PROFESORI IZ NOVOG SADA NAPRAVILI APLIKACIJU KOJA ČITA EMOCIJE! Pitali smo ih da li će mašine zameniti LJUDE?

Vest da je naučni tim iz Novog Sada stvorio program koji omogućava mašinama da interpretiraju ljudske emocije i ponašanje preplavila je sve naše medije.

Ovaj stručni tim čine profesori Tehničkog fakulteta u Novom Sadu, Dubravko Ćulibrk, Srđan Vukmirović i Milan Mirković. Ne samo da su stvorili nešto novo u domenu veštačke inteligencije, već su imali priliku da svoj projekat prezentuju u finalu velikog takmičenja u Italiji. Za sobom su ostavili blizu 100 timova iz različitih domena.

Tehnologija koju su usavršili posmatra ekspresije lica, mimiku položaj tela i analizira izgovoreno.

- Program se bazira na savremenom pristupu razvoja sistema veštačke inteligencije, koji se zove duboko učenje i zasnovan je na primeni metodologije tzv. dubokih neuronskih mreža (neuronskih mreža sa velikim brojem neurona organizovanih u niz slojeva) kako bi se na osnovu ulaznih podataka (u našem slučaju video zapisa) automatski doneli određeni zaključci. Svrha je da se unapredi sposobnost računara da razumeju ljudsko ponašanje i emotivno stanje, kako bi se poboljšala njihova koristnost u različitim primenama. U konkretnom slučaju Reenact-a, sa stanovišta korisnika je to automatski kritičar koji može poslužiti za organizovanje takmičenja u glumačkim sposobnostima, bilo laika, bilo profesionalaca. Sa stanovišta tehnologije, ovo je je način da ljudi, zabavljajući se, proizvedu video zapise koji se mogu iskoristiti da se mašina nauči da razume varijabilnost u ljudskom ponašanju, koja postoji čak i kada pokušavaju da se ponašaju isto. Za veštačku inteligenciju je ovo još uvek u velikoj meri nerešen problem - objašnjava profesor Dubravko Ćulibrk.

Tehnologija koju su osmislili isprogramirana je tako da prepozna ljudske emocije. Profesor Ćulibrk objašnjava da li postoje granice i kako to izgleda u praksi.

- TIpičan pristup u domenu klasičnog tzv. afektivnog računarstva je da se emocije ili klasifikuju u ograničen broj (7-11) osnovnih klasa (npr. srećan, besan, itd.), ili da se opišu intenzitetom i valensom (da li su i u kojoj meri pozitivne ili negativne). Naš stav i stav dela međunarodne naučne zajednice je da ovakva simplifikacija dovodi do velikih problema u praktičnim primenama ove vrste veštačke inteligencije, te se naša tehnologija fokusira više na razvoj generalnog modela ljudskog ponašanja koji se onda može naučiti na osnovu relativno malog broja primera da preopozna odgovarajuća kompleksna ponašanja i emotivna stanja. Nadamo se da na taj način nemamo ograničenja u emocijama koje možemo da prepoznamo, dok god imamo nekoliko primera ponašanja ljudi u kojima se te emocije ispoljavaju. Jedini uslov koji za sada postoji je da imamo relativno veliki broj video zapisa sa različitim ponašanjima ljudi (ne nužno povezanim sa emocijama i ponašanjima koje hoćemo da detektujemo) koje koristimo za razvoj generalnog modela, a u kojima je kadar kamere sličan onome u video zapisima u kojima hoćemo da detektujemo emocije. To u praksi ne predstavlja veliko ograničenje, jer većina videa sa recimo onlajn predavanja ima vrlo sličan kadar, kao što je to slučaj i za većinu videa koji korisnici snime za primenu poput Reenact. Za sada nemamo generalni model koji bi radio za sva ponašanja i sve kadrove - dodaje Ćulibrk.

Nesumnjivo je da je ovakav program koristan u praksi, te da se može primenjivati u različitim oblastima. Pored glume i identifikovanja emocija ova tehnologija bi mogla da reši i neke probleme nastale kao posledica pandemije.

- Sam Reenact je osmišljen tako da prvenstveno bude zabavan i da omogući ljudima da se razonode, ali istovremeno i da pomogne korisnicima da ustanove koliko verno su u stanju da odglume poznate scene iz popularnih filmova i serija, te da na osnovu povratnih informacija identifikuju prostor za unapređenje svojih veština. Takođe i profesionalci “iza kamere” mogu da imaju direktne koristi od Reenacta tako što mogu da ga iskoriste za otkrivanje talenata. Međutim, Reenact je samo jedna od instanci upotrebe ključne tehnologije koju razvijamo a koja ima mnogo ozbiljniji potencijal i veoma širok spektar primene. Istu tehnologiju je moguće iskoristiti na primer u domenu tele-medicine za ranu dijagnozu određenih simptoma bolesti ili poremećaja, u domenu obrazovanja za unapređenje onlajn nastavnog procesa putem praćenja pažnje koju učesnici posvećuju predmetnoj materiji tokom njene prezentacije, ili u poslovnom domenu za redukciju ukupnog vremena koje zaposleni provode na sastancima - rekao je profesor Milan Mirković.

Mnogi smatraju da svako može da bude naučnik i da ceo proces stvaranja nekog proizvoda traje kratko. Pitali smo profesore koliko su dugo radili na osmišljavanju aplikacije i kakav je osećaj kada se ideje realizuju?

- U osnovi, svako i može da bude naučnik, kao što svako može da bude i sportista, ili inženjer. Na žalost proces stvaranja dobrog naučnika, inženjera, kao i sportiste, je dugotrajan i mukotrpan. Možda i postoje proizvodi koji se brzo naprave, ali to nisu proizvodi kojima se mi bavimo. Ja konkretno se tematikom računarskog vida i veštačke inteligencije intenzivno bavim od 2002 godine, a i ostali članovi našeg tima projekta imaju iskustvo u ovom domenu koje se broji pre decenijama, nego godinama. Tako da iza svega ovoga stoji mnogo rada i truda. Naš posao kao istraživača je da iznalazimo inovativna rešenja za različite probleme. Stoga je za mene lično osećaj kada stvorimo nešto ovakvo, svakom poznat osećaj koji se javlja kad dobro i uspešno obavi neki posao koji ga ispunjava. Kad smo već kod toga, to je primer jedne kompleksne emocije koju nije lako svesti na neku bazičnu, kao što je recimo sreća. Upravo ovo je tip emotivnih stanja ljudi poput onih koje bi želeti da naučimo računar da prepozna - objašnjava Ćulibrk.

Iako su u izradu i osmišljavanje ove tehnologije uložili puno vremena, truda i novca uspeli su da prihvate mane svog pristupa.

- Budući da se naša tehnologija oslanja na takozvano “duboko učenje” koje generalno zahteva veliku količinu kvalitetno anotiranih podataka, mislim da to istovremeno predstavlja i najveću prednost i najveću manu našeg pristupa. Kvalitetno obeležavanje podataka na osnovu kojih se uči neki koncept (bez obzira da li su u pitanju emocije, pažnja, simptomi bolesti ili nešto drugo) je zahtevan i često dugotrajan proces, od kojeg na kraju zavisi i ukupan kvalitet razvijenih modela. Mi intenzivno radimo na pristupima koji će nam olakšati kvalitetno automatsko obeležavanje podataka, što bi posledično trebalo da dovede i do preciznijih modela, boljih rezultata i korisnijih izlaza za korisnike naših proizvoda - dodaje Mirković.

Kako do sada nismo imali prilike da prisustvujemo takmičenju na kome se prikazuju programi veštačke inteligencije iz celog sveta zanimalo nas je šta se sve tamo može videti. Kakav je osećaj posmatrati budućnost iz prvih redova?

- Takmičenje je bilo veoma interesantno i korisno sa nekoliko aspekata. Prvo, imali smo priliku da vidimo šta rade drugi timovi širom sveta kada su u pitanju proizvodi i usluge koji direktnu primenu imaju u domenu medija, zabave i takozvane gejmifikacije (odnosno uvođenja elemenata igre u kontekste gde oni tradicionalno nisu zastupljeni). Budući da je bilo više od stotinu prijavljenih ekipa, ideje su zaista bile raznovrsne i varirale su od softverskih aplikacija koje omogućuju učenje plesa zainteresovanima kroz upotrebu virtualne realnosti, preko narukvica koje provode audio-signal koristeći ljudski koštani sistem (i omogućuju telefoniranje prinošenjem prsta ušnoj školjki, kao u naučnofantastičnim filmovima) pa sve do primena veštačke inteligencije kako bi se na oređenim platformama identifikovale grupe ljudi koje dele muzička interesovanja i kako bi im se preporučile numere neafirmisanih izvođača koje bi im se mogle dopasti. Drugo, nakon što smo prošli inicijalnu selekciju, dobili smo mentora sa velikim iskustvom u poslovnom domenu koji nam je pomogao da našu ideju razradimo i prikažemo na pravi način tako da bude zanimljiva širem auditorijumu i potencijalnim investitorima. Konačno, u finalu smo dobili veoma kvalitetne povratne informacije od stručnog žirija koje će nam pomoći u daljem radu i razvoju kako ovog tako i budućih projekata - opisuje Mirković.

Naš profesorski tim je postigao veliki uspeh samim pojavljivanjem u finalu tako prestižnog takmičenja. Ipakl, uspeh sa sobom nosi i odgovornost, a to bi u ovom slučaju bilo pomeranje dosadašnjih granica.

- Razumevanje ljudskog ponašanja je polje istraživanja čitavih nauka: psihologije, komunikologije, psihijatrije itd. Naša misija je da obučimo računare da imaju sličan nivo razumevanja ljudskog ponašanja kao i eksperti iz ovih oblasti. Na taj način će se razviti računarska rešenja koja mogu pomoći ljudima iz raznih oblasti kao što su edukacija, zabava, pomoć autističnoj deci ili mentalno obolelim ljudima itd. Sledeći projekat koji razvijamo će omogućiti da online predavanja (na koja nas je naterala pandemija) budu što približnija doživljaju koji smo imali prilikom izvođenja nastave uživo. Mnogo je teže održati pažnju studenata kada niste u istoj prostoriji sa njima i ne možete da ostetite njihovu reakciju - objašnjava profesor Srđan Vukmirović.

Nezaustavljiv napredak tehnologije može da olakša život i fascinira njene korisnike, ali i da zapreti gubitkom radnih mesta. Za samo nekoliko decenija smo postigli mnogo, te se ljudi pitaju da li će ih mašine i roboti u potpunosti zameniti.

- Ovo je naravno kompleksno pitanje, ali pravo pitanje je da li je moguće zaustaviti razvoj nauke i tehnogije? Rešenja o kojima mi sada pričamo će svakako biti dostupna u budućnosti, tako da je naš primarni zadatak da se ozbiljno potrudimo da budu razvijena na način koji će osigurati njihovu etičku upotrebu, da postoje određena pravila kao i adekvatna kontrola primene tih pravila. Tačno je da će tehnologija da prouzrokuje nestajanje velikog broja radnih mesta u narednim decenijama, ali će se istovremeno i otvoriti nova radna mesta koja će doprineti ukupnom povećanju kvaliteta života -- kao što su svojevremeno parna mašina ili poljoprivredne mašine zamenile mnoge radnike, ali je paralelno došlo i do nastajanja novih profesija na primer u sektoru usluga ili razvoju novih tehnologija - objašnjava Vukmirović.

Profesori svakodnevno komuniciraju sa studentima i najbolje od svih znaju da prepoznaju talentovanog naučnika. Takođe su upućeni i sa kakvim se problemima suočavaju mladi prilikom usavršavanja.

- Da ne mislimo da je najbitniji zadatak ulaganje u nove generacije ne bismo bili profesori na fakultetu. U svakoj generaciji se pojavi veliki broj studenata sa izuzetnim talentima i voljom za rad. Posebno na Fakultetu tehničkih nauka, kao našom najvećom i najznačajnijom naučno-istarživačkom institucijom, se pažnja posvećuje mladim naučnicima. Naša zemlja ima natprosečan broj pametnih ljudi i odličnih studenata, po tome smo poznati širom sveta. Ono što treba da se poboljša je poslovna klima koja motiviše mlade ljude da istraju u svom istraživanju i da ako i ne uspeju u prvom pokušaju imaju šansu da nastave dalje. Tu je značajna i pomoć države kroz Fond za Nauku i Fond za Inovacionu delatnost, ali je potrebno da se i drugi privredni subjekti uključe u sponzorisanje mladih talenata - završava Vukmirović.

Tri profesora i prvenstveno stručnjaka u svojim oblastima su odličan primer mladima da se trud i upornost uvek isplate. Zbog toga se nadamo da će i u budućnosti biti ponos Srbije i da će svoje znanje adekvatno preneti na mlađe generacije.