Pojačalo StarTech specijal EP2: StarTech iskustva: Projekti koji koriste AI i Machine learning

Audio zapis razgovora:

Transkript razgovora:

Ivan Minić: Dragi slušaoci i gledaoci Pojačala, dobrodošli u drugu epizodu Specijala koju realizujemo sa polaznicima, odnosno grantistima StarTech programa, drugom generacijom. Da objasnimo šta to sve može da uradi i kako to izgleda i da vas još jednom podsetimo da je rok za prijavu za treću generaciju 3. maj i da nakon toga ide ceo onaj proces. Sve informacije možete da nađete na sajtu StarTecha koji se nalazi u opisu ovog videa, a u prethodnoj epozodi ima malo više informacija o konkretno programu za ovu godinu i nekih istorijskih podataka koji možda nisu loši da malo steknete jasniji kontekst i imamo priču čoveka koji je iz korporacije napravio svoj… Odnosno, izašao i napravio svoj start up nakon veoma duge i uspešne karijere. Danas imamo dve priče koje su malo drugačije i malo specifične, jer nam je nekako bila ideja da pokažemo šta sve tu može da bude, odnosno kakvi se sve tu čudni ljudi skupljaju i čudne ideje, i danas imamo tu situaciju da pričamo zapravo u oba slučaja o veštačkoj inteligenciji, koja jeste jedna od glavnih tema u okviru kojih su StarTech grantisti bili aktivni prethodnih godina, ali pričamo iz ugla jednog iskusnog čoveka u veštačkoj inteligenciji, čoveka koji je u Akademiji već dugi niz godina profesor na Fakultetu organizacionih nauka, Zoran Ševarac, koji je sada napravio svoj start up koji se u suštini naslanja na sve ono što je radio u prethodnih godina i vrlo je vrlo onako logično iznedrio sve to prethodno u ovo sad i imamo jednu priču gde, kako sami kažu u svom pitchu, klinci iz Matematičke gimnazije koji su posle završili neke ozbiljne fakultete su se okupili u jednu malu outsorcing firmu koja je sada iznedrila jedan projekat koji se zove SignAvatar i koji je jako interesantan – pričaćemo o njemu – koji, osim što ima veliki, verujem, potencijal i komercijalno i sve, čini ovo društvo boljim mestom i inkluzivnijim mestom. Al’ ‘ajde da krenemo redom. Prvo stariji, iskusniji kolega. Zorane, odakle uopšte interesovanje za veštačku inteligenciju, neuronske mreže i sve to čime se baviš već više od petnaest godina.

Zoran Ševarac: Da.

Ivan Minić: Sada je logično da to postoji, ali kako tada kad se o tome gotovo ništa nije znalo?

Zoran Ševarac: Pa, još za vreme studija osnovnih zainteresovalo me je procesiranje jezika. Tada sam pravio nekog chat bota, to je otprilike neka 2000. godina i uvek me je zanimalo malo više od, da kažem, tog klasičnog programiranja. Čovek kad to savlada, onda traži neke nove izazove i onda sam bio fasciniran kada smo imali predmet Programski jezici i kompajleri, znači formalni jezici, i onda sam ja – aha, sad ću ja da napravim chat bota – i onda sam počeo malo da čačkam pa, prosto je vuklo jedno za drugo. Tad su bile aktuelne i semantičke mreže i onda sam u jednom trenutku shvatio – aha, neuronske mreže su sigurno odgovor na ove probleme sa kojima se suočavam i počeo sam da to proučavam i to mi je posle bila i tema za diplomski rad i onda sam ga proširio na magistraturu i tako dalje. Tako da, veštačka inteligencija je tada, eto, bila onako više u akademskim, da kažem, istraživačkim krugovima. Nešto je malo postojalo, a to su sve bili više onako projekti entuzijasta, imalo je vrlo ograničenu primenu. Znači, još uvek to nije ušlo u masovnu primenu kao što je danas i onda vremenom, prosto to je tako negde 2013. godine otprilike su, kad su prvi značajni pomaci napravljeni, onda je to dobilo mnogo veću mogućnost primene i poslednjih godina, dakle, to je baš onako jedna tehnologija koja ima ogromnu mogućnost primene, svi su zainteresovani, svi su svesni da ne mogu dalje da pomere i svoje poslovanje i rad bez toga, tako da, eto, to je… Prvo je bio kao neki hobi, onda je bio vezano za moj akademski rad i onda kada je došlo određeno vreme i onda, trenutak, je li, kad je ta tehnologija primene sazrela onda se rodila ta ideja za taj preduzetnički poduhvat.

Ivan Minić: Voleo bih samo malo da nam pojasniš pošto – kad već imamo čoveka iz Akademije, što ne bismo dobili još neka objašnjenja – da nam malo pojasniš o tome zapravo… Ok, prvo si pomenuo pojam neuronskih mreža, što jeste bilo nešto o čemu se više pričalo dok nije kovanica AI postala nešto što je odomaćeno, da nam objasniš šta je to, kako funkcioniše na jednom nivou koji može da razume manje-više svako.

Kako zapravo funkcionišu neuronske mreže?

Zoran Ševarac: Da. Pa, evo ovako, neuronske mreže su zapravo jedna od tehnika mašinskog učenja, dakle, to je jedna pod-oblast veštačke inteligencije. Veštačka inteligencija, kad je nastala, znači ona je dugi niz godina dominantno bila vezana za neki sistem koji je zasnovan na skupu pravila i takozvana simbolička veštačka inteligencija. Neuronske mreže su isto postojale pedesetak godina i više, ali su imale vrlo ograničen domet. Znači, probleme koji su mogli da reše su bili ograničeni i to je bilo ovako interesantno za istraživače da se igraju s tim i da proučavaju neke fenomene, ali zapravo primena je bila vrlo ograničena. Šta su neuronske mreže – vrlo često će se reći, naći ćete u literaturi i u medijima da je to tehnologija koja radi kao što radi ljudski mozak, što je netačno. U principu, one su vrlo grubo inspirisane načinom na koji, eto, nekim principima, ali u suštini, to su sistemi, računarski programi koji mogu da uče iz podataka. I ono što je specifično za njih jeste što su, imaju… Ti algoritmi su takvi da mogu da uče jako dobro iz velike količine podataka. Znači, njima se prezentuju neki primeri i oni uče iz tih primera, praktično na osnovu nekog iskustva. I zato se ta tehnika i zove mašinsko učenje i oni su specifični po tome što ta struktura kako ti modeli su interno napravljeni, imaju kao te neke takozvane veštačke neurone i koji su međusobno povezani i tako dalje, sad nije bitno kako je to napravljeno, ali zbog toga naziv neuronske mreže – precizno bi bilo veštačke neuronske mreže i tako dalje, ali nema potrebe da ulazimo u te detalje. Znači, suština je da oni mogu da stiču iskustveno znanje i to je razlika

Ivan Minić: Uče po modelu.

Zoran Ševarac: Tako je, uče po modelu. Znači oni uče statističke neke patterne iz nekog uzorka. Znači, pripreme se podaci koji opisuju određeni problem, određeni zadatak koji treba model da nauči i on onda pokušava da nađe tu neku zakonitost, ali interesantan je način na koji oni uče, tako što pokušavaju da smanje grešku. Znači, slično onako kao i što ljudi uče kad bilo ko treba nešto da nauči, on prvo proba pa – aha, nije uspelo, pa kako da se malo približim da bude manja greška i oni rade po tom principu, da kažem, minimizacija greške.

Ivan Minić: Koja nikad ne postaje nula.

Zoran Ševarac: Nikad ne postaje nula, jer čak nije ni poželjno da postane nula jer u tom slučaju je idealno naučio iz tih primera i verovatno će, kada dobije neki manje idealan slučaj, greška biti veća. Tako da uvek se ide na nešto što je dovoljno tačno i upotrebljivo.

Ivan Minić: Imamo ovde i mlađeg kolegu koji sluša, upija i klima glavom. E sad, posebno mi je interesantan taj momenat gde je… Meni je najsimpatičniji deo priča koju ste imali, koji može da se nađe i na sajtu StarTecha i mislim da je super da svako pogleda sve kandidate iz prethodnih godina i pitchevi su pet minuta i u njima stvarno ima sasvim dovoljno informacija da ti stekneš neku širu sliku o tome kakav je program u tom nekom smislu koje ideje su pogodne za njega, ali taj momenat “mi smo klinci iz matematičke gimnazije” – sad, svi mi koji nismo baš preterano matori al’ dovoljno smo distancirani od vaše generacije… Znamo da su to uvek bila – u jednom segmentu interesovanja – najtalentovanija deca u ovoj zemlji. I znamo isto tako da, kad pogledaš alumni, okupljanja i sve ostalo, da se mnogi na alumni okupljanje kače Zoom-om.

Đorđe Dimitrijević: Tako je.

Ivan Minić: Što je sa jedne strane tužno, sa druge strane divno za te ljude, jer oni su vrlo često i mnogo mojih prijatelja iz moje generacije su na najboljim mestima na svetu, rade najinteresantnije stvari u strukama kojima se bave, neki su se vratili pa razvijaju te priče ovde, ko je prešao u to da pravi neku svoju priču. Obično su uvek nakon tih čeriri godine išli na vrlo zajebane fakultete. Obično su iih završavali, osim ako ih neko baš ne pokupi prerano pa uđu u neku priču, ali retko se dešavalo to da neko baš odmah krene u svoju priču odmah nakon fakulteta. Ti si ’99. godište, mislim, ja se sećam, ja sam bio odrastao ’99-te – u mojoj glavi sam bio odrastao i potpuno mi je sve to nadrealno. ‘Ajmo samo timeline jedan tvog dosadašnjeg života. Pošto nije predug, možemo da prođemo tajmlajn. Šta se dešavalo, kroz šta si prolazio, kako si se zainteresovao za šta i kako si došao ovde danas? I gde je to, šta je to.

Đorđe Dimitrijević: Da, znači, ‘ajde da počnemo od negde taj upis te srednje škole. Ja sam išao u Matematičku, pre toga, naravno, imao sam interesovanja za matematiku, ali između ostalog, i za razne stvari. Meni je otac išao u Matematičku gimnaziju i onda ja nekako‚ da l’ podsvesno, da l’ svesno, isto sam hteo njegovim stopama, je l’, eto upisao sam Matematičku i tu onako, dosta brzo sam ja shvatio da nije matematika baš poziv generalno za mene, da imam mnogo drugih… Ja sam došao kao najbolji đak iz matematike barem iz svoje škole osnovne, međutim, došao sam tamo, tamo ljudi, prosto, genijalci slobodno mogu da kažem, i prosto tu se skuplja jedan… Kako bih rekao, jedan skup ljudi koji prosto su određeni za neke, da kažemo, veće stvari, tako se ispostavilo. Meni je drago što sam bio deo te škole, takođe smatram da je ta škola bukvalno jedna od najboljih stvari u Srbiji generalno, i velike pohvale i pozdrav za školu. Nakon škole upisao sam ETF koji, otprilike tačno pola generacije naše, od nas sto pedeset na ETF, i ko nije otišao preko – kao što si rekao, dosta ljudi je otišlo preko, da l’ Oksford, Kembridž, Amerika, ima puno primera, Minhen, puno mesta – i na ETF-u, da kažemo, ja sam završio taj smer Računarstvo RTI smer i nekako, bio sam dosta zainteresovan za programiranje, svašta nešto sam radio sa strane, nikad nisam baš toliko imao taj akademski, onako… Polagao sam ispite uspešno, ali onako, gledao sam da dosta stvari radim sa strane, da čačkam, da nešto novo naučim što nije samo deo gradiva, i trudio sam se da upoznam što više ljudi i da se družim i tako dalje. I nekako, u nekom trenutku posle jedne prakse, da kažemo, koju sam radio u jednoj firmi Algotech – pozdrav i za njih – odlučio sam da bi možda mogli da probamo nešto mi sami. Ja, moje društvo tu iz Matematičke, s faksa, kako već ko. Imali smo tu sreću da je moj otac već u toj nekoj, da kažemo, programerskoj priči, da je senior i rekoh, ‘ajde da probamo, da vidimo da napravimo nešto svoje. Krenuli smo na početku sa outsorcing firmom i nekako, ja… Na početku smo imali ideju – okej, radićemo softverske projekte, ali hteli bismo – uslužno, naravno – ali hteli bismo da imamo nešto naše, nešto da mi smislimo i generalno, tako su išle… Mi smo razne neke ideje – pričali smo o raznim idejama i zapisivali smo ih. To je dosta bilo bitno, i ponekad bismo ih brainstormovali, kao – je li se sećate one ideje, sećamo se. Uglavnom, kad se ta ekipa skupila, mi smo negde usput došli na ideju za SignAvatar, a to je softver koji prevodi govor na znakovni jezik i zapravo, tu su nama dosta pomogli ljudi iz Algotecha, naročito Aleksandar Bakoč, koji je naš prijatelj veliki, koji nas je pozvao jedan dan i rekao – e, ja sam čuo da postoji jedan poziv za korišćenje superkompjutera u Kragujevcu, to je jedini superkompjuter, ‘ajde ako hoćete, dođite, zna, prati našu ekipu, zna nas, kaže ‘ajde, dođite da porazgovaramo, da vidimo malo neki business case za neku od ideja, dođite sa što više ideja pa ćemo mi to da skupimo, da vidimo da izađemo na taj konkurs sa jednom. I prošli smo par sastanaka, je l’, ne znam, bili smo jedno pet, šest puta, nas došlo tamo pet-šest, pričamo, ozbiljni sastanci i sve, i došli smo na kraju na ideju za SignAvatara i to je nekako bila, izdvojila se kao ideja da bude nešto na šta bismo mi bili sutra najponosniji da pokažemo svojoj deci i zato smo odlučili da se time bavimo. Hvala bogu, na kraju smo taj konkurs i dobili, ali eto taj, da kažemo, korak nam je značio da mi izađemo iz tog nekog mentaliteta outsorce-a ili slično i da napravimo neki naš proizvod – što je zapravo ono što smo i želeli – i nekako ja sam u toj nekoj tranziciji prešao malo više da radim neki Biz Dev ili tako nešto slično, malo manje da programiram, iako i to sad radi se sve kao što svi znaju…

Ivan Minić: To u malim firmama svi sve rade.

Đorđe Dimitrijević: U start up-u svi sve rade, da.

Ivan Minić: Priča je sjajna, ispričaćemo je još. Hoću malo da se vratim na taj, da kažemo, paralelni život koji se dešava, ljudi koji su u Akademiji su naravno posvećeni tome i predavati programiranje i teme koje su tome bliske nije jednostavno. Posebno što mnogoj deci je to prvi realan susret sa tim. Ok, neko je možda imao Pascal u nekoj srednjoj školi, ali to je bilo vrlo… Vrlo se ležerno gledalo u većini slučajeva. U nekim slučajevima nije, mi smo imali Pascal pa C, što je već bilo onako prilično zahtevno pre dvadeset i kusur godina, ali u većini slučajeva to, nažalost, nije tako. Ali, Zorane, tvoja interesovanja i to što radiš su zapravo okrenuta i ka zajednici ljudi koje… Oko, da kažemo, Java programskog jezika. E sad, ja…

Zoran Ševarac: Da.

Ivan Minić: Ja baš nisam ljubitelj Jave, ali poštujem, ima ona svoje neverovatne prednosti u odnosu na neke druge stvari, ali meni nikad nije bila bliska i nikad mi nije legla, ali bih voleo da objasniš, prvo – i rešenje koje radiš je, naravno, bazirano na Javi, odnosno usmereno ka ljudima koji rade u Javi, ali da se vratimo korak nazad. Zašto Java i koji je tvoj… Kako ti sebe vidiš u ekosistemu Jave?

Zoran Ševarac: Pa evo, pošto se vraćao malo i taj istorijat i kako se došlo do toga da ja iz, da kažem, akademskih krugova pređem u, da kažemo, taj istraživački, pređem u preduzetničke. Pomenuo bih to da… Mi Javu učimo na fakultetu. To je osnovni jezik na FON-u za razvoj poslovnih informacionih sistema, što i potpuno ima smisla, ali ono što sam ja pored. da kažem, toga što sam radio na fakultetu, ja sam pravio web sajtove u PHP-u. U to vreme je bio PHP, znači meni je glavni jezik bio PHP. Mnogo je bilo brže, mnogo jednostavnije od onog u Javi, je l’ tako, tras, tras, tras, napravi se – i prvi preduzetnički poduhvat pored ovh raznih sajtova mi smo krenuli da radimo, evo u jednom trenutku počeli neki sajtovi da prodaju neke knjige i, kao, u, pa tu može da se i zaradi, ’ajmo mi e-commerce da radimo. I mi smo napravili tako neki… Neke od prvih internet prodavnica u Srbiji. Tad su svi bili ma, kao, kakva interet prodavnica, što je, onako, kome to još radi, to je nemoguće i zapravo su napravili jednu prvo veću internet prodavnicu, Tehnomaniju, prvu verziju Tehnomanije, i to je naš projekat, da.

Ivan Minić: O, čestitam.

Zoran Ševarac: I oko toga smo napravili neku firmicu i to je onako raslo i to je sve bilo u PHP-u i onda to postaje jedna vrlo velika PHP aplikacija, a velika PHP aplikacija postaje pakao za održavanje i tako dalje, tu vrstu projekata i tad je već PHP evoluirao, mi smo poslednje radili sa četvorkom, prešli smo na peticu, je l’ tako

Ivan Minić: Dobro…

Zoran Ševarac: I posle petice PHP je već počeo da liči dosta na Javu. Zato što, jednostavno, kad aplikacija poraste, pređe određenu granicu, onda jednostavno ta rešenja koja su koristili – sad ću brzo da napravim neki skript, uzeću blog i to mi završava posao – već ne pije vodu kad treba veće opterećenje, složenija posebna logika, pa više programera, pa… Svi problemi sa kojima se suočavaju, što kažu, da kažem, te veće aplikacije. Paralelno sam na fakultetu počeo da.. Radio sam u Javi taj istraživački deo, jer to je bilo ono što su mi predavali na fakultetu i onda sam ja u jednom trenutku shvatao da dalje više to u Javi nema… U PHP-u nema smisla raditi i počeo sam da gledam ka Javi, polako sam se okretao ka Java programiranju i istovremeno sam napravio taj jedan, jednu biblioteku zapravo, koja je prerasla posle u framework u Javi‚ koja je bila, ovako, vrlo zgodan open source projekat za učenje neuronskih mreža. I u tom trenutku sam se, pošto sam… Napravio sam tu biblioteku i tražio sam rešenje za grafički interface, da to bude onako programerima zgodno, jasno, odnosno meni da bude onako kako sam ja želeo to da bude i tako sam nekako povezao… NetBeans je nudio neke kurseve, neke obuke da ja pustim njihov grafički interface i da samo stavim svoje plug in-ove i onda ja sam pozvao te ljude preko interneta i onako on je došao, održao je kurs, ja se oduševio kako izgleda ta platforma i počeo da radim, da kažem, taj alat i to je bio taj Nearov softver, i tu sam se ja povezao sa tom međunarodnom Java zajednicom i to što smo napravili smo onda prezentovali na konferenciji Java One koja je onako, konferencija broj jedan u toj oblasti i to je… Meni se otvorio čitav jedan novi svet. Tad još cela ta priča sa start up zajednicom još nije onako, vrlo, vrlo je blago, da kažem, krenulo, još nije bila toliko aktuelna i upoznao sam jako, jako istaknute ljude koji su… Džejms Goslinga sam onako upoznao, upoznao sam čoveka kao Jaroslava Tulaha koji je napravio NetBeans stvarno, alate koji su onako, vrlo moćni, koji su legende… 

Ivan Minić: Razvojno okruženje koje koristi ogroman…

Zoran Ševarac: Ogroman.

Ivan Minić: Procenat ljudi koji se bave time ozbiljno.

Zoran Ševarac: Tako je. Tako da mi se tu otvorio zaista jedan potpuno novi svet gde sam se ja jako pronašao zato što je vrlo friendly, vrlo otvorena zajednica, svi su nekako bili normalni, svi su prijateljski bili raspoloženi i cela filozofija oko Jave je bila open source. Znači, Java je i dan danas open source – ok, ima kompanija koje to razvijaju i koji koriste za svoje potrebe i razvijaju biznise na tome, ali je i dalje vrlo otvorena. Znači, Java se razvija kao open source projekat, open JDK i posle Oracle to specijalizuje za svoje potrebe, IBM za svoje, Red Hat i tako dalje, ali kada čovek uđe malo… Sam jezik – ok, može… Preference su različite u zavisnosti od toga za šta se koristi. Znači, ja ne smatram da je Java idealno rešenje za sve, ali za te poslednje velike aplikacije je onako dominantna, zaista. Pored toga, kad vidite priču kako je Java evoluirala, znači, preteča iPhonea je napravljena u Javi. Znači, Džejms Gosling je to prezentovao, jedan mali uređaj koji je onako, kao neki tablet koji je imao touch screen, je li tako – tad se nije zvao čak ni Java, nego se zvao Oak, je li – i cela ta istorija gde oni prvo nisu… Napravili su programski jezik i nisu znali šta da rade sa njim. Ok, super je tehnologija, ali gde ćemo, koji je use case, kome to treba? Pa su onda razmišljali da je stave na televiziju, je l’ tako. Tad u to vreme je ’96. godina, sedma, internet još nije bio toliko razvijen, ali ne, to bi korisnicima dalo preveliku slobodu da oni biraju šta će da gledaju, i tako dalje, i onda su odustali od toga. Sa kablovskim operaterima su pričali i onda, pošto je tad internet bio, je l’ tako, doživeo bum, onda su napravili onaj Java applet čuveni, je l’ teko, i onda

Ivan Minić: Pakao.

Zoran Ševarac: Ali to je bilo… Kad sam prvi put ono uzeo

Ivan Minić: To je bila magija, ali je bilo pakao.

Zoran Ševarac: Pakao, Jeste, ali magični pakao je da možeš u browseru da nacrtaš nešto onako bez onog… Samo mrtvog HTML-a. I tako, znači, prosto… I kad čovek dublje uđe u to i kad shvati kako to radi, znači ovo nije samo Java programski jezik, to je Java virtuelna mašina na kojoj danas mogu da se izvršavaju bilo koji programski jezici. To je… Sam način kako radi ta virtuelna mašina. Nekada je bila spora, je l’ tako. Javu prati ta priča “Java je spora”, ali Java danas nije ista kao Java ’97. To su takvi sofisticirani mehanizmi i kompajleri i automatska optimizacija, koji su rešili veliki broj problema koje postoje sa, recimo, C++ programiranjem, znači vezanih za bezbednost, vezanih za privatnost i tako dalje. Naravno, Java ima svojih nedostataka, ali postoje drugi alati na Java virtuelnoj mašini – ako hoćemo nešto kao Python, onda postoji i Apache Groovy. Znači, skriptni jezik… Nije to toliko sad masovno u primeni, ali postoje rešenja. I činjenica je da je Java… Zaista, ja smatram da je i dalje razvojna platforma programerska broj jedan. Iako onaj TIOBE indeks sad kaže da je Python, a TIOBE indeks je vrlo diskutabilna stvar, mislim… Ko god je malo detaljnije pogledao šta oni mere, znači to nema veze, al’ dobro, to je druga priča. I druga stvar je što, eto, da kažem… Ja i kao neko ko je iz Srbije i ko nije u centru tih dešavanja vezano za Java tehnologiju, dobio sam priliku da radim na razvoju Java standarda baš zato što je opet source i da sa nekim ljudima širom sveta napravimo tu specifikaciju za mašinsko učenje u Javi i da pokušamo to da standardizujemo da bi dobio veliki broj korisnika. Tako da, cela ta filozofija, znači, pre svega fascinacija samom tehnologijom, a drugo, otvorenost zajednice je mene zaista privukla. S jedne strane, mene lično, a s druge strane, obzirom da trenutno ne postoji po mom mišljenju adekvatno rešenje koje je široko prihvaćeno u Java svetu, a koje rešava probleme vezano za veštačku inteligenciju i mašinsko učenje, tu smo dobili jednu veliku posebnu priliku da tako nešto napravimo i da ljudima koji su u Java zajednici, koji opet malo zaostaju za time što postoji u Pythonu recimo, ponudimo neko rešenje. Posebno firmama kojima je sada to, da kažem, imperativ da sustignu tu trku.

Ivan Minić: Dobro. Imamo tu jednu priču o, suštinski, ekosistemu. Da to nije programski jezik nego je ekosistem.

Zoran Ševarac: Tako je.

Ivan Minić: I činjenica jeste negde da – iako je ja ne volim, na osnovu ličnih iskustava – činjenica jeste da trendovi prolaze, Java ostaje. I to je ono što je zanimljivo. Ja se sećam kao za mnoge stvari prvi izbor devedeset osme-devete, dvehiljadite, prve, druge, treće je bio Perl, pa je onda nakon toga za većinu, da kažemo, web stvari PHP bio dominantan – ko nije otišao na SP stranu i Microsoft tehnologije i sve ostalo. Pa je sada za većinu stvari negde ispod svega toga Python i o tome se najviše priča i, mislim, ima on svoje prednosti, jer pre svega mislim da je jako važno, kao i za PHP, da je ta ulazna barijera relativno niska. Jednostavan je za učenje. Mene nije, nisam želeo da ga naučim – pa sam naučio PHP prilično – ne mogu da ga pišem, ali mogu da ga razumem. Sad kad imam alate koji suštinski dobar deo napišu za mene, mogu i da ga pišem ako treba. Ja sam uvek bio onaj što može da čačne. Ja ne mogu da… Više ovako konceptualno. E sad, mi smo sad ovde pričali o nekim stvarima koje su se dešavale pre nego što si se ti rodio.

Đorđe Dimitrijević: Jeste.

Ivan Minić: I kad si bio jako mali. Tvoj dolazak u kontakt sa programiranjem – ok, imaš u kući.

Đorđe Dimitrijević: Tako je.

Ivan Minić: To pomaže. Ali kako je zapravo to uopšte izgledalo, odnosno, iz svega što si rekao prethodno, moj utisak je da si ti to video kao sredstvo da dođeš do cilja, a ne kao nekakvo opredeljenje. Ne kao poziv, nego kao rešenje.

SignAvatar: veštačka inteligencija u službi opšteg dobra

Đorđe Dimitrijević: Tako je, tako je. Znači, definitivno ja smatram programiranje nešto što bi trebalo da bude tu i nekako, tokom godina – ok, uvek sam ja se trudio da budem što bolji u programiranju da bih mogao da razumem tehnologiju iza, ali nekako, mene je uvek vuklo više taj neki preduzetnički duh, da to programiranje zapravo napravi nešto što ima vrednost pravu, i ja nekako smatram da, ako razumeš kako to zapravo sve radi – konkretno, eto, mi se bavimo AI-jem, mašinskim učenjem – pošto ja sad razumem kako, šta tehnologija može uopšte da uradi, meni je sada mnogo lakše da kažem – e ok, mi hoćemo da napravimo ovaj proizvod, ovo su njegove mogućnosti. Tako da, definitivno taj neki pristup programiranju je prošao kod mene. I ja i dan danas programiram, ali opet, trudim se da što više stvari znam onako površinski, bez ulaženja u preveliku dubinu – konkretno sad nekih implementacija i tako dalje – da bih mogao to da primenim više ovako na neki biznis.

Ivan Minić: Ima taj onaj momenat gde i ja to često pričam ljudima, ne moraš da znaš da programiraš, moraš da razumeš kako radi i da razumeš šta može. Jer ako razumeš šta može i kako radi, ti možeš da daš dobru instrukciju. Ako ne razumeš, svi će da izgube beskonačnu količinu vremena da bi izvukli šta je to što treba da se radi.

Đorđe Dimitrijević: Tako je, tako je, tako je.

Ivan Minić: To je negde suština svega. E sad, rekao si da ste se rebrendirali – nećemo da pominjemo staro ime firme, iako ništa mu ne fali – ali ono što hoću da mi kažeš… Ok, društvo iz Matematičke.

Đorđe Dimitrijević: Tako je.

Ivan Minić: Kol’ko je vas, ko su ti ljudi i šta je tim, odnosno, šta je zadak koga u timu. Svi rade sve, ali…

Đorđe Dimitrijević: Tako je.

Ivan Minić: Kad bi bilo idealno, šta bi vam bio zadatak?

Đorđe Dimitrijević: Znači, mi smo trenutno tim od osam momaka, u suštini svi su maltene išli sa mnom u školu, neki su završavali posle fakultete – Kembridž, Minhen i dako dalje – pa se vraćaju. U suštini, sem mene niko ne radi ništa drugo od biznisa. Ostali momci se u suštini najviše bave mašinskim učenjem i generalno to je polje iz kog mi polazimo. Ti momci su danas, evo – Dodović je asistent na ETF-u, Uroš predaje u Matematičkoj, znači to su neki momci koji prosto… Tu su, u sistemu su, da kažemo našem, državnom i došli su tu da napravimo nešto zajedno – sad ako smem da kažem šta tačno pravimo i sve. Znači, SignAvatar je softver koji prevodi govor na znakovni jezik i postoji tu jedan deo koji je, da kažemo, komplikovan, koji baš rešava to mašinsko učenje, gde mi imamo zapravo to domensko znanje. To je ono što je nama bilo najbitnije, prepoznali smo problem, a to je da, na primer, u Srbiji ima 300.000 gluvih ljudi i ima 450 miliona gluvih ljudi u svetu

Ivan Minić: Da, i vrlo je bitno da jednu stvar preciziramo. Baš zato što je teško… Teške su teme. I onda će ljudi vrlo često da koriste pogrešne izraze za neke stvari. Jer, pričamo o ljudima koji su gluvi. Ne pričamo o osobama oštećenog sluha. Osoba oštećenog sluha čuje deset, dvadeset, trideset, pedeset posto manje. Ovi ljudi ne čuju.

Đorđe Dimitrijević: Tako je.

Ivan Minić: Oni nemaju audio. I za njih je ovaj svet užasno komplikovano mesto.

Đorđe Dimitrijević: Tako je, tako je. Ima nekih par stvari koje bih ja hteo čisto, eto, da spomenem zato što oni su… Često ljudi ili ne znaju ili su zaboravili ili su prevideli. To su neke pre možda četiri stvari koje bih pomenuo. Prva stvar konkretno se tiče znakovnog jezika. Znači, ne postoji jedan univerzalan znakovni jezik. Postoji puno različitih znakovnih jezika – najlakši primer, američki i britanski su potpuno različiti i sad, iako oba pričaju engleski, oni se zapravo uopšte ne razumeju među sobom. Onda, šta je još zanimljivo je kako, zapravo, funkcioniše znakovni jezik. Dosta ljudi to sada ne zna, to je da su, njima su rečenice uprošćene. Šta to znači? To, na primer, znači da, ako vi kažete “danas je baš lep dan” – to je, ne znam, pet-šest reči – a zapravo vi imate samo tri znaka – “danas”, “lep”, “dan”. I ono što je još, da kažemo, isto zanimljivo je da je to vizuelni jezik. Sad, za ljude koji slušaju, neće moći da vide kako ja pokazujem, ali, na primer, ako hoćete da kažete “Lampa je na stolu”, vi ćete pokazati znak za sto, onda postaviti sto u prostor, onda pokazati znak za lampu i staviti lampu na sto. I sad, tu je baš onaj deo gde mi vidimo mašinsko učenje. Ovako nešto ne može algoritamski da se isprogramira, naša mašina mora da razume kako i da nauči specijalne slučajeve i slično, da bi imala taj, da kažemo, dobar utisak kod…

Ivan Minić: Mora da razume kontekst.

Đorđe Dimitrijević: Kontekst, tako je.

Ivan Minić: Jer, pojedinačne reči ne znače ništa.

Đorđe Dimitrijević: Tako je.

Ivan Minić: Odnosno, mogu da znače

Đorđe Dimitrijević: Tako je.

Ivan Minić: Ali ima mnogo veliki procenat situacija u kojima samo si složio neke reči koje imaju smisla.

Đorđe Dimitrijević: Tako je, tako je, tako je. I ono što je još isto, da kažemo… Ljudi žive malo u zabludi, često smo mi dobijali komentare – šta će vama avatar koji priča na znakovnom jeziku, što samo ne napravite aplikaciju pa vam ona poveća font i daš im da čitaju. Nažalost, ne ide, ne funkcionišu stvari tako. Neki gluvi ljudi imaju problema sa nekim komplikovanijim tekstom gde se oni zapravo zbune. Ono što ljudi moraju da razumeju je da ljudi koji su rođeni gluvi, oni pričaju na znakovnom jeziku – znači, pisani jezik nije isto što i znakovni. I onda, neke rečenice koje su na pisanom jeziku su njima suviše komplikovane i moraju da se objasne. Bukvalno, interpretiraju. Zato nije prevodilac znakovnog jezika, nego interpreter. On zapravo objašnjava nešto na drugi način da bi ti ljudi to razumeli. I to su neke tri, četiri, da kažemo, stvari koje su… Onako, ljudi zaboravljaju, i još to bih pomenuo je da, na primer, po nekim studijama, svega 0.1%, ako ne i manje, svog sadržaja ima paralelnu interpretaciju na znakovnom jeziku, što znači da gluvi ljudi gube na, da kažemo, na konzumiranju sadržaja. Oni zapravo ne mogu da gledaju ništa što mi gledamo, a to uključuje i ovaj edukativni sadržaj, dečiji sadržaj i tako dalje. Na primer, još jedna zanimljivost je, ako ste čuli za film Koda – Coda – to je prevod child of deaf adults, i po nekim procenama, otprilike oko 25%, ako ne i više čak, gluvih ljudi dobiju dete koje čuje. I onda, dešava vam se jedan baš specifičan problem u kući, a pozivam vas da pogledate film Koda, on je dobio Oskara pre dve godine čini mi se – imate jednu specifičnu situaciju u kući da imate dete koje pokušava da, na primer, nauči engleski, ali ne može od roditelja da ga nauči, a ne može ni da nauči znakovni, zato što je malo, nema motoriku, i onda imate problem u kući gde, da kažemo, dete ne može da nauči nijedan jezik. E sad, tu, na primer, mi vidimo jednu ogromnu primenu avatara, gde bi avatar zapravo prevodio, to jest interpretirao dečije crtaće i slično, kao što smo mi svi gledali kad smo bili mali i trovali smo se crtaćima, je l’, mi vidimo da bi tu deca gluvih roditelja mogla da zapravo nauče oba jezika paralelno, kao u nekoj dvojezičnoj kući gde, na primer, majka je Amerikanka a otac Srbin ili slično, gde dete nauči oba jezika.

Ivan Minić: Postoji taj momenat gde prosto, dokle god nismo u nečijoj poziciji, mi zaista ne možemo da razumemo to sve. Ja sam pričao par puta kao o tim nekim stvarima, zato što – pominjao sam i u pripremi – imam par prijatelja koji su ili oštećenog sluha, ili gluvi, ili imaju u porodici osobu koja jeste, s tim što u skoro svim tim slučajevima to su osobe koje su vrlo integrisane u društvo jer su imale podršku uz ceo taj put.

Đorđe Dimitrijević: Tako je.

Ivan Minić: Imaju oni svoje probleme sa interakcijom sa drugima, ali funkcionišu – završili fakultete, zaposleni, sve to ide kako treba. I sad kao, znaš, pričaš – pa dobro, ima toliko, ne znam, i serija i filmova koji su nemi filmovi u smislu nema sad tu nekog dijaloga niti bilo čega, ili Čarli Čaplin ili štagod – nije bitno – od toga, mogu to da gledaju. Ne mogu. Mogu donekle, ali to što je film nemi, što nema govora, ne znači da ne postoji muzika koja daje kontekst, koja oslikava gomilu stvari, da nema nekih zvukova koji su univerzalni. Ti filmovi su sjajni zato što ne moraš da znaš jezik na kome se govori jer nema jezika. Oni funkcionišu u skoro svakoj kulturi osim ako nije nešto što u jednoj kulturi je super, u drugoj kulturi je uvredljivo. Jesu univerzalni u tom smislu, ali fali ceo jedan layer koji tu postoji i mnogo je teško dati ga kao kontekst. I to je ono kad… Sigurno ko je putovao na neke malo dalje destinacije, u avionima ima mogućnost da uključi sluške, stavi, naravno, gleda film i to sve i može da uključi subtitle. E sad, ja… Meni ne treba, naravno, i gledam samo engleske filmove, jer sve ostalo me opterećuje da čitam, previše je to naporno i za oči i za sve, ali ga vrlo često uključim jer sam ja navikao da gledam film sa titlom.

Đorđe Dimitrijević: Da.

Ivan Minić: Ja ga ne čitam, a neka ga, nema veze. I u tim titlovima, za razliku od onih koje mi kući puštamo, imaš one opise. Ide romantična – u zagradi – ide romantična muzika u pozadini ili, ne znam, čuje se zvuk… Ne govori se ništa, ali postoji u zagradi, u italiku možda neki opis. Kontekst. Onome ko ne čuje…

Đorđe Dimitrijević: Tako je. 

Ivan Minić: …kontekst šta se dešava, jer moraš da ga oslikaš.

Đorđe Dimitrijević: Jeste. 

Ivan Minić: Jer, kao, ti ako na ulici vidiš sve ali ne čuješ sirenu, udariće te auto.

Đorđe Dimitrijević: Tako je.

Ivan Minić: Jer nemaš 360 vision. U svakom slučaju, to što radite je sjajno i mnogo mi je drago da tako nešto postoji i da su neki, realno, klinci krenuli da se bave time. Pričaćemo još o tome, a nismo objasnili zapravo – ti si pomenuo, Zorane, šta je tvoj proizvod, ali nismo objasnili kako je on koncipiran i u suštini ono što je isto negde bitno, to je da on postoji neko vreme i da on ima neku trakciju, da ima svoju primenu i sve ostalo, pa bih voleo malo da pojasniš šta je sam proizvod i na koji način ste prosto taj izlazak u nešto što je nepoznato. Open source je super, ali malo je stvari iz open source-a uspelo da ostane dobro u open source-u u svom nekom pojavnom obliku, a da se komercijalizuje sa druge strane.

Zoran Ševarac: Tako je.

Deep Netts: svetlosnim godinama ispred konkurencije

Ivan Minić: Kako je to sve išlo i – prvo i osnovno – šta je proizvod?

Zoran Ševarac: Pa proizvod je razvojna platforma za deep learning, za veštačku inteligenciju, možemo reći. Znači, to je skup programerskih alata i softverskih biblioteka koje možete da ugradite veštačku inteligenciju u neki postojeći softver. Znači, u suštini olakšava posao programerima, olakšava im razvoj modela i olakšava im ugradnju modela u postojeći Java softver.

Ivan Minić: Daj mi primer.

Zoran Ševarac: Pa recimo, eto primer, testiranje lekova. Znači, sistem za testiranje lekova koji jedan od naših korisnika, klijenata radi istraživanje, laboratorije za računarsku hemiju na Univerzitetu u Minesoti, oni imaju složeni sistem za testiranje leka u kojoj, prosto Java softver postoji napravljen i oni imaju Java programere i oni su hteli da skrate taj proces, da ga optimizuju, da uštede hemikalije, da… Znači, cela procedura kraće traje i oni su napravili određene modele mašinskog učenja koji to omogućavaju, i najjednostavniji način da to urade je bio sa korišćenjem našeg softvera. Zato što su… Java programeri nisu imali iskustva u Pythonu i kada hoćete da pomešate dve tehnologije, uvek tu nastaju problemi. Znači, ako je nešto napravljeno u Javi, a sad treba da se nabudži u Pythonu, onda tu uvek ima onako, da kažem, malo škripi, bude nekih security problema i tako dalje, a drugo, nećete – ako imate sistem, recimo, u koji ste uložili milione dolara…

Ivan Minić: I godina.

Zoran Ševarac: I godina tokom dužeg perioda, nećete da uzmete da bacite to, da kažete, e, aj’ sad ću da ovo sve napišem u Java skripti, je li tako. Karikiram, ali prosto, radite sa onim što imate – znači, nadograđujete to što imate i to je jedan vrlo interesantan i uspešan use case koji nismo očekivali. Drugi primer, isto naš jedan klijent je čuveni Jefferson Institute, isto potpuno neočekivano – bave se istraživanjem, da kažem, tih nekih naprednih… Fizike i čestica, oni imaju neki akcelerator što su uradili i uglavnom vršili su neke klasifikacije čestica. U detalje, ne razumem se šta su radili, ali oni sigurno imaju taj neki… Kažem, Java je vrlo robusna i postoje primene… Postoji razlog zašto su oni koristili javu u tim eksperimentima i takođe, neće da uzmu pa – ‘ajmo sad da prepišemo sve ovo u Pythonu, nego su… Naše rešenje im je bilo najlakše i najbrže da integrišu. U principu, vi kad radite na svom računaru, možete da koristite bilo tehnologiju koju… Sviđa mi se ovo ili sviđa mi se ono, ali kad imate neki set zahteva i treba da ugradite u nešto što postoji, onda je već tu druga priča. Postoji neko, znači, ograničenje, i ono što su nam ljudi rekli, eto i zaista to tokom testiranja… Potvrdili smo tu neku svoju pretpostavku da je značajno za red veličina jednostavnije korišćenje ovoga našega rešenja. Znači, termin koji su oni koristili – you’re light years away compared to competitors. Zato što ta druga rešenja koja su, na primer, napisana u C++, kada treba da se integrišu, onda oni vuku sve te, da kažem, native dependencies, onda zavisnost ka native bibliotekama i jako su velika i uvek postoje problemi u radu toga, a pogotovo kad treba da radi neki duži vremenski period, pa da se održava, pa se menjaju verzije i tako dalje, to prosto nije izvodljivo i svi beže od toga. Ono što je, znači, naše… Što je Java dizajnirano u startu – write once, run anywhere – znači, da radi na različtim uređajima, u različitim okruženjima, računari…. Hardver crkava, menja se i tako dalje, e naše rešenje u tim uslovima opstaje i značajno je jednostavnije za održavanje. I jeftinije onda u svemu tome. Tako da, do tog rešenja je došlo… Zapravo, taj prvi softver koji sam ja napravio iz neuronske mreže je bio pravljen za edukaciju. I on je super i dan danas ga koristimo na FON-u, za studente koji su učili Javu, je l’ tako, i sad trebaju da nauče malo neuronske mreže, još uvek ne znaju svu matematiku, nije im baš jasno, nešto znaju, nešto ne znaju…

Ivan Minić: Dobro, fonovci.

Zoran Ševarac: Pa dobro, ali… A imamo mi, imamo… Jedan moj kolega je samo iz Matematičke gimnazije, ali dosta toga… Čak i ljudi koji imaju tu osnovu, onako, nije poenta tu u matematici. Više je u intuitivnom razumevanju…

Ivan Minić: Tako je.

Zoran Ševarac: …šta se dešava i u samoj primeni. Jer, tu postoji – juče sam baš držao predavanje i moj pristup, jedan deo je ta teorija. Nju treba znati, korisna je, znate. Ali, nije ona suštinski značajna za primenu. Znači, mnogo je korisnije to intuitivno razumevanje, pa sad ako postoji problem, onda može da se malo zagrebe dublje u teoriju da se vidi kako taj problem da se reši. Tako da, sa tim iskustvom smo videli da ti studenti jako brzo usvajaju te neke stvari. Baš smo napravili istraživanje, i onda, kada je deep learning uzeo maha i u industrijskoj primeni, onda je ideja bila – hajde da napravim isto ovo, ali za industrijsku primenu. A i to nije mogao da bude isti proizvod, zato što, prvo ovaj edukativni malo je sporiji i namenjen je ipak ljudima sa manje iskustva i prosto nije mogao da evoluira. Ako bi ga nabudžio da bude, da ima naprednije funkcionalnosti, onda više ne bi bio tako jednostavan za korišćenje i pristupačan studentima i zato sam, znači podvukao liniju i sa tim iskustvom da kažem, u edukativnom domenu sam počeo da razvijam rešenje koje je direktno namenjeno za industriju i za Java programere. Ideja softvera je da vi jednog software developera, koji primarno ima iskustva u razvoju softvera, sada date mu alate da on odjednom može da razvija i da ugrađuje modele mašinskog učenja. Znači, u postojeći softver. Tako da… I to je ono što na osnovu dosadašnjeg iskustva radi. Znači, imam jako dobar feedback i ono što je sledeća faza jeste da razvijamo rešenja koja su specijalizovana za određene primene na toj platformi. Eto pomenuo sam ta dva klijenta iz Amerike, sad trenutno radimo na predviđanju finansijskog rizika, razvoju use case-a i takođe na optimizaciji procesa, znači ove razne kuće koje…

Ivan Minić: Uh.

Zoran Ševarac:  Koje rade isporuke, tako da, to je optimizacija cene u zavisnosti da l’ pada kiša ili koja je gužva u saobraćaju, različita je cena isporuke u toku rata.

Ivan Minić: To mi je uvek bilo jako interesantno, taj traveling salesman problem koji se rešava u toj situaciji gde, kao, ti kažeš, pa dobro, al’ zašto ne znam, nemam sad pojma više, zaboravio sam tačno slučaj, ali kao, zašto UPS kombi skreće samo desno.

Zoran Ševarac: Da, da.

Ivan Minić: Brate, zato što ima dovoljno veliki uzorak da je optimizovanije da skreće samo desno. Pojedinačno možda nije

Zoran Ševarac: Da.

Ivan Minić: Ali na milion vožnji je…

Zoran Ševarac: Tako je.

Ivan Minić: To bolje rešenje i to je to, i planiraš ga tako. Kad imaš dovoljno veliki broj mogućnosti, dovoljno veliki broj izvršilaca i dovoljno veliki izvor podataka, ti možeš da optimizuješ i nije bitno da li je intuitivno.

Zoran Ševarac: Tako je.

Ivan Minić: Bitno je da je tačno.

Zoran Ševarac: Tako je.

Ivan Minić: Jer na kraju to…

Zoran Ševarac: Krajnji rezultat bude, da kažem, kraće vreme isporuke da korisnici znaju koje će biti vreme isporuke, da cena bude prilagođena, je l’ tako, i da postoji, je l’ tako, zarada i da bude konkurentna na tržištu i tako dalje.

Ivan Minić: Mislim, i taj momenat gde, znaš, kao, često… Meni je jedan od klijenata – znaju ljudi koji prate Pojačalo, Epson nam je velika podrška u ovome što radimo – nama je jedan od klijenata Epson. I sad ti pokušavaš da objasniš ljudima da oni stvarno daju eko rešenje i sve to, i ne možeš da im objasniš. Ne vredi. Ok, brojke, statistike, 97% manje na periodu od… Ne znači im to ništa. Dok ne dođe partner iz Bosne i kaže, ljudi, ja 500 maraka mesečno uštedim na gorivu. Jer manje idem da servisiram, jer mi ne treba… Manje habam kola, al’ kao, kad kažeš – 500 maraka uštedim na gorivu, na onome što je nekad bilo obilaženje i menjanje kertridža i slične stvari, čovek može sebi da vizualizuje – prvo, 500 maraka svako može da vizualizuje.

Zoran Ševarac: Da.

Ivan Minić: I može da shvati koliko je to, zapravo… Nije to stvar goriva. To je stvar koliko je to kilometara. Koliko je to sati neke te vožnje ljudi i svega i to je pakao. Mladi kolega. U pitchu koji ste prezentovali, prezentovali ste dosta nekih zanimljivih ideja i use caseova. Koji, da kažemo, izlaze iz okvira toga šta jednom individualnom korisniku to može da donese ako ga ima, ne znam, na telefonu, kao što kad odeš u Kinu ili u Japan, moraš da imaš ono čudo da ti njemu kažeš, pa onda on njemu kaže šta si ti njemu rekao i onda on tebi… I to ne radi. Ali, ti to imaš. Znači to je ok, to je na nivou individualnog korisnika. Ali, pravljenje od toga nekog proizvoda, gde to nije samo lepa stvar koju ćemo mi da damo zajednici je – ok, i to je, ali mora od nečeg da se kupi kisela voda. Kako ste vi zamislili da izgleda komercijalizacija toga svega i koji su neki prvi use caseovi koje napadate.

Proizvodi koji rešavaju realne probleme

Đorđe Dimitrijević: Pa tako je. Evo, znači, mi ćemo raditi… Trenutno radimo na dva proizvoda. Jedan, prvi proizvod koji će jako uskoro izaći je prevodilac koji prevodi public transit, ili kako bismo rekli, javni prevoz, je l’ te, na, recimo, železnici, aerodromu, autobuskoj stanici i tako dalje, koji rešava jedan konkretan problem koji možda ljudi nisu ni mislili o njemu. Nekad, na primer, vi dođete na voz i čekate voz na peronu 4, na razglasu se priča da je voz pomeren na peron 7 pa morate tamo ispod da prođete – e, ako ste gluv čovek, to ne čujete, je l’, i onda imate problem da se, je l’ te, ispravite za voz, što svakako nije nešto što biste želeli, međutim, ako bi avatar prevodio te servisne informacije u realnom vremenu, vi biste mogli kao gluv čovek da prisustvujete tome i bez problema da znate sve servisne informacije. Isto i na aerodromu, ne znam – pređite na taj gate, traži se, ne znam, ta i ta osoba da dođe do pulta i tako dalje, znači ima puno tih nekih, da kažemo, servisnih informacija i to je prvi proizvod s kojim ćemo izaći. Paralelno s tim, pravimo ovo što sam pomenuo – znači, prevodioca u realnom vremenu i prvi, da kažemo, neki target su nam zapravo produkcijske kuće koje prave razne filmove, serije, edukativni sadržaj i slično i nadamo se da će nam televizijske kuće zapravo biti klijenti, da mi zapravo sinhronizujemo, tako da kažemo, interpretiramo određeni sadržaj i nadamo se da ćemo time motivisati više ljudi da gleda televijizu, da gleda sadržaj, da uči, da se razvija, i tako dalje, jer, prosto, mi verujemo u to da gluvi ljudi mogu da rade sve osim da čuju. Bukvalno. I krajnji naš…

Ivan Minić: Imamo primere koji to potvrđuju.

Đorđe Dimitrijević: Tako je, naravno.

Ivan Minić: Samo ih je malo jer okruženje ne podržava.

Đorđe Dimitrijević: Naravno. I generalno, neki taj… Ta naša vizija na kraju je da svaki medijski sadržaj, znači gde god ima govora, da tu ima i znakovnog jezika da bi oni mogli da se, da kažemo, integrišu. Neki od primera, mi smo navodili, to su – naš krajnji cilj, je l’ te, YouTube, gde vi samo pritisnete – kao što će ovo sve verovatno biti na YouTube-u – pritisnete CC ili, u ovom slučaju, sign captions, i on odmah to prevodi na znakovni jezik ili, na primer, još jedna od korisnih situacija je, na primer, live conference ili tako nešto tipa, kao na Teams-u gde imate više ili razne konferencije, razna mesta gde vi zapravo imate potrebu da neko vas čuje, mi se nadamo da će i gluvi ljudi moći da čuju štagod vi hoćete da im kažete.

Ivan Minić: Tu je sad potrebno, naravno, da se ostvari i neka vrsta saradnje i sa platformama i sa televizijama i nadam se da će imati sluha. Verujem da je to uvek stvar toga da dođeš do jedne osobe koja je champion, koja će to da izgura i siguran sam da kad imaš tri dobra primera, da će da se pojave još 33 koja su zainteresovana, ali ono što bih voleo je da malo još pojasniš, pošto… To je problem koji je poznat i nisu sva društva kao što je naše da se fokusiraju na bazično preživljavanje svih 100% zdravih ljudi i da to smatramo uspehom, jer u toj smo fazi. Društva koja su razvijena, gde takođe nema baš nešto preterano dobrih rešenja, postoji i taj problem da je jezik drugačiji svuda, što zvuči kao noćna mora zaista.

Đorđe Dimitrijević: Jeste.

Ivan Minić: Ali ok. Ali, znaš kao… Kompleksan je problem. Nije nešto što može da se reši tek tako. Potrebna je kontekstualizacija, konteksti mogu da budu jako komplikovani. Kako vi radite na tome, jer… Vi ste talentovani klinci koji su dobri programeri, odlični statističari, sve je to super. Al’ vi ne znate kako je tim ljudima, ne znate realne okolnosti i sve, kako radite na tome da taj proizvod bude prvo, što bolji, a onda što više prilagođen njima? Mislim, to zvuči kao ista stvar, ali nije.

Đorđe Dimitrijević: Ne, ne, jasno, jasno. Pa, mi sarađujemo sa jednim udruženjem gluvih “Ruke govore” – veliki pozdrav za njih – iz Novog Sada i oni nam zapravo pomažu u tom interpretiranju gde mi tako pravimo tu našu bazu, e sad, ‘aj mogu da kažem još nešto o proizvodu, znači, zašto smo mi sad uzeli da radimo baš ovo, prepoznali smo dve stvari. Prva je napredak speech to texta, koji je svakako bitan deo našeg proizvoda gde mi govor prevodimo u tekst a onda tekst prevodimo u avatar koji se pomera. A taj avatar je, zapravo, meta human koji su napravili naši prijatelji iz 3Lateral u Novom Sadu – isto pozdrav i za njih – koji je, zapravo, avatar, znači digitalni, kao, avatar, koji izgleda i ponaša se skroz humano. I to je zapravo najveća razlika, prepoznali smo da gluvi ljudi imaju problem, jer oni se često identifikuju sa svojim interpreterom. I onda, ono što se dešava je da on… Zapravo je bitno da jako taj interpreter izgleda prirodno, da ima normalne crte lica, da ne bude neki, onako, crtani lik, onako nekako… Čini se da im je to dosta bitno zato što imaju tu povezanost sa njim. I onda

Ivan Minić: Postoji tu i gomila mikroekspresija i svega

Đorđe Dimitrijević: Tako je, tako je.

Đorđe Dimitrijević: Nećega što bi neki vrlo jednostavan model neki manequin ne bi to mogao da uradi na pravi način.

Đorđe Dimitrijević: Naravno, i onda mi zajedno sa tim udruženjem gluvih imamo pristup gluvim ljudima koji su zapravo nama testno okruženje. Mi njima pokazujemo – je l’ ovo ok, je l’ smo ovde promašili, kako ovde – i generalno, ovo jeste projekat koji neće raditi samo ljudi koji čuju nego i ljudi koji su gluvi. Takođe, sarađivaćemo sa interpreterima i sa gluvim ljudima koji će nam biti bukvalno testni u smislu da ih zaposlimo, da rade sa nama, da nam pomažu da napravimo što kvalitetniji proizvod, i zapravo ovaj proizvod nije samo regionalan. Znači, naš krajnji cilj je da se ovo proširi na američko tržište, jer je taj ASL, američki znakovni, jedan od najrasprostranjenijih u svetu i generalno, mislimo da će na američkom tržištu ljudi imati najviše sluha, je l’, za tako nešto, za takvo neko rešenje, jer kod njih – američke firme dosta značaja stavljaju na jedan jako bitan deo poslovanja, a to je taj ESG, to jest environmental social governance, gde zapravo kompanije ulažu novac u dobrotvorne projekte da bi im se novac vratio kroz neki employer retention i tako dalje, što su u stvari… Vi dokazujete da niste samo kompanija koja pravi pare, nego da vi zapravo brinete o ljudima oko sebe. I to je postala jedna od bitnijih metrika pored, da kažemo, nekog business casea koji mi imamo prema, recimo, železnici, prema ovim TV kućama gde… One imaju, je l’ te, veću gledanost, može i reklame i svašta nešto. Vidimo i da će neke kompanije, to jest, čak dosta njih, hteti da podrže projekat u smislu, staviće ga u svoju banku, u svoju ekspozituru ili nešto slično, vidimo univerzitete – evo, profesor je tu – da može on da i održi svoje predavanje i da ga slušaju i gluvi ljudi i tako… I prosto, vidimo puno primena i vidimo da… Želimo da na kraju budemo ekvivalent one rampe za… Kako se zove.

Ivan Minić: Osobe sa invaliditetom.

Đorđe Dimitrijević: Za invalide, da, za kolica. Jer to je nešto što svi imaju i to treba da svuda postoji.

Ivan Minić: A do skoro nisu ni to imali.

Đorđe Dimitrijević: Tako je, i mi želimo da postanemo prosto standard u tome nekome, jer verujemo da je to stvarno potrebno. Da tim ljudima stvarno treba pomoć.

Ivan Minić: Jednu stvar nisi pomenuo, a u razgovoru prethodno jesi, mislim da je ona jako važna. Znači, pričamo o tome da postoji u Srbiji 300.000 gluvih ljudi. Koliko ima interpretera?

Đorđe Dimitrijević: Pa sada, po zvaničnim i nezvaničnim informacijama, postoji njih samo dvadeset. E sad, ja sam možda promašio, možda nije tačan broj, ali nek’ sam i promašio. Nek’ sam promašio deset puta, nek’ ih je dvesta. Na 100.000 gluvih ljudi – ‘ajde 300.000 u Srbiji gluvih, ali 100.000 koji pričaju znakovni, kojim je to osnovni vid komunikacije – vi ako imate nekih dvesta interpretera. Oni su… Vi ako ste gluv čovek, vi želite da radite neke jednostavne stvari kao, na primer, idete kod lekara. Ako tih dvadeset interpretera mora da bude u Skupštini ili na RTS-u, na vestima ili tako nekim bitniim informacijama, oni ne mogu vama da pomognu da odete kod lekara – što znači da vi imate jedan ozbiljan problem. Mi zapravo… Naše rešenje ne planira da ukida interpretere, naprotiv. Mi želimo da interpretera bude još više, jer su oni potrebni na mestima gde tehnologija neće moći da reši problem. Kao što je, na primer, kod doktora, ili… Nije ni bitno. Prosto, mi želimo…

Ivan Minić: Dobro, i gde je to baš jako specifično.

Đorđe Dimitrijević: Tako je, ali prosto…

Ivan Minić: A i, mislim,,, Nema interneta.

Đorđe Dimitrijević: Naravno, prosto… Mi želimo da interpretera bude još više. Ono što mi isto vidimo kao potencijalni use case, ono što želimo, svakako nam je deo našeg plana, to je da napravimo na srpskom jednu platformu za učenje, jer vi danas ako hoćete, kao što smo mi hteli, da naučimo malo znakovnog jezika, nismo uspeli, jer nema gde. Onda smo zajedno sa tim interpreterkama malo… One su nas učile ponešto da kažemo, kao, evo, ovaj primer što sam vam ja pokazao, ali generalno hoćemo da… Postoji jedna platforma za znakovni jezik gde ako, na primer, dobijete gluvo dete, možete odmah da uzmete da ga učite i da ono zapravo može da funkcioniše, je l’ te, u svetu oko sebe i da bude funkcionalno.

Ivan Minić: Postoji taj ozbiljan problem da učiš stvari koje se prostorno dešavaju iz knjige.

Đorđe Dimitrijević: Tako je.

Ivan Minić: To je ono što sam ja par puta prolazio kroz neke situacije kao – brate, da je najbolji crtež na svetu, meni i dalje nije jasno. Ja znam da sastavim Ikea stolicu zato što je jednostavna, ali ne umem da sastavim nešto kompleksnije, jer ne mogu da sastavim to samo na osnovu tri crteža. Na osnovu pedeset crteža, kad me vodiš korak po korak, to je već druga stvar, ali nema uvek ni toliko dobre volje ni mogućnosti da se ide tako u detalje. Zorane, u ovom nekom završnom delu razgovora bih voleo da samo se vratimo na povod zašto smo uopšte ovde. Zašto si aplicirao za StarTech prošle godine i kako ti deluje tvoje iskustvo, odnosno, za sad kako izgleda cela priča.

Zoran Ševarac: Pa razlog zašto, da bismo dobili finansiranje, jer prosto je… Pojavila se potreba za taj sledeći korak, odnosno komercijalizaciju tog našeg rešenja je potrebno prosto odraditi neki marketing i nismo mogli više sve sopstvenim snagama da uradimo, nego prosto, specijalisti koji bi nam pomogli i u vezi dizajna, u vezi kreiranja sadržaja, plaćanja preko sajta i tako dalje. Dosta toga bismo i mogli sami, ali bi nam trebalo dosta vremena, je l’ tako, prosto… Želimo da se fokusiramo na razvoj proizvoda i na komercijalizaciju. Tako da, postoje tu neke aktivnosti koje nam, što kaže, su u toku i koje treba da nam pomognu da prosto taj proizvod donesemo i da prodamo što širem broju, je l’ tako, korisnika, a samo iskustvo sa StarTech-om je zaista odlično. Zato što, mislim da je sama prijava, administracija je minimalna i sam proces nam je pomogao da sami sa sobom razjasnimo neke stvari. I vezano za to šta nam je proizvod i koja nam je ciljna grupa i kome hoćemo da ga prodamo i kako ćemo da ga prodamo, i tako dalje, prosto kroz taj proces pisanja osetili smo da je to ono na kraju – čak i pre nego što smo dobili – da je cela priča postajala malo zrelija i onako bolje fokusirana i sve kako je bilo po planu, tako se realizuje, tako da je naše iskustvo za sada jako dobro. 

Ivan Minić: A vaš slučaj?

Đorđe Dimitrijević: Pa, naš slučaj je dosta sličan, samo što ja bih rekao da mi bukvalno kad smo došli na prijavu za StarTech, smo maltene došli samo sa idejom. Znači, ne da nismo počeli da radimo, nego, prosto eto, imali smo neku ideju, ali nikakav biznis model, nikakav go-to market, mi smo videli otprilike kako to treba da izgleda, to jest, mi smo imali viziju, ali bez ikakvih brojki, bez… Ma, bukvalno bez ičega. E sad, tu je ovaj deo gde nama StarTech najviše pomogao, pored novca koji nam svakako mnogo znači, pomogao nam je baš kroz tu prijavu, kao što je profesor rekao. Znači, mi smo došli i neko nas je pitao teška pitanja i mi smo onda na teška pitanja davali odgovore i onda se, priča se, da kažemo ovako uozbiljila i dosta pomerila ka nekom drugom, međutim, tokom same, da kažemo, dok je StarTech program trajao, mi smo još pet puta to promenili još malo, što se kaže u start up svetu, pivotirali ga za još malo i nekako, vidimo da evo, sad – pošto sam vam ja već ispričao kako će ti proizvodi da izgledaju – da mi već sad imamo neku, da kažemo, malo ozbiljniju ideju kako bi to stvarno trebalo da se odradi i drago nam je da su nam pomogli čak i sa nekim, znači mi smo uglavnom tehnička ekipa onako, pomogli su nam oko nekih, da kažemo, biznis odluka, tu nama pomaže i naš – mi imamo jedan mali board of advisors koji nam pomaže dosta u tim nekim biznis odlukama, u salesu kako da se nađe ko je pravi kupac i nadamo se da ćemo uskoro ići u taj neki period investicije da pokušamo da nađemo investitore, da zapravo proširimo tim i za taj neki netehnički deo, pošto naš tehnički deo bi trebalo da ume da napravi ovo rešenje.

Ivan Minić: Pošto oba rešenja su bazirana na veštačkoj inteligenciji i imamo predstavnike dve generacije u toj celoj priči. Jednog koji je tu bio kada se to popularizovalo, razvijalo i dolazilo do onoga što imamo danas, i jednog koji – neću da kažem dobio to na gotovo, nemojmo sad da se vređamo – ali koji je već video nešto upotrebljivo, a ne samo nešto apstraktno i zanimljivo. Siguran sam da i sa strane, da kažemo, prodaje i plasmana mnogo znači to što je veštačka inteligencija postala pojam koji je prepoznat, razumljiv i postoji mnogo use caseova u kojima ljudi vide kako to konkretno radi, pa onda negde kontaju da bi to nešto moglo za njih, pa da vidimo nešto da smislimo, da to sigurno dosta pomaže, ali ono o čemu se takođe dosta priča je da – naravno, kako to uvek biva, je li, kad su takve stvari u pitanju – da postoje scenarija za koja se očekuje da će biti loša, da postoji gomila nekih potencijalnih problema. E, voleo bih za sam kraj obojica da u par rečenica kažete kako vi to vidite. Ja moram da kažem jednu stvar koju, kao neko ko je to istraživao hobistički prethodnih dvadeset i kusur godina – kao, ja suštinski imam problem sa izrazom zato što to nije inteligencija. Znači, inteligencija podrazumeva nešto drugo, ovo je samo jako dobra veština i neko komprimovano znanje, ali ne sad inteligencija, ali nisam ja ovde bitan. Bitni ste vas dvojica. Haj’mo prvo profesor.

Zoran Ševarac: Pa mislim da… Slažem se sa ovom konstatacijom da nije to inteligencija. Ono što se sada gura, to je kao artificial general inteligence, znači ta neka opšta inteligencija, daleko smo još od toga, ali da imamo tehnologiju koja ima veliku primenu i koja može mnoge stvari da promeni onako kako se trenutno radi, to je činjenica prosto. I opet i čak i kad je krenuo taj sad talas primene od 2013. pa 2015., opet je to malo utihnulo, jer je tako uvek bilo kroz istoriju. Uvek kad se dođe do nekog novog otkrića u veštačkoj inteligenciji, uvek si – aha, sad ćemo da imamo robote, sve će da rade umesto nas, mozak, gotovo je, napravili smo – imam čak članak iz 1954. godine koji isto to tako kaže, kao da su ga sad preslikali iz 2017., i onda je veliko razočarenje kad se to ne desi. I počela je ta, kao AI winter, ta zima dolazi, je l’ tako, gde krene sa velikim entuzijazmom i onda splasne. Međutim, sad se odjednom pojavio ChatGPT i pokazao je da zapravo neće splasnuti, nego da su u vrlo brzom, kratkom periodu mogući vrlo značajni pomaci. Još to nije zaista inteligencija kao što ljudi imaju, ljudska inteligencija, ali neka simulacija. Znači, veštačka inteligencija nije inteligencija nego je simulacija ljudske inteligencije, mislim da bi to bilo odgovorajuće, da kažem, objašnjenje. Tako da – naravno, zloupotreba će sigurno biti kao i sa svakom tehnologijom, ali ono što je bitno da se zna. Znači, neće veštačka inteligencija sama nešto da uradi, je l’ tako, nego će čovek da uzme veštačku inteligenciju pa će da joj da, pa će da je zloupotrebi ili će da uradi nešto onako na svoju ruku. Tako da, mislim da je ovo… Evo juče sam pročitao da je valjda kineska je vlada napravila sasvim zdravorazumsku regulativu. Ako kompanija koristi veštačku inteligenciju za nešto što je nedozvoljeno, kompanija je odgovorna, a ne veštačka inteligencija. Tako da, mislim da je to bez mnogo filozofije, šta će, kako će da utiče na ljude, mislim, može se posmatrati, da kažem, sa raznih, iz raznih uglova, ali mislim da je to zdravorazumsko rešenje koje mogu onda svi da usvoje i da kažu, to je to. Pa sve što važi ua ljude, je l’ tako, kako koristite veštačku inteligenciju to… Tako bilo koje pravilo koje prekršite, postojaćo zakonski okviri se odnose na to.

Ivan Minić: U suštini, veštačka inteligencija je samo jedno pojačalo. 

Zoran Ševarac: Tako je.

Ivan Minić: Ono dobro može da se radi bolje.

Zoran Ševarac: E, tako je.

Ivan Minić: Ono lošije isto može da se radi isto bolje, odnosno gore.

Zoran Ševarac: Mnogo brže i mnogo na većoj skali.

Ivan Minić: I jače i…

Zoran Ševarac: I zato postoji neka opasnost, tako je.

Ivan Minić: A kako ti, kao omladinac koji, kome je to prirodno okruženje?

Đorđe Dimitrijević: Tako je. Pa generalno, mlađoj publici kao što sam ja, koja je u toj tech sferi ta veštačka inteligencija je došla kao lek za nešto što sam ja najviše mrzeo, a to je da neke stvari radim manuelno. Tipa, sad ovo moram pet, deset puta da copy-pasteujem ili tako, nešto tog tipa i generalno ta automatizacija je dosta pomogla, ali ono što ja vidim je sve više – baš kao što je profesor rekao – sve više AI timova, sve više AI start upova i prosto, uvlačenje tehnologije u sve ostalo i generalno, preporučio bih svima da istraže malo, jer mislim da će ta era gde mašinsko učenje zapravo rešava neke jednostavne probleme, monotone, doći mnogo brže nego što se oni nadaju. Eto.

Ivan Minić: Momci, hvala vam puno. Još jednom podsetnik za sve koji vide mogućnost da neku svoju ideju konkretizuju možda u neki projekat ili proizvod, da do 3. maja ove godine mogu da apliciraju za StarTech grantove. Oni su podeljeni u tri lota, sve informacije o tome imate i u prethodnoj epizodi i u linku koji se nalazi u opisu ovog podkasta, ali svakako, iako nema baš previše vremena, sama procedura nije preterano teška. Ne treba vam mnogo vremena, što ne iskoristiti praznike da napravite nešto za šta ćete jednog dana možda biti zahvalni što vas je neko malo pogurao da probate. Hvala vam puno, sve komentare, sugestije, pitanja ostavite na za to predviđeno mesto na YouTubeu. To bi bilo to, mi se vraćamo našim redovnim aktivnostima i redovnim terminima i vidimo se ponovo u nedelju.