Sobota, 13.1.2018, 3:51 - Čas zadnje posodobitve: pred 5 dnevi
Z umetno inteligenco (UI) je nekako tako kot s kriptovaluto. Vedno več slišimo in beremo o njej, a se zdi prezapletena, da bi se potrudili ji "pogledati v drobovje". Vi boste najbrž rekli, da ni."Ne, seveda ni. Ni je težko razumeti. Predvsem zato ne, ker je osnovana na algoritmih, ki jih je moč pojasniti tudi laikom ..."
Blaž Zupan je redni profesor in vodja Laboratorija za bioinformatiko na Fakulteti za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani. Predava in raziskuje na področju odkrivanja znanj iz podatkov. V raziskovalnih projektih njegovega laboratorija te tehnike uporabljajo predvsem na področjih biomedicine. Zadnje čase ga veseli gradnja intuitivnih programskih sistemov za podatkovno analitiko in tehnike zlivanja podatkov.
Roboti že nekaj časa prevzemajo utrudljiva, nevarna fizična dela delavskega razreda, toda zdaj začenja UI z naraščajočimi kognitivnimi sposobnostmi ogrožati tudi delovna mesta srednjega sloja. Socialne posledice uvedbe računalniških tehnologij bodo hujše, kot so bile pri industrijski revoluciji, predvidevajo sociologi.
Statistika podatkovnega velikana Facebook (FB): v letu 2017 je bilo več kot 2,07 milijarde mesečno aktivnih FB-uporabnikov, kar je za 16 odstotkov več kot leto prej. Dnevno se na FB prijavi 1,37 milijarde ljudi. V Evropi je na FB več kot 307 milijonov ljudi. Največ uporabnikov je starih od 25 do 34 let. Uporabniki vsak dan naložijo na FB 300 milijonov novih fotografij. 50 odstotkov uporabnikov med 18. in 24. letom se prijavi na FB takoj, ko se zbudijo.
No, že algoritem ni ravno beseda, ki bi jo laiki imeli vsak dan v mislih.
"UI je tehnologija, ki danes v glavnem temelji na postopkih strojnega učenja. S strojnim učenjem računalniki iz podatkov prepoznajo vzorce, ki jih lahko potem uporabijo za napovedovanje obnašanja nekega Sistema. Ampak raje kot z definicijami uporabo strojnega učenja in umetne inteligence opišimo s primeri. Na primer: iz mojih nakupov v Mercatorju lahko strojno učenje napove, kaj naj kupim ob četrtkih. Na osnovi ogledov filmov in uporabe tehnik priporočilnih sistemov mi lahko ponudnik televizijskih programov svetuje, kateri od novih filmov bi me najbolj zanimal. Iz videoposnetkov voženj in pozicije volana lahko strojno učenje zgradi model za vodenje samovozečih avtomobilov. Iz podatkov o učinkovinah v zdravilih lahko napove, za katere druge bolezni bi se lahko ta zdravila še uporabila. In za ta in nova zdravila napove možne stranske učinke. Iz množice fotografij ljudi, ki smo jih razvrstili med srečne, nasmejane, navihane, žalostne, lahko strojno učenje zgradi model, ki iz fotografije osebe prepozna čustveni izraz - stopim pred kamero in računalnik mi bo povedal, kako sem razpoložen. Sem vesel, žalosten, presenečen, jezen ... Če bi imeli na voljo tolikšne količine podatkov, kot jih ima denimo Google, lahko vsakemu srednješolcu predlagamo najboljšo izbiro študija, predlagamo, s kom naj gre na zmenek, napovemo paru, ki se misli poročiti, ali bo njun zakon srečen ali pa vodi v polomijo ... Namenoma sem zavil na zelo spolzka tla, da poudarim naslednje: če imamo kakršnekoli podatke, lahko iz teh razvijemo modele, ki odpravijo katerikoli problem, predstavljen s temi podatki."
Ampak zakaj potem Googla ne vprašamo, kateri študij izbrati, če ve to bolje od maturanta, staršev in poklicnega svetovalca?
"Menim, da obstaja zato en sam razlog. Če bi Google ponudil to ali pa podobne storitve, bi se ljudje zavedli, kakšno moč ima in kaj vse lahko naredi. In bi ga najbrž želeli omejiti. Zdaj se njegove moči ne zavedamo. Ne vemo, da zlahka ugotovi, kakšne so moje navade, želje, celo moja spolna usmerjenost. Pravzaprav ve vse o nas, njegovih uporabnikih."
Večina ljudi, ki bi jih vprašali, kaj je Google, bi rekla, da je zelo prijazen iskalnik.
"Ne, Google je firma, ki trži podatke. Ne podatkov o spletnih straneh, ampak trži podatke o nas, uporabnikih njegovih storitev."
Zelo veliko govorimo o tem, kako družabna omrežja počasi, a vztrajno klestijo naše socialno življenje, zelo malo pa pravzaprav o tem, kako z njihovo uporabo velikodušno predajamo svoje osebne podatke korporacijam.
"To se mi zdi še toliko bolj boleče, ker ne bi bil potreben velik vložek, da bi ljudi seznanili s tehnologijami, ki jih te korporacije uporabljajo. Tako bi lahko vsak presodil, kje so meje, kaj je še dopustno, in bi informirano razmislil o tem, ali je res dobro, da korporacije s pridobivanjem podatkov dobivajo tako moč."
Kaj pa vi in vaši kolegi? Ste bolj previdni? Ne "izvažate" svojih osebnih podatkov?
"Zelo različno. Nekateri ljudje iz mojega kroga Googlovega iskalnika in družbenih omrežij sploh ne uporabljajo. Ampak ti so v manjšini. Po drugi strani se nas je večina nekako odrekla privatnosti, ker nam Googlove in podobne storitve mnogokrat pridejo prav. Bilo pa bilo zelo koristno, če bi se začeli o uporabi naših osebnih podatkov pri korporacijah pogovarjati. Problem je, ker dandanes o umetni inteligenci, o tem, kaj lahko naredi in česa ne, v glavnem razpravljajo ljudje, ki o tej tehnologiji ne vedo ničesar. Zato se mi zdi zelo pomembno, da bi osnovnošolce, srednješolce in študente na vseh fakultetah in še posebno na družboslovju podučili, kaj ta tehnologija sploh je."
Predmetnik, ki se trenutno uporablja na gimnazijah, računalništvo dijakom pravzaprav priskuti
Navsezadnje računalništvo obstaja že nekaj desetletij. Bi rekla, da smo računalniško amputirane predvsem starejše generacije."Računalništva v naših šolah - osnovnih in srednjih, tudi na fakultetah bolj družboslovnih in humanističnih smeri - praktično ni. Nekatere šole imajo nekaj malega računalniškega programiranja, v glavnem pa se gredo piflarijo nekih pojmov, ki s samim računalništvom nimajo prav velike povezave. Predmetnik, ki se trenutno izvaja na gimnazijah, računalništvo dijakom pravzaprav priskuti. Učenci morajo denimo na izpitu našteti razlike med tolmačem in prevajalnikom, ne da bi te tehnologije sploh uporabljali. Ali pa morajo navesti, kakšna je razlika med protokolom in standardom (sam tudi po eni uri brskanja po internetu na to vprašanje nisem našel dobrega odgovora). Računalništvo zamenjujemo z računalniško pismenostjo in potem se zdi čisto v redu, da namesto programiranja in projektov z Arduinom in senzorji učitelji računalništva učijo uporabo Worda in PowerPointa. O strojnem učenju in UI bi se morali pogovarjati že v osnovni šoli, in to že na nižji stopnji, še sploh pa v srednji šoli in na družboslovnih fakultetah."
O strojnem učenju in UI na nižji stopnji osnovne šole?
"Vsekakor. Moj kolega prof. dr. Janez Demšar je na primer za šole prevedel in priredil gradiva projekta CS Unplugged in jih postavil na spletno stran Vidra.si. Sestavil je učne predloge, didaktične, praktične nasvete, kako poučevati osnovne koncepte iz računalništva, kriptografije in UI že v nižjih razredih in brez računalnika na zanimiv in zabaven način."
Ne da se spregledati, da v tujini v šolski sistem zelo dinamično in hitro uvajajo spremembe v poučevanju računalništva in informatike. V Veliki Britaniji začnejo izobraževanje na tem področju že v vrtcu, enako v Estoniji, na Slovaškem ...
"Ja, v Veliki Britaniji so si rekli, da bodo v nekaj letih uvedli nove učne prakse računalništva in algoritmično razmišljanje so vpeljali v osnovnošolsko izobraževanje. Pri nas poslušam ocene, da bi bilo mogoče to doseči v naslednjih desetih letih. Prepozni bomo. Dovolj majhna država smo, da bi lahko hitro speljali spremembe v šolskem sistemu, uvedli pravo računalništvo, ki bi ga dijaki spoznali preko praktičnih projektov, v srednje šole, za to pripravili učitelje, a kaj, ko očitno nimamo poguma za to."
Obvezna ura računalništva je le v prvem letniku srednje šole, v osnovni šoli je računalništvo neobvezni izbirni predmet. Ni ravno spodbudno.
"Glejte, nikoli doslej se ni dalo učenja računalništva narediti tako zanimivega. Tehnologija čipov (Arduino, RPy), senzorjev, različne strojne opreme je poceni, programski jeziki in knjižnice so zastonj, vse je dostopno, programi za strojno učenje so na voljo v odprti kodi, navodila so prosto dostopna, ogromno je dobrega videomateriala - ampak vsega tega v naših šolah ni. Ne vem, ali je težava v kadru, neznanju, nepripravljenosti za spremembe ... Kar nekaj skupin, tudi teh, ki izvirajo iz univerzitetnih okolij, se sicer trudi za spremembe, ampak te potekajo prepočasi. Odločilno potezo pa mora povleči država. Politiki bi se morali zavedati, da smo na tem pomembnem področju v zaostanku in da si nikakor ne moremo privoščiti deset let za posodobitev. S kakšnimi pilotnimi projekti bi bilo treba skrajšati ta proces na nekaj let, morda na naslednji dve. Ampak moraš imeti politike, ki nekaj vedo o teh stvareh. Žal slišim, da pristojni na visokih položajih ne poznajo razlike med računalništvom in računalniško pismenostjo. To me ravno ne navdaja z optimizmom."
Imate recept, kako v danih okoliščinah vseeno dobro izpeljati pouk računalništva?
"Imam zelo enostaven recept. Najprej bi v šoli pri prav vseh predmetih prepovedal uporabo PowerPointa. Prepovedal. Po toliko študijah, ki so pokazale na neprimernost uporabe te tehnologije v šolah, me iskreno čudi, da je sploh še v uporabi. In uporablja ga žal večina učiteljev. Uporabo računalniškega programa Excel se morajo učenci učiti pri matematiki in fiziki, pravilna uporaba Worda je stvar slovenščine, ne pouka računalništva. Pri računalniških predmetih pa se učimo programiranja in sestavljanja zanimivih naprav. Za pet evrov kupiš mikrokrmilnik Arduino, nekaj senzorjev, par žic in potem naj mulci sestavijo vezje in zanj napišejo program. Potem recimo po telefonu upravljajo z lučmi v razredu, merijo temperaturo, izbirajo glasbo, konstruirajo naprave za fizikalne eksperimente, iz javno objavljenih genomov sestavljajo drevesa življenja, s strojnim učenjem iz lubja prepoznavajo tipe dreves, z uporabo globokega učenja sestavljajo samovozeče modele avtomobilčkov ali pa v avtomatsko krmiljenem rastlinjaku gojijo hidroponsko solato ... Računalništvo v gimnazijah lahko spremenimo v predmet, kjer nekaj počneš, izdeluješ, kjer se zbližuješ z novimi tehnologijami na praktičen način. Samo tako vzgojiš ljudi, ki bodo vedeli, kaj je strojno učenje, kaj je umetna inteligenca, in jih ne bo strah teh tehnologij, ampak bodo znali oceniti, kako vplivajo na naše življenje, kje postaviti meje, kako zajeziti korporacije. Če bomo plavali v nevednosti, se nam ne piše dobro. Tačas številne korporacije zbirajo naše podatke, ne da bi se ljudje tega zavedali ali vedeli, za kakšne podatke sploh gre. Edini način, kako to zajeziti in regulirati, bi bil poseg države in sprejem ustrezne zakonodaje, država pa tega ne stori."
Ker?
"Ker najbrž malokateri poslanec ve, kaj sploh je umetna inteligenca in kaj vse lahko počnemo s podatki, če jih zberemo v primerni obliki. Kako naj odloča o zakonih, ki zadevajo njemu popolnoma neznane tehnologije? Tako kot bi bilo nujno spremeniti šolski sistem, bi bilo nujno s temi tehnologijami seznaniti tudi ljudi, ki imajo moč odločanja.
Reciva tako: strojno učenje je matematično izjemno zapletena tehnologija. Ljudje, ki se ukvarjajo z njim in umetno inteligenco, morajo poznati matematiko v globino. Ampak govorim o snovalcih algoritmov. Uporabnik te tehnologije pa ne potrebuje teh matematičnih znanj, potrebuje le znanje, kaj ta tehnologija lahko počne. Seznaniti laike s to tehnologijo ni samo možno, ampak je tudi praktično izvedljivo. V samo nekaj urah. UI in strojno učenje smo s kolegi že poučevali na osnovnih in srednjih šolah, z njima seznanili odrasle brez predznanj iz statistike in matematike, denimo nedavno na tečajih za zaposlene v javni upravi. Lahko vam zagotovim, da se lahko v samo nekaj urah zelo dobro seznanijo s tem, kaj je v ozadju strojnega učenja. Tudi tako, da doma to tehnologijo uporabijo na nekih svojih podatkih."
Umetna inteligenca sama po sebi ni nikakršen bavbav, je kot kladivo, s katerim lahko tolčeš po žebljih ali pa razbijaš glave. Odvisno od človeka, ne od kladiva
Hočete reči, da tudi poslancem nikakor ne bi škodilo predavanje o teh tehnologijah in da jim celo ne bi vzelo veliko časa."Ne predavanje, mislil sem na delavnice. Nekako nisem človek, ki bi užival, ko bi poslušalce ubijal z definicijami in opisi. Priti, 'odrolati' sto PowerPointov – to uspava vsakogar, tudi predavatelja. Verjamem v delavnice. S poslanci bi denimo lahko skupaj analizirali podatke o glasovanju v državnem zboru v preteklih nekaj letih. Na zelo enostaven način bi ugotovili, da obstajajo skupine poslancev, ki glasujejo podobno, da eni bolj, drugi manj glasujejo v skladu s stranko ... Na tem primeru, ki ga lahko razvijem v dobrih dveh urah, lahko prikažemo, kako na primer uporabljamo tehniko strojnega učenja, ki se imenuje odkrivanje skupin. V nekaj urah je mogoče ljudi usposobiti, da razumejo to tehnologijo, še več, da jo lahko uporabijo tudi doma na kakšnih drugih podatkih, recimo pri urejanju slik iz svojega fotoalbuma."
Kdo ima koristi od tega, da ve, katere spletne strani sem obiskala, da pozna vsebino moje e-pošte, da ve, kje sem bila s telefonom, katere naprave uporabljam? ... Zakaj so ti podatki, kot pravijo, "zlato in nafta 21. stoletja"? Kaj se z njimi da početi?
"Podatke podjetja zbirajo, analizirajo in vzorce, ki jih iz podatkov odkrijejo, tržijo, ali pa informacijo o vas uporabijo pri ponujanju lastnih storitev. Informacije o tem, kaj najraje jeste, kje in kaj kupujete, kakšno glasbo poslušate, kam hodite na dopust, kaj počnete čez dan ... Iz vseh teh podatkov je mogoče sklepati o vašem okusu, preferencah in navadah."
Berem, da lahko pri Amazonu z veliko gotovostjo napovejo, kaj bo naslednji izdelek, ki ga bo kupil njihov kupec.
"Gre za tehnologijo priporočilnih sistemov, katere osnove pri nas, na fakulteti, recimo poučujemo v tretjem letniku in jo obdelamo v treh urah. Letos so imeli študentje nalogo, da skušajo napovedati, kateri izvajalec glasbe, ki ga še niso slišali, jim bo všeč. Gre za relativno preprost pristop, ki ga lahko študentje sprogramirajo sami."
Tržijo podatkovni velikani naše podatke samo za komercialne namene ali za kaj temačnejšega? Za politični marketing, režiranje volilnih kampanj ...
"No, tudi te temačnejše stvari so komercialne, kajne? Če hoče neka stranka izvedeti, kako naj vpliva na ljudi v določeni regiji, da bodo ti volili zanjo, če hoče vedeti, katere so tiste ključne besede, kateri so pomembni poudarki, ki jih mora uporabiti v volilni kampanji, bo šla k nekomu, ki ima na voljo te informacije in bo zanje plačala. Trenutno je vse komercialno in komercializacija v politiki je očitna. Tisti, ki ima denar, lahko dobi volitve, in ko jih dobi, lahko vpliva na to, da dobi še več denarja."
Trenutno je vse komercialno in komercializacija v politiki je očitna. Tisti, ki ima denar, lahko dobi volitve, in ko jih dobi, lahko vpliva na to, da dobi še več denarja
Kako se da režirati volilno kampanjo?"Na različne načine. Najbolj enostaven bi bil, da mi spletni iskalnik ponuja o določenem kandidatu samo pozitivne stvari, ko vpišem njegovo ime ali iščem nekaj z njim povezanega. In potem me začne prežemati občutek, da o tem kandidatu res vsi samo dobro mislijo in da ta dela samo dobre stvari."
Kako strežnik ve, katere strani so pozitivne?
"Ker obstaja danes tehnologija, ki pregleda spletno stran in ugotovi, ali se govori o neki osebi pozitivno ali ne. In če hočemo določeno osebo - recimo, da je to gospod Trump, ki kandidira za predsednika - izpostaviti, bomo prilagodili spletni iskalnik tako, da bo povezano s to osebo ponujal samo dobre novice. Lahko pa smo še boljši. Iz podatkov, ki jih imamo na voljo iz družabnih omrežij, Googla, Amazona ..., vemo, da gospoda tega in tega zelo zanimata znanost in računalništvo. In ko bo naslednjič iskal na spletu informacije o Trumpu, se bo na vrhu pojavila stran, kjer piše o tem, kako je Trump promotor znanosti in posebej dobro pozna in promovira računalništvo ... In bo potem ta gospod ugotovil, da je Trump zanj idealen kandidat. Se pravi, rezultate iskanja se načeloma da popolnoma prilagoditi tistemu, ki iskalnik uporablja."
Verjamete, da velike ekonomije s podatki - Facebook, Google, Amazon ... - to počnejo?
"Mislim, da ne. A hkrati vem, da so to korporacije, v katere nimam vpogleda. Bojim se njihove svetovne prevlade, ker kot raziskovalec na področju UI vem, da je vse to, o čemer sem govoril, mogoče. Ne le mogoče, prilagajanje virtualnega sveta določenim ciljem je celo zelo enostavno."
Senca dvoma je obvisela tako nad brexitom kot izvolitvijo Trumpa in obakrat je bilo zraven podjetje Cambridge Analytica, ki naj bi uporabilo podatke Facebooka za vplivanje na volivce.
"Kar nekaj teorij je, kaj je Cambridge Analytica počel; to je firma, ki se ukvarja z analizo podatkov, in njen predstavnik se je pohvalil, da so dvakrat prevesili tehtnico na želeno stran. Po drugi strani pa obstajajo tudi analize, ki kažejo, da niso bili tako vplivni, kot se hvalijo. Srhljivo pa je, da je to vsekakor možno in da obstaja zelo enostavna tehnologija, ki jo je mogoče uporabiti za dosego političnih ciljev.
Toda s to isto tehnologijo bomo v prihodnosti morda rešili problem zdravljenja raka, s to isto tehnologijo bomo morda dobili avtonomna vozila in vedeli, kakšna zdravila premagajo takšno in drugačno bolezen ... Pošiljali bomo robote na druge planete in morda, nekoč, poselili vesolje. Ali pa morda samo uživali ob tem, da se nam bo hladilnik napolnil s hrano, o kateri smo ravno razmišljali, da bi jo bilo dobro imeti za jutrišnje kosilo.
Umetna inteligenca sama po sebi ni nikakršen bavbav, je kot kladivo, s katerim lahko tolčeš po žebljih ali pa razbijaš glave. Odvisno od človeka, ne od kladiva. Nezaupljivi smo do te tehnologije, že naziv ima nekam 'sumljiv' - umetna inteligenca. Nekaj, za kar smo mislili, da je samo v domeni človeka."
Slišati je protimonopolistične pozive proti podatkovnim velikanom Googlu, Facebooku, Amazonu. In slišati je ideje, da bi jih bilo treba razbiti na manjša podjetja, tako kot so v začetku 20. stoletja razbijali na manjše firme monopolna naftna podjetja. Ali pa je ta vlak že odpeljal?
"Mislim, da je komaj začel peljati, uporaba strojnega učenja in UI je pravzaprav na samem začetku. Velike firme, o katerih poslušamo - Amazon, Google, Tesla ... -, imajo oddelke, ki se ukvarjajo samo z UI, ampak to so velike izjeme. Smo na samem začetku uporabe teh tehnologij in gotovo ni prepozno začeti seznanjati ljudi, na čem temeljijo, torej na podatkih in določenih algoritmih, česa so sposobne, kaj lahko z njimi počnemo, predvsem pa je treba vedeti tudi, kaj dobrega prinašajo. Moramo pa preprečiti možnosti slabe uporabe, zlorabe, in ta je zame predvsem v načenjanju temeljev demokracije. Če bomo kapitalu omogočili, da bo odločal namesto nas, je to najslabša pot. Poglejmo, kaj se dogaja v Ameriki. Tam lahko dobi volitve samo tisti, ki ima veliko denarja; brez milijonov in milijard sploh ne moreš kandidirati, še manj voditi volilno kampanjo. Tam skorajda ne vidim več demokracije, gre samo še za prevlado kapitala. ZDA, pa tudi Velika Britanija, že dolgo niso več države enakih možnosti za vse."
Je upravičeno nelagodje, ko Trump odpravi pravila internetne nevtralnosti, vpeljana pod prejšnjim predsednikom?
"Je. Zato, ker omogoča korporacijam, da nadzirajo internetni promet tako, kot hočejo. Internet so ustvarili znanstveniki in narejen je bil tako, da je bil popolnoma odprt. Jasno, kasneje se je komercializiral, se zapiral in zdaj gremo v drugo smer. Tisti, ki ima v lasti žice, bo odločal, kaj bo teklo po njih. Še bolj nevarno je, ko je lastnik žic tudi ponudnik vsebin. Lahko izbira vsebine, izključi vse, kar mu komercialno ne koristi. Tako dobite prevlado določenih korporacij. Z ukinitvijo nevtralnosti interneta je še bolj odprta možnost, da nam korporacije diktirajo življenje."
Če bi imeli na voljo tolikšne količine podatkov, kot jih ima denimo Google, lahko vsakemu srednješolcu predlagamo najboljšo izbiro študija, napovemo paru, ki se misli poročiti, ali bo njun zakon srečen ali polomija ...
Torej "hvala bogu, da smo v Evropi"?"No, jaz sem znanstvenik, ki preučuje UI, ne študiram politike in nisem pravi naslov za takšno vprašanje. Gotovo je Evropa drugačna, kot so ZDA, a tudi v Evropi se moj glas v Bruslju veliko manj sliši kot glas neke firme. Evropa koraka po poti Amerike prav v tem, da so glavni igralci lobisti in predstavniki kapitala."
Umetna inteligenca bo svet usodno spremenila, a ostala pod kontrolo človeštva. Takšno je mnenje večine svetovnih mnenjskih voditeljev. Stephen Hawking, eden največjih astrofizikov, in milijarder Elon Musk, šef Tesle in SpaceX-a, pa pravita, da je to najnevarnejša stvar, ki se nam je zgodila. Češ, ko bo UI nekoč dosegla človeški nivo, ga bo tudi presegla, začela tekmovati s človeštvom ali pa jo bodo nedobronamerni igralci preprosto zlorabili.
"Stališče Elona Muska me preseneča, kajti navsezadnje vodi korporacijo, ki temelji prav na tej tehnologiji. Menim, da so njegove in podobne reakcije v tej fazi razvoja UI še pretirane. Po drugi strani pa je vseeno dobro, da nas na probleme opozarjajo, čeprav prav tisti, ki jim je UI vir ogromnega dohodka. Tačas nimamo robotov, ki bi razmišljali, se obnašali in se učili kot ljudje. Smo, kot sem že dejal, na samem začetku uporabe te tehnologije. V Sloveniji in tudi sicer v svetu so firme, ki uporabljajo strojno učenje in UI, za zdaj še izjemno redke, uporaba naprednih tehnologij, ki se uči iz podatkov, pa prej velika izjema.
Pred petnajstimi leti so napovedovali, da bomo leta 2020 prišli do zloglasne točke tehnološke singularnosti, kjer bo mogoče narediti algoritem, robota, ki bo lahko sam sebe poustvaril, do točke, ko bodo stroji pametnejši od ljudi. No, leta 2020 se to gotovo ne bo zgodilo. Obstaja točka singularnosti? Najbrž obstaja. Obstaja možnost, da se roboti osamosvojijo? Ne vem, najbrž, nekoč, morda. Vem pa, da je do tega, da naredimo umetne možgane, še zelo daleč. Vsekakor je prav, da se o tem pogovarjamo, in odlično bi bilo, če bi o tem razpravljali ljudje, ki o teh tehnologijah kaj vedo."
Novembra 2016 vas je revija Financial Times uvrstila na lestvico stotih nosilcev sprememb iz srednje in vzhodne Evrope. Vas in vaš Laboratorij za bioinformatiko - razvili ste program za analizo podatkov Orange Data Mining.
"Program Orange je delo mojega laboratorija, s tem programom sva začela z Janezom Demšarjem, ki je njegov glavni arhitekt, danes pa na njem dela vsaj 20 razvijalcev dnevno. Orange je najbrž eden od najbolj enostavnih programov za uporabo strojnega učenja. Ima enostaven grafični vmesnik in odlikujejo ga interaktivne vizualizacije podatkov in modelov. V njem lahko program naučimo prepoznavati obraze, analizirati besedila, z njim je mogoče raziskati, kakšne so razlike med tviti Janše in Pahorja, denimo, lahko raziščemo, kdo je avtor katerega od grafitov, kako so podnebne spremembe odvisne od ekonomskega razvoja, lahko gremo tudi na področje bančništva in razvijemo program, ki naše komitente razvrsti v skupine po kreditni sposobnosti ... Program je zastonj. Gre za najbrž največji slovenski odprtokodni projekt z veliko bazo dnevnih uporabnikov: tedensko ga vzame s strežnika nekaj tisoč ljudi. Tudi ogledov videovsebin o Orangeu na YouTubu je v zadnjem letu že blizu pol milijona. Kar je za tak geekovski program veliko. Na Orange smo zelo ponosni."
vir: https://www.vecer.com/najprej-bi-v-solah-prepovedal-powerpoint-6382491 preneseno 17.1.2018