Vis dažniau kalbame apie dirbtinį intelektą. Pasiekimai technologijų srityje džiugina, tačiau prognozės, kad netolimoje ateityje robotai perims mūsų darbus, kartais priverčia sunerimti. Kokia gi dirbtinio intelekto padėtis Lietuvoje ir ar žengiame koja kojon su pasaulinėmis technologijų vystymo tendencijomis, pasakojo Vilniaus Gedimino technikos universiteto Elektronikos fakulteto Elektroninių sistemų katedros profesorius dr. Artūras Serackis.

Optimistinė dirbtinio intelekto padėtis Lietuvoje

Pasak profesoriaus, dirbtinio intelekto panaudojimo padėtis Lietuvoje yra nemažai žadanti: „Dirbtinio intelekto pritaikymas praktikoje glaudžiai siejasi su inovacijų diegimu įmonėse, o kaip tik ES investicijos į inovacijas išlieka prioritetu. Tai džiugina. Dirbtinis intelektas išskirtas ir kaip atskira tematika Lietuvos sumanios specializacijos prioritete „Informacinės ir ryšių technologijos“. Inovacijų projektai, kuriuose kuriamos ir diegiamos IT sistemos, dažnu atveju turi numatytas integruoti dirbtinio intelekto sistemas.“

Lietuvių dirbtinio intelekto kuriami sprendimai yra žinomi pasaulyje

A. Serackio teigimu, Lietuvoje turime jau anksčiau nuskambėjusių perspektyvių sėkmės istorijų: „Lietuviai buvo pastebėti Silicio slėnio konkurse „Pioneer“ su savo širdies ultragarsui tirti skirtu sprendimu, vystomu tarptautiniame startuolyje „Ligence“; nemažą investiciją sulaukusio startuolio „Oxipit“ dirbtinio intelekto sprendimas rentgeno nuotraukoms analizuoti. Daug pastangų ne tik į dirbtinio intelekto sprendimų kūrimą ir diegimą, bet ir švietimą investuoja „Vinted“; patinka man ir UAB „Biomatter Designs“ pasirinkta kryptis dirbtinį intelektą taikyti siekiant generuoti baltymus, skirtus norimai funkcijai atlikti, o startuolio „Perfection.AI“ kuriamą sprendimą mielai pritaikyčiau savo virtualiosios realybės technologijų projekte.“ Pasak pašnekovo, sėkmingų sprendimų sąrašą galima tęsti ir tęsti, nes vis daugiau įmonių siūlo inovatyvius sprendimus, naudodamiesi dirbtiniu intelektu tam tikroms problemoms spręsti.

Neatsiliekame nuo kitų šalių

Lietuviai naudoja dirbtinio intelekto bei mašininio mokymo įrankius lygiai tiek pat, kiek ir kitos išsivysčiusios valstybės. „Naudojamos ne tik užsienio tyrėjų pasiūlytos dirbtinių neuronų tinklų architektūros, kurių galimybės sėkmingai pademonstruotos „Kaggle“ ar panašiuose iššūkiuose, tačiau kuriami ir savi architektūriniai sprendimai, publikuojami aukščiausio lygio pripažintuose mokslo žurnaluose“, – teigia profesorius, bet priduria, kad sprendimų kūrimas nėra toks dažnas, kaip norėtųsi.

Svarbu įveikti technologijos mokslų fobiją

Paklaustas apie sritis, kuriose galime tobulėti, A. Serackis išskiria matematiką, statistiką bei kovą su technologijos mokslų fobija: „Turbūt nesuklysiu, kad 9 iš 10 abiturientų tėvų mano, jog suprasti dirbtinio intelekto sprendimus gali tik žmogus, artimas genijui, o jų vaikas greičiausiai ne toks. Arba teigia, kad mokytis visokių algoritmų yra labai sudėtinga ir nuobodu. Mano manymu, yra visai priešingai. Pasaulyje tiek dedama pastangų atskiriems dirbtinio intelekto algoritmams paaiškinti vaizdžiai ir paprastai, su animacijomis, pavyzdžiais, supaprastintais taikymo atvejais, kad įsivažiuoti į šią sritį yra įdomu ir paprasta. Pastangų studijuojant dirbtinio intelekto, duomenų analizės, informacinių sistemų inžinerijos ar artimose studijų programose reikia bent penkis kartus mažiau nei, pavyzdžiui, studijuojant mediciną.“

Pašnekovas pabrėžia, kad Lietuvos aukštojo mokslo institucijos reaguoja į dirbtinio intelekto paklausą ir kuria specialybes, tačiau kol kas mažai reaguojama iš stojančiųjų pusės. VGTU pirmasis Lietuvoje pasiūlė dirbtinio intelekto sistemos specializacijos studijas magistro pakopoje. Kitos aukštosios mokyklos neatsilieka ir taip pat yra sukūrusios po vieną ar kelias programas, kuriose galima gilintis į dirbtinį intelektą. Artimiausiu metu su dirbtiniu intelektu bus supažindinami visi studentai, studijuojantys technologijų mokslus.

Turime potencialo tapti lyderiais

„Kryptingai ir sistemingai dirbant, galima tapti ir pasauliniais lyderiais. Puikus pavyzdys beveik 30 metų veikianti UAB „Neurotechnology“, kurios vienas iš sprendimų (pirštų atspaudams sutapdinti) šiuo metu yra geriausias pasaulyje. Ir kiti pasaulio tyrėjai dabar turi iššūkį jų sprendimą nurungti arba bent jau prisivyti. Mūsų konkurencingumas ir išskirtinumas labai priklauso nuo duomenų, kuriuos galime gauti, surinkti ir tinkamai atrinkę sužymėti“, – dėsto profesorius.

Pasak A. Serackio, didžiausi dirbtinio intelekto laimėjimai prieinami tiems, kurie turi prieigą prie duomenų, gali negalvoti apie asmens duomenų apsaugą, taip pat šalys, turinčios resursų investuoti į didžiulius projektus. ES priimtas asmens duomenų apsaugos reglamentas, ko gero, sutrukdė daugybei inovatyvių sprendimų, leidžiančių greičiau sureaguoti į darbo saugos, viešojo saugumo situacijas ar įvairių procesų automatizavimą.

„Neretai puikios idėjos baigiasi etape, kai reikia gauti duomenis bent jau koncepcijai patvirtinti. Aišku, lieka alternatyva – naudoti viešai prieinamus duomenis (jų, laimei, daugėja) arba veikti srityse, kur duomenis galima rinkti nepažeidžiant teisės aktų ir teisės į privatumą. Sričių, kuriose galima veikti, daug. Kai tik jūsų darbas atrodo monotoniškas ir pasikartojantis, greičiausiai reikia šiam darbui dirbtinio intelekto sprendimo. Kurkite jį patys, nes kitaip už jį jums sprendimą pasiūlys konkurentai“, – įsitikinęs pašnekovas.