Umetna inteligenca še zdaleč niso le osebni digitalni pomočniki, mar ne Aleksa, pa tudi ne Samo nevidna sila, ki nastavi fotoaparat pametnega telefona, da kakovost fotografije presega znanje priložnostnega fotografa. To sta zgolj njeni manifestaciji, ki ju vidimo.
Pravzaprav ni dejavnosti, kjer ji ne bi bilo mogoče uporabiti, pa tudi bati se je ni treba. Je pa besedna zveza malo srh zbujajoča tudi zato, ker ima v znanstvenofantastičnih filmih umetna inteligenca največkrat zle namene. Pa tudi prikazana je napačno. Vedno je pametna na podoben način, kot smo pametni mi, pa še svojega obstoja se zaveda. Dejanska umetna inteligenca pa je nekaj popolnoma drugega. Lahko ima inteligenco na ravni amebe, a če zna opraviti eno od nalog, ki smo jo do nedavnega poistovetili s človekom – načrtovanje, analiziranje in svetovanje, potem je še kako uporabna. Zato je na mestu mnenje profesorja filozofije na Oxfordu Luciana Floridija. »Ne mislim, da je moj iPhone pameten, pa me vseeno vedno premaga v šahu«. Umetne inteligence se nam ni treba bati, res bo spremenila svet in uničila nekaj delovnih mest, a bo prinesla več dobrega kot slabega. Pravzaprav ni podjetja v tehnološki industriji, ki ne bi bilo tako ali drugače povezano z njo, od zagonskih, pa do mnogo bolj uveljavljenih. IBM na primer ime računalnika Watsona, ki je premagal človeškega igralca v kvizu Jeopardy, zdaj uporablja za imenovanje okolja umetne inteligence s številnimi poslovnimi orodji.
Poslovna orodja z bolj ali manj dodelanimi algoritmi umetne inteligence so že postala stalnica finančnega sektorja, kjer pretežno pomagajo pri upravljanju S tveganji in z grožnjami. Uveljavila pa so se tudi v filmski industriji, čeprav uradno tega nočejo priznati, saj naj bi škodilo njenemu umetniškemu in kreativnemu ugledu. A vseeno uporabljajo algoritme, ki odločajo o marsičem. Berejo scenarije in ocenjujejo, ali bo film uspešnica, analizirajo, ali bi zamenjava glavnega igralca povečala ali zmanjšala prihodek ter ocenjujejo, kolikšen ta sploh bo. Po podatkih, ki so dostopni v javnosti, naj bi bila njihova učinkovitost na visoki ravni. Pred časom je bilo celo govora, da scenarije filmskih uspešnic pišejo algoritmi in čeprav ni bilo potrjeno, poteka razvoj tovrstnih algoritmov gotovo tudi v tej smeri.
Algoritmi strojnega in poglobljenega učenja
Strojno učenje je najpogostejša oblika umetne inteligence. Zaradi tega pristopa lahko kamera pametnega telefona kljub majhni luknji objektiva, skozi katero pride do tipala bore malo svetlobe, posname odlične fotografije. Podobni algoritmi pa so za zdaj najbolj pogosti tudi v poslovnih orodjih. Potrebujejo čas, da se učijo, pa tudi ogromno podatkov. Podatki so njihovi viri, več jih imajo, boljši postajajo, hkrati pa so sposobni v njih videti vzorce, ki jih mi nismo. Tipičen primer je tok podatkov strojev samodejne proizvodnje linije. Marsikaj skrivajo, vendar jih je preveč in prehitro »prihajajo«, da bi jih lahko operater za zaslonom popolnoma dojel. Algoritem pa brez večjih težav opazi, da na primer stroj ne deluje, kot bi moral, ter svetuje operaterju njegov preventivni pregled.
Algoritmi strojnega učenja imajo omejitve. Učijo se na »starih« podatkih in tudi če jih je dovolj, obstajajo zagate, ki jih ni mogoče rešiti le s poznavanjem preteklosti. Prej ali slej pa ne glede na količino podatkov pridejo do ravni, ko jih ni mogoče več izboljševati. Algoritmi poglobljenega učenja predstavljajo korak naprej. Niso zamenjava za prve, temveč pridejo prav v primerih, ki jim ti niso kos. V finančnem svetu na primer odkrivanje prevar. Sposobni so namreč sočasne analize več dejavnikov, dober primer pa so samovozeča vozila. Pomagajo jim pravilno razumeti okolico na podlagi podatkov, ki jih posredujejo tipala. Kot so na primer razdalje do predmetov okoli vozila, smeri in hitrosti, s katero se nekateri gibljejo, vključno z napovedjo, kje bodo čez nekaj sekund, da se vozilo na primer zna odločiti, kdaj zamenjati vozni pas. Tako kot algoritmi strojnega učenja se učijo na podatkih iz prejšnjih voženj, da razumejo podatke v realnem času, vendar znajo tudi »razmišljati«. So tudi manj omejeni, do kod jih je mogoče izboljševati, zato so modeli poglobljenega učenja bolj podrobno in prilagodljivi, posledično pa v svojem delu tudi bolj neodvisni.
Kje smo in kam nas bo vodil razvoj?
Kljub nekaterim pomislekom umetna inteligenca ni mišljena kot zamenjava za človeško inteligenco in iznajdljivost, temveč jo na splošno vidijo kot orodje podpore pri odločanju. Naj se ne bi smela odločati namesto ljudi, kar pa zna biti zaradi narave ljudi dvorezni meč. Možno je namreč, da bodo nekateri sprejeli vsak nasvet poslovnega orodja preprosto zato, da bodo lahko odgovornost zvalili nanj. Zaenkrat pa še nismo tam, kajti ne glede kaj govorijo ponudniki, je umetna inteligenca še daleč od zanesljivega svetovalca. Ni sposobna izvajati nalog, ki zahtevajo kanček »zdrave« pameti. Zato pa je sposobna obdelovati in analizirati podatke mnogo hitreje, kot to počnejo naši možgani ter odločevalcu predstaviti možne odločitev ter njihove posledice.
Razvoj umetne inteligence poteka izredno hitro, zato je težko napovedati, kako jo bomo uporabljali oziroma kako bo spremenila človeško družbo. Da pa jo bo, dvoma ni. Večina strokovnjakov meni, da bodo računalniki kmalu lažje opravljali »razumske« naloge, zato bo postala umetna inteligenca koristna v življenju. Prišlo bo tudi do še enega preskoka v poslovnem in zasebnem življenju. Danes je interakcija z digitalnim svetom, s tem pa tudi z umetno inteligenco, večinoma omejena z dvodimenzionalnimi zasloni. Nekoč pa bo namesto njih »vmesnik« postala okolica, ki obdaja posameznika.
Brez komentarjev