Cum este viitorul? Recent, media a găzduit o dispută la nivel înalt în legătură cu perspectivele utilizării inteligenței artificiale (IA). Elon Musk, fondatorul companiilor SpaceX și Tesla, și-a exprimat public temerea că cercetătorii nu vor putea garanta siguranța utilizării pe scară largă a tehnologiilor bazate pe inteligență artificială într-o proporție mai mare de 5 – 10%, solicitând expres reglementarea domeniului înainte de a fi prea târziu. „Vorbim de o amenințare la adresa umanității“ a declarat acesta.
La rândul lor, profesorul Steven Hawking și chiar fostul secretar de stat american Hillary Clinton au adus în atenție efectele diverse generate de dezvoltarea acestor tehnologii, vorbind despre posibilitatea apariției unor noi tipuri de arme sau despre perspectiva scăderii numărului de locuri de muncă. Aceste opinii nu sunt împărtășite de toți exegeții, Bill Gates nefiind de acord cel puțin cu iminența acestor pericole, iar industria, în general, continuând neperturbat implementarea de funcționalități inteligente într-un ritm accelerat.
În acest sens, recent, la Universitatea Stanford s-a publicat un studiu care arată că un clasificator DNN (Deep Neural Network) poate fi antrenat să estimeze orientarea sexuală a persoanelor cu o acuratețe mult mai bună decât o pot face oamenii, folosind exclusiv imagini portret.
S-au utilizat pentru antrenare și testarea rețelei fotografii de pe portaluri de dating care publică și profilul hetero sau homosexual al persoanelor, iar rata de identificare corectă a fost de 81% în cazul bărbaților și 74% în cazul femeilor, comparativ cu 65%, respectiv 54% rate de identificare corectă obținute de testerii umani. Aceasta este o tehnologie eficientă, capabilă să funcționeze live sau offline, neintruziv.
Acceleratoare de performanță
Am asistat în ultimul timp la o creștere exponențială a performanțelor computerelor, iar aici putem menționa în mod special evoluția acceleratoarelor hardware. De asemenea au devenit disponibile seturi mari de date, care reprezintă resurse pentru antrenarea, dezvoltarea și testarea implementărilor de IA. Un alt factor fundamental este reprezentat de creșterea constantă a interesului pentru investiții în aceste tehnologii. Dezvoltarea domeniului inteligenței artificiale este susținută preponderent de piață și de cercetările din mediul academic și se sprijină în principal pe avansul în domeniul componentelor de machine learning, prin utilizarea acceleratoarelor hardware.
Biometrie, analiza imaginilor, recunoașterea vorbirii, analiza textului, procesarea limbajului natural și agenții virtuali sunt doar câteva din cele mai cunoscute exemple ale nivelului atins de aplicațiile IA. În mod direct, sau prin aglomerare în tehnologii integratoare materializate prin autovehiculele autonome sau deja omniprezenții asistenți virtuali de genul Siri, Alexa sau Cortana, ponderea aplicațiilor bazate pe inteligență artificială va crește în continuare, depășind prognozele anilor trecuți.
Perspectivele inteligenței artificiale
Conform prognozelor, evoluția domeniului IA este privită cu optimism, deopotrivă în segmentele profesionale de piață, dar și în zona de larg consum. Astfel, în fundal se va evidenția trecerea de la concepte și experimente la implementări solide. În mod vizibil, folosind ca exemplu ecosistemul Amazon Alexa, asistăm deja la diversificarea dispozitivelor purtătoare și a funcționalităților, simultan cu extinderea geografică și lingvistică a serviciilor. Foarte probabil, vom constata depășirea temerilor enunțate în anul 2017, în primul rând prin lărgirea bazei de soluții și de utilizatori, care vor constata practic atât utilitatea indiscutabilă, cât și limitele tehnologiei actuale.
Cu această ocazie, este posibil să se manifeste și primele deziluzii, fapt care va întări convingerea, difuză deocamdată, că implementarea soluțiilor de inteligență artificială necesită în realitate și o schimbare de paradigmă în sens larg, reprezentând probabil începutul următoarei revoluții tehnologice.
Inteligența artificială, în domenii noi
Cu siguranță la nivelul industrial și profesional vom asista la o creștere a implementărilor de IA în domenii noi. Este de așteptat și înlocuirea rezolvărilor cu metode algoritmice clasice. Acumularea de seturi de date va continua, nu numai la nivelul marilor operatori, iar aceasta va ridica probleme noi în materie de protejare, dar și în identificarea unor soluții deschise mai sigure pentru exploatare și dezvoltare. În acest caz, democrația open-source nu poate fi aplicată ca atare, pentru exploatarea beneficiilor inovării oferite de conceptul de software deschis.
La nivelul securității cibernetice sunt așteptate soluții mai bune pentru aplicațiile enterprise, unde implementările deep learning pot susține un raport cost-beneficiu bun. Totuși, mediul IOT (Internet Of Things) va fi inundat în continuare de producători ce oferă un cost scăzut, însă acordă o atenție mai redusă securității. Suportul hardware pentru deep learning va continua să evolueze în sensul creșterii eficienței sarcinilor de calcul specifice. Dezvoltatorii dispun deja de o metodă testată, apărută odată cu evoluția criptomonedelor. Nu în ultimul rând, se preconizează o creștere a segmentului aplicațiilor pentru automatizări și robotizare, destinate atât proceselor industriale, cât și agriculturii, construcțiilor, transporturilor sau domeniului militar. Aplicațiile vor implementa rezultatele cercetărilor din domeniul mecanismelor autonome, de la navigație și până la prehensiune și manipulare.
Inteligența artificială, între avantaje și dezavantaje
Evident, și actorii din domeniul securității manifestă un interes fundamentat pentru aplicațiile IA. Pentru acest tip de utilizatori este important potențialul noilor tehnologii de a crește capabilitățile de colectare și analiză a datelor. De exemplu, există deja soluții de automatizare a unor sarcini complexe în cazul analizei imaginilor satelitare sau aeriene. Rețele neuronale de tip BGAN (Binary Generative Adversarial Network) realizează operații de segmentare a imaginilor sau identificare a unor detalii specifice.
În domeniul securității cibernetice există aplicații de tip deep learning dedicate detectării accesărilor neautorizate sau analizei malware. Organizațiile de intelligence sunt preocupate de cunoașterea, prevenirea și contracararea potențialului periculos sau distructiv al tehnologiilor IA. În acest caz pot fi amintite amenințările generate de posibilitatea dublei utilizări a multora dintre tehnologiile IA.
De exemplu, o dronă comercială poate fi folosită și în alte scopuri, de la simpla observare neautorizată și până la contrabandă sau chiar lansarea unor atacuri. În mediul cibernetic instrumentele IA folosite pentru protecție pot la fel de bine să fie utilizate pentru susținerea unor atacuri APT (Advanced Persistent Threat), de exemplu.
Performanță la îndemâna tuturor
Pentru a înțelege mai bine performanțele atinse de inteligența artificială, de exemplu în domeniul analizei imaginilor, oricine poate instala un mediu de lucru python, ca Anaconda și o librărie dedicată precum TensorFlow (ambele cu acces liber). Astfel vor putea fi rulate exemple comentate, disponibile pe portalul Github, cum ar fi metoda de detecție a autovehiculelor pe o șosea sau identificarea speciilor de plante.
Pentru cei care doresc ceva mai interesant, este necesară achiziția și instalarea unui kit hardware Google AI Vision, care dispune de o placă accelerator Movidius dedicată, capabilă să ruleze eficient sarcini complexe de analiză. Deși Movidius este o companie ce aparține, acum, gigantului Intel, pe pagina sa web, la contacte, există în continuare adresa biroului de dezvoltare ce funcționează în Timișoara încă de la lansarea mărcii.
Abstract
Any big threat attracts attention and raises controversies. Today Artificial intelligence (AI) is one of the most important development directions in the technology sector, with significant presumed impact over industry, professional, social and individual behavior. The article aims to recall this and tries to present the possible evolution of the AI technology in the near future.
Autor: Cătălin George Vasile
