ДИГИТАЛНИ ДОМОРОЦИ

КИНЕСКА „НОЈЕВА БАРКА”

Илустрација (andrej suslov/bigstock)

Уколико се досадашњи тренд односа човека и вештачке интелигенције настави, у року од неколико кратких година живећемо у свету чије функционисање умногоме контролишу машине на начин који огромна већина људи уопште не поима, све до тачке када ће машине вршити контролу над саобраћајем, медицином, телекомуникацијама, економијом, банкарством и многим другим битним сферама људског постојања, а највећи постотак човечанства неће имати представу због чега се нешто одиграва како се одиграва.

Проф. др Марко Спасеновић

Вероватно најзначајнији технолошки напредак који нас очекује у наредним годинама јесте имплементација протокола 5G (пета генерација) у телекомуникацијама. Да подсетимо, протокол 4G који сада користимо, ушао је у ширу употребу око 2013. године Тај протокол је омогућио приступ интернету преко мобилних телефона, VOIP телефонију (позиве ка фиксној и мобилној мрежи преко апликација као што су „Скајп” и „Вајбер”), мобилну телевизију у HD резолуцији, видео конференцијске позиве, 3D телевизију и остале погодности на које смо већ навикли. Следећа генерација комуникацијског протокола омогућиће скидање филмова са интернета у секунди и употребу мобилних телефона за виртуелну и „унапређену” стварност.

Сваки уређај повезан на интернет понашаће
се као део велике антен,е сачињене од неколико
оближњих уређаја, који синхронизовано раде
на усмеравању информација ка другим
деловима мреже, тј. антенама.

Међутим, протокол 5G обећава не само 200 пута бржи проток информација, већ и сасвим другачији начин функционисања. Наиме, антене за мобилну телефонију које имамо данас не подржавају проток информација који се очекује у наредним годинама. Протокол 5G, који ће се дефинисати 2019. године, користиће много већи број антена, при чему ће многе бити саставни део преносивих уређаја попут мобилних телефона, паметних сатова, телевизора и осталих уређаја повезаних на интернет. Сви ти уређаји заједно биће део тзв. „интернета ствари” (Internet of Things), невидљиве глобалне мреже која ће ускоро постати много гушћа него што је данас, што ће омогућити бржи проток информација. Сваки уређај који је повезан на интернет понашаће се као део велике антене сачињене од неколико оближњих уређаја, који синхронизовано раде на усмеравању информација ка другим деловима мреже, тј. антенама.

Интернет ствари (Википедија)

Долазак ове технологије обележава једно ново дигитално доба у којем „паметни” телефони, медицински апарати који се носе на телу, „паметни” системи за контролу услова у кућама, аутомобили, телевизори, фрижидери и остали уређаји формирају једно заједничко невидљиво тело које непрестано размењује информације. „Самсунг”, „Хуавеи” и остали далекоисточни технолошки гиганти уградиће 5G модеме у нове моделе својих телефона већ ове године, а занимљиво је да „Епл”, „Моторола” и остали амерички произвођачи телефона не успевају да у овоме ухвате корак са Корејцима и Кинезима.

Према писању популарно-технолошког гласила престижног америчког факултета МИТ, управо је страх од примата компаније „Хуавеи” у 5G технологији и вештачкој интелигенцији разлог заоштравања односа између САД и Кине у последње време. Кина, свакако, преузима штафету економског и технолошког првака ове године, што се већ могло видети по профитима технолошких компанија у претходној години. Панично понашање и непрорачунати потези САД на светској сцени могу се посматрати као грчевита борба империје која, упркос свему, није успела да ухвати корак с развојем технологије у претходној деценији и чији даљи раст богатства због тога постаје упитан. Иако Кина као нови глобални шампион скоро сигурно неће сејати ратове као што су то радиле САД, њен успон са собом доноси и успон вештачке интелигенције.

Вештачка интелигенција или, прецизније, њен најразвијенији метод – машинско учење завређује посебну пажњу у осврту на технологије које ће у скоријој будућности вршити снажан утицај на живот човека. Машинско учење се ослања на велике количине података што се користе као улазни сигнал за алгоритам који онда треба нешто да „научи” ради предвиђања будућих догађаја. Примера ради, концепт аутономних возила (возила без људског возача), увелико у развоју, заснива се на алгоритмима који обрађују на хиљаде снимака саобраћаја и из њих уче, нпр. да треба да се закочи када наиђе пешак или када се појави црвено светло, и остала правила вожње.

Уколико вам банка данас обећа да ћете
после аплицирања добити кредит док
прочитате новине, знајте да проверу
ваше кредитне историје обавља машина.

Укратко, најсавременије машине данашњице узимају огромну количину података и из њих саме смишљају правила која касније примењују у појединачним ситуацијама. У случају аутономних возила, ова технологија још није достигла задовољавајућ ниво, што се показало кроз неколико судара у претходној години у којима је било и мртвих. Међутим, постоје гране привреде и сфере живота у којима се машинско учење и те како одомаћило.

Илустрација  (Пекселс)

Први пут сам се сусрео с машинским учењем пре отприлике десет година када сам живео у Амстердаму. Полазећи на посао, једног јутра позвао ме је службеник банке у којој сам имао рачун да ме пита да ли сам претходне ноћи потрошио 750 евра у интернет коцкарници. Пошто сам изјавио да то нисам био ја, он је рекао да им то и није личило на мене и да ће морати да ми пошаљу нову кредитну картицу, јер је стару очито неко злоупотребио. Лепо, помислих тада, неко прати моје трансакције и зна да се ја не упуштам у коцкање. Још лепше, вратиће ми паре које је неко потрошио са моје картице. Ни на памет ми тада није пало да све моје трансакције, али и трансакције свих клијената те највеће холандске банке, посматра робот који непрестано врши анализу понашања и обавештава банкаре када примети нешто искаче из шаблона.

Претходни пример је показатељ степена развијености машинског учења примењеног у банкарству пре десетак година. Уколико вам банка данас обећа да ћете после аплицирања добити кредит док прочитате новине, знајте да проверу ваше кредитне историје обавља машина. У ствари, машина повлачи све податке које банка има о вама (стање на рачуну, историју трансакција, историју негативних биланса, старост, пол, брачно стање, општину рођења) и пореди их с резултатима статистичке обраде свих осталих клијената банке који су раније узимали кредите. На основу тога да ли су други клијенти са сличним вредностима животних параметара успешно вратили кредит или не, машина процењује ризик и одобрава или одбија ваш захтев. По речима Хермана Грефа, глобалног директора „Сбербанке”, око 80 одсто кредитних захтева сада се обрађује без икаквог утицаја људског бића, дакле потпуно аутономно роботи одлучују. Не само то, већ је сада употреба вештачке интелигенције у банкарству постала неопходна уколико банка жели да одржи корак с конкуренцијом у услугама које нуди.

По неким проценама, за претходне две
године човечанство је произвело
количину података већу од укупне
количине од постанка света.

Банкарство чини савршену платформу за употребу машинског учења, јер та грана привреде располаже огромним количинама података који су тачни и могу се користити за аутоматске статистичке обраде и предвиђање понашања. Међутим, убрзани развој дигиталних технологија и начин на који људи користе те технологије са собом су донели експанзију података до фантастичних размера. По неким проценама, за претходне две године човечанство је произвело количину података већу од укупне количине од постанка света. У ове процене није тешко поверовати уколико узмемо у обзир енормни број фотографија и видео записа који се свакодневно емитују кроз друштвене мреже. Та поплава података храни развој технологије машинског учења брзином која прети да изазове сасвим ново поимање стварности у року од само неколико година.

Користећи управо велику количину фото и видео материјала, 2018. године доказано је да машина може да на врло аутентичан начин замени један објекат другим у видео запису. „Посматрајући” на хиљаде фотографија лица и обриса тела, она може да научи да врло добро разазна и обележи људске контуре. То значи да је у стању да учита снимак на којем ја говорим нешто или правим одређени покрет, да тај снимак претвори у контуре, а да затим у те контуре поприлично уверљиво убаци слику неке друге особе тако да изгледа као да је та особа изговорила или направила покрете које сам заправо ја направио. Једном речју, ми од сада више не можемо веровати видео и аудио снимцима јер постоји могућност да су фабриковани иако изгледају и звуче као сасвим стварни. Компанија „Гугл” је прошле године објавила два аудио записа разговора машине и човека, у којима се чује како машина успешно води разговор с човеком и заказује термин код фризера.

Колико је човечанство задивљено вештачком интелигенцијом показује чињеница да је фирма „Снепчет” кроз истоимену апликацију за мобилне уређаје само на визуелним ефектима које је омогућило машинско учење у последњем кварталу 2017. зарадила 280 милиона долара. Овакве зараде су велики подстицај технолошким фирмама да улажу више у развој вештачке интелигенције, као што је „Хуавеи” до сада уложио више од 600 милиона.

Штавише, ускоро можемо очекивати
апликације за мобилне уређаје које
омогућују кориснику да сними себе
како нешто ради
, а онда сасвим уверљиво
уметне у тај снимак уместо себе неког
другог чију слику има у
уређају или ју је
скинуо с друштвене мреже.

Иако је програмирање машине на овај начин до скора било захтеван посао за компјутерске стручњаке, постоје фирме које израђују софтвер захваљујући коме је процес програмирања интуитиван, тако да се у блиској будућности може очекивати веома широка употреба машинског учења. Штавише, ускоро можемо очекивати апликације за мобилне уређаје које омогућују кориснику да сними себе како нешто ради, а онда сасвим уверљиво уметне у тај снимак уместо себе неког другог чију слику има у уређају или ју је скинуо с друштвене мреже.

Постоје чак и експерименти у дигиталној репродукцији лика и понашању упокојеног, тзв. „дигиталног васкрсења”, на основу великог броја записа који су направљени док је та особа била жива. Најновије достигнуће машинског учења приказано је у фебруару ове године на интернет страници која носи назив „Ова особа не постоји” (This person does not exist). Страница, наизглед, приказује фотографију човека, али је лице које посетилац види заправо лице човека који уопште не постоји, већ га је генерисала вештачка интелигенција. Када се страница освежи појави се друго, такође сасвим уверљиво „обично” људско лице.

Технолошко гласило америчког универзитета МИТ указује на шест забрињавајућих и опасних фактора развоја вештачке интелигенције (ВИ) у 2019. години:

1) Грешке које се поткрадају у примени алгоритама за одлучивање, које могу изазвати озбиљне последице попут већ поменутих судара аутономних возила.

2) Злоупотреба ВИ у политичке сврхе, тако што се роботи користе за формирање јавног мњења преко друштвених мрежа. Доказано је да је оваква злоупотреба употребљена на „Фејсбуку” и да је утицала на исход избора у САД 2016. године.

3) Употреба ВИ у војне сврхе за обучавање дронова и других убилачких машина.

4) Препознавање лица. Функција многима већ позната из контекста аутоматског откључавања мобилних уређаја и препознавања ликова на друштвеним мрежама, сада се имплементира у надзорним системима који ће аутоматски препознавати сваког човека. Од 2017. ова технологија се у Кини користи за аутоматско плаћање и врло је вероватно да ће једнога дана за било какав промет бити довољно или, чак ,неопходно да се ваше лице појави пред камером. Од 2018. године десет аеродрома у САД користе препознавање лица као вид потврде идентитета путника, а та технологија опробава се и на другим светским аеродромима. У овој години очекује се интеграција технологије препознавања лица у аутомобиле (препознавање власника) и вебкамере, што имплицира врло брзу пролиферацију међу широке масе. Такође, ове године сазрева и технологија препознавања емоција, а не само лика са слике.

5) Лажни видео снимци. Напредак ове технологије може се видети на примеру апликације „фејкап” (FakeApp), која служи искључиво производњи лажних видео снимака.

6) Непотпуни улазни подаци који резултирају у дискриминацији, као на пример доминантна употреба белих мушкараца у обуци ВИ, што даје искривљене резултате када је субјекат на који ВИ треба да се примени, рецимо, црна жена.

Скоро свака са листе 500 најбогатијих компанија у САД (Fortune 500) користи неку врсту аутоматизације при запошљавању, попут робота који воде разговоре за посао и алгоритама који претражују радне биографије и аутоматски избацују кандидате с недовољним бројем „кључних речи” у биографији. Међутим, све већи број компанија почиње да користи ВИ при запошљавању. Фирма „Дип сенс” специјализовала се за претрагу налога на друштвеним мрежама ради креирања типа личности кандидата, што се ради са знањем кандидата или без њега. Компанија „Хајрвју” нуди ВИ алгоритам за оцењивање видео снимака разговора за посао. Тај алгоритам пореди тон гласа, груписање речи и микрофацијалну гестикулацију с базом података људи који су се показали као „добри радници”. Још једном, као и у случају одобравања или одбијања банкарског кредита – роботи одлучују.

Центар за нову америчку безбедност (Center for New American Security) ове године је објавио извештај у којем су високи званичници Кине упитани на тему употребе ВИ у аутоматизацији ратних машина, особито беспилотних летелица. Ови званичници су изразили озбиљну забринутост да би аутономно одлучивање машина врло лако могло да доведе до ратних сукоба, то јест да се догоди да машине, у некој скоријој будућности, одлуче да нападну територију неке државе.

Хуавеи институт (thatsmags.com)

Посебно запањује брзина развоја ове гране технологије, која се релативно лако израђује и може се применити на готово сваку делатност, нарочито на оне што прикупљају велики број података. Баналан пример су програми који процењују штету са слике возила, претходно научени помоћу база фотографија оштећених возила из саобраћајне полиције. Вештачка интелигенција страховито брзо улази и у здравство. Технолошки гиганти, као што су „Епл”, „Гугл”, „Амазон” и „Тенсент”, сада сви имају огранке који се баве применом ВИ у здравству, што поспешују нови подаци које скупљају „паметни носиви уређаји” попут паметних сатова или апликација за телефоне бележећи виталне параметре.

Овакви алгоритми ускоро ће бити доступни
свим лекарима, што ће драстично смањити
потребу за специјалистима. Може се
очекивати да роботи постепено
преузму већи део посла лекара.

Класично здравство обилује информацијама о пацијентима, болестима и лечењу, што се све може искористити за предиктивно лечење. Такође, постоје алгоритми за ВИ који, поучени хиљадама примера снимака попут рендгена, изузетно добро успостављају дијагнозе када им се покаже нови снимак, и то на нивоу најбољег специјалисте. Овакви алгоритми ускоро ће бити доступни свим лекарима, што ће драстично смањити потребу за специјалистима. Може се очекивати да роботи постепено преузму већи део посла лекара.

Из поменутих примера може се закључити да машине све више доносе аутономне одлуке, док се не може рећи да већина људи прати и разуме развој вештачке интелигенције и нова својства компјутера. Штавише, човек може уживати у свим споменутим функцијама ВИ без сазнања да се ради о алгоритму који на неки начин „размишља”. А разлика је суштинска јер, да подсетимо, насупрот класичним компјутерским програмима који реагују на предвидив начин (ако корисник притисне „А” рачунар уради „Б”), алгоритми вештачке интелигенције из огромне количине задатих примера сами проналазе правила и примењују их на сваки следећи случај, што се донекле може упоредити с начином како човек учи.

Уколико се досадашњи тренд односа човека и вештачке интелигенције настави, у року од неколико кратких година живећемо у свету чије функционисање умногоме контролишу машине на начин који огромна већина људи уопште не поима, све до тачке када ће машине вршити контролу над саобраћајем, медицином, телекомуникацијама, економијом, банкарством и многим другим битним сферама људског постојања, а највећи постотак човечанства неће имати представу због чега се нешто одиграва како се одиграва.

Напослетку, закључио бих чињеницом да Институт за истраживање вештачке интелигенције кинеске компаније „Хуавеи”, која предњачи у практичној примени ВИ, носи веома симболичан назив „Нојева барка”. Ако нас роботи сортирају по профилу личности приликом запошљавања, после тога аутономно одвозе и довозе с посла, одређују терапију, препознају и на основу тога одобравају приступ некој згради или возилу, на основу расположења креирају амбијент када уђемо у кућу и разговарају са нама, сасвим је логично да им се потпуно препустимо и видимо у њима сигурну луку у нестабилном, непостојаном и све опаснијем окружењу овога света.

О аутору

Станко Стојиљковић

Оставите коментар