Voditelj Centra za umjetnu inteligenciju zagrebačkog Fakulteta elektrotehnike i računarstva, akademik Sven Lončarić, govori o tome kako umjetna inteligencija transformira različite industrije i kako će u budućnosti oblikovati radna mjesta, učenje i svakodnevicu

Prosječan građanin možda nije svjestan da je već danas umjetna inteligencija prisutna u mnogim područjima svakodnevnog života”, rekao je u razgovoru za Megawatt akademik Sven Lončarić, voditelj Centra za umjetnu inteligenciju zagrebačkog Fakulteta elektrotehnike i računarstva. Jedan od vodećih domaćih stručnjaka za umjetnu inteligenciju u Hrvatskoj govori o tome kako umjetna inteligencija transformira različite industrije, od zdravstvene skrbi i transporta do financija, medija i obrazovanja, te kako će umjetna inteligencija oblikovati radna mjesta, učenje i svakodnevni život, koje su prilike, a koje prijetnje u svijetu koji se brzo mijenja pod utjecajem naprednih tehnologija.

Sven Lončarić rođen je u Zagrebu 1961. godine, a diplomirao je i magistrirao elektrotehniku na Elektrotehničkom fakultetu Sveučilišta u Zagrebu 1985., odnosno 1989. Dobio je Fulbrightovu stipendiju 1990. i započeo je doktorski studij u SAD-u. Doktorirao je elektrotehniku na Sveučilištu Cincinnati 1994., nakon čega je nastavio akademsku karijeru kao docent na Fakultetu elektrotehnike i računarstva Sveučilišta u Zagrebu, gdje je osnovao istraživački laboratorij za obradu slike. Sven Lončarić bio je i docent na Zavodu za elektrotehniku i računarstvo Sveučilišta New Jersey Institute of Technology od 2001. do 2003. Od 2003. radi kao profesor na Fakultetu elektrotehnike i računarstva Sveučilišta u Zagrebu i trenutno vodi Centar za umjetnu inteligenciju.

‘Javnost je zainteresirana za umjetnu inteligenciju zato što ona može pomoći čovjeku kao alat u mnogim djelatnostima. Slična situacija bila je i u prethodnim industrijskim revolucijama’

MEGAWATT: Umjetna inteligencija je tema koja je posljednje vrijeme vrlo aktualna, zašto to toliko zanima javnost?

Umjetna inteligencija nije novo znanstveno područje – istraživanja u tom području započela su još pedesetih godina prošlog stoljeća. Ideja da bi se ljudska inteligencija mogla ostvariti korištenjem računala vrlo je intrigantna. Ne treba zaboraviti da je mozak, kao sustav za obradu informacija, također jedno računalo, ali koje nije digitalno, nego se sastoji od velikog broja bioloških neurona koji su međusobno povezani. U mnogim aspektima ljudski mozak je superioran u odnosu na digitalna računala i znanstvenici u području umjetne inteligencije još nisu uspjeli postići tzv. generalnu umjetnu inteligenciju, odnosno AI sustav koji bi imao široko znanje i sposobnost rješavanja širokog spektra problema kao što to može čovjek. Javnost je zainteresirana za umjetnu inteligenciju upravo zato što ona može pomoći čovjeku kao alat u mnogim ljudskim djelatnostima. Slična situacija bila je u prethodnim industrijskim revolucijama kad su nove tehnologije – parni stroj ili digitalna računala – oslobodile čovjeka od nekih zadataka i dovela do povećanja produktivnosti rada. U tom procesu neka su radna mjesta nestala, ali su istovremeno nastala nova radna mjesta koja ranije nisu postojala.

MEGAWATT: Je li prosječan građanin upoznat sa svim benefitima umjetne inteligencije i možete li objasniti koja su to područja gdje AI najviše pomaže?

Prosječan građanin možda nije svjestan da je već danas umjetna inteligencija prisutna u mnogim područjima svakodnevnog života. Neki primjeri su softveri za detekciju tzv. spam poruka u elektroničkoj pošti koji analiziraju tekst poruke i pokušavaju zaključiti radi li se o neželjenoj poruci ili o korisnoj poruci poslanoj korisniku. Drugi primjer su tražilice na internetu, gdje softveri temeljeni na umjetnoj inteligenciji daju popis internetskih adresa gdje korisnik može naći traženu informaciju. U zadnje vrijeme svjedoci smo i porasta korištenja tzv. AI asistenata koji direktno odgovaraju na pitanje korisnika, tako da korisnik ne treba pretraživati internet pa pregledavati poveznice dok ne nađe željeni odgovor. Velike primjene umjetne inteligencije su i u društvenim mrežama, gdje AI sustavi na temelju interesa korisnika i stranica koje je dosad pregledavao sugerira korisniku nove sadržaje.

MEGAWATT: S druge strane, koji su najveći problemi s AI-jem i gdje još ima prostora za napredak?

Današnji sustavi umjetne inteligencije temeljeni su na strojnom učenju koje zahtijeva veliku količinu podataka na kojima AI sustavi uče, slično kao što uče ljudi tijekom života. Pribavljanje velikih skupova podataka je veliki izazov u području strojnog učenja zbog nekoliko problema s kojima se istraživači susreću. Jedan izazov je pitanje istinitosti podataka dostupnih na internetu. Naime, internet obiluje dezinformacijama ili pristranim informacijama i kao posljedica sustav umjetne inteligencije može biti pristran ili čak može naučiti pogrešne informacije. Pitanje pristranosti naročito je važno u procesu strojnog učenja zato što je potrebno izbjeći pristranost s obzirom na spol, starost, rasu, ekonomski status, prihod, političke stavove ili druge aspekte. Jedan od izazova je i aspekt očuvanja okoliša, zato što moderni grafički procesori na kojima se provodi učenje koriste veliku količinu električne energije, pa se otvara pitanje kako je ta energija proizvedena i kolike su emisije ugljičnog dioksida nastale u proizvodnji energije. Zanimljiv je i izazov objašnjivosti sustava umjetne inteligencije. Naime, modeli dubokog učenja koji se koriste za realizaciju sustava umjetne inteligencije su “crna kutija” koja za određenu ulaznu informaciju daje traženu izlaznu informaciju, no bez objašnjenja zašto je AI sustav dao baš taj odgovor. U mnogim primjenama, primjerice u medicinskoj dijagnostici ili bankarstvu, potrebno je krajnjem korisniku dati objašnjenje danog odgovora. Danas se provode istraživanja da bi se dobile metode strojnog učenja koje mogu dati i određena objašnjenja za svoje odgovore. Na kraju, postoje i zakonodavni i etički izazovi. Jedan problem o kojem se često govori je problem autorskih prava. Naime, kod strojnog učenja informacijama s interneta koriste se sadržaji koji imaju svoje autore i ne mogu se besplatno koristiti za učenje AI sustava i zbog toga je već bilo dosta sudskih procesa. Svaka nova tehnologija donosi i nove izazove i promjene u funkcioniranju ljudskog društva, pa je tako i s umjetnom inteligencijom.

MEGAWATT: Može li nam, primjerice, AI pomoći u rješavanju problema s energetikom ili u pronalasku rješenja za klimatske promjene?

Umjetna inteligencija može pomoći u svim problemima gdje je potrebno na temelju nekih ulaznih informacija dati odgovor na dani problem, tako da postoje brojne primjene i u energetici i u područjima vezanim za istraživanja klimatskih promjena. Primjeri podataka koji se koriste kao ulaz u sustave umjetne inteligencije su vremenski nizovi – primjerice EKG, EEG, vrijednost dionica, broj vozila koji prođu u jedinici vremena – slike u svim područjima ljudske djelatnosti kao što su medicina, industrija, poljoprivreda, gospodarstvo, tekst, primjerice knjige, sadržaji web stranica na internetu i drugo.

‘Posljednjih godina dosta svjetskih firmi bavi se razvojem autonomnih vozila i to je jedna vrlo interesantna i korisna primjena sustava umjetne inteligencije’

MEGAWATT: Kako AI koristite na Fakultetu elektrotehnike i računarstva?

Kao vodeća institucija u Hrvatskoj u području računarstva, FER već nekoliko desetljeća provodi edukaciju u području umjetne inteligencije. FER je 2019. formirao Centar za umjetnu inteligenciju koji povezuje 20 istraživačkih laboratorija s ukupno više od 200 profesora, docenata, poslijedoktoranda i doktoranada koji se bave istraživanjima teorije i primjena umjetne inteligencije. Područja istraživanja uključuju analizu prirodnog teksta, računalni vid, robotiku i automatiku, internetske stvari, financijsku analitiku, primjene u edukaciji djece s posebnim potrebama, bioinformatiku, kibernetičku sigurnost, društvene mreže, kvalitetu višemedijskih usluga i druga područja. FER provodi veliki broj znanstvenih i stručnih projekata u suradnji s gospodarstvom, u čemu prednjači kao sastavnica na Sveučilištu u Zagrebu s najvećim brojem projekata i ukupnoj vrijednosti projekata. Projekti su financirani iz europskih fondova, iz nacionalnih fondova te iz privatnih sredstava poduzeća.

‘Kao vodeća institucija u Hrvatskoj u području računarstva, FER već nekoliko desetljeća provodi edukaciju u području umjetne inteligencije’, kaže Sven Lončarić, FOTO: Marko Prpic/PIXSELL

MEGAWATT: FER je nedavno u suradnji s Infobipom predstavio i Branku – AI koji će pomagati studentima pri upisu na fakultet, o čemu se točno radi?

FER je u suradnji s Infobipom, prvim hrvatskim jednorogom, razvio chatbot imena Branka koji će budućim studenticama i studentima omogućiti brži i jednostavniji proces upisa na taj fakultet. Korištenjem napredne tehnologije, Branka pruža odgovore na najčešća pitanja, usmjerava korisnike kroz korake upisa te omogućava brzu i učinkovitu podršku. Ona unaprjeđuje usluge za buduće studente, ali i otvara dodatne mogućnosti za zajednička istraživanja, razvoj rješenja i suradnju FER-a i Infobipa. Studenti će imati priliku sudjelovati u praksama i projektima unutar Infobipa, gdje će stjecati vrijedna iskustva i znanja potrebna na tržištu rada, a mentoriranje Infobipovih stručnjaka dodatno će obogatiti njihovo obrazovanje i profesionalni razvoj.

MEGAWATT: Kakvo je vaše mišljenje o robotaksijima i onome što se dogodilo na prezentaciji Rimac automobila?

Inženjeri dobro znaju da tijekom razvoja prototipa nekog novog proizvoda uvijek ima inženjerskih problema koji se trebaju riješiti i nije neobično ako je došlo do nekog problema u demonstraciji prototipa novog proizvoda. Mislim da mediji poklanjaju tome previše pažnje jer to je normalno u svakom razvoju novog proizvoda.

MEGAWATT: Možete li malo pojasniti što je to peta razina autonomije robotaksija s kojom Rimac očito ima problema?

Posljednjih godina dosta svjetskih firmi bavi se razvojem autonomnih vozila i to je jedna vrlo interesantna i korisna primjena sustava umjetne inteligencije, posebno metoda računalnog vida jer autonomno vozilo mora preko videokamera pratiti okolinu vozila i zaključivati sve što je potrebno za sigurnu vožnju te upravljati vozilom, slično kao što to rade ljudi. Prema klasifikaciji američke organizacije SAE za standardizaciju u automobilskoj industriji, postoji šest razina autonomnosti vozila – od razine 0, bez automatizacije, do razine 5, potpune automatizacije vožnje. Peta razina autonomije je najviša razina u kojoj vozilo samo upravlja vožnjom i nije potrebna nikakva asistencija ili uopće prisutnost ljudskog vozača. Podaci o pouzdanosti vožnje autonomnog vozila tvrtke Rimac automobili još nisu objavljeni tako da je preuranjeno ocjenjivati autonomnost tog vozila.

MEGAWATT: Postoje li robotaksiji s takvom razinom autonomije i ako ne, može li se ona dostići u razumnom roku?

Niti jedan svjetski proizvođač još nije razvio autonomno vozilo pete razine autonomije koje upravlja vozilom bez greške. Sustav umjetne inteligencije za upravljanje vozilom koristi računalni vid da bi prepoznavao prometnu situaciju u okolini vozila: prometne znakove, horizontalnu signalizaciju, semafore i druge sudionike u prometu. Takvi sustavi strojnog učenja uče na primjerima, no uvijek se može desiti da dođe do neke neočekivane situacije koja nije viđena tijekom učenja i da stoga dođe do pogreške u upravljanju vozilom. Kako nijedan sustav umjetne inteligencije ne može biti 100 posto točan, nego uvijek postoji neka mala vjerojatnost pogreške, to znači da će uvijek postojati neka mala vjerojatnost prometne nezgode kod autonomnih vozila. No ne treba zaboraviti da i ljudski vozači imaju određenu vjerojatnost pogrešaka u vožnji koje dovode do nezgoda. Neke studije su pokazale, iako postoji vjerojatnost pogreške kod autonomnih vozila, da su te vjerojatnosti manje nego vjerojatnost pogreške ljudskog vozača.

‘Jedno od velikih područja istraživanja i ulaganja velikih kompanija su veliki jezični modeli koji su temelj za mnoštvo tzv. AI asistenata kojima korisnik može postaviti pitanje i dobiti odgovor’

MEGAWATT: Mislite li da Rimac može svoje robotaksije isporučiti do 2026., kao što je najavljeno?

Nemam dovoljno informacija da bih mogao davati procjene rokova potrebnih za razvoj novih proizvoda firmi, no prve verzije autonomnog vozila vjerojatno bi se mogle finalizirati do 2026. Treba razumjeti da je razvoj autonomnih vozila kontinuirani proces, gdje se pojavom novih bržih računala i novih algoritama strojnog učenja kontinuirano mogu poboljšavati karakteristike takvih vozila. Slično kao kod mobilnih telefona, ažuriranjem softvera takvih vozila moguće je ostvarivati bolju funkcionalnost i sigurnije autonomno upravljanje vozilom.

MEGAWATT: Kako vidite budućnost AI-ja i u kojem će se smjeru razvijati u nekoliko idućih godina?

Jedno od velikih područja istraživanja i ulaganja velikih kompanija su veliki jezični modeli koji su temelj za mnoštvo tzv. AI asistenata kojima korisnik može postaviti pitanje i dobiti odgovor. Naročito su zanimljivi sustavi generativne umjetne inteligencije koji omogućuju generiranje sadržaja prema želji korisnika. To mogu biti tekstualni sadržaji, slikovni sadržaji ili videosnimke. AI asistenti temeljeni na velikim jezičnim modelima, kao što je ChatGPT, nalazit će sve više primjena u mnogim područjima gospodarstva, gdje povećavaju produktivnost. Možemo očekivati AI asistente koji su specijalizirani za razna područja, primjerice za pravne firme gdje se barata pravnim dokumentima, medicinsku dijagnostiku, u sustavima za automatsku podršku korisnicima i druga područja.