Lietuva pasieks proveržį, jei supras ir skatins mokslo bei verslo bendradarbiavimą

Lietuva turi savo šansą pasaulinėje dirbtinio intelekto rinkoje, jei supras ir skatins mokslo ir verslo tarpusavio bendradarbiavimą, išnaudodama savo energingą startuolių bendruomenę, puikius mokslininkus ir augantį privačių investuotojų susidomėjimą aukštųjų technologijų naujovėmis. Norvegijos telekomunikacijų bendrovės „Telenor“ viceprezidentė Ieva Martinkėnaitė pradėjo šią savaitę Vilniuje vyksiančią robotikos ir dirbtinio intelekto konferenciją startuoliams kartu su inovacijų festivaliu LOGIN 2018. Konferencijos organizatorė Mokslo, inovacijų ir technologijų agentūrą (MITA) pristato interviu su viena iš konferencijos pranešėjų. **Jūs dirbate vienoje didžiausių pasaulyje telekomunikacijų bendrovių. Kokių reikšmingų robotikos ir dirbtinio intelekto produktų yra sukurta Jūsų įmonėje?** Šiandien galėčiau išskirti keturias sritis, kuriose pasaulinės telekomunikacijų kompanijos vysto dirbtinio intelekto technologijomis grindžiamas inovacijas : tinklo planavimas, operacijos ir priežiūra; rinkodara ir pardavimai; klientų aptarnavimas; naujų produktų kūrimas, pvz. daiktų interneto (angl. Internet of Things) srityje. Nenuostabu, kad ir kompanija „Telenor“ daug dėmesio skiria dirbtinio intelekto produktams šiose srityse. Šiandien esame išvystę kelis skaitmeninius asistentus (robotus), kurie sugeba atsakyti ne tik į standartinius klientų klausimus, bet taip pat atpažinti skambučių priežastis. Tokiu būdu sugebame ne tik automatizuoti rutininius procesus, bet taip pat pagerinti klientų aptarnavimo kokybę. Pastebime, jog ypač jaunoji klientų karta preferencijas teikia skaitmeniniams robotams, už ką mus taip pat vertina. Štai, pavyzdžiui, esame ištyrę, kad kai kuriose šalyse net 70 proc. bendrovei skambinančių klientų turi klausimų dėl sąskaitų apmokėjimo. Išanalizavus didžiulį kiekį (angl. big data) skambučių duomenų galime identifikuoti, dėl ko skambina klientas (įvertinus skambinančiojo IP duomenis, skambučio paros laiką ir kitus istorinius duomenis) ir automatizuoti sprendimo priėmimą, nukreipiant skambutį robotui, arba sujungiant klientą su asistentu, kuris specializuojasi šių problemų sprendime. Atrodo paprasta, bet tokiu būdu sutaupome daug lėšų ir pageriname paslaugos kokybę klientui. Daug dėmesio šiuo metu taip pat skiriame radio tinklo planavimo ir optimizavimo studijoms. Duomenų srautai telekomunikacijų kompanijų tinkluose (tarp ju ir „Telenor“) yra nevienalyčiai. Yra vietovės ir laikai, kuomet duomenų srautai siekia 90 % mobilaus ryšio bokšto apkrovų, o kitose vietovėse srautai tuo pat metu nesiekia net 30%. Dirbtinio intelekto modelių pagalba galime minučių tikslumu prognozuoti duomenų srautų svyravimus bazinėse stotyse. Kodėl tai svarbu? Galime sutaupyti daug lėšų dinamiškai perskirstydami mobilaus ryšio apkrovas šalies viduje bei tarp skirtingų šalių, neinvestuodami į naujas licenzijas. Tai, kad „Telenor“ veikia skirtingose laiko zonose Azijoje ir Europoje tik sustiprina šio produkto vertę. Tokiu būdu taip pat stipriname mūsų pozicijas derybose dėl licenzijų su mobilaus ryšio infrastruktūros tiekėjais, tokiais kaip „Huawei“ ar „Ericsson“. Kai kurias inovacijas mes nekuriame patys, o įsigyjame. Pavyzdys –rinkodaros ir reklamos technologijų bendrovė „Tapad“, kurią „Telenor“ įsigijo 2016 m. Jos sukurtos inovacijos leidžia analizuoti vartotojo elgseną skirtinguose įrenginiuose (klientui naršant telefone, asmeniniame kompiuteryje ar žiūrint televizorių) ir parengti labiau personalizuotus rinkodaros pasiūlymus. **Jūsų, vertinimu, kokiomis proporcijomis naujausių robotikos ir dirbtinio intelekto technologijų kūrimą pasaulyje dalijasi didelės korporacijos (turi išteklių tyrimams ir vystymui), startuolių ekosistema (alkana, bet ambicinga ir nevaržoma taisyklių) bei mokslininkai (turi kūrybinę laisvę kurti, nepaisydami produktų atsiperkamumo)?** Inovacijoms reikalingos visos trys išvardintos sritys, ir ypač svarbi yra jų tarpusavio sąveika. Šiandien pažangiausios dirbtinio intelekto technologijos yra kuriamos geriausiuose pasaulio universitetuose – Stanforde, Monrealyje, Kembridže, Ciuriche, o pastaraisiais metais - ir Kinijos universitetuose. Jokia paslaptis, kad aukštųjų technologijų versluose, tokiuose kaip dirbtinis intelektas, investuotojai seka talentus, o ne atvirkščiai. Tiesa, vien universitetų ir mokslo laboratorijų neužtenka. Reikia korporacijų, kurios turi išteklių investuoti ir pritaikyti mokslininkų išradimus ir išvystyti produktus rinkai. Kitaip sakant, verslas pasiūlo problemas, o mokslas jas sprendžia. Be to, didelis verslas paprastai turi ir kitą dirbtinio intelekto inovacijoms neišvengiamą turtą – big data. Procesą labai pagyvina startuoliai ir inkubatoriai, kurie gali užtikrinti talentų ir naujausių sprendimų pasiūlą. Panašu, kad konkurencinį pranašumą turės tos šalys ir regionai, kurie supras ir skatins visų šių sričių augimą ir tarpusavio bendradarbiavimą. Mokslas kuria pažangiausius dirbtinio intelekto modelius, verslas juos pritaiko rinkai, o startuoliai nebijo rizikuoti testuojant pačias rizikingiausias technologijas. Tokios ekosistemos funkcionavimo palaikymas iš valstybės pusės yra labai svarbus momentas. Neabejoju, kad Lietuva taip pat turi šansą pasaulinėje dirbtinio intelekto rinkoje – mes turime labai energingą, ištroškusią startuolių bendruomenę, puikius savo srities mokslininkus lazerių, robotikos, puslaidininkių srityse, augantį privačių investuotojų susidomėjimą aukštųjų technologijų verslais. **Jūs konsultuojate ir ES struktūras. Kokie yra esminiai ES robotikos ir dirbtinio intelekto politikos punktai ir ambicijos?** Džiugu matyti, kad pastaraisiais metais ES ėmėsi esminių priemonių skatinti dirbtinio intelekto mokslo ir verslo vystymąsi Europoje. Be abejo, tai yra atsakas į Amerikos ir Kinijos dominavimą kuriant konkurencingą Europą. Išskirčiau 5 esmines kryptis, į kurias planuojamos didelės investicijos: moksliniai tyrimai ir švietimas bei dirbtinio intelekto mokslo centrų kūrimas Europoje; startuolių ekosistemų kūrimas ir palaikymas; duomenų prieinamumas ir kompiuterinių pajėgumų didinimas; profesinių kompetencijų kėlimas, siekiant užtikrinti visuomenės užimtumą; aukštų etikos normų užtikrinimas. Paaiškinsiu paskutinįjį punktą, kuris Europai yra ypač svarbus. Pasaulio lygmeniu Europai tenka konkuruoti su Kinija, kurioje dažnai yra nepaisoma asmens duomenų apsaugos principų. Kinijos kompanijoms yra leista naudoti asmenų nuotraukas, sieti jas su ID ir kita asmenine informacija kuriant pažangiausius dirbtinio intelekto produktus, ypač kompiuterinės vizijos (angl. computer vision) srityje. Taip, Kinijoje sukaupiama kur kas daugiau big data duomenų, kurie reikalingi dirbtinio intelekto inovacijoms kurti. Tačiau žmogaus teisės yra pamatinė Europos vertybė, kurios negalima paminti kovojant konkurencingoje pasaulinėje inovacijų rinkoje. Gali būti, kad iš Europos pradės sklisti ir naujos mados– pavyzdžiui, vartotojai pradės remti ir pasitikėti tik tais verslais, kurie etiškai naudoja ir saugo asmens duomenis. Šaltinis: Mokslo, inovacijų ir technologijų agentūra.