YUTECHME

Većina nas se sa veštačkom inteligencijom upoznala preko filmova i knjiga. Na osnovu njih svako je izgradio neku svoju fantaziju u kojoj, u zavisnosti od sklonosti, roboti služe ili upravljaju. Iako u poslednje vreme sve više slušamo o ovoj novoj inteligenciji, kada pogledamo oko sebe, budućnost u kojoj živimo baš i ne liči na onu projektovanu u filmu “Povratak u budućnost“. Pa gde je onda ta veštačka inteligencija?

Nije baš da je nema. Možda se još uvek nije materijalizovala spram naših očekivanja, ali je tu. Guglov pametan automobil i Teslin autopilot su dobri primeri koliko je daleko otišao razvoj veštačke inteligencije. Tu je čitav niz virtuelnih personalnih asistenata: Eplova Siri (Apple’s Siri), Gugl nau (Google now), Majkrosoftova Kortana (Microsoft’s Cortana), Amazonova Aleksa (Amazon’s Alexa). Zatim tu su servisi koji preporučuju filmove, muziku, pružaju podršku pri kupovini na Internetu, monitorišu bezbednost i mnogi drugi. Svi oni su bazirani na algoritmima veštačke inteligencije. Zapravo, kvalitet veštačke inteligencije se meri time koliko je primetna. Ukoliko vam se neprimetno uvuče pod kožu, znači da postoji.

Cilj veštačke inteligencije (kao oblasti nauke o računarima) je da u mašine utka elemente ljudske inteligencije. Ona ne želi pametan automobil koji će idealno pratiti znakove na putu, već autopilota koji će imati sve osobine prosečnog vozača: trubiti na žuto, tu i tamo prekoračiti brzinu, ponekad preteći zaustavnom trakom, itd. Kako ove bahatosti evoluiraju kroz vreme, nemoguće ih je predvideti, a još gore bi bilo fiksirati ih u algoritmu veštačke inteligencije. Neophodno je dati slobodu algoritmu i omogućiti mu neprestano učenje. On mora biti svestan postupaka drugih vozača, stanja na putu i prema njima, što bi rekao Mirko Alvirović, prilagoditi vožnju. Ali da li je baš tako? Da li nam je zaista potreban robot bahati vozač?

Sam termin “veštačka inteligencija” postoji više od pedeset godina. U međuvremenu se izučavala na institutima i čekala da se stvore uslovi za njen procvat, da se desi masovna produkcija informacija. I evo je, u okolnostima gde je 90% od ukupnih svetskih podataka generisano u poslednje dve godine i gde postoje računarski resursi koji mogu da unesu smisao u te podatke veštačka inteligencija doživljava renesansu. Međutim, to nije inteligencija o kojoj su sanjali njeni začetnici.

Zapravo, postoje dve vrste veštačke inteligencije. Prva je ona iz naučno-fantastičnih filmova. To su roboti koji izgledaju, ponašaju se i razmišljaju kao i mi. Oni voze automobile jer imaju tela kao i mi. Imaju i razlog zašto to rade. Ali postoji i druga vrsta robota. Ovi roboti ne liče na nas, ne razmišljaju i ne ponašaju se kao i mi, ali umeju da prevezu automobil sa jednog mesta na drugo. Oni koriste mape, satelite, senzore, različite algoritme, baze podataka i ko zna šta sve ne, da bi osigurali bezbedan prevoz sa jednog na drugo mesto.

Ljudi izučavaju i jednu i drugu vrstu veštačke inteligencije. Grubo govoreći, prvom se bavi nauka o računarima, a drugom inženjeri. Prva teži ka nebiološkoj implementaciji inteligencije, a druga rešava konkretan problem. Prva želi da razume šta je to inteligencija, drugu inteligencija možda i ne zanima. Prva je totalno bezuspešna, a druga je veštačka inteligencija budućnosti. Na nju se misli kada se priča o veštačkoj inteligenciji. Kako to da je inženjerski pristup mnogo uspešniji?

Inženjerski pristup izvlači najbolje iz relativno jednostavnog mehanizama efikasnom nadogradnjom elementa koji se na njega oslanjaju. Morate priznati da vam je mašina za pranje sudova bila jedna velika misterija dok je niste otvorili, a ono obična prskalica koja rotira. Međutim, sudovi oko nje su raspoređeni tako da ih i uz malo deterdženta najbolje opere. Muzička kutija je isto tako samo točak koji rotira, ali pravilno raspoređeni zarezi sa ovog točka okidaju različite tonove i dešava se čudo. Suština je u oba slučaja ista, to je rotacija, ali elementi koji se oslanjaju na mehanizam su potpuno drugačiji.

Isto tako, da bi algoritmi veštačke inteligencije (npr. neuralne mreže) radili neophodni su im podaci, mnogo podataka. Neophodni su im sateliti, geografske mape, podaci o vašim aktivnostima, šta volite, šta ne volite, kuda se krećete, koliko spavate, itd. Neophodna im je i računarska snaga koja će obraditi prikupljene podatke približno istim algoritmom. Shvatili ste, algoritam je ovde točak, a podaci su elementi koji se oslanjaju. Nažalost, svi ti kolektori podataka, senzori i socijalne mreže, svakodnevno menjaju način života i oblikuju svet oko nas. Više ne sedimo ispred računara, već smo ubačeni u jedan veliki računar koji predviđa svaki naš sledeći korak, a ako pogreši još bolje, algoritam koji koristi uči na greškama i popravlja predviđanja. To je cena veštačke inteligencije kakvu poznajemo.