Par mākslīgā intelekta risinājumu attīstību

Par mākslīgā intelekta risinājumu attīstību Uzmanību! Jūs lietojat neatbilstošu interneta pārlūkprogrammu. Lai varētu lietot visas Likumi.lv piedāvātās iespējas, piedāvājam BEZ MAKSAS ielādēt jaunāku pārlūkprogrammas versiju. Iesakām izmēģināt arī vietnes MOBILO VERSIJU - m.likumi.lv (piemērota arī mazāk jaudīgiem datoriem). nerādīt turpmāk šo paziņojumu Apstiprināt Paldies par viedokli!   Rādīt vēlāk LATVIJAS REPUBLIKAS TIESĪBU AKTI veidi tēmas visvairāk skatītie jaunākie LV  EN uz sākumu meklēt Izvērstā meklēšana Noklusējuma vērtības Izvērstā meklēšana Kā meklēt? Meklēt nosaukumā meklēt locījumos meklēt frāzi Meklēt tekstā meklēt locījumos meklēt frāzi Izdevējs Veids nemeklēt grozījumos Pieņemts Stājas spēkā Dokumenta Nr. līdz līdz Publicēts LV Zaudējis spēku Redakcija uz līdz līdz Statuss: spēkā esošs vēl nav spēkā zaudējis spēku meklēt notīrīt Informatīvais ziņojums "Par mākslīgā intelekta risinājumu attīstību" Saturs Saturs Ievads 1. Tehnoloģijas apraksts 2. Tehnoloģiju izraisītās sociālekonomiskās pārmaiņas 2. Starptautiskā tehnoloģijas pielietošanas pieredze un perspektīvas 3. Latvijas pieredze un perspektīvas 4. Starptautiskie dokumenti un sadarbība 5. Novērtējuma rādītāji 6. Izglītība un pētniecība 7. Datu un skaitļošanas jaudu pieejamība 8. Riski un normatīvais regulējums 9. Turpmākie darbības virzieni Ievads Informatīvā ziņojuma mērķis ir sniegt ieskatu mākslīgā intelekta (turpmāk - MI) tehnoloģijā, šī brīža situācijā ar MI risinājumu izmantošanu pasaulē un Latvijā, aprakstīt izaugsmes potenciālu un riskus, veidot izpratni, veicināt MI tehnoloģiju ieviešanu gan valsts pārvaldē, gan Latvijas tautsaimniecībā kopumā. Definēta turpmākā rīcība attiecībā uz MI izmantošanas veicināšanu tuvāko trīs gadu periodā. Šis informatīvais ziņojums ir pirmais dokuments publiskajā pārvaldē Latvijā, kurā tiek apskatīts MI. Pirmais plānošanas dokuments, kurā tiks ietvertas pārresoru aktivitātes MI jomā, būs "Digitālās transformācijas pamatnostādnes 2021.-2027. gadam" ko Vides aizsardzības un reģionālās attīstības ministrija (turpmāk - VARAM) plāno izstrādāt līdz 2020. gada 30. decembrim. "Digitālās transformācijas pamatnostādnes 2021.-2027. gadam" būs turpinājums dokumentam "Informācijas sabiedrības attīstības pamatnostādnes 2014.-2020.gadam"1. Informatīvā ziņojuma aktualitāte izriet no Eiropas Komisijas 2018. gada 7. decembrī pieņemtā dokumenta "Mākslīgā intelekta koordinētais plāns", kurā Eiropas Savienības (turpmāk - ES) dalībvalstis tiek aicinātas sagatavot nacionālās stratēģijas MI jomā līdz 2019. gada vidum2. Valdības rīcības plāna Deklarācijas par Artura Krišjāņa Kariņa vadītā Ministru kabineta iecerēto darbību 42.3. apakšpunkts nosaka "Noteiktas Latvijas mākslīgā intelekta attīstības prioritātes un stratēģija (MK iesniegts dokumenta projekts) līdz 2019. gada 31. jūlijam". Nacionālie politikas dokumenti MI jomā šobrīd ir 18 valstīm, tai skaitā sešām ES dalībvalstīm. MI politikas plānošanas dokumenti ir Kanādai, Ķīnai, Somijai, Francijai, Itālijai, Japānai, Korejai, Lielbritānijai un Amerikas Savienotām Valstīm (turpmāk - ASV). Dānijā un Vācijā ar MI saistītie jautājumi ietverti plašākās informācijas un komunikācijas tehnoloģiju (turpmāk - IKT) un ekonomikas stratēģijās3. Lietuva ir apstiprinājusi savu MI stratēģiju 2019. gada martā. 1. Tehnoloģijas apraksts MI sistēmas ir cilvēku izstrādātas programmatūras un aparatūras sistēmas, kas, ņemot vērā uzstādīto mērķi, darbojas fiziskajā vai digitālajā dimensijā, uztverot vidi no datiem, interpretējot savāktos strukturētos vai nestrukturētos datus, veidojot cēloņsakarības vai apstrādājot informāciju, kas iegūta no šiem datiem, un pieņemot lēmumu par labāko darbību, kas jāveic, lai sasniegtu uzstādīto mērķi. MI sistēmas var izmantot noteikumus vai apgūt skaitlisku modeli, un tās var pielāgot savu rīcību, analizējot, kā vidi ietekmē to iepriekšējās darbības. MI kā zinātniska disciplīna ietver vairākas pieejas un metodes, piemēram, mašīnmācīšanu (no kurām īpašie gadījumi ir dziļā mācīšanās un stimulētā mācīšanās), mašīnu argumentāciju (kas ietver plānošanu, zināšanu atspoguļošanu un cēloņsakarību noteikšanu, meklēšanu un optimizāciju) un robotiku (kas ietver kontroli, uztveri, sensorus un izpildmehānismus, kā arī visu citu metožu integrēšanu kiberfiziskajās sistēmās)4. MI sistēmu attīstība tika uzsākta jau 20. gs. vidū, bet tolaik to turpmākā attīstība apstājās. Tam par iemeslu bija tā laika datoru zema veiktspēja un elektroniski pieejamo datu maza izplatība, kas noteica, ka daudz praktiskāk bija izmantot programmējamās sistēmas. Situācija mainījās 21. gs. pirmās desmitgades beigās, kad parādījās daudz elektronisko datu un plašai izmantošanai kļuva pieejami augstas veiktspējas datori. Galvenās MI pētījumu apakšnozares ir šādas: 1. spriešana, plānošana un lēmumu pieņemšanas teorija, intuitīvas saskarnes attīstība; 2. zināšanu reprezentācijas teorija; 3. mašīnmācīšanās, uzvedības apguve no ārējiem datiem, ietverot pēdējā laika sasniegumus neirālu sistēmu lietojumos; 4. datorredze un citu sensoru signālu interpretēšana; 5. dabiskās valodas apstrāde; 6. robotika, kustību un manipulāciju veikšana. Ir būtiski nošķirt šauru MI pielietojumu no vispārīga (narrow AI vs general AI). Šauras MI pielietojuma sistēmas ir pielāgotas konkrētiem uzdevumiem, kuriem nepieciešama inteliģenta uzvedība. Vispārīga MI sistēma spējīga veikt vairumu intelektuālo aktivitāšu, kuras spēj veikt cilvēki. Visas pašlaik lietotās MI sistēmas ir klasificējamas pie šaurām MI sistēmām. No vispārīga MI izstrādes cilvēci vēl šķir daudzas neatrisinātas ētiskās, zinātniskas un tehniskas problēmas, lai veidotu spējas, kas būtu nepieciešamas, lai sasniegtu vispārīgo MI, piemēram, veselā saprāta esība, pašapziņa un iekārtas spēja definēt savu mērķi. Zinātne joprojām līdz galam neatrisināja kā strādā cilvēka intelekts, lai gan mūsdienu zinātne ir būtiski pavirzījusies uz priekšu šīs izpratnes iegūšanā. Kā piemēru var minēt profesora Tomasa Metzingera darbu The Ego Tunnel - Zinātne par prātu un mīts par esību.5" Profesors Tomas Metzingers ir arī viens no Eiropas Komisijas izvēlētājiem 52 augsta līmeņa MI ekspertiem (High-Level Expert Group on Artificial Intelligence6). Pieaugot MI metožu lomai programmatūras attīstībā rodas būtiski atšķirīgi izaicinājumi nekā tās bija ar risinājumiem bez MI: 1. Aizvien vairāk lēmumu pieņemšanas loģiku definē nevis cilvēki tiešā veidā, bet gan MI sistēma tiek cilvēka vai vides apmācīta balstoties uz ārējās pasaules datiem vai arī cilvēka veidotās vides apmācības datiem, tādējādi pieņemtie lēmumi un to kvalitāte kļūst tieši atkarīga no šo datu avota, kvalitātes un objektivitātes. 2. Daļa mašīnmācīšanās metožu ir grūti interpretējamas, tādējādi bieži tiek veidotas MI sistēmas, kuru pieņemtie lēmumi nav izskaidrojami. Proti, neviens nevar pateikt kādēļ lēmumi ir tieši tādi un ne citādāki. Pašlaik arī nav precīzi izstrādāto vadlīniju izskaidrojamības būtībai. Minēto aspektu dēļ šī informatīvā ziņojuma kontekstā galvenā starpība starp MI elementiem un cilvēku ieprogrammētām programmām bez pašmācības funkcionalitātes ir tieši mašīnmācīšanās risinājumu iekļaušana lēmumu pieņemšanā, kas arī pašreiz ir galvenais MI lietojums programmatūras nozarē. Dažādu jēdzienu nošķīrums MI jomā parādīts 1. attēlā. Ar terminu "datizrace" ir jāsaprot datu iegūšana, ar terminu "smadzeņu reversā inženierija" - smadzeņu darbības izzināšanas process. Jāņem vērā, ka akadēmiskajās aprindās nav vienotas MI definīcijas un viennozīmīgas robežšķirtnes, kas nodalītu MI sistēmas no cilvēku ieprogrammētām sistēmām. 1. attēls. MI jēdzienu nošķīrums7. Ekspertsistēma8 pieņem lēmumus, pamatojoties uz cilvēku ieprogrammētiem/definētiem noteikumiem/procedūrām. Savukārt mašīnmācīšanās sistēma izveido noteikumus un procedūras no datiem un atgriezeniskās saites no iepriekš pieņemtajiem lēmumiem. Tas dod iespēju MI vadītas sistēmas apmācīt, nevis ieprogrammēt. MI sistēmas radītie noteikumi var tikt izmantoti rezultātu ģenerēšanai no jaunajiem datiem. MI sistēmas apmācīšana parasti prasa ievērojami mazāku resursu nekā ieprogrammēšana, kā arī sistēma spēj pastāvīgi mācīties un pilnveidoties. Detalizētāka klasifikācija pēc problēmas tipa un pielietojumu veida atrodama Frančesko Korea rakstā "MI zināšanu karte: kā klasificēt MI tehnoloģijas"9. Mākslīgā intelekta risinājumi savā attīstībā cieši mijiedarbojas ar citām strauji progresējošām tehnoloģijām: augstas veiktspējas skaitļošanas risinājumiem (Hight Performance Computing, turpmāk - HPC), mākoņskaitļošanu (Cloud Computing) u.c. Turpmāk arvien ciešāka mijiedarbībā būs arī ar lietu internetu (LI) (IoT - Internet of Things), 5G sakariem, blokķēdi (blockchain), kvantu skaitļošanu (quantum computing). 2. Tehnoloģiju izraisītās sociālekonomiskās pārmaiņas Trešās rūpnieciskās revolūcijas rezultātā manuāli darbināmās un vadāmās ierīces ir aizstātas ar skaitliski vadāmām un programmvadības ierīcēm. Visas trīs iepriekšējās industriālās revolūcijas ir radījušas radikālas ražošanas apstākļu izmaiņas, kas ietekmējušas visu sabiedrību. Viedā industrija jeb "Industrija 4.0" atsaucas uz tehnoloģisko evolūciju un digitalizācijas izrāvienu, ko apzīmē arī kā "ceturto industriālo revolūciju". Industrija 4.0 fokusējas uz to, kā esošās un jaunās iekārtas var pielietot inovatīvā veidā: roboti, autonomas līnijas, sensoru tīkli un sakaru tehnoloģijas, inteliģentas mašīnas/iekārtas un programmatūra. Pasaules tendences saistās ar visaptverošu IKT nozares izmantošanu, tādejādi IKT plašā lietojumā kļūst par pamata infrastruktūru. MI būs vadošā tehnoloģija, kas līdzās tādām tehnoloģijām kā 3D10 un 4D11 druka, gēnu inženierija, materiālu zinātne, lietu internets, 5G sakari, blokķēde, kvantu skaitļošana, nanoinženierija, virtuālā un papildinātā (augmented) realitāte, un citas, būs par pamatu ceturtai rūpnieciskai revolūcijai12, kas izmainīs ne tikai pasaules ekonomiku, bet arī sabiedrību MI tehnoloģijas jau šobrīd kļūst par vienu no galvenajiem līdzekļiem, ar kuriem uzņēmumi visā pasaulē uzlabo klientu apkalpošanu, piedāvā individualizētus pakalpojumus un ceļ darba efektivitāti. MI lielā mērā ir automatizācija jaunā kvalitātē. Pieaugs to specialitāšu vērtība, kur būs nepieciešama cilvēka emocionālā inteliģence. Līdz ar tehnoloģiskām pārmaiņām notiks arī sociālās pārmaiņas. Efektivitāte pieaugs vairākkārtīgi. MI ieviešana veicinās virknes veco profesiju izzušanu, kuru vietā radīsies jaunas. Piemēram, autonomo iekārtu treneris vai virtuālās realitātes režisors.13 Pastāv uzskats, ka puse mūsdienu skolēnu strādās profesijās, kuras šobrīd vēl nepastāv. Tā valsts un sabiedrība, kura spēs izstrādāt labākas MI sistēmas un izmantot jau esošās, iegūs lielākas attīstības priekšrocības pret tām valstīm, kuras nebūs izstrādājušas un ieviesušas tik labas mākslīgā intelekta sistēmas. 2. attēlā shematiski parādītas rūpnieciskās revolūcijas. 3. attēls. Rūpnieciskās revolūcijas14. 3. attēlā parādīta uzņēmuma Accenture prognoze par attīstīto valstu MI pienesumu ekonomikai līdz 2035. gadam. Par Latviju šādas prognozes nav, bet droši var teikt, ka jebkuras valsts atpalikšana MI attīstības jomā nozīmēs visas valsts ekonomikas būtisku atpalikšanu, līdzīgi kā 19. gadsimtā rūpnieciskās revolūcijas neīstenošana Ķīnā noveda pie šīs valsts būtiskas atpalicības no Eiropas un ASV, kas turpinājās līdz pat 20. gs. beigām. 3. attēls. Ekonomikas izaugsme, aktīvi integrējot MI līdz 2035. gadam15. ES lielo datu (big data) ekonomikas ietekme pie straujas izaugsmes scenārija pieaugs no 50 miljardiem euro jeb 1,8% no ES IKP 2015. gadā līdz 111 miljardiem euro jeb 4,7% no IKP 2020. gadā, liecina uzņēmuma International Data Corporation (IDC) dati. Pie līdzīga scenārija Latvijā lielo datu ekonomikas ietekmes apjoms 2020. gadā būs 1,26 līdz 1,38 miljardi euro - atkarībā no IKP kopēja pieauguma tempa16. Šobrīd tiek strādāts pie "Latvijas Industriālās digitalizācijas attīstības ceļveža" un platformas "Industrijas 4.0" ieviešanas stratēģijas, lai veicinātu Latvijas uzņēmumu digitālo transformāciju. Platforma nosaka iesaistīto pušu aktuālas informācijas apmaiņu, veicinot starpsektoru sadarbību dažādu attīstības projektu realizācijā, piemērojot digitālus risinājumus, kā arī veicina starpnacionālu sadarbību ar mērķi pārstāvēt Latvijas uzņēmēju intereses. Ņemot vērā, ka starpdisciplināra sadarbība ir viens no labvēlīgiem tautsaimniecības attīstošajiem priekšnosacījumiem, platforma paredz zinātniskā sektora, valsts un industrijas savstarpēju mijiedarbību. Industrijas 4.0 ieviešanas pasākumu kopuma mērķis Latvijā ir veicināt izpratni par Industrija 4.0 konceptu un radīt rīcībai atbilstošus apstākļus sekmējot starp-sektoriālo sadarbību, kas balstīta uz digitālu risinājumu izmantošanu inovāciju attīstībai sadarbībā ar viedu un zināšanām bagātu cilvēkkapitālu. Industrijas 4.0 pievienotā vērtība ir ražošanas uzņēmumu, piegādātāju un potenciālo pircēju sadarbība tīklā, kas palīdz radīt maksimālu darba ražīgumu. Tāpēc lielākais izaicinājums sistemātiskā ekosistēmas funkcionalitātē ir savietojamībai starp visiem iesaistītajiem sistēmas veidotājiem, kas nodrošina ideju, investīciju, zināšanu un tehnoloģisko procesu plūsmu. Industriālā digitalizācija - Industrija 4.0, nozīmē nozares pilnīgu datorizāciju, izmantojot MI risinājumus, kuru galvenais princips ir savietot mehānismus un to sistēmas, lai attīstītu viedos tīklus kopējā ķēdē, kur var organizēt, kontrolēt pašapkalpošanos, ražošanas procesu vadīšanu, liela apjoma informācijas apstrādi, kas palīdz analizēt un optimizēt ražošanu un palielināt gala patērētāja kopējo produktivitāti. Paredzamās darba tirgus izmaiņas ir viens no būtiskajiem izaicinājumiem, ar ko sastapsies valstis attīstoties MI risinājumiem. Vairāku pētnieku veiktā analīze liecina, ka apmēram puse no visiem darba uzdevumiem un aptuveni 5% no visām profesijām varētu tikt automatizētas17. Tajā pašā laikā MI jomas attīstības rezultātā tiks radītas ne tikai jaunas darba vietas, bet arī profesijas, kas ļaus vairāk koncentrēties uz uzdevumiem, kas prasa cilvēciskās īpašības un noteiktas zināšanas. Eiropā digitālā ekonomika aug septiņas reizes ātrāk nekā tradicionālā, 60% profesijās ir vairāk nekā 30% darbību, kuras var veikt ar informācijas tehnoloģiju atbalstu un digitālās ekonomikas īpatsvars tiek vērtēts ap 20-22% (2017.g.) līmenī no globālā IKP (iekšzemes kopprodukts). Tehnoloģiju ietekme tuvākajā nākotnē var iespaidot līdz 50% no pasaules ekonomikas. Tā iemesla dēļ būtisks priekšnoteikums šīm pārmaiņām ir savlaicīgi veikti noteikti uzdevumi darba spēka sagatavošanai jaunajām darba tirgus prasībām, galvenokārt veicot nozīmīgas investīcijas iedzīvotāju prasmju attīstībā, īpaši domājot par mūsdienām atbilstošām IKT prasmēm. Šis aspekts ir uzsvērts EK augsta līmeņa ekspertu grupas izstrādātajās uzticama MI rīcībpolitikas un investīciju rekomendācijās. Saskaņā ar Ekonomikas ministrijas vidēja un ilgtermiņa darba tirgus prognozēm, darbaspēka rezerves nākamajos gados turpinās izsīkt, tādejādi saasinot jau tā akūto darbaspēka nepietiekamības problēmu un radot riskus turpmākai ekonomikas izaugsmei. Ņemot vērā to, būtiski ir domāt kā efektīvāk nodrošināt augošās nozares ar tām nepieciešamajiem cilvēkresursiem. 2. Starptautiskā MI tehnoloģijas pielietošanas pieredze un perspektīvas MI tehnoloģijas pielietošanas piemēri, kas darbojas jau šobrīd: 1. Lēmumu pieņemšanas automatizācija un atbalsts: 1.1. kredītņēmēju profilēšana18; 1.2. apdrošināšanas prēmiju izmaksa; 1.3. aviācijas un jūras transporta kustības organizācija un drošība; 1.4. lauksaimniecības, mežsaimniecības un lopkopības produkcijas ražošanas organizācija; 1.5. ASV sauszemes spēki 2015. gadā sāka izmantot MI, lai atbalstītu militāro lēmumu pieņemšanas procesu (MDMP - Military decision making process) operatīvajā un taktiskajā līmenī19 20; 1.6. Igaunijas uzņēmums Texta (www.texta.ee) piedāvā risinājumu, kas valsts pārvaldes iestādēm automatizē personas datu svītrošanu no publicējamajiem dokumentiem, metadatu iegūšanu no e-pastiem, autoatbildētāja ierakstiem, papīra iesniegumiem (ja ir bijis iespējams automātiski atpazīt tekstu), pārsūta dokumentus speciālistiem atkarībā no dokumenta tematikas. 2. Mašīntulkošana. 3. Balss tehnoloģijas - balss sintēze un runas pārveide tekstā. 4. Virtuālais asistents (čatbots, sarunbots, tērzēšanas bots). Var strādāt gan teksta režīmā, gan balss sakaros. Aizvieto cilvēku standarta saziņas formātos: 4.1. uzņēmuma Deloitte un Oksfordas Universitātes pētījumi norāda, ka līdz 2030. gadam Apvienotajā Karalistē 18% valsts pārvaldes darbinieku aizvietos ar MI21; 4.2. uzņēmums Gartner norāda, ka 2020. gadā 40% no datu zinātnieku darbībām tiks automatizētas22; 4.3. saskaņā ar uzņēmuma Oracle Corporation UK Ltd. pētījumu 80% pārdošanas un mārketinga vadītāji norādījuši, ka 2020. gadā klientu apmierinātības pētīšanai izmantos virtuālos asistentus23; 4.4. Virtuālie asistenti tiek izmantoti kā veselības diagnožu noteicēji, apdrošināšanas aģenti, finanšu konsultanti24. 5. Lielu datu masīvu analīze un uz tās balstīta prognozēšana: 5.1. iedzīvotāju apmierinātības mērīšana vadoties pēc sociālo tīklu ierakstu satura. Piemēram, Lasvegasas veselības inspekcija izvēlas, kuras ēstuves pārbaudīt, lietojot automatizēto sociālo tīklu monitoringu. Pielietojot šo tehniku, atrasti pārkāpumi 15% gadījumu, tikmēr vienkārši pēc nejaušības principa izvēlētājos uzņēmumos pārkāpumi tiek atklāti 9% gadījumu25; 5.2. viedokļu līderu ierakstu analīze Twitter tīklā Kenijā sniedz iespēju prognozēt politiskās vardarbības samazināšanos vai palielināšanos 50 līdz 150 dienas iepriekš ar 85% precizitāti26; 5.3. kontekstuālā personalizētā reklāma. Patērētājs tiek analizēts pēc uzvedības tīmeklī (apmeklētajām lapām, meklēšanas pieprasījumiem u.c.), un viņam tiek piedāvāta personalizētā reklāma, preces un pakalpojumi; 5.4. preču piegādes maršrutu optimizācija; 5.5. IBM Watson Analytics rīks nozīmē vēža pacientiem to pašu ārstēšanas plānu, ko 99% ārstu27; 5.6. Adelaidas universitātes (Austrālija) zinātnieki izstrādājuši MI risinājumu, kas pēc izmeklējumu rezultātiem ar 69% precizitāti spēj paredzēt cilvēka nāvi tuvāko piecu gadu laikā28. 6. Attēlu analīze: 6.1. Bostonas (ASV) 2013. gada teroraktu izmeklēšanā tika iesaistīts MI risinājums, lai analizētu visus tuvumā tapušos videomateriālus29; 6.2. Ķīnas policija izmanto papildinātās (augmented) realitātes brilles, lai atpazītu meklēšanā esošās personas30; 6.3. Morfildas (Lielbritānija, Londona) acu klīnika izmanto MI risinājumu, lai diagnosticētu acu saslimšanas31; 6.4. Igaunijas lauksaimniecības subsīdijas administrējošā iestāde pieņem daudzus lēmumus balstoties uz informāciju, kas iegūta no satelītattēliem. 2018. gadā minētais risinājums ļāva ietaupīt 665 tūkstošus euro32; 6.5. datorredzes risinājumi asistē cilvēkiem ar redzes traucējumiem, ar balsi aprakstot apkārt esošo vidi33. 7. Mašīnmācīšanās un robotika: 7.1. automatizētie auto un lidaparāti; 7.2. noliktavu roboti; 7.3. ASV Aizsardzības departaments plāno izmantot MI sistēmas, lai stiprinātu kiberdrošību34. ASV Aizsardzības departamenta MI stratēģijā28 norādīti šādi militārā pielietojuma piemēri: 1. Uzlabot situācijas izpratni un lēmumu pieņemšanu. 2. Uzlabot aprīkojuma drošību. 3. Ieviest iepriekš paredzēto (predictive) tehnikas uzturēšanas un apgādes darbību sistēmu . 4. Optimizēt biznesa procesus. Sasniegumi privātajā sektorā, ko izdevās panākt, izmantojot MI risinājumus35: 1. par 30% samazināt preču piegādes termiņu un par 20% samazināt noliktavu noslodzi, ja izmanto MI vadītos autonomos robotus noliktavās; 2. transporta loģistikas organizācijas izmaksas samazinās par 20-30%, lietojot transporta MI plānošanas un vadības moduļus savietojumā ar augstas izšķirtspējas un aktualitātes ģeotelpisko datu informāciju; 3. par 10-20% palielināt iekārtu produktivitāti, ja izmanto MI kļūmju prognozēšanai; 4. par 30-50% palielināt medmāsu produktivitāti, ja izmanto MI asistentu. No iepriekš minētajiem piemēriem secināms, ka daudzās aktivitātēs MI tehnoloģijas strauji tuvojas vai jau pārspēj cilvēka spēju līmeni. Igaunijā plāno ieviest automatizēto strīdu izšķiršanu civillietās, kurās prasību summa nepārsniedz 7 tūkst. euro32, turklāt Igaunijas publisko pakalpojumu sniedzējiem ir pieejams atsevišķs finansējums, lai pilotprojektu formā izmēģinātu jaunus elektroniskos risinājumus publisko pakalpojumu sniegšanā. Pielietojumu apkopojums no pasaules pieredzes atrodams šī informatīvā ziņojuma 1. pielikumā. 3. Latvijas pieredze un perspektīvas Starptautiskajā Digitālās ekonomikas un sabiedrības indeksā (The Digital Economy and Society Index, turpmāk - DESI)36 Latvija 2019. gada rangā ieņem 17. vietu no 28 valstīm. Eiropas Komisija Latviju identificēja starp tām valstīm, kuras DESI ir spējušas uzrādīt vislielāko progresu pēdējo piecu gadu laikā. Sadaļā "Digitālo tehnoloģiju integrācija", kas norāda uz tehnoloģiju izmantošanu privātajā sektorā, Latvija ieņem tikai 23. vietu. Līdz ar to Latvijas ekonomikas privātajam sektoram ir lielas iespējas palielināt savu konkurētspēju, sākot izmantot digitālo tehnoloģiju sniegtās iespējas. Savukārt DESI 2019. gada sadaļā "Digitālie publiskie pakalpojumi" Latvija ieņem augsto septīto vietu, kas norāda uz labu publisko pakalpojumu piedāvājumu un izmantošanas intensitāti. Latvijas ilgtspējīgas attīstības stratēģijā 2030.gadam37 kā viena no iekļautajām jomām, kuras attīstīšanai jāpievērš īpaša uzmanība, ir "E-pārvaldība un sabiedriskā inovācija" - jaunrade ir cieši saistīta ar e-pārvaldības attīstību, ar to saprotot nevis vienkārši esošās administratīvās prakses digitalizāciju, bet gan valsts institūciju darbības efektivitātes paaugstināšanu, izmantojot jaunu informācijas tehnoloģiju radītas efektīvākas pārvaldības iespējas. Deklarācijā par Artura Krišjāņa Kariņa vadītā Ministru kabineta iecerēto darbību38 citstarp norādītas šādas prioritātes: • 42. punktā "Produktivitātes kāpināšana" noteikts: "Panāksim, ka publiskā atbalsta instrumenti ir vērsti uz automatizāciju, pētniecību un attīstību, digitalizāciju, procesu optimizāciju, energoefektivitāti un eksportu". 42.3. punkts nosaka "Noteiktas Latvijas mākslīgā intelekta attīstības prioritātes un stratēģija (MK iesniegts dokumenta projekts) līdz 2019. gada 31. jūlijam"; • 177. punktā "Bezkompromisu tiesiskums un likuma vara" noteikts: "Attīstīsim modernus tehnoloģiskus risinājumus tieslietu sistēmas nodrošināšanā, veicinot iestāžu resursu efektīvu izmantošanu un mūsdienīgu, uz cilvēku vērstu, ērtu un saprotamu tieslietu nozares pakalpojumu nodrošināšanu"; • 208. punktā "Valsts aizsardzība" noteikts: "Stiprināsim valsts kiberdrošību un nacionālās kiberaizsardzības spējas, lai pilnveidotu noturību pret kiberuzbrukumiem un mazinātu digitālās drošības riskus. Lai apturētu ekspertu aizplūšanu un padarītu informācijas tehnoloģiju drošības incidentu novēršanas institūcijas konkurētspējīgas, veicināsim atalgojuma celšanu"; • 244. punktā "IKT, e-pārvalde un publiskie pakalpojumi" noteikts: "Digitalizēsim un modernizēsim valsts un pašvaldību pārvaldes procesus, tai skaitā virzot vienotu valsts digitālo pakalpojumu atbalsta centra modeli, kas cels pakalpojumu kvalitāti". Tieši MI attīstība būs svarīga komponente visu iepriekš minēto prioritāšu attīstīšanai, kā arī kopumā sekmīgai visa valdības rīcības plāna ieviešanai. Latvijā jau šobrīd veiksmīgi izmanto MI tehnoloģijas. Ir izstrādāti un izmantoti virtuālie asistenti, tai skaitā valsts iestādēs. Uzņēmumu reģistrs sācis izmantot virtuālo asistentu "Una" (Uzņēmēju Nākotnes Atbalsts) klientu apkalpošanai39. Kā liecina Uzņēmumu reģistra pieredze, darbinieku-konsultantu slodze nav būtiski mazinājusies, bet sniegto atbilžu daudzums un ātrums ir palielinājies, turklāt darbiniekiem ir iespēja koncentrēties uz sarežģītākiem jautājumiem, vienkāršākos atstājot virtuālā asistenta ziņā. Lauku atbalsta dienests (turpmāk - LAD) izmanto virtuālo asistentu "Varis"40. "Varis" LAD datu bāzē pārskata visus atbalsta pretendentus, pēc tam Lursoft datu bāzē iegūst informāciju par uzņēmuma atbildīgajām personām. Sodu reģistrā "Varis" pārbauda, vai atbalsta saņēmējs nav sodīts. Iegūto informāciju "Varis" ievieto LAD datu bāzē. Kultūras ministra pakļautībā esoša tiešās pārvaldes iestāde "Kultūras informācijas sistēmu centrs" (turpmāk - KISC) sācis vienotu valsts pārvaldes virtuālā asistenta platformas attīstību41. KISC izveidojis un turpina pilnveidot valsts pārvaldes valodas tehnoloģiju platformu Hugo.lv. Hugo.lv tīmekļvietne nodrošina mašīntulkošanu, runas atpazīšanu un sintēzi. Valsts pārvaldes iestādēm nāksies saskarties ar izaicinājumiem, uzsākot virtuālā asistenta lietošanu, jo tām būs jāiemācās to pielāgot savām vajadzībām. Jāņem vērā, ka normatīvais regulējums bieži mainās un iestādēm būs jāuztur aktuāla virtuālā asistenta zināšanu bāze. Paredzams, ka paralēli attīstīsies gan specifiskie virtuālie asistenti, kas pilda konkrētas funkcijas, gan universālie asistenti (piemēram Google Assistant, Siri, Cortana u.c.), kuriem varēs pieslēgt dažādas zināšanu bāzes. Valsts akciju sabiedrība "Ceļu satiksmes drošības direkcija" (turpmāk - CSDD) izmanto ceļu satiksmes uzraudzības risinājumu FITS (Future Intelligent Transport Systems) ITEMS, kas būtiski uzlabo ceļu satiksmes drošību un glābj cilvēku dzīvības. FITS ITEMS nodrošina vienotu transporta nozares sensoru un datu pārvaldību un apstrādi, izmantojot jaunākās mākoņskaitļošanas un MI sniegtās priekšrocības. Projekta ietvaros vienuviet tiek apkopoti daudzu ražotāju dažādu sensoru savāktie dati. Tos apkopojot un vadot datoram tiek iemācīts "saprast" transporta plūsmas un notikumus. Piemēram, Latvijas ātruma kameru sniegtajos fotoattēlos konstatēt transportlīdzekļus, nosakot to raksturiezīmes, atpazīstot numura zīmes u.tml. 2018.gadam noslēdzoties, ceļa posmos, kuros ir uzstādīti un darbojas fotoradari, ceļu satiksmes negadījumu skaits samazinājies par 43 %, salīdzinot ar to skaitu pirms fotoradaru uzstādīšanas (pirms fotoradaru uzstādīšanas - 1 084, pēc - 613). Savukārt, šajos ceļa posmos ceļu satiksmes negadījumos bojāgājušo skaits samazinājies par 87 % (pirms uzskaites periodā bojā gāja 32 cilvēki, fotoradaru darbības periodā - 4). Valstī kopumā ceļu satiksmes negadījumos bojā gājušo skaits kopš 2014.gada samazinājies no 184 līdz 148, t.i. par 20 %. Šajā laikā valsts autoceļu tīklā satiksmes intensitāte ir pieaugusi par 15-20%. Latvijas Transportlīdzekļu apdrošinātāju birojs (turpmāk - LTAB) uzskata, ka fotoradaru tīkla izveide visā Latvijā ir efektīvs rīks, kā ikdienā ierobežot ātruma pārsniegšanu, tādējādi sekmējot arī satiksmes drošības situācijas uzlabošanu. LTAB veiktajā aptaujā secināts, ka 30% autovadītāju, kuri tendēti pārsniegt ātruma ierobežojumu, pirms fotoradariem to samazina. Jāatzīmē, ka fotoradaru ieviešana nav vienīgais faktors, kas pozitīvi ietekmē satiksmes drošības stāvokļa izmaiņas.42 Valsts ieņēmumu dienesta Elektroniskās deklarēšanas sistēma izmanto lēmumu pieņemšanas automatizēšanas elementus automātiski pārbaudot iesniegtās deklarācijas. Tas ļauj apstiprināt līdz 2/3 iesniegto deklarāciju, kurās netiek atklātas neatbilstības, un tādejādi ļauj ekspertiem veltīt laiku tikai tādu deklarāciju pārbaudei, kurās atklātas neatbilstības. Nākotnē liels potenciāls ir MI risinājumiem, kas palīdzēs izzināt valsts pārvaldes klientu, sekmējot efektīvāku pakalpojumu sniegšanu iedzīvotājiem, mazināt ēnu ekonomiku un naudas atmazgāšanu. Latvijā top pilotprojekts lielo datu analīzē balstītās plaušu vēža riska izvērtēšanas, agrīnas diagnostikas un prognozēšanas metodes izstrādei. Latvijā ir ap 77,3 tūkst. vēža slimnieku un katru gadu tiek diagnosticēti aptuveni 1000 jaunu saslimšanas gadījumu. Ārsti atzīst, ka ārstēšana ir efektīvāka, ja tā konstatēta pēc iespējas ātrāk. Projekta gaitā ir paredzēts izmantot MI, lai diagnosticētu vēzi. Šajā jomā Latvijas Investīciju un attīstības aģentūrā (turpmāk - LIAA) ir apstiprināti divi stratēģiski komercializācijas projekti programmā "Atbalsts tehnoloģiju pārneses sistēmas pilnveidošanai" par kopējo summu 600 tūkstoši euro. Veiksmīgas sadarbības gadījumā Latvijā var veidoties genomikas centrs ar tam nepieciešamo tehnisko un pētniecības infrastruktūru, kas, izmantojot "datu ezerā" (data lake) uzkrātos datus, spētu sasniegt Eiropas mēroga izcilību lietišķos pētījumos un sniegtajos pakalpojumos. Savukārt genomikas centra darbības rezultātā rastos jauni un unikāli dati. Tieslietu ministra pakļautībā esoša tiešās pārvaldes iestāde ‑ Tiesu administrācija 2017. gadā īstenoja pilotprojektu procesu automatizācijai, kura ietvaros robotizēts rēķinu pārneses process starp resursu vadības sistēmu Horizon un Tiesu informācijas sistēmu, aizvietojot cilvēka darbu ar programmatisku robotu43. Sistēmas izstrādes un ieviešanas izmaksas kopā veidoja 9000 euro. Tiesu administrācija 2018. gadā aktīvi piedalījusies tiesvedības termiņu prognožu modeļu izstrādē, kura ietvaros, izmantojot mašīnmācīšanos un neironu ķēdes, veikta lietu izskatīšanas termiņu prognozēšana un iegūti desmit dažādi, praksē pielietojami modeļi. Tiesvedības termiņu prognozes rīka izstrāde noritēja Latvijas Universitātes (turpmāk - LU) Inovāciju centra rīkota izaicinājuma ietvaros, kur vairākas komandas, izmantojot Tiesu administrācijas piedāvātos datus par lietām un to izskatīšanas termiņiem, veiksmīgi izveidoja vairākus mašīnapmācītus modeļus, kuri prognozēja lietu izskatīšanas termiņus. Tieslietu ministra pārraudzībā esoša tiešās pārvaldes iestāde Valsts zemes dienests (turpmāk - VZD) sadarbībā ar Rēzeknes tehnoloģiju akadēmiju (turpmāk - RTA) 2016.gadā īstenoja pilotprojektu būvju atpazīšanas iespējām izmantojot LIDAR (Light Detection And Ranging). Aerolāzerskenēšana ir tālizpētes tehnoloģija, kas mēra attālumu no skenera, kas novietots uz lidaparāta, līdz mērķim ar lāzera stara impulsu un analizē atstaroto gaismu) datus, kura ietvaros RTA divās teritorijās veica LIDAR datu apstrādi44. Pēc pilotprojekta noslēgšanās VZD darbus nav turpinājis, bet risinājumam ir perspektīva. Latvijas ģeoinformācijas produktu veidotāji jau sāk lietot automatizētu un pusautomatizētu tālizpētes attēlu un skanējumu informācijas analīzi zemes telpisko datu informācijas ieguvei, sistematizēšanai un uz tiem bāzētu automatizētu situācijas un procesu analīzi, prognozi un dažādu nozaru procesu vadības organizāciju, kontroli. Laika periodā no 2017. līdz 2019. gadam Latvijas Lauksaimniecības Universitātes (turpmāk - LLU) Zemes pārvaldības un ģeodēzijas katedrā tika izveidota Ģorgrāfiskās informācijas sistēmu (ĢIS) pētījumu laboratorija ar mērķi sagatavot digitālos telpiskos datus MI darbības telpiskās lokācijas nodrošinājumam. Laboratorija izveidota pārrobežu projekta ietvaros. Tajā tiek intensīvi apmācīti studenti no Zemes ierīcības un mērniecības, Būvniecības, Vides pārvaldības u.c. studiju programmām. Latvijas informāciju tehnoloģiju uzņēmumiem ir pieredze datorredzes tehnoloģijās, kas pielietojamas dažādās jomās - sākot no mikrobioloģijas un beidzot ar mediju vidi. Piemēram, izstrādāts Baltijā pirmais tiešsaistes televīzijas reklāmas un auditorijas analītikas rīks, kas datus apstrādā, izmantojot videoredzi jeb algoritmu, kas spēj patstāvīgi noteikt reklāmu televīzijas kanālos, atrast līdzības citās reklāmās, piesaistot tās konkrētai nozarei. Tas atpazīst reklāmas vienlaicīgi vairākos desmitos kanālu, spējot vienā stundā apstrādāt līdz pat 90 stundām televīzijas satura. Tas reālajā laikā apkopo vairāk nekā 200 000 Latvijas mājsaimniecību statistiku, sniedzot līdz šim precīzākos reklāmu datus par iecienītāko televīzijas kanālu skatījumiem uzreiz pēc to parādīšanās ēterā. Reklāmdevēji statistikai tiešsaistes režīmā var sekot interneta vietnē ērtā un pārskatāmā veidā. 2017. gada septembrī Latvijā sadarbībā ar LU tika atklāts pirmais LU Microsoft Inovāciju centrs Baltijā un Ziemeļeiropā. Viens no šī centra darbības virzieniem ir vērsts arī uz MI risinājumiem. Šobrīd Valsts pārvaldes pakalpojumu portālā Latvija.lv un arī valsts pārvaldes iestāžu tīmekļvietņu vienotajā platformā projekta ietvaros plānots izmantot KISC izstrādāto virtuālo asistentu. Plānotie pilotēšanas scenāriji projekta ietvaros: 1. Valsts pārvaldes pakalpojumu portāls Latvija.lv; 2. Valsts pārvaldes iestāžu tīmekļvietņu vienotajā platformā; 3. Bibliotēku informācijas sistēmā. Latvijas pieredze un zināšanas MI tehnoloģiju izstrādē un komercializācijā ir licis nopietnu pamatu tās veiksmīgai turpmākai attīstībā. Īstenotie valsts pārvaldes un privātā sektora komersantu kopīgie projekti ir apliecinājums sadarbībai un spējai izstrādāt inovatīvus risinājumus, kas jau guvuši Eiropas atzinību. Tālākas sadarbības izvēršana ir virziens, ko ir nepieciešams veicināt, lai Latvija būtu starp tām valstīm, kuras pirmās sasniedz teicamus rezultātus un ir kā paraugs citām valstīm. Tieši MI komercializēšana un tādu risinājumu izveide, kas ir svarīgi uz zināšanām balstītas ekonomikas attīstībā, galvenokārt, augstas pievienotās vērtības produktu ražošanā un pakalpojumu sniegšanā, atbilstoši ceturtās rūpnieciskās revolūcijas prasībām, nodrošinās Latvijas turpmāko attīstību un sabiedrības kopējo ekonomisko izaugsmi. Šobrīd paredzētajā ES Digitālo Inovācijas centru (Digitial Innovation Hubs) programmā ļoti nozīmīga loma ir piešķirta arī MI attīstībai, atbalstot reģionālos izcilības centrus, kā arī sekmējot mazo un vidējo uzņēmumu digitālo transformāciju, tai skaitā ieviešot MI risinājumus savos biznesa procesos. 2019. gada PricewaterhouseCoopers SIA Baltijas valstu uzņēmumu vadītāju aptaujā tika noskaidrots, ka: • 36% Latvijas uzņēmumu šobrīd vispār neizskata automatizācijas iespējas (Igaunijā - 17%, Lietuvā - 54%); • 91% Latvijas uzņēmumu ir būtiska datu ieguve un analīze (Igaunijā - 92%, Lietuvā - 79%); • 14% Latvijas uzņēmumu jau šobrīd aktīvi izmanto MI risinājumus (Igaunijā aptuveni 7%, Lietuvā aptuveni 3%) un vēl 34% tās plāno ieviest tuvāko trīs gadu laikā; • 17% Latvijas uzņēmumu jau izmanto procesu robotizāciju un automatizāciju (Igaunijā aptuveni 20%, Lietuvā aptuveni 7%), plāno to darīt tuvāko trīs gadu laikā vēl 20%. Pēc aptaujas datiem secināms, ka Latvijas uzņēmumi šobrīd aktīvāk par kaimiņvalstu uzņēmumiem izmanto MI risinājumus, diemžēl vairāk nekā trešdaļa Latvijas uzņēmumu vispār neizskata automatizācijas iespējas. 1.tabulā ir parādīta Latvijas stipro pušu, vājo pušu, iespēju un draudu analīze (SVID) MI kontekstā. 1. Tabula. SVID analīze. Iekšējie faktori Stiprās puses Vājās puses • Samērā labi rādītāji digitālajiem publiskajiem pakalpojumiem45. • Samērā labas svešvalodu zināšanas iedzīvotājiem46. • Labs interneta, sevišķi mobilā interneta, ātrums43. • IKT nozares strauja izaugsme47. • Ir daži pasaules mēroga izcili uzņēmumi MI jomā, sevišķi valodu tehnoloģiju sfērā. • Specializēts regulējums jaunuzņēmumiem (Jaunuzņēmumu darbības atbalsta likums)48. • Labi rādītāji Atvērto datu atkalizmantošanas indeksā49. • Mazs iekšējais tirgus. • Iedzīvotāju skaita samazināšanās. • Relatīvi mazs datu apjoms. • Mazs IKT jomā studējošo īpatsvars. • Viens no sliktākajiem rādītājiem ES digitālo tehnoloģiju integrācijā privātajos uzņēmumos43. • Sliktas iedzīvotāju digitālās prasmes43. • Viens no sliktākajiem rādītājiem ES ieguldījumiem zinātnē un inovācijās50. • Slikta valsts reputācija dēļ naudas atmazgāšanas darījumiem, līdz ar to slikta investīciju vide. • Viena no zemākajām biržas kapitālizācijām pret IKP Eiropā51. • Zemi starptautiskie reitingi Latvijas augstskolām52 53. • Nav vietējo pasaules vai Eiropas mēroga lielo IKT uzņēmumu vai to nozīmīga mēroga filiāļu. • Grūtības īstenot horizontālu politiku pārresoru līmenī, tai skaitā MI jomā. Ārējie faktori Iespējas Draudi • Ceturtā rūpnieciskā revolūcija paver iespēju būtiski transformēt ekonomiku, paaugstināt labklājību un uzlabot publisko pārvaldību, plaši integrējot MI risinājumus. • Piesaistīt lielus starptautiskos uzņēmumus, lai tie izveido filiāli Latvijā. • Zināšanas kļūst arvien pieejamākas ikvienam, kam ir dators un interneta pieslēgums, neatkarīgi no atrašanās vietas. • Arvien lielāka resursu koncentrācija dažos MI izcilības centros gan pasaules, gan Eiropas mērogā nozīmēs mazākus resursus perifērijā (speciālistu emigrācija, investīciju pieejamība, tuvums noieta tirgiem). • Veiksmīgo vietējo uzņēmumu pārpirkšana no starptautisko uzņēmumu puses un biznesa pārcelšana ārpus Latvijas. • Ģeopolitiskās situācijas pasliktināšanās reģionā atturēs investorus. Pirmais plānošanas dokuments, kurā tiks ietvertas pārresoru aktivitātes MI jomā, būs "Digitālās transformācijas pamatnostādnes 2021.-2027. gadam" ko VARAM plāno izstrādāt līdz 2020. gada 30. decembrim. "Digitālās transformācijas pamatnostādnes 2021.-2027. gadam" būs turpinājums dokumentam "Informācijas sabiedrības attīstības pamatnostādnes 2014.-2020.gadam"54. 4. Starptautiskie dokumenti un sadarbība MI, tāpat kā ar to saistītie izaicinājumi un riski, ir globāla tendence un nav skatāma atsevišķi tikai Latvijas mērogā. Ar MI saistītie jautājumi turpina ieņemt arvien nozīmīgāku vietu starpvaldību un starptautisko (ar dažādu ieinteresēto pušu, t.sk. privātā sektora un nevalstisko organizāciju iesaisti) organizāciju darba kārtībā. Latvijai skaidri jānoformulē savas intereses, ņemot vērā iespējamo MI attīstību un ietekmi uz sabiedrību. Latvija, aktīvi strādājot starptautiskajā kontekstā, ir apņēmusies ievērot virkni starptautisko organizāciju izstrādāto principu MI jomā. 2018. gada 10. aprīlī ES dalībvalstis parakstīja deklarāciju par sadarbību MI jomā55. Ar šo deklarāciju ES dalībvalstis vienojās sadarboties, risinot svarīgākos ar MI saistītos jautājumus, sākot no Eiropas konkurētspējas nodrošināšanas pētniecības un inovāciju jomā līdz sociālo, ekonomisko, ētisko un juridisko jautājumu risināšanai. 2018. gada 19. septembrī ES Ekonomikas un sociālo lietu komiteja apstiprināja atzinumu par tematu "Mākslīgais intelekts: prognozēt tā ietekmi uz nodarbinātību, lai nodrošinātu taisnīgu pieeju"56, kas apskata nākotnes sociālekonomiskas izmaiņas ko izraisa MI attīstība. Dokumentā tiek uzsvērta liela loma, ko ieņem MI ekonomikas pārveidošanā, ieteikts uzlabot MI statistikas uzskaiti un izstrādāt iekļaujošo ES programmu MI jomā, ievērot pārredzamības principu, ieteikts nepieļaut "digitālā teilorisma" (ļoti strikta, MI veidota un uzraudzīta darba reglamentācija) veidus. Tiek norādīts, ka darbaspēka nodokļi joprojām ir galvenais budžeta ienākumu avots, bet līdz ar plašāku robotizāciju, darbinieku skaits samazināsies. Negatīvu digitalizācijas seku mazināšana tiek norādīts kā viens no publiskās pārvaldes uzdevumiem. Uzsvērta tiek arī mākslīgā intelekta un tā lietojuma radītās iespējas, jo īpaši tādās jomās kā veselības aprūpe, drošība transporta un enerģētikas nozare, klimata pārmaiņu apkarošana un apdraudējuma prognozēšana kiberdrošības jomā. Eksperti uzsvēruši, ka viens no riskiem ir darbvietu polarizācija starp "superzvaigznēm", kam ir digitālajā ekonomikā noderīgas prasmes, un "zaudētājiem", kuru prasmes, pieredze un zinātība digitalizācijas apstākļos pakāpeniski kļūs nevajadzīgas. Eiropas pētniekiem, inženieriem, projektētājiem un uzņēmējiem, kuri sekmē MI sistēmu attīstīšanu un ieviešanu tirgū, jārīkojas saskaņā ar ētiskās un sociālās atbildības kritērijiem. Šajā nolūkā piemērots risinājums var būt ētikas un humanitāro zinātņu iekļaušana inženierzinātņu mācību programmās. 2018. gadā Eiropas Komisijas izvēlētie 52 augsta līmeņa eksperti (High-Level Expert Group on Artificial Intelligence57) sagatavoja Eiropas Savienības MI ētikas vadlīnijas58, kuras tika apstiprinātas 2019. gada aprīlī59. Vadlīnijās tiek definēti šādi principi MI izmantošanā: atbildība, caurspīdīgums, drošība, noturīgums, nediskriminācija un fundamentālo tiesību ievērošana, kas akcentē Eiropas Savienībā radīto mākslīgā MI zīmolu - "ētisks un cilvēkorientēts MI". Turklāt tiek norādīts, ka dzīves kvalitāti būtiski uzlabos mākslīgā intelekta sekmētās attīstības iespējas attiecībā uz autonomajiem transportlīdzekļiem, veselības aprūpi, mājokļu/pakalpojumu robotiem, izglītību un kiberdrošību. 2018. gada beigās Eiropas Komisijas Apvienotais pētījumu centrs ir publicējis dokumentu "Mākslīgais intelekts. Eiropas perspektīva"60. Dokumentā apskatīta MI attīstība dažādos pasaules reģionos, ētiskās, sociālās un ekonomiskās perspektīvas, regulējuma politika, izaicinājumi izglītības sistēmai. Uzsvērta nepieciešamība pēc skaitļošanas jaudām un datu pieejamības. Viena sadaļa veltīta kiberdrošībai. Tajā norādīts, ka MI palīdzēs cīņai pret noziedzību, tai skaitā kibernoziedzību, bet vienlaikus radīs jaunus izaicinājumus šajās jomās. Norādīts, ka MI sistēmas var kļūt par uzbrukumu mērķi un progresīvu instrumentu kiberuzbrukumu arsenālā. MI integrācija plaši lietotos digitālos produktos, lietotnēs, kiberdrošības kontrolē var ieviest jaunus, konceptuāli atšķirīgus un vēl neizskaidrojamus trūkumus, kurus var izmantot ļaunprātīgi dalībnieki. Atšķirībā no uzbrukumiem tradicionālām sistēmā, MI sistēmu gadījumā uzbrukumi varētu tikt vērsti ne tikai pret algoritmu, bet arī pret datiem, kas tiek izmantoti MI sistēmu "treniņam". Uzvērta nepieciešamība kiberdrošības sistēmu pētījumiem par MI kiberpreventīvo spēju attīstīšanu tā aizsargājot pret ļaunprātīgu AI lietošanu. 2018. gada 7. decembrī apstiprināts Eiropas Komisijas izstrādātais Eiropas līmeņa MI attīstības plāns (Coordinated Plan on the development of Artificial Intelligence Made in Europe - 2018)61. Pie šī plāna strādājuši lielākā daļa ES dalībvalstu pārstāvji. Plāna būtiskie elementi ir stratēģiskā koordinācija, investīcijas, pētniecības ekselences veidošana, prasmes un mūžizglītība, dati un to pieejamība, valsts sektors un tā pakalpojumi MI pielietojuma kontekstā, kā arī starptautiskā sadarbība. Apskatīti jautājumi kā izmantot MI kibernoziedzības apkarošanai un kā sargāt MI sistēmas no kiberuzbrukumiem. Norādīts uz starpvalstu sadarbības nepieciešamību kiberdrošības nodrošināšanai. 2019. gada 18. februārī ES Padome pieņēma secinājumus62 par koordinēto Eiropā radīta MI izstrādes un izmantošanas plānu. Secinājumos ES Padome uzsver, ka ir izšķirīgi svarīgi veicināt MI izstrādi un lietošanu Eiropā, palielinot ieguldījumus šajā jomā, sekmējot MI tehnoloģiju un lietotņu izcilību un stiprinot rūpniecības un akadēmisko aprindu sadarbību pētniecībā un inovācijā. MI tēma 2018. gadā tika iekļauta arī Ziemeļvalstu ministru padomes darba kārtībā un tika parakstīta deklarācija par ciešāku sadarbību tā ieviešanā valsts un privātajā sektorā63. 2019. gadam ir izstrādāts darba plāns un plānots uzsākt konkrētus sadarbības projektus. Paredzēta sadarbība izglītības jomā, datu pieejamībā, pieredzes apmaiņa regulējuma un ētikas vadlīniju jomā. Ekonomiskās sadarbības un attīstības organizācija (turpmāk - OECD) ir publicējusi vairākus pārskatus par MI attīstību64 un formulējusi vēlamos attīstības virzienus. Galvenās MI sistēmām izvirzītās prasības ir ilgtspējīga un iekļaujoša attīstība, cilvēkorientācija un godīgums, caurspīdīgums un darbību izskaidrojamība, drošība, atbildība. Nepieciešams atzīmēt, ka absolūtā izskaidrojamība MI sistēmās ir komplicēta dēļ to sarežģītības. Jo vairāk ir neironu līmeņu un jo lielāka datu kopa no kuras notiek apmācība, jo grūtāk ir konstatēt kāpēc MI sistēma ir pieņēmusi vienu vai otru lēmumu. Lēmumi iekš MI tiek pieņemti balstoties uz neironu aktivācijas funkciju parametriem, kas tiek iegūti apmācības ceļā vai cilvēka iestatītas. Iemesli kāpēc MI pieņem noteiktos "nepareizos" lēmumus ir vairāki: apmācības kopas nepilnības, nereprezentatīvas vai diskriminējošas apmācības kopas, nepareizi izvēlētā arhitektūra. Ir iespēja veikt atgriezenisko neironu tīklu testēšanu, lai saprastu, kuri neironi, kā reaģē uz noteiktiem datu atribūtiem. Ir nepieciešams veidot izskaidrojamības standartus, lai visas valsts pārvaldē un lēmumu pieņemšanā iesaistītās MI sistēmas spētu paskaidrot, kuri parametri un atribūti, kā ir ietekmējuši lēmumu. 2019. gada 19. maijā OECD apstiprināja dokumentu "MI principi"65. Dokumentu parakstīja 42 valstu pārstāvji. Ir noteikti pieci uz vērtībām balstīti principi uzticamas MI atbildīgai pārvaldībai: 1. MI vajadzētu dot labumu cilvēkiem un planētai, veicinot iekļaujošu izaugsmi, ilgtspējīgu attīstību un labklājību. 2. MI sistēmas būtu jāveido tā, lai tiktu ievērots tiesiskums, cilvēktiesības, demokrātiskās vērtības un daudzveidība un tajās būtu jāiekļauj atbilstīgi aizsardzības pasākumi, piemēram, vajadzības gadījumā nodrošinot cilvēka iejaukšanos, lai nodrošinātu taisnīgumu. 3. Ir jābūt pārredzamībai un atbildīgai informācijas atklātībai par MI sistēmām, lai nodrošinātu, ka cilvēki saprot MI spriedumu iegūšanas ceļu un var to apstrīdēt. 4. MI sistēmām visā to dzīves ciklā jādarbojas stabili un droši, iespējamie riski pastāvīgi jānovērtē un jāpārvalda. 5. Organizācijām un privātpersonām, kas izstrādā, izvērš vai ekspluatē MI sistēmas, jābūt atbildīgam par to pareizu darbību saskaņā ar iepriekš minētajiem principiem. OECD iesaka dalībvalstīm šādas aktivitātes MI jomā65: 1. Investēt MI pētniecībā un attīstībā. 2. Veidot MI ekosistēmu. 3. Izveidot normatīvo regulējumu MI. 4. Sagatavot atbilstošu personālu un sagatavoties sociālekonomiskām pārmaiņām. 5. Sadarboties starptautiskajā līmenī uzticamo MI sistēmu veidošanā, izstrādājot kopējos standartus. Eiropas stratēģiju un politikas analizēs sistēmas publikācijā "Globālie trendi līdz 2030. gadam - iespējas un izvēlēs Eiropai"66 sadaļā "Ja mēs nerīkosimies" norādīts: "Mūsdienu tehnoloģiju nereglamentēti sasniegumi rada neparedzētas sekas. Piemēram, robotizēto sistēmu izmantošana karadarbībā noved pie neizvēlīgās nogalināšanas; nepārbaudītais "superintelekts" aizstāj cilvēku intelektu; tiek ļaunprātīgi izmantoti lielie dati, lai grautu demokrātiju un pat brīvu gribu. Darbavietas tiek zaudētas un jaunas netiek radītas. Eiropas zemi ieguldījumi pētniecībā un attīstībā noved pie tās atpalicības no Ķīnas inovāciju jomā." Eiropas Komisija (EK) pārdomu dokumentā "Ceļā uz ilgtspējīgu Eiropu līdz 2030. gadam"67 norādījusi uz nepieciešamību kliedēt ES atpalicību no Ķīnas un ASV MI jomā, lai veicinātu tādu nozaru attīstību kā veselības aprūpe, enerģētika, lauksaimniecība, izglītība un vide. Norādīts, ka "ES ir apņēmības pilna veidot spējas un zināšanas tādās svarīgās digitālās tehnoloģijās kā savienojamība, lietu internets, kiberdrošība, blokķēdes un augstas veiktspējas skaitļošana, vienlaikus veltot uzmanību digitālās infrastruktūras potenciālajai negatīvajai ārējai ietekmei." Mākslīgā intelekta nozīme akcentēta arī Daudzgadu budžeta shēmā 2021. - 2027. gadam kurā Digitālās Eiropas programmas ietvarā paredzēti vairāk nekā 2 miljardi euro, lai atvieglotu publiskā sektora iestāžu un uzņēmumu, īpaši mazo uzņēmumu, iespējas piekļūt MI testēšanas un izmēģināšanas iekārtām dalībvalstīs. 2019. gada 8. aprīlī pieņemts Eiropas Komisijas paziņojums Eiropas Parlamentam, Padomei, Eiropas ekonomikas un sociālo lietu komitejai un Reģionu komitejai "Vairojot uzticēšanos cilvēkorientētam MI"68. Paziņojumā norādīts, ka MI tehnoloģija jāattīsta tā, ka centrā nonāk cilvēks un tādējādi tā nopelna sabiedrības uzticību. Uzsvērts, ka Eiropas Komisija turpinās ES pieeju izplatīt pasaules arēnā un veidot vienprātību jautājumā par cilvēkorientēto MI, tādēļ stiprinās sadarbību ar līdzīgi noskaņotiem partneriem un turpinās aktīvi piedalīties starptautiskās apspriedēs un iniciatīvās. Starptautiskā arodbiedrību apvienība UNI definējusi 10 principus MI ētiskai izmantošanai69. Būtiskākie punkti ir caurspīdīgums, cilvēka kontroles saglabāšana, dalīšanās ar MI ieguvumiem. Dokuments "Priekšlikumā Eiropas Parlamenta un Padomes regulai ar ko laikposmam no 2021. līdz 2027.gadam izveido Digitālās Eiropas programmu"70. Tajā norādīts, ka papildus ieguldījumiem pētniecībā un inovācijā lietderīgi var izrādīties publiskā sektora pasākumi ar mērķi atbalstīt "augšupējus ieguldījumus" strauji augošās tehnoloģiju jomās, lai radītu vērtību, vienlaikus risinot publiskā sektora vajadzības. Tas neapšaubāmi attiecas uz galvenajām jomām, kas būs pamatā ekonomikas un sabiedrības digitālajai pārveidei vēl vismaz nākamos desmit gadus, t. i., uz mūsdienīgu datošanu un datu apstrādi, kiberdrošību un mākslīgo intelektu. Atgādināts, ka Tallinas samitā Eiropas Savienības valstu un to valdību vadītāji noteica spēcīgas digitālās ekonomikas galvenos pīlārus: kiberdrošība, mākslīgais intelekts, pasaules līmeņa infrastruktūra, kas ietver augstas veiktspējas datošanu, digitālās prasmes un publiskā sektora digitālā pārveide. Eiropas Savienības digitalizācijas programmas mērķis ir nodrošināt finansēšanas instrumentu, kas būtu pielāgots spēju veidošanas operatīvajām vajadzībām Eiropadomes noteiktajās jomās, un izmantot to sinerģiju. Tādēļ tā būs vērsta uz Eiropas spēju stiprināšanu augstas veiktspējas datošanas, mākslīgā intelekta, kiberdrošības un augsta līmeņa digitālo prasmju jomā un uz to plašas izmantošanas nodrošināšanu ekonomikā un sabiedrībā. Ja visas šīs jomas veicinās vienlaikus, tās palīdzēs panākt datu ekonomikas uzplaukumu. Latvija savā 2018. gada 9. oktobra pozīcijā ir atbalstījusi paziņojumā dokumentā ietvertos pasākumus. 2019. gada 28. - 29.jūnijā G20 foruma Osakas Līderu deklarācijā71 minēta "humāni centrēta pieeja mākslīgajam intelektam". Norādīts, ka atbildīga MI attīstība un pielietošana varētu būt dzinējspēks, lai sasniegtu ilgtspējīgas attīstības mērķus un izveidotu ilgtspējīgu un iekļaujošo sabiedrību, uzvērot arī drošības aspektu digitālajā ekonomikā. Visi iepriekš minētie starptautiskie dokumenti ir definējuši MI kopējās vērtības un skaidri iezīmē tādus svarīgākos MI attīstības elementus kā datu drošība, cilvēkorientētība (human centric) un uzticamība. Tieši šie pamatprincipi ir jāņem vērā arī izstrādājot MI risinājumus Latvijā un plānojot to tālāko attīstību. Prasmes būs tas elements, kas vitāli ietekmēs MI ieviešanas efektivitāti un pielietojumu, tāpēc to turpmāka pilnveide un mūžizglītība ir tie aspekti, kuriem visaugstākajā līmenī ir nepieciešams veidot gan koordinētu (starptautiska līmeņa), gan valstu individuālu atbalstu. Somijas pārstāvji norādījusi, ka MI jautājuma virzība ES kontekstā ir viens no Somijas prezidentūras ES Padomē 2019.gada otrajā pusgadā svarīgākajiem uzdevumiem. Somijas pārstāvji uzskata, ka Eiropas Savienības MI joma jāattīsta: 1. nodrošinot datu pieejamību MI sistēmu treniņam; 2. jāpārveido iekšējais tirgus, sasaistot to ar MI risinājumu attīstību; 3. nepieciešams paplašināt un nostiprināt MI ētikas vadlīniju72 ievērošanu, lai mazinātu iespējamo negatīvo ietekmi uz sabiedrību. Eiropas Komisijas Komunikācijas tīklu, satura un tehnoloģiju ģenerāldirektorāts norādījis, ka nākamās Eiropas Komisijas viena no prioritātēm būs turpināt stiprināt ne-personu datu brīvu apriti un pieejamību, kas ir būtisks priekšnosacījums MI attīstībai. Kopīgu projektu realizēšana ļautu ietaupīt izmaksas un pārņemt citu valstu veiksmīgo pieredzi. Piemēram, Somijas projekts Aurora73 paredz personalizēta virtuālā asistenta izveidi, kas strukturēti nodrošinās pakalpojumus katram Somijas iedzīvotājam atbilstoši dzīves situācijām, neatkarīgi no tā, cik iestādes nepieciešams iesaistīt kāda atsevišķa pakalpojuma sniegšanai. MI tehnoloģijas attīstība un pētniecība nav iespējama vienā valstī, tādēļ starptautiskās sadarbības formāts ir īpaši nozīmīgs. Latvijai primāri nepieciešams attīstīt sadarbību Ziemeļvalstu un Baltijas valstu mērogā, kā arī Eiropas Savienības līmenī. Kopīgi projekti veicina Latvijas izcilāko tehnoloģiju eksportu uz citām ES valstīm. Latvijā radītās mašīntulkošanas tehnoloģijas, kas uzvarējušas pasaules mašīntulkošanas sacensībās WMT2017 (latviešu valodai), WMT2018 (igauņu valodai) un WMT2019 (lietuviešu valodai) ieviestas ES prezidentūru darbā. Latvijas uzņēmums kopā ar attiecīgo valstu partneriem ir ieviesis mašīntulkošanas risinājumus, kuri tika izmantoti Igaunijas, Bulgārijas, Austrijas un Somijas prezidentūrās, kā arī strādā pie mašīntulka Horvātijas prezidentūrai. Diplo Foundation pētījuma "Iezīmējot izaicinājumus un iespējas MI izmantošanai diplomātijā"74 aprakstīts Pasaules tirdzniecības organizācijas darba efektivizācijai izstrādāts MI rīks "Kognitīvais tirdzniecības padomnieks" (The Cognitive Trade Advisor). Tā priekšrocība ir iespēja ātri un ļoti kvalitatīvi izanalizēt lielu starptautisko līgumu teksta apjomu. Starptautiskajā vidē ir aktīvi jāpopularizē Latvijas sasniegumu MI jomā, lai veicinātu valsts atpazīstamību, eksportu, investīciju piesaisti, tai skaitā kopīgu projektu ietvaros. Būtiska ir arī latviešu diasporas iesaiste. Primārie starptautiskās sadarbības virzieni ir piekļuves nodrošināšana lielajiem datiem, jo Latvijas mērogā datu ir par maz; organizēto dezinformācijas kampaņu atklāšana un apkarošana; resursu apvienošana pētījumiem un tehnoloģiju attīstībai. Latvijai jāturpina aktīvi piedalīties diskusijās par starptautisku vadlīniju nepieciešamību, kā arī regulējuma un vadlīniju izstrādē tādos līdzīgi domājošu valstu formātos kā ES un OECD. 5. Novērtējuma rādītāji Šobrīd nav vienotas starptautiskas metodoloģijas kā novērtēt un salīdzināt dažādu valstu sniegumu MI jomā. Eksperti ir aktualizējuši šo jautājumu OECD un ES līmenī, kas liek domāt, ka tuvākā gada vai divu laikā rezultāts (metodoloģija) varētu būt. OECD darba dokumentā "Mērot digitālo transformāciju"75 skata trīs komponentus: MI saistītās zinātniskās publikācijas, MI izmantojums atvērtā koda programmatūrā, patenti MI jomā. Daži piemēri novērtējuma rādītājiem un Latvijas vieta tajos: 1. Uzņēmuma Capgemini MI gatavības indekss (AI Readiness Benchmark)76 Šajā indeksā Latvija ierindojas mazāk attīstīto valstu vidū, atpaliekot arī no kaimiņvalstīm. No 19 rādītājiem uz MI attiecas tikai klientu attiecību pārvaldības (Customer Relationship Management - CRM) rīki. Viss pārējais vairāk attiecas un IKT attīstību kopumā, nevis specifiski uz MI. 2. Uzņēmuma Capgemini MI novērtējuma indekss (AI performance Benchmark)77 4. attēls. Capgemini MI snieguma indekss. Capgemini MI novērtējuma indekss ir aprēķināts tikai salīdzinoši lielajām valstīm. Kā var redzēt 4. attēlā, vislabākie MI snieguma rādītāji ir ASV, sliktākie - Krievijai. No šī indeksa 31 rādītāja uz MI tieši attiecas 16 rādītāji. Pārējie 15 rādītāji attiecas uz IKT vispārēji, daļa par inovācijām, vidi un vispārējo ekonomisko attīstību. 3. The Economist automatizācijas indekss. Tuvs MI tēmai ir izdevuma The Economist automatizācijas indekss78. Tieši uz MI attiecas divi rādītāji. Pārējie rādītāji atspoguļo uzņēmējdarbības, izglītības, zinātnes, IKT un institucionālo vidi kopumā. 4. Publikācija MI Eiropas perspektīva (Artificial intelligence a European perspective)79. Šajā publikācijā Latvija norādītā kā valsts ar mazāko MI dalībnieku skaitu no ES valstīm, bet MI uzņēmumu pievienotā vērtība attiecība pret kopējo valsts IKP ir vidējā ES līmenī. 5. MI industrijas Austrumeiropas pārskats-2018 (AI in Eastern Europe artificial intelligence industry landscape overview 2018)80. Pārskatā ir ietvertas Krievija, Baltkrievija, Kazahstāna, Armēnija, Gruzija, Rumānija, Lietuva, Latvija, Igaunija, Ukraina, Polija. Saskaņā ar to, Latvijā ir 26 uzņēmumi kas darbojas MI jomā un 11 investori (Lietuvā attiecīgi 29 un 5, Igaunijā - 46 un 27). Tas veido 5,2% no Austrumeiropas uzņēmumiem MI jomā un 4,8% investoru MI jomā (Lietuvā attiecīgi 5,8% un 2,2%, Igaunijā - 9,2% un 11,7%). Līderis ir Krievija, bet tālu neatpaliek Polija. Reģiona griezumā Latvija ir priekšā citām valstīm proporcionāli ekonomikas lielumam un iedzīvotāju skaitam, bet atpaliek no Igaunijas un Lietuvas. Snieguma mērīšanai IKT jomā Latvijas iekšienē ir izveidots Latvijas e-indekss. Tas ir digitālās vides brieduma novērtējums valsts pārvaldes iestāžu un pašvaldību darbā un pakalpojumu nodrošināšanā81. Tas paredzēts dažādu Latvijas iestāžu salīdzināšanai savā starpā. Vienotā novērtējuma neesamība apgrūtina iespēju mērīt politikas efektivitāti un salīdzināt valsti ar citām valstīm. Rādītāju trūkums par Latviju nozīmēs arī mazākas investīcijas, jo investori orientējas uz reitingiem kā vienu no kritērijiem investīciju veikšanai. 6. Izglītība un pētniecība Latvija DESI 2019. gada rangā ieņem 17. vietu82, bet sadaļā "Cilvēkkapitāls", kas norāda uz cilvēku digitālām prasmēm, tikai 21. vietu (skat. piekto attēlu). Pusei Latvijas iedzīvotāju nav digitālo prasmju vai to līmenis ir zems, augstākas par pamata prasmēm ir vien ceturtdaļai iedzīvotāju, lai gan samērā daudzi izmanto internetbankas un e-pārvaldes pakalpojumus. Izpratnes par digitalizācijas sniegtām iespējām, tai skaitā MI, trūkst gan valsts pārvaldē, gan privātajā sektorā, gan mācību iestāžu absolventiem. Iedzīvotāju digitālo prasmju uzlabošana ir priekšnosacījums, lai varētu izveidot iekļaujošu darba tirgu, kā arī paaugstināt to uzņēmumu produktivitāti, kuri patlaban visai maz izmanto digitālās priekšrocības. 5.attēls. Latvijas vieta Eiropas DESI indeksa sadaļā "Cilvēkkapitāls". Šobrīd Latvijā vairākas augstskolas nodarbojas ar MI pētniecību. LU Matemātikas un informātikas institūta (turpmāk - LU MII) tiek veikti pētījumi un izstrāde vairākos MI un mašīnmācīšanās virzienos: dabiskās valodas apstrādē, datorredzē un attēlu analīzē, robotikā un cilvēka un robota saskarsmē, kā arī bioinformātikā šādos pētniecības virzienos: 1. teksta semantiskā analīze un teksta sintēze daudzvalodu informācijas izguvei un strukturēšanai, jautājumu atbildēšanai, viedu virtuālo asistentu izveidei u.c. lietojumiem, īpašu uzmanību veltot latviešu valodas atbalstam; 2. latviešu valodas runas atpazīšana (transkribēšana) un runas sintēze; 3. dziļās mašīnmācīšanās un stimulētās mašīnmācīšanās lietojumi dabiskās valodas analīzē, datorredzē, robotikā un bioinformātikā. LU MII MI jomā sadarbojas gan ar zinātniskām organizācijām, gan ar uzņēmējiem. Eiropas Reģionālā attīstības fonda (turpmāk - ERAF) 1.1.1.specifiskā atbalsta mērķa "Palielināt Latvijas zinātnisko institūciju pētniecisko un inovatīvo kapacitāti un spēju piesaistīt ārējo finansējumu, ieguldot cilvēkresursos un infrastruktūra" 1.1.1.1.pasākuma "Praktiskās ievirzes pētījumi" pētniecības projektā Nr.1.1.1.1/16/A/135 "Uz grafiem balstītas sistēmbioloģijas datu modelēšanas un analīzes metodes" ietvaros LU MII pētnieki dziļās mašīnmācīšanās metodes pielieto dažādu bioinformātikas problēmu risināšanā. LU MII ir veikti pētījumi un eksperimenti arī automatizēto transportlīdzekļu izveidē. Satiksmes ministrijas darba grupa ir izstrādājusi vadlīnijas automatizēto transportlīdzekļu testēšanai83. Rīgas Tehniskās universitātes (turpmāk - RTU) Datorzinātnes un informācijas tehnoloģijas fakultāte (turpmāk - DITF) veic pētījumus MI jomā vai ar to saistītās jomās: vispārējais MI - likumos un ontoloģijās sakņotas sistēmas; intelektuālas mācību sistēmas un zināšanu pārbaudes sistēma; daudzaģentu paradigmā sakņotas sistēmas; autonomas sistēmas un roboti (galvenā koncentrācija uz sauszemes robotiem un daudzu robotu sistēmām); mašīnapmācība, t.sk. attēlu automātiska apstrāde, skaņas apstrāde, anomāliju noteikšana u.c.; lielo datu apstrāde, analīze un likumsakarību izgūšana; aparatūrā sakņoti neironu tīkli un to pielietojumi robotu vadībā; gudrās sensor …