Veštačka inteligencija

Sharing is caring!

Umjetna inteligencija već sad mijenja programere i dizajnere. Pogledajte primjere

Nenad Jarić DauenhauerPrije 19 sati

Umjetna inteligencija već sad mijenja programere i dizajnere. Pogledajte primjere
Foto: DALLE-2/Daniel Pikl, Maja Orešković Adam Ford

BUDUĆI DA se umjetna inteligencija (AI) razvija fascinantnom brzinom, mnogi ljudi strahuju da će im računala, roboti i automati uskoro preuzeti poslove.

Taj strah od tehnologije nije nešto novo. On je opjevan još krajem 19. stoljeća u popularnoj pjesmi o Johnu Henryju koji se natjecao s parnim strojem u bušenju rupa za postavljanje dinamita za potrebe izgradnje tunela.

Prema pjesmi, John Henry je dao sve od sebe i čekićem pobijedio stroj, no nedugo potom umro je od napora. Pjesma je postala simbolom borbe ljudi za radna mjesta, ali i borbe crnaca protiv tiranije bijelaca.

Tehnologija oduzima poslove, ali stvara još više novih

No, povijest je pokazala da su strojevi i automati, mada su ljudima oduzimali određene poslove, poput rada na pokretnim trakama u tvornicama kakve je Charlie Chaplin karikirao u svojem filmu Modern Times iz 1936., u konačnici uglavnom uvijek ukidali potrebu za najtežim i najdosadnijim radnim mjestima, dok su istovremeno stvarali mnogo novih, zanimljivijih i kreativnijih.

Tehnološki razvoj također je učinio svakodnevni život udobnijim i zdravijim raznim uređajima kao što su hladnjaci, usisavači, perilice za rublje, suđerice itd. Nadalje, kako je tehnologija napredovala, a ljudi su zamjenjivani automatima, proizvodi su postajali sve jeftiniji i dostupniji. Primjerice, prosječan građanin u Hrvatskoj je u 70-ima morao izdvojiti više mjesečnih plaća da bi mogao kupiti perilicu za rublje, dok ona danas košta manje od pola prosječne plaće. Konačno, razvoj tehnologije omogućio je da se radno vrijeme značajno skrati.

Ako ove lekcije iz povijesti ne umanjuju strah, možda može pomoći izvješće Svjetskog ekonomskog foruma o budućnosti radnih mjesta. Naime, prema njemu, do 2025. godine oko 85 milijuna radnih mjesta bit će zamijenjeno strojevima s umjetnom inteligencijom, no s druge strane, procjenjuje se da će zahvaljujući razvoju AI-ja do 2025. biti otvoreno 97 milijuna novih radnih mjesta. Što će biti kasnije, krajem stoljeća, znatno je teže predvidjeti.

Strah da će strojevi postati pametniji od ljudi

No, strah od premoći tehnologije nad čovjekom danas je postao značajno ozbiljniji jer se prvi put u povijesti pokazuje da bi strojevi mogli nadmašiti ljude u onome u čemu se činilo da nikada neće – u znanju i inteligenciji.

AI već danas obavlja brojne poslove u kojima su se ljudi do prije par desetljeća smatrali nezamjenjivima. Slika, piše pjesme i novinske članke, prevodi književna djela, igra složene igre poput šaha, sudjeluje u znanstvenim istraživanjima, upravlja automobilima i razgovara s ljudima kao da je i sam ljudsko biće. Štoviše, AI je već preuzeo i neke poslove unutar lanca razvoja softvera. Nameće se pitanje hoće li i kada čak i sami programeri koji sudjeluju u razvoju umjetne inteligencije postati nepotrebni.

U čemu je AI već danas dobar ili čak bolji od čovjeka?

Podsjetimo se za početak nekoliko zahtjevnih umijeća u kojima je AI već nadmašio ljude.

1997. u New Yorku IBM-ovo računalo Deep Blue pobijedilo je u šahovskom meču svjetskog prvaka Garija Kasparova. 2011. IBM-ovo računalo Watson natjecalo se s dvojicom dotadašnjih pobjednika u televizijskom kvizu Jeopardy. Pritom nije bilo povezano s internetom, a na pitanja je moralo odgovarati ljudskim jezikom. Watson je pobijedio svoje ljudske suparnike i osvojio milijun dolara.

2015. američka kompanija napravila je program Wordsmith koji je napisao vrlo uvjerljiv i informativan izvještaj sa sportske utakmice. Ljudski novinar tada je još uvijek bio superioran kada su u pitanju bile neke dosjetke i komentari sportaša vezani uz utakmicu i igrače, no mnogi ljudi vjerojatno bi bili zadovoljni i računalnim uratkom.

U lipnju 2022. Googleov inženjer Blake Lemoine objavio je fascinantan razgovor s LaMDA-om računalnim programom za razgovore, odnosno chatbotom, ustvrdivši da je taj program, na čijem je razvoju radio godinama, postao osjećajan te da razmišlja kao ljudsko biće. Google je demantirao i suspendirao Lemoinea, no događaj je obišao naslovnice medija i podijelio zajednicu stručnjaka oko pitanja treba li LaMDA-u smatrati svjesnom te, čak i ako ne treba, možemo li očekivati da bi umjetna inteligencija uskoro mogla postati svjesna.

>> Stroj prvi put razvio svijest? Prenosimo cijeli intervju s njim

AI postaje sudionik u znanstvenim otkrićima

Umjetna inteligencija posljednjih godina postaje sve značajnija i u znanstvenim i medicinskim istraživanjima. Primjerice, u eksperimentu iz 2013. umjetna inteligencija dobila je zadatak da pokuša otkriti rak dojke. Neuronska mreža bila je uvježbana da pronalazi znakove raka koristeći desetke tisuća mamografskih slika bolesti.

No, neočekivano, AI je otkrio da nije toliko važno tražiti same tumore koliko neke druge modifikacije tkiva koje se ne nalaze u neposrednoj blizini tumorskih stanica. Ovo otkriće bilo je novi, važan korak u dijagnosticiranju raka dojke.

Časopis Scientific American objavio je 30. lipnja priču o tome kako je GPT-3, algoritam dubokog učenja koji analizira golemi tok informacija za stvaranje teksta na naredbu, napisao znanstveni rad sam o sebi.

Britanska tvrtka za umjetnu inteligenciju DeepMind ovih je dana transformirala biologiju predviđanjem strukture gotovo svih proteina poznatih znanosti, njih više od 200 milijuna, u samo 18 mjeseci, što je otkriće koje će ubrzati razvoj lijekova i napraviti revoluciju u temeljnim znanostima.

>>Golemo otkriće umjetne inteligencije otvara novu eru u biologiji i medicini

Ovdje treba istaknuti da će, unatoč tome što je umjetna inteligencija već uspjela nadići čovjeka u pojedinim područjima, trebati proći još vremena prije nego što će jedan AI postati bolji od ljudi u svim područjima ljudskih sposobnosti. Primjerice, neki AI može biti dobar u procesiranju jezika pa i pisanja tekstova, a da ne mora istovremeno u razumskom razmišljanju. No to je tema za neki novi, budući tekst.

Koje poslove će AI najbrže zamijeniti?

Kako smo već ranije naveli, predviđa se da će AI do 2025. zamijeniti oko 85 milijuna poslova. Prema procjenama nekih stručnjaka, među prvima to bi mogli biti sljedeći poslovi: blagajnici, prodavači, vozači taksija i autobusa, radnici na šalterima, fotografi, recepcioneri , zaposlenici na telefonskim podrškama, kuhari u fast food restoranima, lektori, prevoditelji, radnici na tvorničkim trakama, konobari, dostavljači itd.

Primjerice, kompanija Amazon najavila je 13. lipnja da će njezini kupci u Lockefordu u Kaliforniji biti među prvima koji će početi primati isporuke paketa uz pomoć dronova Prime Air.

Poslovi koje AI neće tako brzo zamijeniti su oni koji zahtijevaju više različitih složenih kognitivnih, motoričkih i socijalnih ljudskih vještina: psiholozi, inženjeri, njegovatelji, marketinški stratezi, odvjetnici, upravitelji ljudskih resursa, učitelji u školama itd.

Bi li AI uskoro mogao uzeti poslove programerima?

No, vratimo se našoj tezi iz naslova. Neosporna je činjenica da računala već danas obavljaju određene poslove vezane za razvoj softvera, međutim, za sada uglavnom samo one najdosadnije, najjednostavnije i vremenski najzahtjevnije.

Prema Armandu Solar-Lezami, profesoru s uglednog sveučilišta MIT, alati poput DeepCodera imaju potencijal za automatizaciju razvoja koda, no on smatra da AI ipak neće tako skoro programerima oduzeti sve poslove. Umjesto toga, uvjeren je da se sustav temeljen na sintezi programskog koda može koristiti za automatizaciju najzamornijih dijelova razvoja, tako da se programeri mogu fokusirati na složenije zadatke.

Što je programiranje i tko je tu lakše, a tko teže zamjenjiv?

Za ispravno razumijevanje prve teze iz naslova o zamjenjivosti programera važno je prije svega znati što sve podrazumijeva posao programiranja. Programer Damir Škrjanec, voditelj istraživanja i razvoja u zagrebačkom odjelu međunarodne kompanije Cybrotech, tumači da proces programiranja uobičajeno ima više razina, odnosno kategorija.

“Kada stranka zatraži da joj se odradi određeni posao, netko treba preuzeti taj posao, prikupiti sve podatke o zadacima koje bi program trebao izvršavati i sve to zapisati na neki razumljiv način. To u principu radi tehnička podrška. Ljudi koji to rade generalno će u konačnici, kada proizvod bude gotov, naručiteljima također objasniti kako ga koristiti. Oni također u prvoj fazi oblikuju proizvod na nivou opisa”, kaže Škrjanec.

Sljedeći u lancu koji dobivaju taj opis su softverski arhitekti.

“Oni iz tekstovnog opisa rade generalnu koncepciju kako bi taj proizvod, program ili aplikacija trebao izgledati. Rade nacrt arhitekture koji govori od čega se sve aplikacija treba sastojati, koji bi se postojeći moduli mogli iskoristiti, što sve treba napisati, što će se sve izvršavati i sl. Drugim riječima, oni stvaraju grubu tehničku raspodjelu od čega se aplikacija sve treba sastojati i kako se poslovi raspoređuju”, tumači naš stručnjak iz Cybrotecha.

Arhitekti, koderi, testeri…

Nacrt arhitekture potom ide tehničkim voditeljima, od kojih svaki ima više programera kojima će točno definirati što bi svaki od njih trebao napraviti.

“On globalnu arhitekturu raščlanjuje u konkretne module i definira tko što treba raditi. Broj tehničkih voditelja i programera ovisit će o veličini kompanije i veličini projekta. Teoretski, kada je riječ o nekoj jednostavnoj aplikaciji, sve može odraditi jedna osoba, a kada je projekt zahtjevan, na njemu može raditi i više stotina ljudi. Programeri su u tom lancu često zapravo koderi. Oni nemaju puno za izmišljati – oni dobiveni zadatak trebaju prevesti u programske instrukcije. No, programer će također napraviti i prvu fazu testiranja modula na kojem je radio kako bi se vidjelo funkcionira li on sam za sebe.

Sljedeći korak je testiranje cijele aplikacije. To rade testeri po uputama ljudi koji su napisali test paterne. Oni moraju stvoriti dovoljno test paterna da se pokriju svi slučajevi, odnosno sve moguće situacije s kojima bi se aplikacija tijekom rada mogla suočiti”, tumači Škrjanec.

Za ilustraciju, ako u nekom formularu treba upisati godinu rođenja, autor test paterna definirat će da treba provjeriti je li upisana godina ispravna. Primjerice, ako netko upiše da je rođen 2000. godine, aplikacija bi to trebala prihvatiti. No, ako upiše da je rođen 1500., 2100., -2000. ili pak umjesto godine upiše da je muško, aplikacija bi tijekom testiranja trebala odbiti takav upis kao pogrešan.

Dokle je AI došao u programiranju?

Dokle je tu došla automatizacija? Škrjanec kaže da je ona prvo počela obavljati određene poslove testiranja.

“Već duže vrijeme programi se pišu tako da se samotestiraju. AI je prvi put donio napredak u programiranju kada je počeo sam generirati testne paterne. Kada je riječ o nekoj aplikaciji koja nije previše složena, AI već danas može sam izgenerirati sve moguće testne paterne. Tu je već danas prilično dobar”, ističe Škrjanec.

No, AI uzima sve više maha i u samom programiranju, odnosno kodiranju.

“Već dugo postoji alat, code completion, koji tijekom kodiranja završava započetu programsku rečenicu. On je u početku, još u ranim danima programiranja, omogućavao da se automatski dovrši započeta riječ, čim bi prepoznao prvih nekoliko slova. No, to je trivijalno jednostavno. U međuvremenu se taj alat razvio do te mjere da više ne nudi samo dovršavanje započete riječi već da dovršava cijele programerske strukture, pa čak do toga da na osnovu nekoliko napisanih funkcija napiše ostale moguće funkcije”, kaže naš sugovornik.

“Primjerice, recimo da proizvod treba obavljati funkcije A, B, C, D i E. Ako čovjek napiše funkcije A, B i C, AI na temelju njih može već prilično dobro predvidjeti kako bi trebale izgledati funkcije D i E, pod uvjetom da nisu previše složene. Tu negdje staju kompetencije današnjeg AI-ja. AI može generirati čak i cijeli kod, međutim, za sada samo za manje, jednostavnije zadatke. AI još uvijek nije sposoban za generiranje složenijih programa. Naravno, za očekivati je da će u nekom relativno kratkom vremenu, rekao bih kroz nekih pet do deset godina, AI postati sposoban za generiranje programa koji će rješavati vrlo složene probleme”, tumači Škrjanec.

A što je s grafičarima i dizajnerima?

Tu dolazimo do druge tvrdnje iz naslova. Dokle je danas stigla umjetna inteligencija u kreiranju 2D i 3D slika i videomaterijala? Kratak odgovor bio bi – jako daleko.

Neke zanimljive primjere toga što sve AI može raditi u tom pogledu za Index je predstavio vlasnik agencije Chatbot Daniel Pikl koji se dugi niz godina bavi digitalnim marketingom, a ujedno je i pasionirani istraživač najnovijih tehnologija.

On od 2016. godine uspješno implementira chatbotove u brojne kompanije te optimizira procese i poslovanje. Unazad nekoliko godina intenzivno istražuje i kreira sadržaje u proširenoj stvarnosti (AR), koristeći tzv. social AR platforme kao što su Instagram, Meta, Snapchat i TikTok, te webAR.

Pikl ističe da je jedan od poznatijih primjera kako se danas mogu kreirati donedavno nezamislive vizualne kreacije AI sustav DALL-E-2 koji na temelju jednostavnog opisa na ljudskom jeziku (za sada engleskom) može stvarati realistične slike.

“Primjerice, tom sustavu, koji je dio Open AI-ja, možete zadati naredbu da napravi sliku astronauta koji jaše konja ili koale koja igra košarku i on će stvoriti vrlo realistične slike koje nikada ranije nisu postojale”, kaže Pikl (video dolje).

Nešto slično radi i Midjourney, nasljednik DALL-E-a, koji je specifičan po tome što stvara reprodukcije nalik na bajkovite prizore iz fantasy filmova. Generiranje slika obavlja se na komunikacijskom alatu Discordu, a od nedavno je svima omogućeno da sami besplatno naprave nekoliko slika, dok uz pretplatu od 10$ mogu kreirati i do 200 slika mjesečno. U DALL-E 2 se može prijaviti na listu čekanja, nakon čega se dobije određena količina besplatnih kredita s kojima se sustav može testirati, a uz to ih je moguće i kupiti po cijeni od 15$ za 115 kredita.

Pikl je za Index demonstrirao kako se u sustavu DALL-E 2 može generirati slika Pelješkog mosta u suton uz jednostavnu naredbu: “Peljeski Bridge over peninsula Peljesac, Croatia, in golden sunset award winning photo”.

Svatko može kreirati svoje grafičke prikaze

Maja Orešković Igrić, studentica matematike, koja je ujedno i entuzijastica za različite oblike tradicionalnih i digitalnih umjetnosti, često koristi AI za kreiranje raznih SF prizora. Primjerice, za sliku prikazanu dolje koristila je aplikaciju Night Cafe (koja se može besplatno skinuti na mobitel) uz naredbu: Vincent van Gogh Starry night on the Moon.

Naravno, kvalitetu rješenja i rezolucije besplatnih aplikacija i DALL-E-a teško je uspoređivati. No i aplikacije mogu poslužiti za zabavu.

“Često znam napisati puno detaljnije upute, kako za stil tako i za temu slike, no u ovom slučaju bilo je dovoljno samo to”, kaže Orešković Igrić.

Generiranjem slika uz pomoć AI-ja bavi se i australski računalni stručnjak Adam Ford koji nam je za Index ustupio jednu od svojih kreacija napravljenih u sustavu DALL-E. Za ovu sliku dolje koristio je naredbu “A hieronymus bosch painting of a huge and foreboding hal 9000 staring down at a prehistoric man”, što u prijevodu na hrvatski znači “Slika Hieronymusa Boscha, ogromnog i zloslutnog hala 9000 (umjetna inteligencija iz filma Odiseja 2001. op.a.), koji zuri u pretpovijesnog čovjeka”.

Kako radi DALL-E?

Pikl tumači da je DALL-E u određenom smislu suprotan uobičajenoj praksi strojnog učenja (ML – Machine Learning), u kojoj korisnik predstavlja sliku, a AI pokušava opisati ono što na njoj vidi.

“Razlika je u tome što, umjesto da DALL-E-a pitate da prepozna je li na slici pas ili ne, vi opišete psa, a AI generira potpuno novu, originalnu sliku psa na temelju svega što je naučio o psima. U generiranju slika DALL-E koristi metodu poznatu kao diffusion, odnosno difuzija. Što to znači? Razumijevanje opisa slike u ljudskom jeziku pretvara se u sliku pomoću OpenAI modela pod nazivom GLIDE. GLIDE uzima sliku koja se sastoji od nasumično generiranog šuma, nakon čega sustav postupno uklanja dijelove šuma sve dok ne nastane slika koja odgovara onome što je opisano prirodnim jezikom”, tumači Pikl.

Rezultat-slika dobiva se već nekoliko sekundi nakon upisivanja riječi. U slučaju DALL-E-a 2, to su trenutno 4 slike pravokutnog oblika. Nakon što se dobije rezultat, moguće je odabrati jednu ili sve slike i na temelju njih napraviti nove varijacije. I tako unedogled.

Uz to, postoji opcija da se na odabranoj generiranoj slici označi dio na kojem će se, uz novi opis, mijenjati, odnosno generirati novi detalji.

“Primjerice, recimo da smo generirali sliku psa na krevetu. Označimo psa i upišemo da se na njegovom mjestu pojavi zec. Nakon generiranja dobit ćemo 4 nove varijante kreveta sa zecom. Uz sve navedene opcije također je moguće vlastitu sliku ili fotografiju podići u sustav da bi se na temelju nje generirale nove i nove varijante. Detaljnim istraživanjem ovog sustava od sredine lipnja kreirao sam mnogobrojne slike s raznim temama i međusobnim kombinacijama. S vremenom sam shvatio da je generirana slika tim bolja što je opis precizniji”, tumači Pikl.

Pomoću DALL-E-a može se kreirati svašta – od tenisica do kuća

Pikl nam kaže da je u nekoliko sati rada uz pomoć DALL-E-a 2 uspio napraviti stotine ideja za dizajn tenisica s raznim kombinacijama.

“Bez pomoći AI-ja takav bi posao trajao danima ili čak tjednima i za to bi bio potreban cijeli tim ljudi. Pojedini modeli tenisica (ilustracije dolje) ispali su tako dobro da su dobili odlične komentare na Twitteru, Redditu i LinkedInu, a neki su ih ljudi doslovno poželjeli nositi. U jednom trenutku ovakav način izrade prototipa i novih ideja postat će sasvim normalan i nezamjenjiv”, kaže Pikl.

Istom umjetnom inteligencijom moguće je stvoriti i dizajn futurističkih kuća s bazenima koji je toliko dobar da bi se suvremeni arhitekti ili 3D modelari trebali zabrinuti (slike dolje).

Osim što je sposoban kreirati interesantne dizajne kuća, AI će u skoroj budućnosti postati sposoban u obzir uzimati i ostale važne parametre u građevinarstvu, kao što je primjerice statika, pa će kreirani prototipi biti spremni za gradnju.

Konačno, uz pomoć AI-ja danas se već mogu raditi videoigre (pogledajte upute dolje).

Stranice sa stock fotografijama mogle bi postati nepotrebne

Pikl predviđa da u skoroj budućnosti vjerojatno nećemo trebati tzv. stranice za stock fotografije jer ćemo sami moći napraviti fotografije u potrebnoj rezoluciji s točno onakvim kadrom kakav nam je potreban i pritom nećemo morati brinuti o autorskim pravima jer će kreacija biti unikat.

“Ideje za logotipe i gotove ikone, bilo da su 2D ili 3D, već se danas pretvaraju u realnost u nevjerojatno kratkom vremenu. Ova tehnologija nezaustavljivo ide dalje i više nema povratka na staro”, kaže Pikl.

Ovi novi AI sustavi trebali bi omogućiti da ljudi koji se inače nisu sposobni vizualno izražavati, ali jesu verbalno, postanu sposobni kreirati fantastične slike. Neki AI sustavi već sada mogu na temelju jedne ili par fotografija kreirati i gotove 3D modele koji se mogu koristiti za 3D print, računalne igre ili Augmented Reality.

Kakve koristi imaju kompanije od otvaranja AI-ja za besplatnu upotrebu?

Zanimljivo je da mnoge kompanije koje se bave razvojem navedenih i sličnih AI programa često omogućuju da se oni upotrebljavaju besplatno. Kakvu korist imaju od toga?

“To što su tisuće i milijuni ljudi dobili pristup AI-ju omogućuje ljudima da unose nove kreativne ideje iz kojih AI uči i generira sve bolje i sve točnije rezultate”, tumači Pikl. Drugim riječima, to je win-win situacija.

Proširena stvarnost AR i koristi od nje

Tehnologija proširene stvarnosti (AR) pokazala se kao jedna od najboljih AI inovacija koja tvrtkama diljem svijeta otvara nove mogućnosti razvoja. Predviđa se da će tržište proširene stvarnosti u 2025. godini dosegnuti čak 200 milijardi dolara. Broj korisnika AR tehnologije već će ove godine dosegnuti više od 3.5 milijardi.

Što sve omogućuje AR?

Unutarnja i vanjska navigacija

Neke od primjena AR tehnologija su indoor i outdoor navigacije. Google Maps već neko vrijeme omogućava navigaciju uz pomoć proširene stvarnosti na način da se kroz kameru mobitela prikazuju 3D elementi koji korisnika navode do odabranog cilja.

“Primjer navigacije u unutrašnjem prostoru bio bi recimo u trgovini, gdje prilikom ulaska odaberete namirnice koje su vam potrebne, nakon čega AI izračuna optimalnu rutu koju je potrebno pratiti da biste kolica napunili stvarima koje želite kupiti”, tumači Pikl.

Istraživanje proizvoda u 3D prije kupovine

E-commerce je također dobar primjer za upotrebu proširene stvarnosti. On omogućuje pregledavanje artikala prije kupovine u vlastitom domu ili uredu. Uz pomoć AR tehnologije povećava se prodaja, dok se istovremeno smanjuju reklamacije i povrat proizvoda.

“Saloni namještaja jedan su od mnogih primjera korisnika koji su prihvatili ovu tehnologiju jer im je vrlo korisna. Primjer je kupovina novog stola koji jednostavno možete ubaciti u simulaciju svoje dnevne sobe kako biste vidjeli slaže li se s ostalim namještajem. Ako vam odgovara, možete ga kupiti i online, bez potrebe za odlaskom do salona namještaja.

Autosaloni također sve više predstavljaju nova vozila uz pomoć AR-a. Oni potencijalnim kupcima omogućuju da vozilo vide ispred vlastite kuće u dvorištu ili u garaži, da mijenjaju boje karoserije ili da virtualno istražuju unutrašnjost vozila. Rezultat takve konzumacije sadržaja je povećanje prodaje te povjerenja i sigurnosti za kupca.

Modna industrija također već neko vrijeme obilato koristi prednosti proširene stvarnosti jer kupcima omogućava da stvari isprobaju prije kupovine, što se na engleskom zove Try before buy. Napredna AR tehnologija prepoznaje cijelo ljudsko tijelo ili pojedine dijelove, tako da možete isprobati nove cipele na svojim nogama ili možete odabrati nove hlače te ih testirati u udobnosti vlastite kuće, zajedno sa svojim ukućanima ili prijateljima, nakon čega je vrlo lako donijeti odluku o kupovini”, navodi Pikl.

AI u 3D videoanimaciji

AI je također ostvario golem napredak u tehnologiji stvaranja 3D vizuala. Vrlo zahtjevan proces animiranja ljudskog kretanja u 3D programima danas je moguće napraviti prilično brzo, i to bez specijalne opreme koja je donedavno bila neophodna. Posebna odijela sa senzorima i hrpe kamera zamijenila je doslovno kamera mobilnog telefona.

Pikl kaže da sustavi poput Deepmotiona, Kinetixa, Plaska ili Pixcapa na temelju mobitelom snimljenog videa doslovno u samo nekoliko minuta mogu generirati animirani 3D model koji se zatim može eksportirati i koristiti u većini 3D programa. Na primjeru ispod možete vidjeti video djevojčice koja pleše koji je napravio Pikl.

“Maša (4 god) snimljena je mobitelom iPhone 13 pro na livadi u Sv. Nedelji, bez posebnih dodataka. Video je importiran u aplikaciju Kinetix koja je zatim generirala animaciju, a sve je bilo gotovo za par minuta. Dosta platformi koje omogućuju ovakav proces ima trial period za probu iako ni cijena za izradu ovako kompleksnog procesa nije velika.

AI će preuzeti mnoge poslove, no to nas ne bi trebalo previše brinuti

Redovnim učenjem i testiranjem novih tehnologija dolazi se do spoznaje da se većina stvari koje su danas vremenski i financijski prilično zahtjevne, uz poznavanje pravih alata, može izvesti nekoliko puta brže i jeftinije.

“Skeptici će reći da AI nikada neće moći u potpunosti zamijeniti čovjeka i donekle su u pravu. Postoji mnoštvo stvari u kojima je čovjek nezamjenjiv. Međutim, isto tako postoji ogromna količina poslova koji se vrlo lako mogu zamijeniti AI tehnologijom, koja to radi brže, bolje i jeftinije od bilo kojeg radnika”, zaključuje Pikl koji tvrdi da se ne boji činjenice da će AI oduzeti i dio njegovog posla.

Naravno, sve navedeno podrazumijeva da će se ljudi morati naviknuti na ideju cjeloživotnog učenja.

Konačno, slavni britanski fizičar Stephen Hawking svojevremeno je izrazio uvjerenje da će se ljudi moći povezati s umjetnom inteligencijom određenim tehnološkim implantatima, što će im omogućiti da povećaju svoju inteligenciju, znanje ili memoriju. Drugim riječima vjerojatno će u nekom trenutku postati kiborzi.Znate li nešto više o temi ili želite prijaviti grešku u tekstu?

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

shares