Tag Archives: Montreal

Hamburg-Vankuver, bez prevelike žurbe…

Nisam hteo da letim, pa sam iz Nemačke doplovio u Kanadu teretnim brodom.

Jedan od saputnika uživa u sunčanom popodnevu na palubi. Sve fotografije: Will Vibert

„Član posade?“, upitao je čuvar za volanom, fiksirajući me pogledom u retrovizoru. Vozio je kombi lučke bezbednosti. “Putnik“, odgovorio sam. Osmotrio me upitno a onda na nemačkom promrmljao sebi nešto u bradu, odmahnuvši glavom. Bilo je sedam ujutro a u hamburškoj luci je bilo kao u košnici, dok je kombi možda malo prebrzo prolazio ispod vrtloga dizalica i rojeva lebdećih kontejnera. Čim se moj brod pojavio u vidnom polju, ušao sam u svet u kojem je sve veće, bučnije i opasnije od mog života na kopnu: Tri stotine metara dugačak brod od sto hiljada tona ukotvljen preda mnom trebalo je da u narednih 15 dana bude moj dom.

Pisac ovih redova, Vil Vajbert je za londonski Gardijan opisao putovanje prekookeanskim teretnjakom od Evrope do kuće, koje je rezervisao četiri meseca ranije, kupivši kartu za neki „radni“ brod koji bi ga iz Hamburga „odšlepovao“ u Halifaks (Nova Škotska). “Moja evropska radna viza je isticala i nadao sam se da bih mogao stići kući na zapadnu obalu Kanade negde baš u dane uoči Božića. Nedavne kampanje poput švedske ‘sramote zbog letenja’ (flygskam) su mi prilično rasvetlile uticaj avionskih putovanja na svetsku klimu, pa sam odlučio da rezervacija leta nije opcija. Od 2017. godine do danas sam samo svojim letovima emitovao preko 14 tona ugljenika. Shvatio sam da su svi moji napori radi smanjivanja svog otiska emitovanog ugljen-dioksida kod kuće u Milanu – ukidanje vožnje ka poslu, minimiziranje otpada od hrane i retke kupovine nove odeće – anulirani samo tim jednim letom između Kanade i Evrope.”

Prvo stajalište: Antverpen

Održiva putovanja unutar Evrope često uključuju zamenu putovanja avionom za voz, ali putovanje u Kanadu iz Evrope je nešto složenije. Teretni brod postao je očigledan izbor jer je njegov ugljenični trag relativno beznačajan u odnosu na neke uobičajenije načine prevoza. Špediterske kompanije prodaju višak neiskorišćenih kabina preko odabranih putničkih agencija, a ja sam rezervisao svoj prolaz kroz berlinski „Slowtravel Experience“. Ovo je još uvek način putovanja koji je tek mala niša za mali broj putnika, i takva kargo-plovila retko kada imaju prostora za više od desetak putnika, pa je potrebno uraditi rezervaciju dobrano unapred, posebno za neke „udarne“ termine (božićni ili uskršnji praznici) – ovo je od suštinskog značaja. Fleksibilnost u datumima putovanja je takođe od presudnog značaja. Obavešten sam samo nekoliko dana pre polaska, naime, da brod kreće tri dana ranije, i da nisam već bio u Nemačkoj, brod bih bukvalno propustio.

Nekako sam predviđao da će ovo biti dugo i naporno putovanje (s tim u vezi, spakovane su desetine knjiga, i pohranjeno brdo filmova), zamišljajući kako će noći tokom plovidbe biti pomalo teskobne, a ja s licem u torbi (mada, istini za volju, ovaj put i inače nije mogao biti nešto mnogo ugodniji od mojih dotadašnjih iskustava u putovanjima brodom). Druga dva putnika, Toni iz Holandije i Janos iz Nemačke putovali su iz istih ekoloških pobuda, a druženje je učinilo da im vreme proleti. Naše kabine su bile jednostavne i udobne, svaka sa privatnim toaletom i tušem, dva odvojena kreveta, radnim stolom i odličnim pogledom na okean. A 25 članova posade, miks Filipinaca i istočne Evrope, bilo je toplo i ljubazno. Bio sam u muškom društvu i na brodu, ovom prilkom, nije bilo žena. Ipak, povod za razmišljanje o ekološkom načinu putovanja potiče od Izabel Hagen, švedske studentkinje koju sam upoznao preko prijateljice, koja je ovako putovala sama početkom 2019, rekavši da je imala krajnje pozitivno iskustvo: „Posada je bila nadasve gostoprimljiva i uljudna, ponašajući se s respektom od prvog trenutka kada sam kročila na brod.”

Kabina pisca ovih redaka

Prepušteni uglavnom svojim prenosivim uređajima, Janos, Toni i ja smo svoje dane ispunjavali turnirima u pikadu, slagalicama i žustrom igranju ‘Rizika’. Jednog jutra smo igrali šah na palubi uronjenoj u sunce; narednog popodneva, Toni je izgubio svoju pletenu kapu, koju su uraganski vetrovi „lansirali“ na Njufaundlend. Tokom razgovora s lučkim vlastima u Antverpenu i Liverpulu, dozvoljeno nam je da se iskrcamo, i na po jedan dan obiđemo ponešto od oba ova grada. A onda, po povratku na brod, ubrzo se pojavila dnevna rutina: jutarnja kafa na mostu s jednim druželjubivim pomorskim oficirom, čari druženja i ćaskanja tokom obroka sa posadom i šetnje spoljnim palubama svakog sata; za to vreme, ledeni okeanski vetar preorava lice, dok se iz tame mora belasaju zapenušali talasi pod brodskim trupom.

Vrhunac je bio jutarnji obilazak broda, koji su predvodili članovi posade. Pristup nas običnih putnika radnim prostorima bio je ograničen, tako da je mogućnost da se kroz utrobu broda kreće od pramca do krme bila jedna vrsta otrežnjenja – sada smo tek dobili predstavu o količini tovara ali i veličini nekih stvari koje se transportuju morem. Pored gotovo 4.000 kontejnera, smeštenih na spoljnim palubama, bilo je i šest „roll-on, roll-off“ paluba sa vozilima, u rasponu od flote Range Rovera i transportnih kamiona za američku vojsku, pa sve do trupova za putničke avione. Kao što nam je kapetan objasnio, već je pri pogledu na kargo bila očigledna sva kompleksnost ove zamašne transportne operacije, dok nas je veličina svega što nas okružuje ostavila zatečenima: bio je to posao za ljude iz trans-okeanskog brodskog transporta, zaslužnog za prevoz 90% robe koja dolazi do nas.

Pristajanje u Halifaksu, nakon 15 dana provedenih na brodu

Život na brodu bio je toliko upečatljiv da nakon nekoliko dana nisam ni pomislio na hranu. Putnici ručaju sa posadom, a jela su obilna, uglavnom sa mesom i krompirom, uz nešto malo povrća (pomislite na goveđi gulaš, pire od krompira ili piletinu rolovanu slaninom). Kako sam ubrzo shvatio, luksuz boravka na otvorenom moru nije u finoj hrani ili plišanim madracima, već pre u jednom spokojnom ritmu, i opojnom osećaju neke vrste avanture – pravi luksuz bio je taj osećaj, dakle ništa materijalno. Kad sam konačno zakoračio na kopno Halifaksa, bilo je teško oprostiti se od ovog divovskog broda koji smo već počeli da osećamo kao svoj dom.

Dolazeći u Halifaks, ostalo mi je još više od 6.000 kilometara kako bih se vratio kući: veća udaljenost nego što je između Londona i Njujorka. Ovog puta – vozom. Uz ograničenu putničku železničku infrastrukturu, putovanje Kanadom pretpostavlja zaustavljanja i celonedeljnu avanturu, a ne brzi železnički „hitac“. Naime, ne postoji nijedna direktna železnička linija koja bi povezivala istočnu i zapadnu obalu, tako da sam nakon noćenja u vozu koji je krenuo iz Halifaksa proveo po jednu noć u Montrealu i Torontu, a pre nego što sam se ukrcao u čuveni “The Canadian”. Ovaj prestižni tip voza sa spavaćim kolima u vlasništvu vodeće železničke kompanije te zemlje, VIA Rail, omogućio mi je da ostvarim svoj cilj: da stignem do Vankuvera. Koncipiran za uživanje turista, ovaj voz ima šarmantna kola za ručavanje, uz „osmatračnice“ sa staklenim kupolama u natkrovlju vagona, živu muziku i, čak, degustacije vina tokom putovanja koje traje četiri dana i noći.

Približavajući se Stenovitim planinama u kanadskom vozu VIA

Kao pre neki dan na brodu, i ovde sam odmah ostao zatečen gostoljubivošću posade – servijera i poslužitelja koji su izgledali iskreno srećni što su bili „na svom mestu“ – uprkos tome što su se u tom trenutku nalazili hiljadama kilometara od kuće. Hrana je bila takođe impresivna, poput vazdušastih palačinki u nadaleko poznatom kanadskom sirupu od javora (koje su mi toliko nedostajale tokom boravka u Evropi). Večera uz pastrmku s koricom od pekorina i semenkama, pečena teletina i sveže povrće je bila podjednako ukusna. Atmosfera među putnicima bila je vesela i odisala je dobrim raspoloženjem, uz zajedničke obroke i unekoliko neobičan bar, u kome smo razmenjivali priče koje putnici vole da pričaju putnicima – one o putovanjima.

Kao i na brodu, usred okeana, tako i na kanadskom kopnu, mogao sam da prisustvujem nepreglednim prostranstvima u gotovo netaknutoj prirodi, a  predeli koji su promicali pokraj mog prozorskog okna učinili su da ovo putovanje bude nešto sasvim posebno: beskrajne šume severnog Ontarija, ledene, mirne prerije i veličanstveni stenoviti predeli kanadskog zapada; najkasnije do sredine decembra bi svi ovi predeli zablistali pod snegom. Sedeći u kupoli nad krovom jednog vagona, ili promatrajući blistavo sunce nad snežnobelim šumama Kvebeka, ili se budeći dok je voz prolazio kroz mećave Manitobe – sve je ovo produbilo moju povezanost sa zemljom koju zovem svojim domom, dodatno učvrstivši moju posvećenost zaštiti tih prirodnih lepota.

Kanadski vozovi i vagoni s krovnom kupolom

Izlazeći iz voza u Vankuveru, i prešavši više od trinaest hiljada kilometara i devet vremenskih zona, delovalo mi je da je čitav život prošao od onog trenutka kada sam u zoru prošao kombijem kroz tmurnu hamburšku luku. Putovati preko pola sveta uz niski ugljenični otisak možda nije ni prikladno a ni lako – a takođe ne baš ni najjeftinije, naročito ako se uzme u obzir ne samo novac već utrošeno vreme, koje je najveći luksuz – mada sam sebi, na neki način, dokazao kako je takvo putovanje dostižno i izvodljivo. Sada je vreme za planiranje neke naredne avanture.

Put kojim treba ići: eko-globtroteri

Petnaestodnevni prelazak Atlantika teretnim brodom od Hamburga do Halifaksa rezervisan je preko berlinske agencije Slowtravel Experience, i košta nešto manje od 100 evra dnevno (uključujući „pun pansion“ i kompenzaciju ugljeničnog otiska) u kabini za dve osobe. Među najpoznatije brodske kompanije koje nude ležajeve za putnike i vezana putovanja spadaju Hamburg Süd i Grimaldi Lines. Od ostalih agencija na koje treba obratiti pažnju (ukoliko vas ovakva vrsta putovanja zanima), tu je novozelandski Freighter Travel, londonski Cruise People i Freighter Cruises. Putovanje vozom je obezbedila kompanija VIA Rail Canada. „The Ocean“ putuje od Halifaksa do Montreala triput nedeljno, a cena ide od 80 evra (C$117) za kartu u jednom smeru, dok dnevni vozovi iz Montreala ka Torontu u jednom pravcu koštaju 26 evra; ‘Kanadijen’ iz Toronta za Vankuver saobraća dvaput nedeljno a minimalna cena karte u jednom smeru iznosi 320 evra.

Emisija ugljenika (prema težini putnika). Let Frankfurt-Vankuver: 1.3 tone*. Teretni brod Hamburg-Halifaks (via Antverpen & Liverpul): 5.3kg**. Vozovi na relaciji Halifaks-Vankuver: 204.2kg***. Ugljenični trag – ukupna količina CO2 na relaciji: Hamburg – Vankuver: 209.5kg

* myclimate Foundation

**(Međunarodni Savet za ekološki transport) International Council on Clean Transportation

*** Via Rail

 

Gardijan

∴

         Letimično i mestimično izlistavanje…

Hoće li veštačka inteligencija i hedž fondovi nadmudriti tržište?

Neki hedž-fondovi pohvalili su se da njihovi AI algoritmi donose odluku o tome kako će trgovati – ipak, ma koliko ekstravagantno zvučalo, ovi sistemi su daleko uobičajeniji nego što nam se na prvi pogled čini.

Svakoga dana kompjuteri obave više miliona elektronskih trgovina obavljanjem delikatnih kalkulacija, i to sve sa ciljem zadobijanja makar male prednosti u pogledu brzine i efikasnosti nad takmacima. Ono što je ovde, međutim, daleko značajnije jeste da se odluke u trgovini berzanskim papirima sve češće donose zahvaljujući razvoju još pametnijih, još autonomnijih algoritama.

Obe ove poslovno već dobro utvrđene firme koje se bave trgovinom akcijama na berzi, kao i nekolicina startup firmi istražuju da li bi takve tehnike trgovanja, pozajmljene iz oblasti veštačke inteligencije, mogle da im pomognu kako bi nadmudrili konkurenciju. A svakome ko negde ima uložen novac bi više nego dobrodošlo da sazna da li bi ovaj trend mogao da ozbiljnije izmeni dinamiku tržišta.

Kvantitativni hedž fondovi, uključujući Bridgewater Associates, Renaissance Technologies, ​​D.E. Shaw i Two Sigma, naravno, već nekoliko godina zdušno koriste pristup berzanskoj trgovini kroz napredne algoritme. Mnoge od metoda koje koje ove kompanije koriste mogu se identifikovati u oblasti istraživanja veštačke inteligencije (AI).

U poslednjih nekoliko godina, međutim, takođe je očigledno i ogromno oživljavanje interesovanja za rezultate u oblasti veštačke inteligencije, zahvaljujući novim tehnikama kojima mašine „uče“ kao i za metodu „dubokog učenja“ mašina (primereniji duhu srpskog jezika bio bi izraz „dubinski uvid“ ili, još bolje, „učenje s razumevanjem“; tzv „Deep Learning“) koji obuhvata obuku velikih virtuelnih neuronskih mreža za prepoznavanje obrazaca u podacima. Dubokim učenjem, koje su računari dosad savladali, mašine su trenutno u stanju za potpuno ljudski nivo percepcije slike, teksta i zvuka. Postavlja se pitanje da li današnja veštačka inteligencija može da uradi to isto ali za finansijske podatke: da ih percipira „na naš način“, s tim što bi brzina, referentnost i pouzdanost berzanskih kalkulacija/odluka (kako se naučnici nadaju) bili neslućeno veći.

Jasno je kako je ovaj nedavni napredak privukao pažnju inženjera i stručnjaka koji rade u finansijama. Prošlog decembra se u Montrealu, tokom veoma važnog akademskog događaja okupila svetska elita u istraživanju veštačke inteligencije, na skupu pod nazivom „Sistemi za procesiranje neuralnih informacija“ (Neural Information Processing Systems, NIPS): Nekoliko hiljada istraživača s brojnih univerziteta i iz najrazličitijih industrijskih oblasti tom je prilikom prisustvovalo kako bi razmotrili napredak u razvoju novih algoritama za mašinsko učenje. U oblasti rezervisanoj za slikovne tj poster-prezentacije diplomaca, tehnološki giganti poput Gugla, Fejsbuka, Epla, Majkrosofta, Amazona i IBM-a platili su svoje učešće da bi dobili svoje „stolove za regrutaciju“: prostor na kojem bi obavljali intervjue za zapošljavanje, u nadi da će najveće sveže talente privoleti da dođu da rade za njih. Ipak, ne treba smetnuti s uma da skoro polovina firmi koja je pokušala da regrutuje „mlade nade“ tokom NIPS-a nisu bile tehnološke kompanije već – hedž fondovi i finansijske kompanije.

Jedna od takvih kompanija bila je i velika britanska investiciona firma MAN AHL, koja je već godinama fokusirana na primenu statističkih pristupa radi osmišljavanja što bolje investicione strategije. Entoni Ledford, šef razvojnog sektora ove kompanije objašnjava načine kako se istražuje da li tehnike poput dubokog učenja mogu primeniti na investicije i finansije. “Sve to je još uvek u ranoj fazi”, kaže Ledford. “Obezbedili smo novac za testiranje AI berzanske trgovine. Uz primenu metoda dubokog učenja kod mašina, ukoliko sve bude u redu, započećemo test-trgovinu, kao i ostale primenama koje učenje mašina može naći (u berzanskoj trgovini).”

Brokerske operacije na berzi mogu izgledati kao očigledno mesto za primenu dubokog učenja, ali zapravo nije jasno koliko je uporediv izazov pronalaženja suptilnih obrazaca koji se tiču berzanskih podataka u realnom vremenu sa, recimo, prepoznavanjem lica na digitalnim fotografijama. “Ovaj problem je daleko drugačiji” priznaje Entoni Leford, šef razvoja u MAN AHL.

Iz redova akademskih stručnjaka čuju se tonovi upozorenja. Stiven Roberts, profesor mašinskog učenja na Univerzitetu Oksford kaže da duboko učenje može biti dobro “za ekstrahovanje skrivenih trendova, informacija i odnosa”, ali dodaje da je “još uvek suviše krhko kada je reč o baratanju ishodima visoke neizvesnosti, uz semantički tj značenjski šum na relaciji mašina–čovek, koji prevladavaju u finansijama. ”

Roberts takođe primećuje da duboko učenje može biti proces koji se odvija relativno sporo i koji ne može ponuditi one tipove zagarantovanog tj predvidljivog ponašanja koje drugi statistički pristupi nude. U principu, kako kaže, postoji izvesna medijska bukla oko ideje primene AI u oblasti finansija. “AI je veoma široka tema”, kaže on. “A mnoge standardne statističke tehnike koje se koriste su, shodno tom donekle pomodnom trendu, preimenovani u veštačku inteligenciju i mašinsko učenje.”

Ipak, nove finansijske firme koje se reklamiraju kao AI-orijentisane mogu biti nešto drukčije i unikatne. Ovo uključuje firmu Sentient Technologies iz San Franciska, Rebellion Research u Njujorku, i investicionu kompaniju Aidyia iz Hong Konga.

Jedna od najperspektivnijih upotreba relativno novih AI tehnika mogla bi da se primeni u procesu obrade nestrukturiranih podataka prirodnog jezika, u obliku novinskih članaka, poslovnih izveštaja kompanije i poruka u društvenim medijima, u nastojanju da prikupe uvid u buduće perspektive funkcionisanja preduzeća, valute, robe ili finansijskih instrumenata.

Kompaniju za finansijski AI po imenu osnovao je čuveni istraživač veštačke inteligencije, Ben Goertzel, koji je ujedno i osnivač kompanije Hanson Robotics i Aidyia Holdings, kao i predsednik jednog AI projekta s otvorenim kodom  koji se zove OpenCog. Aidyia je otpočela AI berzansku trgovinu prošle godine, a Goertzel kaže da je pristup njegove kompanije daleko ambiciozniji nego što su to tehnike koje se koriste u većini hedž fondova danas, uzimajući inspiraciju iz evolutivnog programiranja, probabilističke logike, i dinamike haotičnih sistema.

“Naš sistem sadrži niz računarskih unosa, uključujući cene i obim berzanskih transakcija širom sveta, vesti iz različitih izvora na više jezika, makroekonomske i kompanijske računovodstvene podatke i još mnogo toga”, rekao je Goertzel za MIT Technology Review.  “Potom proučava kako su ovi različiti faktori istorijski povezani,  učeći celine sastavljene od desetina hiljada prediktivnih modela koji mogu da poseduju prediktivnu vrednost (stabilno predviđanje budućih kretanja na berzi), a na osnovu svojih istraživanja ranije prikupljenih podataka”, što doprinosi upravljanju ulaganjima kompanije.

Svakako da je prisutan trend ka povećanju automatizacije među finansijskim firmama. Preqin, kompanija koja obezbeđuje podatke iz oblasti finansijske industrije, navodi da je 40 odsto hedž fondova nastalih prošle godine bilo “sistematično”, što znači da se u donošenju svojih odluka oslanjaju na računarski generisane modele.

Međutim, ne dele baš svi uverenje da je AI revolucija u oblasti finansija neminovna. Dejvid Harding, osnivač-milijarder i direktor druge britanske trgovačke kompanije, Winton Capital Management, uglavnom je skeptičan prema svoj toj trendovskoj buci oko mašinskog učenja i veštačke inteligencije. “Ako se malo bolje udubite”, kaže Vinton, “rekao bih da je to manje-više ono što smo radili i u proteklih 30 godina”.

Harding se isto tako seća još jednog sličnog buma čiji su interes i fokus bili na neuronskim mrežama, a koji je rezultirao pojavom brojnih startup firmi tokom ranih 1990-ih.

“Ljudi su počeli da govore kako ‘Postoji neverovatna nova računarska tehnika koje će oduvati sve što je postojalo ranije.” Tu je i moda u primeni genetskih algoritama “, priseća se on. “Pa, mogu da vam kažem da nijedno od tih preduzeća danas ne postoji.”

Ledford, koji radi u kući Man AHL za alternativne vidove investiranja i menadžmenta, takođe ima nekoliko reči upozorenja za svakoga ko misli da najnovije tehnike mašinskog učenja mogu ponuditi neku čudesnu prečicu do bogatstva . “Važno je da zapamtite kako stanje na tržištima može biti nevažno i čak ponižavajuće”, kaže on. “Rekao bih samo još i to da vam je bolje da sebe ne pohvalite previše, ali se isto tako nemojte ni previše obeshrabriti.”

 

Technology Review

Veštačka inteligencija za svakodnevnu upotrebu: uskoro i na vašem pragu

Kako su četiri programera – bez skoro ikakvog znanja o Japancima – dizajnirali softver za čitanje japanskog rukopisa.

Danas na tržištu postoji obilje applikacija koje podražavaju stvaran svet na način veštačke inteligencije. Ovakve aplikacije niču na neočekivanim mestima – nastaju i pre nego što biste pomislili da takvo šta postoji.

Dok trijumf u igranju igre Go može biti impresivna stvar, i inteligencija današnjih mašina se takođe razvija do tačke gde je može koristiti više ljudi kako bi radilo više stvari. Tako su četiri inženjera, bez gotovo ikakvog znanja japanskog, uspela da za samo nekoliko meseci stvore program koji prepoznaje piktografski rukopis ovog jezika.

Programeri iz informatičke kompanije Reactive Inc. objavili su aplikaciju koja prepoznaje japanski sa 98,66 odsto tačnosti. Ovaj tokijski start-up koji je pokrenut pre samo 18 meseci samo je deo rastuće, globalne zajednice programera i investitora koji predano rade na iskorišćavanju snage neuronskih mreža kako bi AI doveli do što praktičnije svrhe, a ne samo za odgovaranje na trivijalna pitanja ili kao takmaca u šahu i ostalim društvenim igrama.

“Do pre samo nekoliko godina morali biste da budete genije za to”, rekao je Dejvid Malkin (David Malkin) koji ima doktorat iz oblasti učenja mašina (deep learning), ali koji jedva da u nizu može da sastavi dve japanske rečenice. “Sada možete biti prosečno inteligentan momak a ipak da ste u stanju da kreirate zaista korisne stvari. Mašta će ubuduće biti ta koja će se sve više upotrebljavati za rešavanje poslovnih iskušenja na terenu.”

Neuronske mreže sposobne su da “vide” primenom slojevitih filtera koji iziskuju sve kompleksnije funkcije, umnogome na način na koji funkcioniše ljudski korteks za funkcije vida i oka.

Veštačka inteligencija nekada je bila ekskluzivno “igralište” kojim su dominirali jedan Google Inc. ili Facebook Inc. kao i drugi lideri u oblasti tehnološke industrije. Svaki start-up koji se danas bavi razvojem mašinskog učenja može pristupiti platformi baziranoj na IT oblaku, pri čemu im kompanije kao što su Microsoft Corp., NVIDIA Corp. i Amazon.com Inc. prodaju svoje AI platforme kao koristan razvojni alat.

Tehnologija koju je razvio startap Reactive pokazuje kako su čak i mali timovi sposobni da veoma uspešno osmisle složene aplikacije sa tek malo znanja u datoj oblasti. Onaj teži deo posla sastojao bi se u smišljanju strategije kako da zaradite novac s takvom dobrom idejom. U tom smislu, Reactive namerava da pomogne japanskim školama da  poboljšaju svoje testove – jedna naizgled prozaična “vežba” koja bi mogla da promeni pravila igre u zemlji u kojoj se testovi još uvek pišu olovkom na papiru.

Malkin i njegove kolege, Džo Bulard, Filip Remi i Filip Iri, dva magistra i doktor informatike, postižu zavidno brz napredak u razvoju “neuro-softvera”. Bulard je početkom ove godine njihov AI program pokazao grupi entuzijasta tokom druženja u japanskom sedištu kompanije Google, koji je funkcionisao besprekorno – sve dok mu jezička ograničenja nisu stala na put.

“Samo da znaš da ne varam, koji je vaš omiljeni lik?” upitao je Bulard prisutne u prostoriji. Neko je rekao da je to “ba”, jedan fonetski karakter. Soba je odzvanjala smehom dok se Bulard očajnički trudio da napiše ovaj simbol.

I dok se prepoznavanje rukopisa može smatrati za učenje mašina, učenje japanskog je potpuno druga “igra”. To je zbog toga što jezik uključuje simboličke znakove kao što je recimo Kanđi (Kanji), koji se sastoji od elemenata koji se mogu čitati nezavisno, što nam otežava da konačno doznamo gde se jedan simbol završava a drugi počinje.  U svakodnevnom japanskom pisanju postoji više od 2.000 široko rasprostranjenih piktograma sastavljenih od nekoliko desetina klasičnih poteza. Trik je pozabaviti se uvek samo jednim slikovnim znakom, bez vezivanja za ostale.

Softverski algoritam za japanski jezik koji je razvila startup firma Reactive ispituje neuronske mreže za uparivanje i spajanje s ostalim simbolima u rečenici, dodajući svakom obrađivanom simbolu i drugi, pridruženi znak, ponavljajući ga u procesu prepoznavanja sve dok u ovoj finoj obradi ne dobije konačan rezultat koji je visoke verovatnoće tačnosti. Pre nego što ga je pustio u javnost, ovaj startup je svoj algoritamski model za prepoznavanje japanskog „izbrusio“ i testirao na oko 1,8 miliona karaktera.

“Činjenica da je ova tehnologija iskorak u domenu ekspertize pruža veliku prednost u brzini i skalabilnosti kada su u pitanju poslovne aplikacije”, rekao je Seishi Okamoto, projektni direktor u Fujitsu Laboratories Ltd., gde se razvija softver za čitanje kineskog. “Mašine uče da prepoznaju kineske piktograme i to takvim tempom da su već uhvatile korak sa ljudskim sposobnostima a verovatno će ih uskoro i pomračiti.”

I dok je ova tehnologija koju je razvio startap Reactive javno prikazana jedino tokom susreta poput onog u japanskom Guglu, ovi podaci nisu potvrđeni kao važeći, niti su ocenjeni od bilo koje nezavisne strane.

Za razliku od tipičnog programa izgrađenog oko krutih pravila, AI učenje mašina  modelovano je po uzoru na to kako ljudi obrađuju informacije. S obzirom da je dovoljno podataka ulaz (input), a skup željenih rezultata je izlazni set podataka (output), neuronske mreže uče da shvataju šta je to što je u sredini, između inputa i outputa. Ovo im omogućava da pronađu rešenja koja su dosad opterećivala tradicionalne pristupe, kao što je tumačenje govora i jezika ili, recimo, ili prepoznavanje i označavanje slika.

“Postoji nekoliko faktora koji su ovde u igri: računarstvo visokih performansi u suštini postaje jedna vrsta robe-sirovine, obezbeđena je dostupnost svuda prisutnim i gargantuovski obimnim bazama podataka a tu je i ogroman napredak u razvoju bazičnih naučnih disciplina, čija dostignuća čine računare bržima i pametnijima”, rekao je Jošua Bengio, profesor informatike na Univerzitetu u Montrealu koji je i jedan od autora nekih ključnih studija iz ove oblasti. “Demokratizacija informatičkih alata i omasovljavanje računarskih tehnologija takođe olakšava većem broju korisnika – a ne više samo vrhunskim profesionalcima – da razvijaju nove aplikacije i proizvode.“

Sve ovo će verovatno ubrzati evoluciju tehnologije za veštačku inteligenciju. Investicije u AI startup firme zahvataju raznolike oblasti – od obrazovanja i maloprodaje, do poljoprivrede. U 2015. godini ova ulaganja dostigla su 310 miliona evra, što je povećanje od gotovo sedam puta u zadnjih pet godina, prema istraživanju  njujorške firme za data-analitiku CB Insights.

Jednom kada bude izgrađena, neuronska mreža ne mora da bude ograničena samo na aplikacije za prepoznavanje jezika. U svoje slobodno vreme, četiri inženjera iz “Reaktiva” je 5.000 fotografija žena i ženske odeće preuzete sa Google Images, “provuklo” kroz svoju aplikaciju za vizuelno prepoznavanje. Dali su računaru jednu sliku prilično oskudno odevene dame da je prokomentariše: “Seksi odeća,” bio je odgovor softvera.

Pavel Alpeyev, Bloomberg