Šiandien jau darosi sunku išvengti diskusijų apie DI taikymą bet kurioje srityje – nuo išpopuliarėjimo šuolio 2023 m., kasmet jo naudojimas tik auga. Vieniems DI praverčia, kai reikia greitai atlikti asmenines užduotis, kiti stengiasi šią technologiją pritaikyti darbo užduočių palengvinimui arba procesų optimizavimui, ypač pramonės srityje.
Šiandien jau darosi sunku išvengti diskusijų apie dirbtinio intelekto (DI) taikymą bet kurioje srityje – nuo išpopuliarėjimo šuolio 2023 m., kasmet jo naudojimas tik auga. Vieniems DI praverčia, kai reikia greitai atlikti asmenines užduotis, pavyzdžiui, susiplanuoti kelionę, kiti stengiasi šią technologiją pritaikyti darbo užduočių palengvinimui arba procesų optimizavimui, ypač pramonės srityje.
Prof. dr. Andrius Dzedzickis. Nuotrauka: Aleksas Jaunius
Vis dėlto, kaip ir kiekviena nauja technologija, DI visame pasaulyje taip pat sulaukia nemažai visuomenės priešiškumo, kadangi jo darbas – imituoti žmogaus intelektą, kitaip tariant, atlikti darbą už jį. Tačiau, kaip pasakoja taikomojo dirbtinio intelekto ekspertas „Vilnius Tech“ prof. dr. Andrius Dzedzickis, žmonės be reikalo baiminasi, jog vieną dieną kompiuteriai ir robotai užkariaus pasaulį arba atims iš jų darbus.
„DI yra geras įrankis sudėtingoms, pasikartojančioms arba itin daug tikslumo reikalaujančioms užduotims atlikti, todėl yra labai reikalingas pramonėje. Dėl to jam nereikia priešintis – reikia jį išnaudoti“, – sako mokslininkas.
Ar įmanoma išsiversti be DI ?
„Vilnius Tech“ profesorius pasakoja, jog DI šiandien naudojamas daugelyje pramonės sričių, pradedant mašinų bei įrenginių gamyba, baigiant žemės ūkiu. Jo pagalba dažniausiai siekiama optimizuoti procesus, didinti efektyvumą ir mažinti sąnaudas.
„Dirbtinis intelektas pramonėje analizuoja įrangos apkrovas, būklės parametrus, numato galimus gedimus dar prieš jiems įvykstant, taip pat aptinka defektus, optimizuoja gamybos linijų efektyvumą taip sumažindamas atliekų kiekį, kontroliuoja prekių ir atsargų paskirstymą, planuoja transporto maršrutus, prognozuoja prekių ar komponentų poreikį.
DI paprastai netaikomas tik tose srityse, kur yra technologiniai apribojimai, reguliaciniai barjerai, etiniai klausimai ar tiesiog per mažas poreikis – rankų darbo ir amatų pramonėje, mažos apimties unikalių produktų gamyboje, pavyzdžiui, tradicinių audinių audime“, – vardija prof. dr. A. Dzedzickis.
Be to, DI padeda spręsti iššūkius bei palengvina daugybę užduočių, kurioms atlikti žmonėms prireiktų žymiai daugiau laiko. Pavyzdžiui, žmogui išanalizuoti, suskirstyti ir atrasti dėsningumus tarp tūkstančių duomenų užtruktų mažiausiai keletą dienų, tačiau DI tokią užduotį gali atlikti per keletą minučių. Privalumas ir tas, jog technologija, tikėtina, padarytų mažiau klaidų, o žmogui netektų ilgai sėdėti prie nuobodžios užduoties.
Pritaikytas robotikoje, DI gali padidinti robotų judesių tikslumą. Pernai metais disertaciją apsigynęs „Vilnius Tech“ mokslininkas dr. Marius Šumanas sukūrė metodą, naudojantį mašininio mokymosi algoritmų kombinaciją. Šis metodas padeda koreguoti roboto judesius taip, kad jie būtų kuo tikslesni ir patikimesni – o tai ypač svarbu pramonės arba medicinos sektoriuose, kadangi mikrometrų lygio tikslumas yra esminis kriterijus.
Ar DI pakeis žmogų?
Nors DI perima kai kurias žmonių užduotis, tačiau žmonijai negresia likti be darbo. Ši technologija veikia tik esant griežtai apibrėžtoms aplinkos sąlygoms. Nors gali generuoti idėjas bei analizuoti duomenis, tačiau, kaip pasakoja prof. dr. A. Dzedzickis, DI negali pakeisti žmogaus intuicijos, kūrybiškumo ir strateginio mąstymo.
„DI, kaip ir bet kuri kita automatizacijos technologija, keičia darbo rinką, tačiau baimė, jog visi liks be darbų, nėra pagrįsta. Jis gali pakeisti tam tikrus nekvalifikuotus darbininkus, tačiau tuo pačiu sukurs ir naujas darbo vietas bei galimybes. DI – tai įrankis, kuris leidžia žmonėms išplėsti savo galimybes, ir taps mūsų pagalbininku, kaip ir kitos technologijos, bet nepakeis mūsų pačių“, – sako mokslininkas.
Be to, DI sistemų veikimą nuolat prižiūri tos srities specialistai. Priklausomai nuo sistemos tipo, jie kontroliuoja duomenų rinkimą ir apdorojimą, siekiant išvengti klaidingų ar nepilnų duomenų, testuoja algoritmų mokymosi procesą, analizuoja jo priimtus neteisingus sprendimus.
Etikos ir patikimumo klausimas
Kalbant apie DI, vis kyla diskusijų, ar ši technologija yra patikima. Taip yra dėl to, jog kai kurių jo priimtų sprendimų neįmanoma paaiškinti ar nuspėti (ang. black box), arba programa, gavusi užduotį, „ima haliucionuoti“ – pateikti klaidingus rezultatus, kuriais po to vėl ir vėl remiasi, sukurdama neteisingus atsakymus.
Pasak mokslininko, tokios problemos yra labiau būdingos bendriems taikymo atvejams, kai naudojami dideli modeliai bei su gausiais duomenų kiekiais dirbančios sistemos. Tačiau jas taikant jau yra žinoma apie jų trūkumus ar rezultatų nenuspėjamumą.
Dirbtinis intelektas, skirtas darbui pramonėje, kuriamas ir naudojamas kitaip.
„Jeigu kalbame apie prognozavimą ir procesų optimizavimą, tai sprendimas ar rekomendacija turi būti patikrinta, patvirtinta ir tik tuomet taikoma. O jeigu kalbame apie technologinės įrangos valdymą, tai black box arba haliucinacijų klausimai yra mažiau aktualūs dėl to, jog dažniausiai tam yra naudojami kitokie, mažiau globalūs modeliai. Čia black box sprendimai dažniausiai naudojami siekiant apsaugoti intelektinę nuosavybę. Be to, pasitelkiami patikimesni algoritmai, išbandyti su kokybiškais, ribotais duomenimis.
Jei kalbame apie pramonę bei DI algoritmus, kurių veikimas gali būti kritinis įrenginio ar visos sistemos funkcionalumui, jie yra ilgai testuojami įvairiomis sąlygomis, ir diegiami naudojimui tik tada, kai pasiekia statistiškaipatvirtintą priimtiną patikimumo lygį. Pavyzdžiui, jei kalbėtume apie gaminio kokybės kontrolę, tuomet tai būtų 10 ar 100 klaidingai įvertintų gaminių iš 10 000 ar didesnės partijos“, – aiškina prof. dr. A. Dzedzickis.
Ar DI užvaldys pasaulį?
Šiuo klausimu neretai diskutuoja DI kritikai. Tokį naratyvą mėgsta ir populiariosios kultūros bei sąmokslo teorijų kūrėjai. Mokslininkas tikina, jog tokia baimė – nepagrįsta.
„Tai yra toks pat mitas, kaip ir kiti, su kuriais viena ar kita forma žmonija susiduria nuo pirmosios pramonės revoliucijos, vos tik atsiranda kokia nors sudėtingesnė ar modernesnė technologija. Manau, kad tokie mitai iš dalies yra antropomorfizacijos (sužmoginimo) pasekmė, kai mes sudėtingiems ir nepažįstamiems objektams ar technologijoms priskiriame žmogiškąsias savybes, tuo pačiu tarsi jiems priklijuodami ir savo požiūrį bei mąstymo būdą, neatsižvelgdami į tikruosius jų veikimo principus.
Tačiau DI – tai matematinis algoritmas, skirtas atlikti tam tikras užduotis. Jis nėra savarankiškas, neturi nei jausmų, nei emocijų, nei mistinių tikslų užvaldyti pasaulį. Kur kas didesnis pavojus yra tai, kaip mes, žmonės, sugebėsim jį taikyti, kadangi kaip ir bet kuris kitas įrankis, DI gali būti naudojamas tiek kažką kurti, tiek ir naikinti“, – reziumuoja „Vilnius Tech“ profesorius dr. Andrius Dzedzickis.
