Velika piramida u Gizi bila je najviša građevina na svijet više od 3800 godina. Završena je prije više od 4500 godina, ali znanstvenici se još uvijek muče u otkrivanju kako je izgrađena. No, kako bi danas izgledala gradnja takve piramide? Građevinarstvo je u međuvremeno jako napredovalo pa imamo niz čudesnih zgrada diljem svijeta pa i mostove od 55 kilometara preko i ispod mora. Može li nam umjetna inteligencija pomoći da buduća svjetska građevinska čuda radimo još učinkovitije i grandioznije?
Taj primjer piramida iskoristio je Michael Paier, direktor IBM-a za južnu i istočnu Europu kako bi istaknuo da su ključne točke sljedećeg iskoraka bliska suradnja biznisa i društva, u čemu jake tehnološke kompanije poput IBM-a imaju veliku priliku utjecati na usavršavanje vještina.
Koliko bi nam danas trebalo za Veliku piramidu?
- Za Veliku piramidu trebalo je gotovo 5.000 ljudi i 20 godina, a danas zapravo ne bi bila tako velika razlika. I dalje trebate i čovjeka i strojeve. Imamo sasvim drugačije tehnologije danas i nova znanja, daleko smo došli od kotača, ali i dalje bi morale tisuće ljudi raditi na takvom projektu i potrajalo bi možda 5 godina. Treba nam bolje spajanje učenja vještina i tržišta rada. Zato surađujemo s lokalnim sveučilištima, treniramo profesore i pripremamo studente za poslove budućnosti - poručuje Paier, koji je istaknuo u podatak da će 70 milijuna radnika morati promijeniti svoje radno mjesto do 2030. godine, dobrim dijelom i zbog automatizacije radnih procesa.
- U eri umjetne inteligencije jedan element ostaje isti, a to je suradnja čovjeka i stroja. Pa već preko 5.000 godina surađujemo sa strojevima, još od izuma kotača. Sustavi umjetne inteligencije osnažuju ljudske sposobnosti i transformiraju poslovanje - sumirao je Paier, na IBM-ovoj regionalnoj konferenciji Think u Bledu.
Glavna tema konferencije bila je korištenje umjetne inteligencije u zdravstvu, kibernetičkoj sigurnosti i poslovanju.
Najzanimljivije predavanje, a potom i demo prezentaciju održao je Izraelac Etay Maor, IBM-ov kibernetički stručnjak i izvršni savjetnik za sigurnost. Njegova premisa je da sigurnosne službe moraju razmišljati kao cyber kriminalci jer je to jedini način da bolje predvide ne samo napada, nego i metode.
'Moramo razmišljati kao cyber kriminalci'
Karijeru je počeo tako što je hakirao sustav svoje škole i - promijenio svoje ocjene.
- Kažnjen sam, ali sam imao sreću što to nisam učinio na papirnatom dnevniku, nego na računalu. Da sam to učinio na papiru imao bih policijski dosje. Za kaznu sam morao druge učenike učiti o računalima pa sam ih naravno naučio kako i oni mogu hakirati školski sustav - poentirao je Maor, koji se i danas doima kao da jedva čeka da istraži ranjivosti wireless mreža u okolini u kojoj se nađe.
- Razmišljao sam o hakiranju iz perspektive kriminalaca, zanimalo me kako razmišljaju. Danas govorimo o umjetnoj inteligenciji, ali tu tehnologiju mogu koristiti i kriminalci. Želim vas odvesti u um kriminalaca jer biti kriminalac je zabavno i profitabilno, samo nemojte nikome reći da sam vam ja to rekao.
Maorova premisa je da najslabija karika u svakom sustavu nije tehnologija niti tehnička oprema, nego ljudi i načini rada.
- Jako je lako prikupiti razne informacije s interneta. Znate što vam treba da postanete haker? Samo volja i nešto vremena - poentirao je Izraelac.
A koliko je lako upasti u nečiji sustav pa i na pametni telefon, Maor je demonstrirao i usred predavanja - uz pomoć legalnog uređaja Pinneaple (ananas) uspio desetke mobitela posjetitelja prebaciti na svoju maskiranu wireless mrežu i doći na korak do pristupa podacima na tim mobitelima!
- Ne radim ništa nelegalno, sve dok ne kliknete na nečiji podatak i ne probijete nečiju šifru niste napravili ništa kažnjivo. No, nikako ne preporučujem da ovo radite, jer ste iz ove pozicije samo klik udaljeni od upada u nečije privatne podatke. Ne, nemojte sada gasiti mobitel! - zadirkivao je Etay Maor publiku, ali i zorno pokazao kako smo svi izloženi napadima, a da često toga nismo ni svjesni.
- Ljudi su općenito lakovjerni, ne biste u pustoj šumi vjerovati nekome tko ima natpis "besplatni zagrljaji", ali ćete vjerovati sumnjivom mailu, kliknuti na pdf ili link ili 'friend request' od potpuno nepoznate osobe na Facebooku ili LinkedInu? Ni najnoviji sustav zaštite neće vam pomoći ako vam zaposlenik ostavi otvorena vrata za hakere. Vide USB na podu i uključe ga u računalo da vide što ima na njemu. Gotovo je, vi ste hakirani. Stalno morate učiti o tome kako se kriminalci ponašaju - upozorava Maor.
Druga zvijezda Think konferencije bio je Tanmay Bakshi iz Kanade. On ima samo 14 godina, ali već je svjetski poznati arhitekt neuronskih mreža i algoritama umjetne inteligencije. Popularizator je kodiranja i umjetne inteligencije i već je nastupio na predavanjima i tribinama pred više od 150.000 ljudi zainteresiranih za ove tehnologije.
- Moja strast je istraživati tehnologiju. Volim stvarati algoritme koji omogućuju računalima da razmišljaju. Vrlo sam strastven u vezi strojnog učenja. Niste ni svjesni koliko se oko vas svakoga dana koristi strojno učenje. A ova tehnologija odlična je kao pomoć u zdravstvu. Omogućit će nam brža dijagnosticiranja bolesti. Osobno radim na aplikacijama koje omogućuju umjetnu komunikaciju za pomoć ljudima s poremećajima sluha i verbalne komunikacije. To su vrlo kompleksne bolesti, ali umjetna inteligencija može učiti iz velike baze podataka i omogućiti pacijentima da normalno komuniciraju - istaknuo je Bakshi, koji se na pozornici ponašao poput iskusnog CEO-a uspješne kompanije.
Umjetna inteligencija sve se više spominje na polju dijagnosticiranja. Već godinama se algoritmi treniraju na velikim bazama liječničkih nalaza, a u nekim klinikama i na sveučilištima već se provode klinička istraživanja koja prate kako AI može pospješiti i redizajnirati terapije.
AI će smanjiti stres
- Nalazimo se u vrlo uzbudljivom periodu za umjetnu inteligenciju u zdravstvu. Razvijamo strategije tretmana i preveniranja koje uzimaju u obzir i pojedinačne varijable bitne za određenog pacijenta. Korisitmo velike baze podataka iz tisuća uzoraka medicinskih izvještaja. Tražimo uzorke koji otkrivaju koji pacijenti su sličniji određenom tipu. Razvijamo personalizirane modele, ali i različite modele ovisno o vrsti bolesti. Radimona kliničkim testiranjima i prikupljamo stvarne podatke. Sada smo na zadnjoj etapi naše misije. Računamo sve relevantne faktore i uračunavamo ih u terapije - izvijestila je američka znanstvenica dr. Jianying Hu, IBM-ov Fellow i dio IBM-ovo odjela istraživanja.
Ona ističe da se bolesti različito razvijaju i da je potrebno još istraživati razvoj bolesti kako bi se bolje istrenirali AI modeli koji potom mogu dati puno preciznije varijante terapija koje će djelovati uspješnije. Posebno se koncentriraju na bolesti poput dijabetesa, epileptičnog napadaja, Parkinsonove bolesti i Huntingtonove bolesti. No, dodaje da se danas veliki fokus i na suzbijanje stresa koji sve više pogađa i mlade ljude.
Upravo bi umjetna inteligencija mogla dokučiti i preporučiti najbolje modele kako da u današnje ubrzano vrijeme možemo stvoriti zdraviji suživot s našim pametnim uređajima poput smartfona, gomile informacija kojima smo bombardirani i loših navika u prehrani i tjelovježbi.
