Inteligentne mašine i redefinisanje pojma informatike

Milan Gnjatović
(Ovaj tekst je objavljen u magazinu PC Press br. 234, jul 2016.)

U senci turbulentnih događaja u svetu, odvija se manje primetna revolucija tzv. inteligentnih mašina. Radi se o računarski kontrolisanim robotima koji su svesni svog okruženja i mogu samostalno da donose odluke o svojim aktivnostima. O ovome je već pisano na stranicama ovog časopisa.

Međutim, naučni razvoj nikada nije izolovan od društva u kom se odvija, pa i ovaj proces treba posmatrati u širem društvenom kontekstu. Velika popularnost veštačke inteligencije znači da savremeno društvo gaji izvesna ekonomska očekivanja. Tako se, na primer, od inteligentnih robota očekuje da zamene ljude u obavljanju niza servisnih poslova u oblastima logistike, transporta, medicine – i drugih poslova za koje možda verujete da mogu da ih obavljaju samo ljudi. Kao i ranije u istoriji, ovaj tehnološki napredak dolazi sa određenom cenom koju će platiti oni koji ne budu mogli da mu se prilagode. Već je široko prihvaćeno stanovište da će doći do značajnih strukturalnih promena u zapošljavanju. Da bi sačuvali poslove, ljudi će morati da usvoje nova znanja. Adaptiranje na ove promene nije lako, posebno imajući u vidu dominantni udeo netehničkih zanimanja i sve stariju radnu populaciju.

Kakve to veze ima sa nama? Inteligentne mašine sutrašnjice će biti kreirane od strane programera koje obrazujemo danas. U uslovima slabe finansijske podrške razvoju novih tehnologija, jedini odgovor na ove promene je adekvatno obrazovanje.

Nije neopravdano reći da obrazovni sistem trenutno praktikuje zanatski pristup informatici. Informatika se sve češće neopravdano svodi na programiranje, a studenti se uče da u moru dostupnih gotovih rešenja pronađu ona koja otprilike odgovaraju potrebama zadataka. Pošto je programiranje veština čije je osnove relativno lako savladati, studenti lako stiču varljiv utisak da su brzo ovladali suštinskim znanjem. I tako dobijamo studente koji umeju da programiraju, ali ne i da kritički promišljaju o širem kontekstu svog stručnog angažovanja.

Informatika kao nauka je i ranije prolazila kroz temeljne promene. Ono što danas učimo u školama i na fakultetima su odgovori na probleme iz prošlosti. Pritom, naš obrazovni sistem propušta veliko redefinisanje informatike koje je na pomolu. To se najbolje vidi na primeru veštačke inteligencije. Postoji slogan koji dobro opisuje moderni pristup veštačkoj inteligenciji – mnogo podataka i malo teorije. Veštačka inteligencija je, slično kao i psihologija u prvoj polovini 20. veka, bihevioristička nauka. Informatički biheviorizam se ogleda u dominantnom, skoro dogmatski prihvaćenom, statističkom pristupu. Ovaj pristup se zasniva na računarskoj simulaciji inteligentnog ponašanja bez suštiskog razumevanja fenomena inteligencije. Na primer, možemo napraviti softver koji prepoznaje govor na nekom jeziku, bez potrebe da znamo taj jezik. Međutim, poslednje dve decenije su pokazale da bihevioristički pristup, i pored svih svojih prednosti, ne može da se primeni na opštija istraživačka pitanja veštačke inteligencije, poput kontekstne analize i interpretacije. Da bi ispunila očekivanja sa početka ovog teksta, informatika kao nauka će morati da se redefiniše i opet integriše napuštene reprezentacione pristupe obogaćne novim uvidima iz kognitivnih nauka.

Pored redefinisanja informatike, razvoj inteligentnih mašina otvara i mnoga pitanja od šireg društvenog značaja. Razmislite o sledećem. Ko je odgovoran ako robot koji samostalno donosi odluke o svojim akcijama nekog povredi? Da li inteligentne mašine narušavaju našu privatnost? Da li je etički prihvatljivo da mašine samostalno donose odluke u vojnim akcijama i pravnim postupcima? Da li biste pristali da vas operiše robot? Koja je vaša odgovornost kao budućih dizajnera inteligentih mašina? Naš obrazovni sistem nas ne ohrabruje da postavljamo ovakva pitanja. Vreme je da to promenimo i postanemo aktivni učesnici u promenama koje slede. Ili će nas promene zateći nespremne.