.jpg)
Lietuvos DI asociacijos prezidentas Dovydas Čeilutka pastebi, kad dirbtinio intelekto padėtis mūsų šalyje rodo vis labiau augantį verslo pasitikėjimą šia technologija. Pasak jo, geresnį atspirties tašką pradėti naudotis dirbtinio intelekto priemonėmis dažniausiai turi į IT produktų kūrimą orientuotos įmonės, tačiau tai jokiu būdu nereiškia, kad DI sprendimai aktualūs tik joms.
„Žiūrint į bendrą situaciją, šiuo metu tik maždaug 5 proc. šalies įmonių taiko DI sprendimus. Dalis verslų naudoja jau egzistuojančius ir labai paprastus sprendimus, kuriuos dažniausiai gauna iš debesų kompiuterijos paslaugų tiekėjų. Progresą šioje srityje apsunkina kompetencijų trūkumas. Norint efektyviai panaudoti dirbtinį intelektą, reikia specifinių įgūdžių ir žinių, tačiau dirbtinio intelekto specialistų nėra daug, o ir juos išlaikyti kai kurios įmonės tiesiog nepajėgia”, – pastebi D. Čeilutka.
„Dalis įmonių Lietuvoje jau turi reikalingas kompetencijas ir šiuo metu stengiasi surasti būdus, kaip panaudoti naujausias technologijas, pasiūlyti dirbtinio intelekto pagrindu vystomus produktus ir paslaugas. Lietuvos verslo įmonės, norinčios išnaudoti dirbtinio intelekto galimybes, šiuo metu gali dalyvauti inovacijų skatinimo programoje „Norway Grants“ ir gauti iki 1 mln. eurų siekiančią investiciją.“ – atkreipia dėmesį „Norway Grants“ programos vadovė Ina Sinkevičiūtė. Finansinė injekcija leis verslui vystyti DI ir kitas informacinių ir ryšių technologijų inovacijas.
Kokias DI galimybes įžvelgia verslas?
1. Algoritmai
Lietuvos DI asociacijos prezidentas pastebi, kad inovatyvios šalies įmonės šiuo metu dažniausiai naudoja mašininio mokymosi (angl. machine learning) metodą. Jo veikimo principas yra toks: algoritmas renka informaciją, „mokosi” ir vėliau gali sėkmingai patekti vertingas ir veiksmingas įžvalgas.
Tokiu principu yra filtruojami nereikalingi laiškai (angl. spam) elektroninio pašto dėžutėje. Naudojant mašininio mokymosi metodą, elektroninio pašto dėžutėje DI pagalba jie yra filtruojami ir keliauja tiesiai į nepageidaujamų laiškų skiltį. Tokiu būdu vartotojai apsaugomi nuo netinkamo turinio.
„Tokį modelį integravo Lietuvos startuolis „Vinted“. Praktinis pavyzdys – kai vartotojas į naudotų mados prekių prekybos platformą įkelia pardavimui skirtą drabužį, algoritmai iš jo nuotraukos atpažįsta, koks tai drabužis, ir vartotojui pasiūlo kategoriją. Palyginę to paties prekės ženklo, panašios išvaizdos, kokybės ir stiliaus drabužius, vartotojui algoritmas gali pasiūlyti ir pardavimo kainos rėžį, kuris numato didžiausią pardavimo tikimybę. Keletą kartų nusipirkus tam tikrų prekių, algoritmai daro išvadą, kad tokios prekės vartotojui gali būti įdomios ir ateityje, todėl jas iškelia į matomas pozicijas”, – paaiškina D. Čeilutka.
2. Autopilotas
„Dirbtinis intelektas verslui atveria naujas galimybes ir kartu leidžia rinkai pasiūlyti konkurencingą produktą. Vienas tokių pavyzdžių yra kompanijos „Tesla” autopiloto sistema. Programinės įrangos srityje
„Tesla” yra labai stipriai išsiveržusi į priekį ir dažnai stebina žmones savo sėkme, nepaisant mažo pardavimų kiekio. Tai yra pavyzdys, kaip pritaikius dirbtinio intelekto sprendimus, savo produktui galima suteikti išskirtinumą, o jo vertę padidinti 10 ar daugiau kartų”, – pavyzdžiu dalinasi specialistas.
3. Automatizavimas
D. Čeilutka pastebi ir tai, kad dirbtinis intelektas padeda verslui automatizuoti procesus ir atlikti daug sudėtingesnes, dideles duomenų apimtis turinčias operacijas. „Kai kurioms užduotims atlikti, įmonės naudoja daug resursų, samdo šimtus žmonių, tačiau dirbtinio intelekto technologija padeda optimizuoti procesus ir išvaduoti žmones nuo rutininių darbų. Dirbtinis intelektas gali suklasifikuoti žinutes, kurios yra svarbios, kurios mažiau svarbios, atrinkti užklausas, kurios yra specializuotos ir turėtų būti siunčiamos tam tikros srities specialistams. Tai sutaupo daug laiko ir žmogiškųjų išteklių”, – sako D. Čeilutka.
Pavyzdžiui, telekomunikacijų bendrovė „Telia“ jau kurį laiką naudoja aptarnavimo asistentą-robotą (angl. chatbot), kuris bendrauja su klientais ir atsako į įvairias užklausas. Jei robotas nesugeba išspręsti situacijos, įsikiša žmogus ir perima užduotį iš savo „kolegos“.
Ko tikėtis ateityje?
Lietuvos DI asociacijos prezidentas sako, kad per pastaruosius keletą metų yra matomas didelis dirbtinio intelekto proveržis kalbos technologijose, o ši niša turi didžiulį potencialą ateityje.
„Šiandien vis dažniau įdarbinamas autoregresyvus kalbos modelis GPT-3 (angl. „Generative Pre-Training Transformer 3“), kuris naudoja gilųjį mokymąsi, kad sukurtų panašų į žmogaus rašytą tekstą. Ši sistema naudoja trilijonų žodžių katalogą, kad atspėtų, kokia gali būti kita loginė sakinio dalis. Dirbtinio intelekto sukurtų žinučių jau galima rasti „Twitter” platformoje. Ši tendencija rodo, kiek iš tiesų daug potencialo turi kalbos modeliai ir kokie jie gali būti galingi”, – sako D. Čeilutka.
Per pastaruosius metus įspūdingą pažangą padaręs dirbtinis intelektas, turi ir trūkumų. Šiandien susirūpinimą kelia sistemingos, pasikartojančios kompiuterinės sistemos klaidos, kurios kartais sukuria netikslius rezultatus ir diskriminuoja tam tikras visuomenės grupes. Pasak D. Čeilutkos, ši problema vis labiau aštrėja, todėl tikėtina, kad dirbtinio intelekto naudojimui bus taikomi griežtesni reguliavimai.
„Ateityje matysime pokyčių ir duomenų bei dirbtinio intelekto sprendimų privatumo srityje. Siekiant užtikrinti duomenų apsaugą ir kartu suteikti galimybę toliau naudotis dirbtinio intelekto sprendimais, jie iš debesų (angl. cloud) serverių bus perkeliami į išmaniuosius įrenginius”, – apie pokyčius pasakoja Lietuvos DI asociacijos prezidentas.
Lietuvos įmonės, norinčios kurti naujus IRT pagrįstus sprendimus ir rasti projektui partnerį Norvegijoje, gali kreiptis dėl finansavimo į „Verslo plėtra, inovacijos ir MVĮ”, veikiančią pagal Norway Grants programą iki 2021 m. vasario 12 d. Informaciją apie IRT kvietimą paraiškoms teikti galima rasti MITA ir Norway Grants svetainėse.
