Otvorili sme dvere kognitívnej ére

Dostať umelú inteligenciu na úroveň tej ľudskej je ťažšie ako dostať človeka na Mars, hovorí riaditeľ výskumného centra IBM Ján Kleindienst.

IBM Watson
Zdroj: IBM Watson/Edward Blake/Flickr

Pred pár rokmi počítačová platforma IBM Watson vyhrala v americkej súťaži Jeopardy –Riskuj. Mohli by ste nám povedať, prečo to bolo považované za taký prielom?

Význam víťazstva Watsona nad najlepšími hráčmi Riskuj spočíval v tom, že sme dokázali stroj dostať na úroveň, kedy dokáže rozumieť ľudskej reči, učiť sa z príkladu, používať logiku, dohľadať fakty, atd, čo sú hlavné atribúty ľudskej inteligencie, a to všetko v reálnom čase tak, aby Watson maximálne do 3 sekúnd odpovedal na položené otázky moderátora.

Otvorili sme tak dvere k novej tzv. kognitívnej ére, kde počítače dokážu pomáhať ľudom v omnoho väčšej miere než predtým. Najmä v úlohách, kde ide o veľké množstvo dát zachytených vo forme ľudských znalostných artefaktov, ako sú napríklad správy, sociálne siete, firemná dokumentácia, odborné publikácie, príručky a návody, obrázky, rozličné hlasové nahrávky či videa. A keď je potreba takéto dáta rýchlo strojovo vstrebať, získať do nich náhľad, robiť s nimi strategické rozhodnutia a interaktívne odpovedať na laické i odborné otázky kladené v ľudskom jazyku. Naši zákazníci majú o Watson platformu enormný záujem práve kvôli týmto schopnostiam – či už ide o odpovedanie na dotazy v call centrách, interaktívnych webových asistentov, alebo o medicínskou diagnostiku.

Čím sa Watson líši od iných superpočítačov? Čo z neho robí kognitívny systém a nie „iba“ ďalší supervýkonný stroj s nainštalovaným softvérom?

Pretože sa Watson platforma učí z dát takým spôsobom, že vie dobre generalizovať, funguje aj na kombinácii vstupov, ktoré pri vlastnom učení nikdy nevidel. Tým pádom je robustný k rôznym variáciám vstupných dát, bez toho, aby sa každý variant musel zvlášť naprogramovať, čo by v mnohých prípadoch nešlo ani časovo ani kapacitne zvládnuť.

Zákazníci majú rôzne potreby z hľadiska skladby požadovaných kognitívnych riešení, preto Watsona v súčasnosti ponúkame na IBM cloude ako širokú zbierku služieb. Od rozpoznávania a syntézu reči, rozpoznania obrazov, analýzy textov alebo riedenia dialógu človek – stroj. Z nich potom IBM, partneri, alebo aj zákazníci zložia požadované riešenie ako lego kocky. Watson Developer Cloud je dostupný na  https://www.ibm.com/smarterplanet/us/en/ibmwatson/developercloud/ a pre základné experimentovanie so službami je voľne prístupný, takže záujemcovia z radov developerov, partnerov či klientov si môžu služby rovno sami vyskúšať na svojich dátach.

Ako sa Watson učí a rozhoduje? Kto vyberá a kontroluje dáta, na základe ktorých robí rozhodnutia a aké sú limity?

Základom učenia systémov umelej inteligencie je princíp strojového učenia (machine learning). V prípade Watsona ide najmä o učenie postavené na najnovších prístupoch k strojovému učeniu – takzvanému hĺbkovému učeniu (deep learning). Tieto algoritmy kopírujú architektúru ľudského mozgu ako mnohovrstevnej neurónovej siete a dokážu sa tak efektívne učiť z obrovského množstva dát. Na základe trénovania, systém sám vyberie z dát také, ktoré pokladá za podstatné z hľadiska splnenia kritérií úlohy. Hĺbkové učenie je v tejto chvíli najefektívnejšia forma strojového učenia pre mnoho úloh na spracovanie reči, textu, či obrazu. Na svete na nej pracuje mnoho výskumníkov na univerzitách i v priemysle a stále zaznamenáva nové úspechy, takže limity učenia sa neustále posúvajú.

Mnohí Watsonovi predpovedali ružovú budúcnosť. V akých projektoch sa dnes reálne využíva.

Paleta zákazníkov je široká. Poisťovne, banky, telekomunikácie, utility, verejný sektor, zdravotníctvo atd. Napríklad sme nedávno oznámili veľký obchod s SoftBank, čo je japonský telekomunikačný gigant, ktorý bude Watsona prevádzkovať pre celý japonský trh.

V Európe pribúda jazykov, ktorým Watson dokáže rozumieť, ako je španielčina, francúzština alebo aj čeština, takže môžeme vyjsť v ústrety nielen anglicky orientovaným zákazníkom.

V minulosti IBM sľubovalo využitie Watsona napríklad v zdravotníctve na lepšiu diagnostiku pacientov.  Ako pokročilo „učenie“ v tejto oblasti?

Fakty hovoria, že svetové zdravotníctvo ročne minie 8 miliárd dolárov. Napríklad len americké zdravotníctvo spotrebuje polovicu  tejto čiastky. Alarmujúci je najmä odhad, že až tretina týchto peňazí sa proste vyhodí von oknom. Môžu za to zlé diagnózy, neúspešná liečba, nízka efektivita či organizácia medicínskych vyšetrení a výkonov. Existuje teda obrovské množstvo prostriedkov, ktoré by šlo zachrániť iba lepšou diagnostikou, lepším riadením liečby, lepšou organizáciou práce. Cesta k zlepšeniu je cez tzv. evidence-based medicine, na ktorú sa v IBM zameriavame a ktorá pomáha tieto kľúčové metriky zlepšiť.

Ide o prístup k liečbe, ktorá pracuje s analýzou faktov a podporou robustnejšieho rozhodovania lekárov a zdravotníckeho personálu, čo je typický prípad toho, kde nasadzujeme umelú inteligenciu Watsona. Dobrý príklad je rentgenológia. Lekári, ktorí skúmajú rentgenové snímky ich musia za deň preskúmať naozaj mnoho a kvôli únave či normálnemu ľudskému zlyhaniu občas niečo prehliadnu. Ak by im pomáhal počítač ako partner, dalo by sa minimálne predísť niektorým diagnostickým nepresnostiam a zlepšiť tak efekt liečby.

Pretože možnosti využití Watsona v zdravotníctve sú obrovské, založili sme špeciálnu divíziu IBM Watson Health, ktorá  sústreďuje lekárov, výskumníkov, a vývojárov do jedného kohézneho tímu naprieč niekoľkými kontinentmi.

Napriek niekoľkomiliónovým investíciám sa zdá, že pokrok je len pomalý. Akým najväčším prekážkam tím vývojárov v súčasnosti čelí?

Dostať umelú inteligenciu na úroveň normálnej ľudskej inteligencie, ktorá na viac dokáže podávať konzistentne dobrý výkon na úrovni experta väčšiny oborov ľudskej činnosti, je nesmierne náročný a ambiciózny ciel. Trúfnem si tvrdiť, že je to najnáročnejšie než dostať človeka na Mesiac alebo Mars. Je to úloha, ktorá nás ako firmu presahuje a preto IBM spolupracuje s celou radou vedeckých pracovísk a rozličných partnerov, aby sme posúvali schopnosti technológie k tomuto vzdialenému horizontu. Ide o rôzne výzvy od reprezentácie znalostí, kvalitu a množstva dát, až po vhodne algoritmy na trénovanie a adaptáciu dát. Navyše tak, aby výsledné riešenia boli jednoducho “konzumovateľné“ z užívateľského hľadiska, teda podľa princípu zložité vo vnútri ale jednoduché navonok.

Watson má jedinečnú schopnosť učiť sa a pracovať s veľkým množstvom dát. Dá sa zaručiť, že jeho schopnosti nikto nevyužije napríklad na nelegálnu činnosť?

Vzťahy s našimi partnermi a zákazníkmi staviame na vzájomnom rešpekte a dôvere, takže by som klasifikoval riziko zneužitia ako zanedbateľné. Všeobecne samozrejme platí, že každú technológiu sa dá zneužiť – od dopravných prostriedkov po sociálne siete, ale aj na to má každá spoločnosť obranné mechanizmy.

Na Svetovom ekonomickom fóre v Davose bola umelá inteligencia a využívanie nových technológií jednou z hlavných tém. Vďaka 4. Industriálnej revolúcii je podľa expertov v ohrození až 5 miliónov pracovných miest. Aké pozície môže potenciálne Watson ohroziť. Myslíte si, že v budúcnosti dokáže Watson v niektorých oblastiach úplne nahradiť človeka?

Povedal by som, že tu platí pohľad ekonóma a filozofa Josepha Schumpetera, ktorý vidí ekonomický pokrok sveta založený na tzv. ”kreatívnej deštrukcii“.  Deštruktívna časť procesu rozrušuje status quo a to, čo už je nepotrebné alebo prekonané sa stáva minulosťou. Zároveň kreatívna časť procesu vytvára zbrusu nové štruktúry, nové kombinácie, nové príležitosti. Vo vzťahu k pracovným miestam síce niektoré zanikajú, ale mnoho zbrusu nových vzniká. Kto pred 20 rokmi počul o povolaniach ako blogger, eko inžinier, dátový vedec, manažér internetového obsahu, a podobne. A rovnaké to bude aj s umelo inteligentnými technológiami.

Pozadie

Jan Kleindienst je riaditeľ výskumného laboratória spoločnosti IBM v Prahe.

REKLAMA

REKLAMA