Nūdienos pasaulis yra gana komplikuotas. Ir ne tik dėl finansinių krizių ar COVID-19 pandemijos, kuri drebina pasaulį bei Lietuvos socialinį, ekonominį bei psichologinį gyvenimą. Sudėtingas, iššūkių pilnas dėl įsigalėjančių reiškinių, tokių kaip dirbtinis intelektas, didieji duomenys, blokų grandinės ar daiktų internetas. 
Nūdienos pasaulis yra gana komplikuotas. Ir ne tik dėl finansinių krizių ar COVID-19 pandemijos, kuri drebina pasaulį bei Lietuvos socialinį, ekonominį bei psichologinį gyvenimą. Sudėtingas, iššūkių pilnas dėl įsigalėjančių reiškinių, tokių kaip dirbtinis intelektas (DI) (angl. artificial intelligence), didieji duomenys (angl. big data), blokų grandinės (angl. block chains) ar daiktų internetas (angl. internet of things, IoT).
Asociatyvi „Unsplash“ nuotr.
Šiandien visuomenė nori turėti globalų, jų poreikiams pritaikytą skaitmeninį tinklą. Tačiau dažnas šiuos fenomenus supranta gana siaura prasme, sieja tik su informacinių technologijų diegimu, priešinasi skaitmenizacijai ar įgyja naujų priklausomybių.
Dirbtinis intelektas yra mokslinių tyrimų ir technologijų taikymo sritis, kuri gali turėti reikšmingą poveikį ne tik verslui, tačiau ir viešajai politikai bei paslaugoms. Tikimasi, kad praėjus vos keleriems metams bus galima išlaisvinti beveik trečdalį valstybės tarnautojų laiko, leidžiant jiems pereiti nuo kasdieniškų užduočių prie didelės vertės darbų. Tačiau ši sritis kol kas dar miglota.
Keturi DI tipai
Pastaruoju metu daug yra diskutuojama dirbtinio intelekto (DI) pritaikomumo klausimu, akcentuojant priešiškumą ir palankumą jam, tačiau vieningo apibrėžimo mokslininkams ir praktikams nepavyksta pasiekti, tačiau galima identifikuoti jo raidą.
DI analizuojamas iš įvairių perspektyvų – telekomunikacijų pramonės, skaitmeninės medijos, skaitmeninio marketingo, inžinerijos. Jeigu DI diegimas kompiuterinių technologijų ar medicinos srityje (ypač traumų chirurgijoje) atrodo kaip natūralus procesas, tai DI panaudojimas krizių prognozei, antreprenerystės ir viešojo sektoriaus modernizavimui vis dar išlieka problematiški.
Abejojama dėl DI taikymo saugumo, baiminamasi pavojų, kuriuos gali atnešti DI, tokių, kaip neskaidrus sprendimų priėmimas, diskriminacija dėl lyties arba kitų veiksnių, brovimasis į privačią erdvę arba naudojimas nusikalstamais tikslais. Šių tyrimų vis dar trūksta. Galbūt dėl to, aiškių priemonių kaip DI diegti viešajame sektoriuje ir nėra.
Šiuo metu paaiškėjo dar vienas įdomus faktas. Lietuvoje keliama ir kultūros paveldo skaitmeninimo problema, kuriai spręsti siūloma pasitelkti DI. Šiuo atveju būtų įtraukiami ne tik inžinerijos ar informatikos specialistai, tačiau ir kultūros puoselėjimo srities specialistai.
Viename iš Lietuvos mokslo tarybos projektų kvietime teigiama, kad „kultūros paveldo suskaitmenintas turinys tampa Lietuvos kultūros ir kūrybinės pramonės išteklių šaltiniu, skatinančiu ekonomiką ir darbo vietų kūrimą, plečia skaitmeninę ir bendrąją rinką, didindamas naujų ir novatoriškų internetinių produktų bei paslaugų pasiūlą”. Vis dažniau kalbama apie atminties institucijas, kurios geba skaitmeninti ne tik dvimačius objektus, jų atvaizdus, bet ir trimačius objektus atspindint jų medžiagiškumą, savybes, formas.
Baltųjų rūmų „Dirbtinio intelekto ataskaitoje“ išskiriami keturi DI tipai: reaktyviosios mašinos (angl. reactive machines) – sistemos, kurios yra reaktyvios, negebančios atsiminti ar naudoti praeities patirties priimant naujus sprendimus. Puikus tokios mašinos pavyzdys būtų „Deep Blue“, IBM‘s šachmatų žaidimo superkompiuteris, kuris vėlyvaisiais 1990-ais nugalėjo Garį Kasparovą.
Antrasis tipas – ribota atmintis (angl. limited memory) – šios mašinos geba identifikuoti praeitį. Tai gali atlikti savaeigės mašinos. Pvz.: jos gali išnagrinėti aplink esančių mašinų greitį ar judėjimo trajektoriją.
Trečiasis tipas įvardijamas kaip minties teorija (angl. theory of mind) – ateities mašinos, labiau pažengusios, galinčios ne tik atpažinti pasaulyje veikiančius procesus, tačiau ir veikėjus egzistuojančius jame. Psichologijoje tai taip pat vadinama „minties teorija“ – supratimas, kad žmonės, objektai ir kiti pasaulio sutvėrimai turi mintis ir emocijas, kurios daro poveikį jų elgsenai.
Ketvirtasis – savivoka (angl. self-awereness) – paskutinioji DI plėtotės stadija, sistemos, kurios gali atpažinti save. Tai yra tarsi „minties teorijos“ tąsa. Sąmonė ne veltui dar vadinama „savęs suvokimu“ (kaip pavyzdys, „aš noriu to dalyko“ skiriasi nuo teiginio „aš žinau, kad noriu to dalyko“).
Gelbės gyvybes ir sukels priklausomybes
Lietuvos dirbtinio intelekto strategijoje (2019), teigiama, kad „dirbtinis intelektas (DI) – tai sistemos, kurioms būdingas išmanus veikimas, paremtas aplinkos analize ir gana savarankiškais sprendimais iškeltam tikslui pasiekti“.
Reiktų atkreipti dėmesį į teiginį „savarankiškiems sprendimams priimti“. Galima teigti, kad būtent dėl to didžiosios dalies visuomenės nerimas ir yra susijęs su saugumo ir privatumo problema.
Mokslininkas Jonas Grigas viename savo mokslo populiarinimo straipsnių 2018 metais išskyrė šią visuomenės nuostatą, pateikdamas pavyzdį, kai 1954 metais buvo tikrinama visų kompiuterių susijungimo į vieną gigantišką tinklą procedūra. Kaip teigia autorius, „tai buvo kompiuterių eros pradžia“.
Nuo tada „greita dirbtinio intelekto (DI) pažanga vertė nuogąstauti mokslininkus, politikus ir etikos specialistus, nes įprastų kompiuterių programos tapo už žmogiškojo supratimo ribų”.
Pokyčių, kuriuos dirbtinis intelektas žada atnešti verslui ir visuomenei (ar kai kuriais atvejais jais gąsdina), lūkesčiai yra kur kas didesni nei kada nors buvo svajota per ankstesnes technologines revoliucijas.
Teigiama, kad DI gali visiškai automatizuoti transportą, perimti pavojingus darbus, greičiau ir tiksliau diagnozuoti ligas. Tačiau, DI gali sukelti ir priklausomybes. Apie tai kalba daugelis mokslininkų, kurie akcentuoja DI poveikį žmonių elgsenai, ypač apsipirkimų srityje. DI priemonės gana plačiai gali būti naudojamos įvairių krizių akivaizdoje, kai gyventojai tampa itin priklausomi nuo skaitmeninių priemonių, tinklų, yra fiziškai suvaržyti.
Galės optimizuoti vyriausybės darbo srautus
Skiriamas nacionalinis ir tarptautinis DI tinklas, kuris gali būti suvokiamas per kelias perspektyvas. Tai yra, DI suvokiamas skirtingai viešojo, privataus sektorių, nevyriausybinių organizacijų, universitetinės aplinkos ir nepriklausomų DI entuziastų perspektyvoje.
Vadinasi, DI taikomos priemonės skiriasi, todėl mokslinius tyrimus tikslinga atlikti atsižvelgiant į požiūrio kampą. Kiekviename iš jų galima įžvelgti skirtingas DI sudedamąsias dalis. Pavyzdžiui, viešajame sektoriuje DI gali sukurti unikalius pranašumus, kurie pagerintų visuomenės gerovę.
Lietuvos dirbtinio intelekto strategijoje dėliojama, kad DI modelius galima naudoti didelės nusikalstamumo rizikos zonoms miestuose aptikti; išmanieji pokalbių robotai gali geriau pasitarnauti žmonėms, virtualūs asistentai gali supaprastinti ir patobulinti visuomenei teikiamų paslaugų kokybę; naudojant išmaniąsias sistemas galima optimizuoti vyriausybės vidaus darbo srautą. DI taip pat gali būti naudingas užtikrinant veiksmingesnę gamybą, pigesnę ir tvaresnę energiją.
Europos Komisija (EK), skatindama kompetencijų DI srityje tobulinimą, siūlo sudaryti naują viešojo ir privačiojo sektorių partnerystę DI ir robotikai plėtoti bei stiprinti ir sujungti DI mokslinių tyrimų kompetencijos centrus.
Pasak EK, kiekvienoje valstybėje narėje reikia įsteigti bent vieną skaitmeninių inovacijų centrą, kurio specializacija būtų DI. Padedant Europos investicijų fondui, daugiau finansuoti DI kūrimą ir naudojimą bei teikti paramą viešojo sektoriaus institucijoms DI sistemoms įsigyti.
Teigiama, kad ES finansavimas DI moksliniams tyrimams ir inovacijoms nuo 2019 m. išaugo iki 1,5 mlrd. EUR (70 % didesnis nei ankstesniu laikotarpiu). Tačiau to nepakanka. Daugiau kaip 25% visų pramoninių ir asmens aptarnavimo srities robotų pagaminama Europoje. Todėl keliamas tikslas – ateinantį dešimtmetį ES kasmet pritraukti daugiau kaip 20 mlrd. EUR investicijų į DI. Konkretūs veiksmai ar priemonės neidentifikuojamos, tokiu būdu atveriamos naujos užduotys mokslininkams.
Doc. dr. Rasa Daugėlienė, KTU Socialinių, humanitarinių mokslų ir menų fakultetas, Viešojo valdymo tyrimų mokslo grupė
Dirbtinis intelektas viešajame sektoriuje: mistika, galimybė ar neišvengiamumas (II)
