Ponuknut malom grupom entuzijasta u korporaciji, došao je do međunarodnog priznanja. Davor Aničić, suosnivač tvrtke Velebit AI jedan je od hrvatskih pionira umjetne inteligencije koji će gostovati na konferenciji GameChanger u Zagrebu — događaju koji okuplja domaću i regionalnu tech zajednicu koja se bavi umjetnom inteligencijom, gaming industrijom, kibernetičkom sigurnošću i fintechom.

Ususret konferenciji, koja se održava 16. listopada u Zagrebu, razgovarali smo s pionirom umjetne inteligencije u Hrvatskoj, Davorom Aničićem, suosnivačem tvrtke Velebit AI, koja se bavi kreiranjem rješenja za pojedine tvrtke uz pomoć umjetne inteligencije.

Otkrio nam je prve korake u stvaranju Velebit AI-ja i rekao da je sve izgledalo bitno drugačije nego danas.

Foto: Jurica Galoic/pixsell

„Broj ljudi koji se time bavio bio je izuzetno mali. I što je možda tu i zanimljivo — kako se tada moglo naći ljude. Ne oglasom, nego gledajući natjecanja. Kad vidiš da je netko iz ovih krajeva, shvatiš da je to neki entuzijast, kontaktiraš ga pa dođeš do nekoga tko se bavi umjetnom inteligencijom. Taj je svijet i tada bio jako otvoren, bila je to open-source zajednica, što je i omogućilo da sve to vrlo brzo napreduje. To je otvorilo put mnogim revolucionarnim stvarima“, govori nam.

Koliko su se dobro hrvatski pioniri umjetne inteligencije snašli u toj priči, govori i uspjeh koji su naši ljudi ostvarili vrlo brzo nakon Googlea.

„Mislim da je bila 2013. ili 2014. kada je Google prvi put na slici uspio razlikovati psa od mačke, i to je bio model koji se dugo trenirao i u koji su uloženi milijuni dolara. Mi smo, mala grupa u Zagrebu, već 2016. napravili prvo vizualno pretraživanje oglasa na svijetu. Dobili smo i nagradu na Europskom GTC-u — Best Poster Award. Zanimljivo je koliko je brzo išlo: od toga da neka ogromna tvrtka radi nešto što košta milijune dolara, do toga da mi to napravimo na lokalnim računalima koja sami održavamo, s malo novca. Tada nas je bilo šest ili sedam, a u stvari smo napravili nešto prvi u svijetu“, kaže Aničić.

Sada se sličnim stvarima bave deseci milijuna istraživača u svijetu, dok je prije deset godina to bilo tek nekoliko tisuća pionira.

Ono što je tada nedostajalo, govori nam, bio je ekosustav startupa i investicijskog kapitala koji bi podržao takve projekte.

„Tada je stvarno sve bilo u povojima. Šteta što tada nije bilo prilike da se lokalni startupi brže razvijaju“, dodaje.

Tvrtka koja stvara rješenja po mjeri

U svojoj tvrtki Velebit AI radi na tzv. custom modelima — kreiraju rješenja za svoje klijente koristeći umjetnu inteligenciju za obavljanje zadataka i rješavanje problema.

Foto: Artur Widak/nurphoto/shutterstock Editorial/profimedia

„To je modeliranje neuronskih mreža na podacima naručitelja i prema poslovnim potrebama naručitelja. Evo primjera takvog rješenja — imate niz slika kemijskih reakcija u krvi koje nešto znače u medicini i treba napraviti kategorizaciju, odnosno dijagnostiku. Ranije se to radilo drugim metodama, primjerice analizom električnih signala koji su dolazili iz kemije. Sada se čistim computer visionom, odnosno računalnim vidom, može iz slika i videozapisa dobiti dijagnostika“, pojašnjava.

Warp-brzina napretka

Ne samo da umjetna inteligencija ubrzava neke procese, nego doslovno podiže brzinu na warp-razinu — kao da je poniknula iz „Zvjezdanih staza“.

Još jedan plastičan primjer koristi iz područja „protein folding“ — dekodiranja savijanja proteina i otkrivanja njihove funkcije, što je do pojave umjetne inteligencije bio gotovo nerješiv problem.

„Ranije je trebalo i deset godina za dekodiranje jednog proteina, u 30 godina možda ih je dekodirano nekoliko stotina. S modelom AlphaFold, za milijune proteina definirane su njihove funkcije u samo nekoliko godina. To su područja u kojima je kompleksnost bila iznad onoga što se moglo napraviti — sada tu pomaže umjetna inteligencija“, objašnjava Aničić.

Foto: Hájek Ondřej/Čtk/profimedia

Inače, protein folding smatrao jednim od najtežih problema u biologiji i računalnim znanostima.

Biolozi su desetljećima pokušavali predvidjeti kako će se određeni lanac aminokiselina, odnosno proteina,  presaviti u svoj oblik.

To je izuzetno složeno jer jedan protein može imati stotine tisuća mogućih konfiguracija.

Računala su ranije  trebala godine simulacija da bi izračunala strukturu jednog proteina.

AI u svakodnevici

Takve stvari ostaju izvan radara javnosti, ali ono što svi vidimo je primjena umjetne inteligencije u svakodnevnom životu.

„To su stvari koje se mogu napraviti brže, efikasnije, točnije. Veliki jezični model — što je danas jedna od najpopularnijih komponenti umjetne inteligencije — može pomoći napisati e-mail, predložiti odgovor, dati sažetak teksta. Naravno, što je područje specifičnije, to će modeli biti lošiji jer su učeni na podacima s interneta. Ali danas se razvijaju specifični AI modeli — za medicinu, pravo i mnoga druga područja. Budućnost je u suradnji ljudi i umjetne inteligencije“, kaže.

Poslovi koji nestaju i oni koji tek dolaze

Po njemu, u skoroj budućnosti nestat će poslovi koji se temelje na jednostavnim, ponavljajućim uputama ili „kuharicama“.

„Na primjer, odgovaranje u call-centrima različitih tvrtki, telekoma i banaka. To su poslovi u kojima agent po uputi i proceduri pokušava pomoći korisniku. Takve procese moguće je jako dobro automatizirati, i to se već vidi — smanjuje se broj ljudi koji rade takve poslove. No, mislim da za tim poslovima ne bismo trebali previše žaliti, jer nisu ni bili zabavni“, kaže.

POJAVILI SE VIDEOZAPISI /

Stephen Hawking je bio veliki kritičar umjetne inteligencije: Ovih je dana postao meta

Ali, je li to put prema većem siromaštvu za one s manje vještina ili oslobađanje prostora za kreativnije poslove?

„Tu dolazimo do neočekivanog obrata: umjetna inteligencija može dobro obaviti ne samo jednostavne i repetitivne poslove, nego i mnoge kreativne. Može napisati knjigu, stvoriti sliku, generirati video koji izgleda stvarno. Naravno, svi su ti podaci naučeni na ogromnom korpusu ljudskog znanja — to je naše nasljeđe. Model može konceptualno shvatiti sitne detalje i povezivati ih u nove koncepte. No, ona prava, izvorna kreativnost, koja izlazi izvan okvira naučenog — to još dugo ostaje ljudima“, objašnjava.

Kreativnost i suradnja čovjeka i stroja

Govoreći o kreativnosti umjetne inteligencije, daje primjer marketinške agencije koja klijentima mora dostaviti deset prijedloga vizualnih rješenja.

„Danas ti poslovi već prelaze na stranu umjetne inteligencije. To ne mora biti savršeno — mora otprilike odgovarati — i to model napravi. Konačno rješenje još uvijek će napraviti umjetnik - uz alate umjetne inteligencije za generiranje i slaganje scena.  Kao i kod računalnih igrica koje se godinama proizvode - nisu stvarne, a izgledaju izrazito uvjerljivo. Na taj način može se proizvesti puno toga što je potrebno“, kaže.

Na pitanje je li bolje biti na kreativnoj ili „repetitivnoj“ strani društva, priznaje da je teško prognozirati, ali dodaje: „Možda sam pristran, ali vidim u budućnosti novi svijet koji uči od ljudske vrste.“

Crni scenarij i granice odgovornosti

Bojimo li se scenarija u kojem umjetna inteligencija postaje samosvjesna i poželi opstati — možda čak i protiv čovjeka?

„Da, svakako. Ovo je nova vrsta inteligencije na kojoj mi kao čovječanstvo radimo. Postoji mogućnost da jednog dana bude značajno inteligentnija u nekim aspektima. Idealno bi bilo da surađujemo, ali ja se više bojim ljudi koji nemaju dobru namjeru za korištenje tih alata. To je opasnije za budućnost od same mogućnosti da AI samostalno djeluje“, ocjenjuje Aničić.

„Ono što danas imamo nema nikakve namjere ni želje. To su modeli koji odgovaraju na upite s nečim što su ‘vidjeli’ u podacima ljudi. Oni pokušavaju lijepo odgovoriti jer su tako naučeni. To jest inteligencija, ali ne stvarna — iako već sadrži njezine elemente“, dodaje.

DO 2030. /

Stručnjak za umjetnu inteligenciju: 'Čeka nas velika nezaposlenost, opstat će pet sektora'

Može li zakon sustići umjetnu inteligenciju?

Budući da se umjetna inteligencija razvila brže od zakonske regulative, postavlja se pitanje može li zakon ikada uhvatiti njezin tempo.

„Pravo je institut koji je spor i mora biti spor, jer je nemoguće regulirati nešto što ni ne poznaješ. Ako se prebrzo reagira, može se usporiti razvoj. S druge strane, zakonodavci žele sačuvati vrijednosti društva i osigurati da ono što se stvara koristi zajednici, a ne samo pojedincu. Ako se previše regulira, koristit ćemo tuđu tehnologiju koja nije u skladu s našim vrijednostima. Zato je ključno razvijati modele koji predstavljaju naše društvo“, objašnjava.

„Ta je tehnologija preskupa da bi je svaka država razvijala sama. Zato se u Europi radi na stvaranju zajedničke regulacije i modela u skladu s europskim vrijednostima. Na razini pojedine države to jednostavno nije moguće“, zaključuje Aničić.

Hrvatska scena: male tvrtke, velike ideje

U Hrvatskoj postoji mnogo tvrtki koje se bave umjetnom inteligencijom, no tržište je malo, a kapaciteti ograničeni.

„To su male tvrtke s malim kapacitetima za razvoj. Hrvatska nema i vjerojatno nikada neće imati mogućnost stvaranja globalnih giganata poput OpenAI-ja. Ali možemo biti važan dio europskog ekosustava. Važno je da budemo svjesni svojih ograničenja i kojem ekosustavu pripadamo — prvenstveno američko-europskom“, kaže.

AI u svakodnevnom životu

Kad nije na poslu, Aničić umjetnu inteligenciju koristi u raznim situacijama:

„Koristim je za turističke upute, kad tražim što vidjeti u nekom gradu, ili kad želim sažetak dokumenta da znam vrijedi li ga pročitati. AI pomaže i kod prevođenja, prepoznavanja objekata... Sve to već imamo na mobitelima“, zaključuje.

POGLEDAJTE VIDEO AI umjetnik otkrio je li umjetna inteligencija izmakla kontroli