umetna inteligenca
Torek, 25. 9. 2018, 4.00
1 mesec, 2 tedna
Intervju: izr. prof. Danijel Skočaj, Fakulteta za računalništvo in informatiko, Univerza v Ljubljani
Umetna inteligenca bo olajšala opravila, ki jih danes opravljamo z muko ali v nevarnosti
Termometer prikazuje, kako vroč je članek.
Termometer prikaže, kako vroč je članek.
1,23
1
"Za ljudi je vid najpomembnejši čut, največ informacij prejemamo ravno v obliki vizualne informacije. Z njimi rešujemo različne naloge. Naš cilj je, da bi bili računalniški in robotski sistemi sposobni nečesa podobnega."
Učinkovitejša zdravstvena oskrba, varnejši promet, boljše katalogiranje in arhiviranje, celo hitrejše doseganje vrhunskih športnih rezultatov - to so le nekateri primeri, kje nam lahko umetna inteligenca in z njo ustvarjen računalniški in strojni vid pomagata.
Kako pomemben je vid v našem vsakdanjem življenju, običajno spoznamo šele, ko nam ta začne pešati. Toda tudi ob brezhibnem vidu so določena opravila, ki bi jih lahko s svojim "vidom" bolje opravili računalniki ali roboti, a le, če jih to naučimo z ustreznimi metodami umetne inteligence.
Te metode umetne inteligence vedno hitreje prihajajo tudi na pametne telefone. Pri naprednejših pametnih telefonih prav tako ustvarjen "vid" pomaga pri določanju optimalnih nastavitev za fotografiranje, tudi kadar jih sami morda ne bi znali izbrati. A to je le vrh ledene gore.
"Veseli me, da živimo ravno v obdobju velikega razcveta širšega področja umetne inteligence in da lahko tudi sami prispevamo k njegovemu razvoju."
O svojih raziskavah bo spregovoril tudi na posvetu AI4GOOD, ki ga v sredo, 26. septembra, organizira slovenska podružnica tehnološkega podjetja Huawei z namenom razširjanja zavesti o obetih umetne inteligence in predstavljanja nekaterih slovenskih dosežkov s tega področja.
Kaj so poglavitni nameni vaših raziskav?
Računalniku oziroma stroju bi radi omogočili, da spregleda, da zna interpretirati slike in na njih poišče tisto informacijo, ki jo potrebuje za reševanje neke naloge.
Kako lahko računalnik naučimo videti in gledati?
Osredotočamo se na različne probleme, kot so na primer vizualno sledenje, detekcija in kategorizacija predmetov, segmentacija slik in podobno. Pri tem se ukvarjamo z razvojem temeljnih metod, hkrati pa razvito metodologijo uporabljamo za reševanje konkretnih praktičnih nalog, ki zahtevajo uporabo računalniškega vida, oziroma jo implementiramo na senzorsko-robotskih sistemih.
"Osredotočamo se na različne probleme, kot so na primer vizualno sledenje, detekcija in kategorizacija predmetov, segmentacija slik in podobno. Pri tem se ukvarjamo z razvojem temeljnih metod, hkrati pa razvito metodologijo uporabljamo za reševanje konkretnih praktičnih nalog."
Kako bo vsakdan boljši zaradi teh (pričakovanih) dosežkov?
Za ljudi je vid najpomembnejši čut, največ informacij prejemamo v obliki vizualne informacije. Z njimi rešujemo različne naloge. Naš cilj je, da bi bili računalniški in robotski sistemi sposobni nečesa podobnega. Da bi lahko nekatere naloge opravljali namesto nas oziroma nekatere tudi bolje od nas.
Kje bi se računalniki s svojim "vidom" lahko bolje odrezali od nas?
Med drugim razvijamo metode, ki bodo v procesu vizualnega nadzora kakovosti na proizvodni liniji samodejno pregledovale izdelke in odkrivale morebitne napake na njih. Razvijamo avtonomno plovilo, ki se bo na osnovi vizualne informacije sposobno samostojno navigirati in izogibati oviram na vodni površini. Razvijamo metode za samodejno detekcijo in razpoznavanje predmetov, ki so uporabne v različnih aplikacijah, ter metode, ki samodejno zaznavajo spremembe v sekvenci slik.
"Srž naših raziskav je ravno umetna inteligenca. Z našimi raziskavami dodajamo inteligentno obnašanje kameram in robotom. To je torej naš glavni cilj."
Omenjali ste tudi spoznavne robote …
Ko govorimo o spoznavnih robotih, ki naj bi postali del našega vsakdana in nam pomagali pri hišnih opravilih, je popolnoma jasno, da morajo biti sposobni odličnega vizualnega zaznavanja. Računalniški vid je v zadnjih letih na krilih globokega učenja izjemno napredoval, tako da so aplikacije, ki uporabljajo to tehnologijo, vse pogostejše.
Kakšne nove možnosti v vaših raziskavah prinaša umetna inteligenca?
Računalniški vid in strojno učenje ter spoznava robotika, ki so v središču naših raziskav, v veliki meri spadajo na širše področje umetne inteligence. Lahko torej rečemo, da se ukvarjamo z umetno inteligenco, da razvijamo metode, ki vsem nam prinašajo nove možnosti oziroma prinašajo prek interdisciplinarnih raziskav in aplikacij veliko novih možnosti na najrazličnejša področja našega življenja.
Katere so najpomembnejše prednosti umetne inteligence, ki jih želite izkoristiti?
Stroj lahko obdela ogromne količine podatkov in v njih poišče vzorce, ki jih človek ne zazna. Pregleda lahko na primer več rentgenskih slik, kot jih bo zdravnik v celem življenju, in s primernimi algoritmi bo na njih poiskal koristno informacijo za diagnosticiranje. Na videoposnetku nogometne tekme lahko z algoritmom sledimo posameznim igralcem in računamo različne parametre in statistične podatke o njegovi igri. Avtonomna vozila, tako avtomobili kot plovila in letalniki, morajo zaznavati okolico, da se lahko zanesljivo in varno navigirajo.
Kaj bi bil skupni imenovalec vseh teh primerov rabe?
Bistvo vseh takšnih aplikacij so podatki, ki jih imamo zdaj v izobilju, z metodami računalniškega vida in strojnega učenja pa jih lahko zdaj tudi vse bolje osmislimo in uporabimo.
Ali bi bile vaše raziskave sploh možne brez umetne inteligence?
Srž naših raziskav je ravno umetna inteligenca. Z našimi raziskavami dodajamo inteligentno obnašanje kameram in robotom. To je torej naš glavni cilj. Obstaja namreč veliko problemov, ki jih lahko rešimo samo na ta način. In pri tem igra pomembno vlogo vizualno učenje, torej učenje modela iz vizualnih podatkov, slik in videoposnetkov.
"Tako rekoč nemogoče je napisati program, ki bo na primer znal neposredno na sliki detektirati in razpoznati psa. Lahko pa napišemo program, ki se bo na podlagi množice slik psov naučil, kakšni so mogoči videzi psa ali kaj je za psa značilno, torej bo zgradil model, na osnovi katerega bo potem lahko na slikah detektiral in razpoznaval pse."
Toda stroji nimajo enake percepcije, kot jo imamo ljudje …
Tako rekoč nemogoče je napisati program, ki bo na primer znal neposredno na sliki detektirati in razpoznati psa. Lahko pa napišemo program, ki se bo na podlagi množice slik psov naučil, kakšni so mogoči videzi psa ali kaj je za psa značilno, torej bo zgradil model, na osnovi katerega bo potem lahko na slikah detektiral in razpoznaval pse. Takšni algoritmi torej uporabljajo strojno učenje za razpoznavanje vzorcev, kar je eno pomembnejših področij umetne inteligence, področje, ki je v zadnjem času doseglo največji napredek.
Kako uporabna je za vas in vaše raziskave umetna inteligenca na pametnih telefonih?
O umetni inteligenci ne moremo govoriti kot o eni vseobsegajoči entiteti, pač pa kot o področju, na katerem se razvijajo konkretni algoritmi na različnih domenah. In nekateri od teh algoritmov se lahko izvajajo na mobilnih telefonih, nekateri pa so za to prezahtevni.
Kaj pa je merilo, ko se odločamo, ali pametni telefon ustreza?
Gre torej samo za vprašanje procesne moči in, predvsem ko govorimo o metodah globokega učenja, zmogljivosti grafične procesne enote. Tu so klasični računalniki oziroma zmogljivi računski strežniki še vedno v prednosti pred mobilnimi napravami.
Zelo veliko problemov pa lahko rešimo tudi na mobilnih napravah, tudi z njim prilagojenimi algoritmi. Bolj zahtevne operacije pa seveda lahko opravimo tudi z oblačnimi storitvami, ki so telefonom v dobi velike povezljivosti vselej dosegljive.
Kaj se vam zdi najbolj koristna ali vznemirljiva prednost umetne inteligence na pametnih telefonih?
Skoraj vsak mobilni telefon ima spodobno zmogljiv procesor in običajno precej dobro kamero. Zato so pametni mobilni telefoni zelo primerne platforme za izvajanje algoritmov računalniškega vida. Poleg tega so opremljeni tudi z drugimi senzorji, ki zbirajo podatke.
Torej pametni telefoni niso več zgolj telefoni?
Velika prednost teh naprav je, da so majhne ter priročne za uporabo in jih vedno nosimo s seboj. Tako bolj kot telefoni vse bolj postajajo naši prenosni osebni pomočniki. In procesiranje vizualne informacije ter inteligentno obnašanje so za takšne pomočnike zelo velikega pomena, da postanejo še bolj uporabni.
Kako daleč lahko gre umetna inteligenca?
Veseli me, da me niste vprašali, ali bo umetna inteligenca zavladala svetu, kar je v zadnjem času pogosto vprašanje. Seveda ne bo.
Kaj pa tveganja in morebitne zlorabe?
Kot vsaka druga zmogljiva tehnologija pa seveda tudi umetna inteligenca omogoča zlorabe, zato moramo biti pri uvajanju tovrstnih rešitev razumni.
Kako bo umetna inteligenca, seveda ob razumni rabi, spremenila svet?
Metode umetne inteligence bodo olajšale marsikatero opravilo, ki ga zdaj z muko ali v nevarnosti opravljamo, marsikatero nalogo bodo opravljale bolje od nas, omogočale bodo tudi storitve, ki jih zdaj še niti ne poznamo. Sam sem optimističen in pričakujem velik pozitiven vpliv te tehnologije. Veseli me, da živimo v obdobju velikega razcveta širšega področja umetne inteligence in da lahko tudi sami prispevamo k njegovemu razvoju.
1