R. Šapalas. Lėktuvo katastrofa ir dirbtinis intelektas. Ko verslas galėtų pasimokyti
Ar esate girdėję istoriją apie 2009-aisiais Niujorke ant Hadsono upės sėkmingai nutupdytą lėktuvą ir išgelbėtus visus 155 juo skridusius keleivius? Įvykis įdomus tuo, kad JAV nacionalinė transporto saugos taryba ilgai svarstė, ar lėktuvo pilotai iš tiesų pasirinko geriausią variantą lėktuvą tupdyti ant upės. Pagrindinė priežastis, dėl ko abejojo komisija, yra ta, kad kompiuterinė simuliacija rodė, jog pilotai turėjo visas galimybes sėkmingai nutupdyti lėktuvą šalia esančiuose oro uostuose. Tačiau atliekant simuliaciją paaiškėjo, jog kompiuteris neįvertino žmogiškojo faktoriaus. Prieš priimdami sprendimą pilotai visų pirma elgėsi pagal numatytą tvarką ir tik tada, sprendė, kur nukreipti lėktuvą. Kompiuteris šio faktoriaus neįvertino.
Manau, ši istorija – geras pavyzdys, kad kompiuteris, dirbtinis intelektas bent artimiausiu metu neperpras visų žmogaus mąstymo subtilybių. Kompiuteris siūlo idealų atsakymą, kurį vien žmogaus pastangomis vargu ar įmanoma gauti. Tačiau žmogiškasis faktorius tuo ir yra įdomus, kad gali nuvesti prie visai kitų pasirinkimų. Pavyzdžiui, 1970 m. mokslininkas Geoffrey Hintonas Edinburgo universitete tyrinėjo žmogaus smegenis. Jis svajojo sukurti neuroninį tinklą kompiuteryje ir taip imituoti, kaip veikia protas. Pasak Hintono, po ilgų metų tyrinėjimų, bandymų jam nepavyko to padaryti, tačiau ši nesėkmė leido atsitiktinai sukurti pirmąją dirbtinio intelekto versiją. Dėl to Geoffrey Hintonas ir yra vadinamas dirbtinio intelekto krikštatėviu. Kitas pavyzdys, – alchemikai, ieškoję tikrojo jaunystės eliksyro. Ar jiems pasisekė? Ne. Tačiau, einant šio tikslo link, buvo išrasta daugybė vaistų, kuriuos naudojame ir dabar.
Dirbtinis intelektas versle
Dirbtinis intelektas gali būti pagalbininkas, patarėjas, sprendžiant užduotį, bet ne tas, kuriuo reikėtų visiškai vadovautis. Štai keletas pavyzdžių, kaip verslas bendradarbiauja su dirbtiniu intelektu.
Remdamasi klientų naršymo įpročiais bendrovė „Amazon“ dirbtinį intelektą naudoja savo rekomendacijų sistemoje, kad galėtų pasiūlyti klientams galimai patiksiančius produktus. Tačiau čia neapsieinama ir be žmogiškojo faktoriaus. „Amazon“ rekomendacijų sistema tobulinama atsižvelgiant į klientų atsiliepimus apie produktus, jų įvertinimus ir kt.
Finansų sektorius taip pat sparčiai naudoja dirbtinį intelektą, ypač analizuojant didelės apimties duomenis ir priimant su investavimu susijusius sprendimus. Tačiau ir čia reikalingas žmogiškasis faktorius, mat patyrę analitikai ir investuotojai geba įvertinti rinkos tendencijas ir galimas rizikas, kurias dirbtinis intelektas nebūtinai pastebės.
Gerai žinoma įmonė „Tesla“ naudoja dirbtinį intelektą automobiliuose, autonominio vairavimo srityje. Bendrovei žmogiškumo faktorius taip pat svarbus. „Tesla“ automobilių vairuotojų vairavimo elgsena padeda tobulinti autonominius vairavimo algoritmus.
Dirbtiniam intelektui uždavus klausimą, į ką verslui reikėtų atkreipti dėmesį darbe naudojant dirbtinį intelektą, jis išryškino kelias vietas:
– Duomenų saugumas ir privatumas. Dirbtinio intelekto sistemos dažnai reikalauja didelių duomenų kiekių, siekiant mokytis ir teikti kokybiškas paslaugas. Tai kelia riziką duomenų saugumui ir privatumui, todėl verslui svarbu imtis reikiamų priemonių duomenų apsaugai užtikrinti.
– Patikimumas. Dirbtinio intelekto sistemos ne visada yra visiškai patikimos, todėl svarbu atkreipti dėmesį į jų kokybę ir patikimumą. Dėl to reikėtų tikrinti duomenis, jų kokybę.
– Mokymasis. Dirbtinio intelekto naudojimas reikalauja tam tikrų žinių ir įgūdžių, todėl verslui svarbu investuoti į darbuotojų mokymą ir kompetencijų kėlimą.
– Klientų patirtis. Dirbtinio intelekto naudojimas turėtų būti orientuotas į klientų patirties gerinimą. Tai reiškia, kad sistemos turėtų būti paprastos naudoti, o paslaugos – aukštos kokybės.
Robertas Šapalas, komunikacijos agentūros „Brandnomika“ vadovas
