Európska legislatíva o ochrane dát GDPR, ktorá vstúpi do platnosti v polovici roka 2018, robí vrásky rade veľkých firiem. Tie budú musieť do budúcna zabezpečiť ukladanie súkromných užívateľských dát v súlade s veľmi prísnymi zákonmi, a to pod hrozbou miliónových pokút. Ide napríklad o právo užívateľov na výmaz z databázy, na výpis dát, ktoré firma o užívateľovi ochraňuje pod. Jedno nové právo - právo na vysvetlenie - ale robí starosti firmám využívajúcim umelú inteligenciu, konkrétne strojové učenie pomocou neurónových sietí. Z povahy fungovania neurónových sietí totiž vyplýva, že nie je jednoduché vysvetliť, prečo počítač urobil tie závery, ktoré urobil. "Na rozdiel od štandardných algoritmov, ktoré používajú rozhodovanie ak-potom (if-then), sa strojové učenie neurónových sietí podobá čiernej skrinke. Nikto presne nevie, čo sa deje vo vnútri a prečo sa skrinka rozhodla tak a nie onak, "píše Juraj Jánošík z bezpečnostnej firmy ESET. Príkladom je jednoduchý e-shop, ktorý zákazníkovi odporučí, aké knihy by si mal kúpiť na základe jeho predchádzajúcich objednávok. E-shop na to využíva umelú inteligenciu, ktorá analyzuje tisíce ďalších zákazníkov a ich históriu objednávok. Výsledkom je odporúčanie, ktoré môže využívať desiatky rôznych parametrov. Pokiaľ by ale zákazník požadoval konkrétne a detailné vysvetlenie, prečo mu systém odporučil práve tú knihu a nie inú, nebude firma pravdepodobne vedieť ponúknuť prijateľnú odpoveď nad rámec "systém si to myslí". Pokiaľ ide o odporúčanie knižiek, tak ešte o nič nejde. Ale podobný systém strojového učenia by tiež mohol "rozhodovať" o tom, či človek dostane pôžičku v banke, koľko zaplatí za cestovné poistenie alebo či bude prepustený z väzenia. Je jasné, že čím častejšie bude strojové učenie využívané, tým dôležitejšie veci budú elektronické mozgy rozhodovať. To je významný problém, a to nielen z hľadiska technologického, ale aj právneho, poťažmo aj psychologického. Ľudský mozog totiž čelí podobnému problému, aj keď si to málokto pripúšťa. Keď sa vás niekto spýta, prečo ste sa rozhodli dať si k obedu pizzu a nie šalát, môžeme si myslieť, že ten dôvod poznáme. Prvadepodobne je to však spätná racionalizácia a skutočný dôvod nášho rozhodnutia nám je skrytý, upozorňuje psychológ Daniel Kahneman, držiteľ Nobelovej ceny za ekonómiu. Musíme si zvyknúť, že pôvod problémov, ktoré vyčítame počítačovej umelej inteligencii, môžeme často hľadať sami u seba.Pixabay

Umelá inteligencia rozhoduje, koho prijmú do zamestnania a kto dostane padáka

Možno už čoskoro budeme velebiť umelú inteligenciu za to, že nás prijali do zamestnania.

Alebo to bude presne naopak, umelá inteligenca bude vinná, že sme dostali padáka, píše spravodajský server Daily Mail. Čoraz viac zamestnávateľov sa pri rozhodovaní o prijatí či prepustení zamestnancov obracia na umelú inteligenciu.

Tá totiž dokáže zistiť, aké pocity majú ľudia k svojim nadriadeným. Medzi najobľúbenejšie programy patrí špecializácia na pracovné prostredie Xander. Dokáže zistiť, či sa zamestnanec cíti optimisticky, alebo je nahnevaný.

Xander, ktorý vyvíja technologická firma Ultimate Software, využíva napríklad oceliarska firma SPS Companies v meste Manhattan v Kansase. SPS požíva Xander, aby v dôvernom prieskume efektívne analyzoval a roztriedil reakcie zamestnancov. Program následne vyhodnotil ich postoje a názory. Urobil tak na základe používaného jazyka a ďalších údajov.

Nové úlohy AI

V minulosti firmy často využívali technológie na sledovanie, čo robia a čo nerobia zamestnanci. Išlo im o zvyšovanie produktivity. Až v posledných rokoch sa umelá inteligencia stáva užitočným nástrojom na meranie pocitov zamestnancov a tiež na rozhodovanie pri prijímaní a prepúšťaní.

Podľa údajov, ktoré zhromaždil The Wall Street Journal, viac ako 40 percent svetových zamestnávateľov používa nejaký druh umelej inteligencie. Zároveň s tým, ako rastie zapojenie technológií do rozhodovania, stúpajú aj obavy odborníkov a právnikov, ktorí sa zaoberajú právami zamestnancov.

Obavy z predsudkov

Boja sa, že umelá inteligencia môže obsahovať predsudky, ktoré povedú k diskriminácii na pracovisku. A niektorí zamestnanci jednoducho nechcú, aby ich sledoval nejaký program.

Umelá inteligencia má stále množstvo problémov pri rozpoznávaní ľudských emócií, napríklad nevie si správne vysvetliť smútok či sarkazmus. Už viackrát sa ukázalo, že algoritmy sú náchylné k rasovej diskriminácii.

Môže sa stať, že algoritmus pre prijímanie zamestnancov môže vložiť do rovnice napríklad vyšší počet absencií pri ľuďoch s nejakým druhom postihnutia a odporučia neprijať ho.

Umelá inteligencia chce porozumieť inej umelej inteligencii

Napriek tomu, že umelá inteligencia sa zatiaľ nepribližuje k ľudskej inteligencii, v posledných rokoch sa tieto technológie veľmi rozvíjajú. Napríklad výskumná firma DeepMind, ktorú vlastní spoločnosť Google, vyvíja umelú inteligenciu novej generácie.

Tá sa učí pochopiť myšlienky iných umelých inteligencií. Tento probram dokáže predpovedať, čo urobia iné umelé inteligencie a dokonca vie spoznať, či nemajú falošné predstavy o svete okolo nich.

Systémy AI sa spoliehajú na umelé nervové siete (ANN), ktoré sa snažia simulovať spôsob, akým funguje ľudský mozog pri učení sa. ANN sa dá "vycvičiť", aby rozpoznávala vzorce informácií, vrátane reči, textových údajov alebo vizuálnych informácií. Mala by sa stať základom pre ďalší rozvoj umelej inteligencie.

Praktické aplikácie zahŕňajú napríklad prekladače Googlu, software na rozpoznávanie tváre na Facebooku alebo filtre na upravovanie obrázkov na snapchate.

#AI #UMELÁ INTELIGENCIA

Umelá inteligencia rozhoduje, koho prijmú do zamestnania a kto dostane padáka

Umelá inteligencia verzus človek

Umelá inteligencia Googlu ovládne 95 percent sveta. Tento rok sa naučí 30 jazykov