Profesor Šnajder: 'Primjena strojnog učenja u poslovanju ima nezaustavljiv rast kod nas'

Primjena umjetne inteligencije na hrvatskom tržištu posljednjih je godina u konstantnom porastu. Prema podacima Hrvatske udruge za umjetnu inteligenciju, CroAI, koja kontinuirano od 2020. godine provodi istraživanje domaćeg tržišta UI-ja, u Hrvatskoj trenutno postoji više od 400 organizacija i više od 130 startupova u kojima se primjenjuje ova tehnologija. Usporedbe radi, u prvoj godini istraživanja bilo je evidentirano više od 70 startupa, a cijeli ekosustav bilježio je 200 organizacija.

Prema njihovim riječima, Hrvatska ima snažnu tehnološku zajednicu orijentiranu na stvaranje generacija tehnoloških poduzetnika i na integraciju umjetne inteligencije unutar postojećih poslovnih modela. A jedan od elemenata UI-ja koji značajno unaprjeđuju i razvijaju poslovanje u industrijama diljem Hrvatske je machine learning ili strojno učenje. 

- Riječ je o sustavu koji na temelju skupa podataka rješava određene probleme, a ono što ga čini tako posebnim je što ne traži ručno programiranje kako bi izvršio neki zadatak. Nekad kažemo da uči na temelju iskustva, ali u principu na temelju podataka, na sličan način kao što ljudi uče čitati, pisati i slično - objašnjava prof. dr. sc. Jan Šnajder, koji na Fakultetu elektrotehnike i računarstva već deset godina predaje kolegij Strojno učenje i koji je u tom području objavio mnogo znanstvenih radova.

Profesor Šnajder imao je priliku surađivati i s udrugom CroAI, koja odlično povezuje ljude iz akademije i iz industrije.

Strojno učenje u industriji

- Predmet Strojno učenje uveden je još 2000. godine. Možda će nekima to zvučati čudno jer se danas sve to prezentira u medijima kao da je od jučer, ali nije. Obično se u znanosti stvari rade mnogo prije nego što postanu popularne u mainstreamu. Naravno, metode koje su tad bile predavane i izložene studentima drugačije su od onih danas jer se područje rapidno razvija te je ono oduvijek bilo popularno među studentima - kaže. 

Takvi se studenti već tijekom studija uključuju u industrijske aktivnosti povezane sa strojnim učenjem i umjetnom inteligencijom jer je hrvatska, ali i svjetska industrija, prema Šnajderovim riječima, "gladna" za takvim kadrom. Posljednjih se godina kao izuzetno popularan trend među studentima pokazalo pokretanje startupova. Tako je, primjerice, nastao Microblink, startup koji je uz pomoć metoda UI-ja kreirao softver za pojednostavljeni unos podataka u mobilne i web aplikacije pomoću unosa putem kamere. A iz njega se razvio Photomath - aplikacija za rješavanje matematičkih jednadžbi koja prikazuje njihovo rješenje korak po korak.

- Primjena strojnog učenja vidljiva je u mnogim industrijama te u sljedećih nekoliko godina vjerojatno neće postojati grana ili industrija koja neće koristiti neki oblik umjetne inteligencije. Trenutno postoji sve više primjera implementacije UI-ja u poslovanje tradicionalnih kompanija. UI možemo pronaći u bankama, telekomima, marketinškim agencijama, tvornicama - kaže Martina Silov, project manager iz CroAI-ja, a profesor Šnajder tom nizu dodaje i primjenu u vidu, jeziku, medicini, ekonomiji, financijama i tako dalje.

Prema Eurostatu, stručnjaci iz znanosti i inženjerstva te stručnjaci za informacijsku i komunikacijsku tehnologiju svrstani su na popis od deset najvećih rastućih zanimanja u 2021. i 2022. godini. 

Što se tiče primjene u poslovanju, na razini EU, prošle je godine 8% svih poduzeća i 28% velikih tvrtki koristilo tehnologije umjetne inteligencije, i to ponajviše u informacijskom i komunikacijskom sektoru. Podaci Eurostata pokazuju da su tehnologije UI-ja koje su se najčešće koristile bile tehnologije koje automatiziraju različite tijekove rada ili pomažu u donošenju odluka (npr. softverska robotska automatizacija procesa temeljena na UI-ju), strojno učenje (npr. duboko učenje) za analizu podataka i tehnologije za analizu pisanog jezika (npr. rudarenje teksta).

- Kompanije koje počnu koristiti strojno učenje najčešće žele povećati profit ili smanjiti trošak. Obično je riječ o optimizaciji proizvodnog procesa, poboljšanju raspodjele resursa, boljoj povezanosti između ponude i potražnje i tako dalje. Primjerice, u medicini bi to bili sustavi koji nadziru vaše dnevne bioparametre, pa mogu javljati liječniku ako se nešto poremeti, podsjećati vas da uzimate lijek, virtualno vam asistirati i slično - kaže profesor Šnajder. 

Više ovakvog sadržaja pročitajte u specijalu Kvaka24.

Plemenite i trivijalne primjene

Prema viziji našeg sugovornika, najplemenitija, najdalekosežnija i moralno najprihvatljivija primjena strojnog učenja je u medicini, obrazovanju i brizi o starijima. I upravo na tim područjima radi Šnajder. Preciznije, proučava primjenu UI-ja, odnosno strojnog učenja, u analizi jezika i teksta. 

- Radili smo sustave koji pomažu u analizi velikih količina tekstova, što nam je pomoglo u analizi političke orijentacije tekstova, dezinformacija o Covidu i slično. Trenutno se bavimo analizom psiholoških crta ličnosti autora tekstova na društvenim mrežama. Želimo saznati kako se u jeziku manifestiraju psihološki fenomeni. Sljedeće bismo voljeli obraditi pitanje mentalnih oboljenja kroz tekst - kaže profesor, koji se bavi znanstvenim radom u okviru Laboratorija za analizu teksta i inženjerstvo znanja TakeLab. 

U mnogim je projektima ekipa iz TakeLaba surađivala s raznim stručnjacima iz drugih područja - od politologa, sociologa i novinara do psihologa i medicinskih eksperata. Naime, interdisciplinarnost je u ovome izuzetno važna jer, ako nema konkretne primjene, modeli strojnog učenja bit će kratkog dosega. 

Ipak, ono što Šnajdera kao znanstvenika demotivira je kad vidi primjenu strojnog učenja u nekim pomalo trivijalnim poljima, kao što su zabavna industrija i razbibriga. 

- Sad vrlo osjetljivo reći što je ljudima trivijalno, no možemo reći da postoje neke stvari koje su za civilizaciju važne i one koje nisu toliko. Recimo, borba protiv karcinoma ili rješavanje nekih egzistencijalnih ugroza, poput pandemije, važne su te nam tu UI može pomoći da povećavamo šansu preživljavanja ljudske vrste. Trivijalnije bi bilo možda primjena UI u dating aplikacijama ili u ciljanome marketingu. Ja razumijem da je marketing važan, ali kao istraživaču nije mi drago vidjeti da se takva tehnologija koristi kako bi se zarobila ljudska pažnja i da bi se ljudima serviralo točno ono što njima u tom trenutku treba. Ta ideja da UI sjedne točno na naše potrebe i nudi nam ono što je predvidio da nam treba čini mi se neetičnom - kaže Šnajder. 

Koliko je to etično?

Razvojem tehnologije, vrlo je brzo postalo jasno da ona ima dva lica - pozitivno i negativno, a to se osobito odnosi na umjetnu inteligenciju. Ipak, posljednjih se godina snažno počela razvijati etična svijest, a čak je i EU donijela neke direktive o tome. Šnajder kaže kako je to svojevrsno jamstvo da nećemo razvijati sustave koji štete društvu. 

- Primjeri etično upitne primjene strojnog učenja sigurno su razne selekcije ljudi, kod kandidata za zapošljavanje ili odobravanje kredita u banci, gdje nešto što je možda bilo potaknuto dobrim idejama, a to je da se objektivno odrede neke stvari, vrlo brzo skrene u svoju suprotnost, u smislu da ti modeli počnu uspostavljati neke paušalne veze između ulaznih i izlaznih varijabli i zapravo diskriminiraju ljude na osnovi varijabli koje nisu relevantne za odluku koju treba donijeti. Naravno, postoje i još gore stvari, poput primjene umjetne inteligencije u vojnoj industriji, nadziranje ljudi, manipulacija na društvenim mrežama i slično - otkrio nam je profesor.

Dodaje i kako primjena strojnog učenja, odnosno umjetne inteligencije u poslovanju, ali i šire, ima nezaustavljiv rast u Hrvatskoj. S tim se slaže i Silov. 

- Prema dosadašnjem istraživanju i prema tome koliko se brzo tržište razvija, vjerujemo da je budućnost AI-ja u Hrvatskoj svijetla. Sve je više entuzijasta koji pokreću AI startupe te vrlo mnogo tradicionalnih kompanija koje pokreću UI inicijative i projekte. Primijetili smo da sve više fakulteta uvodi kolegije vezane za umjetnu inteligenciju, a općenito je na tržištu sve više događaja - konferencija i meetupa o UI-ju, podacima, ML-u, što pokazuje da cijeli ekosustav raste i razvija se - kaže Martina Silov.