DIGITALNI DOMOROCI

KINESKA „NOJEVA BARKA”

Ilustracija (andrej suslov/bigstock)

Ukoliko se dosadašnji trend odnosa čoveka i veštačke inteligencije nastavi, u roku od nekoliko kratkih godina živećemo u svetu čije funkcionisanje umnogome kontrolišu mašine na način koji ogromna većina ljudi uopšte ne poima, sve do tačke kada će mašine vršiti kontrolu nad saobraćajem, medicinom, telekomunikacijama, ekonomijom, bankarstvom i mnogim drugim bitnim sferama ljudskog postojanja, a najveći postotak čovečanstva neće imati predstavu zbog čega se nešto odigrava kako se odigrava.

Prof. dr Marko Spasenović

Verovatno najznačajniji tehnološki napredak koji nas očekuje u narednim godinama jeste implementacija protokola 5G (peta generacija) u telekomunikacijama. Da podsetimo, protokol 4G koji sada koristimo, ušao je u širu upotrebu oko 2013. godine Taj protokol je omogućio pristup internetu preko mobilnih telefona, VOIP telefoniju (pozive ka fiksnoj i mobilnoj mreži preko aplikacija kao što su „Skajp” i „Vajber”), mobilnu televiziju u HD rezoluciji, video konferencijske pozive, 3D televiziju i ostale pogodnosti na koje smo već navikli. Sledeća generacija komunikacijskog protokola omogućiće skidanje filmova sa interneta u sekundi i upotrebu mobilnih telefona za virtuelnu i „unapređenu” stvarnost.

Svaki uređaj povezan na internet ponašaće
se kao deo velike anten,e sačinjene od nekoliko
obližnjih uređaja, koji sinhronizovano rade
na usmeravanju informacija ka drugim
delovima mreže, tj. antenama.

Međutim, protokol 5G obećava ne samo 200 puta brži protok informacija, već i sasvim drugačiji način funkcionisanja. Naime, antene za mobilnu telefoniju koje imamo danas ne podržavaju protok informacija koji se očekuje u narednim godinama. Protokol 5G, koji će se definisati 2019. godine, koristiće mnogo veći broj antena, pri čemu će mnoge biti sastavni deo prenosivih uređaja poput mobilnih telefona, pametnih satova, televizora i ostalih uređaja povezanih na internet. Svi ti uređaji zajedno biće deo tzv. „interneta stvari” (Internet of Things), nevidljive globalne mreže koja će uskoro postati mnogo gušća nego što je danas, što će omogućiti brži protok informacija. Svaki uređaj koji je povezan na internet ponašaće se kao deo velike antene sačinjene od nekoliko obližnjih uređaja, koji sinhronizovano rade na usmeravanju informacija ka drugim delovima mreže, tj. antenama.

Internet stvari (Vikipedija)

Dolazak ove tehnologije obeležava jedno novo digitalno doba u kojem „pametni” telefoni, medicinski aparati koji se nose na telu, „pametni” sistemi za kontrolu uslova u kućama, automobili, televizori, frižideri i ostali uređaji formiraju jedno zajedničko nevidljivo telo koje neprestano razmenjuje informacije. „Samsung”, „Huavei” i ostali dalekoistočni tehnološki giganti ugradiće 5G modeme u nove modele svojih telefona već ove godine, a zanimljivo je da „Epl”, „Motorola” i ostali američki proizvođači telefona ne uspevaju da u ovome uhvate korak sa Korejcima i Kinezima.

Prema pisanju popularno-tehnološkog glasila prestižnog američkog fakulteta MIT, upravo je strah od primata kompanije „Huavei” u 5G tehnologiji i veštačkoj inteligenciji razlog zaoštravanja odnosa između SAD i Kine u poslednje vreme. Kina, svakako, preuzima štafetu ekonomskog i tehnološkog prvaka ove godine, što se već moglo videti po profitima tehnoloških kompanija u prethodnoj godini. Panično ponašanje i neproračunati potezi SAD na svetskoj sceni mogu se posmatrati kao grčevita borba imperije koja, uprkos svemu, nije uspela da uhvati korak s razvojem tehnologije u prethodnoj deceniji i čiji dalji rast bogatstva zbog toga postaje upitan. Iako Kina kao novi globalni šampion skoro sigurno neće sejati ratove kao što su to radile SAD, njen uspon sa sobom donosi i uspon veštačke inteligencije.

Veštačka inteligencija ili, preciznije, njen najrazvijeniji metod – mašinsko učenje zavređuje posebnu pažnju u osvrtu na tehnologije koje će u skorijoj budućnosti vršiti snažan uticaj na život čoveka. Mašinsko učenje se oslanja na velike količine podataka što se koriste kao ulazni signal za algoritam koji onda treba nešto da „nauči” radi predviđanja budućih događaja. Primera radi, koncept autonomnih vozila (vozila bez ljudskog vozača), uveliko u razvoju, zasniva se na algoritmima koji obrađuju na hiljade snimaka saobraćaja i iz njih uče, npr. da treba da se zakoči kada naiđe pešak ili kada se pojavi crveno svetlo, i ostala pravila vožnje.

Ukoliko vam banka danas obeća da ćete
posle apliciranja dobiti kredit dok
pročitate novine, znajte da proveru
vaše kreditne istorije obavlja mašina.

Ukratko, najsavremenije mašine današnjice uzimaju ogromnu količinu podataka i iz njih same smišljaju pravila koja kasnije primenjuju u pojedinačnim situacijama. U slučaju autonomnih vozila, ova tehnologija još nije dostigla zadovoljavajuć nivo, što se pokazalo kroz nekoliko sudara u prethodnoj godini u kojima je bilo i mrtvih. Međutim, postoje grane privrede i sfere života u kojima se mašinsko učenje i te kako odomaćilo.

Ilustracija  (Peksels)

Prvi put sam se susreo s mašinskim učenjem pre otprilike deset godina kada sam živeo u Amsterdamu. Polazeći na posao, jednog jutra pozvao me je službenik banke u kojoj sam imao račun da me pita da li sam prethodne noći potrošio 750 evra u internet kockarnici. Pošto sam izjavio da to nisam bio ja, on je rekao da im to i nije ličilo na mene i da će morati da mi pošalju novu kreditnu karticu, jer je staru očito neko zloupotrebio. Lepo, pomislih tada, neko prati moje transakcije i zna da se ja ne upuštam u kockanje. Još lepše, vratiće mi pare koje je neko potrošio sa moje kartice. Ni na pamet mi tada nije palo da sve moje transakcije, ali i transakcije svih klijenata te najveće holandske banke, posmatra robot koji neprestano vrši analizu ponašanja i obaveštava bankare kada primeti nešto iskače iz šablona.

Prethodni primer je pokazatelj stepena razvijenosti mašinskog učenja primenjenog u bankarstvu pre desetak godina. Ukoliko vam banka danas obeća da ćete posle apliciranja dobiti kredit dok pročitate novine, znajte da proveru vaše kreditne istorije obavlja mašina. U stvari, mašina povlači sve podatke koje banka ima o vama (stanje na računu, istoriju transakcija, istoriju negativnih bilansa, starost, pol, bračno stanje, opštinu rođenja) i poredi ih s rezultatima statističke obrade svih ostalih klijenata banke koji su ranije uzimali kredite. Na osnovu toga da li su drugi klijenti sa sličnim vrednostima životnih parametara uspešno vratili kredit ili ne, mašina procenjuje rizik i odobrava ili odbija vaš zahtev. Po rečima Hermana Grefa, globalnog direktora „Sberbanke”, oko 80 odsto kreditnih zahteva sada se obrađuje bez ikakvog uticaja ljudskog bića, dakle potpuno autonomno roboti odlučuju. Ne samo to, već je sada upotreba veštačke inteligencije u bankarstvu postala neophodna ukoliko banka želi da održi korak s konkurencijom u uslugama koje nudi.

Po nekim procenama, za prethodne dve
godine čovečanstvo je proizvelo
količinu podataka veću od ukupne
količine od postanka sveta.

Bankarstvo čini savršenu platformu za upotrebu mašinskog učenja, jer ta grana privrede raspolaže ogromnim količinama podataka koji su tačni i mogu se koristiti za automatske statističke obrade i predviđanje ponašanja. Međutim, ubrzani razvoj digitalnih tehnologija i način na koji ljudi koriste te tehnologije sa sobom su doneli ekspanziju podataka do fantastičnih razmera. Po nekim procenama, za prethodne dve godine čovečanstvo je proizvelo količinu podataka veću od ukupne količine od postanka sveta. U ove procene nije teško poverovati ukoliko uzmemo u obzir enormni broj fotografija i video zapisa koji se svakodnevno emituju kroz društvene mreže. Ta poplava podataka hrani razvoj tehnologije mašinskog učenja brzinom koja preti da izazove sasvim novo poimanje stvarnosti u roku od samo nekoliko godina.

Koristeći upravo veliku količinu foto i video materijala, 2018. godine dokazano je da mašina može da na vrlo autentičan način zameni jedan objekat drugim u video zapisu. „Posmatrajući” na hiljade fotografija lica i obrisa tela, ona može da nauči da vrlo dobro razazna i obeleži ljudske konture. To znači da je u stanju da učita snimak na kojem ja govorim nešto ili pravim određeni pokret, da taj snimak pretvori u konture, a da zatim u te konture poprilično uverljivo ubaci sliku neke druge osobe tako da izgleda kao da je ta osoba izgovorila ili napravila pokrete koje sam zapravo ja napravio. Jednom rečju, mi od sada više ne možemo verovati video i audio snimcima jer postoji mogućnost da su fabrikovani iako izgledaju i zvuče kao sasvim stvarni. Kompanija „Gugl” je prošle godine objavila dva audio zapisa razgovora mašine i čoveka, u kojima se čuje kako mašina uspešno vodi razgovor s čovekom i zakazuje termin kod frizera.

Koliko je čovečanstvo zadivljeno veštačkom inteligencijom pokazuje činjenica da je firma „Snepčet” kroz istoimenu aplikaciju za mobilne uređaje samo na vizuelnim efektima koje je omogućilo mašinsko učenje u poslednjem kvartalu 2017. zaradila 280 miliona dolara. Ovakve zarade su veliki podsticaj tehnološkim firmama da ulažu više u razvoj veštačke inteligencije, kao što je „Huavei” do sada uložio više od 600 miliona.

Štaviše, uskoro možemo očekivati
aplikacije za mobilne uređaje koje
omogućuju korisniku da snimi sebe
kako nešto radi
, a onda sasvim uverljivo
umetne u taj snimak umesto sebe nekog
drugog čiju sliku ima u
uređaju ili ju je
skinuo s društvene mreže.

Iako je programiranje mašine na ovaj način do skora bilo zahtevan posao za kompjuterske stručnjake, postoje firme koje izrađuju softver zahvaljujući kome je proces programiranja intuitivan, tako da se u bliskoj budućnosti može očekivati veoma široka upotreba mašinskog učenja. Štaviše, uskoro možemo očekivati aplikacije za mobilne uređaje koje omogućuju korisniku da snimi sebe kako nešto radi, a onda sasvim uverljivo umetne u taj snimak umesto sebe nekog drugog čiju sliku ima u uređaju ili ju je skinuo s društvene mreže.

Postoje čak i eksperimenti u digitalnoj reprodukciji lika i ponašanju upokojenog, tzv. „digitalnog vaskrsenja”, na osnovu velikog broja zapisa koji su napravljeni dok je ta osoba bila živa. Najnovije dostignuće mašinskog učenja prikazano je u februaru ove godine na internet stranici koja nosi naziv „Ova osoba ne postoji” (This person does not exist). Stranica, naizgled, prikazuje fotografiju čoveka, ali je lice koje posetilac vidi zapravo lice čoveka koji uopšte ne postoji, već ga je generisala veštačka inteligencija. Kada se stranica osveži pojavi se drugo, takođe sasvim uverljivo „obično” ljudsko lice.

Tehnološko glasilo američkog univerziteta MIT ukazuje na šest zabrinjavajućih i opasnih faktora razvoja veštačke inteligencije (VI) u 2019. godini:

1) Greške koje se potkradaju u primeni algoritama za odlučivanje, koje mogu izazvati ozbiljne posledice poput već pomenutih sudara autonomnih vozila.

2) Zloupotreba VI u političke svrhe, tako što se roboti koriste za formiranje javnog mnjenja preko društvenih mreža. Dokazano je da je ovakva zloupotreba upotrebljena na „Fejsbuku” i da je uticala na ishod izbora u SAD 2016. godine.

3) Upotreba VI u vojne svrhe za obučavanje dronova i drugih ubilačkih mašina.

4) Prepoznavanje lica. Funkcija mnogima već poznata iz konteksta automatskog otključavanja mobilnih uređaja i prepoznavanja likova na društvenim mrežama, sada se implementira u nadzornim sistemima koji će automatski prepoznavati svakog čoveka. Od 2017. ova tehnologija se u Kini koristi za automatsko plaćanje i vrlo je verovatno da će jednoga dana za bilo kakav promet biti dovoljno ili, čak ,neophodno da se vaše lice pojavi pred kamerom. Od 2018. godine deset aerodroma u SAD koriste prepoznavanje lica kao vid potvrde identiteta putnika, a ta tehnologija oprobava se i na drugim svetskim aerodromima. U ovoj godini očekuje se integracija tehnologije prepoznavanja lica u automobile (prepoznavanje vlasnika) i vebkamere, što implicira vrlo brzu proliferaciju među široke mase. Takođe, ove godine sazreva i tehnologija prepoznavanja emocija, a ne samo lika sa slike.

5) Lažni video snimci. Napredak ove tehnologije može se videti na primeru aplikacije „fejkap” (FakeApp), koja služi isključivo proizvodnji lažnih video snimaka.

6) Nepotpuni ulazni podaci koji rezultiraju u diskriminaciji, kao na primer dominantna upotreba belih muškaraca u obuci VI, što daje iskrivljene rezultate kada je subjekat na koji VI treba da se primeni, recimo, crna žena.

Skoro svaka sa liste 500 najbogatijih kompanija u SAD (Fortune 500) koristi neku vrstu automatizacije pri zapošljavanju, poput robota koji vode razgovore za posao i algoritama koji pretražuju radne biografije i automatski izbacuju kandidate s nedovoljnim brojem „ključnih reči” u biografiji. Međutim, sve veći broj kompanija počinje da koristi VI pri zapošljavanju. Firma „Dip sens” specijalizovala se za pretragu naloga na društvenim mrežama radi kreiranja tipa ličnosti kandidata, što se radi sa znanjem kandidata ili bez njega. Kompanija „Hajrvju” nudi VI algoritam za ocenjivanje video snimaka razgovora za posao. Taj algoritam poredi ton glasa, grupisanje reči i mikrofacijalnu gestikulaciju s bazom podataka ljudi koji su se pokazali kao „dobri radnici”. Još jednom, kao i u slučaju odobravanja ili odbijanja bankarskog kredita – roboti odlučuju.

Centar za novu američku bezbednost (Center for New American Security) ove godine je objavio izveštaj u kojem su visoki zvaničnici Kine upitani na temu upotrebe VI u automatizaciji ratnih mašina, osobito bespilotnih letelica. Ovi zvaničnici su izrazili ozbiljnu zabrinutost da bi autonomno odlučivanje mašina vrlo lako moglo da dovede do ratnih sukoba, to jest da se dogodi da mašine, u nekoj skorijoj budućnosti, odluče da napadnu teritoriju neke države.

Huavei institut (thatsmags.com)

Posebno zapanjuje brzina razvoja ove grane tehnologije, koja se relativno lako izrađuje i može se primeniti na gotovo svaku delatnost, naročito na one što prikupljaju veliki broj podataka. Banalan primer su programi koji procenjuju štetu sa slike vozila, prethodno naučeni pomoću baza fotografija oštećenih vozila iz saobraćajne policije. Veštačka inteligencija strahovito brzo ulazi i u zdravstvo. Tehnološki giganti, kao što su „Epl”, „Gugl”, „Amazon” i „Tensent”, sada svi imaju ogranke koji se bave primenom VI u zdravstvu, što pospešuju novi podaci koje skupljaju „pametni nosivi uređaji” poput pametnih satova ili aplikacija za telefone beležeći vitalne parametre.

Ovakvi algoritmi uskoro će biti dostupni
svim lekarima, što će drastično smanjiti
potrebu za specijalistima. Može se
očekivati da roboti postepeno
preuzmu veći deo posla lekara.

Klasično zdravstvo obiluje informacijama o pacijentima, bolestima i lečenju, što se sve može iskoristiti za prediktivno lečenje. Takođe, postoje algoritmi za VI koji, poučeni hiljadama primera snimaka poput rendgena, izuzetno dobro uspostavljaju dijagnoze kada im se pokaže novi snimak, i to na nivou najboljeg specijaliste. Ovakvi algoritmi uskoro će biti dostupni svim lekarima, što će drastično smanjiti potrebu za specijalistima. Može se očekivati da roboti postepeno preuzmu veći deo posla lekara.

Iz pomenutih primera može se zaključiti da mašine sve više donose autonomne odluke, dok se ne može reći da većina ljudi prati i razume razvoj veštačke inteligencije i nova svojstva kompjutera. Štaviše, čovek može uživati u svim spomenutim funkcijama VI bez saznanja da se radi o algoritmu koji na neki način „razmišlja”. A razlika je suštinska jer, da podsetimo, nasuprot klasičnim kompjuterskim programima koji reaguju na predvidiv način (ako korisnik pritisne „A” računar uradi „B”), algoritmi veštačke inteligencije iz ogromne količine zadatih primera sami pronalaze pravila i primenjuju ih na svaki sledeći slučaj, što se donekle može uporediti s načinom kako čovek uči.

Ukoliko se dosadašnji trend odnosa čoveka i veštačke inteligencije nastavi, u roku od nekoliko kratkih godina živećemo u svetu čije funkcionisanje umnogome kontrolišu mašine na način koji ogromna većina ljudi uopšte ne poima, sve do tačke kada će mašine vršiti kontrolu nad saobraćajem, medicinom, telekomunikacijama, ekonomijom, bankarstvom i mnogim drugim bitnim sferama ljudskog postojanja, a najveći postotak čovečanstva neće imati predstavu zbog čega se nešto odigrava kako se odigrava.

Naposletku, zaključio bih činjenicom da Institut za istraživanje veštačke inteligencije kineske kompanije „Huavei”, koja prednjači u praktičnoj primeni VI, nosi veoma simboličan naziv „Nojeva barka”. Ako nas roboti sortiraju po profilu ličnosti prilikom zapošljavanja, posle toga autonomno odvoze i dovoze s posla, određuju terapiju, prepoznaju i na osnovu toga odobravaju pristup nekoj zgradi ili vozilu, na osnovu raspoloženja kreiraju ambijent kada uđemo u kuću i razgovaraju sa nama, sasvim je logično da im se potpuno prepustimo i vidimo u njima sigurnu luku u nestabilnom, nepostojanom i sve opasnijem okruženju ovoga sveta.

O autoru

Stanko Stojiljković

Ostavite komentar