April 2022

Tema broja: Intralogistika - MODULA Automatizovana vertikalna skladišta - OmniPro; Autostoperski vodič kroz veštačku inteligenciju - Trasing; Intralogistika distributivnih centara kroz primenu softverskih rešenja...

Februar 2022

Tema broja - Intermodalni transport: Razvojni projekti i investicije – Agencija za upravljanje lukama; Luka Konstanca - evropski izlaz na...

Novi broj

April 2022

Februar 2022

Decembar 2021

Oktobar 2021

Avgust 2021

Autostoperski vodič kroz veštačku inteligenciju

Igrala se karo-kan odbrana i crni je promenio uobičajeni redosled poteza. Rezultat u meču nakon 5 odigranih partija bio je 2,5 : 2,5 i igrala se šesta, poslednja i odlučujuća partija. Već u ranoj fazi crni je napravio grešku, beli je odgovorio žrtvom konja i u svega 18 poteza dobio partiju i meč. Nije ovo bila obična partija šaha ili meč. Ovo je bilo sve drugo, samo ne obična partija šaha. Poraženi u tom meču bio je vladajući svetski prvak u šahu, Gari Kasparov. Pobednik je bio super kompjuter Deep Blue 2, koji je tog 11. maja 1997. ušao u istoriju kao prvi kompjuter koji je pobedio svetskog šampiona u meču od 6 partija.

Ono što nismo znali te 1997. godine je da je upravo ovim šahovskim mečom započela era veštačke inteligencije. Veštačka inteligencija (AI – Artificial Intelligence) je danas prisutna u svim segmentima društva i ekonomije. Surfovanje mrežom ili smo izlazak na internet je svakodnevni primer upotrebe veštačke inteligencije. Internet podržava tehnologiju, tehnologija podržava finansijske i ekonomske procese na našoj planeti. AI se uveliko koristi na berzama, u avionima i automobilima, digitalnim fabrikama, ali i u našim kućama.

Suštinski, AI je postala socijana kategorija. A sve što je u vezi sa socijalnim aspektom čoveka ili društva trebalo bi da ima javnu korist i opštu dobrobit. Da li je zaista tako?

Osnova veštačke inteligencije je Podatak. Podatak, podaci, velika količina podataka, enormno velika. Kako funkcioniše AI? Veoma jednostavno, algoritam naprednog učenja pohranjujete podacima. Algoritam obrađuje podatke, dobija sopstvenu sposobnost da prepozna šablone i da odlučuje u skladu sa njima. Ovaj deo procesa se zove Mašinsko Učenje (ML – Machine Learning). Stalni dotok informacija i jos više podataka za analizu omogućuje algoritmu da poboljšava sposobnosti koje je sam izgradio.

Rezultat mašinskog učenja je sposobnost da iz podataka pronalazi kritične tačke u kojima se dobija potpuno novi nivo analize. Otkriva informacije za koje ranije nismo ni znali da postoje, a onda te informacije koristi kao podatke iz kojih nalazi nove kritične tacke i ide na
novi nivo. Sve radi potpuno automatizovano, a podatke obrađuje brzinom od 1 milijarde operacija u sekundi. Na kraju, pitanje ko bolje uočava obrasce – čovek ili AI se samo odgovorilo.

U ovu igru se 1996.godine u Filadelfiji upustio Gari Kasparov. Dragi prijatelji, budite sigurni da je Kasparov jedan od najvećih umova koji je živeo na planeti Zemlji od njenog nastanka pa do danas. Šah je master-mind svih master-mind igara koje postoje. Jedina igra u kojoj je faktor sreće jednak nuli i faktor intuicije jednak nuli. Na taj meč se gledalo uglavnom kao na komercijalni spektakl. A iza zavese se kuvalo novo doba. Ekipa inženjera i doktoranata predvođena Tajvanskim emigrantom nije tada mogla znati dokle će dovesti njihov više
manje amaterski pokušaj.

Kasparov je ranije, 1989.godine igrao protiv prve verzije naprednog računara Deep thought i pobedio. Ime Deep thout – Duboka Misao, mašina je dobila po super kompjuteru iz knjige Autostoperski vodič kroz galaksiju. Ta mašina je mogla da obradi 720,000 poteza u sekundi
i glatko je izgubila od svetskog šampiona. Nakon tog meča ekipa inženjera je dobila podršku giganta kao što je IBM, odnosno resurse i znanje da se napravi još bolja mašina. Rezultat tog rada je Deep blue, sa opcijom da obrađuje 100,000,000 poteza u svakoj sekundi.

Šahovski računari koriste funkciju evaluacije u svom “razmišljanju”. Svakoj figuri na tabli se dodeljuje numerički broj i obradom ovih podataka se traži najbolji potez. Prvi ovakvi računari koristili su čipove za pokretanje funkcije evaluacije i zatim kombinovali rezultate.
Izazov je bio spora komunikacija između čipova, a to je trošilo mnogo procesorske snage. Redizajn i novi layout procesora unutar jednog čipa je omogućio da se ukloni obrada komunikacije izvan čipa i to je omogućilo ogromno povećanje brzine rada. Deep thought je obrađivao 720,000 poteza / sec, dok je Deep blue koristeći veći broj procesora koji istovremeno izvršavaju isti skup operacija, mogao da analizira 100 miliona poteza u jednoj sekundi.

Povećanje broja poteza koje računar obradjuje bilo je presudno. Tadašnji računari su koristili sirovu silu da bi pobedili protivnika. Ljudi uče iz literature i prethodnih iskustava, a to im omogućuje da odredjene poteze uopšte ne analiziraju. Tadašnje mašine su bile daleko
od tog nivoa i jedino su mogle da se oslone na sirovu silu – mogućnost da vide unapred sta se može dogoditi za svaki mogući potez. Puko povećanje broja poteza koji se mogu sagledati u sekudni omogućuje mašini da ode znatno dalje u budućnost prema potezima koji se igraju.

Sa takvim performansama, Deep blue je izašao na megdan Kasparovu u Filadelfiji 1996.godine. Nije bilo dovoljno, Kasparov je pobedio 4-2. Sto miliona poteza u sekundi još uvek nije bilo dovoljno da se pobedi ljudska sposobnost razmišljanja.

Revanš je bio zakazan već za sledeću godinu, maja 1997. u Njujorku. IBM je krenuo u nadogradnju mašine trazeći opciju da optimizuje veliki broj procesora koji rade paralelno. Uspeli su da naprave iskorak, super kompjuter sa 30 procesora i upravljanjem sa 480 integrisanih kola posebno dizajniranim za ovu potrebu. Poboljšana verzija je dobila ime Deeper blue ili Deep blue 2. Ova vanvremenska mašina je bila sposobna da pretraži 200.000.000 poteza u sekundi. To je značilo da je mogla da ide i do 40 poteza u budućnost, za svaki mogući potez.

U procesu pronalaženja i obrade podataka nalazim nekoliko glavnih izazova. Od toga da podaci koji su nam potrebni uopšte ne postoje ili su nedostupni, zato što dolaze iz prevelikog broja izvora ili zato što se nalaze na previše različitih lokacija, do toga da mogu biti u različitim formatima ili potpuno neupotrebljivi. Način prikupljanja ih takođe može učiniti nekorisnim. Na kraju krajeva, možemo ih imati i previše i tako ih učiniti nekorisnim.

Puko skupljanje podataka bez jasnog cilja, algoritma i analitike je neupotrebljivo za namenu AI. Istraživanja pokazuju da svega 10% kompanija koristi ovaj inovativni pristup. Tradicionalne industrije ne mogu da idu u korak sa tehnološkim gigantima koji barataju podacima. Javni sektor je daleko od toga da koristi puni potencijal veštačke inteligencije. Obrazovanje, zdravstvo, infrastruktura su oblasti u kojima se može dobiti značajna korist od upotrebe AI. Optimizacija procesa u svim fazama omogućuje efikasnost, a ona obezbeđuje kvalitet, kontinuitet i samoodrživost. Kao posledica optimalnih rešenja dolazi pozitivan uticaj na životnu sredinu, ušteda energije, vode i drugih resursa umanjuju pritisak na prirodu i doprinose opštem napretku.

Automatska skladišta, automatizovane linije i celokupna intra-logistika pogodan su teren za upotrebu AI. Procesi i operacije se ponavljaju, nekada u velikim serijama, nekada pojedinačno, a nekada pojedinačno sa velikim brojem ponavljanja. Idealan teren za primenu AI u analizi velikog broja podataka. Postoje izazovi i iznad su navedeni, ipak vredi ulagati u ovu oblast, pre svega zato što su rezultati i informacije koje se dobiju izvan naših mogućnosti da ih sagledamo u svakodnevnom poslovanju. Ovde su posebno u prednosti velike kompanije, distributeri ili brze pošte koje svakoga dana isporučuju ogroman broj pošiljaka. Sakupljanje, analitika i distribucija informacija se danas odvija u realnom vremenu.

Autostoperski vodič kroz galaksiju je jedna od omiljenih knjiga moje generacije još iz studentskih dana. Evo kako je Daglas Adams, davno pre pojave AI, opisao kako bi to moglo da izgleda:

“Za izvođenje programa biće mi potrebno izvesno vreme”. Fuk nestrpljivo pogleda na sat. “Koliko?” rekao je on. “Sedam i po miliona godina”, reče Duboka Misao. “Sedam i po miliona godina”, zakukaše u jedan glas. “Da”, uzvratila je Duboka misao, “rekoh da moram da razmislim, zar ne? “Sedam i po miliona godina naša rasa čekala je na ovaj veliki i, nadamo se, ugodni dan!” uskliknuo je vođa. “Više nikad”, povika čovek, “više se nikad nećemo probuditi izjutra i pomisliti: Ko sam ja? Koja je moja uloga u životu? Da li s kosmičke tačke gledanja, bitno to ako ne budem ustao i pošao na posao? “Psst”, reče Lunkvol, “mislim da se Duboka Misao priprema da progovori!” Lunkvol nervozno upita. “Imaš li…ovaj, hoću da kažem…” “Odgovor za vas?” prekide ga Duboka Misao nadmoćno. “Da, imam.” Dva čoveka uzdrhtaše od iščekivanja. Njihovo čekanje nije bilo uzaludno. “Zaista postoji?” zadahta Fuč. “Zaista postoji”, potvrdila je Duboka Misao.

Obojica su podučavana kako da dočekaju ovaj trenutak, životi su im predstavljali pripremu za to, u trenutku rođenja odabrani su da budu oni koji će svedočiti pridavanju Odgovora, a ipak vide sebe kako ubrzano dišu i meškolje se.

“Odgovor na veliko Pitanje…? “Da…! “Života, Vaseljene i Svega Ostalog …” reče Duboka Misao. Da…!” “Glasi…” reče Duboka Misao i zastade. “Da…!” “Glasi…” “Da…!!!” “42”, reče Duboka Misao beskonačno dostojanstveno i mirno. Zadugo niko nije progovorio. “42”! zakuka Lunkvol. “To je sve što imaš da pokažeš posle sedam i po miliona godina posla!” “Proverio sam vrlo pažljivo”, reče kompjuter, “i to je Odgovor, sasvim sigurno. Da budem potpuno iskren, čini mi se da je problem u tome što nikada niste stvarno znali kako, zapravo, glasi pitanje.” “Ali reč je bila o Velikom Pitanju! Konačnom pitanju Života, Vaseljene i Svega Ostalog”, cvileo je Lunkvol. “Da”, reče Duboka Misao poput nekog ko stoički podnosi glupake, “ali kako ono glasi?” “Pa, znaš, sve… sve…” pokuša Fuč slabašno.”Baš tako!” reče Duboka Misao. “Kada budete znali kako Pitanje tačno glasi, znaćete i šta znači Odgovor.” “Čekaj, dobro, dobro”, reče Lunkvol, “a možeš li nam, molim te, lepo, reći pitanje?” “Konačno Pitanje?” “Da!” “Života, Vaseljene i Svega Ostalog?” “Da!” Duboka Misao zastade da razmisli na trenutak. “Nezgodno”, reče. “Ali možeš li to učiniti?” Još jedan dugi trenutak Duboka Misao je razmišljala o ovome. Najzad: “Ne”, reče čvrstim glasom. Oba čoveka u očajanju sručiše se na svoje stolice. “Ali reći ću vam ko može”, dodade Duboka Misao. “Ko? Reci nam!” “Ne govorim ni o kome drugom do o kompjuteru koji će doći posle mene”, prozbori Duboka Misao, čiji se glas ponovo vratio svom uobičajenom deklamatorskom prizvuku. “To je takav kompjuter da ja nisam dovoljno vredan ni da mu proračunam operacione parametre – a ipak ću ga načiniti za vas. Kompjuter koji će moći da proračuna Pitanje koje odgovara Konačnom Odgovoru, kompjuter takve beskonačne složenosti da će i sam organski život predstavljati deo njegove operacione matrice. I vi sami steći ćete novi oblik I sići u kompjuter da biste vodili njegov program dug deset miliona godina!

Da! Konstruisaću taj kompjuter za vas. I daću mu ime umesto vas. Biće nazvan…Zemlja.”

U međuvremenu, mašine za igranje šaha su značajno napredovale u odnosu na 90-e godine. Danas običan šahovski dodatak za kućnu upotrebu lagano pobeđuje Deep Blue. Deep blue bio je kompjuter koji se oslanjao na grubu silu svojih procesora da analizira milione poteza, dok su današnje šahovske mašine softverski programi koji koriste ML da bi minimizirali potrebne pretrage. I pored napretka, još uvek ne postoji mašina koja po igri liči na ljudsku inteligenciju. Suština primene AI i pravac u kome bi trebalo razmišljati je upravo primena AI tamo gde je svrsishodna, a to sigurno nije šah. Teorija zavere  oko meča Kasparov – Deep blue postoji i dan danas, 25 godina kasnije. Nakon poraza Kasparov je tvrdio da je kompjuter kontrolisao pravi velemajstor. Smatrao je da je igranje Deep Blue previše ljudsko da bi bilo kao mašina. Javnost je prihvatila ovo kao senzaciju, činilo se da je veštačka inteligencija dostigla fazu u kojoj može da nadmudri čoveka u igri koja se do tada smatrala previše komplikovanom za mašinu.

To jednostavno nije bila istina. Deep Blue nije koristio AI, već upravo sirovu silu. Istina je da je Kasparov izgubio zato što je ljudsko biće i iskazao je emocionalnu reakciju, nasuprot protivniku koji je u meč uneo nehumanu i hladnu logiku.

Ali publicitet oko meča je ono što je pomoglo da se etablira misao kod javnosti o tome koliko daleko su kompjuteri stigli. Ono što tada nismo znali je da će tehnologija iza Deep blue pomoći da se uticaj računara proširi na sve aspekte društva menjajući naš pogled, razumevanje i način na koji koristimo podatke.

Ovaj meč je bio znak za početak društvene promene, one koju danas posmatramo uživo.

Broj 42 je krajem 90-ih godina bio moj omiljeni broj upravo zbog odgovora Duboke Misli. I danas je mi je omiljeni broj, iz potpuno drugog razloga.

Miloš Gligorijević Dipl.Ing.

 

Možda Vas interesuje još:

 

 

 

Partneri

Najpopularnije