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 

 

AI & roboti vs. Radnik & osnovni prihod


Čak i najjednostavniji poslovi zahtevaju određene veštine – poput, recimo, kreativnog rešavanja problema – to je ono što AI sistemi još uvek ne mogu da kompetentno obavljaju piše Vinsent Konicer, profesor računarstva, ekonomije i filozofije na Univerzitetu Duke a prenosi MIT Technology Review.

33

Ne prođe ni dan a kada ne čujemo nešto novo o “opasnostima” koje za sobom povlači prodor veštačke inteligencije u radni proces, što nam već neko vreme svakodnevno preuzima poslove: od vozača kamiona, preko računovođa, do radiologa. Analiza instituta Mekinsi sugeriše da je “sada prisutna tehnologija sposobna da potpuno automatizuje 45 odsto aktivnosti ljudi koji su plaćeni da ih obavljaju.” Postoje čak i onlajn-alati, koncipirani na istraživanjima Univerziteta u Oksfordu, kojima je moguće validno proceniti stepen verovatnoće i rok u kojem će određeni poslovi biti automatizovani.

Ova rastuća zabrinutost da će napredak u AI učiniti da najveći broj naših profesija postane zastareo, navelo je neke da se opsete na (univerzalnog) osnovnog prihoda, naime, ideju po kojoj bi svi građani povremeno i bezuslovno primali novac od države (videti: Basic Income: A Sellout of the American Dream, “Osnovni prihod: izdaja američkog sna”). Y Combinator, istaknuti startup inkubator u Silicijumskoj dolini, pokrenuće pilot studiju o osnovnom prihodu u Ouklendu, Kalifornija, predsednik ove firme izjavio je da “u nekom trenutku u budućnosti, kako tehnologija bude nastavila da eliminiše tradicionalne poslove i bude stvarano novo opšte bogatstvo, imaćemo prilike da vidimo neku verziju ovog društveno-ekonomskog fenomena na nacionalnom nivou (Sjedinjenih Država). Nedavnim izveštajem Evropskog parlamenta o mogućim posledicama koje će robotika i veštačka inteligencija imati na tržiše rada,”opšti osnovni prihod treba ozbiljno razmotriti”, dok, istovremeno, ova evropska institucija “poziva sve države članice da to i učine”. U junu ove godine, Švajcarska je održala referendum o osnovnom prihodu (iako je 77 odsto birača glasalo protiv njega).

Da li je kolaps potražnje za ljudskim radom zaista neminovan? Kao AI istraživač, pisac ovih redaka misli da je odgovor odričan, a evo i njegovog objašnjenja.

“Da budem jasan, mislim da u bliskoj budućnosti možemo očekivati značajan napredak AI kao i da će roboti izvršiti značajan uticaj na tržište radnom snagom. S obzirom na napredak u autonomnim vozilima, može se zamisliti da će mnogi profesionalni vozači  u velikoj meri biti eliminisani. Značajan napredak ostvaren je u automatizaciji analize medicinskih snimaka i drugih podataka. Algoritmi preuzimaju sve veći udeo u profesijama koje se tiču finansijskog sektora. Roboti-kuvari su uveliko u fazi razvoja. Ova lista je podugačka i za sada se još više nastavlja”, piše Vinsent Konicer.

32

S druge strane, prikladno je ostaviti “u rezervi” i neki stepen skepticizma. Zapitajte se: Koliko smo tokom protekle decenije bili impresionirani napretkom robota-usisivača? Šta reći o napretku robo-mašine za pranje posuđa? Zapravo,, veoma je teško osmisliti potpuno autonomne AI sisteme spremne za ovakav entropičan i neuredan svet poput našeg, i naše realno okruženje koje je neretko u stanju haosa. Uopšteno govoreći, trenutni AI sistemi nemaju široko shvatanje sveta, uključujući i naše društvene konvencije, a ne poseduju ni zdrav razum. Razumevanje jezika je dobar primer za tu vrstu problema; izuzetno je teško proizvesti kompjutere koji će uspešno odgovarati na široku paletu veoma jednostavnih pitanja (videti članak “Problem jezika u veštačkoj inteligenciji” i “Tvrđi dubinski Turingov test pokazuje koliko su chatbot programi zapravo glupi” – “AI’s Language Problem”, “A Tougher Turing Test Exposes Chatbots’ Stupidity”)..

AI sistemi još uvek nisu u stanju da istinski apstrahuju; stran im je svet apstrakcije, baš kao i uzmicanje korak unazad kako bi ponovo porazmislili i uzeli u razmatranje i neke druge alternative i opcije; nesposobni za preispitivanje sopstvenih procesa rezonovanja, a nisu sposobni ni da uopštavaju ono što se dešava i iz toga izvuku zaključak. Jedna od posledica ovih nedostataka je da su mašine i dalje ograničene kada je u pitanju kreativnost. One, istina, mogu doći do novih rešenja problema. Google DeepMind, je, recimo, sačinio računarski program AlphaGo za igranje igre “Go”, koji je odigrao izuzetno neobičan potez u jednoj od svojih nadmetanja protiv šampiona u ovoj igri, Lija Sidola (Lee Sedol). Veštačka inteligencija može stvoriti neku vrstu “umetnosti”, kao što je očigledno bio slučaj s psihodeličnim radovima nastalim preko Guglove neuronske mreže DeepDream. To, ipak, nije ona vrsta kreativnosti koja zaista može pružati jednu novu perspektivu iz prve ruke. Nije potrebno ni pomišljati a ni potezati takve uzvišene duhovne podvige kao što je, recimo, Ajnštajnova formulacija Opšte teorije relativnosti da bismo potvrdili još uvek nedodirljivu teritoriju rada ljudske mašte i duha. Uzmimo, na primer, asistenta koji predlaže kombinovanje dva sastanka u jedan kako bi učesnici uštedeli vreme. Takvo rešavanje problema za nas je sasvim rutinsko, ali bi veštačkoj inteligenciji i njenom “mentalnom sklopu” bilo veoma teško da ga ponovi.

Sve u svemu, dok nastojimo da AI prodre u naša postojeća radna mesta kako bi ih preuzela, često možemo zapaziti neuspeh mašina, i to u aktivnostima u kojima ljudsko biće ne bi nikada pogrešilo. Istorija AI istraživanja obiluje primerima gde istraživači stvaraju sisteme koji funkcionišu iznenađujuće dobro kada se radi o dobro definisanim zadacima – samo kako bismo se još jednom uverili da je teško zameniti ljude koji još uvek obavljaju slične zadatke u ovom stvarnom i nepredvidljivom, neuređenom i neuređenom svetu.

Možda će tipičniji slučaj biti da poslovi budu delimično eliminisani jer će jedan njegov deo moći da obavlja AI. Tehnološki napredak takođe može da dodatno olakša outsourcing poslove širom sveta. Istovremeno, mnogi poslovi ostaće imuni na robotizaciju, barem u doglednoj budućnosti, jer oni u osnovi zahtevaju veštine koje AI teško da može da oponaša.27

Uzmimo, na primer, terapeute, trenere, ili vaspitače u vrtiću: ovi poslovi zahtevaju opšte razumevanje sveta, uključujući ljudsku psihologiju, društvenu inteligenciju i rezonovanje, sposobnost da se nosi sa neobičnim okolnostima i tako dalje. AI mogu čak da jedan deo radne snage ponovo vrati u radni proces. Na primer, napredak u robotici mogao bi biti neprocenjivo olakšanje za osobe sa invaliditetom, pružajući im priliku da zadrže neke poslove, dok napredak AI u obradi jezika može isto učiniti za osobe koji imaju poteškoća pri korišćenju postojećih računarskih interfejsa.

“Svakako da je moguće kako uopšte nisam u pravu, i da će napredak u AI nastupiti daleko brže nego što sam očekivao; tehnološki napredak je jako teško prognozirati. Ali, ako neko zaista veruje da postoji dobra šansa da će veštačka inteligencija u relativno kratkom roku uveliko premašiti ljudske sposobnosti, onda čovek, kao vrsta, ima veći problem nego što je dilema da li primeniti osnovni prihod ili ne (zapravo, postoje ljudi koji ozbiljno brinu o tome, ali to je već jedan poseban članak).

Ideja da će najskoriji napredak u razvoju AI sprečiti većinu ljudi da smisleno doprinose društvu je besmislica. Možda ćemo, doduše, morati da načinimo neke promene u načinu na koji društvo funkcioniše, uključujući i to što će biti olakšana obuka za radnike koji su se izmestili usled gubitka posla; a možda će u nekom trenutku nezadrživa robotizacija nagnati državu da poveća javnu potrošnju, trošeći na (recimo) pažljivo odabrane infrastrukturne projekte kao protivtežu gubitku radnih mesta u privatnom sektoru. Takođe, treba imati na umu da napredak u AI može doći neočekivano, pa stoga treba učiniti sve kako bismo se na to pripremili, stvarajući društvo dovoljno otporno na takve šokove.

Ali ideja da smo zakoračili u tehno-utopije skoro bez potrebe za ljudskim radom nije podržana trenutnim stanjem u oblasti AI istraživanja. Zemlje koje u potpunosti revidiraju svoje sisteme zaštite na osnovu ove ideje, sada bi se mogle jako pokajati – ukoliko postane jasno da najnoviji napredak u AI, koliko god impresivan, i dalje ima svoja ograničenja.

MIT Technology Review, 31. Okt, 2016

Virtuelni 13-to godišnjak prevario čoveka, prošavši prvi u istoriji Tjuringov test


“Judžin Gustmen” uspeo je da prevari 33% onih koji su ga ispitivali na Tjuringovom testu– mislili su da je Judžin čovek. Oni koji su o njemu davali sud – i koji su mislili da je ljudsko biće – bila je čitava trećina; ova se brojka može smatrati prekretnicom u razvoju veštačke inteligencije, jer sugeriše da veštačka inteligencija nije prevara,već da zadobija odlike ljudske, biološke inteligencije. O ovom kompjuteru i softveru iscrpno je pisao londonski dnevnik The Guardian.

Kako je u međuvremenu stigao i demanti od strane jednog dela naučne javnosti, da Judžin nije prava veštačka inteligencija već “samo” razvijeni softver kojim je moguće komunicirati sa ljudskim bićima – jedna stvar je jasna: iako četbot, a ne AI, ovaj softver je uspešno komunicirao sa ljudima.

Usuđujem se da primetim da smo mi, ljudska bića, više nego često na niovu ništa boljem od “ručnog mlina za kafu” i to češće nego što bismo ikada želeli da priznamo. Iako se možda i prečesto oslanjamo na mašine, koje nam pomažu u svakodnevnom radu, skloni smo da sebi pripisujemo sve zasluge, smatrajući sebe nekim briljantnim ‘mudricama’. Naša nas sujeta, prosto, sprečava da o sebi ne mislimo kao o superiornim formama postojanja.

Tako da smo sada egal: mi vs. mašine smo u nerešenoj poziciji… a rezultat je 1:1. Kao što naš mozak ima odlike fantastično razvijenog kompjuterskog softvera, tako i računari i računarski programi već poprimaju odlike “ljudskog neuro-softvera”.

Niti smo mi toliko pametni, niti su mašine toliko glupe. Ono što nam je zajedničko jeste to da su računari – baš kao i mi – tek samo nešto malo više od “ručnog mlina za kafu” 😉

Alan Turing, source: The Guardian

(Bista Alana Tjuringa, vajara Alana Ketla,  u obaveštajnom centru Blečli park, Milton Kejnz, UK . foto: The Guardian

 

Alan Tjuring (Alan Turing) je bio svetski poznati matematičar i čovek koji je uspeo da prevari Treći Rajh svojim sistemom za šifriranje i razbijanje šifara. Svoj test osmislio je 1950, rekavši da “ako mašinu kroz ovaj test mi kao ljudska bića ne uspemo da ‘optužimo’ kako se razlikuje od čoveka, onda je u pitanju ‘razmišljanje’ “.

Super kompjuter je prevario ljude koji su ga ispitivali, pa su pomislili kako je u pitanju 13-godišnji dečak; time je ovo postala prva mašina koja je uspela da prođe Tjuringov test, kažu stručnjaci. U Kraljevskom društvu u Londonu testirano je pet mašina kako bi se ispitalo da li su one u stanju da prevare ljude, koji bi tokom pismene konverzacije “s njim” procenjivali “o kome” se odnosno, “o čemu” se radi.

Test je 1950. osmislio pionir informatike i računarskih nauka i jedan od najvećih stručnjaka za razbijanje (ali i kreiranje) kodova u drugom svetskom ratu, Alan Tjuring. Pošto je osmislio ovaj test, izjavio je da “ako se mašina u svojim odgovorima ne razlikuje od čoveka, onda je to “istiniti i verodostojni proces razmišljanja”.

Nijedan kompjuter do sada nikada nije položio Tjuringov test, koji zahteva da barem 30% ljudskih ispitivača bude prevareno tokom serije petominutnih “razgovora”, to jest virtuelne konverzacije putem tastature i pisanog sadržaja, saopštili su organizatori ovog testa sa Univerziteta u Redingu.

 

turing test                     (foto: The Guardian)

 

Ipak, “Judžin Goostman”, koji nije ljudsko biće već računarski program razvijen tako da simulira 13-godišnjeg dečaka, uspeo je da ubedi 33% sudija da je čovek, saopšteno je sa ovog univerziteta.

Profesor Kevin Vorvik sa Univerziteta u Redingu rekao je da “U oblasti veštačke inteligencije, nema stvari koja je toliko ikonička ili toliko kontroverzna od ove AI prekretnice – Tjuringovog testa. Kao takav, ovaj test je izdržao sve provere, da bi ga, napokon, stručnjaci tako važne institucije poput Kraljevskog društva u Londonu, doma britanske nauke i poprišta mnogih velikih naučnih dostignuća tokom vekova, priznali. Ova prekretnica će ući u istoriju kao jedna od najuzbudljivijih.”

Za uspeh ove mašine “krivac” je američki naučnik ruskog porekla, Vladimir Veselov, koji živi u Sjedinjenim Američkim Državama, kao i Ukrajinac Jevgenij Demčenko (Eugene Demchenko), koji živi u Rusiji.

Veselov je, povodom uspeha svojeg računara s karakteristikama ljudskog razmišljanja, izjavio: “Ovo je izuzetan uspeh za nas, i nadamo se da će se ovim povećati i interesovanje za veštačke inteligencije i čet-botove” (chatbots, “roboti za ćaskanje”, softver koji je u stanju da simulira razgovor s ljudskim bićima, naročito putem Interneta).

Vorvik je rekao da je i ranije bilo potvrda kako je ovaj test prošao proveru nekih računara u sličnim takmičenjima širom sveta. “Pravi Tjuringov test ne postavlja pitanja niti zacrtava specifične teme pre razgovora i ispitivanja”, rekao je on. “Zbog toga, ponosno možemo objaviti da je ova naša mašina – bez ikakve prethodne pripreme, bez prevare i dosluha sa onima koji računar ispituju – uspešno prošla test Alana Tjuringa, i to po prvi put u istoriji.”

Vorvik je rekao da bi računar sa takvom veštačkom inteligencijom nalik našoj, ljudskoj, imala “implikacije po društvo”, i da će poslužiti kao ozbiljno “upozorenje kriminalcima, naročito onima koji plivaju u vodama sajber-kriminala“.

alan 02

 (foto: Mashable)

Ispitivanje je obavljeno u subotu 7. juna 2014, i bilo je utoliko dirljivije jer je održano na 60-togodišnjicu smrti Alana Tjuringa, koji je postavio temelje moderne informatike. Tokom Drugog svetskog rata, njegov rad na razbijanju šifara u čuvenom britanskom obaveštajnom centru blizu Londona, Blečli parku (Bletchley Park), zaslužan je što je ovaj najkrvaviji rat rat u istoriji uveliko skraćen, spašavajući time i nebrojene hiljade ljudskih života.

Umesto da bude slavljen kao heroj, Tjuring je progonjen zbog svoje homoseksualnosti. Nakon što je podignuta lažna optužba, po izricanju presude za blud nad 19-togodišnjakom u Mančesteru 1952, bio je hemijski kastriran. Dve godine kasnije, umro je od trovanja cijanidom, počinivši očigledno samoubistvo, iako je bilo lažnih sugestija kako je njegova smrt bila nesreća. Istina je, nasuprot nekim pričama, da je Alan Tjuring, kao veliki ljubitelj vina, enologije i užitaka iz vinarija, naiskap ispio vinsku čašu ovog napitka – ali prethodno pomešanog sa cijanidom. Istina je izašla na videlo, nakon šest decenija, da bi tek 2013. godine Alan Tjuring bio proglašen nevinim. Sud vremena pokazao se, istina zakasnelo, ipak pravednim.

Prošlog decembra, nakon duge kampanje protiv lažnih optužbi na njegov račun, Tjuring je konačno posthumno pomilovan od strane Britanske kraljevske porodice.

Godine 2011, na festivalu tehnike u indijskom gradu Guvahata, aplikacija po imenu Cleverbot učestvovala je u jednom testu Tjuringovog tipa; tada je ovaj program bio doživljen kao čovek od strane od 59,3% svojih sagovornika – sudija (u poređenju sa rezultatom od 63,3%, koliko istinski čovek bude u proseku prepoznat kao ljudsko biće na Tjuringovom testu). Međutim, pošto se program oslanjao na bazu podataka stvarnih razgovora, mnogi osporavaju to da li ova mašina tj. program, u stvari, pokazuje istinsku “inteligenciju”. Na ovaj način, takozvani “Judžin Gustmen” – zapravo program za konverzaciju s ljudima – uspešno je počinio pljačku identiteta, nagnavši sudije da pomisle kako se reč o čoveku, a ne o mašini.

Pročitajte kako je Judžin prevario čoveka

Šta je, zapravo, Tjuringov test?

 

The Guardian, 09. 06. 2014