Koliko košta Alan Tjuring?

Kako je Alan Tjuring predvideo eru veštačke inteligencije, i kako će se naći na novoj britanskoj novčanici od 50 funti.

“Sometimes it is the people no one can imagine anything of who do the things no one can imagine.”

Ni 65 godina nije bilo dovoljno vremena da se prepozna i prizna Tjuringov neprocenjiv doprinos svetskoj nauci.

Postoji dobar razlog što su Britanci pre neki dan izabrali da ih “dečko sa Prinstona” vodi dalje kroz 21. vek: njegova uloga u razbijanju nacističkog šifarnika „Enigma“ biće odlučujuća pri donošenju odluke da se njegov lik stavi na novu britansku “petobanku”. To, međutim, nipošto nije sveobuhvatni odraz svih Tjuringovih interesovanja i dostignuća – izuzev dramatično važnih dometa u razvoju veštačke inteligencije i kriptografije, značajni su i njegovi uvidi u oblasti morfogeneze (utvrđivanje zakonitosti i obrazaca rasta živih bića) u spoju s razvojem mašinske inteligencije.

Da, pomogao je saveznicima da pobede u ratu: Tjuring je imao moć da uoči suštinu problema koji je trebalo rešiti: na te ratne zadatke primenjivao je svoje neslućene kapacitete – ne bi li stekao uvid u izlazne opcije, uz ogromnu usredsređenost i  kreativnost. Ali Tjuringov značaj ne sastoji se od njegovog istorijski ključnog položaja – kao osobe koja je rešavala najveće probleme Drugog svetskog rata – ili pak kao osobe koja je bila odvratno maltretirana samo zato što je gej (Tjuring, naravno, teško da je 2013. čuo zvanično izvinjenje britanske kraljice za ono što mu je kruna učinila). Raspet na stub srama, bez ikakvog povoda; ono što je Britaniju danas inspirisalo da mu se nakon gotovo sedam decenija, barem na neki način, makar simbolično, oduži. Napokon, njegov doprinos naučnoj zajednici i svetu još uvek nije do kraja sagledan – ono zbog čega je slavan je tek jedan deo njegovih naučnih dometa.

Tjuring je bio osoba koja je toliko mnogo držala do sopstvene privatnosti. Međutim, imamo nekoliko uvida u njegove glavne motive – pre svega onih koji potiču od reči i pera pionira informacionog doba, Kloda Šenona. Američki matematičar koji je radio u plodnom, višestruko podsticajnom okruženju Belovih laboratorija (Bell Labs) u Nju Džersiju, Šenon je intelektualno bio podjednako snažan kao i Tjuring. Njih dvojica su prepoznali svoje čudno srodstvo 1942. godine, kada je Tjuring bio poslat preko Atlantika u Belove laboratorije ne bi li doznao nešto više o američkim dometima u kriptologiji (ili kriptografiji) – oblasti šifrovanja i razbijanja šifara.

Tokom posete, Šenon i Tjuring bi zajedno popili po čaj i pričali o svemu pomalo  – osim o kriptografiji i šiframa. Šenon je kasnije komentarisao da mu je Tjuring zavideo na slobodi da „luta svim vrstama intelektualnih oblasti“. Ipak, njih su dvojica najviše razgovarali o tome šta bi računari mogli da urade u budućnosti – posebno u stvaranju veštačke inteligencije. “Tjuring i ja smo razgovarali o mogućnosti da se u potpunosti simulira ljudski mozak“, rekao je Šenon u jednom intervjuu iz 1977. godine. Tada su mislili da bi projekat mogao potrajati nekoliko decenija.

Tjuring je 1948. godine napisao “Inteligentne mašine”, svoj prvi članak o simulaciji mozga na kompjuteru. Nije objavljen godinama nakon njegove smrti, uglavnom zbog toga što je Tjuringov šef, Čarls Darvin – ne “onaj” Darvin, već njegov unuk – gajio mišljenje da taj rad nije ništa bolji od “đačkog eseja”. Tjuring je 1950. objavio još jedan rad o veštačkoj inteligenciji: bio je to rad u kojem je glavno pitanje glasilo: “Može li mašina da misli?” Šenon ga je te godine posetio u Mančesteru, i bio je impresioniran što vidi da još uvek aktivno radi na razumevanju onoga što se događa unutar računara. Čak je i osmislio sistem u kojem bi mančesterski kompjuter emitovao zvuk svaki put kada bi završio operaciju, sa tonom zvona koji daje informacije o procesu. Tjuring je mislio da ova programerska naredba, da “namesti ton pištaljki!”, kako se to radosno izrazio Šenon, može biti ključ za razumevanje kako mašine mogu misliti.

Guverner Banke Engleske, Mark Karni, objavljuje da će Tjuringov lik biti na novog britanskoj novčanici od 50 funti (The Independent)

Guverner Banke Engleske, Mark Karni: “Tjuringov lik biće na novog britanskoj novčanici od 50 funti” (The Independent)

To tada i nije bio – “razumevanje mašina” je uvid koji je došao kasnije, sa Tjuringovom arhitekturom za jedan drukčiji kompjuter, koji je povezao svoja kola sa promenljivim vezama, oponašajući arhitekturu ljudskog mozga. Veštačka neuronska mreža je skinuta sa table za crtanje na bostonskom MIT-u, gde je Klod Šenon (Claude Shannon) bio gostujući profesor – bilo je to 1958, četiri godine nakon što je Tjuring preminuo u nepojmljivo bolnim okolnostima.

Mogli bismo veličati Tjuringa zbog njegovog uspešnog razbijanja šifara, ili se usredsrediti na užasan tretman koji je nasilno “primenjen” nad njim, u doba koje je odisalo netolerancijom prema homoseksualcima. Ali, možda bi bilo najbolje da se na izbor Alana Tjuringa za lice na novoj britanskoj novčanici od 50 funti gleda kao na znak odobravanja u novoj epohi veštačke inteligencije. Tjuring je 1949. izjavio za Tajms da su sadašnje inkarnacije tj forme računarskih mašina “samo predosećaj onoga što će tek doći, a samo senka onoga što će biti.” Ovo je citat koji će se pojaviti na novčanici od 50 funti, i koji je odraz jedne istine – sa svojom i dobrom i lošom stranom. Sledeći Tjuringov pravac kojim nas je poveo, danas razvijamo mašine koje uče da dijagnostikuju bolest pre nego što je to čovek u stanju, zajedno sa drugim AI uređajima koji uče da identifikuju ljude i ubijaju ih. Veštačka inteligencija će promeniti svet kroz iskustva radosti i bola, na sličan način koji je to doživeo i njen kreator, završava Majkl Bruk za New Statesman.

Mark Karni, direktor Banke Engleske (Guardian)

Stavljanje Alana Turinga na 50 funti je trijumf britanske nauke – i jednakosti, napisala je ovim povodom Emili Grosman, molekularna biologičarka, genetičarka i naučna novinarka, inače poznata javna ličnost koja se u Britaniji često može videti na TV-u. U svojoj kolumni za Gardijan, Grosmanova kaže da je i ona sama bila članica savetodavnog odbora kojeg je upriličila Banka Engleske da bi se pomoglo pri odabiru naučnika koji će krasiti novu novčanicu od 50 funti. Odavanjem počasti na ovakav način poslata je poruka da Britanija poštuje sve ljude, piše ona i dodaje: „Tokom prošlog Božića  sam imala to neobično zadovoljstvo da iščitavam kratke biografije 989 mrtvih naučnika. Kao članica savetodavnog odbora za odabir karaktera na novčanicama Centralne banke Engleske, proučavala sam potencijalne kandidate za novu novčanicu od 50 funti: zapravo, broj britanskih naučnika koji su bili kandidati za “reklamiranje britanske petobanke” dostigao je preko 225 hiljada(!). Ovoliki broj javnih ličnosti je istovremeno “odražavao ogroman doprinos našeg malog ostrva međunarodnom naučnom napretku u proteklih nekoliko stoleća”, piše Grosmanova. Ona, uzgred, piše i da je dve trećine homoseksualnih parova u Londonu zabrinuto za svoju bezbednost tokom boravka na javnim mestima ovog grada, kao i da se ona sama, “budite ubeđeni, osećam prilično neprijatno dok mojoj partnerki (inače majci) i meni viču, negoduju i dobacuju na ulici – kako mladi muškarci tako i starije gospođe”.

turing.w.uib.no

Savetodavni odbor je konačno stigao do liste od 12 ličnosti, koju smo uredno predstavili guverneru Banke Engleske, Marku Karniju. Svi su sami po sebi bili izuzetni naučnici, koji su se univerzalno složili da su dali značajan i trajan doprinos ne samo svetu nauke, već i društvu u celini. Oni su se kretali od Stivena Hokinga i Rozalind Frenklin do Doroti Hodžkin i Šrivanase Ramanudžana. Bila je to lista koja je osporila zastareli stereotip o „društveno neugodnom starom belcu, koji marljivo radi sam u svojoj laboratoriji“. Ova je metafora štetna, i izraz je koji danas još uvek sprečava mnoge mlade ljude da vide svoje mesto u nauci.

Jedno se ime posebno isticalo kao ono kojem treba ukazati pažnju i čast da se nađe na novčanici od 50 funti: Alan Tjuring. Njegov doprinos nauci je jasan: on je bio otac informatike, značajno utičući na savremenu oblast veštačke inteligencije, i – što je najvažnije – odavanje priznanja za njegov rad i domete napravljene u Blečli Parku tokom Drugog svetskog rata, kao vođe tima koji je razbio nemački kripto-sistem upotrebljavan za šifrovanje „Enigme“.

U 72 zemlje sveta su istopolni odnosi i dalje nezakoniti (od kojih su 36 članovi Komonvelta), dok je 11 onih u kojima je homoseksualnost kažnjiva smrću. Odavanje pošte Tjuringu šalje jednu snažnu poruku. Britanija je nacija koja veruje da se prema svim ljudima treba odnositi podjednako i s poštovanjem; zato bi ova nacija trebalo da Alana Tjuringa slavi zbog njegovog izuzetnog doprinosa svetu. To je, ujedno, i odavanje pošte svakom od 50 hiljada onih koji su na isti način, i iz istog razloga, stradali u Britaniji polovinom prošlog veka.

“Izvinjavati se mrtvima je jedna fina stvar. Ipak, bolje od toga je reći živima da vam je žao”, napisala je za Gardijan ovim povodom Ketrin Benet, britanska novinarka i kolumnistkinja Observera.

Kako Kina postaje hajtek sila broj jedan

Kina već danas ulaže najviše novca u istraživanje. Planeri u Pekingu su zamislili da ta zemlja kroz nekoliko decenija preuzme svetski primat u nizu modernih industrija, od veštačke inteligencije do letova u svemir, donosi Dojče vele.

Rukovodstvo u Pekingu se, tokom aktuelne razmene carinskih udaraca sa Sjedinjenim Državama, često poziva na međunarodna pravila. Poruka glasi: hej, mi smo jedan običan fer učesnik globalne trgovine. To nije sasvim tačno – tehnokrate u Pekingu i dalje često posežu za instrumentima planske privrede. Među velikim planovima izdvaja se onaj pod imenom „Made in China 2025“.

U tom strateškom papiru je 2015. zapisano u kojim oblastima Kina želi da postane vodeća svetska sila. Lepeza je široka, od vazduhoplovstva i svemirskih letova preko industrijskih robota i softvera, sve do proizvodnje i izvoza brzih vozova. Tu su još i elektromobilnost, modernizacija električne mreže i proizvodnja čipova.

U mnogima od industrija na koje je Kina prionula trenutno prednjači Nemačka ili je do skoro prednjačila. U Pekingu su dobro prostudirali nemački koncept takozvane Industrije 4.0. No za razliku od Nemačke, kineske inicijative ne dolaze iz slobodne privrede već od rukovodstva partije odnosno države. Na svake dve godine se secira šta je sve urađeno i planovi se prilagođavaju.

Problem sa čipovima

Na polju telekomunikacija, brzih vozova i proizvodnje struje planeri u Pekingu su ubeđeni da će do 2025. zbilja biti bez premca na svetu. „Kine je nešto slabija, ali ipak veoma uspešna na polju robotske tehnike i vozila na alternativni pogon. Veliki problem su im i dalje industrija poluprovodnika i softvera“, kaže Žaklin Iv iz Merkatorovog instituta za kineske studije u Berlinu.

Najveći otpori dolaze iz Sjedinjenih Država. Sredinom aprila je Vašington uveo sedmogodišnju zabranu usmerenu protiv koncerna koji proizvodi mobilne telefone ZTE. Tako je američkim firmama zabranjeno da tom koncernu isporučuju čipove.

Neslavno su propali i pokušaji singapursko-kineskog koncerna Broadcom da za 146 milijardi dolara preuzme američkog proizvođača čipova Qualcomm. Ručnu kočnicu povukao je lično predsednik Donald Tramp, ubeđen da bi prelazak takvog tehnološkog znanja u ruke Azijaca narušio bezbednosne interese SAD. U međuvremenu je sedište Broadcoma prebačeno u SAD kako bi firma važila kao američka i mogla da kupuje druge kompanije.

Na polju poluprovodnika se pokazuje način na koji Kina planira. Kako piše agencija Bloomberg, državni Kineski integrisani fond za investicije u industriju bi za ovu godinu trebalo da dobije dodatnih 25 milijardi evra kako bi lakše gutao manje firme iz oblasti proizvodnje čipova. Žaklin Iv nam kaže da su Kinezi, suočeni sa zabranom nabavke američkih čipova za ZTE, snizili poreze za domaće proizvođače čipova kako bi podstakli proizvodnju.

Poluprovodnici su međutim osetljivo polje za zapadne vlade jer igraju bitnu ulogu i u industriji naoružanja. Bez njih razvoj novih oružanih sistema ne može ići očekivano, a isto važi za kineske snove o liderskoj ulozi u vazduhoplovstvu i svemirskim letovima. Kina teži razvoju moderne 5G mreže koja bi omogućila autonomnu vožnju i umrežavanje pametnih fabrika – i tu je i dalje upućena na poluprovodnike iz inostranstva. Propalo preuzimanje Qualcomma bilo je težak udarac.

Međunarodno znanje

Peking je pomalo promenio kurs kada se radi o razvoju veštačke inteligencije. Centralna vlast je planirala da ova tehnologija dostigne tržišnu težinu od 20 milijardi evra godišnje, no prilježni planeri pojedinih kineskih provincija i metropola bili su još brži – kažu da će do 2022. dostići 40 milijardi.

To je ujedno slaba tačka državno rukovođene industrije: kako bi se dopali ključnim ljudima partije u Pekingu, lideri u provincijama često prebace cilj. Posledica su kapaciteti koji nikome ne trebaju pa novoformirane firme teraju u propast. Upravo to se desilo kineskoj industriji solarnih panela.

Koncern za telekomunikacije Huawei uspešno drži korak sa američkim i južnokorejskim proizvođačima. Deo razloga je u tome što ima desetinu istraživačkih centara po svetu, gde je moguć kontakt sa međunarodnim stručnjacima za razvoj softvera i hardvera. NIO, mlada firma koja proizvodi električne automobile, na 30 mesta u svetu istražuje na polju tehnologije baterija – to zajedno rade kineski i strani stručnjaci.

IT-koncerni kao što su Baidu, Tencent i Didi, u Silicijumskoj dolini imaju istraživačke centre za veštačku inteligenciju. A gigantski koncern Alibaba – jednom napravljen kao kineski hibridni klon Amazona i Ebaya – narednih godina će uložiti deset milijardi evra u istraživački rad zajedno sa najboljim ljudima sa elitnih američkih unvierziteta. Alibaba širom sveta upošljava 25.000 inženjera i naučnika.

Uz to se sa Zapada sve češće vraćaju naučnici kineskih korena koji donose pozamašno znanje. Većini, kaže Iv, nije samo do novca. „Mnogi veruju da u Kini mogu svojoj kreativnosti da daju više oduška jer tamo nema toliko restrikcija.“ To, dodaje naša sagovornica, važi i za brojne zapadne stručnjake koji novi život započinju u Kini.

Nije sve ružičasto

U proleće prošle godine je Erik Šmit, šef krovnog koncerna Alphabet u kojem je Google, upozorio da će Kinezi dominirati na polju veštačke inteligencije. Zemlja bi na tom polju mogla da preuzme primat do 2030. godine, rekao je on. „Verujete mi, ti Kinezi su odlični“, dodao je Šmit na jednoj konferenciji u Vašingtonu koju su pratili važni ljudi iz američke politike, privrede i vojske.

Nema zemlje na svetu koja više ulaže u istraživanje od Kine. Prema navodima Merkatorovog instituta za kineske studije, Kina je 2016. uložila 2,1 odsto svog BDP-a u istraživanje što je više od 230 milijardi dolara. Za 2020. je planirano povećanje tog udela na 2,5 odsto.

No Žaklin Iv kaže da čak ni Kina ne može da ostvari sve što je zacrtano u Pekingu. „Veoma, veoma je ambiciozna namera da se čitava kineska privreda automatizuje i digitalizuje. Ali kada se ode tamo i zađe u fabrike, mnoge su i dalje na nivou Industrije 2.0. Ništa tu ne pomaže ako u pogon stavite jednog industrijskog robota. Postoji raskorak između ambicioznih ciljeva Vlade i stanja na terenu.“

 

DW

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 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 vozila. 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

 

Džek Ma vs. Vašington (runda 2018)

Početkom prošlog januara, Džek Ma, osnivač kineske kompanije za elektronsku trgovinu pokušao je da napravi “prečicu” ka Trampovoj kuli u Njujorku kako bi izgradio most dobre volje sa čovekom čija su javna zapažanja uglavnom oslikavala Kinu kao kradljivca radnih mesta kojem ne treba verovati. Dve nedelje nakon posete, Maov Ant Financial Services – firma koja je 16 puta veća od PayPala – najavila je dogovor o kupovini remitera za transfer novca MoneyGram, čije je sedište u Teksasu.

Dve kompanije su drugog januara prošle godine rekle da su okončani pokušaji Ant-a da kupi MoneyGram, nakon što ova kineska firma nije dobila odobrenje od američkih zvaničnika. Očaravajući šarm kojim je Džek Ma pokušao da početkom 2017. osvoji tek izabranog Donalda Trampa nastavili su se tokom čitave prošle godine, ali ovaj pokušaj „omekšavanja“ kursa američke administracije očigledno nije doprineo razbijanju nepoverenja prema Kini koje je prisutno u Vašingtonu – a izgleda da će se to nepoverenje produbiti tokom ove godine.

Maovi napori uključivali su i pojačano lobiranje i obećanja koja su direktno išla na razuveravanje Trampa da je Kina faktor koji treba da zabrine Amerikance. Nakon što je Ma prošlog januara obećao da će svojim poslovanjem stvoriti hiljade radnih mesta u Sjedinjenim Državama, u maju je Alibaba, poslovna grupa koja se sastoji od preduzeća kao što su platforme za e-trgovinu TMall i Taobao, bila domaćin velike konferencije u Detroitu, čiji je cilj pomaganje malim preduzećima u onlajn biznisu, tj pri prodaji na internetu u Kini. U prošloj 2017. godini, prema vebsajtu OpenSecrets.org, koji prati lobiranje potrošnje sve javnog obelodanjivanja, Alibabino lobiranje u SAD je dostiglo cifru od 1,4 miliona dolara, u odnosu na milion dolara u 2016. godini i oko 400,000 dolara godišnje između 2012. i 2015. godine. Prošlogodišnje lobiranje je kao temu za diskusiju imalo “predloženu akviziciju i strane direktne investicije”, kao i problem falsifikovanja i zaštite autorskih prava vlasnika.

Ali, kako je izjavio direktor kompanije MoneyGram Aleks Holms u izjavi od 2. januara, “geopolitičko okruženje se značajno promenilo otkako smo pre gotovo godinu dana najavili predloženu transakciju sa Ant Financial. Uprkos našim maksimalnim naporima da sarađujemo sa vladom Sjedinjenih Država, postalo je jasno da Komitet za strana ulaganja u Sjedinjenim Državama (CFIUS) neće odobriti ovo spajanje.”

CFIUS, odnosno Komitet za strana ulaganja u Sjedinjenim Državama jeste međuagencijski odbor kojim predsedava Odeljenje za trezor i koji ispituje predložene poslove sa stanovišta nacionalne bezbednosti. Neuspeh ugovora kineskog Ant-a usledio je nakon što je Tramp prošlog septembra blokirao kupovinu američkog proizvođača čipova Lattice Semiconductor „zbog problema koji se tiču nacionalne bezbednosti“. Zbog, za ovu administraciju ključnih razloga, ovaj blok šalje signal o “zamrzavanju” koji je snažniji od poruke poslate objavom namere o kupovini kompanije za proizvodnju poluprovodnika Lattice.

U slučaju Lattice, sredstva koja se usmeravaju ka akviziciji mogla bi se vratiti u kinesku državnu firmu koja je javno izjavila da je jedan od njenih ciljeva bio unapređivanje kineske nacionalne sigurnosti. Osim toga, postalo je očigledno da ova vrsta tehnologije ima potencijal za vojnu primenu. Alibaba i njemu pridružene firme, poput Anta, uglavnom se smatraju privatnim kompanijama. U Kini, međutim, linije između državnih i privatnih poslova i vlasništva često mogu biti zamućene: Ant-ova finansijska runda dokapitalizacije tokom 2016. u iznosu od 4,5 milijarde dolara predvodila su preduzeća pod kontrolom države. Prošle godine je Alibaba – baš kao i druge velike kineske firme – uložila značajna finansijska sredstva u inicijative koje su zastupale vladine ciljeve, poput pretvaranja Kine u globalnog lidera u veštačkoj inteligenciji.

Republikanski predstavnici, Robert Pittenger i Chris Smith aludiraju na te zamućene linije, izražavajući strahovanja zbog ugovora MoneyGram-a u autorskom tekstu napisanom prošle godine za Wall Street Journal: “Ant Financial je, kako se izveštava, tražio način kako da pristupi banci od 2,4 milijarde mobilnih korisničkih naloga koji su u posedu MoneyGrama. Kineska vlada je značajan akcionar Ant Financiala, sa oko 15% udela. Ukoliko bi ova transakcija bila odobrena, kineska vlada bi stekla značajan pristup, kao i informacije, koje se tiču finansijskih tržišta i specifičnih međunarodnih tokova novca potrošača.”

Obe kompanije, kako teksaški MoneyGram tako i kineski Ant Financial, insistiraju da je neuspeh u postizanju dogovora o kupovini – čiji je ceh napuštanja sporazuma Ant (po svemu sudeći nepravedno) platio 30 miliona dolara – ne znači da su jednom za svagda osujećeni njihovi napori da rade zajedno. Ove firme sada planiraju “stratešku saradnju”, sa fokusom na Kinu, Indiju i Filipine, destinacije na koje mnogi radnici šalju novac.

Takve firme, koje žele da se međusobno povežu, bolje neka počnu da se navikavaju na razvoj obrta koji vodi ka rešenjima. U toku je dvostranački napor, i republikanaca i demokrata, na usvajanju zakona koji će dalje jačati CFIUS kako bi se rešila pitanja sigurnosti u sklopu kineskih i drugih akvizicija. Između 2013. i 2015. godine, Kina je činila petinu transakcija obuhvaćenih CFIUS-om, većom zastupljenošću od bilo koje zemlje. Stoga, Amerikanci drže do stava da bi jedan jači zakon verovatno značio veći broj provera i ocena budućih preuzimanja američkih firmi od strane inostranih investitora – a posebno Kineza.

Quartz, The Atlantic (2. jan 2018)

A year on, Jack Ma’s US charm offensive isn’t working in Washington

 

Start-up horizont: novi tehnološki mehur (1/2)

Erin Grifit (Erin Griffith), novinarka magazina za tehnologiju i nauku Wired, specijalizovana je za start-up scenu Silicijumske doline – jednu od najinteresantnijih, ali, po njoj, „i jednoj od najprevarljivijih“. Poznata je po svom kritičkom stavu prema IT startaperima, a njenim tekstovima provejava ironijski osvrt na ovu scenu, uz otrovne strelice na račun „šaljivih entuzijasta“ koji su se sjatili u Dolinu ne bi li okušali svoju sreću i „upecali“ nekog venčer ulagača ili anđela-investitora. Bez želje da bude popularna i voljena po svaku cenu, Erin se svom čitaocu obraća brutalno iskrenim stilom.

U septembru sam se upoznala s jednim istaknutim preduzetnikom koji je tražio da ja, kao novinar, „odradim“ pozitivnu medijsku sliku o njegovom novom projektu. Sastanci nalik ovom su uobičajeni i obično se podrazumevaju kao deo mog posla – osim što je, ovaj razgovor prilično logično (a na njegovu veliku nesreću) zabasao na rafal loših naslova  i kritika, koji su ove godine zapljusnuli tehnološki industrijski sektor. I, dok smo razgovarali o najnovijem skandalu seksualnog uznemiravanja, postavio mi je pitanje: Hoće li neko ikada opet napisati neku pozitivnu priču o tehnološkom startupu?

Rekla sam da, verovatno – neće.

Izgoreli smo, pojasnila sam mu. Mnoge priče o izgradnji „hajp“ prevarantskih startapova nisu dobro stajale u medijima i javnosti za života ovih početničkih firmi. Jednom sam napisala mahom pozitivnu priču o izvršnom direktoru kompanije Zenefits, Parkeru Konradu, bacajući svetlo na njegovu ličnost i usput ga nazivajući “čudom od deteta “. Nedugo nakon toga, on je srušen od strane svog borda i uposlenika – nakon što je kompanija priznala da su njeni zaposleni bili varani tokom sprovođenja treninga obaveznog poslovnog usaglašavanja (Obuka o usaglašenosti, tj proces edukacije zaposlenih u oblasti zakona, propisa i kompanijskih politika koje se odnose na njihove svakodnevne poslove. Organizacija tj firma koja se bavi obukom usaglašenosti obično stremi ostvarenju nekoliko ciljeva: (1) izbegavanje i otkrivanje prekršaja od strane zaposlenih koji mogu dovesti do pravne odgovornosti za organizaciju; 2. stvaranje gostoljubivijeg i poštovanog radnog mesta; 3. postavljanje osnova za delimičnu ili potpunu odbranu u slučaju da zaposleni izvrši povredu uprkos naporima organizacije za obuku; i 4. dodavanje poslovne vrednosti i konkurentske prednosti).

Ovaj problem je krupniji od bilo kakvog pojedinačnog skandala, rekla sam mu. Pošto su naslovnice novina prikazivale uznemirujuće zakulisne radnje niza kompanija, startup kultura više nije „stočna hrana“ za medije, koji ih preživaju u vidu blagih parodija o ping-pongu na pauzama i duksevima koje svi besomučno nose. Čini se to ružnim i trulim: Facebook, najveća priča o uspehu u ovom istorijskom trenutku, nije bila tek „vesela grupa hakera“ koji se bave razvojem sitnih alata koji vam omogućavaju da digitalno „podbadate“ svoje prijatelje. FB je moćan i potencijalno zlokoban sakupljač ličnih podataka, propagator vladinih cenzora i obezbedilac diskriminatornih načina oglašavanja.

Svet više nije zainteresovan za takvu vrstu priče, rekla sam mu. Sve ono što se ne bavi mučnim, provokativnim pitanjima s kojima se suočava tehnološka industrija i start-up scena je, po osećaju javnosti, bez poente.

Preduzetnik je očigledno bio razočaran mojim, kako je mislio, cinizmom. Problemi industrije, kako je verovao, mogli bi se rešiti uz još više tehnologije. Zapravo, njegova start-up firma je radila samo na stvarima, a ne na softverima: njegovi alati koje je prodavao su se suočavali s problemima koje je izazvala upravo ta tehnologija na koju se pozivao. Ako bi bio uspešan, svet (i njegov bankovni račun, kao i bankovni računi njegovih investitora) pokazivali bi daleko veće brojke, tvrdio je on.

Dakle, “ako bih samo mogla da mu učinim” – opšte uzev, svima – “uslugu”, i objasnim njegovu poentu u tom članku… „to bi nam zaista pomoglo svima“, dodao je on.

Razgovarajući svakodnevno s osnivačima tehnoloških startup firmi, jasno je koliko su se njihovi životi malo promenili u prošloj godini, i pored toga što se svet oko njih preokrenuo: Čak i vrhunski šefovi firmi – koji su primetili promenu u javnom mnjenju – nisu bili voljni da se prilagode ovoj novoj stvarnosti. Predsednik kompanije „Y Combinator“ Sem Altman je na svom blogu tvrdio da „politička korektnost šteti industriji tehnologije. Ovo je neugodna, mada moguća opcija: da smo prinuđeni da ljudima dozvolimo da pričaju i omalovažavajuće stvari na primer o gej ljudima, ukoliko želimo da ih čujemo šta ima da nam kažu o novostima u, recmo – oblasti fizike”, napisao je on. Na terenu, kraljevi startap scene nisu promenili svoje ponašanje. I dalje me „nameštaju“ da njihove kompanije „kitim“ s istom onom neumornom razdraganošću iz prošlih vremena… bez obzira na to što je iza njihovog neslavnog postojanja na sceni ostao trag koji nije previše lep.

Izvan startaperskog tehno-mehura, stvari stoje drukčije. Ne podbadamo startupe koji vole da nameću pravila. Oprezni smo, jer upotrebom veštačke inteligencije i njenog potencijala u našem poslovanju eliminišemo poslove koji su dotad pripadali ljudima. Sumnjičavi smo za uveravanja tehnoloških lidera da su njihovi proizvodi toliko bezbedni da i njihova deca mogu da ih koriste. Siti smo lažne vickastosti i neslanih šala koje se tiču onoga što više nije nimalo smešno: redaka u štampi koji nas obaveštavaju da postoji nedostatak žena u oblasti visokih tehnologija i hajtek biznisa, muka nam je od priča o bezobrazno bogatim dvadesetogodišnacima i članaka o neprijatnim programerima koji su puni loših ljudskih osobina, IT klincima koji nas “lože” i koji su spremni svim sredstvima i po svaku cenu da iz nečega – makar čega! – izvuku profit. Sve ovo deluje krajnje neprikladno i neumesno.

Međutim, ovu burnu reakciju protiv tehnoloških „himera“ je teško uočiti ukoliko se i sami nalazite u unutrašnjosti ovog mehura zvanom Silicijumska dolina. A nije teško shvatiti kako smo dovde stigli. Krajem 2000-ih, odmah nakon finansijske krize, svet je bio željan pozitivnih priča o tehnologiji i biznisu. Brzi rast servisa poput Tvitera i Fejsbuka je bio uzbudljiv – mesto optimizma u mračnim trenucima – a IT štreberi su  nam se tada učinili kao bolji heroji nego što su to bili pohlepni mamlazi s Volstrita, koji tek što su maestralno upropastili svetsku privredu, finansije i ekonomiju. Fejsbuk je učinio da naš svet bude otvoreniji i povezaniji. Tviter je pomagao revolucijama na Bliskom Istoku. Naravno, svi ti golobradi osnivači startapova su, u međuvremenu i veoma brzo, postali milijarderi, ali su se njihove kompanije koje su imale „uzvišene misije“ zapravo osećale isto onoliko „plemenitim“ koliko to kapitalizam po svojoj prirodi dozvoljava.

Svet biznisa je bi pre neku godinu oberučke prigrlio ovu srčanost slobodnog ponašanja, usvojivši menadžment filozofiju iz startaperske kulture: od dizajna kancelarija i radnog prostora, do etosa inovacija. Izgledalo je nemoguće da bi kompanija poput Ubera, najvrednijeg startapa u privatnom posedu u istoriji, ikada mogao da se suoči sa moralnim procenama i stavljanjem svog poslovanja pod lupu. Ali, to je bilo pre 2017. godine, momenat kada su novinari otkrili da je Uberova reputacija “lošeg dečka” omogućila obilje odvratnih i potencijalno nezakonitih poslovnih praksi širom sveta. Krah Uberovog ugleda bio je sastavni deo postojano upornih otkrića o startaperskim mahinacijama – otkrića koja su za sobom ostavljala negativne naslove u štampi kao i negativan stav javnosti prema njima.

Kada je “Bodega” – startup koji je osmislio “pametne” automate za piće, čokoladice, kafu i grickalice – u septembru najavio da će ove vendor-mašine biti lansirane na tržište, naišao je na grupu pobesnelih tviteraša koji su odmah reagovali. Bodegino preuzeto ime, zajedno s planom svojih osnivača da, kako su sami rekli, „kioske i majuše ulične prodavnice pošalju u prošlost“, savršeno se uklapa sa stereotipno-arogantnom, i kvazi-elitističkom „hajtek bratijom“ pokušavajući da se na brzinu obogate tako što će „samleti“ ikone svačijeg komšiluka: ljubazne i predusretljive lokalne prodavce.

“Bro-dega” (bodega<—>bro, „radnje koje vodi prevarantska bratija“), kako je od tada imenovana, bio je samo jedan katalizator snažnog sentimenta uperenog protiv tehnoloških startapova, koji se pojavio ispod naše kolektivne površine. “Hajde da vidimo može li tvoja usrana staklena sandučina (njihov automat koji bi zamenio ulične kioske) da mi zgotovi rolovanu slaninu, jaja, sir i halapenjose, kapitalistička smradino”, tvitovao je reper El-P. Osnivač kompanije je izdao javno izvinjenje, koje je zatim takođe bilo meta podsmeha.

Nakon što je Skedaddle – startap koji je važio kao “Uber za autobuse” – bio prikazan na portalu Business Insider, i to na snimku na kojem su se četiri mlađahna koosnivača zacenila od smeha nad člankom koji opisuje njihovu neslavnu startup misiju, ova situacija je rikošetirala sa Tvitera. “Kakva noćna mora”, tvitovala je Liza Mekintajer, dodajući: “Silicijumsku dolinu vode kompletne sociopate”.

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 gde 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 poboljšanju 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