Spojenie, ktoré sa dnes používa veľmi často. V dávnej minulosti patrilo viac do oblasti sci-fi, dnes už to tak celkom sci-fi nie je. Umelou inteligenciou sa chvália výrobcova technológií a zariadení. Ich nasadenie vyvoláva v očiach verejnosti povýšený stav. A keď niečo funguje v spolupráci s umelou inteligenciou, je to v našich očiach podstatne lepšie.
A tak sa so skratkou AI (Artificial Intelligence) budeme stretávať čoraz viac. Nie len preto, aby nás výrobcovia ohúrili, ale aj preto, lebo je to nevyhnutný trend. Súvisí s naším vývojom, možnou rýchlosťou objavovať nové technológie.
AI alebo ML?
Čo je potom ale strojové učenie (Machine Learning)? Nie je umelá inteligencia určená strojom, aby sa učili? Nie tak celkom a sú tu nejaké odlišnosti. AI by mala obsahovať algoritmy na to, aby sa vedela sama rozhodovať a učiť bez zasahovania človeka do celého procesu. Je to snaha napodobniť rozmýšľanie človeka alebo sa mu nejakým spôsobom viac či menej podobať. Toto je extrémne náročná úloha. Zatiaľ sa tieto schopnosti používajú trochu inak. Napodobniť človeka je síce fajn, vo výsledku by sa nám to ale nemuselo páčiť. Vytvoriť humanoidov ako spoločenských tvorov je fajn myšlienka a príde doba, kedy ich len tak ľahko nerozoznáme od ozajstných ľudí. To znamená, že táto forma AI bude postupovať trochu inak, než tá, od ktorej chceme hľadať lieky na vírusové ochorenia.
Strojové učenie zase pracuje na báze ohromného počtu vzoriek. Funguje na princípe databázy miliónov vzoriek, ktoré sú nejakou formou kategorizované a následne nastáva rozhodovací proces. AI a ML je teda prepojené a dokáže fungovať spolu. Vlastne je ideálne, aby tieto dva postupy a technologické smery fungovali spolu. Príkladom môže byť napríklad galéria fotografií na Googli. Firma používa tieto technologické smery, aby vám pomohla rozpoznať, čo je na obrázku alebo, či ste to na obrázku práve vy. Možno ste si všimli, že dokáže kategorizovať domáce zvieratá, niektoré aj podľa rasy, rozpozná, že je na obrázku jedlo, krajina alebo napríklad budova.
Funguje to podobne ako ľudský mozog. Ten pracuje na základe podobností. Zamýšľali ste sa niekedy nad tým, ako je možné, že rozoznáte psa od mačky? Nemusíte poznať všetky rasy, farby ani veľkosti psov a dokonca ani mačiek. A napriek tomu viete, že to, čo beží oproti vám je pes a nie mačka. Podobne je to aj s objektmi. Nemusíte poznať stoličky všetkých dizajnov a budete vedieť, že ide o stoličku. Takto by mala fungovať umelá inteligencia aj strojové učenie. Potrebuje len dostatok vzoriek, aby sa bolo z čoho učiť. Viac o strojovom učení sa tento mesiac dočítate aj na webe www.bezpecnenanete.sk.
Škodlivé kódy v počítačoch
Vývoj vo vyhľadávaní výrazov „Artificial Intelligence“, „Machine Learning”, „Deep Learning” v období rokov 2004 – 2019. Zdroj: Google Trends
Počítačové škodlivé kódy sú kapitola sama o sebe a princípy AI sa jej týkajú tiež. Lepšie rozpoznávanie vzoriek potenciálne rizikových kódov a ich kategorizovanie je tu najmä vďaka strojovému učeniu. Tu je ale potrebné, aby na celý proces dohliadal človek. V opačnom prípade by sa mohlo stať to, že by na systémy ML bol vedený útok a postupne by sa zo zlých vzoriek stali dobré. Antivírusové programy by potom vykazovali pocit falošnej bezpečnosti, pretože by škodlivé kódy prestali rozpoznávať. Boli by predsa presunuté do kategórie súborov, ktoré sú v poriadku. V čase, keď bezpečnostné programy využívajú prvky umelej inteligencie a strojového učenia, bude potrebné zobrať na zreteľ správnosť fungovania rozhodovacích procesov.
To sa bude týkať aj falošných poplachov, aby teda neškodlivé kódy neboli považované za škodlivé. Len ML stačiť nebude, najmä z dôvodu rýchlej zmeny v počítačovej oblasti. Chrániť netreba len počítače, ale najnovšie aj zariadenia IoT. Napríklad inteligentné vypínače. Hoci o ich inteligencii by sme mohli polemizovať. Ich úlohou je často len niekoľko činností, a to napríklad zopnúť elektrický okruh alebo ho odpojiť, prípadne tak urobiť podľa načasovanej udalosti. Nezisťujú, či po príchode požiadavku na vykonanie mala akcia vyvolať alebo nie. Podobné riziko hrozí pri termostatoch. V priemyselných výrobách môžu škodlivé kódy sabotovať výrobu tým, že nechajú termostat zvýšiť teplotu na vyšší než povolený čas.
Aj preto sa antivírusové firmy zaoberajú kontrolou domácich a firemných zariadení. Už dávno nestačí byť len antivírusová firma, ktorá bude zachytávať škodlivé kódy z flashdiskov alebo z internetového prehliadača.
Podvody a fikcie
V prípade skupín organizovaného zločinu sa stretnete s využitím AI nielen so škodlivými kódmi, ale aj emailovou komunikáciou. Kedysi emailový podvod vyzeral inak ako dnes. Vlastne sme mali šťastie v tom, že sme malá krajina, no o to viac, že náš jazyk nie je taký rozšírený ako anglický. Boli časy, keď ste spam poznali už len podľa toho, že bol písaný v angličtine. Pritom ste nemali nejakú legitímnu komunikáciu zo zahraničia.
Niekoľko rokov dozadu ste dostali email, ktorý už vyzeral celkom hodnoverne. Bol však napísaný takou zlou slovenčinou, viditeľne miešanou s češtinou, že ste okamžite rozpoznali podvod. Niektorí však nie, a tak na žiadosť „svojej banky“ poslali svoje údaje neznámemu odosielateľovi pôvodnej správy. Teraz situácia vyzerá podstatne inak. Email vyzerá skoro ako pravý a slovenčina ako aj štylistika sú na vynikajúcej úrovni. To platí, ak zoberieme do úvahy, že email vymýšľala umelá inteligencia.
Bezpečnostné firmy majú situáciu okolo rozpoznávania spamu tiež výrazne sťaženú. Spam sa dal pomerne dobre filtrovať na základe nejakých textových charakteristík, rozvrhnutia textu a tiež hlavičkových údajov. AI pracuje tak, že „vymyslí“ nové emaily, pozmení prvky, ktoré by ich mohli prezradiť, že ide o spam a to šíri ďalej. Schopnosť produkovať emaily strojovo je ďaleko rýchlejšia a z pohľadu útočníka efektívnejšia, ako pripravovať emaily ručne.
Kde všade sa používa AI?
S umelou inteligenciou sa už stretávate a jej prítomnosť si pritom nemusíte na prvý pohľad vôbec uvedomovať. Využitie nájdete nielen v IT, a to napríklad v bezpečnostnej oblasti na analyzovanie škodlivých kódov, ale aj rozpoznávaní reči alebo prekladoch. Napríklad prekladač od Googlu sa roky vylepšuje vďaka umelej inteligencii. Preklady sú presnejšie a voľba slov čoraz lepšia. Najmä, keď zohľadníme potrebu voliť slová s ohľadom na kontext.
Je výborná na triedenie vzoriek. Nech už máte čokoľvek a spolupracujete s princípmi strojového učenia, roztriedenie a vyhodnotenie bude exponenciálne rýchlejšie. Nehovoriac o tom, že niektoré veci človek nezvláda triediť alebo je efektivita taká mizivá, že sa takéto činnosti ani nerobia. AI je vhodná na navigáciu v neznámom teréne. Takéto niečo môžu mať zabudované drony, ktoré by sa vedeli pohybovať medzi budovami, v budove, v lese či inom prostredí. Už teraz sa AI využíva na predpoveď počasia, na predpovedanie seizmických otrasov, plánovanie výrobných procesov, ale napríklad aj v kombinatorike.
AI, humanoidi a doprava
Umelá inteligencia si vytvorí vlastný kód a jazyk, ktorému bude rozumieť len ona. Problémy ešte len môžu nastať
Veľká téma okolo umelej inteligencie je skutočne ešte stále pred nami. Vysporiadať sa budeme musieť s viacerými aspektami. Za prvé, AI môže byť napadnuteľná, a tak budú musieť bezpečnostné firmy chrániť ešte viac zariadení ako doteraz a takisto využívať prvky tejto inteligencie.
Ľudia robia chyby a snaha napodobniť človeka a vytvoriť z neho humanoida ako ľudského spoločníka bude musieť počítať s odchýlkami. Spoločník je fajn, ale ak má na všetko odpoveď, fakty a nie názory a má vždy pravdu, asi to nebude úplne najlepší spoločník. Bude musieť vedieť, kedy povedať „neviem“, zabudne možno niečo pripomenúť, nakúpiť alebo si nebude presne pamätať, čo sme povedali minulý týždeň.
Tieto odchýlky, ktoré mu vlastne pridajú na kráse nebudú akceptovateľné v doprave. Tu nastane tvrdší oriešok. Napríklad si vieme predstaviť, že niektoré lety vôbec nevzlietnu, aby eliminovali riziko vzhľadom na preťaženosť letísk alebo riziko zlého počasia v inej lokalite. Podobne v automobilovej doprave. Umelá inteligencia tu bude skrátka na všetko, čo bežný človek nemá šancu vyhodnotiť alebo vyhodnotiť v akceptovateľnom čase.
Tiež je tu otázka, ako sa bude forma AI odlišovať v rôznych využitiach a situáciách. Bude tu otázka rovnováhy, ktorú sme už v článku naznačili, a to v súvislosti s ML a vyhodnotením rizikovosti počítačového kódu. Po čase sa môže inteligencia vyvinúť tak, že si vyvinie vlastné pravidlá na vyhodnocovanie udalostí. Bude sa dať neskôr jej vyhodnocovanie, princípy, „názory“ a iné aspekty upraviť? Napríklad firmvérom, ktorý by balancoval niektoré oblasti? Tak, aby správne určoval povahu humanoida alebo informačného systému?
