Pirmoje pokalbio su „Argyle.io“ startuolio technologijų vadovu ir bendraįkūrėju, Lietuvos dirbtinio intelekto asociacijos prezidentu Audriumi Zujumi dalyje aiškinomės, kaip technologinis progresas keičia pasaulį: demokratizuoja duomenų analizę, suteikia pagrindą labiau pamatuotiems sprendimams, padeda efektyviau organizuoti darbą, kt. (skaitykite čia).

Pokalbį tęsiame ieškodami atsakymų, kas yra ir kaip veikia viena šiuo metu labiausiai mistifikuojamų technologijų – dirbtinis intelektas (DI) bei kodėl skirti dėmesio ir investuoti į DI Lietuvai yra strategiškai svarbu.

– Kai kurie futurologai sako, kad DI plėtra yra pati svarbiausia mūsų civilizacijos tendencija, tačiau drauge ši technologija dažnai ir mistifikuojama. Paaiškinkite, kas yra ir kaip veikia DI.

– Tai palyginti naujų, apie 1970-uosius sukurtų ir iki dabar tobulintų technikų, tokių kaip neuroniniai tinklai, efektyvumo išaugimas dėl kompiuterių skaičiavimo greičio galimybių išaugimo. Kadangi ilgainiui kompiuteriai įgavo vaizdo plokštes, kurios turi daug procesorių, apie 2008-uosius neuroniniai tinklai staiga pradėjo veikti ir tapo efektyvūs.

Kas pasikeitė? Šie nauji algoritmai mums leidžia ne aprašyti taisyklę (jeigu tas – tai tas; jeigu tas – tai tas), o aprašyti taisykles pagal pateiktus pavyzdžius. Kitaip tariant, algoritmas tapo pajėgus efektyviai kategorizuoti informaciją dėl didelio duomenų kiekio.

Kaip tai palies žmones? Per ateinantį dešimtmetį, manau, dirbtinis intelektas, kaip sąvoka, susilies su IT sąvoka. Kitaip tariant, dirbtinis intelektas (mašininio mokymo algoritmai) įsilies į kasdienines IT programas ir taps bendros visumos dalimi. Jau šiandien matome to pradžią. Štai pavyzdžiui, įsijungėme „iPhone“ kamerą ir kokioje nors programėlėje užsidėjome veido filtrą. Mes dažniausiai nesukame sau galvos, kokiu metodu tai padaryta. O tai yra DI, kuris panaudotas vienai programėlės funkcijai.

Balso, vaizdo, teksto generacija, balsų, vaizdų atpažinimas, teksto skaitymas, supratimas – šiose siaurose srityse technologija pranoks žmogaus galimybes. Pavyzdžiui, šiandien jau esame situacijoje, kai algoritmas gali geriau už žmogų atpažinti veidą. Kai išmokėme DI gerai atpažinti veidus, galime juos mokyti ir sugeneruoti veidus. Kaip tai vyksta? Sukuriame du algoritmus: vienas – generuoja atsitiktinius pikselius, kitas jam sako, kad čia – veidas. Galiausiai pikseliai sudėliojami taip, kad jie tampa panašūs į veidus. Tada sukuriame neegzistuojančius žmones (atnaujinus puslapį, veidai pasikeičia – aut. pastaba). Kitas pavyzdys – teksto generavimo įrankis, kur įvedus teksto pradžią, algoritmas geba tekstą pratęsti taip, kad tęsinys būtų susijęs su jūsų teksto pradžia.

Tikėtina, kad ilgųjų reisų vairuotojams ateityje reikės mažiau vairuoti. Visgi juos pilnai pakeisti technologijomis, mano manymu, užtruks ilgai, ypač Europoje, kur yra daug niuansų dėl vairavimo miestuose. Gali būti, kad greitkeliuose vairuotojai paprasčiausiai žiūrės, ar kompiuteris gerai vairuoja, o miestuose vairuos patys.

Taigi nauji DI gebėjimai turi įdomių pritaikymo galimybių. DI bus geresnis už žmogų tam tikrose siaurose srityse, tačiau visapusiškai geresnio už žmogų, sąmoningo bendrojo dirbtinio intelekto (angl. artificial general intelligence), daugumos mokslininkų nuomone, per ateinančius šimtą metų tikriausiai nesulauksime.

– Kodėl Lietuvai svarbu galvoti apie DI?

– Kai kurios iš tų sričių, pavyzdžiui, saugumo, kur algoritmai taps geresni už žmones, bus labai svarbios strategiškai. Kaip iki šiol IT sritis buvo strategiškai svarbi Lietuvai, taip ir toliau IT sritis, tik jau su naujais gebėjimais, išlieka svarbi dėl pridėtinės vertės kūrimo, konkurencingumo didinimo.

Lietuvoje jau yra įmonių, kurios taiko DI pasaulio mastu. Pavyzdžiui, nuo 1992 m. veikianti bendrovė „Neurotechnology“ yra tarp pasaulio lyderių pirštų antspaudų atpažinimo srityje. Turime ir startuolių: „Oxipit.AI“, kurie rinkai pasiūlytais rentgenais konkuruoja su geriausiais pasaulio universitetais ir įmonėmis; „Pixevia“ žada Vilniuje kurti pirmąją Europoje automatinę parduotuvę.

– DI ir mokyklos: kaip manote, ar to turėtų būti mokama mokyklose, kaip, pavyzdžiui, istorijos ar lietuvių kalbos?

– Geras pavyzdys, kaip pristatyti dirbtinį intelektą, yra „bit&Byte“ užsiėmimai, kur leidžiama vaikams suprasti, kas tai yra ir kaip padaroma. Bet reikia suprasti, kad dirbtinio intelekto mokymąsi apie 70 proc. sudaro kompiuterijos mokslai, apie 20 proc. – statistikos ir tik apie 10 proc. – pačio dirbtinio intelekto. Jeigu nemokai viso to, kas yra susiję su dirbtiniu intelektu, nėra prasmės jo mokyti. Taigi svarbu suteikti kompiuterijos mokslo ir kurios nors programavimo kalbos pagrindus. Jeigu visus išmokysime rašyti, novelių rašytojų atsiras daugiau. Tai galioja ir DI: jeigu visus išmokysime programuoti, DI rašytojų atsiras daugiau.

– DI ir viešasis sektorius: kokios galimybės Lietuvai ir kada išmoksime jomis pasinaudoti?

– Negalime taikyti dirbtinio intelekto, kol neturime tvarkingų ir atvirų duomenų. Jei duomenys visgi bus atverti, žengsime į duomenų aukso amžių, ir tai bus tiesioginis rezultatas to, kiek gerai veikė XX amžiaus biurokratija; kuo tvarkingesni istoriniai duomenys, tuo daugiau jie mums leis prognozuoti ateitį.

Pašnekovo nuomonė nebūtinai sutampa su redakcijos pozicija. Norėdami pasidalinti savo nuomone, susisiekite su redakcija.