Guglovi telefoni i računari kao „trojanci“ za AI


Fokus velike Guglove hardverske prisutnosti među android telefonima uopšte se ne tiče razvoja hardvera; u pitanju je razvoj veštački inteligentnog „digitalnog pomoćnika“ koji je zadužen za svaki vaš naum kao i nadgledanje svake vaše interakcije.

Asistent je nevidljiv, u smislu dizajnerskog žargona. Sveobuhvatni „savetodavac“ neprestano radi u pozadini, predviđa vaše potrebe, obrađuje vaše zahteve i nudi uredno raspoređene odgovore na vaša pitanja. Nikada ne uočavate da „pod haubom“ ima nekih „zupčanika“ koji u pozadini funkcionišu, samo unosite (ili izgovarate) komandu i čitate (ili slušate) prilagođavajuće reakcije koje vam asistent ispostavlja na ekranu ili preko zvučnika.

Ovo zahteva nešto više od pametnog telefona, što objašnjava gadžete koje je Gugl ubacio na tržište. Ali, kako u Guglu vole da kažu, ovo je tek početak bavljenjem sistemom sa više portala koji uključuje njihove mobilne uređaje tipa Pixel, ali i Amazonov uređaj kao što je Echo. “Da smo pre nekoliko godina, pričali o ovome, bili bismo ubeđeni da će telefon biti interfejs za sve”, kaže Alen Blek, naučni saradnik pri Institutu za jezičke tehnologije Univerziteta Karnegi Melon.

To, međutim, više nije slučaj. Gugl želi svoj nematerijalni interfejs gde god da ste, što zahteva da ga imate svuda – u vašem džepu, u vašem automobilu, u svojoj kuhinji i tako dalje – tako da sama oprema može „naučiti“ sve o vama i pružiti vam osećaj kako je prilagođena isključivo vama (tzv „personalno iskustvo“). Do sada je Google se dosad samo površno bavio uređajima, oslanjajući se uglavnom na kompanije poput Samsunga, HTC-a i Motorole kako bi obezbedio hardver koji pokreće njihov softver.

A veštačka inteligencija će početi da radi za vas tek ukoliko je „utelovite“ u hardver.

U tom smislu, ukoliko Gugl želi da napravi sopstveni nevidljivi AI mejnstrim, on za to mora da proizvede sopstvenu opremu. Dva uređaja su tu od posebne važnosti: Pixel (koji veoma podseća na Eplov iPhone), i Guglov kućni asisten „Home“ koji podseća na Amazonov „Echo“ (i čiji oblik pomalo podseća na Glejdov osveživač vazduha). Ovi portali (Epl, Amazon) su za Gugl Asistenta privlačni, ali se tu ne radi ni o čemu spektakularnom. “Nema ničeg što bi ‘zatreslo Zemlju’ u vezi njih, a telefon je samo parče aluminijuma”, kaže Mark Hang, analitičar u istraživačkoj kompaniji Gartner. “Ono što jeste važno je činjenica da ste u mogućnosti da ih jednostavno upotrebite i da pri tom fnkcioniše besprekorno kao konverzacijski interfejs.”

Uređaji, drugim rečima, postoje samo kao „posuda“ u koju stavljate „ono glavno“. Rik Osterloh, rukovodilac Google-ove grupe za razvoj novih uređaja nagovestio je ovo dok je govorio o Guglovoj odluci da pravi hardver na način da kompanija može “obaviti mnoštvo stvari bez brige o osnovnoj tehnologiji koja je ’pod haubom’ “. U ovom slučaju, “obaviti stvari” znači obezbediti korisniku bogato personalno AI iskustvo – oblast na koju je Google potrošio bolji deo svog postojanja, pripremajući se za ovaj trenutak.

Razmislite o Guglovoj banci podataka, pod nazivom Knowledge Graph, koja je poboljšala rezultate vaše pretrage od 2012. godine. Ovo skladište informacija danas sadrži više od 70 milijardi činjenica. Vaš AI mobilni asistent u Guglovom telefonu može na dodir da pristupi ovom spremištu, a njegov korisnički interfejs (UI) će se poboljšati samo ukoliko bude „gledao“ – i „saznavao“ – kada i kako mu pristupamo mi, ljudi – korisnici.

Ovo objašnjava zašto Google predlaže da njegov „Home“ smestite u svaku prostoriju vašeg doma. “AI ’ će biti maksimalno pripravan i koristan, to jest konstantno ‘ispred vas’ samo ukoliko ga ugradimo u našu opremu (koja je u vašem stanu)”, kaže Džon Men, dizajner sektora za razvoj interakcije korisničkih interfejsa u Artefact-u. “Potrebne su vam pristupne tačke tako da biste veštaćku opremu osećali sveprisutnom i korisnom na svakom vašem koraku.” Danas je vaša primarna pristupna tačka verovatno vaš telefon, a vaš dom je među onim retkim mestima u kojima AI možda nije na vašoj strani. Ako Google bude u stanju da vas ubedi da ‘posejete’ pristupne tačke (zapravo Guglove ’Home’ personalne asistente) svuda oko vas, i tek onda ćemo biti u mogućnosti da vas obučimo kako da pozivate „Home“ asistenta odakle god želite, za šta god želite i kad god želite.

Prestrojavanje korisnika ka interakcijama koje su proizvod vaših namera – koje će Guglov lični pomoćnik gotovo unapred predviđati i usmeravati ka tačno ciljanim korisnim informacijama – jeste ključno za rad veštačke inteligencije. Uzmite ovu tipičnu interakciju Spotify: Otvorite telefon, otvorite Spotify, kliknite na pretragu i otkucajte ono što želite čuti. Ako samo slušate na telefonu, završili ste. Za sve ostalo, trebaće malo više posla. “Ako ne želim da muziku slušam samo na telefonu već da je preusmerim na zvučnike u mojoj dnevnoj sobi, to podrazumeva da ću vam napraviti aplikaciju koja će računati na više koraka koje moram da preduzmem, naime, kako bi aplikacija uspešno otkrivala kontaktne tačke u prostorijama vašeg doma”, kaže Men. Naši dizajneri puno su mozgali kako da aplikacija uspešno mapira ove kontaktne tačke, obezbeđujući vam da dobijate kontrolisane količine informacija po logičnom redosledu. AI je u stanju da sve ovo obrađuje. Hoćete muziku? Jednostavno recite: “Pusti SubRosa.” Što je lakši pristup kućnim asistentima u vašem okruženju – odnosno, što je veći broj AI uređaja u prostorijama – tim više od njih možete zahtevati i zauzvrat dobiti.

Ovde je Guglov model Be Everywhere postao zanimljiv. Što se sa više portala okružite, više će saznanja dobiti i vaš kućni asistent, koji onda može saznati ne samo kako tražite da vam se pomogne, već i gde, i u kom kontekstu. “Ako će vaši budući AI asistenti biti u stanju da vam aktivno i efikasno pronalaze odgovore, onda će to biti prilično revolucionarno”, kaže Hang. Zapravo, Google već razmišlja o tome kako je najbolje interaktivno raditi sa vama u okruženju sa više portala; ako postavite pitanje naglas i više kućnih uređaja čuje vaš zahtev, najbliže „čvorište“ tj „portal“ odosno tačka interakcije će vam dati odgovor.

Lako je zamisliti kako će ova vrsta kontekstualne svesti uneti dodatnu dimenziju veštačkoj inteligenciji vašeg kućnog pomoćnika, čineći ga zaista korisnim. Ovo je od suštinskog značaja za ispunjavanje – ali i nadmašivanje – naših očekivanja kao korisnika. “Mislim da se sada krećemo ka fazi gde ćemo očekivati da u bilo kom trenutku dobijemo audio-odgovor od našeg govornog interfejsa”, kaže Blek. Odluka Google-a da svoj AI utka u mrežu (svojih) uređaja koji zajedno funkcionišu svakako ukazuje na to.

Brian Barrett, Andy Greenberg, Jordan Mcmahon, David Pierce, Margaret Rhodes, Robbie Gonzalez, Elizabeth Stinson, wired.com

Koliko IT giganti plaćaju AI talente?


Gotovo sve velike tehnološke kompanije imaju sopstvene projekte razvoja veštačke inteligencije i spremni su da stručnjacima iz ove oblasti daju višemilionska godišnja primanja ne bi li ih privoleli za sebe.

Start-up kompanije iz Silicijumske doline  oduvek su imale prednost regrutovanja u odnosu na industrijske gigante: iskoristite priliku i mi ćemo vam dati vlasnički udeo, koji bi vas mogao učiniti bogatim ako kompanija uspe.

Trenutna trka u tehnološkim industrijama koje obuhvataju veštačku inteligenciju mogla bi da ovo pitanje prednosti i najboljih olakša – ili će, ako ništa drugo, to olakšati za barem nekoliko potencijalnih zaposlenih koji puno toga znaju o veštačkoj inteligenciji.

Najveće tehnološke kompanije ulažu ogromne svote u razvoj veštačke inteligencije, unovčavajući svoje znanje na šarolike načine – od skeniranja lica na pametnim telefonima i „pričljivih“ gedžeta za kafu do kompjuterizovane zdravstvene zaštite i autonomnih vozila bez ljudske podrške. Budući da su u potrazi za budućnošću, AI ekspertima danas nude plate koje su zapanjujuće čak i u industriji koja se nikada, zapravo, i nije bila ustezala da zasipa bogatstvom vrhunske informatičke talente.

MIT Review je intervjuisao devet eksperata iz oblasti veštačke inteligencije kao i „dubokog učenja“, sada veoma aktuelne uže discipline unutar AI. Svi su oni, iz razumljivih razloga, tražili da ostanu anonimni. Tipični A.I. stručnjaci – uključujući one koji su sa upravo izašli iz škola sa informatičkim doktoratima pod miškom, ali i one sa nižim obrazovanjem i samo nekoliko godina iskustva, mogu biti plaćeni od $300.000  do pola miliona dolara godišnje ili više – u kešu ili u deonicama firme koja ih angažuje. Ovim stručnjacima, takođe, razne kompanije nude vrtoglave cifre samo kako bi prešli pod njihovo okrilje.

Poznata imena na polju veštačke inteligencije primaju nadoknadu kroz plate ili kompanijske akcije koje iznose jednocifrenu ili dvocifrenu brojku u milionima dolara u periodu od četiri ili pet godina. U određenom trenutku, ovi ugovori se obnavljaju ili se pregovara o novom ugovoru, što veoma podseća na način na koji profesionalni sportisti potpisuju svoje ugovore.

Na samom vrhu su rukovodioci sa iskustvom, koji i sami upravljaju A.I. projektima. Gugl je prošle godine podneo sudsku tužbu protiv svog dugogodišnjeg zaposlenika, Entonija Levandovskog (Anthony Levandowski), doskorašnjeg šefa Guglovog AI odeljenja za razvoj autonomne vožnje. Levandovski je 2007. započeo svoju karijeru u Guglu, i tokom deset godina (sve do 2017.) ukupno zaradio 120 miliona dolara, pre nego što se prošle godine pridružio Uber-u, tako što je ova firma preuzela veoma izgledni start-up čiji je on bio koosnivač. Ovaj slučaj privukao je obe kompanije u sudsku arenu na okršaj u kojem je ulog više nego dragocena intelektualna svojina Levandovskog, za koju obe firme smatraju da polažu prava.

Plate informatičara a pre svega talentovanih poznavalaca veštačke inteligencije toliko vrtoglavo rastu da postoji šala po kojoj je tehnološkoj industriji, da bi privukla vrhunske stručnjake, potreban budžet koji NFL i sponzori daju najvećim zvezdama američkog ragbija. “Ovo će olakšati stvari”, rekao je Kristofer Fernandez, jedan od Majkrosoftovih menadžera za zapošljavanje novih kadrova. “I to umnogome.”

Nekoliko je „katalizatora“ tj razloga koji su doprineli naglom ubrzavanju trenda udeljivanja astronomskih plata nadarenim informatičarima. Auto-industrija se sa Silicijumskom dolinom već neko vreme nadmeće za iste stručnjake, koji im mogu pomoći u izgradnji autonomno navodećih automobila. Velike tehnološke kompanije kao što su Facebook i Google takođe imaju puno novca za bacanje na probleme čije rešenje i ključ, kako misle, leži u razvoju veštačke inteligencije, poput izgradnje digitalnih asistenata za pametne telefone i kućne uređaje, kao i otkrivanje neprimerenih i uvredljivih sadržaja.

Od svega, ipak, najviše nedostaju novi talenti, a velike kompanije pokušavaju da ih uvrste u svoje redove onoliko koliko je to za sada moguće. Rešavanje teških A.I. problema nije isto što i pravljenje mobilne aplikacije koja je „hit sezone“. Po podacima jedne nezavisne montrealske AI laboratorije („Element AI“), danas u celom svetu nema ni 10.000 ljudi koji poseduju veštine potrebne za suočavanje s komplikovanim AI istraživanjima.

“Svedoci smo epohe u kojoj razvoj AI ne mora biti nužno dobar i po društvo, ali takvo je racionalno ponašanje ovih kompanija”, rekao je Endrju Mur, dekan računarstva na Univerzitetu Karnegi Melon (Carnegie Mellon), koji je nekada radio u Guglu. “Svako od njih grozničavo i sa strepnjom nastoji da za sebe obezbedi tu malu grupu ljudi koja je u stanju da radi na ovoj tehnologiji“.

Troškovi akvizicije A.I. laboratorije „DeepMind“, koju je Gugl 2014. kupio za 650 miliona dolara i pritom zaposlio oko 50 ljudi, dobro ilustruje o čemu je ovde reč. Prema raspoloživim podacima, “troškovi osoblja” ove britanske laboratorije, čiji je broj narastao na 400 zaposlenih, iznosio je u 2016. godini 138 miliona dolara. To znači da je svaki zaposleni u proseku dobio 345.000 dolara.

“Teško je nadmetati se sa gigantima, pogotovo ako spadate u manje kompanije”, rekla je Džesika Kataneo, izvršna regruterka firme CyberCoders, koja se bavi regrutacijom informatičkih talenata.

Najnaprednija istraživanja veštačke inteligencije bazirana su na skupu matematičkih tehnika koje se zovu duboke neuronske mreže. Ove mreže su matematički algoritmi koji su u stanju da, analizom podataka, sami odrede svoje zadatke. Tragajući za obrascima u milionima slika pasa, na primer, neuronska mreža može naučiti da prepozna određenog psa. Ova matematička ideja datira iz pedesetih godina prošlog veka, ali je sve do pre pet-šest godina tavorila na marginama kako industrije tako i akademskih rasprava.

Do 2013. godine Google, Facebook i još nekoliko kompanija zapošljavali su relativno mali broj istraživača specijalizovanih za ove tehnike. Neuronske mreže sada pomažu pri prepoznavanju lica na fotografijama postavljenim na Fejsbuku, identifikuju komande koje naložimo uređajima zvanim „digitalni asistenti“, i koji se već nalaze u našim dnevnim sobama (kao što je, recimo, Amazon Echo), a trenutno u riltajmu prevode strane jezike na Majkrosoftovom telefonskom servisu Skajp.

Koristeći se istim matematičkim tehnikama, istraživači unapređuju autonomna vozila i razvijaju bolničke usluge koje mogu identifikovati bolesti tokom procesa skeniranja, a tu su i malopre pomenuti digitalni pomoćnici koji ne samo što prepoznaju izgovorene reči već ih i shvataju; tu su i automatizovani sistemi za trgovanje akcijama, kao i roboti koji pokreću objekte koje nikada ranije nisu videli.

Sa tako malo dostupnih stručnjaka u oblasti veštačke inteligencije, velike tehnološke kompanije zapošljavaju najbolje i najsjajnije akademske građane. U tom procesu, oni na raspolaganju imaju ograničen broj profesora sposobnih da svoje studente podučavaju tajnama ovakvih tehnologija.

Kompanija Uber angažovala je 40 stručnjaka iz revolucionarnog A.I. programa univerziteta Carnegie Mellon iz 2015, kako bi ih zaposlila na projektu autonomno navodećih vozila. Tokom poslednjih nekoliko godina, četiri najpoznatija univerzitetska A.I. istraživača napustilo je amfiteatre, sale za predavanja i svoje profesure na Univerzitetu Stenford. Na Univerzitetu u Vašingtonu, šest od 20 profesora za veštačku inteligenciju sada je na odsustvu ili delimičnom odsustvu jer je angažovano za spoljne kompanije.

“Prisutno je ogromno usisavanje akademskih profesora, koje IT industrija prosto posrče”, kaže Oren Ecioni, koji odsustvuje s mesta profesora na Univerzitetu u Vašingtonu kako bi nadgledao „Allen“, neprofitni institut za veštačku inteligenciju.

Neki profesori pronalaze način za pravljenje kompromisa. Luk Zetlmojer (Luke Zettlemoyer) sa Univerziteta u Vašingtonu odbio je poziciju u laboratoriji u Sijetlu, za koju mu je Google nudio platu trostruko veću od dosadašnje (oko 180.000 dolara, prema izvorima dostupnim javnosti). Umesto toga, izabrao je mesto u Institutu Allen, položaj koji mu omogućava da nastavi s podučavanjem mladih informatičara.

“U Americi je brojno nastavno osoblje koje postupa na sličan način, razdvajajući vreme na ono koje provede u  komercijalnoj industriji i ono tokom kojeg predaje u okviru akademske zajednice”, rekao je Zetlmojer. “Nije za poređenje koliko su plate veće u industriji, pa profesori nemaju drugog razloga da ostanu na univerzitetu osim ukoliko zaista brinu o tome da budu deo akademske zajednice, unutar koje će moći da svoje znanje prenesu novim generacijama.”

U pokušaju da privuku nove A.I. inženjere, kompanije poput Gugla i Fejsbuka sačinile su nastavne programe sa ciljem da postojeće zaposlene podučavaju “dubokom učenju” i srodnim tehnikama. I neprofitne organizacije kao što su Fast.ai ili Deeplearning.ai, čiji je osnivač bivši profesor Stenforda koji je pomogao pri stvaranju laboratorije Google Brain, nude onlajn kurseve dubokog učenja.

Osnovni koncepti dubokog učenja nisu teški za razumevanje, i zahtevaju tek nešto malo više od srednjoškolske matematike. Pa ipak, zaista osvojiti ovu struku zahteva više značajnijih matematičkih i intuitivnih talenata koje neki zovu “mračnom umetnošću” (dark art). Potrebno je, uz to, i posebno znanje za polja kao što su autonomno navodeća vozila, robotika i zdravstvena zaštita.

Kako bi održale korak, manje kompanije traže talente na neobičnim mestima. Neki angažuju fizičare i astronome koji imaju neophodne matematičke veštine. Neke druge američke start-up kompanije tragaju za talentima u Aziji, Istočnoj Evropi i drugim mestima na kojima su plate daleko manje nego u Sjedinjenim Državama – pa je, samim tim, lakše da za svoju firmu pridobiju nekog briljantnog Kazahtanca nego „momka iz komšiluka“, koji je poreklom iz Kalifornije.

“Ne mogu se takmičiti sa Guglom, a i ne želim”, rekao je Kris Nikolson, izvršni direktor i koosnivač startup kompanije Skymind iz San Franciska koji je za sebe pridobio AI inženjere iz osam zemalja. “Tako da nudim vrlo primamljive plate stručnjacima doskora angažovanim u zemljama u kojima je inženjerski talenat finansijski potcenjen.”

Ali, i giganti u IT industriji rade to isto. Google, Facebook, Microsoft i drugi otvorili su A.I. laboratorije u Torontu i Montrealu, gde se se obavlja većina istraživanja koja nisu na teritoriji Sjedinjenih Država. Google, takođe, zapošljava i talente u Kini, gde je Microsoft već dugo prisutan.

Stoga i nije iznenađujuće što mnogi smatraju kako se nedostatak talenata iz ovih informatičkih oblasti neće ublažiti još dugi niz godina.

“Naravno, potražnja prevazilazi ponudu, i taj se sled stvari u dogledno vreme neće promeniti” kaže Jošua Bengio (Yoshua Bengio), profesor na Univerzitetu u Montrealu i istaknuti istraživač na polju veštačke inteligencije. “Potrebno je mnogo godina da biste diplomce pretvorili u doktore iz ovih naučnih oblasti.”

 

New York Times

 

Elon Musk izbrisao stranice svojih kompanija sa Fejsbuka


Ilon Mask je „ubio“ stranice koje su njegove firme imale na Fejsbuku, a koje je pratilo više od 5 miliona sledbenika, prenosi portal za informaciono i tehnološko preduzetništvo Venture Beat.

U četvrtak 22. marta, poznati američki preduzetnik Elon Musk naložio je zaposlenima u svojoj kompaniji SpaceX da obrišu stranicu koja je ovu firmu predstavljala na Fejsbuku. Još dve Maskove firme, Tesla i SolarCity, takođe su izbrisale svoje Facebook stranice. SpaceX i Tesla su zajedno imali više od pet miliona sledbenika. Ovaj potez je sproveden u delo za manje od sat vremena, kao odgovor na izazov upućen od jednog korisnika Tvitera.

Musk: “Facebook? Šta je to?”

Maskov nalog za gašenje naloga na Fejsbuku usledio je nakon sto je u sredu 21. marta kompanija Mozilla saopštila da se više neće oglašavati na Facebook-u. Ova runda žestokih reakcija pokrenuta je razotkrivanjem o upletenosti ovog giganta društvenih medija u skandal sa firmom Cambridge Analytica, čiji je vlasnik po mnogo čemu kontroverzni milijarder (i ekspert za AI) Robert Merser (Robert Mercer).

Iako su Mozilla i Musk definitivno zauzeli stavove protiv Fejsbuka, čini se da su mnoge kompanije dosad još nisu izbrisale svoje Facebook stranice, niti su prestale da se oglašavaju na ovom kolosu u polju društvenih medija.

Pretprošlog petka (16. mart), u očekivanju oštrih medijskih izveštaja, Facebook je suspendovao SCL Grupu (SCL Group) i kompaniju Cambridge Analytica sa Facebook platforme. Svet će, malo potom, saznati i da je Facebook bio svestan zloupotrebe podataka kako bi se kreirali psihološki profili 50 miliona korisnika Fejsbuka već 2015. godine, ali čini se da je za sada obelodanjena samo zloupotreba podataka koja je bila rezultat izveštavanja novinskih kuća kao što je, pre svega, londonski Gardijan.

CEO kompanije Cambridge Analytica Aleksander Niks (Alexander Nix) suspendovan je od strane njegove kompanije nakon objavljivanja skrivenih traka u kojima je govorio o ulozi koju je kompanija igrala u Trampovoj kampanji i lažnom svedočenju pred sudovima u Sjedinjenim Državama i Britaniji; sve je ovo snimio novinar koji se Niksu predstavio kao potencijalni, i kojem se doskora prvi čovek Kembridž Analitike razmetljivo otvorio u trenutku iskrenosti, rekavši kako je sposoban da ucenjuje one političke rivale koji su prepreka u njegovom poslu.

Brajan Ekton (Brian Acton), koosnivač WhatsApp aplikacije, koja je Facebook mreži prodata za 19 milijardi dolara, na svom Twitter nalogu pozvao je svet da obriše Facebook. Kratko, direktno: “Vreme je. #DeleteFacebook“, glasi njegov tvit.

Ekton je početkom ove godine napustio Facebook, nakon što ga je kompanija učinila neverovatno bogatim, pošto je kupila WhatsApp. Izgleda da je ovo bila kulminacija Ektonovog nezadovoljstva, a Facebook i WhatsApp je napustio kako bi osnovao sopstveni biznis. Usput je investirao čak 50 miliona dolara u WhatsApp konkurenta, aplikaciju Signal.

Ovo nije prvi put da bivši zaposleni kritikuju Facebook, želeći na taj način da „pomognu svetu“. Isto je učinio i bivši direktor razvoja Facebook poslovanja, koji je rekao da žali zbog alata koje su stvorili u Facebook sistemu, koji uslovljavaju kako društvo funkcioniše.

Inače, početkom prošle godine svetska javnost je – opet zahvaljujući londonskom Gardijanu – doznala da je na aplikaciji WhatsApp pronađen bezbednosni propust koji omogućava Facebooku i drugima da presretnu i čitaju kodirane poruke.

Kompanija Facebook tvrdila je da niko ne može da presretne poruku u WhatsApp, pa čak ni sama kompanija i njeni zaposleni, čime, kako kažu, obezbeđuju više od milijardu korisnika ovog servisa za razmenu poruka.

Međutim, istraživanja su pokazala da ipak mogu da čitaju, i to zbog načina na koji je WhatsApp primenio protokol za kodirane poruke.

Aktivisti za zaštitu privatnosti kažu da je ovakav propust “velika pretnja slobodi govora”, upozoravajući da vladine agencije mogu da iskoriste situaciju i “špijuniraju” korisnike koji veruju da su poruke koje šalju bezbedne.

Fransoa Šole iz kompanije Google, inače glavni autor popularne biblioteke Keras duboko mrežno-neuralno učenje, insistirao je da praktikanti u oblasti AI ne bi trebalo da rade za Facebook.

Kao odgovor na skandal, generalni direktor Mark Zuckerberg priznao je da je ovaj skandal poljuljao poverenje između Fejsbuka i njegovih korisnika, FB je predstavio niz promena svoje platforme za aplikacije, uključujući i planove za reviziju aplikacija kojima je omogućen pristup velikim količinama korisničkih podataka.

Težak period za Facebook se nastavlja, a kraj aferi sa proneverom preko 50 miliona korisničkih naloga se ni ne nazire.

U prilog ovome treba pomenuti i da je Blekberi pre tri tedelje, u utorak 6. marta, predao tužbu zbog kršenja autorskih prava protiv Fejsbuka i njegovih aplikacija Whatsapp i Instagram. U tužbi, Blekberi tvrdi da su te aplikacije kopirale tehnologiju i funkcije koje je Blekberi razvio za svoju aplikaciju Blackberry Messenger.

Podizanje tužbe zbog kršenja patentnih prava deo je strategije Džona Čena (John Chen), Blekberijevog CEO-a, u kojem pokušava da skupi što više novca za svoju kompaniju.

Blekberi je bio jedna od dominantnih sila u mobilnom svetu –  početkom 2009. godine držali su 20,1 odsto tržišta, a u trećem kvartalu 2016. godine, pali su na samo 0,1%. Lansiranjem novih Android modela, prodaja je počela da raste, ali su prošle godine prodali samo 850.000 telefona.

“Optuženi su stvorili mobilne aplikacije za dopisivanje koje su koristile Blekberijeve inovacije. Koristili su veći broj rešenja i oblasti bezbednosti i zaštite i funkcija koje poboljšavaju njihove karakteristike”, napisao je kanadski Blekberi u dokumentima koje su predali federalnom sudu u Los Anđelesu.

“Zaštita intelektualnih prava i imovine deoničara posao je svakog CEO-a”, rekla je portparolka Blekberija Sara Mekini za Rojters. Međutim, istakla je kako tužbe nisu ključne za Blekberijevu strategiju poslovanja. Tužba je rezultat dugogodišnjih pregovora, a Blekberi se obavezao svojim deoničarima na pokretanje pravnih mera.

Zamenik Fejsbukovog glavnog pravnika izjavio je da se kompanija sprema da se bori protiv tužbe. Blekberi u stvari pokušava da prisili druge kompanije na plaćanje naknade za korišćenje njihovih preko 40.000 patenata koji pokrivaju tehnologiju za operativne sisteme, mrežnu infrastrukturu, akustiku, dopisivanje, sisteme za automobile, bezbednost i bežičnu komunikaciju. Blekberi trenutno takođe prodaje svoju bezbednosnu tehnologiju za samonavodeće automobile.sistem,

Blekberi je u februaru prošle godine tužio još jednog posrnulog giganta, finsku Nokiu, zbog kršenja patenata povezanih s 3G i 4G komunikacijom. Kompanije su trenutno još uvek na sudu oko te tužbe. Prošle godine, Qualcomm se nagodio sa Blekberijem, pa su im platili 940 miliona dolara zbog neplaćenih naknada za korišćenje patenata. Tokom septembra prošle godine, Blekberi je objavio da su sklopili tajni dogovor s proizvođačem mobilnih telefona Blu, ponovo zbog kršenja patentnih prava.

Khari Johnson,  Venture Beat

 

 

Kina, digitalni gigant


Kina se čvrsto uspostavila kao globalni lider u digitalnim tehnologijama usmerenim ka potrošnji. Ona je najveća svetska „tezga“ za e-trgovinu, koju čini više od 40% globalnih transakcija a uvrstila se i među tri zemlje najpogodnije za ulaganje u rizične investicije: u oblasti razvoja autonomnih vozila, 3D štampanje, robotiku, bespilotne letelice i veštačku inteligenciju (AI). Jedan na svaka tri svetska jednoroga (start-up kompanije vredne više od milijardu dolara) potiče iz Kine, a njeni provajderi za cloud pohranjivanje podataka drže svetski rekord u računarskoj efikasnosti. Iako, opšte uzev, Kina ima trgovinski deficit, u poslednje vreme je trgovinski suficit u digitalnim uslugama donosi 15 milijardi dolara godišnje.

Impresivan napredak Kine u digitalnoj ekonomiji ogleda se u sjajnom funkcionisanju njenih internet giganata kao što su Alibaba, Baidu i Tencent, koji uspevaju da u ogromnom obimu utrže svoje usluge, a uz to i demonstrirajući svetu nove poslovne modele. Svakog meseca, ove tri kompanije zajedno imaju 500-900 miliona aktivnih korisnika u svojim sektorima. Njihovom rastu doprineli su pojednostavljeni – ili, možda, tačnije rečeno, odskora doneseni i usavršeni – propisi. Regulatori, na primer, postavljaju ograničenje na vrednost transfera onlajn novca nakon više od 11 godina pošto je Alipay predstavio svoj internet finansijski servis.

Vodeći svetski mozgovi i kreatori politika razmatraju šta se to sve dešavalo tokom ove (već protekle) godine, predviđajući šta je to što bi moglo definisati narednu godinu.

Navedene internet-kompanije koriste svoje pozicije kako bi investirale u kineski digitalni ekosistem – a brzo nastajući kadrovi ovih snažnih preduzetnika sve ga više definišu. Alibaba, Baidu i Tencent zajedno finansiraju 30% kineskih vrhunskih start-up firmi, kao što su Didi Chuxing (50 milijardi dolara), Meituan-Dianping (30 milijardi dolara) i JD.com Inc. (56 milijardi dolara).

Sa najvećim domaćim tržištem u svetu i obiljem rizičnog kapitala, stari kineski “copy-cat” preduzetnici transformisali su se u inovacione centre. Borili su se kao gladijatori na najkonkurentnijim tržištima sveta, u areni u kojoj su naučili da razvijaju sofisticirane poslovne modele (poput „freemium“ modela kompanije Taobao), prokopavši neosvojive „rovove“ iz kojih štite svoje kompanije; Meituan-Dianping je, recimo, stvorio prehrambenu mobilnu aplikaciju po principu „od kraja do kraja“ (end-to-end), uključujući isporuku.

Kao rezultat toga, procena vrednosti kineskih inovatora i njihovih izuma mnogostruko premašuje vrednosti njihovih zapadnih kolega. Štaviše, Kina je svetski lider u nekim sektorima, od striminga uživo (jedan dobar primer je Musical.ly, aplikacija za sinhronizaciju zvuka i video-sharing), pa sve do bajk-šeringa, aplikacije za deljenje bicikala. Uzgred, Mobike i Ofo mobilne aplikacije premašuju 50 miliona vožnji dnevno –  i to samo u Kini – a sada se šire i preko granice, u inostranstvu.

Ono što je najvažnije je to da je Kina na granici da postane zemlja sveprisutnog mobilnog plaćanja, sa više od 600 miliona kineskih mobilnih korisnika sposobnih da vrše peer-to-peer transakcije i to gotovo bez naknade. Kineska infrastruktura mobilnog plaćanja – koja već obrađuje daleko više transakcija nego tržište mobilnih plaćanja trećih strana u Sjedinjenim Državama – postaće platforma za mnoge nove inovacije.

Kako kineske kompanije postaju tehnički sve sposobnije, dosadašnje tržišne prednosti zemlje transformišu se u prednosti prikupljanja i baratanja podacima – ove su prednosti ključne za podršku razvoju veštačke inteligencije. Kineska firma Face++ nedavno je prikupila 460 miliona dolara, najveći iznos ikada namenjen za jednu AI kompaniju. Kompanija  DJI – koja proizvodi dronove – vredi 14 milijardi dolara, iFlyTek – kompanija za opremu i softver prepoznavanja glasa – procenjena je na 14 milijardi dolara, dok je kompanija Hikvision – koja se bavi proizvodnjom opreme za video nadzor – vredna 50 milijardi dolara. Sve su ove firme najvrednije na svetu u svojim oblastima.

Još jedan važan razvojni trend u Kini je “onlajn i oflajn povezivanje” (online merging with offline, OMO) – trend na koji svoje nade – a naročito novac – zajedno s AI, polaže Sinovation Ventures, kineska firma za tehnološke i hajtek investicije. Fizički svet postaje digitalizovan, a kompanije otkrivaju lokaciju osobe, njeno kretanje i identitet, da bi potom emitovale ove podatke tako da mogu pomoći pri oblikovanju onlajn iskustava na Mreži.

Na primer, prodavnice OMO-a će biti opremljene senzorima koji mogu identifikovati kupce, prepoznajući njihovo verovatno ponašanje, kao i veb lokacije e-trgovine. Slično tome, OMO učenje jezika kombinuje domaće nastavnike koji predaju daljinski, lokalne asistente koji se brinu da atmosfera ostane zabavna, autonomni softver koji ispravlja izgovor, i autonomno ocenjivanje domaćih zadataka i testova. Kina, koja je u poziciji da ponovo izgradi svoju offline infrastrukturu, ova zemlja osigurala je vodeću poziciju u OMO oblasti.

Ipak, čak i da Kina predvodi digitalizaciju u sferi industrije potrošačke robe/ usluga, poslovno usvajanje digitalnih tehnologija je u svojevrsnom zaostatku. Ovaj trend mogao bi se uskoro promeniti. Istraživanje Globalnog instituta Mekinsi utvrdilo je da bi tri digitalne sile – disintermediacija (izbacivanje posrednika), disagregacija (razdvajanje procesa u komponente) i dematerijalizacija (prebacivanje iz fizičke u elektronsku formu) mogli da stvore 10-45% prihoda u ovoj industrije do 2030.

Oni akteri koji budu uspešno kapitalizovali ovu smenu (matrice poslovanja) verovatno će biti dovoljno veliki da utiču na globalni digitalni pejzaž, inspirišući digitalne preduzetnike daleko izvan granica Kine. Doći će do pomaka vrednosti: sa usporavajućih operatera na brze digitalne napadače, naoružane novim poslovnim modelima, kao i pomak od jednog kraja vrednosnog lanca ka drugom. Kreativno „razaranje“ velikih razmera iskoreniće neefikasnost, svrstavajući Kinu u novi ešelon globalne konkurentnosti.

Kineska vlada ima velike planove za budućnost zemlje kao digitalne svetske velesile. Projekat masovnog preduzetništva i inovacija pod vođstvom Državnog saveta rezultirao je sa više od 8.000 inkubatora i akceleratora. Program vladinog Upravljačkog Fonda obezbedio je ukupno 27,4 milijardi dolara za ulagače koji se bave rizičnim i privatnim kapitalom – svojevrsnoj pasivnoj investiciji, ali sa posebnim podsticajima za otkup. Vlasti sada mobilišu investitorske resurse od 180 milijardi dolara kako bi u narednih sedam godina podržala razvoj 5G mobilne mreže, a tu je i finansijska podrška razvoju kvantne tehnologije.

Takođe, kineski Državni savet izdao je smernice za razvoj AI tehnologija s ciljem da Kina do 2030. postane svetski centar za razvoj inovacija. Siongan (Xiongan), koji je u trenutno izgradnji, mogao bi biti prvi “pametni grad” namenjen saobraćaju autonomnih vozila. Kineska vlada je postavila ambiciozan cilj da u provinciji Guangdong, automatizuje 80% proizvodnih procesa.

Ovakve težnje će neminovno narušiti tržište rada, počev od rutinskih poslova (kao što su usluge za klijente i telemarketing), nakon čega sledi rutinski profili poslova (kao što je rad na montažnoj liniji) i, konačno, utičući na ne-rutinske poslove (npr. kao vožnja ili čak radiologija). Nedavna istraživanja MGI-a pokazala su da bi u ubrzanom automatizacijskom scenariju nekih 82-102 miliona kineskih radnika bilo prinuđeno da promeni poslove i prebaci se na neke druge profile zanimanja.

Prekvalifikacija onih koji će biti prinuđeni da se premeste na neke druge poslove biće veliki izazov za kinesku vladu, kao što će izazov biti i sprečavanje velikih digitalnih igrača da se dokopaju monopola koji, po svojoj prirodi, ugrožavaju inovacije. Međutim, spremnost kineske vlade da prihvati novo digitalno doba, sprovodeći politiku podrške i izbegavanja prekomerne regulacije tj. uvođenja previše propisa, već je ovu zemlju postavilo u poziciju sa koje ima značajnu prednost.

Kai-Fu Lee, Jonathan Woetzel

Project Syndicate

 

Nauka – rizik, tajna i misterija, a ne udoban biznis


Superkompjuter AlphaGo Zero pokazuje kako biznisi gube bitku s inovacijama. Da li je najbolje što čovek može da uradi s veštačkom inteligencijom igranje igara kao što su šah i go, ili je to dalji napredak kroz ključne naučne proboje, pita se Tim Harford u autorskom članku za Fajnenšel tajms.

Teško je ne biti impresioniran – uz to možda i pomalo uznemiren – napretkom. Superračunar “Duboko plavetnilo“ (Deep Blue) kompanije IBM je pre 20 godina (1997) pobedio je tada najvećeg svetskog šahistu, Garija Kasparova. Taj je računar bio astronomski skup hardver, brižno opsluživan i podučavan od strane ljudi.

Kompjuteru je bilo daleko teže da ovlada igrom Go, koja je mnogostruko komplikovanija od šaha. Ipak, kada se program AlphaGo uz fanfare pojavio 2016. godine, nakon nekoliko meseci obuke je lagano potukao najbolje svetske igrače.

Pretprošle nedelje je DeepMind, istraživačka firma za razvoj veštačke inteligencije objavila da je napravila superiornog AI igrača pod imenom AlphaGo Zero. Ovaj unapređeni model je brži, koristi manje hardvera, a „patosirao“ je svog prethodnika AlphaGo u 100 duela, ne dajući mu priliku ni za jednu pobedu. Uz sve to,  AlphaGo Zero je potpuno „samouk“ i uči bez ikakve ljudske asistencije: On je, štaviše, postigao ovakav nesvakidašnji rezultat nakon samo 72 sata prakse.

Neverovatan napredak kompanije AlphaGo Zero doprineo je već prisutnoj grozničavoj uznemirenosti što roboti preuzimaju ljudske poslove, izazivajući masovnu nezaposlenost. Pa ipak, ta anksioznost teško da se uklapa s visokim stopama zaposlenosti i razočaravajućim rastom produktivnosti koju vidimo u Sjedinjenim Državama, a posebno u Britaniji. Postoji veliki broj (ljudskih) poslova i profesija, ali, očigledno, ne i puno inovacija.

Za ovaj paradoks postoje različita moguća objašnjenja, ali najjednostavnije je ovo: AlphaGo Zero je izuzetak. Produktivnost i tehnološki napredak su slabi, jer istraživanje koje stoji iza napretka veštačke inteligencije zapretene u mašinu AlphaGo Zero nije tipičan način na koji pokušavamo da proizvedemo nove ideje.

Gledište Garija Kasparova u vezi veštačke inteligencije upregnute u igranje ljudskih igara je fascinantno. U svojoj nedavno objavljenoj knjizi „Deep Thinking“, on citira pokojnog kompjuterskog naučnika Alana Perlisa: “Optimizacija ometa evoluciju”. U slučaju kompjuterskog šaha, Perlisova maksima dobro opisuje istraživače koji su izabrali pragmatične „kratke rezove“ zarad brzog rezultata. Ipak, jedno dublje, rizičnije istraživanje biva danas zanemareno. IBM-ov prioritet sa Deep Blue mašinom nije bilo sticanje novih saznanja u oblasti AI, već pobeda – a pobeda je, u naučnom smislu, bila ćorskokak.

A ovoga bi se trebalo sramiti. Pioniri računarstva, Alan Tjuring i Klod Šenon (Claude Shannon) verovali su da bi šah mogao predstavljati plodno polje za istraživanje i razvoj veštačke inteligencije u nekim daleko značajnijim oblastima. Ta nada je bila brzo skrajnuta brutalnim pristupom, od kojeg se malo šta naučilo izuzev saznanja da ova mašina dobro igra šah..

Lako je shvatiti zašto bi jedna komercijalna kompanija imala jedva neko zrno interesovanja za tehnike ranog prepoznavanja obrasca, koje su pročišćene, prerađene i „oplemenjene“ u računaru AlphaGo. Gari Kasparov opisuje pokušaj njihovog korišćenja u šahu; posmatrajući kako bi velemajstori odmah osvajali igre u kojima su žrtvovali svoje najjače adute, figuru kraljice, mašina je, shodno njihovom „paternu“ tj obrascu (pogrešno) zaključila da bi morala žrtvovati svoju kraljicu u svakoj prilici.

Pa ipak, na kraju, ove tehnike prepoznavanja obrazaca su se pokazale daleko snažnijim i generalno primenjivim za razliku od metoda koje koriste najbolji šahovski kompjuteri; stoga, pitanje glasi: želimo li da promenimo naš svet ili da samo osvojimo šahovsku igru?

Nije ovo samo opominjuća priča koja se tiče šaha. Korporacije su „protegle“ pipke svojih ambicija i na mnoga druga mesta. Korporativne istraživačke laboratorije nekada su finansirale fundamentalna istraživanja od najvećeg značaja. Leo Esaki, koji je radio u korporacijama Sony i IBM dobitnik je Nobelove nagrade za fiziku, kao i Džek Kilbi iz kompanije Texas Instruments. Irving Lengmjuir (Irving Langmuir) iz Dženeral Elektrika dobitnik je Nobelove nagrade iz oblasti hemije. Laboratorije kompanije Bel (Bell Labs) iznedrile su toliki broj nobelovaca – zajedno sa samim Šenonom. Davno su prohujala vremena kada se kompanije nisu plašile ulaganja u fundamentalne nauke.

To se, vremenom, promenilo, kako pokazuje istraživački rad troje ekonomista – Ašiša Arore, Šeron Belenzon i Andrea Pataconija (Ashish Arora, Sharon Belenzon, Andrea Patacconi). Kompanije još uvek ulažu u inovacije, ali se fokus stavlja na praktične primene a ne na osnovne nauke, dok se rezultati istraživanja često prenose na manje poslovne jedinice, čija se intelektualna svojina može lako kupiti i prodati.

Korporativni istraživači proizvode više patenata, ali ih je teže uočiti na stranicama naučnih časopisa. Kako kaže profesor Arora, istraživanje i razvoj postali su “manje I, više R” (manje istraživanje a više razvoj „Less Research, more Development“). Istraživanje AlphaGo-a, kaže on, predstavlja izuzetak od ovog pravila. A ovo je izuzetno bitno, jer i najosnovnije istraživanje na kraju završi kao komercijalno korisno. Volimo zlatna jaja, ali možda izgladnjujemo zlatnu koku.

Sve ovo ne mora biti katastrofalno ako bi druga istraživačka tela, kao što su univerziteti, popunjavali ovaj jaz između komercijale i ključnih istraživačkih proboja. Ipak, to nije nešto što bi trebalo uzeti zdravo za gotovo. Kao što je dokumentovao ekonomista Bendžamin Džouns (Benjamin Jones), teže je, naravno – pronaći/iznedriti nove ideje. Jedan od znakova ovoga se ogleda u složenosti sastava istraživačkih timova, koji su nikad veći i sačinjeni od enormnog broja sve uže specijalizovanih istraživača… koji su, uzgred, i sve skuplji…

Možda bi bilo naivno kada bismo naprosto podsticali kompanije da potroše više na fundamentalna istraživanja – ali neko mora da ih motiviše i na to podseća. Jedan interesantan pristup je kada bi sama država finansirala nagrade za inovacije koje bi išle u ruke istinski progresivnim rešenjima koje prave značajne naučne skokove i menjaju anticipaciju. Takve nagrade mobilišu javne fondove i javne ciljeve sve dok koriste agilnost i raznolikost pristupa privatnog sektora. Takve nagrade, međutim, funkcionišu samo u određenim situacijama.

Profesionalni sport je popularizovao praksu “marginalnih dobitaka”: brza optimizacija, u potrazi za probojem – tamo gde je sadašnja istraživačka granica „najtanja“. Ispostavilo se da su korporativna istraživanja imala isti obrt pre više decenija. Nema ničeg pogrešnog u marginalnim poboljšanjima i sitnim pomacima, ali se ne sme dozvoliti da ona istiskuju špekulativno istraživanje, koje je u samoj srži svakog istraživanja. Nauka, ona fundamentalna,  ima dublju i zbrkaniju praksu od sporta. Stoga moramo nastaviti da joj posvećujemo vreme, prostor i novac, kako bismo učinili da naučni skokovi budu veći – rizičniji.

Fajnenšel Tajms

Alibaba ulaže $15mlrd u 7 novih R&D  laboratorija širom sveta


Najveća kineska kompanija za elektronsku trgovinuutrošiće ogroman novac kako bi prevazišla svoj imidžonlajn radnje“.

Juče je (11. okt) na svojoj godišnjoj cloud computing konferenciji u Hangdžou, šef za istraživanje i razvoj (CTO) kompanije Alibaba Džef Čang (Jeff Chung) najavio je da će kompanija pokrenuti Alibaba DAMO Akademiju, program koji će uspostaviti laboratorije za istraživanje i razvoj širom sveta. Ova nastojanja odraz su želje da Alibaba proširi svoje aktivnosti i izvan kineske elektronske trgovine, njegovog dosad nerazdvojnog identiteta onlajn dućana, kako bi postao globalni tehnološki gigant sposoban da se takmiči s kompanijama kao što su Google, Microsoft i Amazon.

DAMO, akronim za „Otkriće, avanturu, momentum i perspektivu“ (Discovery, Adventure, Momentum, Outlook), projekat je koji će se sprovoditi u sedam laboratorija: Dve će biti u Kini (u Pekingu i Hangžou, rodnom gradu i sedištu Alibabe), dok će ostale biti u Singapuru, Moskvi, Tel Avivu, Belviju (okolina Sijetla) i San Mateu (u Silicijumskoj dolini). Rad laboratorija fokusiraće se na “fundamentalna i prelomna tehnološka istraživanja” u oblastima poput veštačke nteligencije, baza podataka, obrade prirodnog jezika, kvantnog računarstva i mašinskog učenja. Laboratorije će objavljivati radove i razvijati tehnologiju koju mogu koristiti ne samo Alibaba već i treća strana.

Prema rečima ljudi iz odeljenja za odnose s javnošću u Alibabi, singapurska laboratorija je prva koja će biti otvorena u inostranstvu, a počeće sa radom početkom naredne godine. Akademija trenutno želi da angažuje 100 istraživača kako bi se pridružili projektu u svojstvu zvaničnih Alibabinih zaposlenika. Alibaba je, takođe, formirao savetodavni odbor koji uključuje naučnike iz kineskih i inostranih istraživačkih institucija. Među njima su genetičar Džordž Čerč (George Church) sa Harvarda, osnivač projekta Personal Genome, i Dženet Ving (Jeanette Wing), direktorka Instituta za nauku o podacima pri Univerzitetu Kolumbija i bivši potpredsednik Majkrosoftovog razvojnog odeljenja (Microsoft Research).

Finansiranje akademije biće značajna suma u sklopu od ukupno 15 milijardi dolara investicija, koje Alibaba planira da u naredne tri godine uloži u razvoj i istraživanje. Taj iznos predstavlja dvostruko veću sumu od 2,5 milijardi dolara, koju je kompanija potrošila u “razvoj proizvoda” tokom fiskalne godine koja se završila u martu 2017. godine.

Najava dolazi kada Alibaba i druge kineske internet kompanije nastavljaju da gledaju u inostranstvo radi unapređenja svojih istraživanja i razvoja (R&D). U maju je Tencent, gigantski društveni medij iz Šenžena izjavio da će pokrenuti istraživačku laboratoriju za veštačku inteligenciju u Sijetlu, na čelu sa Juom Dongom, naučnikom nekada zaposlenom u Majkrosoftu. Istog meseca je Didi Chuxing, kompanija-mobilna platforma za deljenje prevoza koja pruža taksi usluge za više od 400 miliona korisnika u preko 400 gradova u Kini, otvorio svoj AI R&D centar u mestu Mountain View u Silicijumskoj dolini, Kalifornija, kako bi razvijao tehnologiju za autonomnu vožnju. Baidu, gigantski internet-pretraživač iz Pekinga. I Baidu ima svoju AI laboratoriju u Silikonskoj dolini, koju je osnovao 2013. godine. Izgradnja ovakvih laboratorija van Kine pomaže ovim kompanijama da privuku talente svetske klase.

Akademija, takođe, označava Alibabin pokušaj da se izvuče iz e-trgovine i pređe u druge oblasti tehnologije – veoma sličan cilj kojem teži i Amazon, američki portal za onlajn trgovinu i najveći Alibabin rival. Alibaba je uložio ogromna sredstva u cloud usluge i tehnologije, a trenutno ima 14 data-centara širom Kine, Evrope, jugoistočne Azije i u Silicijumskoj dolini – a svi oni na usluzi su klijentima koji koriste Alibaba Cloud, gotovo identično Amazonoj usluzi Amazon Web Services. Kineska kompanija za internet-trgovinu je, takođe, svoje finansijske i tehnološke resurse uložila u veštačku inteligenciju, postavljajući je direktno na Tencent i Baidu u Kini. U julu (2017) objavljeno je da je Alibaba proizveo svog kućnog asistenta: Tmall Genie X1, koji je takmac Amazonom asistentu, Echo.

The Atlantic

AI: 4+4 ključne uloge veštačke inteligencije u preduzetništvu i prodaji


Funkcionisanje “bez napora” je suština veštačke inteligencije, bilo da se koristi u međuljudskim relacijama, načinu raspolaganja radnim vremenom, korisničkom servisu ili menadžmentu tj upravljanju portfoliom. Magazin “Preduzetnik” (Entrepreneur) objavio je dve sretne priče o 4 elementa koja veštačku inteligenciju danas čine neizostavnim sastojkom poslovanja, kao i 4 načina na koji AI može doprineti boljoj prodaji.

Veštačka inteligencija (AI) je polje koje danas zadobija  sve više i više pažnje. Uprkos ovoj činjenici, međutim, i dalje postoje pogrešni stavovi o AI.

U ne malom broju slučajeva,  inovacije koje je uveo AI zadobijaju negativnu konotaciju i smatraju se skoro pa lošim. Ova zabluda proizilazi iz sadržaja koji proističu iz holivudskih filmova i filmskih industrija drugih zemalja koje vole da prikazuju AI kroz antiutopijsku optiku: kao robote koji će nas izbaciti sa naših poslova, zameniti naše prijatelje i porodice i, najzad, uništiti čitavu ljudsku rasu. Taj prikaz nije tačan i možda je čak i pomalo patetičan.

Umesto toga, dobra vest je da AI nije nužno negativna tehnološka novina; postoje oblasti primene koje obećavaju da će posao učiniti boljim i manje stresnim iskustvom. Razmislite o sledećim oblastima dokaza kako je AI postao moćan alat, a ne  upozoravajuća pretnja iz sfere naučne fantastike.

1. Veštačka inteligencija u oblasti ljudskih resursa

Odgovornosti kadrovskih odeljenja uključuju nadzor nad regrutovanjem, obukom i razvojem, nadoknade i beneficije, usaglašenost i niz drugih srodnih obaveza.

Zapošljavanje radnika, koje može biti izazovno i stresno, posebno je područje gdje HR može imati koristi od veštačke inteligencije. Kada na hiljade aplikacija dođu na tek jedno otvaranje radnog mesta, HR osoblju može biti (i zapravo već jeste) posebno teško da solidno prouče sve podnosioce zahteva do u detalje, kako bi videli je li njihov potencijal prekoračuje granice njihovih podnesaka za zaposlenje.

Ali primena AI tehnologije van svake sumnje štedi vreme i čini posao manje mučnim. Ako je AI program dizajniran da preispita i razdvoji aplikacije na osnovu utvrđenih kriterijuma, zaposleni u HR-u mogu obaviti preostali posao kada se smanji ukupan broj pristiglih aplikacija. Ovo štedi vreme i smanjuje radna opterećenja.

2. Veštačka inteligencija u upravljanju radnim vremenom

Vreme i dobar tajming  predstavljaju jedan  od najvažnijih faktora koji stoji iza uspeha svake kompanije. Ona, zapravo, čini 42 odsto razlike između neuspeha i uspeha. Nije, dakle, iznenađenje što mnoge kompanije traže način integrisanja veštačke inteligencije u upravljanje vremenom kao i poboljšaju njihovih izgleda za davanje precizne prognoze na osnovu raspoloživih i istorijskih podataka.

Cilj veštačke inteligencije je, stoga, da pomogne takvim organizacijama da naprave najbolja vremenska predviđanja, maksimiziraju resurse onda kada su im najviše potrebni i pomažući im da minimiziraju gubitak vremena. Potpuna implementacija veštačke inteligencije  u ovom ključnom području imaće veliki pozitivan uticaj na vaš posao.

3. Veštačka inteligencija u korisničkoj službi

Reputacija bilo kog biznisa može se napraviti ili oštetiti reputacijom službe za kupce. To je ono što servis za korisnike čini tako važnim delom poslovanja. Ipak, s obzirom na ogroman broj poziva, svakodnevne žalbe i upiti mogu biti dugotrajni i opterećujući.

Danas, vaše preduzeće više ne mora da prelazi tradicionalni put koji obično prelazi svaki biznis; Umesto toga, poboljšana je AI efikasnost, kojom je moguće ukloniti taj teret i stres. Tipičan primer poboljšanja performansi usluga klijenata je četbot (chatbots) tj softverski posrednik (agent),  korisnički chatbot. Sa čet botom, (softverom za komunikaciju sa kupcima), možete jednostavno i efikasno upravljati svojim klijentima, pošto ova tehnologija omogućava ostvarivanje smislenih razgovora sa velikim brojem klijenata.

Rezultat je poboljšanje reputacije kompanije, pošto ljudi po običaju cene brzu reakciju na svoje zahteve od odeljenja za korisničke usluge kompanije.

4. AI u upravljanju portfeljima

Upravljanje portfeljem je još jedna oblast primene sa direktnim uticajem na preduzetništvo. Ako ste zainteresovani za upravljanje investicijama, možete računati na takve aplikacije AI kao savetnike za pružanje pouzdanih finansijskih saveta. Ove aplikacije mogu pomoći pri upravljanju portfeljima sa malim ljudskim faktorom inputa – i često sa manjim troškovima provizije.

Ove aplikacije rade koristeći algoritme dizajnirane da kreiraju finansijski portfolio koji odgovara ciljevima koje je postavio investitor. Veštačka inteligencija, takođe, ustanovljava klijentovu toleranciju na rizike kao deo svog koncepta za pravi „portfolio miks“. Prema Robu Berdžeru, koji piše za magazin Forbs, “robo-savetnici… čine da investiranje bude bez muke i napora”.

A raditi stvari “bez napora” i jeste poenta uvođenja veštačke inteligencije – bez obzira na oblast na koju se primenjuje.

4 načina na koje AI poboljšava prodaju

Ne možete zameniti ljudsku interakciju, ali je možete dopuniti ovim savetima.

Postoje dve jasno podeljene i u tabore razvrstane strane kada je u pitanju veštačka inteligencija (AI): oni koji su uzbuđeni zbog njenih mogućnosti, i oni uplašeni njenim potencijalom. Voleli je mi ili je mrzeli, AI je već prisutan u našem svakodnevnom životu.

Od pozivanja Siri da izvrši Google pretragu i zatraži od Alekse (Alexa) da vrti vašu omiljenu pesmu, AI se svakodnevno koristi. Ima nekoliko primena, kako na ličnom tako i poslovnom planu. Facebook Messenger chatbotovi su samo jedan primer kako brzo AI koriste kompanije za pojednostavljivanje usluga za klijente i svakodnevne zadatke. Veštačka inteligencija, takođe, ima potencijal da poboljša generisanje vaših B2B lidova tj kvalifikovanih kontakata (u marketingu, generisanje lida podrazumeva iniciranje interesovanja potrošača ili ispitivanje proizvoda ili usluga nekog biznisa; Lidovi se mogu kreirati za svrhe kao što su izgradnja liste, akvizicija listova e-biltena ili prodaja. Metode generisanja lidova obično potpadaju pod okrilje oglašavanja, ali mogu uključiti i nenaplative izvore – rezultate organske net pretrage ili upućivanje od postojećih kupaca. Pojašnjenja radi – jer B2B marketing nije nimalo jednostavna rabota – generisanje lidova je kreiranje procesa i aktivnosti koje omogućavajuju dolazak do kvalifikovanih kontakata, tj (potom i, nadaju se prodavci) potencijalnih kupaca.

Evo (za početak) barem četiri dobra razloga za primenu AI u prodaji

1. Pruža tačnije informacije o mogućim klijentima

Potencijalni lidovi tj kvalifikovani kontakti  potiču iz različitih kanala – LinkedIn, Google, itd. – kada unesete AI u proces, on može da potvrdi vaše podatke u odnosu na nekoliko izvora, pomažući vam da sakupite što tačnije podatke.

Kada kontaktirate potencijalne klijenta na osnovu tačnih i validnih podataka iz prve faze procesa istraživanja, drastično poboljšavate i vašu ukupnu uspešnost u prodaji. Ne zovete isključene telefonske brojeve, mrtve adrese e-pošte, niti kontaktirate ljude koji su promenili pozicije ili kompanije. Vaš uspeh i blizak odnos se nadovezuju kada već od samog početka radite radite sa tačnim podacima.

2. Poboljšava produktivnost

AI je u stanju da radi i bude aktivan 24 sata dnevno, sedam dana u nedelji i 365 dana godišnje. Nikada se ne razboli niti je na bolovanju, nije mu potrebna pauza usred dana, ne traži vam nedelju dana potrebnih za odmor i nikada ne napušta kancelariju.

AI ne može da zameni vrednost koju zaposleni isporučuje u smislu izgradnje odnosa i veština komuniciranja među ljudima „od krvi i mesa“, ali može biti ogromna pomoć u stvaranju većeg poslovnog potencijala i povišavanja interesovanja – na čemu radi neprekidno i bez prestanka –  dok vaš prodajni tim nije na poslu, čime se poboljšava ukupna produktivnost. Zaposleni mogu svakodnevno da budu efikasni, zahvaljujući ultra-kvalifikovanim lidovima – zahvaljujući veštačkoj inteligenciji.

3. Omogućava da se automatizovane poruke čine humanijim

Automatizovani marketing nije ništa novo – od automatskog objavljivanja društvenih medija do epidemiranja „dripovanja“ e-pošte (automatizovana imejl kampanja), postoji puno alata za automatizaciju, dostupnih za pomoć pri generisanju potencijalnih lidova. AI ide korak više, što vam omogućava da pokažete specifične marketinške poruke relevantne za specifične potrebe lidova. Ove ciljane poruke povećavaju stopu konverzije jer vam šalju automatizovani marketing, za koji je verovatnije da će ih konvertovati na osnovu podataka koje AI može identifikovati. Prodajni proces počinje dolaskom do kvalifikovanog kontakta (Lead Generation), koji bi dalje trebalo da se usmerava prema realizaciji prodaje (ili tzv. konverziji). Proces usmeravanja prema zatvaranju prodaje se naziva Sales Funneling ili Sales Pipeline.

Prodajni “levak” (funnel) ili prodajni “cevovod” (pipeline) predstavljaju termine koji bi trebalo da opišu mogućnost da se sama prodaja svede na uspostavljanje i vođenje prodaje na nivou definisanja poslovnih procesa i procedura. Ideja koja “leži” iza ovakve postavke prodajnog procesa je u činjenici da, ukoliko postoji osoba koja je potencijalno zainteresovana za kupovinu, takva se osoba može “prirodno” usmeravati ka samom zatvaranju prodaje, gde nema “iskakanja iz levka kada je počelo sipanje”, ili “neće pući cev proverenog cevovoda”.

U svetu prodaje i automatizovanog kao i AI marketinga, „pipeline“ predstavlja popis svih aktivnih prodajnih prilika u jednom trenutku. Bez obzira generiše li se u nekom CRM softveru, ili ga vodimo u Excell-u ili ručno ispisujemo na listu papira.

Prodavac bi trebalo da odvoji vreme kako bi kreirao personalizovanu e-poštu i napiše je u određenom tonu, a u zavisnosti od nekoliko faktora. Jedan od najvećih nedostataka kada je reč o stvarima poput automatske e-pošte, bilo je to što je bila previše generična. Danas je AI u stanju da vašoj automatizaciji u oglašavanju utisne više ljudskosti.

“AI stvara „nadljudske“ prodavce. Njih mašine ne mogu zameniti, naprotiv: mašina ih sigurno može učiniti pametnijima i snažnijima, ukazuje Olin Hajd (Olin Hyde), izvršni direktor i osnivač LeadCrunch-a, vodeće B2B kompanije koja se oslanja na AI i mašinsko učenje. Da podsetimo, B2B znači „Business to business“, tj elektronsko poslovanje koje se odnosi na korišćenje Interneta i veb tehnologija za kupovinu, prodaju, jeftiniju, bržu i bolju saradnju poslovnih subjekata.

4. Smanjuje propuštene mogućnosti

Potrebno je šest do osam „kontakata“ ili koraka, kako bi se ostvario održivi prodajni potencijal, a poželjno je da se kontaktiraju lidovi, kao i vreme odziva tokom kojeg svi ulaze u igru. B2B lidovi moraju biti brzo praćeni, a AI može pojednostaviti proces.

Evo podataka iz jedne ranije  studije Harvardskog poslovnog pregleda (Harvard Business Review) o odzivu interesenata/potencijalnih kupaca:

Prosečno vreme prvog odziva koji B2B firme imaju od svojih potencijalnih kupaca je bilo 42 sata

Samo je 37% kompanija odgovorilo na njihove zahteve u roku od sat vremena.

16 odsto kompanija je odgovorilo u roku od jednog do 24 sata

24 procenta preduzeća odazvalo se tek nakon više od 24 sata

23% kompanija nikada nije odgovorilo.

Veštačka inteligencija  vam dozvoljava da odmah dosegnete do kvalifikovanih kupaca i pratite prodajne tj „linije“ klijenata u svom pajplajnu – do onih koji pokazuju interesovanje za kupovinu vaše usluge ili proizvoda, i to precizno, eliminišući propuštene mogućnosti. Zamislite da  je u vašem „prodajnom levku“ tj uzorku kvalifikovanih kupaca otpočel akcija u 3 ujutro, što je signal za visok nivo interesovanja – a vi biste morali da čekate barem šest sati (do 9 ujutro) dok vaš prodajni tim ne stigne u kancelariju… ili, naprosto možete implementirati AI kako biste ih kontaktirali odmah, što u velikoj meri povećava verovatnoću realizacije prodaje (konverzija, ili, narodski, sretan termin, „prelomiti“; kada interesent za neki proizvod/uslugu „prelomi“ i konačno se odluči da ga kupi).

Jonathan Long