Da bi postao profesionalni nogometaš, čovjek bi trebao vježbati u prosjeku 10.000 sati. I ne radi se samo o radu nogama, i neuroni u mozgu uče kako se igra nogomet. Računala nemaju mozak, ali uče lakše i brže od čovjeka. Strojnim učenjem računalo treniramo podacima i tom prilikom stvaraju se slične mreže kao u ljudskom mozgu. Stroj već u nekoliko minuta nauči kompleksne radnje poput izbjegavanja prepreka, i to je tehnologija koja se danas uvelike testira za razvoj autonomnih vozila bez čovjeka kao vozača. Ali, strojno učenje nije čarolija, nego 85 posto – matematika – otkriva nam Mark Raben, tehnološki direktor SAP-a za srednju i istočnu Europu i stručnjak za tehnološke inovacije. Raben je gostovao na konferenciji Digital Takeover u Zagrebu i za jedan od fascinantnih primjera korištenja umjetne inteligencije naveo je praćenje reakcije životinja za otkrivanje ilegalne sječe stabala!
Može li takva tehnologija biti iskorištena i za slučaj ranog upozorenja na požar u šumi. Životinje reagiraju i na vatru?
– Dobar primjer. To je i jedan od ciljeva mojih predavanja – da ljudima približim što je u osnovi strojno učenje. Jednostavno je za razumjeti, ali kompleksno za kreirati. Drugi cilj mi je inspirirati druge konkretnim primjerima kako bi se dosjetili primjera gdje umjetna inteligencija i automatizacija mogu pomoći. Sviđa mi se ideja takve primjene tehnologije da se otkriju požari u šumi. Mi ne radimo na tome, ali radimo projekt Water Watch – razvijamo sustav za upozorenje na bolesti usjeva. Koristimo satelitske informacije i sa sveučilištem razvili smo model koji može prepoznati razlike na biljki i predvidjeti bolest i prije nego se razvije. Posebno je učinkovito na predviđanju plijesni. Farmer može preko aplikacije dobiti obavijest da je u sljedećim tjednima njegov usjev u opasnosti od plijesni. Također imamo povezane podatke o vremenskoj prognozi pa farmer bolje zna planirati kada je optimalan trenutak za špricanje. Ova se tehnologija već koristi u Kini i dijelovima Afrike.
Kako strojno učenje može pomoći u komunikaciji s korisnicima?
– Sa studentima u Švicarskoj smo na jednom Hackathonu razvili primjenu strojnog učenja u procjeni štete unutar chata. U mom primjeru radili smo s procjenom štete od odrona kamenja na automobil. Koristili smo SAP-ovu digitalnu platformu kako bismo istrenirali automatski chat s primjerima i lepezom pratećih odgovora da bi se na kraju od potencijalnih korisnika dobilo dovoljno konkretnih informacija da sustav može sam zaključiti o kojoj se kategoriji štete radi. Imamo različitih chatbotova, pogotovo u poslovnom okruženju, recimo SAP-ov CoPilot digitalni pomoćnik može vam izvući projekcije prihoda za ovaj mjesec. Fokusiramo se na chatbotove koji su povezani s poslovnim podacima. Možemo asistirati korisnicima u traženju željenog posla. Prikupljene životopise možemo spojiti sa svim traženim natječajima i strojno učenje će spojiti idealne kombinacije poslodavca i potencijalnog budućeg zaposlenika. Koristimo takvu tehnologiju u svim odjelima kompanija, ne samo u ljudskim resursima, u prodaji, financijama...
Korisnicima ne smeta što chataju s robotom?
– Glasovni su odgovori zahtjevniji od chatbotova, u chatu je to puno prihvatljivije. Chat je samo prenositelj poruka, a odgovore dobijete odmah.
Koliko smo blizu da sustavi umjetne inteligencije počnu samostalno donositi i odluke o boljoj profitabilnosti kompanije?
– To se već događa. Ima puno algoritama koji odlučuju. Uvijek se postavlja pitanja gdje uključiti čovjeka za provjeru odluke. Naši klijenti mogu odrediti korake do koje puštaju da sustav ide automatski. Ako stroj zaključi da je preko 90 posto siguran da ova isplata pripada na to mjesto, onda možete odobriti algoritmu da u tom slučaju automatski provede transakciju. Ali, ako si ispod 90 posto sigurnosti, onda želim da se proces pauzira i da netko pregleda situaciju. Od svih tih vraćenih primjera računalo uči i može svaki sljedeći put još bolje procijeniti i potrebno je manje čovjekov nadzora. Po nekim specifičnim zadacima stroj je puno točniji od čovjeka.
U automatskom vozilu ni 90 posto nije dovoljno za osjećaj sigurnosti?
– Svakako, ovdje sam 90 rekao samo kao primjer procesa. U automatskom vozilu ne želite ništa ispod 100 posto. Ali, koliko je ljudi umorno ili pijano za volanom vozila? Je li čovjek uvijek na 100 posto spremnosti? Dakako, trebamo nove regulative i koncepte da radimo s automatskim sustavima. Cijelo nam je društvo građeno od koncepata. Čovjek će se prilagoditi novim tehnologijama.
Prilagođavaju li se ljudi dovoljno brzo da hvataju korak s novim tehnologijama.
– Dat ću filozofski odgovor. Svi uvijek razlikujemo čovjeka od tehnologije. Ili kažemo na jednoj je strani čovjek, na drugoj priroda. Ali, razmislite pa čovjek je isto dio prirode. Mi smo vrsta koja je stvorila tehnologiju. U svakoj evoluciji neke probleme riješiš, a neke nove dobiješ. Možeš se vratiti 5000 godina u prošlost, možeš se vratiti 10.000 godina unatrag kad smo izumili poljoprivredu, i još dalje, kad smo naučili kontrolirati vatru. Mehanizmi su i dalje isti, sada samo sve ide brže. Jedna od primjena korištenja vatre jest kuhanje hrane to nam je omogućilo raznovrsniju prehranu, a to nam je počelo drugačije razvijati mozak. Jedina je razlika što ne kažemo za kuhanje da je tehnologija, a jest. Kada nešto uklopimo u svakodnevni život, to više ne ističemo posebno kao tehnologiju, nego dio života. U trenutku kada prestanemo govoriti i o chatbotovima i umjetnoj tehnologiji jer ćemo već biti toliko naviknuti na njih, tada ćemo ih prestati i obilježavati tehnologijom.
Ali, malo je kompliciranije uspoređivati umjetnu inteligenciju s vatrom. Vatra 500 godina poslije nije preuzela kontrolu nad čovjekom, što neki smatraju da bi se moglo dogoditi s umjetnom inteligencijom u budućnosti.
– U pravu ste, to je istina. Kako ćemo se prilagoditi na nove tehnologije, to nitko ne zna. Ja sam uvjeren da razvoj neće biti ravna linija, uvijek bude malo bolje pa malo usporavanja. Bit će i uspona i padova, i nesreća koje će utjecati na naše živote. Ali, također ne možemo nazad, jednom kada izmislimo nove stvari one su tu.
Što kažete na izazov automatizacije?
– Uvijek je izazov nove tehnologije uključiti u postojeće sustave. Naravno da trebamo mijenjati modele. Svima nam je normalno da ljudski rad poskupljuje, a robotski sve jeftiniji. I svima je to normalno. Ali, to smo tako postavili samo u teoriji. Sve stvari koje sada uzimamo za gotovo prije nisu postojale, prije nekoliko tisuća godina nije bilo poreza na dohodak. Nitko ne može predvidjeti kako će se stvari razviti, ali kao pojedinac ne vidim automatizaciju kao prijetnju, nego kao priliku. Tehnologija nam je donijela lagodniji život i to mi daje optimizam.
