Tohle je můj třetí článek pro WHAT o umělé inteligenci. Jsem vděčná, že mám možnost předávat vám informace o nejnovějších technologiích. Jedna věc je ale o tom básnit a filozofovat, druhá je reálně se podívat na to, jak se dá umělá inteligence využít pro život v době krize, pro emancipaci jednotlivce, aby se nemusel spoléhat na zastaralé instituční procesy.
Zatímco píšu tento článek, je prvních 24 hodin po moravském tornádu. První reakce? Sehnat deky, odklidit suť, najít pohřešované, opatřit zraněné, sehnat peníze na obnovu. Přes to nejede vlak – tady žádné technooptimistické řečičky nepomůžou. Co ale dlouhodobá organizace logistiky? Inspirace z této katastrofy pro budoucí krizové řešení, aby proběhlo co nejrychleji a bez jakýchkoli průtahů? Jsem na cestě na Moravu, abych přiložila ruku k dílu, protože v některých situacích se fyzická pomoc prostě neokecá. Ale v hlavě mi šrotuje co dál, a hlavně jak lidem ukázat, že i když jsou technologie a umělá inteligence nehmatatelné, neznamená to, že nemohou v dlouhodobém měřítku pomoci víc než sto párů rukou. A hlavně, svaly a počítačové procesory se nevylučují, naopak se mohou skvěle doplňovat. Krize je vždy příležitost ukázat optimální model, který vzejde z nenadálého chaosu. Symbióza člověka a stroje nám do budoucna pomůže zvládat tyto naprosto nepředvídatelné katastrofy a výkyvy, ať už jde o covid, tornádo, krach burzy nebo jakoukoliv jinou tragédii. Ukážu vám teď několik konkrétních tipů využití AI a největších novinek, ale i některých o něco starších příkladů efektivního využití digitalizace a technologického přístupu.
AI pomáhá v krizi
V roce 2010 začala společnost Palantir Technologies využívat technologie jako computer vision pro sčítání škod po hurikánech, které běžně pustoší Ameriku a Karibik. Organizovala dobrovolníky, logistiku a víceméně digitalizovala proces záchrany a pomoci. Upřímně, moc AI tam nebylo, ale tahle digitální data pak mohla posloužit v budoucnu pro algoritmus, který bude schopen předpovídat, jak se bude vyvíjet záchranná akce, predikovat, kde jsou nejvíce potřeba dobrovolníci a efektivně alokovat zdroje. Česko je v tomto bohužel tristně pozadu. I když jsou tu famózní organizace jako cesko.digital a společnosti jako DataSentics a Blindspot Solutions, které se podobné analýze věnují, státní instituce jsou většinou masivně poddigitalizované, o krizovém řízení nemluvě.
Pomoc ve zdravotnictví
Možná nejchoulostivější využívání umělé inteligence, opředené vášnivou diskusí o etice, morálce, Hippokratově přísaze a emocích, je právě ve zdravotnictví. Lidé se nechtějí vzdát fyzického kontaktu s lékařem a stroji často nedůvěřují. Zároveň je to ale právě umělá inteligence, která ve zdravotnictví dělá obrovské posuny, ať už v robotice, operativě, výzkumu (například modelování a simulace efektu očkování na různé cílové skupiny) nebo ve vývoji nových léků. Připusťte si, že na vás lékař bude mít o dvě hodiny času denně navíc, když se zautomatizují určité administrativní procesy. Tím, že AI sejme břímě nesmyslných úkolů z beder zdravotníků, uvolní těmto hrdinům více času pro nemocné.
Do kosmu!
Kdo by nechtěl na Mars. Možná se vám zrovna nelíbí představa aeroponického pěstování salátu ve skleněné kopuli na rudé planetě, směle si ale tipnu, že vesmír vás fascinuje. Ať už je to tatíček Musk a jeho ambice osídlit nové planety, nový Artemis program ESA nebo astronaut Mike Monga, který trénuje mladé astronauty a motivuje děti k objevování kosmu. A umělá inteligence je v srdci všech těchto aktivit. Modelování obydlí a architektury na Měsíci, sledování biometrických dat astronautů, kosmický výzkum a predikce různých fenoménů, a nebo dokonce vývoj extrémního hardwaru, který je schopný čelit radiaci a dá se zpětně na Zemi využít jako super odolný hardware pro procesování algoritmů.
Optimalizace logistiky
Do určité míry se dají předpovídat počasí, vývoj pandemie, ale pokud nezakomponujete tuto předpověď do konkrétních logistických příprav a opatření, nemá to moc smysl. Pracovala jsem kdysi v prediktivní údržbě strojů a tehdy mi kamarád vývojář nad pivem řekl: „Saruš, my můžeme upozornit na to, že se na stroji rozbije turbína třeba třicetkrát, když ji nevyřadí z provozu a nepodřídí tomu chod fabriky, je jim stejně celý alert k ničemu. A to už úplně neovlivníš.“ V případě logistiky, ať už je to v rámci krizových opatření, chodu průmyslu nebo optimalizace hromadné dopravy, je ale AI naprosto klíčová.
Záchrana přírody
Co mi vždycky drásá srdce, je psychologický rozdíl mezi tím, jak veřejnost vnímá přírodu versus jak vnímá technologie. Ať už jsou to klimatické rozbroje kolem těžení bitcoinu, digitální detoxy pořádané v lese (nic proti, samotné by se mi občas hodil…) a obecně stavění technologického pokroku proti panenské přírodě, je koncept hodně propíraný v antropologii. Něco jako „přirozená příroda“ dávno neexistuje nebo velmi zřídka. Lidé a jiné živočišné druhy se navzájem evolučně formují několik milionů let a konstantně se vyvíjejí. Do této logiky zapadá právě i umělá inteligence a její využití v augmentaci stavu přírody kolem nás. Projekty, které mapují pohyb zvířat, vývoj klimatu, predikují stav zalesnění, využívají strojové učení k pochopení nemocí stromů nebo mapují komplexní ekologické ekosystémy, všechno tohle vytváří digitální pokrývku nad naším přírodním analogovým světem a pomáhá nám pochopit, jak žít lépe a přírodu ochránit.
Ochrana financí
Finanční trhy jsou možná trochu v kontrastu s přírodou. Přece jen jde o mamon. Nicméně, mamon vždycky byl, je a vždy bude a dává smysl jeho pohyb maximálně ztransparentňovat, umožnit řadovému člověku dostat se k investičnímu potenciálu, pomoct lidem objevit kryptoměny apod. A zároveň samozřejmě vše důkladně zabezpečit. Ne všechny tyto procesy jsou propojené s AI – spousta z nich je čistá digitalizace.
Digitalizace státu
Aspen Institut Central Europe letos pořádá konferenci na téma Efektivita státu, kde má podle mě největší roli právě umělá inteligence. Desítky a stovky manuálních a papírových procesů zpomalují chod státu, logistiku, krizové řešení a snižují komfort občanů. Estonsko například v tomto ohledu vyniká, nadstavba umělé inteligence tady markantně zpříjemňuje vztah mezi jednotlivcem a jeho zemí.
Demokratizace AI
Deepnote, Dataiku a podobné společnosti bojují za to, aby i v rámci technologických startupů měly jednotlivé frakce zaměstnanců stejný přístup a transparentnost dat a chápaly, jak daný technologický produkt konkrétně funguje. Proč? Protože když vám například marketing nerozumí do důsledku, produkt špatně prodá, což pak vede k rozčarování na straně klienta a další nedůvěru v umělou inteligenci. Demokratizace AI pro lidi, kteří v ní nejsou kovaní pro účely transparentnosti a edukace, je důležitý psychologický krok k tomu, aby se tato technologie dala lépe rozvinout.
Posuny v hardware a ML operations
Umělá inteligence není jen software a algoritmy. Tyhle „potvory“ musí taky na něčem běžet, optimálně tak, aby se vám neroztavil počítač. Grafické karty od Nvidia byly prvním markantním krokem v této oblasti. Závěrem se dá říct, že umělá inteligence se dá využít víceméně v jakékoli vertikále. Proč? Protože to není žádný terminátor. Je to extréme rychlý, občas i velmi přesný (rozhodně přesnější než člověk) statistickoanalytický způsob, jak zprocesovat obrovské množství digitálních dat kolem nás. Je šumák, jestli jde o data o pěstování rostlin na Marsu nebo o rozlišování obrázků Křemílka a Vochomůrky. Klíčové je, že je to technologie, která se posouvá dopředu raketovým tempem, je třeba se s ní naučit žít a nepředstírat, že neexistuje. Odmítat umělou inteligenci je jako odmítat naučit se číst a psát. Jde o to, získat pozitivní vztah k technologiím, nebát se je používat a namátkou si připomenout hlášku z filmu Marečku, podejte mi pero: „I skladník ve šroubárně si může přečíst Vergilia v originále.“ Kdokoliv si teď přečetl tento článek, může se vzdělávat i v oblasti AI. Mrkněte na Elements of AI, Na hraně chaosu, aktivitu Paioneers nebo mi jednoduše napište na @sarapolak_cz.
Sara Polak
Má za sebou studium na Oxfordu. Studovala archeologii – disciplínu o časech dávno minulých. Teď se zabývá převážně umělou inteligencí zaměřenou na budoucnost. Mezi archeologií a AI je víc společného, než by se mohlo zdát, a Sara to dennodenně dokazuje. Pojímá umělou inteligenci z koncepčního – nikoli ryze technického – hlediska a prosazuje multioborovost, kudy chodí.
