Esam tikušies uz šīs RTU Nākotnes plosta skatuves, lai kopā diskutētu un meklētu atbildes uz tik svarīgajiem jautājumiem, ko no mākslīgā intelekta varam mācīties jau tagad? Ko par šī brīža digitālajām tehnoloģijām jāzina jau tagad, lai ietu pa priekšu saviem konkurentiem.
Kurš uzvarēs panākumu tirgū – mākslīgais intelekts, superdators vai cilvēka smadzenes?
Šī diskusija uz RTU Nākotnes skatuves iespējama, pateicoties mūsu atbalstītājiem no IT infrastruktūras uzņēmuma “Adaptive”
Iepazīstināšana ar ekspertiem
Ticam, ka bez cilvēka un viņa zināšanām tomēr nav nākotnes, tādēļ šodien uz RTU Nākotnes plosta skatuves esam aicinājuši 2 ekspertus, var teikt, mūsu smadzeņu advokātus, kuri pastāstīs, kā cilvēka prātos notiek lēmuma pieņemšanas process, kā funkcionē smadzenes un kā tās apsteidz vai iepaliek superdatoram un mākslīgajam intelektam.
Pēteris Urtāns – Riga Brain dibinātājs un īpašnieks, smadzeņu autotreniņu pārzinātājs. Te man uzreiz jāsaka – nē, mēs neesam brāļi un neviens mums nav samaksājis, lai ar vienādiem uzvārdiem satiktos LAMPA diskusijā.
Nauris Zdanovskis, medicīnas zinātņu doktors un invazīvais radiologs. Ikdienā Nauris gan māca jaunos speciālistus Rīgas Stradiņu universitātē, gan Rīgas Austrumu Klīnikas Universitātes slimnīcā un Gaiļezerā glābj pacientu smadzenes no insulta, veicot trombu izvilkšanu no galvas smadzeņu asinsvadiem.
Lai izprastu superdatora darbības principu un to, kā tas palīdz ieekonomēt resursus, uz šīs skatuves esam aicinājuši 2 uzņēmumu pārstāvjus, kuriem ir pieredze superdatoru lietošanā.
Juris Zariņš, Rīgas Meži apsaimniekošanas plānošanas nodaļas vadītājs.
Ilona Platonova, Bērnu klīniskās universitātes slimnīcas Veselības inovāciju projektu vadītāju.
Par faktisko digitālās gatavības situāciju Latvijā, lai biznesa un valsts sektors būtu gatavs gaidāmajam digitālajam sprādzienam attīstībā, mums diskusijā stāstīs Agris Priedītis, IT infrastruktūras uzņēmuma “Adaptive” vadītājs.
Bet diskusijas vienojošais elements esmu es – Ēvalds Urtāns, vadošais pētnieks RTU un uzņēmuma Asya.ai vadītājs.
Evalds: Sāksim no mākslīgā intelekta skatu punkta. Mākslīgais intelekts jau tagad tuvojas un pārsniedz cilvēka spējas virknē uzdevumu, piemēram attēlu atpazīšanā, tulkošanā, runas atpazīšanā, attēlu un teksta ģenerēšanā, bet tajā pašā laikā mākslīgajam intelektam vējo projām ir profesijas, kuras ir grūti automatizēt, piemēram, celtniekus, santehniķus un elektriķus. Paradoksāli un likumsakarīgi, bet mākslīgais intelekts automatizē vispirms labi apmaksātus radošus darbus, nevis zemāk apmaksātus darbus, kurus cilvēki paši nevēlas darīt. Tam pamatā ir arī biznesa loģika un digitālu darbu automatizācijas iespējas. https://www.linkedin.com/posts/evalds-urtans_ai-noturningback-highpayedjobs-activity-7203141185362735106-7FVk?utm_source=share&utm_medium=member_desktop
Kā notiek mākslīgā intelekta apmācība uz superdatora? Superdators ir kā parastie datori tikai ļoti lielā skaitā vienuviet, viena vai vairāku uzdevumu veikšanai. Mūsdienās tie primāri satur daudz video kartes (nVidia), kura nesen kļuva par 6 triljoniem dolāru vērtu uzņēmumu, tikpat vērtu kā Apple. Kā saka, kad visi meklē zeltu, vislabāk ir pārdot lāpstas. Pašlaik visvairāk superdatoru Latvijā izmanto: -biomedicīnā (piemēram, jaunu zāļu vielu modelēšanā)
lai apmācītu mākslīgo intelektu
digitālo dvīņu izveidē;
ražošanas procesos (meklējot veidu, kā ekonomēt naudu, cilvēka stundu darbu utt.
Īsumā varam teikt – Latvijas jaudīgākais superdators ir aptuveni 1000 reižu jaudīgāks par biznesa klases superdatoru. Savukārt, ja salīdzinām Latvijas superdatoru ar Somijā esošo LUMI superdatoru, kurš mums ir vistuvākais un pasaules TOP500 ieņem 5. vietu starp pasaules superdatoriem, arī iepaliekam par 1000 reizēm.
Tātad – kā notiek mākslīgā intelekta apmācība uz superdatora? Mākslīgais intelekts nav datorprogramma, tas ir matemātisks modelis, kuru neviens nesaporgrammē, bet tas mācas gluži kā cilvēks no vides vai datiem. Lai apmācītu mākslīgo intelektu vajag 3 daļas: datus, vienādojumus un skaitļošanas jaudu. Mākslīgais intelekts mācās ar identisku matemātiku kā notiek procesi dabā, piemēram, kā zibens sper pa mazāko pretestību ceļu, vai ūdens tek caur mazāko pretestību ceļu - līdzīgi arī mākslīgais intelekts vienmēr atradīs vieglāko ceļu, lai sasniegtu mērķi. Šādā veidā patiesībā var atklāt ar mākslīgā intelekta palīdzību pat jaunus fizikas likumus un zāles, ne tikai kaķus un suņus atpazīt attēlos.
Kādu lomu šajā procesā – mākslīgā intelekta apmācīšanā - pašlaik spēlē pats cilvēks? Cilvēka loma šajā procesā ir sagādāt pēc iespējas tīrākus datus un radīt efektīvākus vienādojumus un metodes ar kurām ar mazāku skaitļošanas jaudu var apmācīt precīzāku mākslīgo intelektu. Jau šobrīd dati daudzās jomās ir pieejami vairāk kā skaitļošanas jauda, un iegūtie modeļi ir precīzāki par to ko var izdarīt vidējais cilvēks.
Pēteris:
Pēteri, zinu, ka RigaBrain seansos notiek cilvēka smadzeņu treniņš. Vai cilvēka smadzeņu trenēšana notiek līdzīgi kā mākslīgā intelekta apmācība uz superdatora?
Kā notiek cilvēka smadzeņu darbība, kad cilvēks pieņem svarīgus lēmumus? Rada jaunas idejas?
Nauris:
Tev ir liela pieredze darbā ar cilvēkiem, kuri nokļūst slimnīcā insulta vai insulta draudu dēļ, tāpat savā zinātniskajā darbībā esi pētījis cilvēka smadzenes, kad veselības dēļ to darbība bojājas (piemēram, Demence), ko Tu ieteiktu mums katram zināt par savām smadzenēm?
Kā par tām rūpēties, lai mēs turētu līdzi mākslīgajam intelektam un superdatoram?
Nauris, Pēteris:
Uzdevumi superdatorā parasti tiek uzdoti paralēli, jo paralelizācija nodrošina lielo superdatora efektivitāti. Piemēram, tieši tāpēc nVidia videokartes ir tik nozīmīgas superdatoru veidošanā, jo sākotnēji tās bija paredzētas daudzu atkārtotu vienādojumu risināšanai paralēli, lai zīmētu 3D attēlus, bet sagadījās, ka šie paši vienādojumi ir ļoti noderīgi arī mākslīgā intelekta apmācīšanā.
Vai cilvēka smadzeņu darbība arī strādā paralēli? Te nāk prātā tautā pazīstamais stereotips, ka sievietes varot visu darīt paralēli, bet vīrieši tikai secīgi. Cik no tā ir taisnība? Un kas kopīgs cilvēka smadzeņu darbībai ar superdatoru? (jautājums abiem smadzeņu ekspertiem vai pēc situācijas, kurš atbild).
Nekas nav labāks par reāliem pieredzes stāstiem, lai vieglāk izprastu superdatoru potenciālu un jaudas, kuras varam izmantot jau šobrīd. Piemēram, RTU ir pielietojuši superdatoru, lai izstrādātu visdažādākos risinājumus sākot no mākslīgā intelekta analītiskajā ķīmija, kokapstrādē līdz pat emociju atpazīšanai un pat ģenerēšanai sejas izteiksmēs.
Lielākā daļa uzņēmumu vēl nenojauš piemēram, ka ChatGPT līdzīgas sistēmas mūsdienās jau var uzstādīt un apmācīt ar uzņēmuma iekšējiem datiem un sākt lietot biznesa procesos, piemēram, nesen mēs paši ar eldigen.com esam ieviesuši virkni automatizāciju Tele2, lai automatizētu atbildes uz klientu jautājumiem, apmācītu darbiniekus un pat automātiski rakstītu bloga rakstus.
Juris:
Cik tālu ir tikuši Rīgas Meži ar superdatora izmantošanu un mākslīgā intelekta apmācību? Juri – izstāsti, kāda ir Rīgas Mežu pieredze superdatorā? Kādu uzdevumu superdatoram uzticējāt un kādi ir rezultāti jau tagad?
Kādus vēl mākslīgā intelekta pielietojumus redzat Rīgas Mežos nākotnē?
Ilona:
Ilona, lūgšu Tevi izstāstīt, kāda ir superdatora lietošanas pieredze Bērnu klīniskās universitātes slimnīcā? Latvijā nav nemaz tik daudz slimnīcu, kas plāno izmantot superdatoru. Kādus uzdevumus pānojat veikt ar bērnu slimnīcu?
Kādus vēl mākslīgā intelekta pielietojumus redzat Bērnu klīniskajā universitātes slimnīcā nākotnē?
Juris, Ilona:
Zinot cilvēka smadzeņu specifiku, ka daudziem ir grūti pielāgoties pārmaiņām un jaunajam (un te mākslīgais intelekts noteikti apsteidz cilvēku), sakiet – tik lielās organizācijās bija viegli pieņemt lēmumu uzsākt lietot superdatoru? (jautājums abiem). Ar kādām grūtībām ir jārēķinās, ja vēlas ieviest mākslīgo intelektu lielā organizācijā?
Agris:
Lai visus klātesošos iedrošinātu iet līdzi laikam, lūgšu diskusijas noslēgumā SIA “Adaptive” uzņēmuma vadītāju Agri izstāstīt – ko pēc skaitļošanas jaudas pieauguma/pieprasījuma Latvijas tirgū varam teikt par Latviju un mūsu potenciālu. Kur esam tagad un kurp varētu būt? Kam mums gatavoties?
Cik konkurētspējīgs ir Adaptive un HPC piedāvājums modeļu apmācībai salīdzinot ar Amazon, Google, Microsoft un citiem lielajiem spēlētājiem? Kādi ieguvumi ir izmantot vietējos skaitļošanas resursus?
Tagad vieta mazai reklāmai – ja esi uzņēmējs, inovators, valsts vai pašvaldības sektora pārstāvis un gribi saprast, vai tieši Tavai biznesa situācijai ir pienācis īstais laiks uzsākt lietot superdatoru – dodieties uz Latvijas HPC kompetences centra “SuperS” stendu tepat netālu, kurā eksperti sniegs pirmās bezmaksas konsultācijas un ir iespēja arī aizpildīt uzņēmuma digitālās gatavības/brieduma testu.
Diskusiju rezumēt lūgšu ikvienu uz RTU Nākotnes plosta esošo ekspertu. Aicinu katram 1 teikumā atbildēt –
Agris, Juris, Ilona, Pēteris, Nauris:
Kurš jūsuprāt pēc 10 gadiem būs intelektuāli spējīgāks: cilvēka smadzenes vai mākslīgais intelekts, kas darbojas uz superdatora? Un ko mums ņemt vērā, kādu padomu kā ceļamaizi ņemt līdzi no šīs diskusijas?
Jau pēc maza brīža tiksimies tepat, lai jautājumu – atbilžu spēlē noskaidrotu, kurš saņems dāvanā MILJONS bezmaksas minūšu uz superdatora. 3 dažādi eksperti sacentīsies ar auditoriju. Tiekamies.