Otkrivanje senki

24.
dec
kategorija: Artificial intelligence, IT industrija komentari (0)

Kada se govori o naprednim softverskim rešenjima, mašinskom učenju, robotici i veštačkoj inteligenciji, većina ljudi teži pojednostavljenom shvatanju ovih fenomena i problema sa kojima se naučnici i inženjeri svakodnevno suočavaju. Olako smo spremni da mašinama pripišemo osobine čoveka i pretpostavimo da je ljudske sposobnosti lako oponašati. U stvarnosti je upravo to najveći izazov. 

Ideja je, naravno, da računarski sistemi poput robota, autonomnih vozila i elemenata pametnih gradova i domova, samostalno donose adekvatne odluke na osnovu prethodnih iskustava, baza podataka i trenutnog stanja okoline. Uzmimo, na primer, vozila bez vozača. Na osnovu GPS lokacije i preciznih mapa, automobil „zna“ kuda treba da se kreće da bi stigao na odredište. Podaci prikupljeni od pametnih gradskih sistema obezbeđuju informacije o uslovima saobraćaja na trasi puta i omogućuju optimalno prilagođavanje rute trenutnom stanju. Kamere i senzori na samom vozilu detektuju prepreke na putu, izbegavaju ih ili prilagođavaju brzinu kretanja. Ako se radi o drugim pametnim vozilima, ona mogu i međusobno da razmenjuju informacije i upozoravaju jedna druge na svoje prisustvo. Presudna je mogućnost reakcije na iznenadnu pojavu bilo kakvih prepreka. Precizne kamere, infracrveni senzori i laseri, kombinovani sa softverom veštačke inteligencije, mogu da prepoznaju bezmalo svaki predmet, pa čak i da identifikuju pojedinačne osobe. Problem nastaje ako senzori ne mogu na vreme da vide potencijalnu opasnost. Tu su ljudi u prednosti jer na osnovu senke mogu da predvide kretanje i oblik onoga što će tek ući u vidno polje, iako se nalazi iza ugla. Mašinama je mnogo teže da „razumeju“ o čemu se radi. Srećom, nedavno su inovatori na američkom univerzitetu MIT uspeli da razviju kompjuterski sistem koji samo na osnovu senke može da izračuna oblik i pravac pomeranja skrivenih objekata. Otišli su i korak dalje, pa na osnovu analize senke predmeta mogu da predvide boju i druge fizičke osobine. Ovo je značajno zbog toga što nije svejedno da li se autonomnom vozilu približava balon ili metalna kugla.

Rešenje koje sam opisao još uvek nije savršeno, ali funkcioniše začuđujuće dobro. Razvoj takozvane „računarske fotografije“, o čemu ću pisati u nekom od narednih tekstova, dodatno će usavršiti mogućnost rafinisanja snimaka, a novi sistemi veštačke inteligencije ubrzaće analizu i izvođenje zaključaka.