{"id":4498,"date":"2018-07-31T01:32:47","date_gmt":"2018-07-30T22:32:47","guid":{"rendered":"http:\/\/mokslosriuba.lt\/kartumesgalime\/?p=4498"},"modified":"2018-07-31T01:32:47","modified_gmt":"2018-07-30T22:32:47","slug":"pavojus-kurejams","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mokslosriuba.lt\/kartumesgalime\/2018\/07\/31\/pavojus-kurejams\/","title":{"rendered":"Pavojus k\u016br\u0117jams?"},"content":{"rendered":"

\u0160\u012f ra\u0161in\u012f, su\u017einojusi apie Mokslo sriubos ra\u0161ini\u0173 iniciatyv\u0105, para\u0161\u0117 Brigita Pli\u0161ka.<\/em> Primename, kad pana\u0161i\u0173 ra\u0161ini\u0173, publikuoti \u0161iame puslapyje, laukiame nuolatos. Juos si\u0173skite rasiniai@mokslosriuba.lt<\/em><\/p>\n

Brigita Pli\u0161ka<\/p>\n

Kaip dirbtinio intelekto (<\/span>toliau – DI<\/span><\/i>) pa\u017eanga gali paveikti k\u016brybi\u0161kum\u0105? Turb\u016bt esat gird\u0117j\u0119 nuog\u0105stavimus, jog  DI darant vis didesn\u0119 \u012ftak\u0105 kasdieniam m\u016bs\u0173 gyvenimui, \u017emoni\u0173 darbo j\u0117ga bus pakeista ne tik darbuose, reikalaujan\u010diuose fizin\u0117s j\u0117gos ir  atliekamuose mechani\u0161kai, bet ir veiklose, kurias vadiname k\u016brybi\u0161komis. Pradedant reklamomis gatv\u0117se ir baigiant anten\u0173, naudojam\u0173 NASA, k\u016brimu. <\/span><\/p>\n

Ta\u010diau galb\u016bt vietoje baim\u0117s ir nuog\u0105stavim\u0173, kad technologij\u0173 pa\u017eanga lygi k\u016br\u0117j\u0173 pra\u017e\u016b\u010diai, priimkime  tai kaip galimyb\u0119 tobulinti savo geb\u0117jimus, mokytis i\u0161 technologij\u0173 bei kurti geresnius produktus.<\/span><\/p>\n

Pa\u017evekime \u012f \u0161\u012f keistuol\u012f:<\/span><\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

Tai jau min\u0117ta NASA antena. Tiksliau \u2013 NASA ST5 erdv\u0117laivio antena, naudota \u017dem\u0117s magnetosferos matavimams, kurios dizianas buvo sukurtas 2006 metais, naudojant evoliucin\u012f algoritm\u0105. Turb\u016bt b\u016bt\u0173 sunku pagalvoti, jog \u0161is keistos formos, atrodantis kaip penkiame\u010dio i\u0161lankstytas, vielos gabalas gali b\u016bti efektyi (labai efektyvi) antena. In\u017einieriui sugalvoti tok\u012f k\u016brin\u012f grei\u010diausiai u\u017etrukt\u0173 met\u0173 metus, ta\u010diau algoritmas tai padar\u0117 vos per m\u0117nes\u012f (na, neskaitant pradinio jo suk\u016brimo, testavimo ir kt.).<\/span><\/p>\n

O dabar pa\u017evelkime \u012f \u0161\u012f plakat\u0105:<\/span>\"\"<\/a><\/p>\n

Sakysite l\u0117k\u0161ta? Nevyk\u0119s reklamos agent\u016bros k\u016brinys? Deja. \u0160\u012f plakat\u0105 k\u016br\u0117 algoritmas. Tai pat kaip ir kitus \u0161ios kampanijos reklaminius plakatus. \u0160is, i\u0161 pirmo \u017evilgnio \u012fprastas stendas, keit\u0117 jame rodom\u0105 vaizd\u0105 kas kelias sekundes ir steb\u0117jo j\u012f stebin\u010di\u0173 \u017emoni\u0173 reakcijas. \u0160iek tiek kraupu pagalvojus, kad jus stebi stendas… Bet tuo pa\u010diu kaip \u0161aunu \u2013 steb\u0117jimui buvo naudojama emocij\u0173 sekimo technologija ir, kaip ir jau min\u0117tos antenos atveju, evoliucinis algoritmas. Ir prireik\u0117 tik 72h norint sugeneruoti reklamas, kurios, remiantis geriausia iki tol buvusia praktika, atitinka pagrindinius varototoj\u0173 poreikius.<\/span><\/p>\n

Ir paskutinis, bet ne pats blogiausias \u201ealgoritminio k\u016brybingumo\u201c pavydzys  \u2013 AlphaGo. Tai be abejon\u0117s vienas did\u017eiausi\u0173 pastar\u0173j\u0173 met\u0173 DI pasiekim\u0173. Go \u2013 dviem \u017emon\u0117m skirtas, vienas seniausi\u0173 strategini\u0173 stalo \u017eaidim\u0173, sukurtas Kinijoje. Jis \u017eaid\u017eiamas ant 19×19 langeli\u0173 lentos, baltomis ir juodomis fig\u016br\u0117l\u0117mis. \u017daidimo tikslas \u2013 u\u017ekariauti kuo didesn\u0119 dal\u012f prie\u0161ininko teritorijos, apsupant j\u0105 savo fig\u016br\u0117l\u0117mis. Prie\u017eastis, kod\u0117l tik 2016 metais buvo sukurta programa, galinti \u012fveikti \u017emog\u0173 \u0161iame \u017eaidime ta, jog yra <\/span>net 10<\/span>171 <\/span>galimos \u0161io \u017eaidimo pozicijos (tuo tarpu \u0161achmatuose \u2013 \u201etik\u201c ~10<\/span>30 <\/span>). Taigi \u012fprasti algoritmai, \u012fvertinantys kiekvien\u0105 galim\u0105 judes\u012f tam tikroje \u017eaidimo pozicijoje ir nustatantys, kuris j\u0173 geriausias, \u0161iuo atveju netinka. Vietoje to, AlphaGo naudoja neuronini\u0173 tinkl\u0173 sluoksnius, kurie mokosi i\u0161 duombaz\u0117s, kuri\u0105 sudaro beveik 30 milijon\u0173 \u017eaidimo judesi\u0173, naudot\u0173 geriausi\u0173 pasaulio \u017eaid\u0117j\u0173. \u017daidim\u0105, kuris ka\u017ekada buvo laikytas reikalaujan\u010diu didelio k\u016brybingumo ir intuicijos, dabar geriau nei kas kitas \u017eaid\u017eia kompiuteris. Nors tai gali g\u0105sdinti kai kuriuos \u017emon\u0117s, tuo pa\u010diu metu tai gali pad\u0117ti \u017eaid\u0117jams tobul\u0117ti. Kompiuteri\u0173 \u017eaidimo taktika skiriasi nuo \u017emoni\u0173, ir taip padeda pastariesiems tobul\u0117ti. Vienas i\u0161 Go \u017eaid\u0117j\u0173 Fan Hui teigia, jog \u017eaisdamas prie\u0161 AlphaGo jis patobul\u0117jo, ir vos per kelet\u0105 m\u0117nesi\u0173 pasaulio reitinge pakilo i\u0161 500 \u012f 300 viet\u0105.<\/span><\/p>\n

Taigi, ar vert\u0117t\u0173 bijoti technologin\u0117s pa\u017eangos, ar vis tik priimti tai kaip galimyb\u0119 tobulinti savo k\u016brybi\u0161kum\u0105? O galb\u016bt tai, k\u0105 vadiname k\u016brybi\u0161kumu, vis tik yra apskai\u010diuojama, tik kol kas dar nesuprantame kaip?<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

\u0160\u012f ra\u0161in\u012f, su\u017einojusi apie Mokslo sriubos ra\u0161ini\u0173 iniciatyv\u0105, para\u0161\u0117 Brigita Pli\u0161ka. Primename, kad pana\u0161i\u0173 ra\u0161ini\u0173, publikuoti \u0161iame puslapyje, laukiame nuolatos. Juos si\u0173skite rasiniai@mokslosriuba.lt Brigita Pli\u0161ka Kaip dirbtinio intelekto (toliau – DI) pa\u017eanga […]<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":4500,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"om_disable_all_campaigns":false,"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"_themeisle_gutenberg_block_has_review":false,"footnotes":""},"categories":[8],"tags":[85,113,196],"class_list":["post-4498","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-rasiniai","tag-intelektas","tag-kuryba","tag-technologijos","pb-post","pb-item","pb-col-xl-4 pb-col-m-6 pb-col-s-12","pb-animate pb-animated "],"aioseo_notices":[],"jetpack_featured_media_url":"","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/mokslosriuba.lt\/kartumesgalime\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4498","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/mokslosriuba.lt\/kartumesgalime\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/mokslosriuba.lt\/kartumesgalime\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mokslosriuba.lt\/kartumesgalime\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mokslosriuba.lt\/kartumesgalime\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=4498"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/mokslosriuba.lt\/kartumesgalime\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4498\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mokslosriuba.lt\/kartumesgalime\/wp-json\/"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/mokslosriuba.lt\/kartumesgalime\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4498"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/mokslosriuba.lt\/kartumesgalime\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4498"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/mokslosriuba.lt\/kartumesgalime\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4498"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}