Iako je AI toliko već eksploatisana tema u naučno-fantastičnim filmovima i sâmo mašinsko učenje datira duboko u prošlom veku, tek sada su dobili centralno mesto u IT kuloarima. Nezasluženo, cloud, sada već senior, morao je da ustupi mesto novoj, inovativnoj tehnologiji, čijim se primenama za sada ne vidi kraj.

Ali šta su zapravo AI i mašinsko učenje, da li to vodi ka futurističkoj distopiji Matriksa i globalnom napadu mašina na ljudsku rasu? Dobre vesti su da smo bezbedni. Vodeći se rečima biologa Lajla Votsona: „Kada bi mozak bio toliko jednostavan da možemo da ga razumemo, mi bismo bili toliko jednostavni da ne bismo“, možemo biti sigurni da nikada nećemo dovoljno spoznati sebe da bismo napravili nešto naprednije od nas samih.

Pa za šta je onda dobar taj AI? Ako bih odabrao jednu reč, to bi bila klasifikacija.

AI je sposoban da za veoma kratko vreme klasifikuje i kategorizuje podatke koje mu damo i time olakša ljudski život u skoro svakoj sferi. Na osnovu prethodnih iskustava i rezultata, može efikasno da obradi ogroman broj ulaznih podataka. Primene ove tehnologije se nalaze svuda, vremenska prognoza, analiza embriona, test zrelosti grožđa, prepoznavanje fotografija i saobraćajnih znakova, samo su neke od stvari koje ovi fantastični algoritmi mogu da urade.

Najnapredniji algoritmi veštačke inteligencije su convolutional neural networks i vrlo su efektivne u prepoznavanju fotografija, lako razlikuju osobe, predmete, koriste se za detekciju droge i toksina u krvi, njihova široka prime čak uključuje i samostalno igranje i napredovanje u logičkim igrama poput šaha i Go-a.

Dobro su poznati primeri da je moguće zavarati našu percepciju, najlakši primer su optičke varke, kada možemo videti pokret na slici gde ga nema, ili pomisliti kako je lep ovaj pas od slike mačke. Sasvim je logično da je lako obmanuti, naspram ljudskog mozga, prilično jednostavan AI.

Uz malo želje za nestašlukom i testiranjem pouzdanosti AI, brzo su pronađeni i načini kako da se zavara i usmeri u pogrešnom pravcu. Ubacivanjem, za ljudsko oko nevidljivog digitalnog šuma, u fotografiju prethodno tačno identifikovanog pande, testirani AI je ovog puta prepoznao vrstu majmuna – gibona. Takođe uz malo kreativnosti u Photoshop-u, za AI mačka postaje kompjuter, a banana će vam izbaciti dve ukusne kriške tost hleba. Da bi „hakovali“ AI, nije neophodno da imamo fotografiju koju želimo da pogrešno prepozna, dovoljno je predstaviti mu i odgovarajući digitalni šum ili vizuelni šablon koji će on pokušati da kategorizuje. Posebno je zanimljiva i upotreba stikera, gde je moguće dobiti potpuno pogrešne rezultate samo dodavanjem stikera na fotografiju, potencijalno čak i opasna stvar kod recimo autonomnih vozila koja mogu pogrešno da interpretiraju saobraćajni znak ako je nešto zalepljeno na njega.

Prirodno pitanje koje se postavlja je da li upotreba AI predstavlja sigurnosnu pretnju za informacione sisteme, da li se AI može koristiti za cyber napade? Za sada je ovo još terra incognita, nisu poznati primeri uspešnog hvatanja AI algoritma, možda zato što ih nije bilo, a možda i zato što su toliko dobri da ih je još nemoguće detektovati, ali jedno je sigurno – AI će biti tema zanimacije security developera  u budućnosti. Virtuelni ratovi „dobrih“ i „loših“ algoritama su na pomolu, možda Matriks i nije toliko nerealna budućnost.