Dirbtinį intelektą (artificial intelligence, AI), kalbant konkrečiau – mašininį mokymąsi (machine learning) ir gilųjį mokymąsi (deep learning), 2018-aisiais buvo galima sutikti visur. Žinoma, tikrai nepanašu, kad per artimiausius metus ši susižavėjimo dirbtiniu intelektu tendencija imtų silpnėti.
Suprantama, susižavėjimas galiausiai tikrai nuslops, mat dirbtinis intelektas taps dar viena įprasta ir nuolatine mūsų gyvenimo dalimi – visai kaip kadaise nutiko su tokiais atradimais kaip internetas, elektra ar, jei žvalgytumėmės dar toliau, ugnimi.
Tačiau bent jau artimiausius metus ir, ko gero, dar šiek ilgiau šioje srityje galima tikėtis stulbinamo proveržio, besitęsiančio susižavėjimo ir užsidegimo bei proceso hiperbolizavimo.
Taip yra todėl, kad pokyčių, kuriuos dirbtinis intelektas žada atnešti verslui ir visuomenei (ar kai kuriais atvejais jais gąsdina), lūkesčiai yra kur kas didesni nei kada nors buvo svajota per ankstesnes technologines revoliucijas.
Dirbtinis intelektas reiškia ateitį, kurioje mašinos ne tik atliks visą fizinį darbą, kaip nutiko ir pramonės revoliucijos atveju, bet taip pat ir protinį darbą – planavimą, strategavimą ir sprendimų priėmimą.
Kol kas niekas negali atsakyti į klausimą: ar tai mus atves į nuostabią utopiją, kurioje žmonės pagaliau išsilaisvins ir savo gyvenimą galės skirti prasmingesnėms paieškoms nei tos, kurioms dėl ekonominės būtinybės tenka aukoti savo laiką dabar, o galbūt viskas baigsis visuotiniu nedarbu ir didžiuliais neramumais?
2019-aisiais nė vieno iš šių rezultatų greičiausiai dar nesulauksime, tačiau dirbtinio intelekto tema bus intensyviai aptarinėjama. Pasak B. Marro, artimiausiu metu galima tikėtis štai tokių dalykų.
1. Dirbtinis intelektas taps vis svarbesne tarptautinių santykių dalimi. 2018-aisiais galingiausios pasaulio valstybės intensyviai tvėrė tvoras, kad apsaugotų savo nacionalinius interesus tiek prekybos, tiek gynybos srityje. Niekur kitur tai nebuvo taip akivaizdu kaip stebint santykius, besiklostančius tarp dviejų pasaulio dirbtinio intelekto supergalybių – Jungtinių Valstijų ir Kinijos.
Su dirbtinio intelekto kūrimu susijusių prekių ir paslaugų tarifų bei eksporto ribojimų, taikomų JAV valdžios, akivaizdoje Kinija paspartino pastangas tapti savarankiška tyrimų ir plėtros srityje.
Kinijos technologijų milžinė „Huawei“ pranešė apie planus vystyti savo dirbtinio intelekto mikroschemas ir tokiu būdu padėti sparčiai augančiai šalies dirbtinio intelekto industrijai – jai nebereiks kliautis vien JAV gamintojais, pavyzdžiui, „Intel“ ar „Nvidia“
O „Google“ tuo pat metu susilaukė daug kritikos dėl neslepiamo noro verslo klausimais bendradarbiauti su Kinijos technologijų kompanijomis, glaudžiai susijusiomis su šios šalies vyriausybe, ypač kai dėl darbuotojų spaudimo kompanija atsisakė susitarimų dirbti drauge su Jungtinių Valstijų valdžios institucijomis, mat baiminosi technologijų militarizavimo.
Kadangi nacionalistinė politika išgyvena atgimimą, tokioje situacijoje galima įžvelgti bent dviejų rūšių pavojus. Pirma, dirbtinio intelekto technologiją vis dažniau gali pasitelkti autoritariniai režimai, kad apribotų tam tikras laisves, pavyzdžiui, nuosavybės ar žodžio laisvę.
Antra, ši įtampa visame pasaulyje gali pakenkti akademinių institucijų ir verslo kompanijų bendradarbiavimo dvasiai. Ši atviro bendradarbiavimo sistema yra itin svarbi šiandien vykstančiam sparčiam dirbtinio intelekto technologijų vystymuisi ir diegimui, o apribojimų šalies dirbtinio intelekto vystymui atsiradimas tokį procesą greičiausiai sulėtintų. Kaip manoma, tai visų pirmiausia sulėtintų bendrų dirbtinio intelekto ir duomenų standartų vystymąsi, galintį gerokai padidinti dirbtinio intelekto naudingumą.
2. „Skaidraus dirbtinio intelekto“ link
Dirbtinio intelekto diegimui platesniuose sluoksniuose, ypač kai jis apima su žmonėmis susijusius duomenis, kliudo vadinamoji „juodosios dėžės problema“: iš esmės be nuodugnaus ir visapusiško išmanymo, ką iš tiesų daro dirbtinis intelektas, jo veikimas atrodo bauginamai paslaptingas ir nesuvokiamas.
Kad visiškai išnaudotų savo potencialą, dirbtinis intelektas privalo būti patikimas – turime žinoti, ką ir kodėl jis daro su mūsų duomenimis ir kaip priima sprendimus, kurie yra susiję su mūsų gyvenimui įtakos turinčiais klausimais. Tą dažnai sudėtinga perteikti, ypač turint omenyje, jog dirbtinio intelekto nauda daugiausia slypi jo gebėjime kurti tokius ryšius ir daryti išvadas, kurios gali neatrodyti savaime suprantamos ar netgi prieštarauti mūsų sveikam protui ar tam, ko įprastai vienu arba kitu atveju galėtume tikėtis.
Tačiau pasitikėjimo dirbtinio intelekto sistemomis kūrimas svarbus ne tik dėl to, kad būtų galima nuraminti visuomenę. Mokslas ir verslas taip pat gaus naudos iš atvirumo, kai neslepiami duomenų ar algoritmų ypatumai. Tyrimai parodė, kad kompanijos kartais netgi susilaiko nuo dirbtinio intelekto diegimo, nes baiminasi, kad ateityje gali susidurti su problemomis ir atsakomybe, jei dabartinė technologija vėliau bus apibrėžta kaip neteisinga ar neetiška.
Tikėtina, jog 2019 -aisiais susidursime su padidėjusiu priemonių, skirtų dirbtinio intelekto skaidrumui didinti, akcentavimu. Šiemet kompanija IBM atskleidė technologiją, pagerinančią jų dirbtinio intelekto technologijos „AI OpenScale“ atsekamumą. Jos idėja – realiu laiku pateikti įžvalgas ne tik apie tai, kokie sprendimai priimami, bet ir kaip jie priimami, sukuriant sąsajas tarp naudojamų duomenų, sprendimų vertinimo ir galimo informacijos tendencingumo ar šališkumo.
Bendrasis duomenų apsaugos reglamentas, 2018-asiais įsigaliojęs Europos Sąjungos šalyse, suteikia jų piliečiams tam tikra apsaugą nuo tik mašinų atliekamų sprendimų, kurie gali turėti „teisinį ar kitokio pobūdžio žymų poveikį“ jų gyvenimui. Panašu, kad jo svarba viešajame diskurse 2019-asiais tik augs ir toliau skatins verslą didinti skaidrumą.
3. Dirbtinis intelektas ir automatizacija vis giliau persmelks visas verslo sritis
2018-aisiais kompanijos ėmė labiau gilintis į tai, ką dirbtinis intelektas gali ir ko negali padaryti. Praėjusius kelerius metus praleidusios rinkdamos duomenis ir nustatydamos sritis, kuriose dirbtinis intelektas gali atnešti greitą atlygį (arba atvirkščiai – greitą nesėkmę), stambios verslo kompanijos yra pasirengusios judėti toliau ir imtis patikrintų veiksmų, nuo bandymų ar riboto taikymo pereiti prie visuotinio diegimo.
Finansinių paslaugų srityje mašininio mokymosi algoritmai reguliariai per sekundę išanalizuoja tūkstančių finansinių operacijų duomenis. Prekybos atstovai įgudo pasitelkę kvitus ir lojalumo programas pasičiupti duomenis ir pateikti juos apdoroti dirbtinio intelekto mašinoms, kad išsiaiškintų, kaip geriausiai pavyks kažką parduoti. Prognozių technologija naudojasi ir gamintojai.
2019-aisiais sulauksime vis didėjančio pasitikėjimo šia išmania prognozavimo technologija ir suvokimo, jog ji gali būti panaudojama masiškai visoms verslo operacijoms.
Dirbtinis intelektas taip pat išsiskirstys į atskiras pagalbos funkcijų šakas, pavyzdžiui, žmogiškuosius išteklius ar tiekimo grandinių optimizavimą: tiek logistikos, tiek darbuotojų samdymo ir atleidimo sričių sprendimams vis daugiau įtakos turės automatizacija.
Darbuotojų valdymo ir teisės srityse taip pat vis daugės dirbtinio intelekto sprendimų pritaikymo.
Kadangi šie įrankiai dažnai gali būti pritaikomi pagal organizacijos paskirtį, jie vis dažniau bus pateikiami kaip atskira paslauga – vadinasi, mažesni verslai taip pat turės galimybę susipažinti su dirbtiniu intelektu.
Be to, panašu, kad sulauksime atvejų, kai verslai naudoja savo duomenis naujų pajamų srautų generavimui, padažnėjimo. Didžiulės apimties finansinių operacijų ir klientų veiklos duomenų bazių kūrimas pačios industrijos viduje suteikia galimybę bet kuriam sumaniai su duomenimis besielgiančiam verslui imti save savotiškai „susigūglinti“ – perimti tam tikrus „Google“ veikimo principus. Tapti duomenų kaip paslaugos šaltiniu gali reikšti tikrą transformaciją, kaip tai nutiko „John Deere“ atveju – ši kompanija siūlo analizę, paremtą žemės ūkio duomenimis, padedančią ūkininkams efektyviau auginti javus.2019-aisiais vis daugiau kompanijų suvoks jų turimos informacijos vertę ir taikys šią strategiją.
4. Dirbtinis intelektas sukurs daugiau darbo vietų, nei jų atims.
Kaip jau minėta, neaišku, ar ilguoju laikotarpiu dirbtinio intelekto iškilimas nuves prie didelio žmonių nedarbo ir socialinės nesantaikos, ar gyvensime utopijoje, kurioje nereikės dirbti, o gal ateitis bus panaši į tarpinį šių abiejų prognozių variantą? Pastarasis spėjimas atrodo labiausiai tikėtinas.
Tačiau atrodo, kad bent šiais metais dėl to staigių problemų nekils. Tarptautinė rinkos tyrimų įmonė „Gartner“ prognozuoja, jog iki 2019-ųjų pabaigos dirbtinis intelektas sukurs daugiau darbo vietų, nei jų atims.
Nors dėl automatizacijos darbo neteks 1,8 milijono darbuotojų (labiausiai paveiktas bus gamybos sektorius), laukiama 2,3 milijono naujų darbo vietų. Kaip rodo „Gartner“ tyrimas, daugiausia naujų darbo vietų rasis švietimo, sveikatos apsaugos srityje ir viešajame sektoriuje.
Tikėtinas šio skirtumo variklis yra susikoncentravimas į tokio papildyto dirbtinio intelekto kūrimą, kuris galėtų būti diegiamas protinio darbo atvejais. Sandėlio darbuotojai ar kasininkai dažnai masiškai pakeičiami automatizuotomis technologijomis. Tačiau gydytojų ar teisininkų atveju dirbtinio intelekto paslaugų tiekėjai vienu balsu stengiasi savo technologiją pateikti kaip paslaugą, kuri gali padėti dirbti žmonėms, pavyzdžiui, atlikti rutininius darbus, tačiau galutinis sprendimo žodis priklauso žmogui.
Tai reiškia, kad šios veiklos sritys sulaukia naudos: jose auga techninio pobūdžio darbo vietų skaičius, mat prireikia tiek diegiančių technologijas, tiek su jomis supažindinančių specialistų, o esminį darbą atliekantys profesionalai taip pat išlaiko savo darbo vietas.
Finansinių paslaugų atveju perspektyvos kiek niūresnės. Kai kurie skaičiavimai rodo, kad per artimiausius penkerius metus darbo jėgos dydis šiame sektoriuje susitrauks 30 procentų. Galime spėti, kad tokia prognozė virs realybe jau metams artėjant į pabaigą, mat vis daugiau administracinių funkcijų perima mašinos.
5. Dirbtinio intelekto asistentai taps išties naudingi
Dirbtinis intelektas yra tvirtai įleidęs šaknis į mūsų kasdienybę – juk paprastai net nepagalvojame apie dirbtinio intelekto darbą, kai kažko ieškome „Google“, apsipirkinėjame „Amazon“ ar žiūrime „Netflix“.
Tačiau kiek stipresnį dirbtinio intelekto dvelksmą pajuntame besinaudodami asistentais, pavyzdžiui, „Siri“, „Alexa“ ar „Google Assistant“ – jie padeda nepaklysti mus šiuolaikiniame pasaulyje supančių duomenų gausybėje.
2019-aisiais daugiau nei bet kada žmonių naudosis dirbtinio intelekto asistentais, kad susidėliotų savo kalendorių, suplanuotų kelionę ar tiesiog užsisakytų picą. Asistentų paslaugos taps vis naudingesnės, mat jiems pavyks vis sėkmingiau analizuoti mūsų elgesį ir perprasti mūsų įpročius.
Vartotojų duomenys programų kūrėjams leidžia tiksliai suvokti, kurios funkcijos yra vertingos, o kurios yra naudojamos nepakankamai. Dėl šios priežasties funkcijos, kurios mus labiausiai masina naudotis dirbtiniu intelektu, tarkime, taksi išsikvietimas ar maisto užsisakymas, tampa vis prieinamesnės ir jomis vis paprasčiau naudotis.
Šiandien pokalbiai su „Alexa“ ar „Google Assistant“ gali atrodyti labai nenatūralūs. Tačiau spartus šios srities išmanymo tobulėjimas reiškia, kad iki 2019-ųjų pabaigos pokalbiai su mūsų gyvenimą lengvinančiomis mašinomis taps vis natūralesni.
