znanost 22.1.2019 8:30

Z umetno socialno inteligenco do preprostejše in prijaznejše uporabe pametnih naprav in storitev

Ljubljana, 22. januarja - Pametne naprave, kot so računalniki, telefoni, pametne hiše ali avtomobili, od uporabnikov zahtevajo veliko znanja in pozornosti. Po mnenju raziskovalca Andreja Koširja z ljubljanske fakultete za elektrotehniko so koristi teh naprav v primerjavi s pozornostjo in časom, ki ga od nas zahtevajo, premajhne. Raziskovalci si zato prizadevajo razviti socialno inteligentne naprave, ki bodo ljudem omogočile, "da bodo z manj truda dobili več".

Ljubljana.
Omrežja, skupnost, skupina, mobilni telefoni, družbena omrežja.
Foto: Tamino Petelinšek/STA

Kot je v predavanju v okviru projekta Znanost na cesti pojasnil Košir, se v Laboratoriju za uporabniku prilagojene komunikacije in ambientno inteligenco (LUCAMI) Katedre za informacijske in komunikacijske tehnologije (KIKT) na Fakulteti za elektrotehniko Univerze v Ljubljani raziskovalno ukvarjajo s prečenjem digitalne ločnice.

Kljub temu da so računalniki vedno bolj pametni, da je vse več storitev in več možnosti, je hkrati tudi vedno več ljudi, ki do njih nima dostopa. Eden od razlogov za to je, da te storitve od uporabnika zahtevajo preveč znanja ali preveč pozornosti, zaradi česar se jim izogibajo.

To je po besedah Koširja prisotno tako pri starejših kot tudi pri mlajših. Cilj raziskovalcev je zato najti odgovore na vprašanje, "kako sodobne storitve pripeljati bliže ljudem, da bi z manj truda in angažmaja dobili več".

Umetna socialna inteligenca

Digitalno ločnico v laboratoriju poskušajo zmanjševati z izboljšavo situacijskega zavedanja aplikacij in storitev ter z umetno socialno inteligenco, ki zmanjšuje nepotrebno angažiranje uporabnika. To pomeni, da razvijajo sisteme, ki razumejo socialne signale uporabnike, jih uporabijo v korist uporabnika ter, če je potrebno, z njimi tudi komunicirajo.

Ob tem je poudaril, da ne izdelujejo pametne naprave, ki bi nadomeščala človeške stike, temveč ravno nasprotno. "Ta naprava mora biti zelo učinkovita in hkrati kar se da nevidna. Z njo komuniciraš poredko in kratko. To ni debatni krožek, temveč je storitev, ki je na voljo, ko jo potrebuješ, ter sama vskoči, ko je to potrebno, brez da se ti ukvarjaš z njo," je dejal Košir.

Končni cilj razvoja je, da je pametna naprava z vgrajeno socialno inteligenco čim bolj nevidna, da ve, kdaj in kje se mora oglasiti ter da je ob tem tudi res učinkovita natanko z uslugo, ki jo potrebuješ.

Košir verjame, da zmanjševanje digitalne ločnice na ta način poveča interes za določeno storitev, s tem se povečajo prihodki podjetij, pa tudi učinki v javnem interesu, kot je učinkovitejša skrb za starejše. "Verjamemo, da se s tem lahko popravi kvaliteta bivanja starejših. Na ta način lahko starejši dlje časa bivajo doma, kar je tako v interesu starejših kot tudi družbe in države.

Prilagajati se mora pametna storitev, ne človek

Po mnenju Koširja so današnje naprave, kot so pametni telefoni, pametne hiše ali avtonomni avtomobili, "pametne zelo selektivno". "Na mnogih podpodročjih že presežejo človeka, velik problem pa je denimo na področju zavedanja situacije in socialne inteligence, kjer je pred nami še dolga pot, ko bo komunikacija naprav s človekom bolj podobna tistemu, česar je človek vajen."

Prepričan je, da vsa računalniška moč in znanje, ki ga imamo, ne bi smela iti v smer, da bi se človek prilagajal in učil, temveč da bi se prilagajal računalnik oz. pametna storitev. "Danes imamo uporabnike, ki jih računalnik ne zanima, potrebujejo le storitev, ki je s tem računalnikom povezana, zato je potrebno zadevo pripeljati bližje ljudem."

Inteligentne naprave, ki jih v laboratoriju poskušajo zgraditi, vsebujejo različne komponente. Najprej potrebujejo zavedanje osebe, ki s to napravo dela, ter zavedanje socialnih signalov, ki jih človek uporablja pri komunikaciji. To pomeni, da mora naprava razumeti, ali se človeku, ki z njo komunicira, denimo mudi ali ne. Poleg zavedanja situacije pa je potreben tudi model uporabnika oziroma celotna zgodovina uporabe, iz katere lahko sklepamo, kaj potrebuje.

Priporočilni sistem

V laboratoriju delajo na projektih, med že zaključenimi sta denimo razvoj socialno inteligentnega sistema za ogled filmov, ki razume signal oklevanja, ter aplikacija za slepo tipkanje, ki meri pozornost učečega se ter z lastnimi socialnimi signali spodbuja njegovo pozornost.

V sodelovanju z Inštitutuom Antona Trstenjaka pa v LUCAMI trenutno izdelujejo tudi priporočilni sistem za aktivnosti starejših z namenom neodvisnega bivanja in zdravega staranja.

"Želja je, da bi znali iz podatkov, ki so na voljo, oceniti trenutno stanje na področju zdravega staranja in neodvisnega bivanja ter to uporabiti za konkretne in enostavne nasvete dnevnih aktivnosti za starejše ter jim s tem omogočiti, da bolj kvalitetno bivajo," je povedal Košir.

Največji izziv načrtovanje uporabniških poskusov

Največji izziv njihovih raziskav so priprava in izvedba čim bolj realističnih uporabniških eksperimentov, ki bodo tudi etično sprejemljivi, ter čim bolj realistično merjenje učinkov in posledično boljša optimizacija storitev.

Za reševanje tega izziva pa niso dovolj le znanja s področja računalniške znanosti, saj se meritve uspešnosti, ki izhajajo s tega področja, lahko v praksi zelo malo ujemajo z realnimi učinki, denimo tega, ali nekdo z uporabo takega sistema res bolj neodvisno biva.

LUCAMI zato sodeluje tudi z raziskovalci s področij gerontologije in psihologije, ki pokrivajo področja, kot so so dejavniki neodvisnega bivanja in zdravega staranja. Delo raziskovalcev LUCAMI pa je med drugim, da zberejo podatke in zgradijo modele strojnega učenja, ki bodo npr. ugotavljali, ali se osebi, ki uporablja napravo, mudi, ali je pozorna itd.

Prihodnost je etičen razvoj aplikacij

Pričakujejo, da se bodo pojavljale nove aplikacije, ki bodo bolj učinkovite in bodo od uporabnika zahtevale manj znanja in pozornosti, s tem pa bodo prešle tudi v širšo uporabo.

Pomemben dejavnik tega, kako se bodo tehnologije razvijale v prihodnje, bodo po mnenju Koširja oblikovanje aplikacij na podlagi podatkov, ki so etično nesporno pridobljeni in uporabljeni, ter etično sprejemljiv razvoj in uporaba teh aplikacij.

O prof. dr. Koširju

Košir je diplomiran matematik, redni profesor in vodja Laboratorija za uporabniku prilagojene komunikacije in ambientno inteligenco katedre KIKT na Fakulteti za elektrotehniko Univerze v Ljubljani, kjer so med drugim razvili socialno inteligenten sistem za ogled filmov, ki razume signal oklevanja.

Raziskovalno se ukvarja z uporabniku prilagojeno komunikacijo, umetno socialno inteligenco, priporočilnimi sistemi, statističnim procesiranjem signalov in optimizacijo komunikacijskih sistemov.