Podobe znanja

"Ogromno perspektivnih kadrov sploh ne dvignemo na nivo, ki bi ga lahko dosegli, ker so pri nas razlike v plačah v industriji in v raziskavah prevelike"

Vodja Odseka za tehnologije znanja na IJS Sašo Džeroski o trendih v umetni inteligenci, številnih možnostih njene uporabe in o vrednotah, ki usmerjajo njen nadaljnji razvoj.

sašo džeroski
prof. dr. Sašo Džeroski
foto: Ars

Danes med različnimi metodami umetne inteligece, ki jih poznamo, prevladujejo t. i. globoke nevronske mreže, ki so na podlagi ogromnih količin podatkov izredno uspešne pri zelo zahtevnih nalogah, denimo pri prepoznavi slik ali obrazov. Ampak tovrstne metode imajo svoje notranje omejitve, ki danes postajajo vse akutnejše. Ne morejo namreč razumljivo pojasniti, kako so prišle do svojih rezultatov. To pa je na številnih področjih lahko zelo problematično. Evropska unija se je tako odločila, da je za določene odločitve, če temljijo na uporabi umetne inteligence, nujno razumeti, na čem temeljijo.

»Če recimo pristope umetne inteligence uporabljamo v javni upravi ali za oceno komu dati posojilo in komu ne, evropska regulativa nalaga, da morajo biti tovrstne odločitve razložene in utemeljene,« pojasnjuje prof. dr. Sašo Džeroski, vodja Odseka za tehnologije znanja na Inštitutu "Jožef Stefan", kjer v pretežni meri razvijajo take modele stojnega učenja, ki poleg tega, da omogočajo natančno napovedovanje, te napovedi lahko tudi razložijo.

Od sodelovanja z Evropsko vesoljsko agencijo do razvoja zdravil

Področij, kjer je uporaba umetne inteligence lahko zelo dobrodošla, je ogromno. V pogovoru smo se dotaknili treh. Veliko sodelujejo z Evropsko vesoljsko agencijo, ki je s sateliti Sentinel uspešno prevzela primat na področju visokoločljivih satelitskih posnetkov. Obdelava množic satelitskih podatkov pa seveda zahteva nenehne izboljšave in nove pristope. Umetna inteligenca je vse bolj ključna pri razvoju novih zdravil in pri napredni diagnostiki, ki omogoča kvalitetnejše življenje bolnikom s kroničnimi boleznimi. Odpira pa tudi vedno nove možnosti pri načrtovanju bolj trajnostnih in okolju prijaznih praks. Tako denimo v kmetijstvu omogoča prilagajanje uporabe gnojil in fitofarmacevtskih sredstev konkretnemu stanju na terenu, pa tudi stalno nadgradnjo modelov z vključevanjem novega znanja.

Ključna bodo nadaljnja vlaganja

Slovenija ima na področju razvoja umetne inteligence izredno tradicijo, ogromno znanja in dobrih raziskovalcev. Evropska unija ima z digitalno transformacijo ambiciozne načrte in bo za to namenila veliko sredstev. Priložnost za Slovenijo se zdi na dlani. Prav pred kratkim je vlada sprejela Nacionalni program spodbujanja razvoja in uporabe umetne inteligence, a zanj še ni zagotovila finančnih sredstev. Brez domačih finančnih virov pa seveda tudi evropskih sredstev ne bo mogoče počrpati.

Obenem slovensko raziskovalno okolje ni najbolj stimulativno na najboljše. Znanstvene raziskave so brez dvoma ključni generator novega znanja. A če so denimo v Nemčiji plače v industriji za 20 do 30 odstotkov višje od tistih na raziskovalnih institucijah, so pri nas razlike tudi 200 do 300 odstotkov, je med drugim povedal prof. Sašo Džeroski.