Datum zveřejnění: 
21. 6. 2018

Martin Švík vede inovační laboratoř IBM, buduje nejlepší chatboty a bojí se zneužití umělé inteligence. Ví totiž, co dokáže. eho úkolem je prošlapávat cestu a chovat se jako startup v korporaci. Martin Švík, jeden z nejvýše postavených Čechů v technologickém světě, v IBM vede Watson iLab, což je inovační laboratoř zaměřená na kognitivní technologie a implementaci umělé inteligence. Zároveň je členem elitního týmu IBM, který řídí strategii firmy a investuje do potenciálně převratných projektů. Cíl je jasný: aby ani tak obří firma, jakou IBM je, nezakrněla a dokázala svým zákazníkům jako Airbus nebo Walmart dodávat technologicky progresivní a flexibilní řešení jejich problémů.
Čtyřicetiletý Švík vystudoval výpočetní techniku a ekonomii na ČVUT, získal tam i doktorát v oblasti návratnosti investic v IT projektech. A to je teď do velké míry jeho džob. V IBM, kde pracuje od roku 2007, má na starosti vývoj a financování tzv. proof-of-conceptů, tedy využití nových technologií a postupů v praxi. Mezi to patří tvorba chatbotů, rozpoznávání obličejů či analýza satelitních snímků pro zákazníky, jako jsou Vodafone či evropské tajné služby.
Moc se o tom neví, ale Praha je pro IBM významná. Na Chodově, kousek od místa, kde dálnice D1 ústí do metropole, má jednu z mála inovačních laboratoří, kde se koncentruje mimořádné know-how. Odsud proudí do půlky světa technologické novinky pod značkou IBM. A Švík je jedním z kapitánů těchto inovací.

- Povězte, v čem je Praha pro IBM tak důležitá?

Důvodů je několik. Zaprvé v české IBM vznikla na začátku 90. let výzkumná skupina, která se zabývala hlasovými technologiemi. Vědělo se, že je u nás řada odborníků, kteří většinou pocházejí ze tří míst: brněnského VUT, Západočeské univerzity v Plzni a liberecké Technické univerzity. Je tu dlouhodobá tradice, která se začala rodit okolo Jana Šedivého, jenž vzešel z ČVUT a dnes je znovu zpět. Postupně se tu tým "speech-to-text" a "text-to-speech" rozšiřoval, dnes je tu už významná skupina lidí.

- Jeho hlavním produktem jsou chatboti. Jak jste se k nim dostal vy?

Součástí zadání našeho týmu bylo i tzv. enterprise vyhledávání, to mě začalo zajímat osm let zpátky. Z toho se zrodilo zaměření na natural language processing a zpracovávání nestrukturovaných dat, což je jen kousek od chatbotů a umělé inteligence.

- A ty – stejně jako další novinky – zavádí Watson iLab u klientů do praxe?

Ano, v rámci inovační laboratoře mám skupinu mladých lidí s průměrným věkem 25 let. Sedíme těsně vedle vývojového oddělení IBM a přinášíme poznatky a zpětnou vazbu z prvních nasazení našich technologií u zákazníků. Jinými slovy děláme proof-of-concepty pro celou Evropu, ale pomáháme po celém světě.

- IBM ale není jediná, kdo dělá na chatbotech a virtuálních asistentech, že?

Jasně, je to žhavé téma pro všechny velké hráče, od Microsoftu po Amazon a Google, a pro další, menší společnosti. My jsme unikátní v tom, že máme podporu češtiny, protože to vyvíjejí přímo tady.

- Jaká je vaše pozice v IBM?

Postupně jsem ve společnosti dostával víc a víc zodpovědnosti a teď čtvrtým rokem pracuju pro Bernieho Meyersona, což je chief innovation officer. Je to přidělený úkol, takže se tam nemusím odstěhovat, ale můžu pracovat vzdáleně. Tohle je moje srdcovka nad rámec mé práce. Moje oficiální role zní venture capitalist.

- Prosím? Vy jste něco jako investor?

Ano, v IBM máme fond Speed na inovativní projekty a nejsme omezeni jen na technologie. To je skvělé. Jsem také součástí Worldwide Strategy Teamu, který spolupracuje s největšími klienty, jako je Airbus, Bank of America nebo Walmart. Vzhledem k tomu, na čem dělám, jsem tam jako expert na kognitivní umělou inteligenci (AI), tedy rozpoznávání pomocí umělé inteligence. Fond totiž hledá příležitosti v oblastech, jako je cloud, analytics, blockchain a právě cognitive AI, aby IBM i velkým klientům dokázala, že je inovativní a umí najít nová řešení.

- Takže hledáte budoucnost?

V podstatě ano. Teď jsme třeba diskutovali o investicích do kvantových počítačů. Jsou to projekty, které v sobě nesou velkou míru rizika. Třeba nasazení prvního chatbota jsme provedli v roce 2015, kdy to bylo ještě poměrně nestabilní, o rok později první využití blockchainu na podepisování kontraktů pro jednu velkou banku.

- Zmínil jste, že jste členem Worldwide Strategy Teamu IBM. Ten vypadá jak?

Je to takový SWAT tým, elitní výsadkářská jednotka společnosti, celkem pár desítek lidí z celého světa. Poptávka po inovativním řešení většinou přijde od klienta, lokální tým IBM se s návrhem na novou technologii obrátí na Speed a ten do 48 hodin musí rozhodnout, jestli do toho zainvestuje, nebo ne. Je to takový Den D.

- Dejte mi nějaký příklad.

Je to zhruba dva a půl roku, kdy se ozvala společnost KONE, která vyrábí eskalátory a výtahy, s tím, že chce pomocí senzorů dělat prediktivní údržbu. To znamená opravovat součástky dřív, než se rozbijí. Systém tak sbírá obrovské množství dat z celého světa. Šli jsme do toho, protože jsme v rámci korporace byli schopni zkoncentrovat potřebnou znalost a zařídit to.

- Povězte mi, jak funguje vaše inovační laboratoř.

Funguje jako takový startup uvnitř korporace, prostě malý soběstačný tým. Jsme docela výjimeční, protože žádná jiná taková laboratoř v Evropě neexistuje. Vymysleli jsme si ji tady a prokázali jsme, že jsme schopni generovat velké množství peněz. I když je IBM firma hodně zaměřená na procesy, pokud prokážete jasný přínos, dostanete poměrně velkou svobodu.

- Jak jste to vedení IBM dokázali?

Na začátku jsme i s malým počtem lidí dokázali vyhrávat v desítkách tendrů u klientů, takže to začalo být viditelné i na úrovni Evropy. Od nadřízených jsme slyšeli: Super, jak vám můžeme pomoct? Díky tomu jsme si tady na Chodově mohli zrekonstruovat kanceláře a vybudovat inovační laboratoř.

- Když se podívám okolo sebe, vidím klasické prosklené kanceláře – stoly, počítače, lidi… V čem je to know-how?

Právě v těch lidech. Přicházejí z ČVUT, matfyzu, VUT i z VŠE. Hodně cestuji po světě a slýchávám, že Středoevropané jsou takoví brouci Pytlíci, velice šikovní a univerzální. Tím, jak zde za socialismu a vlastně ani v počátcích kapitalismu nebyl dostatek zdrojů, museli jsme si vždycky nějak pomoct. Je nám vlastní, že dostaneme zadání, u něho brbláme, ale pak už nepotřebujeme vést a jen odevzdáme práci. To je dnes velmi cenná vlastnost. Veškerá technologická řešení pro firemní zákazníky jsou šitá na míru, často zkomplikovaná vnitrofiremními procesy a pravidly. To broukpytlíkovství nám zůstává v DNA a pomáhá nám vyřešit i zdánlivě neřešitelné. Proto má IBM ve střední a východní Evropě takzvaná Delivery centra. Jedno je v Brně, tam je několik tisíc zaměstnanců, dvě jsou na Slovensku, další máme v Maďarsku a Polsku. Když se v západní Evropě uzavře nějaký kontrakt, právě odtamtud se vezmou lidé, kteří to řešení u klienta uvedou do praxe.

- To zní jako levná pracovní síla, taková IT montovna.

Je to obrovské know-how soustředěné na jednom místě. Do určité míry to může působit jako výrobní závod, ale právě tou personalizací IT řešení u jednotlivých zákazníků jde o sofistikovanou práci vyžadující velkou míru znalostí a inovací. Právě tady vzniká velká část vývoje, takže s Brnem úzce spolupracuje i naše inovační laboratoř.

- Na čem teď pracujete?

Hodně času věnujeme "reusable assetům", což by se dalo přeložit jako znovupoužitelná řešení. Například teď jsme udělali chatbot platformu. Je to taková šablona pro firemního chatbota, v ní si naklikáte, jak chcete, aby to vypadalo, a co chcete, aby to umělo. Dali jsme to k dispozici našim obchodníkům a během jednoho měsíce tam máme připravených zhruba 100 demoverzí pro koncové zákazníky. To je ukázka něčeho, co se vyvinulo v Praze malým týmem a teď se to dostává jako produkt IBM do celého světa.

- Na začátku jste mluvil o tom, že vyrábíte prototypy různých řešení. Jak to probíhá?

Loni jsme dělali nějakých 150 proof-of-conceptů, což je relativně hodně. Idea byla taková, že obchodník v Evropě zjistil zájem klienta o nějakou technologii, a lokální tým neměl potřebné zkušenosti, tak přišli za námi, abychom jim to pomohli vytvořit. Naše expertiza je kognitivní umělá inteligence. Týká se to hlavně analýzy nestrukturovaných dat.

- Pro koho to děláte?

Zákazníkem jsou třeba i nejmenované silové složky, tedy armáda a tajné služby, a tam si snadno můžete představit, o jaká data jim jde: přepisy telefonních hovorů, rozpoznávání obrazu a obličejů či videoanalytika typu "někdo někam vkročil nebo někde jsou otevřené dveře". Takže když to shrnu, jde o rozpoznávání řeči, hlasovou biometrii, analýzu obrazu, analýzu textu. To jsou naše hlavní pole působnosti.

- Co všechno z toho je Watson?

Je spousta věcí, které jsou v IBM označovány jako Watson. Zjednodušeně řečeno: je to umělá inteligence a jiná forma interakce. Začalo to superpočítačem Watson Jeopardy, který v roce 2011 porazil lidské soupeře v americké televizní soutěži podobné našemu Riskuj. Z Watsonu se stala značka, která prochází napříč různými obory: v Mnichově máme Watson IoT, pak je tu Watson Healthcare nebo Watson Assistant. To je jedna z desítek našich služeb pro konverzaci, kterou tady o patro níž vede Jan Kleindienst. Spolupracujeme s nimi, snažíme se u zákazníků implementovat to, co oni vyvíjejí. Třeba teď děláme s českým Vodafonem nový projekt: resetování uživatelských hesel přes chatbota. Zní to hrozně jednoduše, ale v jejich podání to obnáší integraci do mnoha beckendových systémů.

- Co všechno už dnes chatboti dovedou?

To slovo je dnes bohužel nadužíváno jako buzzword. Nejdřív přišlo obrovské nadšení firem i lidí, že chatbot vyřeší všechno, pak přišlo zklamání ze spousty implementací, kdy nebyl schopen odpovědět na základní otázky, a až teď přicházejí realistická očekávání. Poměrně sofistikovaný už je chatbot, kterého jsme dělali pro Vodafone UK. Jejich cílem je převést co nejvíce hovorů z call centra na chatbota. Důvod je jednoduchý: často se opakující dotazy chtějí vyřešit automaticky, aby v nich na straně firmy vůbec nemusel vystupovat člověk. Systém sbírá záznam všech konverzací, které daný zákazník s podporou vedl, zároveň měří tonalitu a sentiment, a pokud chatbot usoudí, že nedokáže vyřešit daný problém a je čas přepnout na živého odborníka, napojí klienta na relevantního člověka a dá mu z dosavadní konverzace jednoduchý sumář, aby se nemuselo začínat znovu od nuly.

- Poznáte, že jste byli přepnuti ze stroje na člověka?

Zatím ano. Každopádně my nechceme lidi mást, takže je tam ikonka, která vám ukazuje, s kým právě mluvíte, jestli s virtuálním asistentem, nebo s živým člověkem.

- Jak moc je pro chatbota těžké pochopit, co od něj člověk chce?

Není to vůbec jednoduché. Dám příklad: lidé občas píší tak, že každou svou myšlenku rovnou "odentrují" – museli jsme to zařídit tak, že člověk dokončí celou myšlenku a chatbot třeba po pěti vstupech začne reagovat. Jinými slovy s odpovědí trošku počká.

- Kdy je nasazení chatbota nejužitečnější?

Samozřejmě pro jednoduché a opakující se otázky typu "Kde je nejbližší bankomat" nebo "Jak máte otevřeno", ale takových dotazů na zákaznických linkách ubývá, protože si to lidé prostě vygooglují. Přidaná hodnota chatbota vzniká ve chvíli, kdy ho integrujete na interní firemní systémy – takže pak dokáže třeba aktivovat různé služby, například datové balíčky u operátorů nebo zvednutí denního limitu na kartě u bank. Pak to může mít velký dopad, například náš chatbot nasazený u francouzské banky Orange dokázal snížit počet interakcí v call centrech o desítky procent.

- Co obnáší vytrénovat chatbota, jak dlouho to trvá?

Na začátku musíte s klientem projít něčím, čemu se říká design thinking: co by měl chatbot umět, proč by to měl umět a jaké jsou za tím finanční benefity. Když se na všem s klientem shodneme, rozjedeme tzv. rychlé prototypování, v němž se řeší všechny technické i uživatelské záležitosti, včetně napojení na Watsona, nastavení úrovně tonality, měření sentimentu…

- Počkejte, to mě zajímá. Jak se měří sentiment? Tedy jestli jsem naštvaný, nadšený, ironický…

Je to naše know-how, takže jen obecně. Začínáte slovníkovou metodou, v níž sledujete i bigramy (dvouslovná spojení typu "není pěkné"), a tím dosáhnete jen limitní přesnosti. To je asi tak maximum. Pak už musíte pracovat s neuronovými sítěmi a velkým datasetem.

- Jak je pro chatbota náročná ironie?

Ta není těžká jen pro chatbota. Musíte vycházet z kontextu konverzace a to už je pro stroj prakticky nemožné.

- Kdybychom vzali člověka, který má kontext a znalosti a zároveň chápe ironii i vtip, jako 100 procent, na kolika procentech je proti němu nyní nejlepší umělá inteligence?

Existují případy, u nichž se dosahuje přesnosti okolo 85 procent pro porozumění a vyřešení problému.

- Co je největší překážka na cestě k tomu, aby i chatbot byl na 100 procentech?

Zatím jsme na začátku, takže jde o kombinaci rozhodovacích stromů a porozumění přirozené řeči. Je potřeba mnohem masivnější zapojení umělé inteligence, abychom mohli zpracovat větší množství dat a učit se z něho. Chatbot těžko někdy plně nahradí člověka u klíčových profesí, jako je učitel nebo doktor. Navíc nebudeme mít jednoho univerzálního chatbota na všechno, vždycky budou vytrénovaní na určitou specializaci a budoucnost tkví v tom, že si ty kompetence poskládáte dohromady jako lego. Budete tak mít chatbota na míru, který bude zvládat to, co potřebujete.

- Říkal jste, že jsme na začátku. Kdy přijde jejich doba?

Každým rokem jsou sofistikovanější. A budou skoro všude. IBM už implementuje chatboty i do bílé techniky: můžete se bavit s pračkou nebo ledničkou.

- Takže se ledničky zeptáte, kolik v ní je jogurtů?

To by nebyl vůbec žádný problém díky soustavě čidel a senzorů. Finální vizí je, že vám lednička bude sama doobjednávat v online supermarketu jogurty nebo mléko, když je spotřebujete.

- Který jazyk je pro chatbota nejtěžší?

Pro mě byla nejtěžší turečtina, když jsme ji vkládali do jednoho enterprise vyhledávání. Proč? Protože turečtina je zvláštní v tom, že malé a velké písmeno uvnitř slova zcela mění význam toho slova. Museli jsme kvůli tomu přepsat celé srdce našeho programu.

- A čeština?

Také patří mezi ty složitější jazyky. Kvůli čárkám a háčkům, nemluvě o skloňování a časování, musíme každé slovo takzvaně znormalizovat a dát do základního tvaru, aby se s ním dalo dál pracovat. Ovšem jelikož na češtině dlouho pracovala naše Inovační laboratoř, patří v IBM mezi podporované jazyky.

- V IBM se věnujete i analýze obrazu. Na čem konkrétně pracujete?

Děláme například pro silové složky rozpoznávání obličejů. Vzhledem k současné situaci v Evropě je jasné, že právě do této technologie se bude hodně investovat. Kromě toho se věnujeme i inspekci kvality, což je v podstatě automatický vizuální dozor nad výrobní linkou – firma, která vyrábí tištěné spoje, tak chtěla odhalovat zmetky. Dál jsme pro společnost, která spravuje přenosovou soustavu elektrického napětí, dělali analýzu toho, jestli se jim nerozplétají dráty nebo nekorodují. Pro mobilní operátory podobně kontrolujeme jejich vysílače. Funguje to tak, že dron nafotí přenosovou soustavu nebo vysílač BTS a buď offl ine, nebo rovnou online se snímky analyzují.

- Ještě jsem slyšel o zajímavé analýze obrázků na platebních kartách…

Je to proof-of-concept, který vychází z toho, že už máme vytrénované klasifi kátory na rozpoznávání pornoobsahu. Takže pokud si na svou kreditku chcete dát fotku s něčím nepatřičným, zjistíme to a lidské oko už to nemusí kontrolovat.

- Co dalšího ještě děláte?

Pro jednu silovou složku ve Francii jsme teď dělali rozpoznávání aut ze satelitních snímků. Zní to jednoduše, ale oni chtějí například rozpoznávat i auta pod korunami stromů. Kolegové z IBM na to algoritmy trénovali půl roku, pracovali s obrovským množstvím dat a dostali se k přesnosti 90 procent. Zajímavé využití těchto technologií bude v zemědělství. IBM koupila Weather.com, takže máme miliardy čidel po celém světě. A když meteorologická data zkombinujete právě se satelitními snímky, dostanete opravdu zajímavé možnosti. Zemědělcům tak bude AI předpovídat, kdy a kde mají zasít a zavlažovat, a spoustu dalších věcí.

- Který další obor skýtá potenciál?

Zdravotnictví. Už máme například vyzkoušený případ, kdy pomáháme embryologovi vybrat správné embryo. Díky automatickému zpracování obrazu poznáme, které je nejvhodnější k použití. Embryolog na to má půl hodiny a měl by zhodnotit skoro 400 parametrů. To samozřejmě není v lidských silách. Takže umělá inteligence je v tomhle konkrétním úkolu mnohem přesnější i rychlejší. Zdravotnictví má ale jeden velký problém: legislativní bariéry. Naopak jako nejpříznivější prostředí pro digitální transformaci se jeví bankovnictví a mobilní operátoři. U těch dvou bych si vsadil, že budou ze změn nejvíce profi tovat.

- Když se na technologický vývoj podíváte z širšího hlediska: na co se máme těšit a čeho se máme bát?

Těším se na to, co se stane v oblastech, kde je možné automatizovat práci. Tam, kde stroje nahradí člověka – a tito lidé se překvalifi kují na jinou oblast. Na co se netěším? Bojím se všech možných zneužití technologií. Viděl jsem video profesora z MIT, který varuje před použitím umělé inteligence u vojenských dronů. Už dnes není problém použít rozpoznávání obličejů a samonavádění. Co mu zabrání, aby vám na čele přistál s třígramovou náloží trhaviny? Co když budou lítat stovky dronů za sebou a postupně prostřílejí zeď a proniknou do budov?

- Nejste trošku paranoidní?

Tohle je reálná obava. Je třeba, aby se to řešilo a zakázalo na vládních úrovních. Předběžná opatrnost je namístě.

- To souvisí i s tezí, že vývoj technologií předbíhá vývoj společnosti, a zejména právního prostředí.

To vidíte na sdílené ekonomice, od Uberu po Airbnb. Na úrovni vlády by měl vzniknout orgán, který se bude těmito otázkami primárně zabývat. Měla by to být naše priorita, jelikož toto téma jde napříč různými resorty a je jasné, že nejasností a šedých zón bude přibývat, jak bude umělá inteligence prostupovat našimi životy.

- Na druhou stranu se ozývají hlasy, že se nezlepšuje zase tak rychle…

Nesmíte se na to dívat optikou "hypů". Pravda je, že teď máme k dispozici dostatečný počítačový výkon, a můžeme tak trénovat algoritmy lépe a rychleji než kdy dřív. Proto se umělá inteligence začíná dostávat do všech oborů. Chybí ale více užitečných příkladů jejího použití plus je velký nedostatek odborníků. Věřím, že nyní jsme v počáteční části nabíhající křivky, u early adopters. Když se ukáže, že něco funguje, začne se do toho masivně investovat.

- Ne všude se ale pojede stejnou rychlostí, že?

Jasně, třeba na Blízkém východě do toho šlapou výrazně více. Například vláda v Dubaji rozhodla, že implementace každého projektu v sobě musí mít AI – jinak to nepodpoří. U každého tendru je taková podmínka.

- Takže nás předběhnou?

Určitě. Tam jsou schopni prosadit myšlenku mnohem rychleji. A jelikož vědí, že ropu nebudou mít věčně, mají za cíl se rychle dostat technologicky dopředu. Dubaj žene blížící se Expo 2020, kde chtějí ukázat, že jsou někde jinde než zbytek světa.

- Poslední otázka je osobní. Je umělá inteligence důvodem, proč nejste na sociálních sítích?

Ano. Dělal jsem na několika projektech pro silové složky, takže vím, co všechno se dá udělat. Internet má paměť a pomocí metod jako web scraping jste schopní si o komkoli z nás zjistit prakticky všechno. Skandál Cambridge Analytica je jen malý předkrm. Vím, co už umějí banky a platební společnosti zjistit z nasbíraných dat. Proto si radši jednou začas peníze vyberu a platím hotově. Nechci se ani tady, ani v jiných oblastech stát potravou pro mašiny slídící po mých osobních datech.      
 

Autor: 
MICHAEL MAREŠ
Zdroj: 
Forbes NEXT