Kad mašine uče

10.
mar

Veštačka inteligencija jedna je od ključnih reči u poslednjih nekoliko godina. Premda prosečan korisnik ne oseća direktan uticaj promena koje se dešavaju, računari sposobni da „razmišljaju“ polako ali sigurno ulaze u naše živote. Realno je za očekivati da će u narednih nekoliko godina veštačka inteligencija u nekom obliku biti sveprisutna i ugrađena u brojne uređaje i predmete koje svakodnevno koristimo.

E sad, mnogi ljudi zaziru od ideje da bi mašine mogle da uče i „razmišljaju“. Delom je to pod uticajem naučno-fantastičnih filmova, ali i zbog bojazni da će nas mašine zameniti i ukinuti mnoga radna mesta. Postoje, međutim, brojne korisne primene veštačke inteligencije na kojima eksperti širom sveta naporno rade godinama unazad. Već sam pre nekog vremena pisao o primeni u medicini, kao metod brze i efikasne dijagnostike, ali i za pružanje direktne pomoći pacijentima u bolnicama kroz vezu pametnih zvučnika i interneta stvari. Jedan od važnih segmenata tehnologije vezane za veštačku inteligenciju je sposobnost mašina da „uče“. Dobrim delom se ovaj proces odigrava slično kao kod ljudskog učenja u prvim godinama života. Cilj je da računarima bude prikazano dovoljno različitih primera, kako pozitivnih, tako i negativnih, na osnovu čega će oni moći da prepoznaju različite šablone. Jedan od očiglednijih aplikacija je prepoznavanje objekata na fotografijama. Premda nama to deluje sasvim jednostavno, nije nimalo lako postići da računar na fotografiji prepozna psa, na primer, i još da može da odredi o kojoj se rasi radi. Današnji sistemi za mašinsko učenje poprilično su usavršili ovaj postupak.

Praktičnih primena ima više, ali se meni najviše sviđa ideja o korišćenju ove tehnologije za pomoć slepim i slabovidim osobama. Zamislite situaciju u kojoj slabovida osoba elektronskom poštom primi fotografije svojih najbližih sa letovanja. Računar može da pročita poruku, ali i da prepozna sadržaj fotografija i da ih detaljno opiše prirodnim jezikom. Sličnih ideja ima mnogo, a poenta je da tehnologija sama po sebi ne može biti dobra ili loša, jer sve zavisi od toga kako je koristimo.