Google je proslavio 19. rođendan 27. septembra, što već znate ako ste primijetili njihov rođendanski doodle. Sastojao se od 19 igrica koje su u prošlosti stajale na mjestu Google logoa, u cilju proslavljanja raznih događaja. Tokom ovog vremena, Google je izrastao u vjerovatno najvredniju kompaniju na svijetu, sa procijenjenom vrijednošću od skoro 500 milijardi dolara. Fascinantan podatak, naročito u svijetlu činjenice da ogromna većina korisnika Googleove usluge ne plaća ni centa.

Međutim, iako je ‘to google‘ i zvaničan glagol u engleskom jeziku koji označava pretraživanje pojma na internetu, Google je danas mnogo više od internet pretraživača. Malo je djelova tržišta u kojima Alphabet, kao kompanija koja objedinjuje “sve Google stvari” nema udio. Upravo ova sveprisutnost  olakšava da postanete njihov korisnik. Novi Android telefon? Samo unesite šifru za vašu Gmail adresu i možete automatski da vratite stare podatke kroz Google Play Store, Google Photos, a Chrome ima sačuvanu vašu istoriju pretraživanja. Google Sheets je sve češće glavna adresa za osnovne kolaborativne spreadsheet operacije, a Google Docs je jako pogodan za pisanje i editovanje tekstova (autorka ovih redova koristila ga je i za pripremu ovog bloga). Ukoliko želite, mogli biste da koristite isključivo Google proizvode i da sve što radite bude sinhronizovano.  I to besplatno!

Nataša Popović

Nataša Popović

Junior Developer

Ekspert je za razvoj tema i pluginova za WordPress. U stanju je da nagovori svaki web server da radi ono što mu ona naredi. Redovno studira računarske nauke i govori jezikom matematike. Voli vozove i ne voli da vozi jer se ne snalazi dobro u prostoru. Skromnost i istrajnost, smisao za humor i nesvakidasnji stil čine je najzanimljivijom samoproglašeno – introvertnom članicom tima.

Srž svih ovih proizvoda je vještačka inteligencija. Dok je ranije fokus bio na mobilnim uređajima, na ovogodišnjoj I/O konferenciji, koju Google održava već 10 godina, izvršni direktor Sundar Pichai je potvrdio pomjeranje fokusa sa mobilnih uređaja na vještačku inteligenciju.

Period dominacije mobilnih uređaja je doveo do razvoja tehnologija kao što su multitouch i lociranje. Područja koja se izdvajaju u AI eri su glas i slika, odnosno napredno poimanje glasa i slike od strane tehnoloških proizvoda.

Google već neko vrijeme koristi glasovne komande za pokretanje svojih uređaja. Google Assistant i Google Home trenutno najviše koriste ovu tehnologiju. Google Assistant razumije prirodni govor (za sada samo na engleskom jeziku) i komande kao što su “Dodaj događaj u kalendar” bolje nego ikad ranije. Google Home se oslanja na Google Assistant kako bi omogućio korisnicima da upravljaju raznim smart uređajima u svojim domovima. Na I/O konferenciji je rečeno i da je vještačka inteligencija napredovala do te mjere da razlikuje glasove ukućana, tako da komanda “Nazovi majku” ima različit ishod u zavisnosti od toga ko je izgovara.

Prepoznavanje slika je jedan od najvećih Google projekata. Google AI može da razumije šta se nalazi na slici, ali i da razlikuje lica vaših prijatelja i porodice. Kako sve ovo radi?

Neuronske mreže i mašinsko učenje

Većina nas se upoznala sa vještačkom inteligencijom kroz naučnu fantastiku. Ideja mašina koje izgledaju i razmišljaju kao ljudi je oduvijek bila privlačna stvaraocima. Oni su naši pomoćnici i prijatelji, a ponekad i prijetnja za ljudsku rasu. Ukoliko stvorimo mašine koje su toliko pamentne da mogu da osjećaju, da li imamo pravo da ih koristimo za svoje potrebe? Da li će se vještačka inteligencija jednog dana okrenuti protiv nas?

Filmska preporuka: Moj omiljeni film koji se bavi ovom tematikom je Blade Runner.  Replikante, robote iz ovog filma, gotovo je nemoguće razlikovati od ljudi, a kreirani su da obavljaju teške i opasne poslove. Posao glavnog junaka je da hvata i ubije replikante koji se pobune, međutim uskoro i on prestaje da bude siguran da se ljudi mnogo razlikuju od mašina koje misle i osjećaju.

 

Termini vještačka inteligencija i mašinsko učenje se često koriste kao sinonimi. Međutim, mašinsko učenje je jedan od pristupa vještačke inteligencije, i to trenutno najbitniji. Ono se bavi izgradnjom računarskih sistema koji su sposobni da uče iz podataka koje im damo. Tako je cilj pomjeren sa postizanja iluzije vještačke inteligencije na rješavanje praktičnih problema. Unutar mašinskog učenja se nalazi još uži koncept dubokih neuronskih mreža (deep learning), u koji Google najviše ulaže.

Duboke neuronske mreže imaju veći broj srednjih slojeva i problem dijele na više nivoa apstrakcije – od prostih koncepata do složenih. Za prepoznavanje lica na fotografijama, prvi sloj može da traži proste ivice, a drugi sloj traži skup ivica koje formiraju jednostavne oblike kao što su kvadrati. Treći identifikuje oči i tako do petog ili šestog nivoa koji može da spoji sve ovo i da prepozna oblike i koncepte kao što su ljudska lica ili bilo šta drugo, u zavisnosti od podataka koji su im dati.

Upravo je razvoj dubokih neuronskih mreža u poslednjih par godina omogućio da se AI koncepti, koji su ranije bili samo naučna fantastika, približe realnosti. Sada je moguće da programu damo ogromnu količinu podataka i da smanjimo ulogu čovjeka. Gledanjem Youtube snimaka, duboka neuronska mreža može da počne da samostalno prepoznaje mačke. U tom slučaju nije potrebno da čovjek definiše šta je mačka i kako izgleda. Iz fotografija mačaka i pasa, posle dovoljno velikog broja analiziranih podataka, program će ih sam razlikovati.

Možemo da gledamo na ovo i sa druge strane. Ukoliko program zna kako neki predmet izgleda, onda možemo i da mu tražimo da ga po istoj logici i nacrta. Objavljeni rezultati tog crtanja su bili nadrealne slike koje više liče na Dalijeva djela nego na ono što bi nacrtao “normalan čovjek”.

Ovo razumijevanje apstraktnih koncepata omogućava rad Guglovih proizvoda kao što su Google Photos i Google Lens, koji je firma najavila na I/O konferenciji. Lens može da prepozna vrstu cvijeta koji mu pokažete preko kamere, da ocijeni restoran ispred kog se nalazite, ili da preko slike bilborda koji najavljuje koncert kupi karte i doda vam događaj u kalendar.

Google Photos, osim što nudi neograničen i besplatan prostor, ogranizuje vaše fotografije u albume, daje vam mogućnost da ih pretražujete po ključnim riječima i, nešto o čemu treba posebno voditi računa, prepoznaje vaše prijatelje i članove porodice i predlaže da podijelite te slike sa njima.

Sve ove stvari pokreću duboke neuronske mreže.

Međutim, one su jako teške za kreiranje i nedovoljan broj stručnjaka iz ove oblasti ograničava brzinu njihovog napretka. Zato je jedan od najvećih prozivoda koje je Google najavio na I/O konferenciji AutoML, vještačka inteligencija koja može da kreira druge vještačke inteligencije. Automatizacijom nekih komplikovanih procesa mašinsko učenje postaje dostupno i ljudima koji nisu stručnjaci iz ove oblasti.

AutoML tehnologija je već korištena za dizajniranje mreža za prepoznavanje glasa i slika. Arhitekture za prepoznavanje glasa su se pokazale jednako dobrim kao one koje su pravili Guglovi stručnaci, a one za prepoznavanje slika čak i boljim.

Ovo je  bitan dio Google filozofije – dostupnost naprednih tehnologija što većem broju korisnika.

Napredne tehnologije dostupne svima

Google podstiče stručnjake iz oblasti računarskih nauka da pronađu nove načine primjene neuronskih mreža povećavajući uticaj vještačke inteligencije. Iz tog razloga, Google je objedinio sve svoje AI prozvode u Google.ai.

U srcu projekta se nalazi TensorFlow, softver za mašinsko učenje koji daje korisnicima programski okvir da razvijaju svoje aplikacije. TensorFlow je postao open-source 2015. godine. Danas je nezaobilazan i najpopularniji je softver ove vrste na Githabu. Koristi se za izradu alata u raznim industrijama.

Uz povećanje dostupnosti i prisutnosti pametnih programa i uređaja,  javljaju se razni etički problemi. Činjenica da Google Photos bez problema razlikuje pojedince, čini ga potencijalno opasnim alatom. Ovaj i slični programi upravljaju svim našim informacijama koje im rado dajemo zbog komfora, jer čine obavljanje raznih zadataka lakšim i bržim. To ne znači da treba da zaustavimo progres, već da treba da budemo oprezniji i razmislimo o svim novitetima koji nam se serviraju tolikom brzinom da većina krajnjih korisnika ne isprati sve promjene, dok ne postanu dio naše svakodnevice.

S druge strane, načini na koje možemo da iskoristimo ove tehnologije idu dalje od prostog komfora. Patologija je vrlo kompleksna grana medicine. Prilikom biopsije patolozi analiziraju više od 1000 slika, što dovodi do toga da stopa neslaganja među stručnjacima doseže i 48%. Google je, koristeći neuronske mreže, razvio metod za analizu biopsijskih slika sa 89% tačnosti, dok su ranije metode imale 73%. Istina, neuronske mreže su češće davale lažno pozitivne rezultate, ali su i dalje od velike pomoći ljekarima, naročito kad treba skrenuti pažnju na potencijalne alarmne znake u netipičnim i teško uočljive zonama.

DeepMind, firma koju je Google kupio 2014. godine, lansirala je DeepMind Health spajajući vještačku inteligenciju i zdravstvo. Njihova mobilna aplikacija Streams pomaže doktorima da dijagnostifikuju povrede bubrega. Trenutno rade na razvoju još jedne aplikacije koja bi poboljšala administraciju kroz delegiranje zadataka, dodjeljivala osoblje pacijentima i pratila šta nije urađeno.

Pošto programi uče iz velike količine javno dostupnih podataka, vještačka inteligencija je odraz stanja u društvu. Alati koji danas služe za bolju dijagnostiku i efikasniju borbu protiv teških bolesti oslanjaju se na tehnologiju koja je razvijena da bi sortirala naše selfije i pomogla nam da odaberemo hamburger. Da li je budućnost medicine vrijedna upliva u našu privatnost? Kako će vještačka inteligencija koja upravlja automobilom odlučiti čiji život da spasi u slučaju izvjesne nesreće? Koje su granice razvoja vještačke inteligencije i koja nas nova etička pitanja očekuju sa dok se tim granicama primičemo? Tehnologija se već razvija brže nego što mi možemo da napredujemo i neophodno je kreiranje nekog etičkog organa koji će nadgledati ovaj proces i čuvati interese krajnjih korisnika – svih nas.

 

Nataša Popović

Nataša Popović

Junior Developer

Ekspert je za razvoj tema i pluginova za WordPress. U stanju je da nagovori svaki web server da radi ono što mu ona naredi. Redovno studira računarske nauke i govori jezikom matematike. Voli vozove i ne voli da vozi jer se ne snalazi dobro u prostoru. Skromnost i istrajnost, smisao za humor i nesvakidasnji stil čine je najzanimljivijom samoproglašeno – introvertnom članicom tima.

Ostanite u toku!

Ostanite u toku!

Prijavite se na Alicorn e-mail časopis i budite u toku sa najnovijim člancima našeg tima. Nema spama. Poruke šaljemo rijetko, isključivo kad imamo nešto važno da kažemo.

Hvala! Uspješno ste se prijavili!