Kako pametni telefoni zaposedaju naše umove (2/2)


U jednoj studiji sprovedenoj na Univerzitetu Eseks u Britaniji, 142 učesnika podeljeno je u parove, od kojih je zatraženo da privatno razgovaraju 10 minuta. Polovina ih je razgovarala sa svojim mobilnim telefonima u sobi, dok druga polovina nije imala svoje telefone. Ispitanici su zatim dobili testove afiniteta, poverenja i empatije. “Već i samo prisustvo mobilnih telefona”, rekli su 2013. istraživači u “Časopisu za društvene i lične odnose” (Journal of Social and Personal Relationships), “inhibiralo je tj zakočilo razvoj međuljudske bliskosti i poverenja“, pritom smanjujući “stepen do kojeg su pojedinci osećali empatiju i razumevanje upućene iz pravca svojih partnera“. Nedostaci su bili najsnažniji upravo u trenucima kada se razgovaralo o “lično važnoj temi”. Rezultati eksperimenta potvrđeni su u narednoj studiji istraživača sa „Virginia Tech“ politehničkog univerziteta, objavljenoj 2016. godine u časopisu “Environment and Behavior”.

Dokazi da naši mobilni telefoni mogu da nam doslovce „uđu u glavu“ i zaposednu je takvom snagom više su nego uznemirujući. Oni sugerišu da su naše misli i osećanja u glavama daleko od toga da budu netaknuti, odeljeni i nezavisni, kao i da mogu biti iskrivljeni od strane spoljnih sila kojih čak i nismo svesni.

Naučnici već dugo znaju da je mozak ne samo sistem za razmišljanje već je i nadzorni sistem pomoću kojih „nadgledamo“ svet oko sebe. Njegova pažnja je okrenuta ka svakom objektu koji je nov, intrigantan ili na neki drugi način upečatljiv – ovakva mentalna reakcija se u psihološkom žargonu naziva “salience” (isturenost). Mediji i komunikacioni uređaji, od telefona do televizora, oduvek su se nalazili uvezani u ovaj naš instinkt. Bez obzira da li su uključeni ili isključeni, ovi uređaji održavaju neprekidno snabdevanje informacijama i iskustvima. Po svom konceptu i dizajnu, napravljeni su da privlače pažnju na način na koji prirodni predmeti to nikad nisu mogli.

Ali, ukoliko se samo osvrnemo na istorijat zavodljivosti medija, pametni telefon se izdvaja od svih ostalih. Mobilni uređaji su naprosto magnet za privlačenje svačije pažnje, za razliku od onoga čime su se naši umovi morali baviti pre no što su se pojavili. Zbog toga što je u telefon upakovano toliko oblika informacija i toliko korisnih i zabavnih funkcija, on dejstvuje na naše umove na način koji dr. Vord naziva “supernormalnim stimulansom“, i to onakvim koji je u stanju da “prigrabi” našu pažnju kad god je obuzeta okruženjem – što je, u stvari – neprestano. Zamislite kombinaciju poštanskog sandučića, novina, TV-a, radija, foto-albuma, javne biblioteke i burne žurke kojoj prisustvuju svi koje poznajete, a zatim ih sve „sabijete“ u jedan, mali, sjajni svetlucavi objekt. Upravo nam se na taj način oličava svaki pametni telefon. Stoga nije ni čudno što nismo u stanju da svoje misli odvojimo od ove spravice.

Ironija zavodljivosti pametnog telefona je u tome što su kvaliteti koje smatramo najprivlačnijim – njihova konstantna povezanost sa mrežom, brojnost njihovih aplikacija, njihov odziv na naše potrebe i prenosivost – upravo isti oni kvaliteti koji ovim spravama obezbeđuju tako silovit uticaj i dominaciju nad našim umovima. Proizvođači telefona kao što su Apple i Samsung i pisci aplikacija poput Fejsbuka i Gugla dizajniraju svoje proizvode na način koji nam sugeriše da na njih obraćamo što je moguće više pažnje tokom svakog sata kada smo u budnom stanju, a mi im se “zahvaljujemo” tako što svake godine kupujemo milione gadžeta i preuzimamo milijarde mobilnih aplikacija.

Pre četvrt veka, kada smo prvi put počeli da se priključujemo na internet, mi smo „kačenje na Mrežu“ prihvatali u dobroj veri da će nas Mreža učiniti pametnijima: Više informacija bi, po logici stvari, trebalo da proizvede oštrije rasuđivanje. Sada znamo da to nije tako jednostavno. Način na koji je jedan medijski uređaj osmišljen i korišćen vrši barem toliko uticaja na naše umove koliko to čine i informacije koje uređaj obezbeđuje.

Onoliko čudno koliko to može biti, ispada da se ljudsko znanje i razumevanje mogu – umanjiti tehnologijom, i to upravo zato što nam gadžeti omogućavaju lakši pristup onlajn skladištima podataka – što mobini uređaji, između ostalog, i jesu. U jednoj naučnoj studiji iz 2011. objavljenoj u magazin Sajens, tim istraživača na čelu sa psihologom Betsi Sperou (Batsy Sparrow) sa Univerziteta Kolumbija, i Danijelom Vegnerom, iskusnim harvardskim stručnjakom za oblast pamćenja, dali su grupi studenata volontera da pročitaju 40 kratkih, činjeničnih izjava (kao što su “Spejs šatl Kolumbija se februara 2003. raspao tokom ponovnog ulaska u atmosferu iznad Teksasa“), a oni bi te izjave potom kucali u računar. Polovini ispitanika rečeno je da će mašina sačuvati ono što su kucali; drugoj polovini ispitanika kazali su da će izjave odmah biti izbrisane.

Nakon toga, istraživači su od subjekata tražili da zapišu što više izjava kojih se mogu setiti. Oni koji su verovali da su činjenice zabeležene na računaru pokazali su daleko slabiju moć prisećanja na ono što je rečeno od onih koji su pretpostavili da činjenice neće biti uskladištene. Pretpostavka da će informacija biti dostupna u digitalnoj formi čini se da umanjuje mentalne napore koje ulažemo kako bismo nešto zapamtili. Istraživači su ovaj fenomen nazivali Google efektom, primetivši ujedno i njegove široke implikacije: “Pošto su internet-pretraživači za nas uvek dostupni, često ne možemo biti u stanju da osećamo kako je te informacije potrebno da „ukucamo i urežemo“ u sopstvenu memoriju – Kad nam zatreba bilo kakav podatak, umesto na sećanje oslanjamo se na mobilne uređaje i računare, gde ćemo ih potražiti.”

Sada – kada su naši telefoni postigli nepojmljivo lako prikupljanje informacija sa svetske računarske mreže – verovatno da će se naš mozak otarasiti još većeg dela svojih memorijskih sposobnosti zarad oslanjanja na „pamćenje“ koje nam na ugodan i lagodan način obezbeđuje svakovrsna tehnologija. Kada bi jedina stvar dovedena u rizik bilo to sećanje na proste činjenice, onda oslanjanje na mašine možda i ne bi bilo toliko bitno. Međutim, kako je filozof i pionir savremene psihologije Vilijam Džejms rekao na predavanju iz 1892. godine, veština pamćenja je veština razmišljanja”. Jedino  informacijom pohranjenom i „urezanom“ u naše biološko pamćenje možemo tkati bogate intelektualne asocijacije, koja čine samu suštinu našeg ličnog znanja i podstiču nas na kritičko i konceptualno razmišljanje. Bez obzira koliko se informacija vrti oko nas, što je naša memorija oskudnija a pamćenje slabije,  to je oskudnije i razmišljanje, koje je neizbežno povezano s našim sećanjem.

Ova priča ima preokret. Ispostavlja se da nismo naročito dobri u razlikovanju znanja koje držimo u glavama od informacija koje nalazimo na našim telefonima ili računarima. Kao što su Vegner i Vord objasnili u članku Scientific American iz 2013. godine, potraživanje informacija putem uređaja često u nama izaziva nelagodnost nastalu zabludama naše inteligencije. Čini se da su “sopstveni mentalni kapaciteti” generisali informacije, a ne naši uređaji. “Dolazak ’doba informacija’ stvorio je generaciju čoveka koja smatra da zna više nego ikada ranije”, zaključili su naučnici, iako, u stvari “može biti da saznaju čak sve manje o svetu oko njih”.

Ovaj uvid baca svetlo na aktuelnu krizu generisanu lakovernošću našeg društva, u kojem ljudi prebrzo poklanjaju poverenje lažima, dok se poluistine šire putem društvenih medija od strane ruskih agenata i drugih štetnih činilaca. Ako je vaš telefon potkopao moć vaše razboritosti, poverovaćete u sve što vam se kaže.

Podaci su, kako je romanopisac i kritičar Sintija Ozik (Cynthia Ozick) jednom napisala, “sećanje bez istorije”. Njeno zapažanje ukazuje na problem nastao onda kada našim pametnim telefonima dozvolimo da komanduju našim mozgovima. Onda kada naše intelektualne i memorijske sposobnosti prenesemo na gadžet, žrtvovali smo našu sposobnost pretvaranja informacije u znanje. Dobijamo podatke, ali gubimo značenje. Nadgradnja naših gadžeta neće rešiti ovaj problem. Našem umu moramo dati više prostora za sopstveno razmišljanje i memorisanje. A to znači da je naš mozak konačno napravio distancu između nas i naših telefona.

Nicholas Carr, Wall Street Journal

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