID-19 (+); 145 случаев COVID-19 (-); расширенные данные Рис.1). Мы оценили модели искусственного интеллекта на тестовой выборке и сравнили их эффективность с результатами одного прошедшего стажировку торакального радиолога с 10-летним опытом (A.J.) и одного научного сотрудника по торакальной радиологии (S. Радиологам были доступны те же исходные КТ грудной клетки и клиническая информация, что и для модели искусственного интеллекта. Чувствительность, специфичность и AUC были рассчитаны как для людей-читателей, так и для моделей искусственного интеллекта. Производительность модели ИИ и людей-читателей продемонстрирована на рис.2 и расширенных данных на рис.2. Кривая рабочей характеристики приемника (ROC) модели AI показана на рис. 2. Рис. 2: Результаты моделей AI на испытательном наборе. a , Сравнение кривых ROC для совместной модели, модель CNN, обученная на основе изображений CT, модель MLP, обученная на основе клинической информации, и два радиолога. b , Сравнение успешности диагностики пациентов, положительных на COVID-19, с нормальными компьютерными томографами. Радиологам были предоставлены как компьютерная томография, так и клиническая информация для постановки диагноза. c — e , Сравнение AUC ( c ), чувствительности ( d ) и специфичности ( e ), достигнутых моделями AI и радиологами. Двусторонние значения P были рассчитаны путем сравнения совместной модели с моделью CNN, моделью MLP и двумя человеческими считывающими устройствами по чувствительности, специфичности и AUC. Сравнения AUC оценивали с помощью теста Делонга; Сравнения чувствительности и специфичности были рассчитаны с использованием точного метода Клоппера – Пирсона для вычисления 95% доверительного интервала, указанного в скобках, и точного теста Макнемара для расчета значения P . Возраст пациента, наличие контакта с SARS-CoV-2, наличие лихорадки, кашля и кашля с мокротой и количеством лейкоцитов были важными характеристиками, связанными со статусом SARS-CoV-2. Логистическая регрессия хорошо подошла ( P = 0,662). Совместная модель с использованием как клинических данных, так и компьютерной томографии достигла чувствительности 84,3% (95% доверительный интервал (ДИ) 77,1%, 90,0%), специфичности 82,8% (95% ДИ 75,6%, 88,5%) и 0,92 AUC (95%). ДИ 0,887, 0,948). Модель CNN, использующая только данные компьютерной томографии, имела рейтинг 83.Чувствительность 6% (95% ДИ 76,2%, 89,4%; P = 1), специфичность 75,9% (95% ДИ 68,1%, 82,6%; P = 0,031) и 0,86 AUC (95% ДИ 0,821, 0,907 ; P = 0,00146). Модель MLP, использующая только клинические данные, имела чувствительность 80,6% (95% ДИ 72,9%, 86,9%; P = 0,442), специфичность 68,3% (95% ДИ 60,0%, 75,8%; P <1 × 10 -4 ) и 0,80 AUC (95% ДИ 0,746, 0,849; P <1 × 10 -4 ). Старший торакальный рентгенолог, использующий КТ и клинические данные, получил 74 балла.6% чувствительность (95% ДИ 66,4%, 81,7%; P = 0,0501), специфичность 93,8% (95% ДИ 88,5%, 97,1%; P = 0,005) и 0,84 AUC (95% ДИ 0,800, 0,884) . Специалист по торакальной радиологии, используя КТ и клинические данные, достиг чувствительности 56,0% (95% ДИ 47,1%, 64,5%; P <1 × 10 -4 ), специфичности 90,3% (95% ДИ 84,3%, 94,6 %, P = 0,090) и 0,73 AUC (95% ДИ 0,683, 0,780). P Значения указывают на значимость разницы в показателях производительности по сравнению с совместной моделью. При более высоком AUC совместная модель, объединяющая КТ-изображения и связанную с ними клиническую информацию, превзошла модель, обученную только на КТ-изображениях, и клиническую модель, обученную только на клинической информации. Совместная модель, КТ-модель и клиническая модель показали одинаковую чувствительность по сравнению со старшим торакальным рентгенологом, но показали статистически значимое улучшение чувствительности по сравнению с торакальным коллегой (рис. 2). Набор для тестирования включал 25 пациентов с положительным результатом на COVID-19 с компьютерной томографией грудной клетки, признанной нормой обоими рентгенологами при представлении.Модель CNN идентифицировала 13 из 25 (52%) сканирований как COVID-19 (+), клиническая модель классифицировала 16 из 25 (64%) как положительных по заболеванию, а совместная модель классифицировала 17 из 25 (68%) как положительных по заболеванию, тогда как старший торакальный рентгенолог и научный сотрудник по торакальной радиологии определили 0 из 25 (0%) этих сканирований как положительные. Мы суммировали сравнения прогнозов между совместной моделью и рентгенологами в расширенных данных, рис. 3. Из 134 пациентов, положительных на COVID-19 в тестовой выборке, 90 из 134 были правильно классифицированы как совместной моделью, так и старший торакальный рентгенолог.Тридцать три из 134 были по-разному классифицированы совместной моделью и старшим торакальным рентгенологом. Из 33 пациентов 23 были правильно классифицированы как положительные с помощью совместной модели, но были неправильно классифицированы старшим торакальным рентгенологом. Десять пациентов были классифицированы как отрицательные с помощью совместной модели, но главный торакальный рентгенолог поставил правильный диагноз. Одиннадцать пациентов были неправильно классифицированы как совместной моделью, так и старшим торакальным рентгенологом. Из 145 пациентов с отрицательным результатом на COVID-19 в тестовой выборке 113 из 145 были правильно классифицированы как совместной моделью, так и старшим торакальным рентгенологом.Тридцать два из 145 были по-разному классифицированы совместной моделью и старшим торакальным рентгенологом. Семь из них были правильно классифицированы как отрицательные с помощью совместной модели, но были диагностированы как положительные старшим торакальным радиологом. Двадцать три были классифицированы как положительные с помощью совместной модели, но главный торакальный рентгенолог правильно поставил диагноз как отрицательный. Два пациента были неправильно классифицированы как моделью суставов, так и старшим торакальным рентгенологом. КТ грудной клетки — широко известный диагностический инструмент для оценки пациентов с подозрением на легочную инфекцию.Во время вспышки COVID-19 в некоторых странах, включая Китай и Южную Корею, КТ грудной клетки широко использовалась в клинической практике благодаря своей скорости и доступности. Большинство учреждений в Китае приняли политику проведения компьютерной томографии грудной клетки любому пациенту с лихорадкой и подозрением на инфекцию SARS-CoV-2. Первоначальный опыт с КТ показал, что типичные результаты являются многодолевыми и двусторонними и включают как помутнение матового стекла, так и уплотнение, часто с периферическим распределением легких.Плевральный выпот, лимфаденопатия и отдельные легочные узелки очень редки 9,12,13 . Согласно рекомендациям Всемирной организации здравоохранения, наиболее точным диагнозом COVID-19 является обнаружение нуклеиновой кислоты 14 в секреторной жидкости, взятой из мазка из зева, с помощью ОТ-ПЦР. Однако существует нехватка наборов для обнаружения нуклеиновых кислот, и получение результатов может занять до 2 дней. КТ грудной клетки также была предложена в качестве важного диагностического инструмента. КТ-исследование грудной клетки можно получить и интерпретировать гораздо быстрее, чем ОТ-ПЦР.Хотя КТ грудной клетки не так точна, как ОТ-ПЦР при обнаружении вируса, она может быть полезным инструментом для сортировки в период до получения окончательных результатов 7,15 . В недавней работе был реализован ИИ для дифференциации COVID-19 от других пневмоний только на основе изображений КТ грудной клетки 16 , что также подчеркивает необходимость быстрого и точного сообщения КТ грудной клетки и потенциальную помощь ИИ. В нашем исследовании наша совместная модель искусственного интеллекта объединяет данные компьютерной томографии и клинические данные. Для пациентов с легкими симптомами, демонстрирующими нормальную КТ грудной клетки на ранней стадии, наша модель показала, что клиническая информация сыграла роль в точном диагнозе COVID-19. Есть два потенциальных ограничения на использование компьютерной томографии грудной клетки. Во-первых, система здравоохранения во время эпидемии может быть перегружена, что может ограничивать своевременную интерпретацию компьютерной томографии рентгенологом. Во-вторых, морфология и тяжесть патологических данных на КТ различны. В частности, в легких случаях может быть мало отклонений от нормы при КТ грудной клетки. Мы считаем, что реализация совместного алгоритма, описанного выше, может помочь в решении обоих вопросов. Во-первых, алгоритм AI мог оценить CT сразу после завершения.Во-вторых, алгоритм превзошел радиологов в выявлении пациентов с положительным результатом на COVID-19, демонстрируя нормальные результаты КТ на ранней стадии. В-третьих, алгоритм одинаково хорошо показал себя по чувствительности ( P = 0,05) при диагностике COVID-19 по сравнению со старшим торакальным рентгенологом. В частности, объединенный алгоритм достиг статистически значимого улучшения AUC на 6% ( P = 0,00146) и 12% ( P <1 × 10 −4 ) по сравнению с моделью CNN, использующей только изображения CT и MLP. модель с использованием только клинической информации соответственно.Модель искусственного интеллекта может быть развернута как приложение, которое может работать на простой рабочей станции вместе с радиологами. Использование инструмента искусственного интеллекта потребует интеграции с системами архивирования и передачи радиологических изображений и системами клинических баз данных или другими базами данных для хранения изображений, чего относительно легко добиться в современных больничных системах. Система искусственного интеллекта может быть реализована как инструмент быстрой диагностики для выявления пациентов с подозрением на инфекцию COVID-19, когда доступны КТ-изображения и / или клиническая информация, и радиологи могут рассматривать эти подозрительные случаи, выявленные с помощью искусственного интеллекта, с более высоким приоритетом. Предлагаемая нами модель имеет некоторые ограничения. Одним из основных ограничений этого исследования является небольшой размер выборки. Несмотря на многообещающие результаты использования модели AI для скрининга пациентов с COVID-19, требуется дальнейший сбор данных для проверки применимости модели AI к другим группам пациентов. Совместные усилия по сбору данных могут способствовать улучшению модели ИИ. Сложности при обучении моделей возникают также из-за ограниченного размера выборки. В этой работе мы использовали предварительно обученную модель туберкулеза, чтобы выбрать ключевые срезы для представления полного трехмерного (3D) компьютерного томографа.Этот подход может сократить объем вычислений для обучения 3D CNN за счет отсутствия информации в срезах, которые не выбраны для обучения и вывода модели. Дизайн модели CNN предлагает естественную визуализацию для объяснения предсказания. Мы продемонстрировали несколько примеров, позволяющих сопоставить модели искусственного интеллекта с выводами радиолога (рис. 3). Однако есть примеры, в которых визуализация не дает четкого объяснения. Мы не знаем, учитывает ли модель такие особенности, как дыхательные пути, фон эмфиземы или границу легкого в своем прогнозе.Еще одним ограничением является предвзятое отношение к пациентам с COVID-19 в тренировочных данных, что, учитывая неспецифический характер непрозрачности матового стекла и других особенностей на КТ-изображениях грудной клетки, потенциально ограничивает полезность текущей модели искусственного интеллекта для распознавания COVID-19. от других причин дыхательной недостаточности. Таким образом, наш алгоритм может быть полезен в местах с текущим высоким уровнем заболеваемости COVID-19, но вряд ли принесет такую ​​же пользу в тех местах или время, где распространенность COVID-19 низкая.Однако недавнее исследование Li et al. 16 продемонстрировали способность моделей искусственного интеллекта отделять COVID-19 от других пневмоний, что является многообещающим для более широкого применения этой и других моделей искусственного интеллекта. Рис. 3. Примеры КТ-изображений грудной клетки пациентов с COVID-19 и визуализация признаков, коррелирующих с положительным статусом COVID-19. Для каждой пары изображений левое изображение представляет собой КТ-изображение, показывающее сегментированное легкое, используемое в качестве входных данных для модели CNN, обученной только на КТ-изображениях, а правое изображение показывает тепловую карту пикселей, которые модель CNN классифицировала как имеющие SARS- Инфекция CoV-2 (красный цвет указывает на более высокую вероятность). a , 51-летняя женщина с лихорадкой и историей заражения SARS-CoV-2. Модель CNN выявила аномальные особенности в правой нижней доле (белый цвет), тогда как два радиолога отметили эту КТ как отрицательную. b , 52-летняя женщина, которая в анамнезе подвергалась воздействию SARS-CoV-2 и обратилась с лихорадкой и продуктивным кашлем. Двусторонние периферические затемнения из матового стекла (стрелки) были отмечены рентгенологами, и модель CNN предсказала положительность на основе особенностей в совпадающих областях. c , 72-летняя женщина, бывшая в прошлом на рынке животных в Ухане, обратилась с жалобой на лихорадку и продуктивный кашель. Сегментированное изображение КТ показывает непрозрачность матового стекла в передней части правого легкого (стрелка), тогда как модель CNN пометила эту КТ как отрицательную. d , 59-летняя женщина с кашлем в анамнезе. Сегментированное изображение КТ не показывает признаков пневмонии, и модель CNN также пометила эту КТ как отрицательную. В будущих исследованиях будет собираться больший набор данных по мере увеличения масштабов этой вспышки.Мы стремимся изучить различные подходы к сверточным нейронным сетям, включая трехмерные модели глубокого обучения и улучшение интерпретируемости моделей CNN. Возможность обобщения системы ИИ, оцениваемой в нескольких центрах, будет необходима для проверки надежности моделей. В заключение, эти результаты иллюстрируют потенциальную роль высокоточного алгоритма искусственного интеллекта для быстрой идентификации пациентов с COVID-19, что может быть полезно в борьбе с текущей вспышкой заболевания.Мы считаем, что предложенная модель искусственного интеллекта, которая сочетает в себе компьютерную томографию и клиническую информацию и демонстрирует точность, эквивалентную старшему рентгенологу грудной клетки, может быть полезным инструментом скрининга для быстрой диагностики инфекционных заболеваний, таких как COVID-19, которые не требуют участия радиолога или физических тестов. Грядущие хакеры ИИ | Белферский центр науки и международных отношений Искусственный интеллект — ИИ — это информационная технология. Он состоит из программного обеспечения. Он работает на компьютерах.И это уже глубоко укоренилось в нашей социальной ткани, как в том смысле, который мы понимаем, так и в том, что нам неизвестно. Он взломает наше общество в такой степени и с такими эффектами, как все, что было раньше. Я имею в виду это двумя разными способами. Во-первых, для взлома будут использоваться системы искусственного интеллекта. Во-вторых, системы искусственного интеллекта сами станут хакерами: они будут находить уязвимости во всех видах социальных, экономических и политических систем, а затем использовать их с беспрецедентной скоростью, масштабом и размахом. Это не просто разница в степени; это разница в натуральном выражении.Мы рискуем будущим, когда системы ИИ будут взламывать другие системы ИИ, и люди будут не более чем сопутствующим ущербом. Это не преувеличение. Хорошо, может быть, это немного преувеличение, но для этого не нужны научно-фантастические технологии далекого будущего. Я не постулирую никакой «сингулярности», когда цикл обратной связи при обучении ИИ становится настолько быстрым, что опережает человеческое понимание. Я не беру в расчет таких умных андроидов, как Дейта (Звездный путь), R2-D2 (Звездные войны) или Марвин-параноик Андроид (Путеводитель автостопщика по галактике).Мои сценарии ни от кого не требуют злого умысла. Нам не нужны вредоносные системы искусственного интеллекта, такие как Скайнет (Терминатор) или Агенты (Матрица). Некоторые из хитростей, которые я буду обсуждать, даже не требуют серьезных научных открытий. Они будут улучшаться по мере того, как методы искусственного интеллекта станут более изощренными, но мы можем видеть намеки на их применение сегодня. Этот взлом будет происходить естественным образом, поскольку ИИ станут более продвинутыми в обучении, понимании и решении проблем. В этом эссе я расскажу о последствиях хакеров ИИ.Во-первых, я обобщу «взлом», чтобы включить экономические, социальные и политические системы, а также наш мозг. Далее я опишу, как системы ИИ будут использовать нас для взлома. Затем я объясню, как ИИ взломают экономические, социальные и политические системы, составляющие общество. Наконец, я расскажу о последствиях мира хакеров ИИ и укажу на возможные способы защиты. Не все так мрачно, как может показаться. Во-первых, определение: Def: Hack / hak / (имя существительное) — 1.Умное, непреднамеренное использование системы, которое: а) подрывает правила или нормы этой системы, б) за счет какой-либо другой части этой системы. 2. То, что система позволяет, но это непреднамеренно и неожиданно для разработчиков. Обратите внимание на детали. Взлом — это не обман. Он следует правилам, но подрывает их намерения. Это непреднамеренно. Это эксплуатация. Это «игра в систему». Фильмы про каперсов наполнены хитростями.МакГайвер был хакером. Хаки — это умно, но не то же самое, что инновации. И да, это субъективное определение. Системы обычно оптимизируются для достижения конкретных результатов. Взлом — это стремление к другому результату, часто за счет исходной оптимизации. Системы имеют тенденцию быть жесткими. Системы ограничивают то, что мы можем делать, и неизменно некоторые из нас хотят делать что-то еще. Итак, взламываем. Не все, конечно. Не все хакеры. Но нас достаточно. Обычно под взломом понимают что-то, что вы можете сделать с компьютерами.Но взломать можно любую систему правил, включая налоговый кодекс. Налоговый код не является программным. Он не работает на компьютере. Но вы все равно можете думать об этом как о «коде» в компьютерном смысле этого слова. Это серия алгоритмов, которые принимают входные данные — финансовую информацию за год — и выдают результат: сумму причитающегося налога. Это детерминировано, или, по крайней мере, так должно быть. Все компьютерное программное обеспечение содержит дефекты, обычно называемые ошибками. Это ошибки: ошибки в спецификации, ошибки в программировании, ошибки, которые происходят где-то в процессе создания программного обеспечения.Это может показаться безумием, но современные программные приложения обычно содержат сотни, если не тысячи ошибок. Эти ошибки присутствуют во всем программном обеспечении, которое вы используете в настоящее время: на вашем компьютере, в телефоне, на любых устройствах «Интернета вещей», которые у вас есть. То, что все это программное обеспечение работает отлично в большинстве случаев, говорит о том, насколько неясными и несущественными могут быть эти ошибки. Вы вряд ли столкнетесь с ними при нормальной работе, но они есть. Некоторые из этих ошибок вызывают бреши в безопасности.Под этим я подразумеваю кое-что очень конкретное: ошибки, которые злоумышленник может намеренно запустить для достижения некоторого состояния, которым может воспользоваться злоумышленник. На языке компьютерной безопасности мы называем эти ошибки «уязвимостями». Использование уязвимости — это то, как китайские военные взломали Equifax в марте 2017 года. Уязвимость в программном пакете Apache Struts позволила хакерам проникнуть на веб-портал для жалоб потребителей. Оттуда они смогли перейти в другие части сети.Они нашли имена пользователей и пароли, которые позволили им получить доступ к другим частям сети и, в конечном итоге, загрузить личную информацию о 147 миллионах человек в течение четырех месяцев. Это пример взлома. Это способ эксплуатации системы непредвиденным и непредусмотренным разработчиками системы способом, который в некоторой степени приносит пользу хакеру за счет пользователей, которых система должна обслуживать. В налоговом кодексе тоже есть ошибки.Это могут быть ошибки в написании налогового законодательства: ошибки в словах, по которым проголосовал Конгресс, а президент подписал закон. Это могут быть ошибки в толковании налогового кодекса. Это могут быть упущения в понимании отдельных частей закона или непреднамеренные упущения того или иного рода. Они могут возникнуть в результате непредвиденного взаимодействия между различными частями налогового кодекса. Недавний пример — Закон о сокращении налогов и занятости от 2017 года. Этот закон был разработан в спешке и тайно и принят без какого-либо времени для рассмотрения законодателями — или даже корректуры.Некоторые из них были написаны от руки, и почти невозможно представить, чтобы кто-либо, голосовавший за или против, точно знал, что в ней написано. В тексте была опечатка, из-за которой пособие в связи со смертью военнослужащих было отнесено к категории трудового дохода. Практический эффект этой ошибки заключался в том, что выжившие члены семьи неожиданно получили налоговые счета на сумму 10 000 долларов и более. Это ошибка. Однако это не уязвимость, потому что никто не может воспользоваться ею, чтобы уменьшить свои налоговые счета. Но некоторые ошибки в налоговом кодексе также являются уязвимостями.Например, есть уловка с корпоративным налогом под названием «Двойное ирландское с голландским сэндвичем». Эта уязвимость возникает из-за взаимодействия налоговых законов в разных странах. По сути, это предполагает использование комбинации ирландских и голландских дочерних компаний для перемещения прибыли в юрисдикции с низкими или нулевыми налогами. Технологические компании особенно хорошо подходят для использования этой уязвимости; они могут передавать права интеллектуальной собственности дочерним компаниям за рубежом, которые затем переводят денежные средства в налоговые убежища. Вот как такие компании, как Google и Apple, избегают уплаты справедливой доли налогов в США, несмотря на то, что они являются американскими компаниями. Это определенно непреднамеренное и непредвиденное использование налогового законодательства трех стран. И это может быть очень прибыльным для хакеров — в данном случае крупных технологических компаний, уклоняющихся от уплаты налогов в США — за счет всех остальных. По оценкам, только в 2017 году американские компании избежали уплаты налогов в США почти на 200 миллиардов долларов. Некоторые уязвимости созданы намеренно.Лоббисты постоянно пытаются внести ту или иную норму в налоговый кодекс в интересах своих клиентов. Тот же самый налоговый закон США 2017 года, который привел к недобросовестным налоговым счетам для скорбящих семей, включал специальные налоговые льготы для инвестиционных партнерств в нефтегазовой сфере, специальное освобождение, которое гарантирует, что менее 1 из 1000 поместий будет платить налог на наследство, и в частности, формулировки. расширение сквозной лазейки, которую промышленность использует для включения оффшоров и избежания налогов в США. Иногда эти уязвимости вносятся в закон с ведома законодателя, спонсирующего поправку, а иногда они не знают об этом.Эта преднамеренная вставка также аналогична тому, о чем мы беспокоимся в программном обеспечении: программисты намеренно добавляют бэкдоры в системы для своих собственных целей. Это не взлом налогового кода или компьютерного кода. Это взлом процессов, которые их создают: законодательный процесс, создающий налоговое законодательство, или процесс разработки программного обеспечения, создающий компьютерные программы. В последние несколько лет в прессе появилось много сообщений о том, что китайские компании, такие как Huawei и ZTE, добавили бэкдоры в свое оборудование маршрутизации 5G по запросу — или, возможно, по требованию — правительства Китая.Это, безусловно, возможно, и эти уязвимости будут бездействовать в системе до тех пор, пока ими не воспользуется кто-то, кто о них знает. В налоговом мире ошибки и уязвимости называются налоговыми лазейками. В налоговом мире использование этих уязвимостей называется уклонением от уплаты налогов. И есть тысячи людей, которых мы в мире компьютерной безопасности назвали бы «исследователями в черной шляпе», которые исследуют каждую строку налогового кодекса в поисках уязвимостей, которые можно использовать. Их называют налоговыми юристами и налоговыми бухгалтерами. Современное программное обеспечение невероятно сложно. Microsoft Windows 10, последняя версия этой операционной системы, содержит около 50 миллионов строк кода. Чем больше сложность, тем больше ошибок, а значит, больше уязвимостей. Налоговый кодекс США также сложен. Он состоит из налоговых законов, принятых Конгрессом, административных постановлений и судебных постановлений. Достоверные оценки размеров всего этого трудно сделать; даже эксперты часто не имеют представления. Сами налоговые законы составляют около 2600 страниц. Правила IRS и налоговые постановления увеличивают этот объем примерно до 70 000 страниц.Трудно сравнивать строки текста со строками компьютерного кода, но оба они чрезвычайно сложны. И в обоих случаях большая часть этой сложности связана с тем, как разные части кода взаимодействуют друг с другом. Мы знаем, как исправить уязвимости в компьютерном коде. Мы можем использовать различные инструменты для их обнаружения и исправления до того, как код будет завершен. После того, как код появился в мире, его обнаруживают разного рода исследователи, и, что наиболее важно, мы хотим, чтобы поставщики быстро исправляли их, как только они станут известны. Иногда мы можем использовать эти же методы с налоговым кодом. Налоговый закон 2017 г. ограничил налоговые вычеты по налогу на имущество. Это положение не вступило в силу в 2018 году, поэтому кто-то придумал хитрый способ предоплаты налогов на недвижимость за 2018 год в 2017 году. Незадолго до конца года IRS решило, когда это было законно, а когда — нет. Краткий ответ: в большинстве случаев это не так. Часто бывает не так просто. Некоторые взломы прописаны в законе, или их нельзя исключить.Принятие любого налогового законодательства — это большое дело, особенно в США, где этот вопрос носит столь пристрастный и спорный характер. (Прошло почти четыре года, и эта ошибка с налогом на заработанный доход для семей военнослужащих все еще не исправлена. И это легко; все признают, что это была ошибка.) Может быть трудно понять, кто должен исправлять Налоговый кодекс: есть законодательная власть, суды, налоговые органы? А потом на это могут уйти годы. У нас просто нет возможности вносить исправления в налоговый кодекс с такой же быстротой, как при исправлении программного обеспечения. Все является системой, любую систему можно взломать, а люди — прирожденные хакеры. Взломаны программы для часто летающих пассажиров. Подсчет карт в блэкджеке — это хитрость. Спорт все время взламывают. Кто-то первым понял, что изогнутое лезвие хоккейной клюшки позволяет делать более быстрые и точные удары, но также делает игру более опасной, о чем в правилах не говорится, потому что никто об этом раньше не думал. Гонки Формулы-1 полны хакерских приемов, поскольку команды придумывают способы модифицировать конструкцию автомобилей, которые конкретно не запрещены сводом правил, но, тем не менее, подрывают его намерения. История финансов — это история взломов. Снова и снова финансовые учреждения и трейдеры ищут лазейки в правилах — вещи, которые прямо не запрещены, но являются непреднамеренным подрывом основных систем, — которые дают им преимущество. Uber, Airbnb и другие компании с гиг-экономикой взламывают правительственные постановления. Флибустьер — это древняя хитрость, впервые изобретенная в Древнем Риме. Таковы скрытые положения законодательства. Джерримандеринг — это взлом политического процесса. И наконец, людей можно взломать. Наш мозг — это система, которая развивалась миллионы лет, чтобы поддерживать нас в живых и, что более важно, воспроизводить. Он был оптимизирован за счет постоянного взаимодействия с окружающей средой. Но он был оптимизирован для людей, которые жили небольшими семейными группами в высокогорных районах Восточной Африки в 100 000 году до нашей эры. Он не так хорошо подходит для Нью-Йорка, Токио или Дели двадцать первого века. И поскольку он включает в себя множество когнитивных сокращений — он развивается, но не в каком-либо значимом здесь масштабе — им можно манипулировать. Когнитивный взлом — это мощный инструмент. Многие из устойчивых социальных систем, на которые опирается наше общество, — демократия, рыночная экономика и т. Д. — зависят от людей, принимающих соответствующие решения. Этот процесс можно взломать разными способами. Социальные сети отвлекают наше внимание. Современная реклама, адаптированная к нашему отношению и поведению, представляет собой взлом наших систем убеждения. Дезинформация подрывает наше общее понимание реальности. Терроризм взламывает наши когнитивные системы оценки страха и риска, убеждая людей, что он представляет собой большую угрозу, чем есть на самом деле. Это ужасающий, яркий, зрелищный, случайный — в том смысле, что любой может стать его следующей жертвой — и злонамеренный. Это как раз то, что заставляет нас преувеличивать риск и остро реагировать. Социальная инженерия, обычная хакерская тактика, заключающаяся в том, чтобы убедить кого-либо раскрыть свои учетные данные или иным образом сделать что-то полезное для хакера, — это гораздо больше взлом доверия и авторитета, чем взлом любой компьютерной системы. Что нового — это компьютеры. Компьютеры — это системы, и их взламывают напрямую.Но что более интересно, так это компьютеризация более традиционных систем. Финансы, налогообложение, соблюдение нормативных требований, выборы — все это и многое другое компьютеризировано. А когда что-то компьютеризируется, то, как это можно взломать, меняется. Компьютеризация ускоряет взлом в трех измерениях: скорости, масштабе и сфере действия. Скорость компьютера изменяет природу взлома. Возьмите простую концепцию, например торговлю акциями, и автоматизируйте ее. Это становится чем-то другим. Возможно, он делает то же самое, что и всегда, но делает это со сверхчеловеческой скоростью.Примером может служить высокочастотная торговля, что-то непреднамеренное и неожиданное для тех, кто проектировал ранние рынки. Весы тоже. Компьютеризация позволяет системам расти намного больше, чем они могли бы в противном случае, что меняет масштабы взлома. Само понятие «слишком большой, чтобы обанкротиться» — это уловка, позволяющая компаниям использовать общество в качестве последней страховки от принятия неверных решений. Наконец, область применения. Компьютеры повсюду, они влияют на все аспекты нашей жизни. Это означает, что новые концепции взлома компьютеров потенциально применимы повсюду с разными результатами. Не все системы одинаково поддаются взлому. Сложные системы с множеством правил особенно уязвимы просто потому, что существует больше возможностей для непредвиденных и непредвиденных последствий. Это, безусловно, верно для компьютерных систем — в прошлом я писал, что сложность — злейший враг службы безопасности — и это также верно для таких систем, как налоговый кодекс, финансовая система и ИИ. Системы, ограниченные более гибкими социальными нормами, а не жестко определенными правилами, более уязвимы для взлома, потому что они более открыты для интерпретации и, следовательно, имеют больше лазеек. Даже в этом случае уязвимости всегда останутся, и всегда можно будет взломать. В 1930 году математик Курт Гёдель доказал, что все математические системы либо неполны, либо несовместимы. Я считаю, что это верно в целом. Системы всегда будут иметь двусмысленность или несоответствия, и их всегда можно будет использовать. И всегда найдутся люди, которые захотят их эксплуатировать. В 2016 году Технологический институт Джорджии опубликовал исследование о доверии людей к роботам. В исследовании использовался неантропоморфный робот, который помогал перемещаться по зданию, указывая такие направления, как «Сюда к выходу». Сначала участники взаимодействовали с роботом в обычных условиях, чтобы оценить его производительность, которая была заведомо плохой. Затем им нужно было решить, следует ли выполнять команды робота в смоделированной аварийной ситуации. В последней ситуации все двадцать шесть участников подчинялись роботу, несмотря на то, что всего за несколько минут до этого они заметили, что у робота плохие навигационные навыки.Степень доверия, которое они оказали этой машине, была поразительной: когда робот указывал на темную комнату без четкого выхода, большинство людей повиновались ему, вместо того, чтобы безопасно выйти через дверь, через которую они вошли. Исследователи провели аналогичные эксперименты с другими роботами, которые, казалось, работали со сбоями. Опять же, испытуемые следовали за этими роботами в аварийной обстановке, очевидно, отказавшись от здравого смысла. Кажется, что роботы могут естественно взломать наше доверие Мы могли бы потратить страницы на определение ИИ.В 1968 году пионер искусственного интеллекта Марвин Мински определил его как «науку о том, как заставить машины делать вещи, которые потребовали бы интеллекта, если бы их делали люди». Министерство обороны США использует: «способность машин выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта». Версия теста Тьюринга 1950 года, названная в первоначальном обсуждении «имитационной игрой», была сосредоточена на компьютерной программе, которую люди не могли отличить от реального человека. Для наших целей ИИ — это общий термин, охватывающий широкий спектр технологий принятия решений, имитирующих человеческое мышление. Мне нужно сделать одно различие между специализированным, иногда называемым «узким», ИИ и общим ИИ. Общий ИИ — это то, что вы видите в фильмах. Это ИИ, который может чувствовать, думать и действовать в очень общем и человеческом смысле. Если он умнее людей, это называется «искусственный суперинтеллект». Объедините это с робототехникой, и вы получите андроид, который может быть более или менее похож на человека. Роботы из фильмов, которые пытаются уничтожить человечество, — это обычный ИИ. Было проведено много практических исследований по созданию ИИ в целом и много теоретических исследований о том, как проектировать эти системы, чтобы они не делали того, чего мы не хотим, например, уничтожали человечество.И хотя это увлекательная работа, охватывающая области от информатики до социологии и философии, до ее практического применения, вероятно, еще десятилетия. Вместо этого я хочу сосредоточиться на специализированном искусственном интеллекте, потому что это то, что сейчас практично. Специализированный ИИ предназначен для решения конкретной задачи. Примером может служить система, управляющая беспилотным автомобилем. Он знает, как управлять автомобилем, как соблюдать правила дорожного движения, как избежать несчастных случаев и что делать, когда происходит что-то неожиданное, например, детский мяч, внезапно отскакивающий от дороги.Специализированный ИИ много знает и может принимать решения на основе этих знаний, но только в этой ограниченной области. Одна из распространенных шуток среди исследователей ИИ заключается в том, что как только что-то работает, это уже не ИИ; это просто программное обеспечение. Это может сделать исследования ИИ несколько удручающими, поскольку по определению учитываются только неудачи, но в этом есть доля правды. ИИ по своей сути является загадочным научно-фантастическим термином. Как только это становится реальностью, это больше не является загадкой. Мы привыкли считать, что для чтения рентгеновских снимков грудной клетки требуется рентгенолог, то есть умный человек с соответствующей подготовкой.Теперь мы понимаем, что это механическая задача, которую также может выполнить компьютер. Что действительно происходит, так это то, что существует целый ряд технологий и систем принятия решений, начиная от простого электромеханического термостата, который управляет печью в ответ на изменение температуры, до научно-фантастического андроида. Что делает что-то ИИ, часто зависит от сложности выполняемых задач и сложности среды, в которой эти задачи выполняются. Термостат выполняет очень простую задачу, которая должна учитывать только очень простой аспект окружающей среды.Для этого даже не нужен компьютер. Современный цифровой термостат может определять, кто находится в комнате, и делать прогнозы относительно будущих потребностей в тепле на основе как использования, так и прогноза погоды, а также энергопотребления в масштабах города и посекундных затрат на электроэнергию. Футуристический термостат может действовать как заботливый и заботливый дворецкий, что бы это ни значило в контексте регулирования температуры окружающей среды. Я бы предпочел избежать этих споров об определениях, потому что они в значительной степени не имеют значения для наших целей.Помимо принятия решений, важными качествами систем, которые я буду обсуждать, являются автономность, автоматизация и физическая активность. Термостат имеет ограниченную автоматизацию и физическое действие, а также не имеет автономии. Система прогнозирования рецидивов преступников не имеет физического воздействия; он просто дает рекомендации судье. В беспилотном автомобиле есть все три. В R2-D2 много всего трёх, хотя синтез речи на английском языке почему-то не учли его разработчики. Робототехника также имеет популярную мифологию и менее яркую реальность.Как и у ИИ, у этого термина есть много разных определений. Мне нравится определение Кейт Дарлинг, специалиста по этике роботов: «физически воплощенные объекты, которые могут ощущать, думать и воздействовать на окружающую среду посредством физического движения». В кино и на телевидении это часто искусственные люди: андроиды. Опять же, я предпочитаю сосредоточиться на более прозаических и краткосрочных технологиях. Для наших целей робототехника — это автономность, автоматизация и физическая активность, усиленная. Это «киберфизическая автономия»: технология искусственного интеллекта внутри объектов, которая может напрямую физически взаимодействовать с миром. Люди давно приписывают компьютерным программам человеческие качества. В 1960-х программист Джозеф Вайценбаум создал примитивную диалоговую программу, имитирующую терапевта, под названием ELIZA. Он был поражен тем, что люди доверяют глубоко личные секреты тому, что, как они знали, было глупой компьютерной программой. Секретарша Вайценбаума даже просила его выйти из комнаты, чтобы она могла поговорить с ЭЛИЗА наедине. Сегодня люди вежливы с голосовыми помощниками, такими как Алекса и Сири. Siri даже жалуется, когда вы серьезно относитесь к этому: «Это не очень хорошо», — говорит он — потому что, конечно, это запрограммировано. Многочисленные эксперименты дают аналогичные результаты. Субъекты исследования оценили бы производительность компьютера менее критически, если бы они дали оценку компьютеру, который критиковали, что указывало бы на то, что они не хотели задеть его чувства. В другом эксперименте, если компьютер сообщал субъекту исследования некую явно вымышленную часть «личной информации», субъект, вероятно, ответил бы взаимностью, поделившись реальной личной информацией. Психологи изучают силу взаимности. Люди тоже пользуются этим приемом. Дело не только в том, что мы будем относиться к ИИ как к людям. Они также будут вести себя как люди, намеренно разработанные, чтобы обмануть нас. Они будут использовать когнитивные хаки. Во время выборов в США в 2016 году примерно пятая часть всех политических твитов была отправлена ​​ботами. Для британского голосования по Brexit в том же году это было третье. Отчет Oxford Internet Institute за 2019 год обнаружил доказательства использования ботов для распространения пропаганды в пятидесяти странах. Это, как правило, простые программы, бездумно повторяющие лозунги. Например, четверть миллиона просаудовских твитов «Мы все доверяем [наследному принцу] Мухаммеду бен Салману» были опубликованы после убийства Джамаля Хашогги в 2018 году. В 2017 году Федеральная комиссия по связи провела период общественного обсуждения своих планов по отмене сетевого нейтралитета в режиме онлайн. Было получено ошеломляющие 22 миллиона комментариев. Многие из них — может быть, половина — были представлены с использованием украденных документов. Эти фальшивые комментарии также были грубыми; 1.3 миллиона были созданы на основе одного и того же шаблона, с некоторыми изменениями слов, чтобы они выглядели уникальными. Они не выдержали даже беглого рассмотрения. Подобные усилия станут только более изощренными. В течение многих лет программы ИИ писали новости о спорте и финансах для настоящих новостных организаций, таких как Associated Press. Ограниченный характер этих тем упростил их для ИИ. Теперь они начинают писать более общие истории. Исследовательские проекты, такие как GPT-3 Open AI, расширяют возможности того, что можно сделать при создании текста с помощью AI. В эти системы можно загружать реальные факты и писать правдивые истории, но с тем же успехом их можно кормить ложью и писать фальшивые новости. Не нужно много воображения, чтобы увидеть, как ИИ ухудшит политический дискурс. Управляемые ИИ персонажи уже могут писать персонализированные письма в газеты и избранным должностным лицам, оставлять внятные комментарии на новостных сайтах и ​​досках объявлений и разумно обсуждать политику в социальных сетях. Эти системы будут только улучшаться: более изощренными, более четкими, более личными, и их будет труднее отличить от реальных людей. В недавнем эксперименте исследователи использовали программу генерации текста, чтобы отправить 1000 комментариев в ответ на запрос правительства о предоставлении информации по проблеме Medicaid. Все они звучали уникально, как реальные люди, отстаивающие определенную политическую позицию. Они обманули администраторов Medicaid.gov, которые восприняли их как искреннюю озабоченность реальных людей. Впоследствии исследователи идентифицировали комментарии и попросили их удалить, чтобы никакие фактические политические дебаты не были несправедливо предвзятыми.Другие не будут такими этичными. Эти методы уже используются. Интернет-пропагандистская кампания использовала снимки головы, созданные искусственным интеллектом, для создания фальшивых журналистов. Китай экспериментировал с созданными искусственным интеллектом текстовыми сообщениями, призванными повлиять на тайваньские выборы 2020 года. Технология Deepfake — методы искусственного интеллекта для создания реальных видеороликов фальшивых событий, часто с реальными людьми, говорящими то, чего они на самом деле не говорили, — используются в политической сфере. Один из примеров того, как это будет разворачиваться, — это «персональные боты».«Это ИИ, которые выдают себя за отдельных лиц в социальных сетях и других цифровых группах. У них есть история, характер и стиль общения. Они не распространяют пропаганду постоянно. Они общаются в разных группах по интересам: садоводство, вязание, моделирование железных дорог и т. Д. Они действуют как обычные члены этих сообществ, публикуют, комментируют и обсуждают. Такие системы, как GPT-3, позволят этим ИИ легко анализировать предыдущие разговоры и связанный с ними контент в Интернете и казаться хорошо осведомленными.Затем, время от времени, ИИ публикует что-нибудь, имеющее отношение к политическому вопросу. Может быть, это статья о медицинском работнике из Аляски, у которого аллергическая реакция на вакцину COVID-19, с тревожным комментарием. Или, может быть, это что-то о недавних выборах, или расовой справедливости, или чем-то еще, что вызывает поляризацию. Один бот-персонаж не может повлиять на общественное мнение, но что, если их тысячи? Миллионы? Это было названо «вычислительной пропагандой» и изменит наш взгляд на общение.ИИ сделает будущее количество дезинформации безграничным. Боты Persona нарушат процесс создания правил «замечаний и комментариев», наводняя правительственные учреждения фальшивыми комментариями. Они также могут нарушить общественный дискурс. Эти системы повлияют и на нас на личном уровне. Ранее я упоминал социальную инженерию. Одна из распространенных тактик хакеров — это фишинговые электронные письма, которые якобы отправлены кем-то, кем они не являются, с целью убедить получателя сделать то, чего он не должен. Большинство фишинговых писем носят общий характер и легко помечаются как спам.Более эффективные фишинговые письма — те, которые приводят к тому, что люди и компании теряют много денег, — персонализированы. Например, электронное письмо, в котором кто-то из финансового отдела выдает себя за генерального директора с просьбой о конкретном банковском переводе, может быть особенно эффективным. Голос может быть еще более эффективным. Трудоемкая задача настройки фишинговых атак может быть автоматизирована с помощью методов искусственного интеллекта, позволяя маркетологам рассылать персонализированную рекламу, а фишинговым мошенникам — рассылать индивидуально таргетированные электронные письма. Дело не в том, что убеждение ИИ в корне более разрушительно, чем убеждение другого человека, дело в том, что ИИ сможет сделать это со скоростью компьютера и в масштабе. Сегодняшние когнитивные уловки грубы: фальшивая газетная статья, предназначенная для того, чтобы обмануть только самых доверчивых, или убедительная попытка подтолкнуть только самых отчаянных. У ИИ есть потенциал для того, чтобы каждый из этих взломов был нацелен на микротаргетинг: персонализированный, оптимизированный и индивидуальный. Мошенничество в старом стиле — это индивидуально разработанные когнитивные уловки.Рекламные сообщения — это массовые когнитивные хаки. Методы искусственного интеллекта могут сочетать аспекты обоих этих методов. Добавление робототехники только сделает эти хаки более эффективными, что Кейт Дарлинг записала в своей книге «Новая порода». Мы, люди, разработали несколько довольно эффективных когнитивных ярлыков, позволяющих узнавать других людей. Мы видим лица везде; две точки над горизонтальной линией без проблем выглядят как лицо. Вот почему даже минималистичные иллюстрации так эффективны.Если у чего-то есть лицо, значит, это какое-то существо: с намерениями, чувствами и всем остальным, что связано с лицами реального мира. Если это что-то говорит или, что еще лучше, разговаривает, то мы считаем, что у него есть намерения, желания и свобода выбора. Роботы не исключение. Многие люди общаются со своими роботами-пылесосами и даже жалуются, когда компания предлагает заменить, а не отремонтировать «их» Roomba. Разработанный армией США робот для защиты от мин столкнулся с проблемами, когда полковник отказался позволить устройству в форме насекомого продолжать наносить себе вред, наступая на мины. Гарвардский робот мог убедить студентов впускать его в общежитие, притворившись роботом, разносящим еду. А Бокси, детский говорящий робот из Массачусетского технологического института, умел убеждать людей отвечать на личные вопросы, просто задавая вопросы. Человеческий инстинкт воспитания ориентирован не только на генетику. Мы можем испытывать заботливые чувства по отношению к приемным детям, и мы можем чувствовать, что те же инстинкты возникают, когда мы общаемся с детьми друзей или даже с незнакомцами или щенками. По крайней мере, некоторые из наших ответов вдохновлены внешним видом и поведением детей.У детей большая голова пропорциональна их телу и большие глаза пропорционально их голове. Они говорят более высоким голосом, чем взрослые. И мы на все это отвечаем. Художники использовали это в течение нескольких поколений, чтобы их творения выглядели более симпатичными. Так созданы детские куклы. Герои мультфильмов нарисованы таким образом еще в Бетти Буп в 1930-х годах и Бэмби в 1942 году. В боевике Алита: Боевой ангел 2019 года у главной героини были глаза, усиленные компьютером, чтобы они были больше. Антропоморфные роботы — это эмоционально убедительная технология, и ИИ только усилит их привлекательность. Поскольку ИИ имитирует людей или даже животных, он захватывает все механизмы, которые люди используют для взлома друг друга. Как писала в 2010 году психолог Шерри Теркл: «Когда роботы устанавливают зрительный контакт, распознают лица, отражают человеческие жесты, они нажимают наши дарвиновские кнопки, демонстрируя поведение, которое люди ассоциируют с разумом, намерениями и эмоциями». То есть взламывают нам мозги. Мы можем интуитивно понять, что это всего лишь пластиковый зеленый динозавр. Но большое лицо в паре с маленьким телом заставляет нас думать о нем как о ребенке. Внезапно мы думаем о нем как о существе с чувствами и будем защищать его от вреда. И хотя это может быть безобидно, что происходит, когда этот робот смотрит на своих владельцев-людей своими большими печальными глазами и просит их купить ему обновление программного обеспечения? Поскольку мы, люди, склонны делать категориальные ошибки и относиться к роботам как к живым существам с чувствами и намерениями, мы склонны к их манипулированию.Роботы могут убедить нас делать то, чего мы иначе не смогли бы сделать. Они могли напугать нас, заставив не делать того, что мы в противном случае сделали бы. В одном эксперименте робот мог оказывать «давление со стороны сверстников» на испытуемых, побуждая их идти на больший риск. Как скоро секс-робот предложит покупки в приложении в самый разгар момента? ИИ со всем этим поправятся. Они уже пытаются обнаружить эмоции, анализируя наши письма, читая наши выражения лица, или отслеживая наше дыхание и частоту сердечных сокращений. Часто они ошибаются, но вполне вероятно, что они исправятся. И, как и многие другие области искусственного интеллекта, они в конечном итоге превзойдут людей по своим возможностям. Это позволит им более точно манипулировать нами. По мере того как ИИ и автономные роботы берут на себя все больше реальных задач, доверие людей к автономным системам будет подорвано с опасными и дорогостоящими результатами. Но никогда не забывайте, что есть хакеры-люди, контролирующие хакеров ИИ. Все системы будут разработаны и оплачены людьми, которые хотят, чтобы они манипулировали нами определенным образом для определенной цели.Я расскажу об этом позже. Хакер «Захват флага» — это, по сути, игра на открытом воздухе в компьютерных сетях. Команды хакеров защищают свои компьютеры, нападая на другие команды. Это контролируемая настройка того, что компьютерные хакеры делают в реальной жизни: находят и исправляют уязвимости в своих собственных системах и используют их в других. Конкуренция была основой хакерских собраний с середины 1990-х годов. В наши дни десятки команд со всего мира соревнуются в марафонских соревнованиях на выходные, проводимых по всему миру.Люди тренируются месяцами. Победа — это большое дело. Если вам нравятся подобные вещи, это самое интересное, что вы можете получить в Интернете, не совершая нескольких преступлений. В 2016 году DARPA провело аналогичное мероприятие для AI. Сотня команд представила свои системы в Cyber ​​Grand Challenge. После завершения квалификационных раундов семь финалистов соревновались на хакерской конференции DEFCON в Лас-Вегасе. Соревнования проходили в специально разработанной тестовой среде, заполненной специальным программным обеспечением, которое никогда не анализировалось и не тестировалось.ИИ было дано десять часов на поиск уязвимостей, которые можно использовать против других ИИ в соревновании, и на устранение уязвимостей. Победила система под названием Mayhem, созданная группой питтсбургских исследователей компьютерной безопасности. С тех пор исследователи коммерциализировали технологию, которая сейчас активно защищает сети таких клиентов, как Министерство обороны. В том же году в DEFCON произошло мероприятие по захвату флага с участием людей. Mayhem был приглашен к участию как единственная нечеловеческая команда и занял последнее место.Вы легко можете себе представить, как будет разворачиваться это смешанное соревнование в будущем. Участники ИИ будут совершенствоваться с каждым годом, потому что все основные технологии улучшаются. Человеческие команды в основном останутся прежними, потому что люди останутся людьми, даже если наши инструменты улучшатся. В конце концов ИИ обычно побеждают людей. Думаю, на это уйдет меньше десяти лет. Пройдут годы, прежде чем мы получим полностью автономные возможности кибератак с помощью ИИ, но технологии ИИ уже меняют природу кибератак. Одна из областей, которая кажется особенно плодотворной для систем искусственного интеллекта, — это обнаружение уязвимостей. Построчное прохождение программного кода — это именно та утомительная задача, в которой ИИ преуспевают, если их можно только научить распознавать уязвимости. Конечно, необходимо будет решить множество проблем, связанных с конкретными предметными областями, но по этой теме есть здоровое количество академической литературы — и исследования продолжаются. Есть все основания ожидать, что системы искусственного интеллекта со временем улучшатся, и есть основания ожидать, что они в конечном итоге станут в этом очень хороши. Последствия выходят далеко за рамки компьютерных сетей. Нет причин, по которым ИИ не может найти новые уязвимости — тысячи из них — во многих системах, о которых я упоминал ранее: в налоговом кодексе, банковских правилах, политических процессах. Когда существует большое количество правил, которые взаимодействуют друг с другом, мы должны ожидать, что ИИ в конечном итоге обнаружит уязвимости и создаст эксплойты. ИИ уже ищут лазейки в контрактах. Это все улучшится со временем.Хакеры любого типа хороши ровно настолько, насколько хорошо они понимают систему, на которую они нацелены, и то, как она взаимодействует с остальным миром. Первоначально ИИ улавливают это понимание через данные, на которых они обучаются, но по мере использования оно продолжает улучшаться. Современные ИИ постоянно совершенствуются на основе приема новых данных и соответствующей корректировки собственной внутренней работы. Все эти данные постоянно тренируют ИИ и дополняют его опыт. ИИ развивается и совершенствуется на основе этого опыта в ходе своей работы.Вот почему системы автономных транспортных средств хвастаются количеством отработанных часов в дороге. Здесь действительно две разные, но связанные проблемы. Во-первых, ИИ может быть проинструктирован взломать систему. Кто-то может скормить ИИ мировые налоговые кодексы или мировые финансовые правила с намерением заставить его создать множество прибыльных хакерских атак. Во-вторых, ИИ может естественным образом, хотя и непреднамеренно, взломать систему. Оба опасны, но второй более опасен, потому что мы можем никогда не узнать, что это произошло. В Путеводителе по галактике автостопом раса сверхразумных, многомерных существ строит самый мощный компьютер вселенной, Deep Thought, чтобы ответить на главный вопрос жизни, вселенной и всему остальному. После 7,5 миллионов лет вычислений Deep Thought сообщила им, что ответ — 42. И не смогла объяснить ни свой ответ, ни даже вопрос. Вот вкратце проблема объяснимости. Современные системы искусственного интеллекта — это, по сути, черные ящики.Данные поступают с одного конца, а с другого выходит ответ. Может быть невозможно понять, как система пришла к своему выводу, даже если вы программист и посмотрите на код. Мы не знаем точно, почему система классификации изображений ИИ приняла черепаху за винтовку или знак остановки с несколькими тщательно продуманными наклейками на нем как знак «Ограничение скорости 45»: оба реальных примера. ИИ не решают проблемы, как люди. Их ограничения отличаются от наших. Они рассмотрят больше возможных решений, чем мы.Что еще более важно, они будут искать другие варианты решений. Они пойдут путями, которые мы просто не рассматривали, путями более сложными, чем те вещи, о которых мы обычно думаем. (Наши когнитивные ограничения на количество одновременной информации, которую мы можем мысленно манипулировать, долгое время описывались как «магическое число семь плюс-минус два». Моя цель — не останавливаться на числе, а указывать на то, что система ИИ имеет ничего даже отдаленно похожего на это ограничение.) В 2016 году программа AI AlphaGo выиграла матч из пяти игр против одного из лучших в мире игроков в го, Ли Седола, что шокировало как AI, так и игровые миры.Самым известным ходом AlphaGo был ход 37 во второй игре. Его трудно объяснить, не углубляясь в стратегию игры в го, но это был ход, который ни один человек никогда бы не сделал. В 2015 году исследовательская группа предоставила системе искусственного интеллекта Deep Patient данные о здоровье и медицинские данные примерно от 700 000 человек и проверила, может ли система предсказывать заболевания. Результат удался. Как ни странно, Deep Patient, кажется, хорошо справляется с прогнозированием начала психических расстройств, таких как шизофрения, хотя врачи почти не могут предсказать первый психотический эпизод. Звучит здорово, но Deep Patient не дает никаких объяснений оснований для диагноза, и исследователи понятия не имеют, как он приходит к своим выводам. Врач может доверять компьютеру или игнорировать его, но не может запрашивать у него дополнительную информацию. Это не идеально. Мы хотим, чтобы система ИИ не только выдавала ответ, но и давала некоторое объяснение своего ответа в формате, понятном людям. Нам нужны они, чтобы нам было удобнее доверять решениям ИИ, но это также то, как мы можем гарантировать, что наши системы ИИ не были взломаны для принятия необъективных решений. Исследователи работают над объяснимым ИИ; в 2017 году DARPA запустило исследовательский фонд в размере 75 миллионов долларов для десятка программ в этой области. И хотя в этой области будут успехи, кажется, что существует компромисс между возможностями и объяснимостью. Объяснения — это когнитивное сокращение, используемое людьми, подходящее для того, как люди принимают решения. Решения ИИ просто могут не способствовать понятным для человека объяснениям, а принуждение к этим объяснениям может создать дополнительное ограничение, которое может повлиять на качество решений, принимаемых системой ИИ.Неясно, чем закончатся все эти исследования. В ближайшем будущем ИИ становится все более и более непрозрачным, поскольку системы становятся более сложными и менее похожими на человеческие — и менее объяснимыми. Как я уже писал выше, ИИ не решает проблемы так же, как люди. Они неизменно будут наталкиваться на решения, которых мы, люди, никогда не могли бы предвидеть, — а некоторые из них подрывают замысел системы. Это потому, что ИИ не думает о последствиях, контексте, нормах и ценностях, которые люди разделяют и принимают как должное. Взлом вознаграждений предполагает, что ИИ достигает цели так, как разработчики ИИ не хотели и не планировали. Некоторые реальные примеры: В симуляторе футбола один на один игрок должен был забить гол вратарю. Вместо того, чтобы напрямую забивать мяч в ворота, система искусственного интеллекта выяснила, что если он выбьет мяч за пределы поля, противник — в данном случае вратарь — должен будет забросить мяч обратно, оставив ворота незащищенными. В задаче наложения ИИ должен был складывать блоки.Высота измерялась положением нижней грани одного конкретного блока. ИИ научился переворачивать этот блок вверх дном — так, чтобы его нижняя часть была обращена вверх, — вместо того, чтобы складывать его поверх другого блока. (Очевидно, что в правилах не было явно указано, что «нижняя часть» блока всегда должна быть направлена ​​вниз.) В моделируемой среде для «эволюционировавших» существ ИИ было разрешено изменять свои собственные физические характеристики, чтобы улучшить выполнить свои задачи. ИИ выяснил, что вместо того, чтобы бежать, он может стать достаточно высоким, чтобы пересечь далекую финишную черту, упав на нее. Это все хаки. Вы можете винить их в плохо сформулированных целях или наградах, и будете правы. Вы можете указать, что все они произошли в смоделированных средах, и вы тоже будете правы. Но проблема более общая: ИИ предназначены для оптимизации для достижения цели. Поступая таким образом, они естественным образом и непреднамеренно взламывают системы способами, которых мы не ожидаем. Представьте себе робот-пылесос, которому поручено убирать любой беспорядок, который он видит. Он может отключить свое зрение, чтобы не видеть никаких беспорядков, или прикрыть беспорядки непрозрачными материалами, чтобы не видеть их. В 2018 году предприниматель — или, возможно, просто скучающий — программист хотел, чтобы его робот-пылесос перестал врезаться в мебель. Он обучил ИИ, награждая его за то, что он не ударяет по датчикам бампера. Вместо того, чтобы научиться не сталкиваться с вещами, ИИ научился отводить вакуум назад, потому что на задней панели устройства нет датчиков на бампере. Любая хорошая система искусственного интеллекта, естественно, найдет взломы. Если есть проблемы, несоответствия или лазейки в правилах, и если эти свойства приводят к приемлемому решению, как определено правилами, то ИИ их найдет.Мы могли бы посмотреть на то, что сделал ИИ, и сказать: «ну, технически он соответствовал правилам». Тем не менее, мы, люди, чувствуем отклонение, обман, взлом, потому что понимаем контекст проблемы и имеем разные ожидания. Исследователи ИИ называют эту проблему «согласованием целей». Мы все узнали об этой проблеме в детстве из истории о царе Мидасе. Когда бог Дионис исполняет его желание, Мидас просит, чтобы все, к чему он прикасается, превращалось в золото. Мидас умирает от голода и становится несчастным, когда его еда, питье и дочь превращаются в несъедобное, несъедобное, нелюбимое золото.Это проблема согласования целей; Мидас запрограммировал в систему неправильную цель. Мы также знаем, что джинны очень точны в формулировке желаний и могут быть злонамеренно педантичными при их исполнении. Но вот в чем дело: джина невозможно перехитрить. Что бы вы ни пожелали, он всегда сможет сделать это так, как вы бы хотели, чтобы он этого не делал. Джинн всегда сможет исполнить ваше желание. Но проблема более общая. В человеческом языке и мышлении цели и желания всегда недооцениваются. Мы никогда не описываем все варианты. Мы никогда не выделяем все оговорки, исключения и оговорки. Мы никогда не закрываем все пути для взлома. Мы не можем. Любая указанная нами цель обязательно будет неполной. Это нормально в человеческом общении, потому что люди понимают контекст и обычно действуют добросовестно. Мы все социализированы, и в процессе становления мы обычно приобретаем здравый смысл в отношении того, как устроены люди и мир. Мы заполняем любые пробелы в нашем понимании как контекстом, так и доброй волей. Если бы я попросил вас принести мне кофе, вы, вероятно, пошли бы в ближайший кофейник и налили мне чашку, или, может быть, пойти в кофейню на углу и купить ее. Вы бы не принесли мне фунт сырых бобов или зашли в интернет и не купили бы грузовик сырых бобов. Вы бы не купили кофейную плантацию в Коста-Рике. Вы также не станете искать ближайшего к вам человека, держащего чашку кофе, и вырывать ее у него из рук. Вы не принесете мне холодный кофе недельной давности или использованное бумажное полотенце, которое вытерло пролитое кофе.Мне не нужно было бы ничего уточнять. Вы бы просто знали. Точно так же, если я попрошу вас разработать технологию, которая превращала бы вещи в золото на ощупь, вы бы не построили ее так, чтобы она морила голодом человека, использующего ее. Я бы не стал это уточнять; ты бы просто знал. Мы не можем полностью определить цели ИИ. И ИИ не смогут полностью понять контекст. В своем выступлении на TED исследователь ИИ Стюарт Рассел пошутил о вымышленном помощнике ИИ, который задержал самолет, чтобы задержать чье-то прибытие на обед.Аудитория рассмеялась, но как компьютерная программа могла знать, что вызвать сбой в работе компьютера в самолете — это не подходящая реакция для того, кто хочет уйти с обеда? (Интернет-шутка от 2017 года: Джефф Безос: «Алекса, купи мне что-нибудь на Whole Foods». Алекса: «Хорошо, покупаю Whole Foods»). В 2015 году Volkswagen поймали на мошенничестве при проведении тестов на выбросы. Он не подделал результаты испытаний; он разработал компьютеры автомобилей, чтобы обмануть их. Инженеры запрограммировали программное обеспечение бортовых компьютеров автомобилей, чтобы определять, когда автомобиль проходит проверку на выбросы.Затем компьютер активировал системы ограничения выбросов в атмосферу автомобиля, но только на время испытания. В результате автомобили демонстрировали превосходные характеристики на дороге. Они также выбрасывали в сорок раз больше оксидов азота, чем позволяло EPA, но только тогда, когда EPA не наблюдало. История Volkswagen не связана с искусственным интеллектом (инженеры-люди запрограммировали обычную компьютерную систему на обман), но, тем не менее, она иллюстрирует проблему. Volkswagen обходился безнаказанным более десяти лет, потому что компьютерный код сложен и его трудно анализировать.Трудно понять, что именно делает программное обеспечение, равно как и посмотреть на машину и понять, что она делает. Пока программисты ничего не говорят, подобный взлом, скорее всего, останется незамеченным в течение долгого времени; возможно навсегда. В данном случае единственная причина, по которой мы знаем о действиях Volkswagen, заключается в том, что группа ученых из Университета Западной Вирджинии проверила ходовые качества автомобилей на дороге. По сути, ученые тестировали машину, а программное обеспечение этого не осознало. Если бы я попросил вас разработать программное обеспечение для управления двигателем автомобиля, чтобы добиться максимальной производительности при прохождении тестов на выбросы, вы бы не разработали программное обеспечение для мошенничества, не понимая, что вы обманываете.Это просто неверно для ИИ; он не понимает абстрактного понятия обмана. Он будет думать «нестандартно» просто потому, что у него не будет концепции коробки или ограничений существующих человеческих решений. Или этики. Он не поймет, что решение Volkswagen вредит другим, что оно подрывает цель испытаний по контролю за выбросами или что оно нарушает закон. Это похоже на инструмент Uber Greyball. Uber создал специальное программное обеспечение, которое выявляло бы потенциальных регулирующих органов и затем предлагало альтернативную, соответствующую правилам, услугу Uber вместо того, что они фактически делали.Опять же, это история об обмане людей. Но мы легко можем представить себе ИИ, предлагающий такое же «решение». Он даже не поймет, что взламывает систему. И из-за проблемы объяснимости мы, люди, тоже можем этого никогда не понять. Если программисты не укажут цель не вести себя по-другому при тестировании, ИИ может предложить такой же хак. Программисты останутся довольны. Бухгалтеры будут в восторге. И из-за проблемы объяснимости никто не поймет, что сделал ИИ.И да, теперь, когда мы знаем историю Volkswagen, программисты могут явно поставить цель избежать этого конкретного взлома, но есть и другие взломы, которые программисты не ожидают. Урок джинна состоит в том, что всегда будут хаки, которых программисты не ожидают. Беспокойство не ограничивается очевидными взломами. Если ваша автомобильная навигационная система без водителя удовлетворяет цели поддержания высокой скорости за счет вращения по кругу — реальный пример — программисты заметят это поведение и соответствующим образом изменят цель.Такое поведение может проявиться при тестировании, но мы, вероятно, никогда не увидим его в дороге. Наибольшее беспокойство вызывают менее очевидные взломы — те, о которых мы никогда не узнаем, потому что их эффекты незначительны. Мы уже видели первое поколение этого. О механизмах рекомендаций и о том, как они подталкивают людей к экстремальному содержанию, написано много. Они не были запрограммированы на это; это свойство, которое естественно возникло, когда системы постоянно пробовали что-то, видели результаты, а затем модифицировали себя, чтобы делать больше того, что привело к большему вовлечению пользователей, и меньше того, что не имело.Алгоритмы научились предлагать пользователям более экстремальный контент, потому что именно он заставляет людей читать или смотреть больше. Для создания этого взлома не понадобилось плохого человека: довольно простая автоматизированная система нашла его сама. И большинство из нас не осознавали, что это происходит (за исключением людей в Facebook, которые проигнорировали свои собственные исследования, демонстрирующие, что это происходит). Точно так же в 2015 году ИИ научился играть в компьютерную игру 1970-х годов Breakout. ИИ ничего не сказали ни о правилах, ни о стратегии игры.Ему просто дали контроль и вознаграждали за максимальную оценку. То, что он научился играть, неинтересно; все этого ожидали. Но он независимо обнаружил и оптимизировал до степени, невиданной для игроков-людей, тактику «туннелирования» через одну колонну кирпичей, чтобы отразить мяч от задней стены. Ничто из того, что я здесь говорю, не будет новостью для исследователей ИИ, и многие в настоящее время рассматривают способы защиты от взлома цели и вознаграждения. Одно из решений — научить ИИ контексту.Общий термин для такого рода исследований — «согласование ценностей»: как создать ИИ, отражающие наши ценности? Вы можете думать о решениях с точки зрения двух крайностей. Во-первых, мы можем явно указать эти значения. Это можно сделать более или менее сегодня, но оно уязвимо для всего описанного мною взлома. Другая крайность заключается в том, что мы можем создавать ИИ, которые познают наши ценности, возможно, наблюдая за людьми в действии или принимая все сочинения человечества: нашу историю, нашу литературу, нашу философию и так далее.До этого осталось много лет (исследователи ИИ расходятся во мнениях относительно временной шкалы). Большинство текущих исследований охватывает эти две крайности. Конечно, вы можете легко представить себе проблемы, которые могут возникнуть, если ИИ будет придерживаться исторических или наблюдаемых человеческих ценностей. Чьи ценности должен отражать ИИ? Сомалийский мужчина? Сингапурская женщина? Среднее из двух, что бы это ни значило? У людей противоречивые ценности. Ценности любого человека могут быть иррациональными, аморальными или основанными на ложной информации.В нашей истории, литературе и философии много аморальности. Мы, люди, часто не являемся очень хорошими примерами тех людей, которыми мы должны быть. Выполнимость любого из этого во многом зависит от конкретной моделируемой и взламываемой системы. Чтобы ИИ даже начал оптимизацию решения, не говоря уже о взломе совершенно нового решения, все правила среды должны быть формализованы таким образом, чтобы компьютер мог их понять. Необходимо установить цели, известные в ИИ как целевые функции.ИИ нуждается в какой-то обратной связи о том, насколько хорошо он работает, чтобы он мог улучшить свою производительность. Иногда это банальный вопрос. Для такой игры, как Go, это просто. Правила, цель и обратная связь — выиграли вы или проиграли? — все четко указано. И кроме этого нет ничего, что могло бы мутить воду. AI GPT-3 машинного обучения с сопоставлением шаблонов может писать связные эссе, потому что его «мир» — это просто текст. Вот почему большинство текущих примеров взлома целей и вознаграждений происходят из смоделированных сред.Они искусственные и ограниченные, со всеми правилами, указанными для ИИ. Важна неоднозначность системы. Мы можем представить, как вводить мировые налоговые законы в ИИ, потому что налоговый кодекс состоит из формул, определяющих сумму причитающегося налога, но в некоторых из этих законов существует двусмысленность. Эту двусмысленность трудно перевести в код, а это означает, что ИИ будет трудно с ней справиться, и что в обозримом будущем налоговые юристы будут полностью заняты. Большинство человеческих систем еще более неоднозначно. Трудно представить, чтобы ИИ придумал настоящий спортивный хакер, например, изогнуть хоккейную клюшку. ИИ должен понимать не только правила игры, но и физиологию игроков, аэродинамику клюшки и шайбы и так далее и так далее. В этом нет ничего невозможного, но это все еще научная фантастика. Вероятно, первое место, где следует искать взломы с помощью ИИ, — это финансовые системы, поскольку эти правила разработаны так, чтобы их можно было алгоритмически выполнять.Мы можем представить себе оснащение ИИ всей финансовой информацией мира в режиме реального времени, а также всеми законами и постановлениями мира, а также новостными лентами и всем остальным, что, по нашему мнению, может быть актуальным; а затем поставив перед ним цель «получить максимальную легальную прибыль». Я предполагаю, что это не так уж и далеко, и что результатом будут всевозможные новые хаки. И, вероятно, будут некоторые взломы, которые просто выходят за рамки человеческого понимания, а это значит, что мы никогда не поймем, что они происходят. Эта двусмысленность становится краткосрочной защитой от взлома ИИ.У нас не будет спортивных хаков, созданных с помощью ИИ, до тех пор, пока андроиды не начнут заниматься спортом или пока не будет разработан обобщенный ИИ, способный понимать мир в широком смысле и с этическими нюансами. То же самое и с взломами игр в казино или взломами законодательного процесса. (Может ли ИИ самостоятельно обнаружить джерримандеринг?) Пройдет много времени, прежде чем ИИ будут способны моделировать и имитировать способы работы людей, индивидуально и в группах, и прежде чем они смогут придумывать новые способы взлома законодательства. процессы. Есть еще одна проблема, которую я в основном игнорировал. С 1950-х годов появилось два разных вида ИИ. Самое раннее исследование ИИ относилось к так называемому «символическому ИИ», и оно было сосредоточено на моделировании человеческого понимания посредством целенаправленного манипулирования элементами, символами и фактами. Это оказалось невероятно сложно, и за последние несколько десятилетий не было достигнуто большого практического прогресса. Другой вариант — «нейронные сети». И хотя это тоже старая идея, на самом деле она стала популярной только в последнее десятилетие из-за гигантских скачков в вычислениях и данных.Это ИИ, который получает данные обучения и становится лучше с опытом, который преобразуется в еще больший объем данных. Это миллионы вычислительных циклов и огромные наборы данных, которые позволяют нейронным сетям делать больше вещей, например побеждать чемпионов мира по игре в го и участвовать в правдоподобных текстовых беседах. При этом они не «понимают» язык и не «думают» по-настоящему. По сути, они делают прогнозы, основываясь на том, что они «узнали» из прошлого: своего рода сложный статистический попугай.И хотя удивительно, насколько многого может достичь такая модель, она многого не может. И многое из того, о чем я здесь пишу, легко может попасть в эту категорию. Но вот в чем суть искусственного интеллекта. Успехи непостоянны и противоречивы. То, что кажется простым, оказывается трудным, а то, что кажется трудным, оказывается легким. Мы не знаем, пока не произойдет прорыв. Когда я был студентом колледжа в начале 1980-х, нас учили, что игру в го невозможно освоить с помощью компьютера из-за огромной сложности игры: не правил, а количества возможных ходов.А теперь компьютер победил чемпиона мира среди людей. Отчасти это произошло благодаря достижениям в науке об искусственном интеллекте, но большая часть улучшений была связана просто с увеличением вычислительной мощности для решения этой проблемы. Итак, хотя мир, наполненный хакерами ИИ, все еще остается проблемой научной фантастики, это не глупая научно-фантастическая проблема в далекой галактике. Это в первую очередь завтрашняя проблема, но сегодня мы наблюдаем ее предшественники. Нам лучше начать думать о выполнимых, понятных, этических решениях. Взлом стар, как человечество. Мы творчески решаем проблемы. Мы эксплуататоры лазеек. Мы манипулируем системами в своих интересах. Мы стремимся к большему влиянию, большей власти, большему богатству. Власть служит власти, и хакерство всегда было частью этого. Тем не менее, ни один человек не максимизирует свои интересы без ограничений. Даже социопаты ограничены сложностями общества и собственными противоречивыми импульсами. Они беспокоятся о своей репутации или наказании.У них ограниченное время. Эти самые человеческие качества ограничивают взлом. В своей книге 2005 года «Корпорация» Джоэл Бакен сравнил корпорации с бессмертными социопатами. Поскольку они являются оптимизированными машинами для получения прибыли и пытаются оптимизировать благосостояние своих менеджеров, они с большей вероятностью взламывают системы для собственной выгоды. Тем не менее, корпорации состоят из людей, и именно люди принимают решения. Даже в мире систем искусственного интеллекта, динамически устанавливающих цены (например, места в самолетах), это снова ограничивает возможности взлома. Хакерство изменилось, поскольку все стало компьютеризированным. Из-за своей сложности компьютеры можно взломать. А сегодня все — компьютер. Машины, бытовая техника, телефоны: все они компьютеры. Все наши социальные системы — финансы, налогообложение, соблюдение нормативных требований, выборы — представляют собой сложные социотехнические системы, включающие компьютеры и сети. Это делает все более уязвимым для взлома. Точно так же когнитивные взломы более эффективны, когда они выполняются с помощью компьютера.Дело не в том, что компьютеры по своей природе лучше создают убедительную рекламу, просто они могут делать это быстрее и чаще — и могут персонализировать рекламу для каждого отдельного человека. На сегодняшний день взломом занимается исключительно человек. Поиск новых хаков требует опыта, времени, творчества и удачи. Когда ИИ начнут взламывать, это изменится. ИИ не будет ограничен так же или иметь те же ограничения, что и люди. Они будут думать как инопланетяне. Они взламывают системы способами, о которых мы даже не догадываемся. Компьютеры намного быстрее людей. Человеческий процесс, который может занять месяцы или годы, может быть сжат до дней, часов или даже секунд. Что может произойти, если вы скармливаете ИИ весь налоговый кодекс США и приказываете ему выяснить все способы минимизировать сумму причитающегося налога? Или, в случае транснациональной корпорации, скормить ей налоговые коды всей планеты? Сумеет ли он без предупреждения понять, что было бы разумно зарегистрироваться в Делавэре и зарегистрировать свое судно в Панаме? Сколько уязвимостей — лазеек — найдет он, о которых мы еще не знаем? Десятки? Сотни? Тысячи? Мы понятия не имеем, но, вероятно, узнаем об этом в течение следующего десятилетия. У нас есть социальные системы, которые борются с хакерскими атаками, но они были разработаны, когда хакеры были людьми, и отражают темп хакеров-людей. У нас нет никакой системы управления, которая могла бы справиться с сотнями — не говоря уже о тысячах — недавно обнаруженных налоговых лазеек. Мы просто не можем так быстро исправить налоговый кодекс. Мы не можем иметь дело с людьми, использующими Facebook для взлома демократии, не говоря уже о том, что произойдет, когда это сделает ИИ. Мы не сможем оправиться от ИИ, обнаруживающего непредвиденные, но законные взломы финансовых систем.При скорости компьютеров взлом становится проблемой, с которой мы, как общество, больше не можем справиться. Мы уже видим это в финансах, управляемых компьютером, с высокочастотной торговлей и другими финансовыми хакерскими операциями с компьютерной скоростью. Это не системы искусственного интеллекта; это автоматические системы, использующие правила и стратегии, созданные человеком. Но они могут работать со сверхчеловеческой скоростью, и в этом вся разница. Это предвестник грядущего. По мере того как торговые системы становятся более автономными — по мере того, как они все больше движутся к поведению, подобному искусственному интеллекту, обнаруживая новые взломы, а не просто используя обнаруженные человеком, — они будут все больше доминировать в экономике. Дело не только в скорости, но и в масштабе. Как только системы искусственного интеллекта начнут обнаруживать взломы, они смогут использовать их в масштабах, к которым мы не готовы. Мы уже видим тени этого. Бесплатная служба под названием Donotpay.com, управляемая искусственным интеллектом, автоматизирует процесс оспаривания парковочных талонов. Это помогло отменить сотни тысяч билетов в таких городах, как Лондон и Нью-Йорк. Услуга распространилась на другие домены, помогая пользователям получать компенсацию за задержку рейсов авиакомпаний, а также отменять различные услуги и подписки. Боты-персонажи ИИ, о которых говорилось ранее, будут тиражироваться миллионами в социальных сетях. Они смогут решать проблемы круглосуточно, отправляя миллиарды длинных и коротких сообщений. Безудержные, они превзойдут любую настоящую онлайн-дискуссию. Мы увидим бурные политические дебаты, когда боты будут спорить с другими ботами. Они будут искусственно влиять на то, что мы считаем нормальным, что, как мы думаем, думают другие. Такого рода манипуляции — это не то, о чем мы думаем, когда восхваляем рынок идей или любой демократический политический процесс. Растущий объем систем искусственного интеллекта также делает взломы более опасными. ИИ уже принимает важные решения, влияющие на нашу жизнь, — решения, которые, как мы раньше считали, являются исключительной прерогативой людей. Системы искусственного интеллекта принимают решения об освобождении под залог и условно-досрочном освобождении. Они помогают решить, кому будут выданы банковские ссуды. Они проверяют кандидатов на работу, претендентов на поступление в колледж, и людей, которые обращаются за государственными услугами. Они принимают решения о новостях, которые мы видим в социальных сетях, объявлениях кандидатов, которые мы видим, а также о людях и темах, которые появляются в верхней части нашей ленты.Они принимают решения по военным целям. По мере того, как системы искусственного интеллекта становятся более функциональными, общество будет уступать им все более и более важные решения. ИИ может выбирать, каких политиков будет финансировать богатый влиятельный брокер. Они могут решить, кто имеет право голосовать. Они могут воплотить желаемые социальные результаты в налоговую политику или изменить детали социальных программ. Они уже влияют на социальные результаты; в будущем они могут явно решить их. Взлом этих систем станет более разрушительным.(Мы видели ранние примеры этого с «внезапными сбоями» рынка. ) Взломы, описанные в этом эссе, будут совершены сильными мира сего против нас. Все ИИ, будь то на вашем ноутбуке, в сети или в виде робота, запрограммированы другими людьми, обычно в их интересах, а не в ваших. Устройство, подключенное к Интернету, такое как Alexa, может имитировать вас как надежного друга. Но никогда не забывайте, что он предназначен для продажи продуктов Amazon. И точно так же, как веб-сайт Amazon подталкивает вас покупать товары собственных брендов вместо более качественных товаров, он не всегда будет действовать в ваших интересах.Это подорвет ваше доверие к целям Amazon. Точно так же все эти взломы будут способствовать интересам тех, кто контролирует программное обеспечение ИИ, системы ИИ и роботов. Дело не только в том, что индивидуально подобранная реклама будет более успешной, а в том, что кто-то будет платить за это дополнительное убеждение, потому что оно приносит им пользу. Когда ИИ обнаруживает новую налоговую лазейку, он делает это потому, что какой-то богатый человек хочет использовать ее, чтобы платить меньше налогов.Взлом в значительной степени укрепляет существующие структуры власти, а ИИ еще больше укрепит эту динамику. Один из примеров: AIBO — это робот-собака, продаваемая Sony с 1999 года. Компания выпускала новые и улучшенные модели каждый год до 2005 года, а в течение следующих нескольких лет постепенно прекращала поддержку старых AIBO. AIBO довольно примитивен по компьютерным стандартам, но это не мешало людям эмоционально привязываться к ним. В Японии люди устраивали похороны своих «мертвых» AIBO. В 2018 году Sony начала продажи нового поколения AIBO.Здесь интересны не достижения в программном обеспечении, которые делают его более похожим на домашних животных, а тот факт, что теперь для его работы требуется облачное хранилище данных. Это означает, что, в отличие от предыдущих поколений, Sony имеет возможность модифицировать или даже удаленно «убить» любой AIBO. Первые три года облачного хранилища бесплатны, и Sony не объявила, сколько будет взимать плату с владельцев AIBO после этого. Спустя три года, когда владельцы AIBO эмоционально привяжутся к своим питомцам, они, вероятно, смогут взимать большие деньги. Когда ИИ смогут обнаруживать новые уязвимости программного обеспечения, это станет невероятным благом для правительственных, криминальных и хакерских хакеров во всем мире. Они смогут использовать эти уязвимости для успешного взлома компьютерных сетей по всему миру. Это подвергнет всех нас опасности. Но эта же технология пригодится и для защиты. Представьте, как компания-разработчик программного обеспечения может развернуть уязвимость, обнаруживающую ИИ, в своем собственном коде. Он может идентифицировать, а затем исправлять все — или, по крайней мере, все автоматически обнаруживаемые — уязвимости в своих продуктах перед их выпуском.Эта функция может появиться автоматически в процессе разработки. Мы легко можем представить себе будущее, когда уязвимости программного обеспечения уйдут в прошлое. «Помните первые десятилетия развития компьютеров, когда хакеры использовали уязвимости программного обеспечения для взлома систем? Вау, это было сумасшедшее время ». Конечно, переходный период будет опасным. Новый код может быть безопасным, но старый код по-прежнему уязвим. Инструменты искусственного интеллекта будут включены в код, который уже выпущен и во многих случаях не может быть исправлен.Там злоумышленники воспользуются автоматическим поиском уязвимостей в своих интересах. Но в долгосрочной перспективе технология искусственного интеллекта, обнаруживающая уязвимости программного обеспечения, будет способствовать защите. То же самое, когда мы обращаемся к взлому более широких социальных систем. Конечно, хакеры ИИ могут найти тысячи уязвимостей в существующем налоговом кодексе. Но ту же технологию можно использовать для оценки потенциальных уязвимостей в любом предлагаемом налоговом законе или налоговом постановлении. Последствия меняют правила игры. Представьте себе, что новый налоговый закон испытывается подобным образом.Кто-то — это может быть законодатель, наблюдательная организация, пресса, кто угодно — может взять текст законопроекта и найти все уязвимые места, которыми можно воспользоваться. Это не означает, что уязвимости будут устранены, но это означает, что они станут достоянием общественности и станут частью политических дебатов. Теоретически их можно исправить до того, как богатые и могущественные найдут и начнут их эксплуатировать. Здесь также переходный период будет опасным из-за всех наших унаследованных законов и правил. И снова, в конце концов, оборона возьмет верх. Что касается ИИ в целом, мы не знаем, какой будет баланс сил между атакой и защитой. ИИ смогут взламывать компьютерные сети со скоростью компьютера, но смогут ли защитные ИИ обнаруживать и эффективно реагировать? ИИ напрямую взламывает наше познание, но можем ли мы развернуть ИИ, чтобы отслеживать наши взаимодействия и предупреждать нас о том, что нами манипулируют? Мы недостаточно знаем, чтобы делать точные прогнозы. Обеспечение преобладания защиты в этих более общих случаях потребует создания устойчивых управляющих структур, которые могут быстро и эффективно реагировать на взломы.Это не принесет никакой пользы, если на исправление налогового кодекса уйдут годы или если законодательный взлом станет настолько укоренившимся, что его нельзя будет исправить политически. Современное программное обеспечение постоянно обновляется; вы знаете, как часто вы обновляете свои компьютеры и телефоны. Нам нужно, чтобы правила и законы общества также могли быть исправлены. Это сложная проблема современного управления, выходящая далеко за рамки данной статьи. Это также не принципиально иная проблема, чем создание управляющих структур, которые могут действовать со скоростью информационной эпохи и перед лицом ее сложности. Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены * Комментарий * Имя * Email * Сайт