IT odborník Daniel Kuchta: V Košiciach sme vyvinuli systém na diagnostiku rakoviny pľúc umelou inteligenciou (Rozhovor)

Vysokú školu nikdy neštudoval, napriek tomu je dnes odborníkom na umelú inteligenciu. Daniel Kuchta roky viedol tím programátorov, ktorý v Košiciach vytvoril systém schopný za pár sekúnd detekovať pomocou umelej inteligencie rakovinu v pľúcach. „Nikdy sme nemali ambíciu nahradiť rádiológov,“ upozorňuje rodák z obce neďaleko Gelnice. Práve metropola východu je podľa neho liahňou programátorských talentov.  

Daniel na základe svojich skúsenosti upozorňuje, že vzdelanie je síce dôležité, ambície a chuť pracovať sa však cenia u študentov ešte viac. „To, že skončia školu často nie je začiatok ich kariéry, a tak je to správne. Všetci poznáme to meme, kde vidíš, že je práca vhodná aj pre absolventov, ale zároveň od teba chcú aspoň 4 roky v praxe,“ dodáva. 

Odporúčané

Apple prišlo prvýkrát s vlastným ARM procesorom. MacBooky budú mať omnoho dlhšiu výdrž 11. novembra 2020 o 13:52

Aj keď Daniel stál za mnohými projektami, ktorých cieľom bolo pomáhať zdravotníctvu, ide o jedinečný sektor, ktorý má aj svoje úskalia. V posledných mesiacoch venuje energiu vlastnému projektu Nativero, v ktorom ukazuje ďalší prínos umelej inteligencie pri preklade a práci so svetovými jazykmi. Dnes už aj vďaka investícii stoviek tisíc eur startup Daniela Kuchtu rastie a čoskoro naberie reálne kontúry. 

Videl som tvoju prezentáciu, kde si hovoril o tom, ako sa efekt strojového učenia výrazne zvýši, začnime ale z opačného konca. Nemôže byť umelá inteligencia aj nebezpečná?

Môže. Otázka je, čo si presne predstavíme pod slovom nebezpečná, tých perspektív je asi viac.

Či sa dá zneužiť. Pracuje sa s veľa dátami, pracujú s nimi ľudia a firmy, o ktorých záujmoch nemusíme veľa vedieť. 

Určite dá, presne tak, ako hocijaký iný nástroj. Dá sa použiť na zlé aj dobré veci. Typickým príkladom zlej veci je funkcia rozpoznávania tváre, ktorá sa používa napríklad na identifikovanie ľudí na protestoch, možno aj teraz v Minsku. To je príklad veľmi zlého použitia umelej inteligencie. 

Druhý typ je ten, že umelá inteligencia je trénovaná na základe dát. To znamená, že ak jej dáme dáta, ktoré majú v sebe konkrétny „bias“ – teda zosilňujú nejaký predsudok,  nespravodlivosť alebo krivdu v spoločnosti, môže to byť vo finále veľký problém. Napríklad, že väčšina kriminálnikov v Spojených štátoch sú černosi. Potom, keď bude mať polícia nejaký systém, ktorý im odporúča, do akých štvrtí poslať hliadku, tak ich umelá inteligencia bude posielať práve do černošských štvrtí. Tým pádom je pravdepodobnosť, že zaznamenávaná kriminalita bude narastať. Keď to pôjde v tomto kruhu, sústredilo by sa to čoraz viac na tieto štvrte a mohlo by to vyzerať, že iné skupiny obyvateľstva trestné činy nepáchajú. Toto sa však môže diať aj nevedome, bez zlého úmyslu. 

„Naši – slovenskí a českí programátori – patria k svetovej špičke. Tak, ako je ľudský potenciál v Bratislave, je aj v Košiciach. Na východe je možno ešte väčší tým, že tu máme košické IT Valley.“ – Daniel Kuchta

V rámci prezentácie zaznela aj veta, že je to celé matematika, nie kúzlo. Skús vysvetliť na konkrétnom príklade, kde, resp. ako máme hľadať umelú inteligenciu.

AI je dnes v podstate za každým systémom, ktorý nejakým spôsobom napríklad personalizuje konkrétnu službu. To sa týka aj toho, aké výsledky ti zobrazí Google, keď zadáš konkrétnu reťaz znakov alebo slov. Takisto Facebook, ktorý používa odporúčacie algoritmy na to, aké príspevky ti zobrazí. Pretože existuje nejaký strop príspevkov na Facebooku, ktoré človek dokáže za deň vstrebať. Povedzme, že 100. Ale tým, že máš 600 priateľov, si v 100 skupinách, máš lajkutých 300 stránok, Facebook musí nájsť spôsob, ako z tých 10-tisíc príspevkov, ktoré by ti mohol teoreticky zobraziť na základe tvojej aktivity, vybrať 100 najrelevantnejších. A to aj vzhľadom na metriky, koľko času tam stráviš, ako často sa budeš vracať, koľko reklám ti môže zobraziť, a tak. Každá umelá inteligencia má svoje „KPI“, ktoré chce optimalizovať. Takisto pomaly každý telefón má dnes funkciu rozpoznávania tváre, aj tam je AI.

Dá sa povedať, že dnes sme už obklopení umelou inteligenciou všade.Je však dôležité uvedomiť si, čo to znamená. Nie je to zmýšľajúci džin v telefóne, alebo počítači. Je to iba systém, ktorý má zadefinovanú cieľovú funkciu, ktorú chce optimalizovať, má nejaké dáta, na základe ktorých má urobiť rozhodnutie a tým, že dáta naberá, tak na základe výpočtu mení parametre, aby výstup, ktorý ti dáva, bol žiadúci. Dá sa povedať, že to nie je žiadna inteligencia (smiech). Sú to iba vzorce, do ktorých sa to vkladá. Taká pokročilá štatistika.

Môže byť umelá inteligencia aj offline?Jasné, veľká časť tých modelov je offline. Vývoj a nasadenie AI prebieha v dvoch krokoch. V prvom máš nejaké dáta, na ktorých sa umelá inteligencia doslova natrénuje. Ukážeš jej príklady, upravia sa jej interné parametre a dostaneš z toho výstup, ktorý sa dá predstaviť si ako veľmi komplikovaný vzorec. Ten je na začiatku statický. A potom je už na tebe, či ho používaš takto, alebo ho s nejakou frekvenciou updatuješ novým dátami, alebo ho využívaš live a updatuješ ho v reálnom čase. 

Takže vzorec. Zaujímavé. 

Sú to v podstate „iba“ funkcie vnorené do seba, kde sa aplikujú nejaké násobenia, sčítania a jednoduché nelineárne funkcie. To je všetko. 

Odporúčané

Vyhrá súboj o budúcnosť dopravy auto na vodík alebo elekromobil? Pozreli sme sa na výhody a nevýhody oboch pohonov 4. novembra 2020 o 9:33

Momentálne vnímam umelú inteligenciu ako konkurenčnú výhodu, môže sa stať, že bude časom neodmysliteľnou súčasťou našich životov?

To do istej miery áno, ale asi sme vo fáze, kedy sa to začína pomaly stávať nutnosťou. Používatelia si začínajú zvykať na nejaký štandard, že to AI tam je, že je tam personalizácia. Ale sú tu aj služby, ktoré sú postavené výhradne na umelej inteligencii. 

Poďme ku konkrétnym veciam. Tvojim prvým veľkým projektom bola práca pre časopis The Economist, skús opäť v krátkosti popísať, čo ste robili a aký to malo v konečnom dôsledku efekt.

Ja som sa najprv venoval kontrole digitálnych reklám na mobilných platformách. To znamená, ak si čítal The Economist v mobilnej appke a boli tam nejaké reklamy, ja som zabezpečil, aby tá reklama fungovala ako má. 

To však nebolo všetko, na čom ste robili. 

Pre The Economist sme navrhli systém na odporúčanie videa. Niečo ako má YouTube, teda, že pozeráš nejaké videá a odporučí ti to, čo by si si mal pozrieť ako ďalšie. To bol v podstate prvý krok, kedy som sa začal profesionálne zaoberať umelou inteligenciou. 

Vie teda umelá inteligencia viac ako my sami? Predsa len, ja niekedy fakt neviem, aký film alebo video si chcem pozrieť.