10 prelomnih tehnologij 2018 - Umetna inteligenca z domišljijo

Alenka Selcan 6. marec 2018
/PublishingImages/uporabniska-tehnologija-hero.jpg

Preboji v umetni inteligenci so pričakovana stalnica naslednjih nekaj let. Ugibanje, kako daleč bo segel njen razvoj, je razdelil strokovno javnost na tiste, ki se bojijo pojava superinteligence ter eksistenčnega tveganja, ki ga ta prinaša (Future of Life ), ter na transhumaniste Kurzweilovega kova, ki verjamejo, da bo že leta 2029 prišlo do singularnosti, ki bo človeštvo povedla v nove, boljše čase. Dobro desetletje nas loči od te prerokbe, zato si poglejmo, kako kaže umetni inteligenci v letu 2018.

Umetna inteligenca v oblaku

Po napovedih revije MIT Technology Review se letos obeta bistvena širitev dostopnosti umetne inteligence. Če je bila ta nekdaj le v zaprtih rokah njenih stvariteljev, najmogočnejših tehnoloških podjetij na svetu (Google, Amazon, Baidu, Microsoft ...), se uporaba nevronskih mrež in orodij globokega strojnega učenja vse bolj seli na vsem dostopne oblake.

Umetna inteligenca v oblaku naj bi poleg vsaj navidezne decentralizacije omogočila cenejši in hitrejši tehnološki razvoj in posledično vsesplošno gospodarsko rast. Tudi v panogah, kot so znanost, medicina, proizvodnja energije ipd., obeta nove in hitrejše rešitve. A najprej bo treba strokovnjake teh področij spodbuditi, da se naučijo uporabljati orodja globokega strojnega učenja.

Google, Amazon in Microsoft že ustvarjajo nove poti, ki bodo rabo umetne inteligence približali strokovnjakom različnih sektorjev. Jeseni sta Microsoft in Amazon združila svoje sile in ustvarila projekt Gluon, odprtokodno knjižnico vmesnikov globokega učenja, ki bo olajšala in pospešila izdelavo novih modelov strojnega učenja. Z Gluonom naj bi stvarjenje nevronskih mrež, ki posnemajo učenje človeških možganov, postalo tako preprosto, kot je narediti aplikacijo za pametne telefone. Tudi Google teži k temu, da bi bila raba umetne inteligence čim bolj preprosta in dostopna. Za to že danes skrbita tako TensorFlow kot odprtokodni Cloud AutoML.:

 

Dvoboj nevronskih mrež

Te dni so Facebook poplavili zelo prepričljivi potreti uporabnikov, ki so na njih videti mlajši, starejši ali celo drugega spola. Ruski aplikaciji FaceApp je z uporabo nevronskih mrež uspelo izpiliti združevanje in pretvorbo obrazov tako prepričljivo, da so klonili tudi tisti, ki se sicer le redko kitijo z novim selfijem.

Eden od pionirjev zamisli, kako umetno inteligenco spodbuditi, da podobe in zvoke ustvarja, ne le posnema, je Ian Goodfellow. Ta je že leta 2014 osnoval GAN (generative adversarial network), metodo, ki sooči dve nevronski mreži. Prva oziroma „generator“ ima nalogo, da upodablja različice na osnovi videnih podob, naloga „diskriminatorja“ pa je, da izloči tiste, ki jih prepozna kot nesmiselne. Ta dvoboj poteka, vse dokler diskriminator ne loči več podob, ki jih je ustvaril generator.

No, tudi ljudje vse težje ločimo med lažnimi in resničnimi podobami. Nekdaj fantastični scenariji filmov, kot je na primer komedija Simone (2002), se zdijo že danes povsem uresničljivi.

Da je umetna inteligenca z GAN-om pridobila neke vrste umetno domišljijo, je resda prodorno, a ta ustvarjalnost človeštvu prinaša še več dvomov o verodostojnosti novic. Da ni več obraza, ki ga ne bi bilo mogoče zlorabiti, dokazujejo tudi ta navodila za uporabo aplikacije Fakeapp:

 

Le komu bomo lahko še verjeli?

Podrobneje o prelomnih tehnologijah lahko preberete v spomladanski izdaji revije MIT Technology Review.

Viri: tensorflow.org, futureoflife.org, technologyreview.com, youtube.com.

Podobni članki

 

Nalaganje vsebine
© 2017 Telekom Slovenije
6. marec 2018
3914
6. marec 2018
10 prelomnih tehnologij 2018 - Umetna inteligenca z domišljijo