V IBM už viac ako desaťročie skúma spôsob, ako naučiť počítače porozumieť svetu. Aleksandra Mojsilovicová tvrdí, že pre vedca môže byť odmenou aj dobrý riadok kódu, ktorý funguje.
Ako by ste vysvetlili svoju prácu svojim starým rodičom?
„Vedia, že ma vždy zaujímali signály. Všetko okolo nás je signál. Telefonát, internet, hudba alebo šťuknutie vypínačom. Takto sme svet vnímali veľmi dlho. Potom však zrazu zosilneli počítače a úložný priestor zlacnel. Všetky signály sa presúvajú do digitálneho priestoru. Stali sa z nich dáta, ktoré môže počítač analyzovať. Ja počítače učím, ako tieto dáta analyzovať a vnímať podobne ako ľudia.“
Prečo potrebujeme, aby počítače mysleli ako ľudia?
„Okolo nás je toľko informácií, že ich pochopenie nám umožní robiť lepšie rozhodnutia alebo pochopiť mnoho aspektov našich životov. Či už profesionálnych, alebo osobných. Dát je však už toľko, že nás zahlcujú. Už ich nevieme spracovať osobne. Stroje nám dávajú efektivitu, ale aj nový uhol pohľadu.“
V ktorej oblasti bude najväčší skok?
„Už dnes vidíme obrovské pokroky, napríklad v porozumení textu. V ďalšej vlne prídu omnoho inteligentnejšie aplikácie vo všetkých aspektoch našich životov. Ak napríklad nakupujete niečo na webe, nájdete odporúčania, ktoré jednoznačne spravil stroj. Prichádza však explózia inteligentnejších systémov. Napríklad naše systémy na riadenie dopravy, poľnohospodárstvo, riadenie strojov a tovární. Inak povedané najprv prídu inteligentné aplikácie a po nich inteligentné stroje.“
Najprv naučíme stroje rozumieť lepšie svetu, a to nám ukáže veci, ktoré dnes nevidíme?
„Napríklad pri energetickej alebo vodovodnej sieti máme inteligentné stroje, ktoré dokážu spravovať rozloženie zdrojov. Vďaka dátam tiež vieme nie úplne predpovedať, ale aspoň očakávať prírodné katastrofy a pripraviť sa na ne. Takže už dnes dáta zbierame a analyzujeme, ale v budúcnosti to bude ešte výraznejšie.“
Počítače sa teda len naučia rozoznávať významné vzorce v údajoch?
„Áno aj nie. Doteraz sme len rozoznávali vzorce. Stroje sme však naučili aj učiť sa. S tým, ako je stroj vystavený novým a novým dátam postupne sa učí upravovať svoje algoritmy. Do celého systému teraz vkladáme myšlienku učenia sa a porozumenia sa.“
Ak do počítača natlačíme dosť veľa dát a algoritmus na učenie, nakoniec bude vedieť analyzovanú vec pochopiť?
„Nakoniec áno. Učí sa z vzorcov, ktoré videl v minulosti.“
Môžeme zobrať veľa týchto drobných vzorcov a pozliepať ich do niečoho, čo je podobné ľudskej inteligencii?
„Záleží na tom, ako si definujeme inteligenciu. Lebo aj o tom sa vedú v odbore spory. Dnes sme už zvládli napríklad analytické modely či optimalizáciu a učenie. Kreativitu sa len začíname učiť.“
Ako sa v praxi učí stroj kreativite?
„V IBM máme napríklad projekt počítačového kuchára, ktorý sa pokúša vytvárať recepty, čo by ľuďom chutili. Pracujeme aj na tom, aby stroj dokázal napríklad pochopiť emócie, ktoré človek cítil pri písaní emailu. Vieme to spraviť vďaka tomu, že nahnevaný človek sa správa podľa veľmi špecifického vzorca. Takéto drobné krôčiky budú stroje približovať ľudskému mysleniu.“
Sú jedlá, ktoré počítač vymyslel, chutné?
