Per pastaruosius metus padaręs įspūdingą pažangą dirbtinis intelektas (DI) drastiškai keičia pasaulį. Ši
pažanga įvairi ir apimanti skirtingą programinę įrangą bei algoritmus, o DI daro vis labiau pastebimą
poveikį tiek įmonių veiklai bei užduotims, tiek kasdieniniam vartotojų gyvenimui. Kas toliau?
Per pastaruosius metus padaręs įspūdingą pažangą dirbtinis intelektas (DI) drastiškai keičia pasaulį. Ši pažanga įvairi ir apimanti skirtingą programinę įrangą bei algoritmus, o DI daro vis labiau pastebimą poveikį tiek įmonių veiklai bei užduotims, tiek kasdieniniam vartotojų gyvenimui. Kas toliau?
„Prietaisai vis labiau taps asmens ekosistemos dalimi. Jie mus išklausys, numatys mūsų poreikius ir padės mums, kai reikia – net ir nepaprašius“, – knygoje „Ketvirtoji pramonės revoliucija“ teigia Kauno technologijos universiteto (KTU) garbės daktaras, Pasaulio ekonomikos forumo kūrėjas Klausas Schwabas. Galimybė balsu valdyti namų prietaisus, važiuoti pusiau autonominiu automobiliu, atrakinti telefoną pagal veidą ar pirštų atspaudus, elektroninio pašto dėžutėje DI pagalba filtruojami nepageidaujami laiškai – DI jau dabar daro pastebimą įtaką galutiniams vartotojams.
„Swedbank“ skaitmeninės plėtros vadovas, KTU alumnas Gediminas Misevičius pažymi, kad DI yra naudojamas labai plačiai ir išskirti vieną sritį būtų sudėtinga. Juolab, kad DI naudojimo apimtis galima vertinti pagal skirtingus kriterijus – sprendimų skaičių, išleidžiamų pinigų kiekį, sukuriamą naudą ar matomumą galutiniam vartotojui.
„DI naudojamas tiek savavaldžiuose automobiliuose, tiek medicinos diagnostikoje, tiek produktų kūrime, tiek logistikoje, gamyboje, tiek fizinio, tiek kibernetinio saugumo srityse, teisėje ir t. t.“, – vardija G. Misevičius.
„Vertinant pagal investicijas, DI kompanijų įsigijimo sandorius, pagrindinės sritys – medicina, kibernetinis saugumas, reklama ir marketingas, finansinės / draudimo bei automobilių technologijos, asmeniniai asistentai. Bendra tendencija – kuo pramonės sektorius labiau skaitmenizuotas, tuo labiau tikėtina, kad taikys DI technologijas“.
Pasak G. Misevičiaus, kadangi įmonės, naudojančios DI ilgalaikėje perspektyvoje turi mažesnius kaštus, jos gali geriau konkuruoti rinkoje galutiniams vartotojams pasiūlydamos pigesnius produktus arba funkcionalumą, kurio neturi kitos įmonės.
„Tai gali būti šnekamosios kalbos atpažinimas ir konvertavimas į tekstą, teksto analizė ir supratimas, atsakymo paieška ir atsakymo generavimas tekstu, teksto perskaitymas, vaizdų atpažinimas, sprendimų priėmimas pagal daugybę kriterijų, mašininis mokymasis ar dar pažangesnis – gilusis mokymasis. Tiesa, kol kas matome tik siauro, silpno taikomojo pobūdžio DI panaudojimo atvejus, kurie sugeba atlikti užduotis labai siaurose srityse“, – teigia jis.
Produktai prieinami ir paprastiems vartotojams
Turbūt, labiausiai žinomas dirbtinio intelekto produktas – pirmoji pasaulyje humanoidė Sofija, jau gavusi net Saudo Arabijos pilietybę. Anot G. Misevičiaus, tokie robotai gali būti naudojami ten, kur yra galimybė pakeisti aptarnaujantį personalą, tarkim viešbučio priimamajame.
Įvairių tyrimų duomenimis, žmogus labiau linkęs dirbti ar bendrauti su tokiu robotu, kuris turi ir „emocijas“ – gali nusišypsoti, atsiprašyti. Žmonėms tokios roboto-pagalbininko savybės dar svarbiau nei atliekamų veiksmų tikslumas. G. Misevičiaus nuomone, todėl Sofija ir patraukia dėmesį, surenka žmonių būrius, nors realiai jis ne ką geresnis pašnekovas nei „Alexa“, „Siri“ ar „Google Assistant“ virtualūs asistentai. „Ateityje vis daugiau prietaisų supras balso komandas, o namų kameros galės atpažinti svetimus veidus lauko kamerose ir informuoti savininką“, – tikina KTU alumnas.
Jo teigimu, produktai, kurie tik dabar tampa prieinami komercinėms organizacijoms, taps prieinami ir galutiniams vartotojams. „Tai tik laiko ir poreikio klausimas“, – priduria „Swedbank“ skaitmeninės plėtros vadovas.
G. Misevičius kaip, ko gero, seniausiai Lietuvoje DI srityje veikiančią įmonę įvardija „Neurotechnology“, kuri kuria vaizdų atpažinimo algoritmus, be to, yra pasiekusi puikų lygį pasauliniu mastu. Tačiau yra ir naujai besikuriančių kompanijų, pasitelkiančių DI: tai „Oxipit“, besispecializuojanti DI taikymu medicinoje, „Pixeria“, kurianti realaus laiko vaizdo atpažinimo algoritmus, taip pat „Yellow Hammock“, kurianti programinius pokalbių robotus (angl. chatbots) bendravimui su klientais, bei „TokenMill“, dirbančią su tekstų ir kalbos atpažinimo klausimais. Taip pat verta paminėti ir „Indenfy“ startuolį, besispecializuojantį klientų identifikavimo pagal veidą ir dokumentus sprendimuose.
KTU alumnas nurodo ir „Cujo AI“ platformą, kuriamą „Cujo Baltic“ tarptautinės įmonės – jų produkte DI panaudojamas tinklo bei įrenginių saugumui namuose užtikrinti. „Tai perspektyvus produktas, sprendžiantis namų įrenginių saugumo problemą, besimokantis iš buvusių saugumo incidentų pas daugybę vartotojų visame pasaulyje.
„Visų šių įmonių produktai dar nėra plačiai komercializuoti ir matomi – dažnai jie būna integruojami į tam tikrų organizacijų specializuotus sprendimus. Vertinant užsienyje sukurtus DI sprendimus, kurie plačiai naudojami ir Lietuvoje, galima paminėti „Facebook“ vaizdų atpažinimą ir siūlymą pažymėti veidus nuotraukose, jas palyginus su draugų profilių nuotraukomis“, – sako jis.
Ilgainiui paprastesni ir labai plačiai naudojami DI alogiritmai jau nebevadinami dirbtiniu intelektu – pavyzdžiui automobilių numerių nuskaitymas kameromis anksčiau buvo DI uždavinys, tačiau šiandien niekas to nebelaiko dirbtiniu intelektu – įvyko DI devalvacija.
Iššūkiai spartesnei DI plėtrai
Robotinio procesų automatizavimo (RPA, angl. robotic process automation) sprendimus, anot G. Misevičiaus, naudoja vis daugiau įmonių Lietuvoje, ypač paslaugų centruose, kur žmones keičiami į RPA įrankius.
„Nors RPA ir nelaikyčiau DI sritimi, tačiau programiniuose robotuose taip pat galima pritaikyti mašininio mokymosi algoritmus pakelti RPA į aukštesnį lygį. Programinius robotus irgi prižiūri žmonės, tačiau jų reikia gerokai mažiau, o darbas nuo to tampa tik efektyvesnis“, – teigia jis.
G. Misevičius pasakoja, kad „Swedbank“ Švedijoje jau taip pat naudoja programinius robotus, kurie bendrauja su banko klientais atsakant į įvairius klientų klausimus. „Jei robotas nesugeba atsakyti, įsikiša žmogus ir padeda savo „kolegai“ pagelbėti klientui“.
Pasak jo, nereikės ilgai laukti, kol tokių sprendimų pamatysime ir lietuvių kalba. Kur kas sunkesnis uždavinys lietuvių kalbai – šnekamosios kalbos supratimas. Kaip didžiausias kliūtis DI plačiam paplitimui ir vartojimui G. Misevičius nurodo piniginius išteklius ir įmonių susirūpinimą tuo, kiek investicijos į šias technologijas atsipirks.
„Niekas nenori investuoti ir diegti naujovių, jei jos neatneša akivaizdžios naudos. Kartais tai gali būti ne finansinė, o papildoma pridėtinė vertė, kurios naudą pinigais išreikšti sunku, pvz. padidėjęs klientų lojalumas, naujų produktų pasiūla ir pan.“, – tikina jis.
Dėl to, G. Misevičiaus nuomone, įmonėms visų pirma reiktų skaitmenizuoti savo sistemas iki reikiamo lygio, o tik tada pereiti prie DI panaudojimo.
„Specializuotoms DI įmonėms kurtis Lietuvoje yra visos sąlygos. Tik vėlgi nuo susikūrimo iki produkto išleidimo reikia „sudeginti“ nemažai pinigų, todėl čia ilgesnis kelias nuo idėjos iki produkto nei kitose IT srityse – daugiau eksperimentavimo ir bandymų, ypač jei naudojami mašininio mokymosi algoritmai“, – teigia G. Misevičius.
Dirbtinis intelektas – grėsmė visuomenei?
Nepaisant dirbtinio intelekto naudos, neretai kalbama, kad DI gali būti ir žalingas visuomenei. G. Misevičius tikina, kad ši grėsmė nėra spekuliatyvi, bet iš to, kuri jis pritaikomas šiandien, jokios realios grėsmės kol kas nėra.
„Paimkime autonominio automobilio pavyzdį. Jis valdomas algoritmų, o daugelio automobilių duomenys renkami ir vėliau naudojami algoritmams pagerinti, patobulinti bei diegiami kaip atnaujinimai į automobilius. Jei tai yra neautomatizuotas procesas su žmogaus kontrole – viskas yra gerai.
Tačiau jei kiekvienas automobilis pats galėtų pagal išmoktus duomenis atsinaujinti, tai jau būtų problema, nes toks mokymasis gali nuvesti ne ten, kur žmogus tikėjosi, ir tam tikrose situacijose pražudyti žmogų“, – teigia KTU alumnas.
„Swedbank“ skaitmeninės plėtros vadovas sako, kad dirbtinis intelektas tik su mokymosi savybe gali nukrypti nuo pradinių tikslų ir ištobulėti taip, kad net bandytų patraukti žmogų, kaip savo kliūtį, todėl ši tema orientuota į tolimą ateitį.
„Kadangi dabartinis DI dirba tik tam tikrose srityse, jo galimai padaroma žala yra labai ribota. Manau, per artimiausius 30–50 metų mes tikrai neturėsim superintelekto – bendrojo / plataus dirbtinio intelekto (AGI, angl. Artificial General Intelligence). Tai reiškia autonominį robotą, kuris su žmogumi turi bendrus sugebėjimus, pvz., išmokti bet kokių dalykų, dirbti bet kokį darbą: gali būti kolega studentas ar kolega darbe“, – teigia jis.
