Umetna inteligenca (ni) za telebane

Umetna inteligenca (AI) v zadnjih letih napreduje z norim tempom. Če je bila še v začetku tega desetletja grdi raček hi-tech industrije, danes po svetu nastajajo tisoči startupov s tega področja, velike družbe in venture kapital pa vanj zlivajo desetine milijard.

Lani je Googlova družba DeepMind zablestela v medijih, ko je njihov algoritem AlphaGo premagal najboljšega igralca goja na svetu, Korejca Leeja Sedola. Dogodek je presenetil strokovnjake, saj se je za go, ki zaradi praktično neskončnega števila možnih pozicij velja za bolj intuitivno igro, pričakovalo, da stroj še kakšno desetletje ne bo kos prvaku. AlphaGo je “preštudiral” milijone potez iz stotisočev partij vrhunskih igralcev goja, potreniral še sam s sabo in s pomočjo strojne opreme zmogljivega superračunalnika premagal prvaka z rezultatom 4:1, čeprav je Sedol pred dvobojem verjel, da bo z računalnikom opravil z levo roko.

No, letos je AlphaGo tim zadeve znova postavil na glavo, še eno dimenzijo naprej. Nova verzija, AphaGo Zero, je premagala verzijo, ki je dobila dvoboj s Sedolom, z rezultatom 100:0. Pri tem sta pomembni dve informaciji. Prvič, nova verzija je tekla na preprostem serverju z Googlovimi namenskimi čipi (TPU), ki sicer ni v prodaji, a bi imel dostopno ceno reda velikosti sto tisoč evrov, če bi bil. In drugič, nova verzija ni dobila nikakršnega ekspertnega inputa v obliki strategij in taktik, dobrih in slabih potez in otvoritev, ali odigranih partij. Dobila je samo pravila igre in učni algoritem, ki je v procesu igranja s samim seboj iskal čedalje boljše poteze in strategije.

To je samo en primer obrata, ki je zaznamoval AI v zadnjih letih. Učni algoritem AlphaGo temelji na globokih nevronskih mrežah (deep learning, neural networks, NN). NN so softverska simulacija procesa učenja nevronov in sinaps v možganih. Koncept NN je na področju AI znan že desetletja, a dolgo ni dajal omembe vrednih rezultatov rezultatov pri soočenju z realnimi podatki in realnimi problemi. Bil je preprosto računsko prezahteven za strojno opremo, ki je bila na voljo. Zato so ga v stroki označevali kot “šibko metodo”. Za razliko od “močnih” metod, ki so temeljile na formalizaciji in operacionalizaciji ekspertnega znanja, hevristikah, ki so oponašale razmišljanje najboljših strokovnjakov s posameznega področja, vnaprej določenih verjetnostnih računih in parametrih modelov, kompleksni hierarhiji modulov in funkcij, tisočih “if-then” razcepov itd. “Vertikalni ekspertizi”, kot se temu reče v žargonu.

 

 

Do preboja je prišlo leta 2012, ko je na NN temelječ algoritem AlexNet na referenčnem tekmovanju v prepoznavanju fotografij deklasiral konkurenco s 15% deležem napačnih odgovorov, v primerjavi s 25% napak najbližjega konkurenta (op.: delež napak zmagovalnega algoritma v letošnjem tekmovanju je bil že pod 5%, kar je bolje od človeških ocenjevalcev). Z uporabo masivnega paralelnega procesiranja na grafičnih procesorjih (GPU) so NN končno postale konkurenčna metoda na področju AI.

NN so po tej novici kot gozdni požar zajele ves spekter AI. Google je na področju prepoznavanja govora in strojnega prevajanja dobesedno zmetal v koš vse dotedanje dosežke, “vertikalno ekspertizo”, v katero je v desetih letih vložil stotisoče programerskih ur, in se ga lotil z NN modeli. Tako kot se otrok uči jezika, ne da bi mu kdo razložil slovnična pravila. Rezultati so se izjemno popravili, kar lahko potrdi vsakdo, ki je uporabljal Google Translate pred petimi leti ali danes. Meteorologi so dali na stranski tir modele, v katere je bilo vloženega ogromno znanja iz fizike atmosfere in oceanov in statističnih destilatov neštetih vremenskih opazovanj in spustili nevronske mreže, da se “prosto pasejo” po ogromnih količinah podatkov, s katerimi razpolagajo. Natančnost napovedi se je v večini primerov znatno izboljšala. Še več, meteorologi so s pomočjo analize parametrov enačb, ki so jih odkrile nevronske mreže, spoznali nove zakonitosti vremenskih pojavov.

Od dosežkov AI v zadnjem času omenim samo še tale lanski podvig IBMovega Watsona, ki je pacientki diagnosticiral redko obliko levkemije, ki so jo specialisti spregledali. Nič posebnega, boste rekli. Dokler ne pridete do podatka, da je Watson več milijonov strani onkološke literature in kartotek predelal v pičlih desetih minutah! A smo se za to boril?

Razvoj AI je prešel v eksponencialno fazo. Tako dinamičen je tudi zato, ker večina razvoja zaenkrat še poteka v okolju odprte kode in odprtega znanja, algoritmi in modeli pa se prosto delijo med zainteresiranimi raziskovalci. Tehnološki velikani si z odprtostjo prizadevajo, da bi njihovo okolje postalo de-facto standard industrije. Zaenkrat je v prednosti Google s svojim projektom TensorFlow, kar ni presenetljivo, saj ima Google dostop do največ podatkov in procesorskih zmogljivosti. Zgolj v podružnici DeepMind ima Google za področje AI zaposlenih več kot 300 doktorjev znanosti. Vendar tudi Amazon, Microsoft, Baidu, Facebook, Apple, Alibaba, IBM, Nvidia in drugi ne želijo zaostati. Več kot deset startupov in uveljavljenih podjetij napoveduje nove namenske AI čipe, ki bodo v par letih zmogljivost procesiranja NN modelov glede na vloženo energijo, čas in denar povečali še za desetkrat do stokrat v primerjavi z današnjimi vrhunskimi GPU. Nihče ne ve, kam vse to pelje, vsi pa maksimalno hitijo, ker jim je jasno, da biti prvi lahko pomeni neulovljivo konkurenčno prednost in da je nevarno zaostati.

 

 

AI bo zagotovo dodobra spremenila IT. Počasi bo izrinila druge metode na vseh področjih, kjer se informatika sooča s kompleksnimi podatki in kompleksnimi problemi, na primer programiranje robotov, avtonomna vožnja, videonadzor, analiza vedenja uporabnikov socialnih omrežij in spletnih trgovin, klicni centri, medicinska diagnostika, kreditne ocene, zavarovalniške oz. aktuarske ocene tveganj, pravne analize in poizvedbe itd. Procesorska moč, poznavanje učnih algoritmov in morje podatkov bodo zmagali, izgubile bodo množice računalničarjev in programerjev s klasičnimi programerskimi znanji in še večje množice nižjega uradniškega in storitvenega kadra.

Kaj pa eksponencialni razvoj AI pomeni za prihodnost človeštva, družbe, kot jo poznamo? Večina gurujev in filozofov tega področja ima AI za zgolj novo tehnološko disrupcijo, novo ključno tehnologijo, ki bo sicer preobrazila svet kot parni stroj, elektrika, tranzistor, osebni računalnik ali internet, a ostala orodje pod kontrolo človeštva.

Nekatera znana imena, kot so npr. Elon Musk, Stephen Hawkings in Nick Bostrom, po drugi strani glasno opozarjajo, da je AI epohalen dogodek, tako rekoč ontološka prelomnica, ki s katero nobena od prejšnjih tehnoloških revolucij ni primerljiva. Najnevarnejša stvar, ki se je zgodila človeštvu v njegovi zgodovini. Zgled tega, pred čemer svarijo, je lahko spet AplhaGo. V zgolj dveh letih je prišel od ravni, ko se je lahko približno kosal z najboljšimi igralci, do ravni, ko mu noben človeški nasprotnik ne more niti blizu. Poleg tega lahko AI tisto, česar se nauči v urah ali dnevih ali tednih iteracij optimizacije modela, naslednji trenutek nauči naslednji računalnik. Ali naslednjih deset ali sto ali milijon računalnikov. Za razliko od ljudi, ki se mučimo skozi leta šolanja, da bi se naučili delček tega. Ko bo AI nekoč dosegla človeški nivo splošne inteligence, ga bo zelo hitro tudi neizmerno presegla. Nastala bo superinteligenca, ki je ne bomo znali niti dobro razumeti niti predvideti. Jo bomo znali usmeriti, da bodo njeni cilji skladni z nekimi splošnimi humanističnimi načeli?  Ali bo zlorabljena s strani nedobronamernih akterjev ali pa se bo osamosvojila in sama od sebe iz nam trenutno nerazumljivih razlogov začela s človeštvom tekmovati? Skynet, Matrix itd.

Sam nisem na strani alarmistov. Na svetu je že danes veliko superinteligentnih ljudi, ki nimajo posebnega vpliva na druge. Enako bo z AI. Kjer bo koristna, jo bomo (mogoče) znali uporabiti, sicer pa bo nekje čepela in si mislila svoje. Ljudje smo že tako narejeni, da težko priznamo, da je kdo pametnejši od nas, težko upoštevamo nasvet ali drugemu prepustimo pomembne odločitve. Najboljše orožje proti prevladi AI je spoštovanje demokracije. Slovenski volivci, ki vedno znova volijo nove obraze z istimi starimi topoumnimi idejami, so najboljše zagotovilo, da nam umetna inteligenca ne more zavladati. Še naravna ne pride zraven.

 

23.11.2017