Dirbtinio intelekto specialistė Violeta Vogel: tai – kelionė be krypties, su daug nežinomųjų

Violeta Vogel – viena iš nedaugelio moterų, dirbančių dirbtinio intelekto srityje Šveicarijoje. Kovo 22 dieną ji skaitys pranešimą Vilniuje vyksiančioje tarptautinėje moterų lyderystės konferencijoje „Go Forward!“

Kodėl pasirinkote būtent šią sritį?

Vieno atsakymo nėra. Greičiausia nieko kito nesugebu. Jau vaikystėje, vos išmokusi skaityti ir skaičiuoti, daug valandų praleisdavau su knygele „Matematiniai galvosūkiai“. Tai ir buvo pati pradžia. Vėliau Šiaulių universitete dėl Profesoriaus Donato Jurgaičio atradau matematinę logiką ir tikimybių teoriją – jos būtinos dirbtiniam intelektui. Pirmą kartą tiesiogiai su dirbtiniu intelektu susidūriau studijuodama Vokietijoje Heidelbergo universitete. Pirmieji algoritmai buvo išrasti prieš kelis dešimtmečius. Pavyzdžiui, „Google“ kompanija, gyvuojanti  virš dvidešimt metų, buvo sukurta dirbtinio intelekto pagrindu. Dirbtinis intelektas labai panašus į matematinius galvosūkius – daug duomenų, kuriuose kažkas yra, bet nežinai, kas, o ieškodamas vieno dalyko atrandi šimtus kitų. Įdomiausia tai, kad kartais net nežinai, jog kažką atradai. Tai suvoki tik po kurio laiko arba kalbėdamas su kolegomis. Dirbtinis intelektas – kelionė su daug nežinomųjų ir be krypties. Šioje srityje reikia labai daug savarankiško darbo, loginio mąstymo ir tvarkos, kad nepasimestum detalėse.

Jūs sugebėjote įtikinti vieno iš trijų didžiausių Šveicarijos bankų kolegas ir banko valdybą investuoti į dirbtinį intelektą. Kaip?

Prieš dešimt metų bankai konkuravo su bankais. Šiandien jie konkuruoja su „Apple“, „Google“, „Amazon“ ir daugybe mažyčių finansinių technologijų firmų, kurios dygsta kaip grybai po lietaus. Įdomus ekskursas, kad būtent fintech srityje Lietuva pirmauja. Ir štai šveicarų laikraštis rašo, kad Lietuva, kur dar ne visi žino, kur ji yra, sudaro konkurenciją srityje. Kalbant apie dirbtinį intelektą, konkurencija bankams rinkoje yra milžiniška. Klientai vis dar laiko pinigus bankuose, tačiau juk dabar atsiskaityti jau galima ne tik kreditine kortele, bet ir išmaniuoju telefonu.

Bankai pastebėjo, kad dėl to daug pinigų nukeliauja pas konkurentus. Vis tik Šveicarija garsėja kaip bankų monumentas su ne vieną šimtmetį statytomis bankų tradicijomis. Mes jas lygindavome su tanklaiviais: stabilūs, dideli, sunkiai judantys. Naujo produkto paleidimas gali užtrukti iki trejų metų, ką mažesnė įmonė atliktų per porą mėnesių. Esi nebekonkurencingas. Kitas dalykas – nelankstūs vidiniai procesai, kurie bankui kainuoja labai brangiai. Tai buvo dvi esminės priežastys, kodėl dirbtinis intelektas įmonėse yra būtinas.

Ar tenka griauti mitus apie dirbtinį intelektą?

Taip, tokių atvejų pasitaiko. Aš manau, kad dar ir dabar tai yra labai reali baimė. Žvelgiant istoriškai, tai primena baimę, atsiradus pirmiesiems traukiniams, kai daugelis žmonių bijojo, kad praras darbo vietas. Taip pat buvo ir atsiradus pirmiesiems kompiuteriams. Buhalteris yra tinkamas pavyzdys. Prieš penkiasdešimt metų jie skaičiuodavo ant popieriaus su pieštuku, šiandien – už juos tai atlieka programos. Pati profesija niekur nedingo, ji tik pakito. Aš nemanau, kad dirbtinis intelektas labai greitai užkariaus pasaulį, bet jis keis mūsų pasaulį – vienos specialybės išnyks arba jų reikės mažiau, tačiau atsiras ir tokių profesijų apie kurias nieko nežinome. Savo pranešime „Go Forward!“ konferencijoje apie tai užsiminsiu. Pavyzdžiui, mano specialybė yra „data scientist“, kuri prieš dešimt metų dar neegzistavo. Vienos durys užsidaro, bet atsidaro kitos. Tik klausimas, kiek tų naujų durų atsidarys?

Kam dabar daugiausia skiriate laiko?

Turbūt svarbiausia sritis yra marketingas. Tokios kompanijos kaip „Google“, „Facebook“ gyvena iš reklamos. Prieš kelerius metus dominavo masinė reklama: geriausiu metu per televiziją rodomą reklamą matė apie 80 proc. žiūrovų. Šiandien tik 11 proc. iš tokią reklamą mačiusių žiūrovų prisimena apie ką ji buvo. Nors ir gyvename informacijos pertekliuje, tačiau pardavėjams labai svarbu būti pastebėtiems, todėl stengiamės kiekvieną klientą „užkalbinti“ asmeniškai. Tačiau kaip tai padaryti su trimis milijonais klientų? Čia į pagalbą ateina dirbtinis intelektas, kuris padeda suskirstyti klientus į grupes pagal įvairius kintamuosius: pomėgius, skaitomos knygos, įsigyjamos prekės, klausoma muzika, naršymas internete ir t.t. Tokių kintamųjų gali būti iki kelių šimtų vienam klientui.

Didžiausias skaičius su kuriuo man teko dirbti, buvo 500 kintamųjų, aprašantys vieną žmogų. Taip pat labai svarbi sritis ir rizikos įvertinimas. Pavyzdžiui, internetinė parduotuvė parduoda prekes pavedimu (išsiunčia prekes ir laukia pinigų), nes atsiskaitymas kreditine kortele jai per brangus. Reikia įvertinti kliento patikimumą. Panašus atvejis yra ir kredito rizikos įvertinimo bankuose. Aš nemanau, kad šiandien egzistuoja bent vienas bankas, kuris nenaudoja dirbtinio intelekto kredito rizikos įvertinimui. Dar viena įdomi sritis – personalo atranka. Atrinkti tinkamą kandidatą yra labai ilgas ir brangus procesas, tad svarbu įdarbinti darbuotojus, kurie pateisintų investicijas. Būtent apie tai ir bus mano pranešimas konferencijoje „Go Forward!“.

Ar tiesa, kad šioje srityje dominuoja vyrai?

Taip. Dominavimas labai stiprus.

Kodėl? Ko reikia mūsų visuomenei, kad tai pasikeistų?

Visų pirma, gerai įvardijote – „visuomenė“. Tikiuosi, kad šiais laikais niekas sąmoningai nebeaugina mergaičių rinktis specialybę, kuri visuomenės yra pripažinta tipiška moteriška profesija. Mano laikais, viena iš svarbiausių specialybių pasaulyje – medicinos sesuo – galiojo kaip tipiškai moteriška. Tačiau gyvendama užsienyje pastebėjau, kad ir vyrai renkasi šią specialybę ir tai yra visiškai normalu. Kai savo laiku stojau į fiziką ir matematiką, tai nelabai kas suprato. Įdomu, kad įstojo galbūt daugiau vaikinų, bet daugiau merginų pabaigė studijas ir gavo diplomus. Vien tai įrodo, kad moterys turi reikalingų sugebėjimų, nes matematika – dirbtinio intelekto pagrindas. Visuomenė galbūt nepasitiki, kad moterys gali tokį darbą daryti. Iš kitos pusės, kai užaugi tokioje aplinkoje, nors ir turi norimam darbui tinkamas savybes, pradedi savimi abejoti. Turėdamas tokią specialybę ateini į vyrišką kolektyvą, ir vis tiek tau kažkas lyg už nugaros sėdi ir vis nedrįsti kalbėti.