Tekstas: Karolina Aleksandravičiūtė
Kalbino: Elas Ramanauskas
Nuotraukos: Lina Jushke
Fotografuota: „Green Hall II“
– Justinai, dirbtinis intelektas – labai plati, daugybę sričių apimanti sąvoka. O ar dirbtinį intelektą taiko žiniasklaida?
– Dirbtinis intelektas – tai platus skėtinis terminas, apibrėžiantis labai daug. Ištarus „dirbtinis intelektas“, daugelis įsivaizduoja kalbančią ir vaikštančią mašiną iš mokslinės fantastikos filmų. O iš tiesų tai daugybė skirtingų technologijų, pavyzdžiui, mašinų mokymasis ar balso supratimas, dažnai pakišamų po vienu pavadinimu.
Dirbtinis intelektas taip pat neretai naudojamas ir žiniasklaidoje. Tarkime, kinai per televiziją rodo robotą – žinių vedėją – kompiuterio generuotą vaizdą, kuris atrodo ir kalba kaip žmogus. Įžvelgti skirtumą tarp jo ir tikro žinių vedėjo sudėtinga. Jis artikuliuoja gana neblogai, sutvarkytos kalbos intonacijos. Prie stalo sėdi su kostiumu – taip pat, kaip esame įpratę matyti žinių vedėją. Pradėjęs atidžiai klausyti, gali išgirsti menkučius lūžinėjimus balse, retkarčiais ne visai natūralią intonaciją, tačiau tai tikrai realiam žmogui artimas vaizdas.
Pastaruoju metu didžiosios kompanijos skiria daug dėmesio balso tobulinimui, siekia, kad jų garsiakalbiai kalbėtų kiek įmanoma natūraliau. Praėjusiais metais „Google Assistant“ atsirado funkcija, įgalinanti asistentą užrašyti tave, pavyzdžiui, pas kirpėją. Asistentas, naudodamasis tavo telefonu, paskambina realiam žmogui, jam be didelių trikdžių pavyksta susikalbėti. Taip tarp įrangos ir žmogaus vyksta gana natūralus pokalbis: asistentas net daro pauzes, keičia intonacijas – natūraliai imituoja žmogaus kalbą.
– Bet tai – tik pradžia. Po dešimties metų, neabejoju, kalbėsime apie visai kitus dalykus...
– Sudėtinga nuspėti, kur link visa tai judės. Dirbtinio intelekto srityje jau turime pirmuosius vaizduotės, sąmoningo įsivaizdavimo mašinos elementus – pagal turimą informaciją algoritmai vis geriau sugeba įsivaizduoti, kaip atrodys trūkstamos informacijos dalys. Pavyzdžiui, vienam algoritmui buvo duotos 2D nuotraukos, padarytos iš kelių skirtingų kambario kampų. Programa buvo pastatyta į dar kitą nuotraukose nematomą kambario vietą – remdamasi jai žinomais parametrais ir turimu vaizdu ji pati sugebėjo įsivaizduoti, kaip atrodys nematomos kambario dalys.
– Visgi mąstant apie keliolikos metų perspektyvą dabar dirbtinis intelektas dar yra gana primityvus?
– Tai stipriai susiję su kompiuterių skaičiavimų pajėgumais. Šioje srityje mes nuolat vystomės, turime vis galingesnių kompiuterių, galime įvykdyti vis sudėtingesnes užduotis. Sunku nuspėti, kur būsime už dešimties metų, – tobulėjimo greitis beprotiškas. Prieš penkiolika ar dvidešimt metų mes nė įsivaizduoti negalėjome daug šiandieninio pasaulio darbo pozicijų, kurias per šiuos metus pagimdė internetas. Taip pat negalime įsivaizduoti, ką naujo dirbtinio intelekto srityje turėsime po penkerių ar dešimties metų.
Šiais laikais turime dirbtinį intelektą, tapantį Rembranto paveikslus. Visai neseniai algoritmas nutapė ir pirmąjį savo paties paveikslą. Matėsi, kad šis kiek kompiuterizuotas, jo potėpiai nebuvo tobuli, kokių tikėtumeisi iš žmogaus, tačiau tai buvo pirmasis algoritmo sukurtas meno kūrinys. Šis paveikslas parduotas garsiajame „Sotheby’s“ aukcione už daugiau nei 430 tūkst. JAV dolerių. Tai labai įdomus atvejis. Šis darbas tikrai išlaikys savo vertę ateityje ir pasižymės istorijoje kaip pirmasis dirbtinio intelekto sukurtas paveikslas. Įdomu ir tai, kad po truputį žengiame į amžių, kuriame mašinos gali kurti meną, pripažįstamą žmonių, pagal jų estetiką suvokiamą kaip kokybišką. Tai atveria duris diskusijoms, kas apskritai yra kūrybiškumas, ar mašina gali būti kūrybiška?
– Žinai kodėl, mano manymu, mašina negali būti kūrybiška? Galima išmokti nepriekaištingai groti pianinu, tačiau tik klaidos gali perduoti mums jausmą, ar ne?
– Sutinku su tuo, tai ir yra pagrindinis skiriamasis mūsų ir mašinų bruožas. Prieš kelias dienas klausiausi Kristupo Saboliaus paskaitos apie algoritmus ir kūrybiškumą. Jis pasakė panašią mintį: į originalumą ir bet kokias naujas idėjas mus veda klaidos. Tik dėl jų mes tobulėjame. Juk net biologine prasme evoliucionuojame tada, kai įvyksta klaidinga mutacija mūsų genuose, – tada atsiranda naujas bruožas.
Žinoma, galima daug diskutuoti, kas yra kūrybiškumas. Paprastai žiūrint, kūrybiškumas yra, kai „A“ sudėjęs su „B“ gauni „C“. Jeigu galime sudėti „A“ su „B“ ir gauti „C“, kodėl to negalėtų padaryti mašina?
– Gali mašiną išmokyti piešti kaip Rembrantas, žinoti tapybos technikas, atskirti spalvas, bet Rembrantu ji niekada netaps.
– Aš nežinau, tai sunkus klausimas. Jeigu galvotume teoretiškai – turbūt išmokyti mašiną kūrybiškumo įmanoma. Tačiau kitas klausimas – ar tai įgimta ar išmokstama savybė? Aš pats norėčiau galvoti, kad kūrybiškumas išmokstamas.
– Turbūt didžiąja dalimi išmokstamas. Genijų, kurie gimsta jau turėdami talentą, labai nedaug. Tačiau mes mokomės darydami daugybę klaidų – būtent jos suteikia galutiniam produktui vertę. O mašina link savo tikslo eina tiesiai. Gali išmokyti ją tapybos technikų, tačiau reikia žinoti ir apie laikotarpį, kuriame Rembrantas gyveno, ir apie maistą, kurį jis valgė, ir apie žmones, kuriuos mylėjo.
– Suprasti kontekstą. O tai – jau labai daug. Grupė mokslininkų dirba mėgindami perprasti, ką žino žmogus, bet nežino mašina. Algoritmą mokai nuotraukose atpažinti kates, tačiau jis nesupranta, kas yra katės uodega, kas yra žemė ir žolė, ant kurios katė stovi. Kitaip tariant – nesuvokia bendro konteksto. Mes žinome, kad vanduo yra šlapias, kad oru gali kvėpuoti, kad jis gali būti įvairios temperatūros, o medžio tekstūra yra grublėta. Mums tai natūraliai priimti dalykai, tačiau dirbtinis intelektas jų nežino. Dabar mokslininkai kuria milžinišką duomenų bazę, kurią galėtume perkelti į bet kurį dirbtinį intelektą, ir iš kurios jis suprastų, kaip sukurtas pasaulis. Vis dėlto tai – milžiniškų mastų užduotis, juk viso pasaulio patirtį reikia sudėti į vieną duomenų masyvą.
– Nemažai žmonių kalba apie kitą dirbtinio intelekto pusę – etines problemas.
– Kažkada garsusis Stephenas Hawkingas yra sakęs, kad dirbtinis intelektas bus didžiausia žmonijos grėsmė, kurią mes bet kada esame sukūrę. Aš iš dalies pritariu šiai nuomonei. Tačiau priklauso, į kokios trukmės laikotarpį žiūrime. Nuo grėsmės, apie kurią kalbėjo Stephenas Hawkingas ar Elonas Muskas, mes esame dar labai toli. Jie kalba, kokias grėsmes žmonijai kels savarankiškai mąstanti mašina, turinti žmogaus protui lygias ar jį lenkiančias mąstymo schemas. Žmogaus intelekto linija į viršų kyla labai palaipsniui – o savarankiškai mąstančių mašinų kreivė bus praktiškai vertikali. Per labai trumpą laiką jos ištobulės tiek, kiek mes nesugebėtume ištobulėti per tūkstančius metų. Čia ir atsiranda grėsmė. Kai žmogus nebebus aukščiausia maisto piramidės grandis, kai atsiras kažkas, kas bus aukščiau mūsų, – be abejonių atsiras ir didesnės grėsmės. Pažiūrėkime, kaip mes elgiamės su visais, kurie yra žemiau mūsų.
– Apie kokį laikotarpį kalbi?
– Nepaprastai sunku pasakyti, ar kada nors apskritai atsiras savarankiškai ir pranašiau už žmogų mąstanti mašina. Tačiau galiu spėti, kad šį šimtmetį jau turėsime kažką panašaus. Daug kas spėja, kad tai bus maždaug 2050-aisiais, aš spėčiau, kad vėliau. Tačiau taip, ši sritis vystosi sparčiai. Vis dėlto gatvėje pats važiuojantis automobilis nėra labai protingas, jis tiesiog sugeba atlikti kelias užduotis, naudodamas skirtingas technologijas moka atskirti, kur yra pėstysis, kur – automobilis, bet ir tai padaro ne visai tiksliai. Šiuo metu dirbtinio intelekto įrankiai sugeba gerai daryti vieną darbą, bet tai izoliuoti įgūdžiai. Kelias iki bendrojo dirbtinio intelekto yra gana tolimas.
– Viena vertus, tai, ką girdžiu, mane džiugina, kita vertus – nesinorėtų, kad visos šios galimybės atsidurtų kažkieno vieno rankose. Juk tik kontroliuodamas situaciją jautiesi ramiau.
– Ne vienas mokslinės fantastikos filmas yra būtent apie tai. Galime ruoštis ir galvoti apie saugiklius, tačiau kaip tai išsiplėtos – iki to dar ilgas kelias.
– Tu pats namuose naudoji „Google“ asistentą?
– Trejus metus namuose ant stalo stovi garsiakalbis. Pasakydamas jo vardą jį aktyvuoji, frazėje „Good morning“ (liet. „labas rytas“) užkoduota visa mano ryto rutina: asistentas pasako, kokia šiandien diena, kiek dabar valandų, koks oras, kokiu keliu važiuodamas greičiausiai pasieksiu darbą. Vėliau jis paskaito žinias, įjungia mėgstamą muziką ir „Monocle“ tinklalaidę, kurią būnu planavęs pasiklausyti.
Tai yra namų dalis, tačiau asistento nelaikau šeimos nariu, nesuteikiu jam veido ar vardo. Tai įrankis, palengvinantis dalykus. Man nereikia išsitraukti telefono, jungti jo prie kolonėlės – tereikia pasakyti kelis žodžius.
– Ar tai ir yra naujųjų prietaisų ateitis?
– Taip, balso komandos yra ateitis. Tai bus ateitis kurį laiką, iki kol pavyks prisijungti ir prietaisus valdyti smegenimis. Pradėjome nuo mygtukų paspaudimų – fiziniais paspaudimais galime įvesti informaciją. Tada atsirado galimybė informaciją įvesti balsu. Visgi šis būdas yra lėtas, todėl – nepatogus. Akimis per tą patį laiką galime sugerti daugiau informacijos, nei išgirsti balsu. Kompiuterio sąsajos su smegenimis yra patogiausias ir greičiausias būdas duoti komandas.
– Dabar asistentas atlieka tik primityvias užduotis, tačiau galbūt po dar trejų metų paklaus, kaip jautiesi, reaguos ne tik į garsą, bet ir veido išraišką?
– Ir tada pradėsime su garsiakalbiais megzti ryšį. Filme „Ji“ labai gerai ištyrinėtas šis galimas scenarijus. Labiausiai panašias technologijas personifikuoja vaikai. Buvo atlikti tyrimai, rodantys, kad vaikai šiuos garsiakalbius laiko šeimos nariais. Jeigu namuose yra „Google“ asistentas, neretai vaikai moka su juo bendrauti, klausia faktų apie pasaulį, dėkoja sulaukę atsakymo.
– Ar tame nejauti šiokio tokio nesmagumo jausmo?
– Tai keista ir kartais ne visada priimtina. Turbūt dėl to, kad tai – nauja. Mes linkę priešintis kiekvienai svarbesnei naujai technologijai, kuri šiek tiek labiau sujudina mūsų kasdienį gyvenimą. Atsiradus knygoms, žmonės sakė, kad dabar visi bus sulindę į jas ir nebematys realaus pasaulio. Atsiradusius televizorius, mobiliuosius telefonus, balso asistentus lydi tokia pati reakcija. Technologijos demonizuojamos, jose įžvelgiamos grėsmės, tačiau tai, mano galva, nėra blogai. Juk daug blogiau kažką priimti aklai, nekvestionuojant. Man pačiam labai patinka naujos technologijos, jos man nebaisios, priešingai – man įdomu, norisi išbandyti.
– Kokia yra sparčiausiai auganti dirbtinio intelekto sritis?
– Turbūt sparčiausiai dirbtinio intelekto pritaikymo galimybės plečiasi medicinoje, gamyboje, sparčiai vystosi ir rinkodaroje. Prekybos centrų tikslas – kuo daugiau parduoti, todėl ieškoma papildomų kelių, kaip šį tikslą pasiekti. Vienas iš būdų didinti pardavimus – patiekalų receptai. Jei žmogus virtuvėje naudoja garsiakalbį, prekybos centrui aktualu sukurti programėlę, siūlančią patiekalų receptus priklausomai nuo to, kokių produktų jis turi savo šaldytuve. Programa gali išmokti, kokius produktus sunaudojau, juos automatiškai įdėti į mano pirkinių krepšelį, o nuvykus į parduotuvę šiems produktams pasiūlyti nuolaidą. Į šią grandinę pridėjus išmanųjį šaldytuvą, kalendorių, žinantį, kad šeštadienį rengsiu vakarėlį, man siūlomos idėjos, kuo galėčiau pavaišinti draugus ir pranešama, kokių produktų trūksta.
Kompanija „Amazon“ savo ateitį ir sieja su vadinamuoju „Predictive Buying“ (liet. nuspėtas pirkimas) – numato, ko ir kada tau prireiks. Jie turi duomenis, ką kadaise esi pirkęs, todėl žino tavo drabužių dydį, kada paskutinį kartą pirkai džinsus, kada potencialiai tau gali prireikti naujų. Kadangi viskas pristatoma į namus, jie gali patys sudėlioti krepšelį, kad tau nereiktų apie tai galvoti. Šalia dar įdės batus, kuriuos kadaise žiūrėjai. Jei nori pasilikti – sumoki, jei ne – dronas išskraidins atgal į sandėlį.
– Toks pasaulis suteikia daugiau laiko, juk nebereikia rūpintis buitimi?
– Kevinas Kelly, žurnalo „Wired“ redaktorius, dirbtinį intelektą lygina su elektra. Viena pagrindinių elektros užduočių – sumažinti žmonių dirbamo fizinio darbo kiekį. Mums nebereikia rankomis iš šulinio semti vandens – užtenka paspausti mygtuką ir elektrinis variklis tai padarys už mus. Dirbtinis intelektas sumažina mūsų smegenų apkrovą: prie elektrinės pompos, iš šulinio traukiančios vandenį, pridėjus dirbtinį intelektą, pompa žinos, kada mums gali prireikti vandens. Kalbant apie pirkinius situacija panaši – dirbtinio intelekto tikslas yra atlaisvinti mus nuo minčių, kad namuose baigėsi skalbiklis, o šaldytuve nebėra pieno. Mokėti mokesčius, tvarkyti sąskaitas, eiti pirkti maisto produktų – tai neįdomu, tad kodėl to neatidavus asistentui? Taip turėsime daugiau laisvo laiko dalykams, kurie mums įdomūs: darbui, kūrybai, šeimai. Vienas iš galimų ateities scenarijų – didelei daliai visuomenės nebereiks dirbti išvis, jie galės tiesiog gyventi.
Daugiau įkvepiančių „Lamų slėnio“ podkastų klausykite
SOUNDCLOUD: @LAMUSLENIS ir savo telefone
Justino kasdienybę sekite instagrame @jautzemis
