Przyszłość Machine Learning – prognozy praktyków i ekspertów

Kończy się rok 2021, witam Cię w 115 odcinku podcastu, który będzie nietypowy.

Jeśli uważnie słuchasz mojego podcastu odcinek po odcinku, to wiesz, że są pytania, które powtarzają się regularnie, niezależnie od tego, czym zajmuje się gość podcastu.

Zawsze pytam o książkę do polecenia i w tym roku regularnie pojawiało się pytanie o przyszłość, czyli co zdaniem gości czeka nas w niedługim czasie w branży Data Science, Machine Learning.

Wiem, że ciężko przewidzieć przyszłość, o ile w ogóle jest to możliwe. Swoją drogą daj znać, czy słuchasz lub czytasz futurologów i jak myślisz, na ile możemy dobrze oszacować, w którym kierunku będą rozwijały się pewne trendy. Tutaj warto zwrócić uwagę na to, że mogą pojawić się niespodziewanie czarne łabędzie i zmienić bieg wydarzeń nieoczekiwanie. Warto o tym pamiętać i zawsze mieć dużo pokory co do różnorakich przewidywań. Zarówno jeśli chodzi o życie, jak i ML.

Kończymy kolejny rok, za chwilę zaczynamy 2022 i zwykle takie przejście skłania do refleksji. Z jednej strony pojawiają się podsumowania, a z drugiej pytania o to co będzie w kolejnym roku i następnych. Dlatego ostatni odcinek w tym roku będzie podsumowaniem i prognozą przyszłości w jednym. Oddam głos ponownie gościom podcastu Biznes Myśli, którzy pojawili się w 2021 roku.  Wrócimy do niektórych wypowiedzi na temat przyszłości w branży ML.

1. Transformery w uczeniu maszynowym – możliwości i ograniczenia

Krzysztof Choromański:

Wydaje mi się, że jesteśmy w ogóle na początku drogi do stworzenia nowej technologii, z której czerpać będzie cała cywilizacja, ponieważ oczywiście takim końcowym efektem, na który wszyscy czekają to jest ta sztuczna inteligencja. Ale jak słyszę często właśnie w mediach, że się mówi, że już mamy tą sztuczną inteligencję to tylko się uśmiecham, ponieważ wiem, jak daleko jesteśmy od tego. Stworzenie maszyny, która uczyłaby się przynajmniej częściowo jak człowiek jest jeszcze cały czas poza naszym zasięgiem.

Więc to wydaje się tak naprawdę największym wyzwaniem i mam nadzieję, że w przeciągu najbliższych X lat – nie wiem czy 20, 50, 100 – uda się zrobić duży postęp. To co jest niesamowitą własnością, którą ludzie posiadają to jest generalizacja, czyli uczenie się na podstawie bardzo małej liczby przykładów i generalizowanie skomplikowanych sytuacji, często sytuacji, w których nie było się wcześniej – na podstawie tej nabytej wiedzy.

Oczywiście algorytmy, z których korzystamy teraz nie mają z tym paradygmatem nic wspólnego. Nawet te Transformersy, o których mówimy z dumą, ponieważ pozwalają rzeczywiście nam zrobić to, czego inne architektury nie były w stanie, korzystają z olbrzymiej ilości danych i wymagają czasu na nauczenie. 

Generalnie wydaje mi się w środowisku naukowym jest zgoda, że potrzebujemy zupełnie nowych idei, żeby trenować te systemy, które miałyby tą sztuczną inteligencję osiągnąć. Że tak naprawdę ten paradygmat głębokich sieci neuronowych, które zarzucamy ogromnymi ilościami danych i trenujemy przez X czasu to jest jakieś lokalne maksimum. Rzeczywiście wiele fajnych rzeczy możemy z tym zrobić, ale nie rozwiązujemy wielu problemów. Nawet w robotyce jest mnóstwo problemów bardzo namacalnych, które mamy teraz, które nie jesteśmy w stanie rozwiązać za pomocą standardowych technik, z których korzystamy dzisiaj.

Co tym nowym paradygmatem miałoby być – nie wiem. Gdybym wiedział to pewnie bym już starał się opublikować i byśmy to jakoś stosowali. Ciężko jest tak przewidzieć też rozwój nauki. To jest super losowa rzecz, jak działa ludzki mózg, że jak wpadamy na odkrycia. Teoria odkryć naukowych – nie mamy dobrej teorii odkryć naukowych stety albo niestety. Natomiast wydaje się, że jest potrzebna zmiana myślenia na temat takich standardowych technik, które teraz uważamy za klasyczne z punktu widzenia maszynowego uczenia, ale nie są efektywne, jeśli chodzi o ilość danych, które muszą być przetworzone. 

Więc to jest wyzwanie. To jest oczywiście też moje marzenie, żeby w jakiejś mierze kontrybuować do tej nowej rewolucji, która moim zdaniem musi się wydarzyć, żebyśmy przeszli od problemów, gdzie maszynowe uczenie jest wykorzystywane, ale jest wykorzystywane ostrożnie do sytuacji, gdzie możemy w pełni zaufać algorytmom maszynowego uczenia w podejmowaniu skomplikowanych decyzji, które byłyby podejmowane na podstawie właśnie ekstrapolacji, tej informacji, przypadków do sytuacji, w których algorytm nigdy wcześniej się nie znalazł. Nie wiemy jak to robić dobrze i to jest Święty Graal wszystkich, którzy zajmują się teraz maszynowym uczeniem.

2. Dobre praktyki i sztuka nazywania rzeczy w Machine Learning

Marcin Możejko:

To jest bardzo dobre pytanie. Wspominałem, że wydaje mi się, że najbliższe 5 czy 10 lat może się różnić od tych obecnych. To już wydaje mi się powoli widać, chociażby w tym roku pierwszy raz mieliśmy mniejszą ilość aplikacji niż w zeszłym roku czyli pojawiły się pierwsze objawy saturacji też trzeciego świata, najbardziej dynamicznego. Więc mam wrażenie i po cichu liczę też na to, że możliwe, że zmienią się priorytety tego researchu. Wydaje mi się, że  takie kolejne kroki milowe będą związane z takimi rzeczami, które teraz są mniej eksploatowane.

Nie wiem czy przewiduję, na pewno bardzo chętnie bym widział z tej takiej perspektywy, np. stworzenie nawet nie kolejnych modeli rozwiązujących kolejne problemy, tylko np. modeli generatywnych (już teraz powstają tzw. work models czyli modele, w których przewidujemy zachowanie środowiska albo rzeczywistości).

Przewiduję, że jeśli faktycznie ten świat najbardziej bujnego rozwoju spowolni i przyjdzie świat refleksji to wydaje mi się, że takim jednym z bardziej kluczowych rzeczy będzie stworzenie takich modeli, które będą dosyć dobrze odwzorowywać pewne rzeczywistości. Przez pewne rzeczywistości myślę, że np. stworzenie modelu, który może nawet w jakimś ograniczonym stopniu, ale będzie mógł wnioskować w sposób zrozumiały dla człowieka i np. w oparciu o to generować obrazy albo teksty potencjalnie nowe.

Wydaje mi się, że na początku to pewnie będzie w ograniczonym stopniu, ponieważ system symboli, nazw często jest dla nas bardzo nieczytelny. Ale liczę na to, że w ciągu 5 lat się uda tak to zrobić, żeby stworzyć takie modele rzeczywistości w jakiś taki sposób, który będzie korzystał ze sztucznej inteligencji. To jest taki kamień milowy w ogólnym rozwoju.

Natomiast to na co bardzo liczę to to się aktualnie już toczy, ale wydaje mi się, że jest taki trochę problem z transferem do danych medycznych, też obrazowych. Np. wydaje mi się, że ten przełam tam następuje, jest coraz szybszy, ale nie jest na pewno aż tak widoczny i tak bujny jak w zdjęciowej wizji komputerowej. Więc liczę na to, że te modele dojadą do tego poziomu, szczególnie, że takie modelowanie obrazowe pójdzie znacznie do przodu.

Trzeci taki kamień milowy to wspominaliśmy o tych systemach. Podejrzewam, że rzeczy związane z ryzykiem, niepewnością, dopuszczeniem, że jednak sztuczna inteligencja może się mylić i zapytaniem jej, kiedy się faktycznie myli i stworzenie technologii, która daje na to faktycznie rozsądną odpowiedź będzie kolejnym kamieniem. To są takie moje 3 przewidywania.”

3.Wyceń swoje mieszkanie z pomocą Machine Learning

Filip Finfando:

Patrząc na tempo, ostatnie 5 czy 10 lat temu to możemy się spodziewać pewnie wszystkiego. Myślę, że zespoły takie Machine Learning, związane z danymi zostaną z nami w firmach. Nie jako takie trochę wydzielone z takiego typowego zespołu IT czy zajmującego się software developmentem. Mam takie wrażenie, że nie wszyscy specjaliści IT chcą lub potrafią się zajmować tymi rzeczami. Chociaż mają te umiejętności to jakoś tak nie czują tego. Nawet jeśli projekt taki MAILowy jest bardzo dobrze zdefiniowany to zawsze nie do końca wiadomo jaki ten rezultat będzie, trzeba trochę pogrzebać, zawsze coś wypadnie. Więc jest dużo niepewności i wymaga to raczej osobnych zespołów.

Myślę, że też podobnie jak kiedyś, był jeden informatyk w IT, który podłączył drukarkę i zainstalował Windowsa i zrobił stronę internetową. Tak myślę, że w Machine Learningu też jest ta postępująca specjalizacja. Już nie mamy tylko Data Scientist, tylko mamy Machine Learning Engineer, mamy osoby Deep Learning Engineer, NLP Engineer. Widać, że każdy ma swoją działkę i myślę, że raczej ta specjalizacja będzie postępować.

Na pewno, tak patrząc po swojej pracy to myślę, że będzie więcej narzędzi do pilnowania danych, do przetwarzania, sprawdzania jakości. Widać, że teraz dużo takich startupów powstaje, które mają wspierać takie ML owe procesy czy przygotowania danych czy też w ogóle samych modeli. To wszyscy powtarzają, że większość pracy jest przygotowaniem tych danych. Myślę, że to wciąż jest prawda i dużo wysiłków będzie w tym obszarze podejmowanych.

4. Machine Learning & Cyber Security

Mirosław Mamczur:

Jak sobie o tym myślę czy tak jak mi się wydaję, bo widzę, że świat się zmienia to ja bym powiedział, że w ciągu najbliższych 5 czy 10 lat to ML staje się dostępne dla przeciętnych ludzi, zwykłego przedsiębiorcy, mniejszych firm. Teraz przede wszystkim z ML korzystają większe firmy, korporacje, które stać na to.

Natomiast mi się wydaje, że to pójdzie w takim kierunku, że te wszystkie modele, które są tworzone, analizy, wykrywanie anomalii to pójdzie w takim kierunku, że dowolna osoba dostanie jakieś tam proste rzeczy do składania klocków, podepnie swoje dane, automatycznie będzie zbierać te informacje i dawać właśnie takie informacje, np. sprzedawcom, że np. warto byłoby koło mleka postawić jeszcze jajka, bo najczęściej to jest brane. Wydaje mi się, że to w takim kierunku przede wszystkim pójdzie. Nie tylko Data Scientist będą robić czy ludzie od danych, a mam nadzieję, że to pójdzie w takim kierunku, że będzie dostępne bardziej powszechnie dla osób.

A odnośnie cyber security to jak sobie o tym myślę to wydaje mi się, że mogę mieć troszeczkę więcej tutaj obaw i to pewnie z tego powodu, że z tego co kojarzę to w tym momencie jeszcze nie ma ani jednego potwierdzonego ataku jakiegoś oprogramowanie, narzędzia, które ma w sobie zaszytą sztuczną inteligencję.

Natomiast pewnie wraz z rozwojem AI, zastanawiam się czy np. w przyszłości te wszystkie deep fake’i, które będą bardziej dokładne, będzie można obraz podmienić samego siebie i głos, czy to pójdzie w tym kierunku, że jeszcze wzmocnią bardziej te ataki phishingowe i jeszcze łatwiej będzie nakłonić klientów do podania jakiś rzeczy i okradzenia ich. Ale to mam nadzieję, że nauczymy się z tym działać, że coś nam pomoże, może technologia. Mam nadzieję, że to pójdzie w dobrym kierunku mimo wszystko.

5. Product Manager w zespole AI

Aleksandra Możejko:

Moja prognoza jest taka, że na pewno większy nacisk będzie położony na ocenę ryzyka związanego ze sztuczną inteligencją i machine learningiem. Tutaj też te rzeczy, o których mówiłam tj. Fairness i wyjaśnialność modeli. Wydaje mi się, że właśnie takie metody, które pochylają się nad tym, żeby rozwiązania machine learningowe były łatwiej wyjaśnienie, na jakiej podstawie modele podejmują decyzje, żeby nie były stronnicze i żeby jakoś tam te ryzyka szacować i estymować.

Będą się coraz mocniej rozwijały i za 5 lat będziemy może na takim etapie, gdzie to wszystko będzie bardziej uregulowane prawnie. Teraz to jest dosyć nowe, jeżeli chodzi o regulacje prawne tych kwestii związanych z podejmowaniem decyzji przez algorytmy. Tutaj mamy np. kwestie z autonomicznymi samochodami, gdzie mamy już od dawna technologie do tego, ale z powodów (nie jestem pewna czy tak jest) związanych z kwestiami, jak takie samochody ubezpieczać, to jeszcze nie jest wdrażane na szeroką skalę.

Jak ja miałabym przewidywać, wydaje mi się, że w ciągu najbliższych 5 lat (może 10) będziemy mieli takie kwestie jak właśnie wyjaśnialność modeli i to, czy modele są fair, uregulowane prawnie. I będą też istniały frameworki – już trochę istnieją, ale wydaje mi się, że to się rozwinie jeszcze bardziej.

A taki drugi obszar, który widzę, to wydaje mi się, że coraz więcej będzie zastosowań sztucznej inteligencji w biznesie i w ogóle na świecie i coraz więcej automatyzacji. Coraz więcej firm będzie też dokonywało transformacji cyfrowej i wykorzystywało rozwiązania, które wspierają, zwiększają automatyzację.

Natomiast taki obszar, który wydaje mi się, że teraz się rozwija i gdzie ja przewiduję, że za 5, 10 lat mogą być dosyć przełomowe zmiany, to jest właśnie wykorzystanie sztucznej inteligencji w medycynie, np. przy generowaniu leków, obrazowaniu medycznym, wykrywaniu różnych chorób i to wydaje mi się, że mogłoby być bardzo z korzyścią dla przyszłego użytkownika, klienta, czyli po prostu każdego z nas.

Tutaj jestem optymistką, bo tak snuję taką bardzo optymistyczną wizję przyszłości, że właśnie wszystkie modele będą wyjaśniane, że to będzie uregulowane prawnie i jeszcze AI będzie nam pomagało szybciej wykrywać choroby. Oczywiście niekoniecznie musi tak być, bo jest też bardzo dużo ryzyk z tym związanych, ale to są takie dwa główne obszary, gdzie ja widzę potencjalnie największy rozwój w ciągu najbliższych 5, 10 lat.

---

Mam nadzieję, że taka kompilacja inspirujących i motywujących do działania odpowiedzi na pytanie, jaka przyszłość przez Machine Learning pobudzi także Twoją wyobraźnię do rozważań w tym czasie. Podziel się swoimi przemyśleniami. Chętnie posłucham, jakie są Twoje prognozy i futurologiczne rozważania lub marzenia na temat Data Science, Machine Learning czy też szeroko rozumianego rozwoju koncepcji AI.




Czy może zastanawiasz się nad tym, jak będzie rozwijała się Twoja branża lub zawód? Stawiasz takie pytania?





Na koniec dodam jeszcze, że podobnie, jak w zeszłym roku w styczniu 2022 robimy przerwę, wracamy w lutym z nową energią po urlopie i nowymi pomysłami na podcast Biznes Myśli w 2022 roku.




Jeśli masz jakieś potrzeby lub pomysły, w którym kierunku może rozwijać się podcast, aby przynosił jak największą wartość słuchającym, to napisz do mnie koniecznie 🙂