Umjetni “instinkti” nadmašuju ljudske opterećene prošlošću

Za razliku od prirodne, biološke inteligencije, koja odlikuje barem neke oblike života na Zemlji, umjetna inteligencija je svojstvo strojeva koje su stvorili ljudi.

Ona nastoji simulirati ulogu ljudskog mozga u integriranju informacija priskrbljenih osjetilima, pamćenju, učenju i stjecanju iskustva, te rješavanju problema.

Broj susreta s nekim problemom kojem ljudska osoba biva izložena u čitavom radnom vijeku obično se mjeri u tisućama. No, umjetna inteligencija može u nekoliko tjedana upiti sve zabilježene informacije o stotinama milijuna primjera rješavanja tog istog problema u cijelom svijetu, sustavno obratiti pažnju na svaki detalj, te zatim razviti algoritme za rješavanje problema i testirati njihovu vrijednost putem milijuna simulacija. Pritom koristi pristupe koji se nazivaju strojno učenje, neuronske mreže ili duboko učenje.

Najnapredniji oblici umjetne inteligencije više ne trebaju ni prethodne primjere rješavanja nekog problema kako bi učili i razvijali algoritme. U okviru zadanog konteksta i pravila, oni su u stanju sustavno istražiti baš svaku teorijski dopuštenu mogućnost i zatim sami procijeniti koja su rješenja najbolja. Tako umjetna inteligencija može otkriti nove pristupe problemu kojih se ljudi, zbog svog oslanjanja na prošlost i tradiciju, uopće nisu sjetili.

Prve dokaze o nadmoći umjetne inteligencije nad ljudskom pružile su kompjuterske verzije igrača šaha, pokera i drevne igre Go. Svaka od te tri igre ima svoj kontekst i pravila. Pokazalo se da učenjem iz milijuna odigranih partija, i pamteći i uzimajući u obzir baš svaki detalj, računalo može razviti vlastite algoritme, tj. umjetne “instinkte”, koji znatno nadmašuju one ljudske. Problem je što ljudski mozak tada više nije u stanju razumjeti kako i zašto ti algoritmi točno funkcioniraju. Može im samo slijepo vjerovati, prihvaćajući da su utemeljeni na znatno većoj količini informacija i analiza no što ih je ljudskom mozgu moguće razraditi u istom vremenu.

Zahvaljujući spomenutom napretku, treba očekivati nastavak testiranja samovozećih automobila, kamiona, vlakova, ali i dronova. U ovom području vlada golema konkurencija i stvaraju se neočekivana partnerstva između kompanija koje uvode umjetnu inteligenciju putem integracije satelitske navigacije i podataka iz vozila (npr. Argo, Cruise automation ili Mobileye), zatim onih koje naplaćuju prijevoz (npr. Uber, Lyft), razvijaju primarno električne automobile (npr. Tesla Motors) i velikih proizvođača automobila (npr. Ford, Volvo, Daimler i Toyota).

U svijetu financija, metode umjetne inteligencije dovode do optimizacije planiranja i digitalnih transakcija, a pronalaze primjenu i u investiranju na tržištima kapitala. Primjera radi, početkom 21. stoljeća u sjedištu banke Goldman Sachs u New Yorku radilo je 600 iznimno dobro plaćenih trgovaca dionicama, a danas su ostala samo dvojica, ali je uposleno 200 kompjutorskih inženjera.

U robotici, metode umjetne inteligencije nastojat će robotima dati vid, ravnotežu, moć prosuđivanja situacije, kretanje i navigaciju. U prevođenju raznih svjetskih jezika, Google Translate je nedavno prešao s prevođenja svake pojedine riječi, temeljem sinonima predloženih u rječniku, na prevođenje naprednijim metodama umjetne inteligencije. Pritom se oslanjao na izuzetno brojne sugestije samih korisnika o najtočnijem prijevodu. Time je razvio neku vrstu univerzalnog jezika, koju sada koristi poput algoritma, a koji je znatno poboljšao kvalitetu i čitljivost prijevoda.
U medicini, zanimljiva je primjena umjetne inteligencije u dijagnostici.

Primjer je fotografiranje sumnjivih kožnih promjena vlastitim mobitelom, nakon čega aplikacija, koja je izvježbana na više od 130.000 slika kožnih promjena, postavlja točnu dijagnozu s preciznošću jednakom ili većom od iskusnog dermatologa.
Upravo je prepoznavanje slika i mapiranje treniranjem tzv. neuronskih mreža jedno od najzanimljivijih područja primjene umjetne inteligencije.

Nedavno su se znanstvenici sa sveučilišta Stanford u SAD-u sjetili primijeniti umjetnu inteligenciju u analizi slika svemira kako bi istraživali iskrivljenja u prostor-vremenu uslijed učinaka gravitacije. Umjetna inteligencija uspješno ih je otkrivala 10 milijuna puta brže od najboljih svjetskih astrofizičara.

Taj nam napredak budi nadu da čak ni čitav vidljivi svemir, u svojoj nezamislivoj veličini, nije više nedostupan sistematskoj analizi svoje strukture, i to iz dnevnog boravka, na mobilnom telefonu, s ovog malog planeta, i uz pomoć umjetne inteligencije. To je jedna sasvim nova granica koju smo dosegli kao čovječanstvo. Uživajmo svi zajedno u njoj barem na trenutak, dok se opet ne pomakne.

Pogledajte video: Poznati vidovnjak predviđa što nas čeka u 2018.

Poznati vidovnjak predviđa: Što nas čeka u 2018.