Ovakvi softveri već mogu da „misle“ gotovo kao i čovek, da obrađuju fotografije, slikaju ili komponuju muziku. U bliskoj budućnosti će AI softver pomagati lekarima u lečenju pacijenata ili profesorima za brzo učenje stranih jezika.
Svako od nas koristi AI algoritme i veštačku inteligenciju svakodnevno, a da to uopšte i ne znamo. Svaka pretraga na Googleu ima u svojoj pozadini složene algoritme za mašinsko učenje (ML, machine learning), koje je zapravo veštačka inteligencija primenjena na delove interneta (web objects). Ova primena ide i dalje od jednostavne pretrage, pa tako YouTube zna koji video snimci bi vam se dopali za gledanje, jer „uči“ iz naših online navika. Takođe, i sličan video servis Netflix zna koji filmovi i serije bi nam se svideli, čak i do detalja poput vremenskog perioda u kome su snimljeni, pojedinih glumaca ili reditelja. Online prodavnica Amazon takođe koristi veštačku inteligenciju kako bi „razumela“ navike svojih potrošača. Svaka glasovna pretraga na smartfonima ili tabletima, poput Google Assistant, Apple Siri ili Amazon Alexa, takođe koristi AI „deep learning“ (duboko učenje) kako bi razumela pojedine akcente korisnika, a čak je u stanju i da razlikuje glasove više ljudi u isto vreme, piše Aljazeera.
Veštačka inteligencija se sve češće nalazi i u softveru novih automobila, a njena primena ide i dalje od jednostavne navigacije ili pomoći tokom vožnje. Novi automobili visoke klase imaju ugrađene svoje sopstvene „asistente“ kojima se može komandovati glasom ili putem aplikacije, a oni mogu čak da predlažu i muziku ili ambijentalno osvetljenje.
AI stara kao i kompjuteri
Veštačka inteligencija nije novi koncept, nastao u ovom veku. On postoji još od sredine pedesetih godina prošlog veka i star je gotovo koliko i sami moderni računari. Osnivačima moderne veštačke inteligencije se najčešće smatraju američki naučnici Allen Newell i Herbert Simon, koji su početkom šezdesetih stvorili prvi računarski softver za „pametno pretraživanje“. Ovakav softver se prvobitno koristio u univerzitetskim bibliotekama, a mogao je da nalazi knjige po imenu autora, nazivu same knjige, pa čak i samo jednoj reči iz naziva – nešto što je u to vreme delovalo kao „naučna fantastika“, budući da su se do tada sve pretrage obavljale ručno. Ovaj koncept će ubrzo biti nazvan „Symbolic AI“ (veštačka inteligencija zasnovana na simbolima, slovima i brojevima), i naći će svoju primenu i u akademskim krugovima, i u američkoj industriji. Odjednom, praćenje stotina ili hiljade delova i komponenti u toku procesa proizvodnje je postalo lako – samo je bilo potrebno ukucati pretragu u računar. Tokom sedamdesetih, „Symbolic AI“ će svoju primenu naći i u vojnim krugovima, na umrežavanju računara unutar američke vojske. Projekat se zvao „Arpanet“, a njegov koncept će kasnije prerasti u „Intranet“, mreže unutar velikih korporacija, i na kraju u Internet kakvim ga danas poznajemo.
Sa povećanjem broja računara na univerzitetima, sve veći broj naučnika se bavio daljim unapređenjem koncepta veštačke inteligencije. Sredinom osamdesetih razvijen je EXS, softver veštačke inteligencije za velike računare (mainframe), danas poznatiji kao super-računari i serveri. EXS je bio prvi softver koji je mogao samostalno da uči navike svojih korisnika, pa je tako mogao i da asistira u donošenju odluka unutar korporacija. Ipak, za širu primenu AI softvera bili su neophodni brži računari, sa više memorije i prostora za skladištenje podataka.
Kopija ljudskog razmišljanja
Široka rasprostranjenost interneta, koja je počela nakon 2000-te, dovela je do brzog razvoja „neuralnih mreža“, vrste softvera koji može da simulira način na koji čovek razmišlja. Ipak, ovakvi modeli su zahtevali ogromnu procesorsku snagu, što je rešeno tek 2012, korišćenjem „Cloud“ obrade podataka (obrada podataka na udaljenim računarima). Od samo nekoliko desetina AI projekata u Googleu 2012, njihov broj se popeo na više od 2.000 u naredne četiri godine.
Istraživači napominju da je brzina razvoja veštačke inteligencije i AI modela gotovo eksponencijalna, te da se svake godine kreira tri do četiri puta više softvera za neuralne mreže i mašinsko učenje nego prethodne. U istraživanju iz 2019. godine svaka peta kompanija u SAD-u je koristila neku vrstu AI softvera, dok danas to čini svaka treća.
Japanski naučnici sa Univerziteta u Osaki smatraju da će do 2025. godine veštačka inteligencija prerasti u „kopiju ljudskog razmišljanja“ (AGI, Artificial General Intelligence, veštačka svest). Oni ovu tvrdnju baziraju i na rapidnom razvoju računarskih procesora – od samo četiri do osam jezgara za računanje unutar procesora od pre samo nekoliko godina, današnji procesori (naročito oni namenjeni razvoju AI softvera, poput Nvidia A100) mogu imati stotine jezgara.
Uz korišćenje interneta nove generacije (Web 3.0), zasnovanog na „objektima“ umesto dosadašnjih web-sajtova i fajlova, te „interneta stvari“ (IoT, Internet of Things, svi uređaji sa nekom vrstom pristupa internetu), veštačka inteligencija će u narednoj deceniji postati pravi zasebni digitalni svet. Najbolji primer su MMO video igre, u kojima se u virtuelnom svetu nalazi desetine hiljada ljudskih igrači sa svih strana sveta, kao i desetine hiljada NPC-a – igrača koji su zapravo računari, i kojima upravlja AI softver.
Kompjuter kao Picasso
Jedan od najboljih primera moderne veštačke inteligencije je projekat pod nazivom DALL-E. Trenutno u svojoj drugoj verziji, DALL-E je zasnovan na računarskom kodu „Open AI“ i može da samostalno kreira slike samo na osnovu tekstualnog opisa. Ove mogućnosti su zasnovane na zasebnom softveru, GPT-3, koji je vrsta veštačke inteligencije i mašinskog učenja za razumevanje ljudskog govora i teksta. Korisnici mogu putem interneta da jednostavno ukucaju opis fotografije ili slike koju bi hteli da dobiju, poput „plavog automobila na ulici“ ili „šumskog predela sa životinjama“. DALL-E softver može da razume i daleko konkretnije i detaljnije opise, čak i do najmanjih sitnica, pa čak i koje umetničke ili fotografske tehnike da koristi prilikom stvaranja slike. I dok se neke generisane slike mogu uporediti sa kompjuterskim igrama, druge su prava umetnička dela, za koje je teško poverovati da ih nije naslikao čovek. Budući da se projekat i dalje razvija, nivo detalja i foto-realističnosti se konstantno povećava.
Akademska slikarka i edukatorka Zorana Jovanović ipak smatra da računari i softver još uvek neće zameniti umetnike.
„Ja sam slikarka koji se služi olovkom, četkicama i bojama, a delimično me i plaši svet u kome se sve digitalizuje, a pogotovo umetnost. Bojim se da ako krenemo tim putem, deca će zaboraviti da pišu olovkom, zaboraviće miris papira, novina, zaboraviće šta je razliveni tuš i čemu služe vodene boje“, ukazuje Jovanović.
Smatra da se „svet previše udaljava i otuđuje, sa ovolikom upotrebom smartfona i računara“, te dodaje da „na neki način mi svi već živimo u virtuelnom svetu“.
„Umetnost stvorena kompjuterima može i da posluži osrednjim umetnicima da dođu do pozicija i slave koja im ne pripada. Kompjuteri i digitalna umetnost svakako treba da postoje, ali treba i da se zna šta je primarno, kvalitetno i osnovno u umetnosti“, objašnjava Jovanović.
Slični softveri za veštačku inteligenciju su fokusirani na stvaranje teksta, umesto slika. Alati kao što je „Jasper AI“ mogu da pišu od nekoliko rečenica, pa sve do kratkih knjiga, doduše još uvek samo na engleskom jeziku. Postoji na stotine kratkih priča koje je stvorio Jasper, a koje se po ničemu ne razlikuju od onih koje je napisao čovek. Kao i DALL-E, i Jasper je takođe zasnovan na GPT-3 računarskom kodu, a druge implementacije ovog softvera se mogu koristiti i za pisanje filmskih scenarija, pa čak i kratkih novinskih članaka.