Dirbtinis intelektas (DI) kaip savarankiška disciplina susiformavo 1956 m., o jos pradininkai buvo įsitikinę, kad jau po 20 metų mašinos gebės atlikti bet kurį žmogaus darbą. Kultiniame mokslinės fantastikos filme „Terminatorius“ dirbtinio intelekto valdomas kiborgas į Žemę iš ateities pasiunčiamas taip pat jau netrukus – 2029 m. Pasak Vilniaus Gedimino technikos universiteto (VGTU) Elektroninių sistemų katedros vedėjo profesoriaus Daliaus Navakausko, toks scenarijus vargiai įmanomas. Mokslininkas abejoja ir dėl grėsmės žmonėms prarasti darbus – naujos technologijos kurs naujų specialistų poreikį, o žmogaus mašinos nepakeis tol, kol neišmoks ne tik protauti, bet ir imituoti žmogiškąją intuiciją.
Kaip protauja mašinos
„Dirbtinį intelektą (DI) galime apibrėžti kaip algoritmais imituojamą žmogaus sugebėjimą mąstyti – apdoroti ir apibendrinti stebimus duomenis, struktūrizuoti juos, priimti sprendimą, formuoti naujas žinias“, – apibrėžimą pateikia VGTU profesorius Dalius Navakauskas.
Pasak jo, dažniausiai DI yra įgyvendinamas kaip duomenų klasterizavimo, klasifikavimo ar kodavimo algoritmas dirbtinių neuronų tinklo pagrindu. Labai svarbią DI dalį sudaro žinių inžinerija, nes mašinos gali išmokti veikti ir reaguoti kaip žmonės tik tuomet, kai jos turi pakankamai informacijos apie jas supančią aplinką. Dar visai neseniai kompiuteriai bendravo su aplinka tik per klaviatūrą ir pelę, o dabar vis dažniau priima signalus žmonių jusles primenančiais būdais. Jutikliais kompiuterizuotos sistemos sugeba fiksuoti ir kaupti įvairius duomenis – nuo aplinkos temperatūros iki deguonies lygio stebimojo paciento kraujyje.
Toks platus fiksuojamų duomenų diapazonas leidžia pritaikyti DI begalei uždavinių spręsti, iš kurių populiariausi – kalbos atpažinimas, strateginiai žaidimai, autonominiai automobiliai, išmaniųjų telekomunikacijų tinklai ir pagalbinės klinikinės diagnozės sistemos. Paskaičiuota, jog jau 2020 m. pasaulio keliais riedės apie 10 milijonų autonominių automobilių. Kita sritis, kuri mokslininko nuomone sėkmingai išnaudos DI galimybes jau artimiausiu metu, yra medicina. Naujausiais duomenimis apie 86 proc. sveikatos apsaugos paslaugų rinkos dalyvių išsivysčiusiose šalyse naudoja dirbtinio intelekto technologiją. Duomenims apie ligų istorijas surinkti, išsaugoti, performatuoti ir vykdyti paiešką juose jau dabar pasitelkiami robotai. Šiems taip pat patikima atlikti didelė dalis rutininių užduočių: analizuoti testų rezultatus, rentgeno nuotraukas ir kompiuterines tomogramas. „Robotai atlieka tokius darbus greičiau ir tiksliau už žmones. Tikimasi, jog ateityje dirbtinis intelektas smarkiai palengvins ir kardiologų bei radiologų darbą, išlaisvindamas juos nuo valandų valandas trunkančių peržiūrų ir patikėdamas žmogaus priežiūrai tik pačius sudėtingiausius atvejus“, – prognozuoja VGTU mokslininkas.
Galimybės ir ribotumai
Visgi prof. D. Navakausko teigimu, nepaisant skambių pareiškimų apie „tuoj-tuoj“ pasirodysiančius DI sprendimus, artimiausiu metu tikėtis technologinių revoliucijų kažin ar verta. „Bet kuris didele sprendimo atsakomybe pasižymintis produktas turi būti kruopščiai projektuojamas, gaminamas ir testuojamas, o tai reikalauja itin didelių darbo ir laiko sąnaudų, teisinio reglamentavimo peržiūros ir keitimo, naujo žmonių supratimo ir požiūrio į technines priemones. To negalima pakeisti per keletą metų“, – pažymi universiteto atstovas.
Be to, DI sprendimai, nors ir besivystantys milžinišku greičiu, kol kas negali atlikti itin didelės atsakomybės, kūrybingumo, lankstumo ir interpretacijų reikalaujančių darbų. „Deja, kol kas tas pats neuronų tinklas negali identifikuoti plaučių vėžio, atpažinti žmogaus kalbos ir sugeneruoti melodijos. Bent kol kas dirbtinis intelektas yra nekūrybingas, vienkryptis ir vienos užduoties intelektas. Todėl artimiausiu metu galima tikėtis plataus DI panaudojimo rutininėse užduotyse, kurios nors ir labai svarbios, bet dažniausiai galutiniam vartotojui nematomos dėl jų integracijos į aukštesnio lygio užduotis“, – pasakoja mokslininkas.
DI technologijų plėtra susiduria ir su daugiau iššūkių. DI sprendimai reikalauja milžiniškų skaičiavimo resursų, todėl būtent infrastruktūros trūkumas gali būti viena iš kliūčių panaudoti DI sprendimus. Kitas iššūkis – sukaupti ir apdoroti didelės apimties duomenis. Pavyzdžiui, apmokyti sistemą identifikuoti plaučių ligą, prireiks šimtų tūkstančių ar net milijonų plaučių vaizdų, kuriuose būtų pažymėtos ligos pažeistos plaučių sritys ir diagnozė, paciento amžius, rizikos faktoriai, ligos dinamika, kita papildoma informacija. Visoms šioms užduotims atlikti reikia ir DI specialistų, kurių trūkumas jaučiamas jau dabar.
Ar realūs fantastinių filmų scenarijai?
Pasak VGTU profesoriaus, baimė, kad naujos technologijos atims iš žmonių darbo vietas, yra tokia pat neišvengiama, kaip ir inovacijos. „Inovatyvūs sprendimai keičia žaidimo taisykles, todėl nenuostabu, kad kai kam tai sukelia nesaugumo ir nerimo jausmą. Taip, galbūt DI sprendimai sumažins rutininio darbo poreikį, tačiau mažėjančią vieno profilio specialistų paklausą keis kitų specialistų, gebančių kurti, taikyti ir aptarnauti DI sprendimus, poreikis“, – pastebi prof. D. Navakauskas.
Mokslininkas su šypsena vertina ir fantastinių filmų siužetus, pagal kuriuos robotai ir dirbtinis intelektas pavergia žmones. „Filmai kartais juk kuriami tam, kad sukrėstų mus bei priverstų susimąstyti apie tikrąsias vertybes. Vardan ko gyvename? Kas nutiktų, jei žmonija nebeturėtų laivės rinktis? Kol žmoniją jaudina tokie filmai, manykime, kad kiborgams mes tikrai nevergausime,“ – optimistiškai nusiteikęs VGTU atstovas.
Pasak jo, technologinė žmonijos patirtis rodo, jog joks žmonijos išradimas, pavyzdžiui, ratas, garo variklis ar atominė energetika, nesugriovė socialinės-ekonominės žmonijos struktūros, o tiesiog ją keitė, kartais iš esmės. „Šie pokyčiai padarė žmogaus gyvenimą patogesnį, lengvesnį, sudarė galimybes išradybinei, kūrybinei ar meninei veiklai. O tai vėl paskatino naujų idėjų atsiradimą, taikymą ir tolimesnę pažangą“, – vertinti DI kaip galimybę, o ne grėsmę kviečia prof. D. Navakauskas.
Ką sugeba darželinukas, bet negali DI
Ką atsakytų DI, jei jo paprašytume apibūdinti žmogų? Į šį provokuojantį klausimą VGTU Elektroninių sistemų katedros docentas dr. Darius Miniotas atsako retoriškai: „Ar dirbtinis intelektas gali atsakyti į klausimą, į kurį atsakymo pačiam žmogui dar niekad nepavyko surasti? Todėl ar turėtume labai nustebti, kad žavioji humanoidė Sophia, gavusi tokį klausimą, kol kas geba tik mandagiai išsisukti, koketiškai pakreipdama galvą ir mirksėdama, o po iškalbingos pauzės lyg prasikaltusi pasiaiškindama, jog tokiems egzistenciniams dalykams ji tiesiog dar nėra parengta. Galime kiek paguosti save tuo, kad žmogus vis dar tebėra padėties šeimininkas“.
Mokslininkas primena 1966 m. vieno iš DI krikštatėvių profesorius Marvin Minsky iš Masačusetso technologijos instituto (JAV) atliktą bandymą. Profesorius paprašė vieno iš savo studentų prijungti prie kompiuterio kamerą ir nurodyti pačiam kompiuteriui apibūdinti, ką mato priešais save. Dirbtinio intelekto ateitis atrodė svaiginančiai šviesi ir tokia artima tol, kol nepaaiškėjo viena ne itin maloni aplinkybė. Atsakyti į pirminį klausimą „ką matai?“ mašinai buvo viena iš lengvesnių užduočių. Tikrosios problemos prasidėjo mėginant išgauti priimtiną mašinos reakciją į prašymą: „ką įdomaus matai tame vaizde?“ Toks klausimas paprastai nekelia nuostabos net darželinukui, šis visada ras ką atsakyti, nes žmogui tai intuityvu. Pasak dr. D. Minioto, likimo ironija negailestinga – šiuolaikinei mašinai klausimas tebėra toks pat neįveikiamas, koks jis buvo prof. Minsky projekto laikais. „Dirbtinis intelektas vis dar turi sunkumų interpretuodamas tokias abstrakčias formuluotes kaip „kažką įdomaus“, „kažką naudingo“, „maždaug šitaip“ ir pan. Taigi esminis iššūkis mokslininkams, be kita ko, išlieka žmogiškąją intuiciją imituojančio kibernetinio mechanizmo sukūrimas ir įgyvendinimas“, – teigia mokslininkas.
Lietuva neatsilieka
Dirbtinio intelekto moksliniais tyrimais ir eksperimentine plėtra VGTU Elektronikos fakultete užsiimama jau daugiau nei 25 metus. Universitetas buvo pirmasis Lietuvoje pasiūlęs informatikos inžinerijos krypties studijas – 2002 m. pradėta Informacinių sistemų inžinerijos bakalauro studijų programa. Jai 2017 m. suteiktas „Investor Spotlight“ kokybės ženklas. Tai – užsienio investuotojų pripažinimas, kad ši studijų programa atitinka tarptautinio verslo poreikius bei tinkamai ugdo reikiamas kompetencijas. Programos studentai, vėliau galintys tęsti studijas Informacinių elektroninių sistemų magistrantūroje, mokomi kurti ir įgyvendinti DI algoritmus, taikyti DI problemų analizei, spręsti inžinerines problemas pastelkiant mašininio suvokimo modeliavimą.
Pasak prof. D. Navakausko, DI iššūkiai pareikalaus didelių pastangų, gilių srities žinių ir inžinerinio darbo, o tai neišvengiamai turės įtakos ir pačiai inžinerijai. „Tradicinė inžinerija – itin brangus, daug laiko ir pastangų, kūrybiškumo, patirties, įžvalgų reikalaujantis procesas. Kiekvienas inžinerinis sprendinys reikalauja didelės apimties projektavimo, gamybos, testavimo, adaptavimo ir modifikavimo darbų. Sėkmingas DI taikymas leis inžinieriui išsilaisvinti nuo rutininio darbo ir sutelkti jėgas kūrybinei pusei. Tuomet galėsime kalbėti apie dirbtiniu intelektų grįstą inžineriją“, – ateities inžinerijos be DI neįsivaizduoja mokslininkas.
Galerija
