Par pirmo "čatbotu" pasaulē uzskata programmu "Eliza", kas jau 60. gadu vidū testa veidā sarakstījās ar cilvēkiem. "Eliza" daudzus piemānīja, liekot domāt, ka viņi komunicē ar īstu cilvēku ar tā laika datora termināļa vai IT sistēmai pieslēgta teleksa aparāta starpniecību. "Elizu" neuzskata par mākslīgo intelektu, programma vienkārši reaģēja uz noteiktām frāzēm vai atslēgas vārdiem ar piemērotām atbildēm, kuras dažkārt nejauši samainīja.
Patlaban Latvijā iedzīvotāji arī saskaras ar "čatbotiem", taču to izstrādātāji un uzturētāji stāsta, ka šie programmatūras rīki darbojas ar mākslīgo intelektu, proti, "mācās" no savas saskarsmes ar cilvēkiem un uzlabo sniegtās atbildes. LV portāla publikācijā "Latviski runājošo sarakstes robotu pirmie soļi" jau skaidrojām, ka "Lattelecom" vairākus mēnešus darbojas robots "Anete", kas sociālā tīkla "Facebook" lietotājiem sniedz informāciju par uzņēmuma pakalpojumiem. Turpat arī darbojas "Tele2" "čatbots", kas paredzēts darba meklētāju atlasei. Robots "Ieva" gan informē par mobilo sakaru operatora vakancēm Latvijā, gan iegūst datus par pretendentu izglītību un pieredzi un tos "virza" uz attiecīgajām vakancēm, dodot ieskatu darba dzīvē pie "Tele2".
Vairāki mākslīgā intelekta projekti dažādās nozarēs
Tas, ka privātie uzņēmumi konkurences apstākļos ķeras pie paša jaunākā saskarsmes un datu apstrādes tehnoloģijās, nepārsteidz. Drīzāk var pabrīnīties, cik tālu Latvijas valsts un pašvaldības iestādes ir spērušas soļus mākslīgā intelekta izmantošanā, turklāt ne vienmēr skaļā un redzamā veidā. Kā informē Vides aizsardzības un reģionālās attīstības ministrijas Sabiedrisko attiecību nodaļas vecāka referente Laura Jansone, "valsts pārvaldes rīcībā ir liels apjoms datu, kurus var izmantot arvien gudrāk gan apkalpošanā, gan lēmumu pieņemšanā. Latvija jau tagad veiksmīgi attīsta mākslīgā intelekta tehnoloģijas automatizētai tulkošanai, runas atpazīšanai un runas sintēzei. Latvijas Universitātē tiek izstrādāti risinājumi automātiskai cilvēku seju atpazīšanai un autonomo auto vadībai. Rēzeknes Tehnoloģiju akadēmija Valsts zemes dienestam izstrādājusi IT risinājumu automātiskai zemes virsmas lāzerskenēšanas datu apstrādei valsts mērogā".
VARAM uzskaita vairākus jau ieviestus un jaunus projektus, kuros tiek izmantoti mākslīgā intelekta paņēmieni, tostarp virtuālā asistente "Laura", mašīntulks "Hugo.lv", attēlu analīzes tehnoloģijas Ceļu satiksmes drošības direkcijas (CSDD) uzstādītajos fotoradaros un dažādu teritoriju lāzerskenēšanas un būvju atpazīšanas sistēma, ko Valsts zemes dienestam izstrādājuši Rēzeknes Tehnoloģiju akadēmijas (RTA) speciālisti.
Starp vēl izstrādē esošiem projektiem ir robots, kas palīdzēs Uzņēmumu reģistra (UR) klientiem, mašīntulkošanas rīka "Hugo.lv" pielietojuma paplašināšana, tostarp tā latviešu valodas runas atpazīšanas tehnoloģiju izmantojot sapulču sarunu atšifrēšanai, un šīs pašas tehnoloģijas izmantošana čatošanas robotos, kas ar balsi sniegs palīdzību valsts pārvaldes iestāžu klientiem.
Klientu apkalpošanas robotus izstrādā "Tilde"
Kā informē VARAM, virtuālais asistents "Laura" bibliotēkām piedāvā iespēju uzdot jautājumus un saņemt informāciju par bibliotēku pakalpojumiem. To izstrādājusi kompānija "Tilde", un šis projekts realizēts Latvijas Nacionālajā bibliotēkā.
"Tilde" arī izstrādājusi "Lattelecom" tērzēšanas robotu "Anete". Gaidāms, ka šī gada pavasarī sāks darboties "Tildes" izstrādātais Uzņēmumu reģistra (UR) "čatbots", taču sabiedrisko attiecību speciāliste Evija Ivdra par to izsakās skopi: "Tā ir programma, kurai šobrīd UR darbinieki gatavo informāciju, lai robots spētu maksimāli precīzi atbildēt uz klientu jautājumiem. Virtuālais asistents darbosies UR tīmekļvietnē, klienti ar to varēs komunicēt čata veidā." Plašāku informāciju par savu "asistentu" UR sola sniegt vēlāk, pavasarī.
Kā savulaik darbu ar čata robotiem raksturoja "Tildes" vadītājs Andrejs Vasiļjevs, tos radīt ir samērā sarežģīts darbs, īpaši, ja robotiem jāatbild uz brīvā formā uzdotiem jautājumiem. Programmatūra var izmantot tā saukto vadīto dialogu, kura pamatā ir izvēļņu koks, kas ļauj gūt atbildes uz tipiskākajiem lietotāju jautājumiem. Tādā veidā var ātri un precīzi sniegt atbildes uz biežāk uzdotajiem standartjautājumiem.
Krietni sarežģītāks uzdevums ir atbildēt uz brīvā formā uzdotiem jautājumiem. Sistēmai jāsaprot lietotāja nolūks un jāsniedz tam atbilstoša atbilde. "Nolūka noteikšanai kombinējam jautājuma lingvistisko apstrādi un neironu tīklu mašīnmācīšanos, kur dators atdarina smadzeņu šūnu jeb neironu darbību. Šāda neironu tīkla moduļa apmācībai jeb trenēšanai nepieciešams ļoti liels paraugu apjoms," skaidroja A. Vasiļjevs.
Izmantos "Hugo.lv"
Latvijas valodu tehnoloģiju uzņēmums arī izstrādājis tulkošanas sistēmu "Hugo.lv", kas 2015. gadā tika nominēts prestižajai "World Summit Award" balvai kategorijā "e-pārvalde" (e-government). Šobrīd risinājums ir integrēts portālā "Latvija.lv", nodrošinot daudzvalodu funkciju.
Kā teikts VARAM pārskatā par mākslīgā intelekta izmantošanu valsts pārvaldē, "Hugo.lv" sistēma tiks pielāgota cilvēkiem ar redzes traucējumiem un cilvēkiem ar disleksiju, ieviešot latviešu valodas runas atpazīšanu un runas sintēzi. Šī funkcionalitāte nodrošinās runas pārvēršanu rakstītā tekstā, kā arī spēs rakstītu tekstu izrunāt, tādējādi būtiski uzlabojot personu ar disleksiju saziņas iespējas.
"Valsts pārvaldes rīcībā ir liels datu apjoms, kurus var izmantot arvien gudrāk gan apkalpošanā, gan lēmumu pieņemšanā."
Tulkošanas sistēma arī būs piemērota sapulču ierakstu atšifrēšanai, pat atpazīstot atsevišķus runātājus. Tā tikusi testēta ar Saeimas, Ministru kabineta un atsevišķu pašvaldību sapulču ierakstiem un pierādījusi sevi kā spējīgu pārvērst ierakstus precīzos un kvalitatīvos tekstos, izņemot dažus gadījumus ar nekvalitatīviem pašvaldību ierakstiem. Turpmāk plānots šo tehnoloģiju izmantot runājošu virtuālo asistentu platformas attīstīšanai, asistentus piesaistot dažādiem publiskiem pakalpojumiem, informē VARAM.
Investīcijas tehnoloģiju pētniecībai, kas atbalsta čatošanas robotus un valodu tulkošanas sistēmu attīstīšanu, paredzētas 1,34 miljonu eiro apjomā trīs gadu laikā no 2016.līdz 2019. gadam, izriet no informācijas "Tildes" un Latvijas Universitātes Matemātikas un informātikas institūta mājaslapās. No kopējā finansējuma vairāk nekā viens miljons eiro būs Eiropas Reģionālās attīstības fonda atbalsts.
Fotoradari "mācīsies" pazīt auto tipus un markas
Savukārt tā sauktā mašīnredze un ar to saistītā attēlu atpazīšanas tehnoloģija jau likta lietā CSDD ātruma kamerā jeb fotoradaros. Medijos izskanējis, ka CSDD sadarbībā ar apdrošinātājiem veiks īpašu akciju, ar fotoradariem (nolasot auto numurus un pamanot tehniskās apskates uzlīmes) meklējot mašīnas, kurām beigusies obligātā civiltiesiskā apdrošināšana (OCTA), kā arī tehniskās apskate. Daži iedzīvotāji var uz šādu paņēmienu skatīties ar bažām, jo, šķiet, šādas tehnoloģijas var atpazīt visu, arī cilvēku sejas un transportlīdzekļu tipus un markas.
Ka tas iespējams – fotoradari var pazīt auto tipus un markas – nenoliedz Latvijas uzņēmums "Squalio". Uzņēmums norāda: "Ar pašu izstrādātiem dziļās mācīšanas (no angliskā deep learning) algoritmiem spējam atpazīt un klasificēt dažādu automašīnu tipus (vieglais auto, smagais transports, motocikls u. c.). Tas savukārt paver jaunas iespējas nozarē."
Par to, ka attiecīgi aprīkoti fotoradari varētu arī atpazīt cilvēku sejas, liecina cits, komerciāls, "Squalio" projekts. Proti, milzu "Balticovo" vistu kūts uzraudzības sistēma, kas ar sensoriem var pamanīt slimības, bada un slāpju pazīmes 250 000 dējējvistu sprostos, kur visas vistas izskatās aptuveni vienādas.
Nākotnes pielietojums
Nākotnē VARAM saredz mākslīgā intelekta risinājumu pielietošanu gandrīz visās valsts un pašvaldību funkciju nodrošinājuma jomās. To var izmantot reģionālās attīstības monitoringam. Aizsardzībā mākslīgais intelekts noder autonomo ieroču vadībai, plānošanas cikla paātrināšanai un izlūkošanas informācijas analīzei. Policija to var izmantot noziegumu izmeklēšanai un prognozēšanai. Iekšlietu un tieslietu jomā to var izmantot kā atbalsta sistēmu lēmuma pieņemšanai prokuratūrā un tiesā. Izglītības jomā ar mākslīgo intelektu varētu radīt virtuālus skolotājus, eksaminēt, automatizēti pārbaudīt skolnieku un studentu darbus. Transporta nozarē var optimizēt transporta plūsmu, mazinot sastrēgumus. Sabiedrības apmierinātību ar valsts vai pašvaldību pakalpojumiem var mērīt ar mākslīgo intelektu, analizējot sociālo tīklu ierakstus.
