Sztuczna inteligencja (AI) jest teraz na ustach wszystkich. Według niektórych prognoz, AI przyniesie światowej gospodarce 15,7 biliona dolarów. Sztuczna inteligencja już teraz generuje ogromne ilości treści cyfrowych — tekstów, obrazów, muzyki, wideo itp. Warto zrozumieć jej podstawy, ponieważ wkrótce może stać się przydatna dla Twojej firmy lub pracy.
Czym jest sztuczna inteligencja?
Sztuczna inteligencja to metoda, która pozwala komputerom lub oprogramowaniu „myśleć” jak ludzki mózg. Osiąga się to poprzez badanie wzorców funkcjonowania ludzkiego mózgu oraz analizę funkcji poznawczych. Te badania doprowadziły do rozwoju inteligentnego oprogramowania i systemów.
Jeśli kiedykolwiek używałeś skanera linii papilarnych, Face ID w telefonie, pisałeś za pomocą T9, rozmawiałeś z chatbotem w sklepie internetowym — miałeś do czynienia ze sztuczną inteligencją. Inne przykłady zastosowania AI: ChatGPT, asystenci głosowi, tacy jak Siri i Alexa, systemy inteligentnych domów oraz autopiloty w samochodach.
Historia rozwoju sztucznej inteligencji
Początki (1952-1956)
- 1955 — Allen Newell i Herbert Simon tworzą pierwszy program sztucznej inteligencji, Logic Theorist. Program ten dowiódł 38 z 52 twierdzeń matematycznych oraz znalazł nowe dowody dla kilku innych.
- 1956 — John McCarthy po raz pierwszy używa terminu „sztuczna inteligencja” podczas konferencji w Dartmouth.
Złote lata (1956-1974)
- 1966 — Joseph Weizenbaum stworzył pierwszego chatbota, ELIZA. Nazwał go na cześć Elizy Doolittle, bohaterki sztuki Pigmalion autorstwa George’a Bernarda Shawa, którą uczono języka „klasy wyższej”. ELIZA symulowała rozmowę z psychoterapeutą.
- 1972 — w Japonii powstał pierwszy inteligentny robot humanoidalny o nazwie WABOT-1.
Pierwsza zima sztucznej inteligencji (1974-1980)
W tym czasie naukowcy komputerowi zmagali się z poważnym niedoborem funduszy.
Boom sztucznej inteligencji (1980-1987)
W 1980 roku odbyła się pierwsza Narodowa Konferencja na temat sztucznej Inteligencji na Uniwersytecie Stanforda.
Druga zima sztucznej inteligencji (1987-1993)
Po raz kolejny inwestorzy i rządy przestały finansować badania nad sztuczną inteligencją z powodu wysokich kosztów i niesatysfakcjonujących wyników.
Powstanie technologii inteligentnych agentów (1993-2011)
- 1997 — komputer IBM Deep Blue wygrał z szachowym mistrzem świata Garrym Kasparowem.
- 2002 — sztuczna inteligencja po raz pierwszy wkroczyła do domów w postaci odkurzacza Roomba.
- 2006 — firmy takie jak Facebook, Twitter i Netflix zaczęły korzystać z technologii AI.
Uczenie głębokie, Big Data i sztuczna inteligencja (2011 – obecnie)
- 2011 — superkomputer Watson firmy IBM wygrał teleturniej Jeopardy, w którym musiał rozwiązywać skomplikowane zadania. Stało się wtedy jasne, że potrafi rozumieć język naturalny i szybko radzić sobie z trudnymi problemami.
- 2012 — Google wprowadził funkcję Google Now do swojej aplikacji na Androida, umożliwiającą dostarczanie użytkownikom spersonalizowanych informacji.
- 2020 — Baidu uruchomiło algorytm LinearFold AI dla zespołów badawczych opracowujących szczepionkę na SARS-CoV-2.
Algorytm ten potrafi przewidzieć sekwencjonowanie RNA w zaledwie 27 sekund, co jest 120 razy szybsze niż tradycyjne metody.
Komponenty AI
Systemy sztucznej inteligencji łączą duże ilości danych z inteligentnymi algorytmami przetwarzania iteracyjnego. Takie połączenie umożliwia uczenie się na podstawie wzorców i specyfiki analizowanych danych. Za każdym razem, gdy system przeprowadza pełny cykl przetwarzania danych, testuje go, ocenia jego wydajność i na podstawie wyników zdobywa dodatkową wiedzę.
Sztuczna inteligencja nie istnieje bez:
- Uczenia maszynowego (ML). Uczenie maszynowe daje AI zdolność do nauki. Opiera się na algorytmach, które rozpoznają wzorce i wyciągają wnioski na podstawie przetworzonych danych.
- Uczenie głębokie. Ta podkategoria uczenia maszynowego pozwala sztucznej inteligencji naśladować sieci neuronowe ludzkiego mózgu. Rozpoznaje trendy, szumy oraz źródła błędów w danych.
- Sieci neuronowe. Uczenie głębokie jest często możliwe dzięki sztucznym sieciom neuronowym, które naśladują neurony lub komórki mózgu. Modele te wykorzystują zasady matematyki i informatyki do symulacji procesów zachodzących w ludzkim mózgu, co umożliwia bardziej ogólne uczenie się. Sieci neuronowe składają się z trzech warstw: wejściowej, ukrytej i wyjściowej. Obejmują one tysiące, a nawet miliony węzłów. Informacje trafiają najpierw do warstwy wejściowej, gdzie są przypisywane odpowiednim wagom. Węzły w warstwach ukrytych łączą się i przemnażają wartości tych wag, co pozwala na dalsze przetwarzanie danych w kolejnych warstwach.
Rodzaje sztucznej inteligencji
- Maszyny reaktywne. Te maszyny nie mają zdolności do przechowywania pamięci ani danych. Specjalizują się w realizacji jednego konkretnego zadania. Na przykład, w grze w szachy, maszyna analizuje bieżące ruchy i podejmuje optymalne decyzje, aby wygrać.
- AI o ograniczonej pamięci. Systemy te gromadzą dane z przeszłości i dodają je do swojej pamięci. Mają wystarczająco dużo pamięci lub doświadczenia, aby podejmować trafne decyzje, mimo że ich pamięć jest ograniczona. Na przykład, taki system może zasugerować restaurację na podstawie zebranych informacji o lokalizacji użytkownika.
- AI oparte na teorii umysłu. Ten typ sztucznej inteligencji rozumie myśli i emocje oraz potrafi wchodzić w interakcje społeczne.
- Samoświadome AI. Samoświadome maszyny to przyszła generacja nowych technologii. Będą inteligentne, wrażliwe i świadome.
Gdzie jest używana
Ta technologia znajduje obecnie zastosowanie w wielu dziedzinach, takich jak transport, produkcja, finanse, opieka zdrowotna, edukacja, przemysł i inne.
Na przykład systemy takie jak Google Maps potrafią analizować ruch drogowy w czasie rzeczywistym, w tym zgłaszać incydenty drogowe, takie jak prace budowlane czy wypadki.
Systemy prognozowania i zapobiegania w obszarze produkcji pomagają producentom unikać kosztownych przestojów, a włączenie AI do narzędzi kontrolujących jakość zwiększa efektywność produkcji.
Uczenie maszynowe pomaga organizacjom finansowym wykrywać oszustwa. AI i ML odgrywają również istotną rolę w przetwarzaniu płatności, zdalnym deponowaniu papierowych czeków, ubezpieczeniach i rekomendacjach inwestycyjnych.
W opiece zdrowotnej AI zmienia sposób interakcji ludzi z lekarzami. Pomaga szybciej i dokładniej diagnozować choroby, przyspiesza odkrywanie leków oraz monitoruje pacjentów za pomocą wirtualnych asystentów pielęgniarskich.
Ukraiński startup Esper Bionics opracował Esper Hand, bioniczną protezę opartą na sztucznej inteligencji. Realizuje wszystkie funkcje prawdziwej ręki — użytkownik może uprawiać sport, wykonywać prace domowe, pracować na komputerze, korzystać z telefonu i wiele więcej.
Sztuczna inteligencja w edukacji zmieni sposób, w jaki ludzie w każdym wieku się uczą. Wykorzystanie sztucznej inteligencji do uczenia maszynowego, przetwarzania języka naturalnego i rozpoznawania twarzy umożliwia digitalizację podręczników, wykrywanie plagiatu oraz śledzenie emocji uczniów, aby rozpoznać, kto ma trudności lub jest znudzony.
Praca AI wymaga ogromnej mocy obliczeniowej, która bez technologii chmurowych byłaby niemożliwa do osiągnięcia.
Więcej na temat zastosowania sztucznej inteligencji można przeczytać w artykule „Sztuczna inteligencja w biznesie”.
Przyszłość sztucznej inteligencji
Od samego początku AI była pod czujnym okiem naukowców i opinii publicznej. Jednym z często poruszanych tematów jest to, że maszyny staną się bardzo zaawansowane, a ludzie nie będą w stanie za nimi nadążyć, co doprowadzi do samodzielnej ewolucji maszyn.
Innym zmartwieniem jest to, że maszyny mogą ingerować w prywatne życie ludzi, a nawet być wykorzystywane jako broń. Dyskusje obejmują również kwestie etyczne, takie jak to, czy systemy inteligentne powinny mieć takie same prawa, jak ludzie.
Kolejną kontrowersyjną kwestią jest potencjalny wpływ AI na zatrudnienie ludzi. W miarę jak coraz więcej branż dąży do automatyzacji niektórych rodzajów pracy za pomocą inteligentnych maszyn, pojawiają się obawy, że nawet 300 milionów osób może stracić pracę. Samojezdne samochody mogą wyeliminować potrzebę korzystania z taksówek i programów carsharingowych, a producenci mogą łatwo zastąpić pracę ludzką robotami. Mimo to, technologia nie powinna być postrzegana jako zagrożenie. Na przestrzeni wieków różne zawody znikały, ale zawsze pojawiały się nowe.
AI może również mieć wpływ na zmiany klimatyczne i środowisko. W idealnym przypadku, dzięki zaawansowanym czujnikom, miasta mogłyby stać się mniej zatłoczone, mniej zanieczyszczone i ogólnie bardziej przyjazne do życia.
