umetna inteligenca kot bistveni premik v digitalni preobrazbi · 2019-04-26 · » deep blue,...
TRANSCRIPT
Umetna inteligenca kot bistveni premik v digitalni preobrazbi
Gregor Molan
Vsebina
1. Kaj je umetna inteligenca in zakaj o tem govorimo
– What is AI and Why we are Talking About AI
2. Zavedajmo se umetne inteligence
– Be Aware About AI
3. Kako se približati umetni inteligenci
– How to Approach AI
4. Kako uvesti umetno inteligenco
– How to Proceed AI
5. Primeri dobrih praks
– AI Case Studies
Kaj je umetna inteligenca in zakaj o tem govorimo
Mejniki umetne inteligence
Mejniki umetne inteligence
• 1950 Turingov test
• 1951 UI program za šah
• 1956 Dartmouth College workshop in John McCarthy
• 1956-74 Zlata leta UI
• 1974-80 Čas zime za UI
• 1980-87 Razcvet UI (AI Boom)
• 1987-93 Druga zima UI
• 1993-11 Nova doba UI
» Deep Blue, Watson, intelligent agents, data mining
• 2011 Veliki podatki (big data) in globoko učenje (Deep Learning)
• 2017 Spodbujevano učenje (Reinforcement Learning - AlphaZero)
• 2018 Dvoboj nevronskih mrež
» Generative adversarial network (GAN) in Deepfake
Kaj je umetna inteligenca in zakaj o tem govorimo
Zgodovina umetne inteligence v Sloveniji
Zgodovina umetne inteligence v Sloveniji
• 1972 Inštitut Jožef Stefan
– Začetek raziskav na področju UI
• 1979 Jožef Stefan Institute
– Prva uradna skupina UI
• 1985 Faculty of Electrical Engineering Ljubljana
– Prvi laboratorij UI
• 2017 AI Collective
Kaj je umetna inteligenca in zakaj o tem govorimo
Algoritmi UI
• Supervised learning
– Support Vector Machines -SVMs
– Linear Regression
– Logistic Regression
– k-Nearest Neighbors
– Decision Trees and Random Forests
– Neural networks
• Unsupervised learning
– Clustering
– Visualization (t-SNE)
– Dimensionality reduction (PCA, LLE)
– Association rule learning
• Semisupervised learning
– Deep Belief Nets
– Basis: Unsupervised learning
– Fine-tune: Supervised learning
• Reinforcement learning
– Policy gradients
– Deep Q-Networks (DQN)
– Markov Decision Processes (MDP)
Kaj je umetna inteligenca in zakaj o tem govorimo
Pojmi v umetni inteligenci
Pojmi v umetni inteligenci
• Reasoning• Knowledge representation• Planning• Machine Learning (ML)• NLP• Perception• Robotics• Affective computing• Strong AI
Zavedajmo se umetne inteligence
• Naraščajoče število implementacij UI
• Napovedi rasti UI
• Bistvo: Moorov zakon in Globoko Učenje
• UI ne jemlje delovnih mest
– Potrebno se je prilagoditi
– Primerjava: Vpeljava številčnice na telefonih
Zavedajmo se umetne inteligence
Veliki koraki se v industriji dogajajo vsakih 30 let
• 1920 Tekoči trak
• 1950 Elektrifikacija
• 1980 Informacijska podpora
• 2010 Umetna inteligenca
Zavedajmo se umetne inteligence
Umetna inteligenca v 2019
• Artificial Neural Networks (ANN)
– Google Images
– Apple Siri
– YouTube recommendation
• Reinforcement learning
– DeepMind bought by Google for over 500 M$ (2014)
– AlphaGo program, 2016
– AlphaZero, 2018
• Generative Adversarial Networks
– Deepfake
Zavedajmo se umetne inteligence
Umetna inteligenca v umetnosti
• Pomen Generative Adversarial Networks (GAN)
• AICAN
– An Artificial Intelligence Artist and a Collaborative Creative Partner
• Miami Art Week 2018 – some “Artificial Intelligence” arts
• Edmond de Belamy, Obvious (collective)
– Christie's auction: $432,500
• UI pomembno vpliva pri razvoju nove glasbe
Kako se približati umetni inteligenci
Napovedi
• 2019: Accenture: UI poveča produktivnost za 40%
• 2020: Google: Oponašanje čustev (smeh, veselje, žalost)
• 2020: Gartner: 1/3 iskanja po spletu samo glasovno
• 2029: Google:
• 2030: PWC: AI = 15.7 trillion $
• Kiborgi bodo reševali fizična in psihična poslabšanja
Kako se približati umetni inteligenci
Investicije velikih
Microsoft:
• Investicije v odprto kodo
• Gradnja “data centrov”
• UI za pospešitev bistroumnosti
IBM
• Investicije v odprto kodo
• Gradnja “data centrov”
• Nakup UI podjetij
• Vodilni v odprti kodi
• Gradnja “data centrov”
• Vodilni SAAS za UI
Intel
• Investicije v odprti HW / SW
• Gradnja “data centrov”
• Nakup UI podjetij
Kako se približati umetni inteligenci
Realnosti v 2019
Globoko učenje:
• Splošna uporaba
• Modeliranje človeka
• Različne implementacije
Prepoznavanje obraza
• Identifikacija oseb
• Uporaba pri nakupovanju
• Uporaba v zdravstvu
Zaščita osebnih podatkov
• Zakonodaja
• Zavedanje nevarnosti
• Zahteve za transparentnost
UI strojna oprema
• Novi procesorji
• FPGA, ASIC, HPC
Oblaki
• Rast največjih
Kako se približati umetni inteligenci
Kako nas lahko zavaja UI
• Točnost (accuracy)
– (TP+TN)/(TP+FP+TN+FN)
/
• Natančnost (Precision)
– TP/(TP+FP)
/
Prepoznavanje neželene pošte (0,5%)
• Natančnost
– Strojno učenje: 97%
– Neumni algoritem: 99,5 %
Kako uvesti umetno inteligenco
• Prednosti in pasti
a) Lasten razvoj UI
b) Povezava s podjetji z izkušnjami
• Majhna investicija v UI
– Nevarnost nekonkurenčnosti
• Velika investicij v UI
– Nevarnost nenadzorovane porabe sredstev
Kako uvesti umetno inteligenco
Lasten razvoj UI
• Nadgradnja lastnih postopkov razvoja SW
• Mladi inženirji takoj po končani fakulteti
– Prednosti: nova znanja, prožnost
– Slabosti: brez izkušenj nevarnosti trga
• Izkušeni inženirji z leti izkušenj v proizvodnji
– Prednosti: izkušnje s strankami in s trgom
– Slabosti: premalo novega znanja
Kako uvesti umetno inteligenco
Uporaba razvitih metod UI
• Prednosti
– Hitri prvi rezultati
– Majhna začetna investicija
• Nevarnosti
– Pasti pri izbiri metod
– Pasti pri interpretaciji rezultatov
– Nezavedanje prednosti in slabosti
– Možnost eksponentne rasti porabe sredstev
Kako uvesti umetno inteligenco
Strojna oprema za UI
• Prva odločitev
– Investicija v lastno strojno opremo
– Najem strojne opreme in storitev
• Amazon Web Services
• Microsoft Azure
• Prednosti in nevarnosti
– Popolni nadzor
– Nove tehnologije
– Odvisnost od ponudnika
– Cena
Kako uvesti umetno inteligenco
Lasten razvoj strojne opreme za UI
• Sestavljanje računalnikov
– Uporaba GPU-jev
– Postavitev specifične strojne opreme za UI
• FPGA, ASIC
– Izjemne zmogljivosti pri majhni porabi
– UI za vgrajene sisteme
– Nišna področja UI
Primeri dobrih praks
• Comtrade AI Collective
– www.comtrade.ai
• Združevanje UI in preverjenih poslovnih rešitev
– www.comtrade.si
• Uporaba preizkušenih postopkov razvoja SW
– Strateška partnerstva
– Izmenjava znanj in izkušenj v skupini Comtrade
– Sodelovanje z univerzami in znanstvenimi inštitucijami
– Sodelovanje s CERN-om