Trumpai tariant, dirbtinis intelektas – tai sistemos, kurios geba panaudoti ir teisingai interpretuoti įvairius aplinkos veiksnius tam, kad įgyvendintų iškeltus tikslus bei uždavinius. Dirbtinio intelekto sukūrimo bei veikimo principas yra toks: pagal gyvų organizmų nervų sistemas yra sukuriamas supaprastintas modelis, kuris geba atpažinti balsą, vaizdą ir pan. Taigi, dirbtinis intelektas yra tiesiogiai susijęs su intelektiniais gebėjimais suprasti bei mokytis priimti geriausius sprendimus, tad galima teigti, kad nuo žmogaus proto dirbtinis intelektas skiriasi tuo, kad jo prigimtis yra dirbtinė.
Įdomu ne tik tai, kas yra ir kaip veikia dirbtinis intelektas, tačiau ir tai, kaip ir kur jis yra taikomas? Šiuolaikiniame pasaulyje dirbtinis intelektas jau tapo kasdienybe: jo sistemos naudojamos automobiliuose, įvairiuose elektroniniuose įrenginiuose ir netgi paprasčiausiai apsiperkant internetu.
Vis daugiau organizacijų renkasi dirbtinį intelektą, nes yra remiamasi tokiu požiūriu – kam samdyti kelis ar daugiau darbuotojų, jei vietoje jų galima įdiegti sistemą, kuri atliks tuos pačius darbus, o tuo pačiu sutaupys ir laiko, ir lėšų?
Taip pat, jau ne vieną dešimtmetį dirbtinis intelektas yra taikomas įvairiose organizacijose, nes dirbtiniai neuroniniai tinklai, kurie imituoja žmogaus protą, gali apdoroti didelį kiekį informacijos, tokiu būdu išspręsdami įvairaus sudėtingumo uždavinius ir problemas. Kai kurioms organizacijoms dirbtinio intelekto sistemos yra labai parankios, nes gali atlikti tokias pat užduotis, kaip ir žmogus, tik gerokai greičiau, tokiu būdu užimdamos tam tikrų sričių darbuotojų vietas. Vis daugiau organizacijų renkasi dirbtinį intelektą, nes yra remiamasi tokiu požiūriu – kam samdyti kelis ar daugiau darbuotojų, jei vietoje jų galima įdiegti sistemą, kuri atliks tuos pačius darbus, o tuo pačiu sutaupys ir laiko, ir lėšų?
Būtent dėl šių priežasčių dirbtinį intelektą yra paranku taikyti ir viešajame sektoriuje. Tam tikri dirbtinio intelekto modeliai yra naudojami įvairiose institucijose, pavyzdžiui, siekdamas identifikuoti inovatyvias šalies įmones, Vyriausybės strateginės analizės centras pasitelkė dirbtinio intelekto modelį, kurio dėka nustatė inovatyvias įmones, reikšmingai sumažinant analizės trukmę.
Bandomojo tyrimo metu „STRATA” sukurtas dirbtinio intelekto modelis nagrinėjo beveik 17 tūkst. šalies įmonių internetinių tinklalapių ir, pagal jų pateikiamą informaciją, bandė nustatyti įmonės inovatyvumo lygį. Tyrimas buvo sėkmingas, todėl galima teigti, jog dirbtinis intelektas pateisino lūkesčius.
Dirbtinis intelektas neaplenkė ir sveikatos apsaugos sektoriaus. Jau ne vienerius metus intelektualios sistemos yra diegiamos įvairiose gydymo įstaigose. Dirbtinio intelekto algoritmai yra naudojami nustatyti diagnozėms, paskirti gydymui ir yra taikomi sveikatos grėsmių visuomenei analizėms, o rinkdamos naują informaciją, sistemos atsinaujina ir pateikia naujausius duomenis.
Dirbtinio intelekto sistemų taikymas buvo ištirtas ir COVID-19 pandemijos pradžioje, siekiant suvaldyti sergančių pacientų srautus. Šis tyrimas buvo atliktas norint atrasti tokį dirbtinio intelekto modelį, kuris padėtų pagerinti kritinių COVID-19 pacientų priežiūrą..
Tyrimu buvo įrodyta, jog dirbtino intelekto taikymas kritinių COVID-19 pacientų priežiūroje yra įmanomas ir palengvina medikų darbą.
Tyrimas susidėjo iš trijų dalių: duomenų įvesties, proceso ir išvesties. Į duomenų įvestį buvo įtraukti klinikinių, paraklinikinių, epidemiologinių tyrimų duomenys ir individualizuotas gydymas, o į antrąją dalį – procesą, buvo įtrauktas ir dirbtinis intelektas. Paskutinioji dalis apėmė diagnozę, gydymą, rizikas, prognozes ir suvaldymą. Taigi, ši sistema buvo pasitelkta į pagalbą tam, kad kritinių pacientų priežiūra būtų sklandesnė, t.y. kad būtų nustatyta, ar pacientui kyla sveikatos pablogėjimo rizika, remiantis individualiais paciento sveikatos tyrimais. Tyrimu buvo įrodyta, jog dirbtino intelekto taikymas kritinių COVID-19 pacientų priežiūroje yra įmanomas ir palengvina medikų darbą.
Tiek privačiame, tiek viešajame sektoriuose yra naudojamos tokio paties principo dirbtinio intelekto sistemos, tačiau reikia pabrėžti, jog viešasis sektorius yra žymiai sudėtingesnis, todėl, žinoma, reikalauja inovatyvesnių sprendimų.
Pasak socialinių mokslų daktarės R.Daugelienės, tenka pastebėti, jog viešosios įstaigos lėčiau priima naujas technologijas, nes neturi tam reikalingo finansavimo arba susiduria su biurokratinėmis kliūtimis. Tai yra viena iš pagrindinių priežasčių, kodėl viešasis sektorius dirbtinio intelekto sistemas naudoja ne tokiais mastais, kokiais naudoja privatusis sektorius. Kitos priežastys, dėl kurių viešajame sektoriuje yra sudėtinga įdiegti dirbtinį intelektą, yra tai, kad viešasis sektorius yra suvaržytas teisinėmis normomis ir koncentruojasi į produktus ir paslaugas, o ne į tai, kaip jie yra gaminami, tačiau kadangi dirbtinis intelektas kasdien tampa vis aktualesnis, galima daryti prielaidą, jog ateityje jis įsitvirtins ir viešajame sektoriuje.
Vanesa Saveljevaitė yra Mykolo Romerio universiteto Viešojo administravimo specialybės ketvirto kurso studentė
