Rakićević: AI će igrati sve značajniju ulogu u rješavanju globalnih problema

Vještačka inteligencija (AI) je već duže vremena sastavni dio naše svakodnevice, iako je mnogi ne primjećuju direktno. Veliki jezički modeli (LLM) već imaju ogroman utjecaj na društvo i ekonomiju, kaže dr. Nemanja Rakićević, stručnjak za vještačku inteligenciju i član Google DeepMinda.

Nekadašnji najbolji student Univerziteta u Novom Sadu i diplomac Fakulteta tehničkih nauka u tom gradu, koji je akademsku karijeru počeo graditi u oblasti mehatronike, robotike i automatizacije, da bi nakon uspješne istraživačke karijere u oblasti robotike na prestižnim institucijama u Italiji i Francuskoj te u Japanu u saradnji sa japanskom svemirskom agencijom (JAXA) odlučio da nove izazove potraži u oblasti istraživanja vještačke inteligencije i velikih jezičkih modela, navodi da je utjecaj AI-a na društvo posebno porastao od 2022. godine, kada su takozvani chatbotovi stekli globalnu popularnost.

Prema njegovim riječima, napredak u kvaliteti, sposobnostima i primjeni AI tehnologija eksponencijalno je rastao zahvaljujući sve većem broju istraživača i kompanija u ovom domenu, kao i napretku u hardveru i tehnikama treniranja modela.

Upravo i on danas radi na razvoju naprednih mogućnosti Geminija, Googlevog velikog jezičkog modela na korištenju različitih alatki i funkcija, odnosno programa, koje korisnik može sam da definira.

“Ove mogućnosti čine Gemini mnogo sposobnijim nego modeli koji su samo naučeni na određenim informacijama sa interneta prikupljenim do određenog datuma, jer Gemini dobija mogućnost da u realnom vremenu pristupa najnovijim informacijama sa interneta da bi sto verodostojnije odgovorio na zahtev, ili da direktno komunicira sa korisničkim programom da ispuni zadati zahtev.”

Metodologija koju koristi je zasnovana na algoritmima podržanog učenja (Reinforcement Learning), gdje se model uči na osnovu pokušaja i pogrešaka tokom interakcije sa okolinom, odnosno sa korisnikom.

Svakodnevna prisutnost

Govoreći o primjeni vještačke inteligencije u svakodnevnom životu, stručnjak Google DeepMinda navodi da se danas AI najčešće koristi u sistemima preporuke, optimizaciji poslovnih i industrijskih procesa, autentifikaciji korisnika i, naravno, kroz sve češću primjenu LLM-ova za rezonovanje i analizu podataka.

“Sistemi preporuke koji su svuda oko nas i značajno utiču na naše svakodnevne odluke. Na primer, Netflix koristi AI da predloži filmove i serije na osnovu vaših prethodnih gledanja, dok Spotify preporučuje pesme i kreira personalizovane playliste poput Discover Weekly. Slično tome, Amazon i eBay koriste preporučene algoritme za predlaganje proizvoda koji bi vas mogli zanimati, a Google i Facebook prikazuju oglase prilagođene vašim interesovanjima na osnovu pretraga i interakcija.”

Ono o čemu je nezahvalno govoriti jeste predviđanje budućeg razvoja ove tehnologije, s obzirom na to da se inovacije dešavaju gotovo svakodnevno, u razmjerama koje podsjećaju na industrijsku i internet revoluciju, kaže Rakićević.

Međutim, dodaje, vjerovatno možemo očekivati još veći napredak u integraciji AI sistema u svakodnevni život i industrije koje tradicionalno nisu koristile ove tehnologije, poput prava, zdravstva i nauke.

U budućnosti, posebno obećavajući su AI agenti, jezički modeli koji imaju pristup još širem skupu moćnijih alata, tako da samostalno izvršavaju zadate naredbe umjesto da samo vraćaju odgovore na zahtjeve sto je do sada bio slučaj, to jeste modeli sposobni da autonomno koriste alate i preispituju svoje odluke prije nego što daju konačan odgovor, čime se značajno proširuju mogućnosti primjene AI-a.

Nobelove nagrade

“Pored LLM-ova, AI se već pokazao revolucionarnim u nauci, a primer toga je Nobelova nagrada iz hemije dodeljena autorima AlphaFold modela, koji je omogućio predikciju strukture proteina sa do tada neviđenom preciznošću. Takođe, DeepMindov GraphCast je revolucionarni model za precizniju i bržu vremensku prognozu u odnosu na tradicionalne metode, omogućavajući ranije upozorenje na ekstremne vremenske prilike i poboljšavajući pripremljenost na klimatske promene. Ovo je samo početak – AI će igrati sve značajniju ulogu u rešavanju globalnih problema, od medicinskih i naučnih otkrića do optimizacije resursa i klimatskih istraživanja. U narednim godinama očekujem i još Nobelovih nagrada za dostignuća iza kojih je AI imao bitnu, ako ne i ključnu ulogu”, navodi Rakićević.

Ono u što nema sumnje jeste da ova tehnologija napreduje velikom brzinom.

Stručnjak iz Srbije navodi da je jedan od najvećih izazova s kojim se susreće u radu u DeepMindu je praćenje izuzetno brzog tempa razvoja u oblasti AI. Svakodnevno se objavljuju novi radovi i otkrića, posebno u oblastima poput podržanog učenja, odnosno reinforcement learninga, te velikih jezičkih modela, što znači da je neophodno konstantno učiti i prilagođavati se.

“Balansiranje između istraživanja najnovijih tehnika i fokusiranog rada na dugoročnim projektima može biti zahtevno, jer je lako upasti u zamku prevelike širine umesto produbljivanja ključnih ideja.”

Kako bi se izbori s tim izazovima, oslanja se na strukturirano praćenje najrelevantnijih izvora – od internih diskusija u Google DeepMindu do redovnog pregleda arXiv radova, tehničkih blogova i specijaliziranih YouTube kanala.

Također, aktivno sarađuje sa kolegama iz različitih timova kako bi zajedno razmjenjivali novosti i filtrirali najvažnije trendove.

“Ključni deo strategije je i eksperimentisanje – brza implementacija i testiranje novih ideja na manjim modelima pomaže mi da procenim njihov potencijal pre nego što ih dublje istražim.”

AI u regiji

Razvoj i ulaganje u tehnologije poput vještačke inteligencije su od velikog značaja, kako za kompanije, tako i za same države. Stoga nema sumnje da i zemlje regije moraju biti uključene u takve napore, ako ne žele da budu u velikom zaostatku.

Rakićević navodi da se u zemljama naše regije u posljednje vrijeme sve više prepoznaje značaj AI i naprednih tehnologija generalno, mada su ulaganja i dalje skromna u poređenju sa globalnim liderima.

“Odliv stručnjaka je još uvek zabrinjavajuć, ali čini mi se da postoji trend smanjivanja ako ne čak i vraćanja u zadnjih nekoliko godina. Postoje pozitivni pomaci kroz startape, različite programe i akceleratore, akademske projekte i slično, ali i nekoliko VC fondova koji se fokusiraju na naš region – Credo Ventures, Fifth Quarter Ventures između ostalih. Takođe, inicijative poput ovogodišnjih letnjih škola koje će se održati u našem regionu, Mediterranean ML Summer School u Splitu gde sam jedan od organizatora i Eastern European ML Summer School u Sarajevu, koje okupljaju istraživače i stručnjake iz celog sveta su od izuzetne važnosti, jer naš region i zemlje domaćine stavljaju na mapu svetske AI scene. Platforme poput Serbian Researchers u Srbiji, MIAI u Crnoj Gori i ANNT u BiH igraju ključnu ulogu u povezivanju naučnika u zemlji i dijaspori, omogućavajući bolju saradnju i razmenu znanja, ne samo u AI već i šire.”

On dodaje i da smatra da i dalje ima dosta prostora za unapređenje sistemske podrške i dugoročne strategije koje bi omogućile održiv razvoj lokalnog AI ekosistema.

“Region ima vrhunske stručnjake koji već doprinose globalnoj AI zajednici, ali bi jača podrška istraživanju i inovacijama mogla omogućiti veći lokalni uticaj. Neke zemlje već ulažu više u programe podrške preduzetnicima, ali je potrebno dodatno investiranje u istraživačke centre, obrazovne inicijative i domaće AI ekosisteme kako bi talenat mogao da se razvija i ostane u regionu”, smatra Rakićević.

Otvorena pitanja

“Bez takvih ulaganja, region rizikuje da ostane isključivo konzument novih tehnologija, što bi smanjilo njegovu konkurentnost i ubrzalo odliv talenata. Strateška podrška AI razvoju ključna je za digitalnu transformaciju, jačanje privrede i zadržavanje stručnjaka koji mogu doprineti globalnim inovacijama.”

“Sa sve većom demokratizacijom, lakšim pristupom i nižom inicijalnom cenom korišćenja najnovijih tehnologija, nalazimo se u odličnoj situaciji da eksperimentišemo i inoviramo, i na taj način postanemo relevantan faktor na svetskoj AI sceni”, navodi stručnjak Google DeepMinda.

Što se tiče savjeta za mlade istraživače koji žele da se bave razvojem vještačke inteligencije ili mašinskim učenjem, Rakićević navodi da je danas situacija u nauci značajno drugačija nego kada je on započeo svoju akademsku karijeru.

Zahvaljujući online resursima poput blogova, repozitorijuma koda, besplatno dostupnih konferencijskih radova, YouTube tutorijala, podcasta i LLM chatbotova, učenje i praćenje najnovijih dostignuća postalo je daleko pristupačnije. Ova dostupnost informacija omogućila je većem broju ljudi da se bave naukom, što je ubrzalo napredak u istraživanjima, ali istovremeno povećalo i konkurenciju, dodaje.

“Zato savetujem istraživačima da maksimalno iskoriste gorenavedene resurse i pronađu oblast koja ih istinski zanima – ne nužno onu najpopularniju, već onu sa velikim potencijalom i još mnogo otvorenih pitanja. Najteži korak je oduvek bio odabrati pravac istraživanja koji nas ispunjava, ali sada, uz obilje informacija, lakše je doneti informisanu odluku.”

Inicijative poput Serbian Researchers u Srbiji, MIAI u Crnoj Gori, ANNT u BiH i slično mogu biti od velike pomoći u ovom procesu jer olakšavaju povezivanje sa istraživačima iz različitih oblasti i omogućavaju bolje informiranje o akademskom i istraživačkom radu naših naučnika, poručuje Rakićević.