Druga konferenca Poslovna forenzika, ki je potekala 26. in 27. septembra 2018 v Ljubljani in smo jo pripravili skupaj z Visoko šolo za računovodstvo in finance, njenim Inštitutom za forenzične preiskave v financah in računovodstvu in s Pravno fakulteto Univerze v Ljubljani, je več kot uspela.

Ponovno nam je uspelo povezati davčno, finančno in pravno stroko, kar je vizija naše družbe Tax-Fin-Lex že od samega začetka, ko je vzpostavila portal Tax-Fin-Lex. Ta uspešno deluje že 14 let in zagotavlja dostop do vse ažurne zakonodaje in sodne prakse sodišč (LEX), povezanih z aktualnimi strokovnimi članki, pojasnili ter mnenji z davčnega in računovodsko-finančnega področja (TAX in FIN).

Skupno srečanje ekonomistov finančnikov, revizorjev in davčnikov ter pravnikov je bilo polno dialoga, predvsem pa opozoril, kaj vse je treba poenostaviti in koliko povezovanja stroke je s poglobljenim znanjem še potrebnega, da bomo uspešni. Simbolično je potekalo na Pravni fakulteti Univerze v Ljubljani. V dveh dneh smo slišali 24 prispevkov, rdeča nit konference pa je bila nastanek, posledice in odgovornost za nastanek goljufij. Problematika je zelo zahtevna, predstavljena je bila z različnih vidikov.

Za konferenco je bil značilen interdisciplinarni pristop različnih strok in institucij, ki preganjajo goljufe (tožilstvo, FURS, davčni svetovalci, forenziki, sodni izvedenci, informatiki, kriminalisti, ustavni pravniki in drugi). Na okrogli mizi smo z udeleženci konference razpravljali o različnih vidikih nezakonitega pridobivanja premoženja, o sodobnih metodah pri preiskovanju goljufij s področja nezakonitega pridobivanja premoženja, davčnih goljufij, goljufij s področja goljufivega poročanja in še o veliko zanimivih vsebinah.

Prvi dan

K uvodni besedi je bil povabljen g. Peter Jenko, namestnik generalne direktorice Finančne uprave Republike Slovenije, ki je pozdravil namen konference, za katero meni, da predstavlja poglobitev znanj in praks s področja preprečevanja in odkrivanja zlorab. Predstavil je nove trende davčnih utaj in način, kako z izobraževanjem zaposlenih sledijo tem trendom, in poudaril učinkovitost nadzorstvene funkcije. Govoril je tudi o instrumentih, ki so v pripravi, izvajanju zakonodaje, prenosu več direktiv ter ključnem, to je ozaveščanju mladih o davkih. Dr. Janez Čebulj je v svojem prispevku Odškodninska odgovornost za nezakonito odločanje izvršilne in sodne oblasti (stališča ustavnosodne presoje) opozoril na zakonodajni okvir in na 26. člen ustave in pravico do povzročitve škode ter na to, da je sodnik sodna oblast in ni uslužbenec sodne oblasti. Mag. Jože Kozina, vrhovni državni tožilec je v svojem impresivnem nastopu s temo Vloga in pomen načela dosledne časovne stanovitnosti pri računovodskem obravnavanju gospodarskih kategorij z vidika njegove zlorabe ter z njo nastalih posledic, na zelo enostaven način pokazal, kako je zaradi menjave računovodske metode poročanja in s tem neprimerljivosti izkazov izginilo okrog 60 milijonov € premoženja in je revizor, navkljub temu, te izkaze potrdil. Za konec je pomenljivo dodal, da se ustavna odločba (Ustavno sodišče je razveljavilo del zakona o odvzemu premoženja nezakonitega izvora (ZOPNI), po katerem se je ta uporabljal retroaktivno za zadeve, v katerih se je predkazenski ali kazenski postopek začel pred njegovo uveljavitvijo, torej pred letom 2011, op.a.) ne bi zgodila, če bi lovili kurje tatove. Predlagal je, da naslednje leto žaromete te konference usmerimo ne samo na tiste, ki povzročajo kriminal, ampak tiste v ozadju. Pravna svetovalka Alja Fakin je predstavila, kako izgleda priprava in pregled dokumentacije (data-review) v okviru kriminalistične preiskave kriminala belega ovratnika, mag. Mojca Koder, ACFE pa je zelo nazorno podala korake, ki jih uporabljajo pravne osebe za prikrivanje nezakonito pridobljenega premoženja, posebej zanimivi so bili slamnate in speče družbe, še zlasti pa skladi, ki se tudi v Sloveniji pojavljajo kot kupci, a prikritost lastnikov in upravljavcev je očitna. Dr. Vida Mayr, odvetnica specialistka gospodarskega prava je pojasnila, kako ne smemo spregledati pravne osebnosti, čeprav morda pri poskusu goljufije to takoj ni najbolj jasno. Namestnik predsednika KPK dr. Igor Lamberger je predstavil nekaj primerov najpogostejših prevar v podjetništvu, dr. Miha Juhart, dekan Pravne fakultete v Ljubljani pa je v svojem prispevku jasno predstavil konflikt interesov, še zlasti v luči odgovornosti organov vodenja in nadzora. Dr. Bojan Dobovšek je odprl temo bančne luknje kot izziva za finančno forenziko. Mag. Barbara Lipovšek, okrožna državna tožilka s Specializiranega državnega tožilstva je predstavila, s kakšnimi izzivi se srečujejo pri odvzemu premoženja nezakonitega izvora, še zlasti v luči nedavne sodbe ustavnega sodišča o delni razveljavitvi ZOPNI (glej zgoraj), in vprašala se je, če je kdo izračunal, koliko bo to vključno z odškodninskimi tožbami državo stalo. Dr. Branko Mayr je predstavil, do kakšne škode lahko pride iz naslova izgubljenega dobička kot posledice nezakonitega ravnanja. Odvetnica Katarina Kresal je predstavila izvensodno poravnavo kot instrument poravnave škode iz naslova goljufij, Dejan Jasnič iz ABC Transparency pa žvižgaštvo in njegov pomen za odkrivanje prevar.

Na okrogli mizi, katere osrednja tema je bila Nastanek, posledice in odgovornost za nastanek goljufij, so sodelovali govorci popoldanskega dela programa konference in odgovarjali na številna vprašanja udeležencev konference.

Drugi dan

Odvetnik Miro Senica je predstavil vlogo pravnega strokovnjaka v procesih forenzične revizije, Tadej Nared, predsednik uprave Fundacije SICEH pa je s številkami opozoril na prevare in goljufije kibernetskega kriminala, ki se jih poslužujejo hekerji, in tu nam nedvomno manjka zavedanja in znanja o tem. Kibernetski kriminal v EU povzroči kar 22 odstotkov GDP-ja oz. 1.300 milijard škode letno, verjetno je podoben odstotek v vsaki državi. Zgolj za primerjavo, v Sloveniji je 8,1 % GDP-ja namenjenih za zdravstvo. Odvetnica Vesna Cukrov je predstavila forenzično revizijo po nalogu nadzornega sveta ali uprave, mag. Dejan Petkovič, davčni svetovalec pa je predstavil, kakšna je pravilna davčna osnova v stečajnih postopkih v izogib oškodovanja upnikov. Dr. Lidija Robnik je predstavila posledice prodaje lastnega deleža v gospodarski družbi, davčni svetovalec Domen Romih pa je predstavil zelo različne izračune vrednosti, do katerih lahko pride pri odvzemu »zakonitega« premoženja zaradi davčne zatajitve. O t. i. brezobrestnih bankah in načinu poslovanja v muslimanskem svetu je spregovorila mag. Nina Demšar, s še vedno aktualno temo o dokazovanju pridobitve premoženja iz kripto valut pa nas je seznanil Jure Filip iz DATA d.o.o.. Zelo konkretno je o reviziji in inštrumentu odkrivanja prevar spregovorila mag. Darinka Kamenšek, o odkrivanju računovodskih prevar s forenzičnim računovodstvom s pomočjo matematičnih metod pa je govorila dr. Mateja Gorenc. Na dejstvo, da se prevare v računovodskem poročanju začnejo v knjigovodstvu, je opozoril mag. Tomaž Glažar.

Skupna ugotovitev vseh udeležencev konference je bila, da je premalo znanja o stečajih, financah, računovodstvu in forenziki nasploh in da vsi skupaj pošiljamo apel ekonomskim in pravnim fakultetam, naj jih v študijske programe čim prej vgradijo.

Kako naprej

Vloga forenzike v poslovanju se odraža na več področjih - temu bo posvečena 3. konferenca Poslovna forenzika, ki jo bomo pripravili v letu 2019. Glavna področja konference bodo:

• raziskovanje razlogov za razlike pri izračunu premoženjskega nesorazmerja s strani finančne preiskave in premoženjskega nesorazmerja, kot ga izračunajo sodni izvedenci,
• predstavitev vsebin s področja goljufivega poročanja, davčnih goljufij, nenamenske porabe proračunskega denarja, nedovoljene državne pomoči, javnega naročanja, zlorabe kapitalskih transakcij, zlorabe poslovnih kombinacij,
• posebnosti v različnih področjih delovanja poslovnih subjektov (gradbeništvo, javni sektor) in podobno,
• ne bomo obravnavali le preiskovalnega, ampak tudi preventivni vidik poslovne forenzike,
• vpliv kakovostne organiziranosti, uvedbe licenciranja računovodskih in finančnih poklicev,
• etično ravnanje izvajalcev različnih aktivnosti v računovodstvu, financah in pravu,
• preprečevanje konflikta interesov,
• bančne luknje in forenzika,
• kibernetska varnost in preprečevanje goljufij,
• predstavitev čezmejnih praks pri preganjanju goljufij.

Sklenili smo, da bo prihodnja konferenca v začetku oktobra 2019. Kot v preteklih letih bomo tudi na to konferenco povabili vodilne slovenske strokovnjake s področja poslovne forenzike in pri tem stremeli k strokovnosti njihovih prispevkov. Vključili bomo tudi tiste deležnike, ki smo jih na dosedanjih konferencah pogrešali. Prepričani smo, da se nam bodo priključili, saj je naš skupen cilj učinkovit boj proti goljufom.

Spoštovani ekonomisti in pravniki, že zdaj dobrodošli na 3. konferenci Poslovna forenzika 2019. Zagotavljamo vam, da bo strokovno srečanje ekonomistov in pravnikov na najvišji strokovni ravni!

Pripravila: Zlata Tavčar
Foto: Katja Kodba, KoKa Press

Več slik s konference si lahko ogledate na našem Facebook profilu - slike 1. dne ter slike 2. dne.

piše: Alja Fakin, univ. dipl. pravnica

»Na področju zaposlovanja kadra ne moreš zmagati,« mi je nekoč rekla stranka. Pri tem je imela v mislih, da bo kot delodajalka vedno potegnila krajši konec, najsi ravna pravilno ali ne. Ali res?

»Le čevlje sodi naj kopitar,« je že davno rekel dr. France Prešeren (tudi pravnik, mimogrede). Vsestranski računovodja, ki mu delodajalci zelo radi poleg računovodskih nataknejo še pravniške čevlje, niso primerna pravna podpora in v takšnem primeru je pravzaprav povsem pričakovano, da bodo posledice neugodne.

Delovna razmerja ob primerni pravni podpori niso nerešljiv oreh:

Kako najti dober kader?

Javna objava potrebe po delu: način objave izbere delodajalec sam (na svoji spletni strani, preko družbenih omrežij, v svojih poslovnih prostorih, preko zaposlitvenih portalov ipd.) Objava na Zavodu RS za zaposlovanje je obvezna samo izjemoma. Objava ne sme biti diskriminatorna – prepovedano je že nakazovanje, da dajete prednost določenemu spolu!

Zainteresirani kandidati se bodo na objavo odzvali sami, nič pa ni narobe, če tudi sami kontaktirate posameznike, za katere menite, da bi bili primerni – preko družbenih omrežij (npr. Linkedin), preko priporočil znancev in prijateljev ipd. Pri iskanju primernih kandidatov iz lastne evidence kandidatov upoštevajte predpise o varstvu osebnih podatkov in zagotovite, da imate za obdelavo teh podatkov ustrezno pravno podlago (običajno privolitev).

Proste roke delodajalca

Pri izbiri primernega kandidata imate proste roke. Razgovor pri sklenitvi pogodbe o zaposlitvi ni obvezen, je pa zelo priporočljiv. Na razgovoru lahko sprašujete le o okoliščinah, ki so neposredno povezane z opravljanjem dela, ter preizkusite znanje in sposobnosti kandidatov za objavljeno delo. Kandidati pa so vas v določenih primerih dolžni seznaniti tudi z boleznijo ali nosečnostjo ali npr. s statusom starša samohranilca. Razgovori so za delodajalca časovno zelo obremenjujoči. Zelo koristno je, da določen del razgovora opravite telefonsko ali po mailu, na osebni razgovor pa povabite le tri najboljše.

Z izbranim kandidatom sklenete pogodbo o zaposlitvi, neizbrane pa v osmih dneh obvestite, da niso bili izbrani (lahko po e-pošti). Priporočam, da skupaj z obvestilom o ne-izbiri tudi vrnete oz. uničite vso prejeto dokumentacijo.

Kako skleniti pogodbo?

Vsebino predpisuje zakon, stranki pa se lahko vedno dogovorita več ali tako, da je za delavca ugodneje. Največ nepravilnosti na strani delodajalca je narejenih pri sklepanju pogodb o zaposlitvi za določen čas. Zlasti pri določitvi načina izrabe letnega dopusta večina delodajalcev naredi napako in nekritično prepiše dikcijo iz zakona.

Pogodbe o zaposlitvi za določen čas se delodajalcem zdijo »varnejše«. Osebno raje priporočam sklenitev pogodbe za nedoločen čas in najdaljše obdobje poskusnega dela, da se dodobra spoznata. Delavca morate v naprej seznaniti s svojimi zahtevami in pričakovanji, to pa lahko naredite tudi ustno. V kolikor pričakovanja posamezne stranke niso izpolnjena, je pogodbo o zaposlitvi mogoče odpovedati relativno enostavno, s 7-dnevnim odpovednim rokom iz razloga neuspešno opravljenega poskusnega dela. Čeprav redko, se lahko pogodba odpove že po prvem dnevu poskusnega dela.

Pogajanja …

Kandidata morate pravočasno seznaniti s predlogom pogodbe o zaposlitvi. Kandidati se običajno pogajajo okoli višine plače in dolžine letnega dopusta. Namesto popuščanja pri višini plače kandidatu raje ponudite morebitne druge ugodnosti, ki so za vas »cenejše«, delavcu pa so pomembne, saj posredno vplivajo na njegov družinski proračun (npr. plačilo stroškov telefona, članstva v telovadnici, možnost izkoristka določene letne vsote po lastni izbiri).

Delavce, ki se prvič zaposlujejo, ali delavce, ki določenega dela na določenem delovnem mestu niso opravljali več kot 12 mesecev, morate napotiti na predhodni preventivni zdravstveni pregled. V času trajanja zaposlitve pa ne pozabite na obdobne zdravstvene preglede delavcev.

Kaj pa potem?

Delavca seznanite s svojimi splošnimi akti. Najpogostejša napaka delodajalcev je, da delavcu v podpis ponudijo dokument, na katerem je zapisano, da se je delavec seznanil z vsemi splošnimi akti delodajalca. Pogosto delodajalci pozabijo sprejeti tudi pravilnik o prepovedi nadlegovanja na delovnem mestu. Poleg kazni je delodajalec izpostavljen tudi tveganju, da bo zaradi nesprejetja primernega pravilnika odškodninsko odgovoren za nadlegovanje, ki bi mu bil delavec izpostavljen na delovnem mestu. Finančna obveznost delodajalca bi bila v takšnem primeru zelo visoka.

V času trajanja delovnega razmerja je zelo pomembno, da ne slabšate delavčevega položaja. Zelo previdni bodite, ko delavci (četudi samoiniciativno, a z vašo vednostjo) delo opravljajo po poteku 8-urnega delavnika. Delodajalec je namreč te ure dolžan delavcem izplačati skupaj z dodatki za nadurno delo, grozi pa mu tudi denarna kazen zaradi prekrška.

Ko ne gre več …

Kadar delovno razmerje ne ustreza več pričakovanjem strank, se ga prekine. V praksi se največ napak zgodi ravno zaradi nepravilno vodenega postopka odpovedi pogodbe, zelo pogosto pa je kopičenje različnih načinov prenehanja delovnega razmerja, kar vnese nezanemarljivo količino negotovosti in tveganja v situacijo.

Za še več, vabljeni na seminar: Vse o delovnih razmerjih za podjetnike, ki jim svetujejo računovodje.

piše: Tadej Nared, predsednik uprave Fundacije SICEH

Kibernetski kriminal je dokazano največja grožnja tako podjetjem kot tudi vladam po vsem svetu. Celo načeloma dobro informacijsko zaščiten finančni sektor, vključno z ameriškim FED, navaja kibernetski kriminal kot primarno grožnjo, ki »jim ne pusti spati«.

Globalna gospodarska škoda iz naslova kibernetskega kriminala je po ocenah Europola[1] v letu 2013 znašala 900 milijard evrov, od tega v državah članicah Evropske unije 265 milijard eur, kar pomeni, da utrpi EU 29.5 odstotka zneska globalne škode iz naslova kibernetskega kriminala. Za skupnost, ki ustvari 22 odstotkov globalnega BDP, je to slaba popotnica v prihodnost.

S predvideno rastjo gospodarske škode iz naslova kibernetskega kriminala na 6.000 milijard dolarjev[2] letno do leta 2021 postaja vse bolj očitno, da skopi ukrepi vlad za varnost na tem področju, še posebej v državah članicah Evropske unije, ne dajejo rezultatov. Ravno obratno, ob predpostavki, da se odstotek škode, ki ga utrpijo države članice EU od leta 2013 ni bistveno spremenil, bo kibernetski kriminal v letošnjem letu EU po nepotrebnem osiromašil za približno 6,73 odstotka BDP.

Razkorak med sredstvi, ki jih vlade namenjajo v boju proti klasičnim oblikam kriminala v primerjavi s kibernetskim kriminalom, je še toliko bolj očiten, če pomislimo, da je že danes kibernetski kriminal bolj dobičkonosen kot trgovina z vsemi prepovedanimi drogami skupaj, stanje pa se slabša iz dneva v dan.

Ob globalnem pomanjkanju kibernetskih strokovnjakov, kjer bo za zapolnitev kadrovske praznine potrebnih 20 let in jih že danes primanjkuje dva milijona,[3] se seveda poraja vprašanje, kaj sploh storiti in kako pristopiti k reševanju problema na državnem nivoju, še posebej če imamo v mislih, da specializiranih izobraževalnih programov na temo kibernetske varnosti praktično ni. In tudi če bi danes pristopili k postopkom za razvoj in uvedbo takih programov, bi se po grobih ocenah prvi diplomanti kibernetske varnosti v Sloveniji pojavili šele čez slabih deset let.

Upoštevajoč povedano je še toliko bolj absurdno, da se v Sloveniji zoper mlade znanstvenike in tehnološke entuziaste, ki orjejo ledino na področju in si morebiti drznejo opozoriti na to ali ono varnostno ranljivost, pišejo kazenske ovadbe ter se mladini po nepotrebnem pošilja povsem napačna sporočila, medtem ko tuja podjetja in vlade, ki razumejo kibernetsko realnost, tehnološke zagnance z bogatimi finančnimi nagradami vabijo k preverjanju varnosti njihove infrastrukture ter jih za vsako najdeno ranljivost tudi nagradijo.

Celoten članek je dostopen za naročnike!

Matjaž Pušnik, vir: revija SIR*IUS, številka 5/2018

Strojno učenje (angl. machine learning) je danes zelo razširjeno in se uporablja pri reševanju različnih pomembnih problemov v industriji, medicini, ekonomiji in informacijski tehnologiji. Tehnike strojnega učenja se lahko uporabljajo za prepoznavo govora, procesiranje jezikov, v bioinformatiki, za analize delniških trgov, v informacijski varnosti in tudi v reviziji. Zaradi razširjene uporabe strojnega učenja se povečuje tudi potreba za IT-revizije informacijskih sistemov, ki uporabljajo za svoje delovanje različne tehnike strojnega učenja. Po drugi strani razvoj in uporaba strojnega učenja lahko izboljšata kvaliteto revizije informacijskih sistemov in IT-revizorju pomagata pri hitrejši ter natančnejši analizi podatkov. Strojno učenje sicer odpira marsikatero vprašanje, ki ga bo treba v prihodnosti rešiti, da bo zaupanje v algoritme strojnega učenja upravičilo samostojno uporabo in zaupanje v rezultate uporabljenih algoritmov.

1. ZGODOVINA RAZVOJA UMETNE INTELIGENCE

Osnove umetne inteligence je postavil francoski matematik Adrien-Marie Legendre, ki je leta 1806 prvi objavil metodo najmanjših kvadratov, eno temeljnih regresijskih metod, ki jo je med opazovanjem neba uporabil za izračun orbit teles, ki potujejo okoli sonca. Metoda je bila razvita kot statistični okvir, danes se uporablja kot osnova mnogih modelov strojnega učenja.

Leonardo Torres y Quevedo je 1914 iznašel prvi avtomat za igranje šaha, ki velja za prvo računalniško igro na svetu. Warren McCulloch in Walter Pitts sta 1943 predstavila prvi model nevronske mreže v obliki logičnega kalkulatorja, katerega osnova so nevroni človeških možganov. Leta 1950 je Alan Turing postavil vprašanje, Ali lahko stroji razmišljajo.

John McCarthy, Claude Shannon in Marvin Minsky so iznašli termin umetna inteligenca na poletni šoli 1956. Oliver Selfridget je 1958 objavil članek o nevronskih mrežah, prepoznavanju vzorcev in strojnem učenju. Ameriški psiholog in računalniški znanstvenik Frank Rosenblatt je leta 1958 ustvaril perceptronski algoritem (angl. the perceptron algorithm), ki predstavlja zgodnji tip umetne nevronske mreže (angl. Artifical neural network – ANN) in je bil prvi algoritemski model, ki se uči sam. Ameriški računalniški znanstvenik Arthur Samuel si je v naslednjem letu za omenjeno vrsto samoučečih modelov izmislil izraz "strojno učenje" ter tudi razvil inovativni program Dama, ki se je zgodil kot prvi zgodnji uspeh v umetni inteligenci (angl. Artifical Inteligence – AI).

Frank Rosenblott je 1960 razvil Mark I Perceptron, prvi računalnik, ki se je učil s poskušanjem in napakami na podlagi uporabe nevronskih mrež, ki so simulirale proces razmišljanja ljudi. Leta 1961 je Marvni Minsky objavil korake, kako priti do umetne inteligence.

Ukrajinski matematik Alexey Grigorevič Ivakhnenko je 1965 razvil prvi splošno delujoč algoritem za učenje, ki nadzoruje večplastno nevronsko mrežo, kjer je več različnih nevronskih mrež medsebojno povezanih druga nad drugo. Rezultat ene nevronske mreže predstavlja vhodne podatke za drugo. Uporabljena arhitektura je zelo podobna današnji arhitekturi algoritmov za globoko učenje.

Leta 1966 je Joseph Weizenbaum objavil enostaven program ELIZA, ki je omogočal procesiranje naravnega jezika, ter tako uspešno demonstriral uporabo prvega bota.

James Lighthill je 1973 objavil tako imenovano Lighthillovo poročilo, ki je bilo zelo kritično do raziskav in osnovnih področij robotike in procesiranja naravnih jezikov. Britanska vlada je na osnovi poročila zaustavila podporo raziskavam na področju umetne inteligence.

Hans Berliner je razvil program BKG 9.8, ki je leta 1979 premagal svetovnega prvaka v Backgammonu. Računalnik je tako prvič premagal človeka v intelektualni igri.

Douglas Lenat je 1984 začel Cyc projekt, s katerim je poskusil razviti bazo znanja, ki bi omogočila samoučenje. Ernst Dieter Dickmanns je 1987 s skupino razvil VaMoRs, prvo avtonomno vozilo Mercedes kombi, opremljeno s kamerami in drugimi senzorji za vožnjo. Leta 1987 je trg umetne inteligence doživel padec. Programski jezik Lisp, optimiziran za umetno inteligenco, ne more več konkurirati s cenejšimi programskimi jeziki, ki delujejo na mikroprocesorskih računalnikih.

Računalnik IBM Deep Blue, ki je imel veliko namenskih čipov, ki so omogočali hitre izračune (do 200 milijonov potez na sekundo, ki so omogočale veliko igralno moč in iskanje potez v globino), je 1997 premagal svetovnega šahovskega prvaka Garija Kasparova v šestih partijah šaha.

Cynthia Brezeal je leta 2000 razvila socialnega robota Kismet, humanoida, ki je zmožen izkazovati čustva.

Defence Advanced Research Projects Agancy je 2004 organizirala prvo tekmovanje avtonomnih vozil, ki so prevozila puščavo Mojave v Združenih državah Amerike.

Sistem za umetno inteligenco IBM Watson, ki je sposoben odgovarjati na vprašanja, podana v naravnem jeziku, je leta 2011 premagal druge tekmovalce v kvizu Jeopardy.

Leta 2012 je Geoffrey Hintonov laboratorij zmagal na tekmovanju ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge z uporabo metod globokega učenja z visoko točnostjo ter prednostjo pred drugimi ekipami, z uporabo konvolucijskih nevronskih mrež. Za učenje nevronskih mrež na 1,2 milijona fotografijah so uporabili dve grafični kartici.

Google je 2012 uporabil 16.000 procesorjev za učenje globoke umetne nevronske mreže z bilijonom povezav na 10 milijonih naključno izbranih slikah storitve videov YouTube v treh dneh. Ne da bi pridobili kakršne koli podatke o slikah, je mreža začela prepoznavati slike mačk, kar so označili za začetek pomembnega razvoja na področju razpoznavanja slik.

Leta 2014 je Google kupil podjetje Deep Mind Technologies. Oktobra 2014 je GSMA Association poročal, da je na svetu v uporabi 7,22 milijarde mobilnih naprav, ameriški statistični urad poroča, da je na zemlji 7,20 milijarde ljudi.

Leta 2017 je bilo ocenjeno, da je 90 odstotkov svetovnih podatkov generiranih v zadnjih dveh letih. Vsako minuto si uporabniki storitve YouTube ogledajo več kot štiri milijone posnetkov. Uporabniki mobilnih naprav pošljejo vsako minuto več kot 15 milijonov sporočil.

Leta 2017 je Google DeepMind naredil korak naprej z AlphaZero, ki se je naučil igrati tri računalniške igre: Go, šah in šogi. Medtem ko je AlphaGo Zero še prejel navodila človeških strokovnjakov (ekspertov), se je AlphaZero naučil igranja čisto sam ter premagal svojega predhodnika AlphaGo Zero v igri Go (po vsega osmih urah) ter najboljše računalniške programe v šahu in šogiju (prvega po štirih in drugega po dveh urah).

Konvergenca razvoja algoritmov, povečanje obsega podatkov in velika razpoložljivost računalniških zmogljivosti ter povečanje količine hrambe podatkov so v zadnjih 10 letih pripeljali umetno inteligenco iz faze navdušenja v praktično uporabo (Wilson, 2017).

Celoten članek je dostopen za naročnike!