Niezaprzeczalnie można stwierdzić, iż rozwój technologii ułatwia życie milionom ludzi, nawet jeżeli chodzi o najbardziej prozaiczne czynności dnia codziennego. Jednak im dalej się w to zagłębiamy, możemy dostrzec coraz to więcej potencjalnych zagrożeń i strat, jakie może zafundować nam sztuczna inteligencja. Należy pamiętać, iż jest to najnowsza technologia, charakteryzująca się stałą zmiennością i rozwojem. Jej cechy charakterystyczne górujące dzisiaj, mogą ewoluować i dostosowywać się do aktualnych potrzeb społeczeństwa. Ważne jest, aby systemy sztucznej inteligencji były stale kontrolowane przez podmioty odpowiedzialne za ich prawidłowy rozwój, eliminację szkodliwych skutków oraz działanie w uzasadnionych przypadkach. My jako społeczeństwo powinniśmy stale uczyć się na temat rozwoju systemów AI i być przygotowanym na wszelkie możliwe zmiany, które z pewnością zaobserwujemy w najbliższej przyszłości.
Spis treści:
- 1. Zasady funkcjonowania sztucznej inteligencji
- 2. Wizja przyszłości czyli sztuczna ogólna inteligencja
- 3. Sztuczna wąska inteligencja
- 4. AI a medycyna
- 5. AI w przemyśle
- 6. Sztuczna inteligencja w dziedzinie finansów
- 7. Sztuczna inteligencja w dziale obsługi klienta
- 8. Jakie zawody są zagrożone przez sztuczną inteligencję?
- 9. Jak utrzymać kontrolę nad systemami sztucznej inteligencji?
- 10. Ciekawostki na temat sztucznej inteligencji
- 11. Infografika
Zasady funkcjonowania sztucznej inteligencji
Sztuczna inteligencja (ang. artificial intelligence AI) to dziedzina informatyki, która zajmuje się tworzeniem komputerowych systemów i programów zdolnych do wykonywania zadań, które zwykle wymagają ludzkiej inteligencji. AI opiera się na algorytmach i technikach, które umożliwiają komputerom analizowanie, rozumienie, przewidywanie i podejmowanie decyzji na podstawie dostępnych danych.
Uczenie maszynowe to podstawowa technika wykorzystywana w sztucznej inteligencji. Polega na trenowaniu komputerów i systemów na podstawie danych, tak, aby mogły się uczyć, rozpoznawać wzorce i podejmować decyzje bez konieczności ciągłego programowania. Istnieją różne techniki uczenia maszynowego, takie jak nadzorowane uczenie, nienadzorowane uczenie i uczenie ze wzmocnieniem.
Rozpoznawanie obrazów. Sztuczna inteligencja wykorzystuje techniki rozpoznawania obrazów, które pozwalają komputerom analizować i identyfikować obiekty, wzorce i cechy w grafikach. Umożliwia to zastosowania takie jak rozpoznawanie twarzy, analiza medyczna czy przetwarzanie obrazów w mediach społecznościowych.
Podejmowanie decyzji. AI może być wyposażona w algorytmy i modele, które pozwalają na podejmowanie decyzji na podstawie analizy danych i określonych zasad. To z kolei umożliwia automatyczne podejmowanie decyzji w różnych dziedzinach, takich jak finanse, logistyka czy diagnostyka medyczna.
Algorytmy i modele. Sztuczna inteligencja wykorzystuje różne algorytmy i modele matematyczne, które pozwalają na analizę danych, generowanie prognoz, rozpoznawanie wzorców i podejmowanie decyzji. Przykłady to sieci neuronowe, drzewa decyzyjne, maszyny wektorów nośnych (SVM) i wiele innych.
Adaptacyjność i uczenie. Sztuczna inteligencja jest zdolna do adaptacji do nowych sytuacji i uczenia się na bieżąco. Systemy oparte na systemie AI mogą dostosowywać swoje działania i podejmować lepsze decyzje na podstawie zbieranych danych i informacji zwrotnych.
Przetwarzanie języka naturalnego. AI korzysta z technik przetwarzania języka naturalnego (Natural Language Processing, NLP), które umożliwiają komputerom rozumienie i analizowanie ludzkiego języka. Dzięki temu może tworzyć systemy do automatycznego tłumaczenia, generowania tekstu oraz rozpoznawania mowy ludzkiej.
Wizja przyszłości czyli sztuczna ogólna inteligencja
Sztuczna ogólna inteligencja (AGI) jest obecnie przedmiotem intensywnych badań i spekulacji. Naukowcy przewidują jej prawidłowe działanie na okres najbliższych dziesięciu lat. AGI miałaby odnosić się do systemów zdolnych do wykonywania dowolnego intelektualnego zadania, które na ten moment tylko człowiek potrafi wykonać. Forma ta ma posiadać zdolność do ogólnego uczenia się, rozumienia, logicznego myślenia i podejmowania decyzji w różnych dziedzinach życia.
Sztuczna wąska inteligencja
Sztuczna inteligencja ma wiele różnych zastosowań i jest podzielona na kilka kategorii. Jedną z nich jest sztuczna wąska inteligencja (ANI), która odnosi się do systemów o wąskim zakresie funkcji, wyspecjalizowanych w jednym konkretnym zadaniu, takim jak rozpoznawanie mowy, obrazów czy rekomendowanie treści. ANI jest szeroko stosowana w dzisiejszych technologiach np. asystentach głosowych lub systemach rekomendacji na platformach internetowych. Mają one jednak wąską specjalizację i nie posiadają ogólnego zrozumienia lub świadomości, poza ramami swojego zadania. W przeciwieństwie do AGI, która ma potencjał do elastycznego uczenia się i przystosowywania do nowych zadań, ANI wymaga precyzyjnego określenia i programowania w celu funkcjonowania w określonym kontekście. Z tego względu ANI jest szeroko stosowana w różnych dziedzinach, takich jak medycyna, przemysł, finanse, obsługa klienta, a także w codziennych technologiach, których używamy (np. smartfonach i aplikacjach internetowych).
AI a medycyna
Personalizowana medycyna. Sztuczna inteligencja może pomóc w dostosowaniu terapii i leczenia do indywidualnych potrzeb pacjenta. Na podstawie analizy danych genetycznych, historii medycznej i innych czynników, AI może dostarczyć spersonalizowane rekomendacje dotyczące leczenia, doboru dawek czy predykcji reakcji na leki.
Asystenci medyczni. Sztuczna inteligencja ma szansę działać jako interaktywni asystenci medyczni, wspomagając lekarzy i personel medyczny w diagnozowaniu, monitorowaniu pacjentów czy udzielaniu porad medycznych.
Prognozowanie i monitorowanie. Samouczenie się maszyn sprzyja analizowaniu danych klinicznych pacjentów, takich jak wyniki badań laboratoryjnych, danych demograficznych czy historii medycznej, w celu prognozowania ryzyka wystąpienia określonych chorób lub powikłań. Ponadto, AI ma szanse monitorować parametry życiowe pacjentów np. ciśnienie krwi, rytm serca czy poziom glukozy i ostrzegać o ewentualnych nieprawidłowościach.
Diagnostyka. Sztuczna inteligencja może być wykorzystana do wspomagania procesu diagnozowania różnych chorób i schorzeń. Za pomocą technik przetwarzania obrazów, takich jak analiza zdjęć medycznych, tomografii komputerowej (CT) czy rezonansu magnetycznego (MRI), AI może pomóc w identyfikacji anomalii, guzów, zmian nowotworowych, chorób oczu czy innych patologii.
Automatyzacja i optymalizacja procesów. AI posiada sposobność do wspomagania medycznych procedur administracyjnych i logistycznych. Może przetwarzać dane związane z zarządzaniem pacjentami, harmonogramami wizyt czy alokacją zasobów, aby usprawnić procesy szpitalne i zapewnić efektywniejszą logistykę medyczną.
AI w przemyśle
Optymalizacja produkcji. AI ma za zadanie analizować dane związane z produkcją, takie jak tempo produkcji, zapotrzebowanie na materiały, jakość produktów itp. Na podstawie tych danych może optymalizować procesy produkcyjne, np. poprzez dostosowanie tempa produkcji do zmiennej popytu, minimalizowanie wadliwych produktów lub optymalizację zużycia surowców.
Bezpieczeństwo i analiza danych. Sztuczna inteligencja jest również wykorzystywana do analizy dużej ilości danych dotyczących bezpieczeństwa w celu identyfikacji ryzyka, wykrywania nieprawidłowości i podejrzanych zachowań. Systemy AI mogą monitorować dane z czujników, kamer, rejestratorów i innych źródeł w czasie rzeczywistym, aby zapewnić bezpieczne warunki pracy wszystkim zatrudnionym w firmie.
Zoptymalizowane zarządzanie łańcuchem dostaw. Sztuczna inteligencja potrafi także analizować dane dotyczące zamówień, prognoz popytu, stanów magazynowych, kosztów transportu i innych czynników związanych z łańcuchem dostaw. Na ich podstawie może optymalizować planowanie dostaw, zwiększać ich elastyczność, minimalizować koszty oraz zmniejszać czas oczekiwania.
Automatyzacja procesów, czyli robotyka przemysłowa oparta na AI może wykonywać powtarzalne, monotonne lub niebezpieczne czynności, co przyczynia się do poprawy bezpieczeństwa, jakości i wydajności pracy wśród pracowników. Forma ta pozwala na wykonywanie "czarnej roboty" za ludzi.
Sztuczna inteligencja w dziedzinie finansów
Automatyzacja procesów i optymalizacja operacji jest możliwa z użyciem sztucznej inteligencji. Mowa tu o takich działaniach jak przetwarzanie faktur, analiza kredytowa, zarządzanie portfelem internetowym czy zarządzanie ryzykiem. Jest to ogromna pomoc w usprawnieniu operacji, zmniejszeniu kosztów i zwiększeniu efektywności działania dziedziny finansów.
Handel i inwestowanie. Systemy oparte na AI potrafią analizować dane rynkowe w czasie rzeczywistym, wykrywać wzorce i sygnały handlowe, oraz podejmować decyzje dotyczące kupna, sprzedaży i zarządzania portfelem inwestycyjnym.
Zarządzanie ryzykiem. AI jest w stanie pomóc w zarządzaniu ryzykiem finansowym, identyfikując potencjalne zagrożenia i wczesne sygnały ostrzegawcze. Ma wtedy za zadanie analizować dane dotyczące kredytów, ubezpieczeń, portfeli inwestycyjnych, a także wykorzystywać techniki uczenia maszynowego do prognozowania ryzyka i dokonywania ocen wiarygodności kredytowej.
Obsługa klienta i chatboty. Sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do tworzenia interaktywnych asystentów w obszarze obsługi klienta. Chatboty oparte na tym systemie mogą odpowiadać na pytania klientów, udzielać informacji o usługach finansowych, a także pomagać w rozwiązywaniu problemów związanych z kontami, transakcjami czy kredytami.
Wykrywanie oszustw za pomocą AI polega na analizowaniu danych dotyczących transakcji, zachowań klientów i wzorców podejrzanych. Algorytm umie stosować techniki analizy sieciowej, uczenia maszynowego i przetwarzania języka naturalnego w celu identyfikacji potencjalnych oszustw, prania pieniędzy czy innego nielegalnego, szkodliwego działania.
Sztuczna inteligencja w dziale obsługi klienta
Chatboty oparte na AI interaktywnie komunikują się z klientami, odpowiadając na ich pytania, udzielając informacji, rozwiązując proste problemy czy udzielając wsparcia. Dzięki zaawansowanym algorytmom przetwarzania języka naturalnego, chatboty są w stanie zrozumieć i odpowiedzieć na różnorodne zapytania klientów w sposób szybki i efektywny.
Sztuczną inteligencję można także wykorzystać do automatycznego rozwiązywania prostych problemów klientów. Dzięki analizie zgromadzonej wiedzy i bazy danych, SI udzieli klientom instrukcji krok po kroku w celu rozwiązania problemu lub zaoferuje gotowe rozwiązania.
Samouczenie komputerów może być wykorzystywane do automatyzacji procesu obsługi zgłoszeń klientów. Dzięki analizie treści i kontekstu zgłoszeń, AI potrafi przyporządkować zgłoszenia do odpowiednich kategorii, przekazać je właściwym osobom lub podać odpowiednie rozwiązania. To pomaga w skróceniu czasu reakcji i rozwiązania problemów klientów.
Analiza nastrojów klientów. Sztuczna inteligencja może analizować dane związane z interakcjami klientów, takie jak opinie, oceny, komentarze czy rozmowy. Na ich podstawie, możliwe jest analizowanie nastrojów klientów, wykrywannie problemów, identyfikowanie obszarów do poprawy i wskazywanie na możliwości doskonalenia obsługi klienta.
Sztuczna inteligencja potrafi analizować dane klientów, takie jak preferencje, zachowania zakupowe, historię interakcji itp. Pozwala to na wygenerowanie prognoz, raportów czy rekomendacji.
Jakie zawody są zagrożone przez sztuczną inteligencję?
Wprowadzenie samoobsługowych kas, które wykorzystują technologie AI, może prowadzić do zmniejszenia zapotrzebowania na kasjerów w sklepach i punktach usługowych.
Niektóre rutynowe zadania w sektorze bankowym i finansowym, takie jak przetwarzanie transakcji, analiza danych czy obsługa klienta zostaną zautomatyzowane za pomocą AI. To z kolei przyczyni się do redukcji stanowisk pracy związanych z wykonywaniem tych czynności.
Chatboty oparte na AI mogą zastępować część zadań wykonywanych przez pracowników obsługi klienta, gdyż są one w stanie odpowiadać na proste pytania, udzielać informacji czy rozwiązywać podstawowe problemy.
Rozwój pojazdów autonomicznych ma szansę wpłynąć na zawody związane z prowadzeniem pojazdów, takie jak kierowcy samochodów ciężarowych, taksówkarze czy kurierzy. Pojazdy autonomiczne mają potencjał do zastąpienia niektórych zadań związanych z transportem.
Warto jednak zaznaczyć, że rozwój sztucznej inteligencji wygeneruje również nowe możliwości zawodowe. Wraz z automatyzacją niektórych zadań, pojawiają się także nowe stanowiska pracy związane z projektowaniem, zarządzaniem i utrzymaniem systemów AI, jak również stanowiska związane z twórczością, innowacjami i rozwojem technologii. Wielu ekspertów uważa, że ważne jest ciągłe kształcenie się i dostosowywanie do zmiennych wymagań rynku pracy, aby utrzymać się w dynamicznym otoczeniu zawodowym.
Jak utrzymać kontrolę nad systemami sztucznej inteligencji?
Wprowadzenie odpowiednich regulacji i prawodawstwa dotyczącego AI jest istotne dla zapewnienia bezpieczeństwa, ochrony danych, odpowiedzialności i etyki. Rządy i instytucje powinny pracować nad opracowaniem i wdrożeniem ram prawnych, które uwzględniają unikalne wyzwania i zagrożenia związane z systemami sztucznej inteligencji. Konieczne jest także wyznaczenie odpowiedzialnych podmiotów za rozwój, wdrożenie i utrzymanie tychże systemów. Może to obejmować zarówno podmioty prywatne, jak i instytucje publiczne. Na koniec należy zaznaczyć, że kluczowy jest wzrost świadomości i zrozumienia społecznego. Edukacja na temat AI, jej możliwości, ograniczeń i implikacji społecznych ma szansę pomóc w budowaniu krytycznego myślenia i umiejętności oceny technologii.
Ciekawostki na temat sztucznej inteligencji
DeepMind i gra w Go - 2016 roku program opracowany przez firmę DeepMind (należącą do Alphabet Inc., matki Google) o nazwie AlphaGo, pokonał jednego z najlepszych graczy Go na świecie, Lee Sedola. Go jest grą planszową o ogromnej złożoności, a zwycięstwo AlphaGo uznawane jest za ważny krok w rozwoju sztucznej inteligencji.
Sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w rozwoju samojeżdżących samochodów. Przedsiębiorstwa takie jak Tesla, Waymo (część Alphabet Inc.), Uber i inne pracują nad rozwinięciem technologii, która pozwoli na bezpieczną jazdę bez udziału człowieka.
Dzięki rozwojowi SI możliwe stało się rozpoznawanie mowy i tłumaczenie na żywo. Asystenci wirtualni, tacy jak Siri, Alexa i Google Assistant, są w stanie rozpoznać mowę i wykonywać polecenia głosowe.
Wielu twórców gier komputerowych wykorzystuje sztuczną inteligencję do stworzenia inteligentnych przeciwników. Algorytmy AI uczą się strategii i zachowań graczy, co pozwala na bardziej realistyczną ocenę przeciwnika.
Sztuczna inteligencja jest szeroko stosowana w robotyce, umożliwiając robotom przetwarzanie informacji sensorycznych, podejmowanie decyzji i interakcję z otoczeniem.
Sztuczna inteligencja jest również wykorzystywana w dziedzinie sztuki. Generatywne modele AI mogą tworzyć obrazy, muzykę i inne formy artystyczne, tworząc nowatorskie i eksperymentalne dzieła.
Jak widać istnieje grono plusów i minusów rozwoju sztucznej inteligencji. Ze względu na to, iż prace nad technologią trwają cały czas, istnieje możliwość eliminacji niektórych z nich. Jedno jest pewne - nasza przyszłość opierać się będzie na wszechstronnym funkcjonowaniu AI, a my jako społeczeństwo musimy się do tego przygotować i wyedukować w kwestii działania tej innowacyjnej metody.
Infografika
