Петар Величковић учи компјутере да резонују, али им не би дао да га возе

О томе да ли и колико треба да страхујемо од компјутера у блиској будућности, за емисију Око, говорио је др Петар Величковић, један од најперспективнијих српских научника који се бави вештачком интелигенцијом. Петар је завршио Математичку гимназију у Београду, докторирао на Тринити колеџу у Кембриџу, бави се вештачком интелигенцијом и дубоким учењем у компанији „Дип Мајнд" која је у власништву „Гугла".

Рад о вештачкој интелигенцији чији је Величковић коаутор, појавио се на насловној страни магазина Nature, и све то је постигао пре своје тридесете године.

„По питању тога да ли рачунар може да размишља, цитирао бих познатог рачунарског научника Едсгера Дајкстру који је рекао да је питање - да ли рачунар може да размишља, отприлике једнако релевантно као - да ли подморница може да плива. Дакле, свакако, употребили смо неке инспирације из тога како функцонише наш мозак, или како ми мислимо да функционише наш мозак, и на основу тога смо изградили неке од модернијих система вештачке интелигенције. Али фундаментално, ја их рекао да барем системи вештачке интелигенције који су тренирани данас, нису системи који су способни да сами за себе размишљају, него они, у склопу њиховог обучавања, похватају неке законитости које могу нас да убеде да та машина уме да размишља", рекао је др Величковић.

Објаснио је и како алгоритми узимају велике количине текста са интернета, и како на основу свих тих речи које су прочитали, машина може да предвиди која је следећа реч, што је нешто као паметна тастатура. Када су у питању милиони и милијарде текстова, схвата се логика распоређивања речи у њима, па тако, у примеру писања песме, када је потребно римовање - алгоритам на крају сваког стиха даје предност речима које ће се римовати са речима из претходног стиха.

Додаје да тај математички посао зависи од језика који се користи, и да је доста система који се примењује „тренирано" превасходно на енглеском језику. Зато је и приметно да су тражене песме на енглеском језику кохерентније и убедљивије у односу на песме написане на српском језику.

„Тај систем такође мора да има разумевање какав ће стих највише утицати на читаоце из неке средине или неке државе, и да би систем то могао да зна, он мора да види јако много текста, контекста, историје, културе једног народа... Колико је имао приступа тим текстовима, то ће доста утицати на то колики ће бити квалитет излаза који такви системи произведу", испричао је др Величковић.

Разматрајући питање примене таквих система рачунара, гост Ока је навео да је примена која има највише смисла, и о којој се највише прича у сфери вештачке интелигенције, добијање једног механизма који на основу целокупног људског литерарног, историјског дела - даје неку врсту средње вредности. Зато Величковић сматра да би такви системи били добри у откривању нових идеја.

Просечно питање - просечан одговор

Чињеница је да ће са развојем система на којима Величковић ради, доћи до извесних промена у различитим сферама друштва.

„У контексту едукације мислим да ће бити поприлично велика трансформација. Уколико желимо да брзо видимо шта би било најинтересантније да се погледа, да бисмо научили о најновијем открићу у нуклеарној фузији које се десило у САД", објаснио је на примеру Величковић.

Када је реч о „просечном човеку" који рецимо жели да сазна мало више о феномену вештачке интелигенције, Величковић каже да ће систем генерисати одговор који је квалитетан - колико и постављено питање.

Каже и да су системи који су повезани са аватаром већ изводљиви, и да они текст веома уверљиво „изговарају", наводећи као пример Гугл-асистента.

Најављује да ће у домену развоја оваквих система, наредне две, три године бити врло узбудљиве.

„Сви озбиљнији играчи у домену вештачке интелигенције имају врло утврђене тимове за етику који пажљиво размишљају о томе какве су потенцијалне импликације да се неки систем пусти на интернет", каже гост Ока, и истиче да сматра да ће ови системи помагати код ствари „које су нам досадне а морамо да их радимо, што оставља више времена за креативност", на рачун времена које ће нам систем уштедети радећи административне послове уместо нас, што је већ могуће: „Човек може само после да прелети преко тога и направи ситне корекције и - то је то".

Недавно је „Гугл" избацио модел који може да, на основу историјата пацијента и осталих параметара, даје одређене идеје о томе шта би била потенцијална дијагноза. Величковић сматра да ипак, ти системи неће моћи да замене људски фактор у потпуности.

Шта је заправо „дубоко учење" (Deep Learning)

Дубоко учење је најмодернија грана машинског учења где се утицај човека на процесуирање података којима систем има приступ - своди на минимум. Такође, учи на грешкама које касније - не понавља.

„Машинско учење је грана вештачке интелигенције која покушава да узме податке којима имамо приступ, и на основу њих обучава системе који су способни да уоче неке законитости у њима", објаснио је млади научник.

Величковић сматра да вештачка интелигенција, као и свака друга технологија, ако не упадне у праве руке, може да појача проблеме дискриминације у друштву, појача стереотипе... Додаје да му улива наду то што креатори оваквих система тај проблем препознају, и од самих почетака имају активне тимове за етику.

Ипак, утврђено је да „храњење система негативним садржајима" што је то био случај на Форчен форуму, као излазни садржај - даје за резултат такође такав карактер, па су одговори чет бота звучали као одговори типичног члана тог форума - били су изузетно негативног садржаја, пошто је систем заправо трениран у таквом посебном окружењу.

„Имамо јако добре детекторе за те системе. Системи који треба да препознају да ли је нешто дошло од човека или од чет бота, зато што се чет бот толико труди да буде савршен, просечан човек, јако је лако детектовати да је неки текст дошао од чет бота, и професори већ јављају по интернету да су већ ухватили неке од својих ученика или студената", каже Величковић.

Коментаришући могућност тога да овакав систем некада може бити адекватна замена наставнику у, на пример, основној школи, Величковић каже да ће то бити могуће у наредне две, три године, и да ће они моћи и да комуницирају са ученицима, и да им дају одговоре на одређена питања.

„По мени, тај систем никада не би требало у потпуности да замени професоре, зато што ти системи, због начина на који су тренирани, никада неће моћи да пренесу ону врсту анегдоте и ентузијазма, коју један људски професор може да пренесе", рекао је Величковић.

У озбиљним пословима, дакле, ови системи су свакако будућност, али и у другим областима. Могу да, каже Величковић - смисле и виц: „Ти системи већ врло активно смишљају вицеве, зависи од смисла за хумор, а вицеви су углавном направљени тако да не звуче претерано вештачки".

„Друштвењаци" који не воле математику

По питању детектовања емоција, Величковић сматра да је могуће да системи препознају и нечије расположење, на основу звука гласа, или написаног текста... Чак и један број кол-центара користи аутоматизоване чет ботове који синтетишу глас.

Међутим, једна од слабости чет ботова, који са текстом и немају већих проблема, је та што умеју да „зарибају" када им се поставе простији математички задаци.

Величковић ипак сматра да је и ту могуће „поправити" излаз, односно одговор, тако што ће се ситем „натерати" да задатак решава корак по корак, уз пажљиво и што логичније постављање питања. Ова проблематика је уједно и тема његовог актуелног научног рада. Побољшањем у тој области, системи ће онда смањити разочараност некога ко од четбота може „свашта да чује из историје", али зато не може да добије решење обичног задатка из математике.

Величковић истиче да су ученици из Србије у великом броју на престижним школама и универзитетима широм света, из чега потврђује закључак „да смо изнад просека" у односу на друге у области вештачке интелигенције. Тако и у „Дип Мајнду" има седам, осам чланова тима из Србије.

Конкретно, Величковића је најпре интересовала биоинформатика, али је на крају каријеру остварио у „Гугловој" сестринској компанији, пошто га је ментор са Кембриџа - ипак упутио на машинско учење.

Алекса Гордић из Србије је пример који је навео, у смислу тога да неко, са великим ентузијазмом, а без мастер дипломе из области вештачке интелигенције, може да ради као истраживач-инжењер, управо у „Дип Мајнду".