Dirbtinis intelektas (DI) jau tapo neatsiejama mūsų kasdienybės dalimi, nors dažnai jo net nepastebime. Nuo išmaniųjų telefonų asistentų iki sudėtingų medicininės diagnostikos sistemų – šie sprendimai keičia mūsų gyvenimą ir darbo metodus. Šiame tekste išsamiai apžvelgsime pagrindines dirbtinio intelekto pritaikymo sritis, jų poveikį ir ateities perspektyvas.
1. Sveikatos apsauga ir medicina
Sveikatos apsaugoje dirbtinis intelektas atveria naujus horizontus, padėdamas gydytojams diagnozuoti ligas, kurti naujus vaistus ir suteikti geresnę priežiūrą pacientams.
Ligų diagnostika
DI sistemos, ypač gilaus mokymosi algoritmai, gali analizuoti medicininius vaizdus, tokius kaip rentgeno nuotraukos, MRT ir KT skenavimai, dažnai aptikdamos anomalijas anksčiau nei žmogaus akis. Pavyzdžiui, „Google Health” sukūrė DI modelį, gebantį nustatyti krūties vėžį mamogramose tiksliau nei radiologai, sumažindamas tiek klaidingai teigiamų, tiek klaidingai neigiamų rezultatų skaičių.
Lietuvoje taip pat matome pažangą šioje srityje. Vilniaus universiteto ir Santaros klinikų mokslininkai vysto DI sistemas, skirtas padėti diagnozuoti širdies ligas analizuojant elektrokardiogramas. Tokios technologijos ypač vertingos regionuose, kur trūksta specialistų.
Vaistų kūrimas
Dirbtinis intelektas dramatiškai trumpina vaistų kūrimo ciklą, kuris tradiciškai užtrunka 10-15 metų ir kainuoja milijardus. DI algoritmai gali:
- Analizuoti milžiniškus biologinių duomenų rinkinius ir nustatyti naujus vaistinių medžiagų taikinius
- Prognozuoti molekulių savybes ir jų sąveiką su ligų taikiniais
- Optimizuoti klinikinių tyrimų dizainą
2020 m. pradžioje, COVID-19 pandemijos metu, DI sistema „AlphaFold” pademonstravo revoliucinį gebėjimą prognozuoti baltymų struktūrą, kas buvo laikoma vienu sudėtingiausių biologijos iššūkių. Šis proveržis padėjo mokslininkams geriau suprasti SARS-CoV-2 viruso veikimo mechanizmus ir paspartino vakcinos kūrimą.
Personalizuota medicina
DI sistemos analizuoja pacientų genetinius, gyvenimo būdo ir aplinkos duomenis, kad būtų galima kurti individualiai pritaikytus gydymo planus. Tai leidžia:
- Parinkti efektyviausius vaistus konkrečiam pacientui
- Nustatyti optimalias dozuotes
- Prognozuoti šalutinius poveikius
- Stebėti paciento būklę realiu laiku
Mayo klinika JAV naudoja DI algoritmus, kurie analizuoja pacientų elektronines sveikatos istorijas, kad nustatytų tuos, kuriems gresia didžiausia širdies ligų rizika, ir rekomenduotų prevencines priemones.
2. Švietimas ir mokymasis
Dirbtinis intelektas keičia mokymo ir mokymosi būdus, prisitaikydamas prie individualių besimokančiųjų poreikių ir padėdamas pedagogams.
Personalizuotas mokymasis
DI sistemos gali pritaikyti mokymo turinį ir tempą pagal individualius besimokančiojo poreikius, stiprybes ir silpnybes. Platforma „Duolingo” naudoja DI algoritmus, kurie analizuoja naudotojų mokymosi modelius ir automatiškai pritaiko pamokas taip, kad būtų optimizuotas kalbos įsisavinimas.
Lietuvos įmonė „Turing School” kuria DI programavimo mokymosi platformą, kuri pritaikyta lietuviškai kalbančiai auditorijai ir analizuoja mokinio pažangą, automatiškai siūlydama papildomus iššūkius arba pagalbą tose srityse, kurios kelia daugiausia sunkumų.
Automatinis vertinimas
DI įrankiai gali automatiškai vertinti testus, esė ir kitas užduotis, taupydami mokytojų laiką ir suteikdami greitą grįžtamąjį ryšį. Sistemos kaip „Turnitin” ne tik tikrina plagiato atvejus, bet ir naudoja DI įvertinti rašinių kokybę bei pateikti pasiūlymus, kaip juos tobulinti.
Virtuali pagalba
DI asistentai, tokie kaip „Khan Academy” sukurtas „Khanmigo”, gali atsakyti į mokinių klausimus 24/7, paaiškinti sudėtingas sąvokas ir padėti spręsti uždavinius, suteikdami individualizuotą pagalbą tuo metu, kai jos reikia.
3. Finansai ir bankininkystė
Finansų sektoriuje dirbtinis intelektas tampa neatsiejama operacijų, rizikos valdymo ir klientų aptarnavimo dalimi.
Sukčiavimo aptikimas
DI algoritmai realiu laiku analizuoja mokėjimo operacijas, ieškodami neįprastų modelių, kurie gali reikšti sukčiavimą. Šios sistemos gali apdoroti milijonus operacijų per sekundę ir nuolat mokytis iš naujų sukčiavimo metodų.
„Visa” ir „Mastercard” naudoja pažangius DI algoritmus, kurie sumažino sukčiavimo atvejus daugiau nei 50% per pastaruosius penkerius metus. Lietuvoje veikiantys bankai kaip „Swedbank” ir „SEB” taip pat įdiegė DI grįstas sukčiavimo aptikimo sistemas.
Automatizuotas prekybos algoritmas
DI sistemos analizuoja finansų rinkų duomenis ir atlieka prekybą mikrosekundžių greičiu, reaguodamos į rinkos pokyčius greičiau nei žmogus kada nors galėtų. Šiandien daugiau nei 70% visų akcijų prekybos JAV biržose vykdoma automatizuotų algoritmų.
Rizikos draudimo fondai, tokie kaip „Renaissance Technologies”, naudoja sudėtingus DI modelius, kurie analizuoja istorines kainas, prekybos apimtis, makroekonominius rodiklius ir net naujienų straipsnius, kad prognozuotų rinkos pokyčius.
Kreditingumo vertinimas
Tradiciniai kreditingumo vertinimo modeliai remiasi ribotu veiksnių skaičiumi, tokių kaip kredito istorija ir pajamos. DI sistemos gali analizuoti šimtus ar net tūkstančius rodiklių, įskaitant mokėjimo istoriją, socialinių tinklų duomenis ir net vartotojo elgseną internete, kad tiksliau įvertintų kredito riziką.
Tai leidžia finansų įstaigoms teikti kreditus tiems, kurie anksčiau galėjo būti atmesti dėl ribotos ar nestandartinės kredito istorijos, kartu sumažinant bendrą įsipareigojimų nevykdymo riziką.
4. Transportas ir logistika
Transporto sektoriuje dirbtinis intelektas transformuoja viską nuo autonominių transporto priemonių iki tiekimo grandinių optimizavimo.
Autonominės transporto priemonės
DI technologijos, tokios kaip kompiuterinė rega, gilaus mokymosi algoritmai ir natūralios kalbos apdorojimas, yra autonominių transporto priemonių pagrindas. Šios sistemos analizuoja duomenis iš daugybės jutiklių, kad galėtų:
- Atpažinti kelio ženklus, šviesoforus ir kliūtis
- Prognozuoti kitų eismo dalyvių elgesį
- Planuoti optimalius maršrutus
- Priimti sprendimus milisekundžių greičiu
Kompanijos kaip „Tesla”, „Waymo” ir „Cruise” jau testuoja visiškai autonominius automobilius realiomis sąlygomis. Ekspertai prognozuoja, kad iki 2030 m. autonominės transporto priemonės sudarys reikšmingą dalį naujai parduodamų automobilių.
Maršrutų optimizavimas
DI algoritmai optimizuoja prekių pristatymo maršrutus, atsižvelgdami į tokius veiksnius kaip eismas, oro sąlygos, vairuotojų darbo valandos ir degalų sąnaudos. Logistikos milžinė „UPS” įdiegė DI sistemą „ORION” (On-Road Integrated Optimization and Navigation), kuri kasmet sutaupo apie 400 milijonų kilometrų, 40 milijonų litrų degalų ir 100,000 tonų CO2 emisijų.
Lietuvos įmonė „Trafi” kuria DI paremtą mobilumo platformą, kuri optimizuoja viešojo transporto maršrutus ir siūlo geriausius keliavimo variantus miesto gyventojams, apjungiant įvairias transporto rūšis.
Tiekimo grandinės prognozavimas
DI sistemos analizuoja istorinius duomenis, sezoniškumą, rinkodaros kampanijas ir net orų prognozes, kad tiksliau prognozuotų paklausą ir optimizuotų atsargų valdymą. „Amazon” naudoja DI prognozavimo sistemas, kurios padeda kompanijai išlaikyti aukštą pristatymo paslaugų lygį, kartu minimizuojant atsargų saugojimo kaštus.
5. Gamyba ir pramonė
Dirbtinis intelektas keičia gamybos procesus, didindamas efektyvumą, kokybę ir tvarumą.
Predikcinis techninis aptarnavimas
DI sistemos analizuoja duomenis iš įrenginių jutiklių, kad nustatytų galimus gedimus dar prieš jiems įvykstant. Tai leidžia įmonėms planuoti techninės priežiūros darbus optimaliu laiku, išvengiant neplanuotų prastovų ir sumažinant remonto kaštus.
„Siemens” sukūrė DI platformą, kuri analizuoja dujų turbinų veikimą ir gali numatyti galimus gedimus iki 2 savaičių į priekį, sutaupydama milijonus eurų priežiūros kaštų.
Kokybės kontrolė
DI paremtos kompiuterinės vaizdo sistemos gali tikrinti gaminių kokybę daug greičiau ir tiksliau nei žmogus. Jos gali aptikti mikroskopines defekto žymes, kurias būtų sunku pastebėti plika akimi.
„BMW” gamyklose naudojamos DI vaizdo analizės sistemos, kurios automatiškai tikrina kiekvieną pagamintą automobilį, ieškodamos net mažiausių dažų ar kėbulo defektų.
Gamybos procesų optimizavimas
DI algoritmai optimizuoja gamybos procesus, analizuodami daugybę parametrų realiu laiku ir automatiškai koreguodami įrangos nustatymus, kad būtų pasiektas maksimalus efektyvumas.
„Google” sumažino savo duomenų centrų energijos sąnaudas 40% naudodama „DeepMind” DI sistemą, kuri optimizuoja aušinimo sistemas ir energijos vartojimą. Panašios technologijos dabar diegiamos įvairiose pramonės šakose.
6. Žemės ūkis
Dirbtinis intelektas padeda spręsti visuotines maisto gamybos problemas, optimizuojant išteklių naudojimą ir didinant derlių.
Tikslus ūkininkavimas
DI sistemos analizuoja palydovinius vaizdus, dronų nuotraukas ir jutiklių duomenis, kad sudarytų išsamius dirvožemio žemėlapius ir rekomendacijas dėl laukų priežiūros. Ūkininkai gali tiksliai dozuoti trąšas, pesticidus ir vandenį tik ten, kur jų reikia, sumažindami sąnaudas ir poveikį aplinkai.
Lietuvos startuolis „AgroAnalytica” kuria DI platformą, kuri padeda ūkininkams optimizuoti derliaus nuėmimo laiką ir prognozuoti derlių pagal orų duomenis, dirvožemio sąlygas ir istorinius rezultatus.
Kenkėjų ir ligų valdymas
DI algoritmai, analizuojantys augalų nuotraukas, gali anksti aptikti kenkėjų antplūdžius ar ligų protrūkius. Sistema „Plantix” leidžia ūkininkams nufotografuoti augalą išmaniuoju telefonu ir akimirksniu gauti diagnozę bei gydymo rekomendacijas.
Robotizuotas derliaus nuėmimas
DI valdomi robotai ir dronai gali automatiškai rinkti derlių, atpažindami prinokusius vaisius ir daržoves. Tai ypač vertinga darbo jėgos trūkumo sąlygomis. Kalifornijos braškių augintojai jau naudoja „Agrobot” sistemas, kurios gali nuimti derlių dieną ir naktį, nepertraukiamai.
7. Mažmeninė prekyba ir vartotojų patirtis
Dirbtinis intelektas transformuoja mažmeninės prekybos sektorių, personalizuodamas vartotojų patirtį ir optimizuodamas operacijas.
Personalizuotos rekomendacijos
DI algoritmai analizuoja vartotojų elgseną, pirkimo istoriją ir net naršymo įpročius, kad pateiktų asmeniškai pritaikytas rekomendacijas. „Amazon” teigia, kad 35% jų pardavimų kyla iš rekomendacijų sistemos, kuri siūlo produktus, kurie galėtų dominti klientą.
Lietuvos e. prekybos platformos, tokios kaip „Pigu.lt” ir „Varle.lt”, taip pat naudoja DI rekomendacijų sistemas, pritaikytas vietinei rinkai.
Inventoriaus valdymas
DI sistemos prognozuoja produktų paklausą ir optimizuoja atsargų lygius, sumažindamos perteklių ir prekių trūkumą. „Walmart” naudoja DI algoritmus, kurie analizuoja istorinius pardavimus, orų prognozes, sezoniškumą ir net socialinių tinklų duomenis, kad tiksliai prognozuotų kiekvieno produkto paklausą kiekvienoje parduotuvėje.
Virtualūs asistentai ir robotai
DI valdomi virtualūs asistentai ir fiziniai robotai gerina klientų aptarnavimo patirtį. „Lowe’s” parduotuvėse veikia „LoweBot” robotai, kurie gali padėti klientams rasti produktus ir atsakyti į klausimus keliais skirtingais kalbomis.
Internetinės klientų aptarnavimo sistemos vis dažniau naudoja DI pokalbių robotus, kurie gali atsakyti į dažniausiai užduodamus klausimus, padėti apsipirkti ir spręsti paprastas problemas, sumažindami operatorių darbo krūvį.
8. Energetika ir aplinkosauga
Dirbtinis intelektas padeda efektyviau valdyti energijos išteklius ir spręsti aplinkosaugos problemas.
Išmaniųjų tinklų valdymas
DI sistemos optimizuoja elektros tinklų veikimą, balansuodamos pasiūlą ir paklausą realiu laiku. Tai ypač svarbu integruojant atsinaujinančius energijos šaltinius, kurių gamyba priklauso nuo oro sąlygų.
„DeepMind” ir „National Grid” Jungtinėje Karalystėje bendradarbiauja kuriant DI sistemą, kuri prognozuoja vėjo energijos gamybą ir optimizuoja tinklo veikimą, kas gali sumažinti šalies anglies dvideginio emisijas 10%.
Energijos vartojimo optimizavimas
DI algoritmai analizuoja pastatų energijos vartojimą ir automatiškai reguliuoja šildymo, vėdinimo ir oro kondicionavimo sistemas, kad būtų pasiektas optimalus komforto ir efektyvumo santykis.
„Nest” išmanieji termostatai, priklausantys „Google”, naudoja DI mokymosi algoritmus, kad suprastų gyventojų įpročius ir automatiškai reguliuotų temperatūrą, sutaupydami vidutiniškai 10-12% šildymo ir 15% aušinimo kaštų.
Aplinkos stebėsena ir apsauga
DI sistemos analizuoja palydovinius vaizdus, jutiklių duomenis ir socialinių tinklų informaciją, kad stebėtų miškų kirtimus, ozono sluoksnio būklę, gyvūnų migracijas ir kitus aplinkos parametrus.
„Rainforest Connection” organizacija naudoja DI garso analizės sistemas, kurios realiu laiku aptinka neteisėto miškų kirtimo garsus ir siunčia įspėjimus aplinkosaugos pareigūnams.
9. Valstybinis sektorius ir viešosios paslaugos
Dirbtinis intelektas vis plačiau taikomas viešųjų paslaugų teikimui ir valstybės institucijų darbui optimizuoti.
Išankstinis rizikos vertinimas
DI sistemos gali analizuoti daugybę duomenų šaltinių, kad nustatytų potencialias problemas dar prieš joms atsirandant. Pavyzdžiui, Čikagos miesto savivaldybė naudoja DI sistemą, kuri prognozuoja, kuriuose restoranuose labiausiai tikėtini higienos pažeidimai, kad inspektoriai galėtų efektyviau planuoti patikras.
Viešojo transporto optimizavimas
DI algoritmai analizuoja keleivių srautus, eismo sąlygas ir istorinius duomenis, kad optimizuotų viešojo transporto maršrutus ir tvarkaraščius. Barselonos miesto savivaldybė naudoja DI sistemą, kuri padėjo sumažinti autobusų maršrutų laukimo laikus 15% ir padidinti keleivių skaičių.
Elektroninės vyriausybės paslaugos
DI technologijos leidžia geriau personalizuoti elektronines valstybės paslaugas ir padaryti jas labiau prieinamas. Estijos „X-Road” platforma, kuri apjungia įvairias valstybines paslaugas, naudoja DI algoritmus, kad padėtų piliečiams greičiau rasti reikiamą informaciją ir paslaugas.
10. Kibernetinis saugumas
Dirbtinis intelektas tampa vis svarbesnis kovojant su kibernetinėmis grėsmėmis, kurios nuolat tobulėja ir tampa vis sudėtingesnės.
Anomalijų aptikimas
DI sistemos stebi tinklo srautą ir naudotojų elgseną, ieškodamos neįprastų veiksmų, kurie gali reikšti saugumo pažeidimą. Šios sistemos gali aptikti subtilias anomalijas, kurių tradicinės apsaugos sistemos nepastebėtų.
„Darktrace” kompanijos sukurta DI sistema gali aptikti dar nežinomas grėsmes, analizuodama tinklo elgseną ir nustatydama nukrypimus nuo normalaus veikimo, o ne pasikliaudama žinomų kenkėjiškų programų signatūromis.
Pažangus grėsmių aptikimas
DI algoritmai analizuoja milžiniškus kibernetinio saugumo duomenų kiekius, ieškodami sudėtingų atakų modelių. Jie gali apjungti informaciją iš įvairių šaltinių, kad nustatytų APT (Advanced Persistent Threats) atakas, kurios gali tęstis mėnesius ar net metus.
Automatizuotas reagavimas į incidentus
DI sistemos ne tik aptinka grėsmes, bet ir gali automatiškai reaguoti į jas, blokuodamos įtartiną veiklą, izoliuodamos pažeistas sistemas ir net pradėdamos atkūrimo procesus.
11. Pramogos ir medijos
Dirbtinis intelektas keičia turinio kūrimo, rekomenduojamas sistemas ir vartotojų patirtis pramogų industrijoje.
Personalizuotos turinio rekomendacijos
DI algoritmai, tokie kaip „Netflix” rekomendacijų sistema, analizuoja žiūrėjimo įpročius, kad pateiktų labai personalizuotas rekomendacijas. „Netflix” teigia, kad 80% jų platformoje žiūrimo turinio kyla iš rekomendacijų sistemos.
Turinio kūrimas ir generavimas
DI technologijos padeda kurti ir modifikuoti turinį. Filmų studijos naudoja DI specialiųjų efektų kūrimui, veido sendinimui, balso sintezei ir net scenarijų analizei.
Muzikos industrijoje DI algoritmai gali komponuoti originalias melodijas, kurti akompanimentą ir net miksavimą. „AIVA” (Artificial Intelligence Virtual Artist) jau sukūrė muzikos kūrinius, kurie buvo įrašyti profesionalių orkestrų.
Žaidimų patirties gerinimas
DI sistemų dėka kompiuterinių žaidimų personažai gali demonstruoti sudėtingą ir adaptyvų elgesį. Žaidime „The Last of Us Part II” priešų DI sistema analizuoja žaidėjo veiksmus ir prisitaiko prie jo žaidimo stiliaus, sukurdama įtemptą ir nenuspėjamą patirtį.
12. Teisės sistema ir teisingumas
Dirbtinis intelektas vis plačiau naudojamas teisės sistemoje, padėdamas analizuoti dokumentus, prognozuoti teismų sprendimus ir netgi padėti priimti nuosprendžius.
Teisinių dokumentų analizė
DI sistemos gali peržiūrėti tūkstančius teisinių dokumentų per kelias minutes, ištraukti svarbią informaciją ir nustatyti modelius, kurie būtų nepastebimi žmogui. Didžiosios teisės įmonės naudoja DI įrankius, kurie gali peržiūrėti sutartis, nustatyti rizikas ir pateikti rekomendacijas.
Teismo sprendimų prognozavimas
DI algoritmai, analizuojantys ankstesnius teismų sprendimus, gali prognozuoti galimus bylos rezultatus su dideliu tikslumu. Prancūzų startuolis „Predictice” kuria sistemą, kuri gali numatyti teismo sprendimus su 80-90% tikslumu, analizuodama panašias praeities bylas.
Rizikos vertinimas
Kai kurios JAV jurisdikcijos pradėjo naudoti DI algoritmus, kurie padeda įvertinti pakartotinio nusikalstamumo riziką ir priimti sprendimus dėl užstato ar lygtinio paleidimo. Tačiau šios sistemos sulaukia kritikos dėl galimų šališkumų ir skaidrumo trūkumo.
Dirbtinio intelekto iššūkiai ir etiniai klausimai
Nepaisant visų privalumų, dirbtinio intelekto plėtra sukelia ir nemažai iššūkių bei etinių dilemų, kurias būtina spręsti.
Privatumas ir duomenų apsauga
DI sistemos dažnai remiasi milžiniškais duomenų kiekiais, įskaitant asmens duomenis. Kyla klausimai dėl šių duomenų rinkimo, saugojimo ir naudojimo teisėtumo bei etikos.
Europos Sąjungos Bendrasis duomenų apsaugos reglamentas (BDAR) ir panašūs teisės aktai kitose šalyse siekia reguliuoti šią sritį, bet technologijos vystosi greičiau nei teisėkūra.
Šališkumas ir diskriminacija
DI algoritmai mokosi iš esamų duomenų, kurie dažnai atspindi visuomenėje egzistuojančius šališkumus ir stereotipus. Tai gali lemti diskriminaciją priimant sprendimus dėl įdarbinimo, paskolų suteikimo ar net teisingumo vykdymo.
2018 m. „Amazon” atsisakė DI įdarbinimo sistemos, kai paaiškėjo, kad ji diskriminuoja moteris, nes buvo apmokyta remiantis ankstesniais, daugiausia vyrų dominuojamais, įdarbinimo duomenimis.
Atskaitomybė ir skaidrumas
DI sistemų sprendimų priėmimo procesai dažnai yra „juodos dėžės” tipo, t.y. net jų kūrėjai ne visada gali paaiškinti, kaip buvo pasiektas konkretus rezultatas. Tai kelia rimtų klausimų dėl atskaitomybės, ypač kritinėse srityse kaip medicina ar teisė.
Europos Sąjunga ruošia „Dirbtinio intelekto aktą”, kuris reikalaus didesnio DI sistemų skaidrumo ir paaiškinamumo, ypač didelės rizikos taikymo srityse.
Poveikis darbo rinkai
Automatizacija, kurią skatina DI sistemos, neišvengiamai pakeis darbo rinką. Kai kurios profesijos gali išnykti, o kitos – atsirasti. Visuomenė ir vyriausybės turi būti pasirengusios šiems pokyčiams, užtikrinant darbuotojų perkvalifikavimą ir socialinės apsaugos sistemų pritaikymą.
Pasaulio ekonomikos forumas prognozuoja, kad iki 2025 m. DI ir automatizacija pakeis 85 milijonus darbo vietų visame pasaulyje, bet tuo pačiu sukurs 97 milijonus naujų darbo vietų, nors jos reikalaus kitokių įgūdžių.
Dirbtinio intelekto ateities perspektyvos
Dirbtinis intelektas neabejotinai ir toliau vystysis, atverdamas naujas galimybes ir iššūkius.
Bendrasis dirbtinis intelektas (AGI)
Šiuo metu turime specializuotą dirbtinį intelektą, kuris puikiai atlieka konkrečias užduotis, bet negali prilygti žmogaus universalumui. Bendrasis dirbtinis intelektas (AGI) galėtų spręsti įvairias problemas be specialaus apmokymo kiekvienai užduočiai, kaip tai daro žmonės.
Nors ekspertų nuomonės dėl AGI sukūrimo laiko skiriasi – nuo kelių dešimtmečių iki šimtmečių – šios technologijos potencialus poveikis būtų milžiniškas.
Žmogaus ir mašinos bendradarbiavimas
Ateityje tikėtina, kad daugelyje sričių DI ne pakeis žmones, o veiks kartu su jais, sustiprinant žmogaus galimybes. Šis bendradarbiavimo modelis jau naudojamas medicinoje, kur gydytojai priima galutinius sprendimus, bet remiasi DI pateikta diagnostine informacija.
Mokymosi ir treniravimo sistemos, kurios analizuoja žmogaus veiklą ir siūlo patobulinimus, taps vis labiau paplitusios įvairiose srityse – nuo sporto iki sudėtingų operacijų atlikimo.
Išplėstinė realybė ir DI
Dirbtinis intelektas bus vis labiau integruojamas į išplėstinės realybės (AR) ir virtualios realybės (VR) sistemas, sukuriant itin personalizuotas ir interaktyvias patirtis.
„Microsoft HoloLens” ir panašios technologijos naudoja DI atpažinti objektus ir erdves, kad galėtų tiksliai integruoti virtualius elementus į realų pasaulį. DI taip pat leidžia kurti natūralesnę sąveiką su virtualiais objektais, atpažįstant balso komandas ir gestus.
13. Telekomunikacijos ir ryšiai
Telekomunikacijų sektoriuje dirbtinis intelektas transformuoja tinklų valdymą, klientų aptarnavimą ir paslaugų teikimą.
Tinklų optimizavimas
DI algoritmai analizuoja tinklo srautą realiu laiku ir automatiškai optimizuoja resursų paskirstymą, užtikrindami geriausią įmanomą paslaugų kokybę. 5G tinklai ypač remiasi DI sprendimais, kurie padeda dinamiškai skirstyti tinklo resursus ten, kur jų labiausiai reikia.
„Ericsson” sukurta DI sistema „Ericsson Intelligent Automation Platform” padeda telekomunikacijų operatoriams sumažinti tinklo gedimų skaičių 30% ir pagreitinti jų sprendimą 50%.
Klientų aptarnavimo gerinimas
DI chatbotai ir virtualūs asistentai padeda efektyviau aptarnauti klientus, spręsdami dažniausiai pasitaikančias problemas be žmogaus įsikišimo. „Vodafone” naudoja DI asistentą „TOBi”, kuris gali atsakyti į klientų klausimus, padėti spręsti technines problemas ir net užsakyti naujas paslaugas.
Sukčiavimo prevencija
DI sistemos analizuoja skambučių modelius ir naudotojų elgseną, kad aptiktų galimai sukčiavimo atvejus. Telekomunikacijų įmonė „AT&T” teigia, kad jų DI sistema kasdien analizuoja 1.5 milijardo skambučių, siekiant aptikti ir blokuoti sukčiavimo bandymus.
14. Moksliniai tyrimai ir atradimai
Dirbtinis intelektas tampa galingu įrankiu mokslinių tyrimų srityje, padedančiu analizuoti sudėtingus duomenis ir atlikti eksperimentus, kurie anksčiau būtų buvę neįmanomi.
Fundamentalūs mokslai
DI algoritmai padeda analizuoti milžiniškus duomenų rinkinius astronomijoje, fizikoje ir kitose fundamentaliose mokslo srityse. 2019 m. CERN pradėjo naudoti gilaus mokymosi algoritmus Didžiojo hadronų greitintuvo duomenims analizuoti, kas padeda nustatyti retas daleles ir reiškinius.
Astronominių duomenų analizėje DI sistemos padeda aptikti egzoplanetas, galaktikas ir kitus kosminius objektus, kuriuos būtų sunku ar neįmanoma pastebėti tradiciniais metodais.
Medžiagų mokslas ir naujų medžiagų atradimas
DI algoritmai padeda mokslininkams atrasti naujas medžiagas su pageidaujamomis savybėmis, virtualiai išbandant tūkstančius galimų molekulinių struktūrų. MIT mokslininkai naudoja DI sistemas naujoms antibiotikų molekulėms kurti, kurios galėtų kovoti su atspariais bakterijų kamienais.
Klimato modeliavimas
DI sistemos padeda kurti tikslesnius klimato modelius, analizuojant istorinius duomenis ir prognozuojant būsimus pokyčius. „DeepMind” ir „Google” bendradarbiauja kuriant DI sistemas, kurios gali prognozuoti potvynius su iki 85% tikslumu 48 valandas į priekį, kas gali padėti išgelbėti gyvybes ir sumažinti ekonominius nuostolius.
15. Komunikacija ir kalbos
Dirbtinis intelektas revoliucionizuoja tarpkultūrinę komunikaciją ir kalbos barjerų įveikimą.
Mašininis vertimas
DI paremtos vertimo sistemos, tokios kaip „Google Translate” ir „DeepL”, nuolat tobulėja ir dabar gali pateikti vertimus, artimus profesionalių vertėjų lygiui. „DeepL” sistema gali versti tarp daugiau nei 20 kalbų ir, remiantis aklais testais, dažnai pateikia geresnius rezultatus nei žmonės vertėjai.
Balso asistentai ir natūralios kalbos apdorojimas
DI balso asistentai, tokie kaip „Siri”, „Alexa” ir „Google Assistant”, tampa vis natūralesni ir geresni suprasti kontekstą bei niuansus. „Google Duplex” sistema jau gali savarankiškai atlikti telefoninius skambučius ir rezervuoti staliuką restorane ar kirpėjo laiką taip natūraliai, kad pašnekovas dažnai nesuvokia, jog kalba su DI.
Turinio kūrimas ir redagavimas
DI įrankiai padeda rašytojams, žurnalistams ir turinio kūrėjams generuoti idėjas, redaguoti tekstus ir netgi kurti pradinį turinį. „Associated Press” naudoja DI sistemą, kuri automatiškai generuoja finansines ataskaitas ir sporto naujienas, leidžiant žurnalistams sutelkti dėmesį į analitinį ir tiriamąjį darbą.
Dirbtinio intelekto taikymas Lietuvoje
Lietuva taip pat aktyviai diegia dirbtinio intelekto technologijas įvairiose srityse, nors ir ne tokiu mastu kaip didžiosios pasaulio ekonomikos.
Startuolių ekosistema
Lietuvoje veikia augantis skaičius startuolių, kuriančių DI sprendimus. Įmonė „Oxipit” kuria DI sistemas, skirtas krūtinės ląstos rentgeno nuotraukų analizei, padedančias gydytojams aptikti plaučių vėžį ir kitas patologijas ankstyvose stadijose.
„PVcase” naudoja DI algoritmus saulės energijos jėgainių projektavimui optimizuoti, sumažinant projektavimo laiką nuo savaičių iki valandų.
Viešasis sektorius
Lietuvos valdžios institucijos pradeda naudoti DI sprendimus viešosioms paslaugoms gerinti. Valstybinė mokesčių inspekcija įdiegė virtualų asistentą „Simas”, kuris padeda mokesčių mokėtojams gauti informaciją ir spręsti dažniausiai pasitaikančias problemas.
Registrų centras vysto DI sistemą, kuri padeda automatiškai apdoroti ir klasifikuoti dokumentus, pagreitindama registrų tvarkymą ir sumažindama klaidų tikimybę.
Akademiniai tyrimai
Lietuvos universitetuose vykdomi DI tyrimai įvairiose srityse. Vilniaus universiteto mokslininkai tiria natūralios lietuvių kalbos apdorojimo technologijas, kuria lietuvių kalbos sintezės ir atpažinimo sistemas.
Kauno technologijos universitete kuriamos DI sistemos, skirtos gamybos procesų optimizavimui ir pramonės 4.0 sprendimams diegti Lietuvos įmonėse.
Išvados: DI kaip transformuojanti jėga
Dirbtinis intelektas jau dabar keičia beveik kiekvieną žmogaus veiklos sritį, ir šis poveikis tik stiprės ateityje. Nuo sudėtingų medicininių diagnozių iki kasdienių užduočių automatizavimo – DI technologijos atveria naujas galimybes efektyvumui, tikslumui ir inovacijoms.
Tačiau kartu su šiomis galimybėmis kyla ir svarbūs etiniai, socialiniai bei ekonominiai klausimai, kuriuos visuomenė turi spręsti. Kaip užtikrinti, kad DI būtų naudojamas atsakingai? Kaip apsaugoti privatumą ir žmogaus teises DI eroje? Kaip pasiruošti darbo rinkos transformacijai?
Viena aišku – dirbtinis intelektas nėra tik dar viena technologinė naujovė, bet fundamentali jėga, keičianti mūsų gyvenimo ir darbo būdus. Šalys ir organizacijos, kurios sugebės efektyviai integruoti DI technologijas ir spręsti su jomis susijusius iššūkius, įgis reikšmingą konkurencinį pranašumą greitai besikeičiančiame pasaulyje.
Dirbtinio intelekto kelionė tik prasideda, ir mes visi esame jos dalyviai – tiek kaip technologijų kūrėjai, tiek kaip jų naudotojai. Mūsų kolektyvinis gebėjimas protingai valdyti šią transformuojančią jėgą nulems, ar ji taps įrankiu, gerinančiu žmonijos gerovę, ar sukels nenumatytų pasekmių, kurių sprendimas pareikalaus daug pastangų.
Viena vertus, DI žada didesnį produktyvumą, naujus atradimus ir sprendimus sudėtingiausioms žmonijos problemoms. Kita vertus, jis kelia nerimą dėl galimo piktnaudžiavimo, nelygybės didėjimo ir žmogaus vaidmens sumažėjimo. Raktas į sėkmę – rasti pusiausvyrą tarp inovacijų skatinimo ir atsakingo jų diegimo, užtikrinant, kad DI tarnautų visiems žmonėms, o ne tik išrinktiesiems.
Galiausiai, dirbtinis intelektas yra įrankis – galingas, transformuojantis, bet vis dėlto įrankis, kurio poveikis priklausys nuo to, kaip mes, žmonės, nuspręsime jį naudoti. Mūsų užduotis – užtikrinti, kad šis įrankis būtų naudojamas išmintingai, etiškai ir visų labui.