Jak działa sztuczna inteligencja?

Sztuczna inteligencja to dziedzina, która koncentruje się na tworzeniu zaawansowanych maszyn, zdolnych do realizowania zadań, które do niedawna były niewykonalne bez udziału „czynnika ludzkiego”. Systemy AI są projektowane tak, aby uczyć się, rozumować, postrzegać, komunikować się i podejmować decyzje w sposób zbliżony do człowieka. To technologia z gigantycznym potencjałem, która może na nowo zdefiniować otaczającą nas rzeczywistość: od opieki zdrowotnej przez transport, edukację i rozrywkę, po biznes.

Podstawy działania algorytmów sztucznej inteligencji

Przede wszystkim musisz wiedzieć, że AI to oprogramowanie, które opiera się na uczeniu maszynowym. Historia sztucznej inteligencji jest pełna innowacji i przełomowych odkryć, które kształtowały jej obecną postać, jednak w zgodnej opinii ekspertów dyscyplinę w dużej mierze zdefiniował już w latach 50. XX wieku, pracujący w IBM, Arthur Samuel. Jego dzieło kontynuowali tacy specjaliści, jak Doug Lenat (specjalizował się w algorytmach heurystycznych) czy Gerald Tesauro (w latach 90. zasłynął aplikacją TD-Gammon, która w grze Backgammon potrafiła rywalizować z najlepszymi zawodnikami na świecie). 

Tesauro zmodernizował zasadę działania systemu sztucznej inteligencji i wprowadził do niej zadania testowe, by nauczyć oprogramowanie nie tylko reguł gry, ale i zachowań przeciwników. W podobny sposób trenowany był Deep Blue – słynny superkomputer od IBM, który wygrał w grze w szachy z mistrzem świata Garrim Kasparowem.

Do czego służy sztuczna inteligencja? Dobrą odpowiedzią na to pytanie będzie odwołanie się do zasad działania technologii ML (Machine Learning; uczenie maszynowe), ponieważ to właśnie z nią spotykamy się najczęściej. Bazuje ona na jednym, prostym założeniu: komputery uczą się rozpoznawać wzorce, klasyfikować informacje i przewidywać wyniki na podstawie dostarczonych danych. Kluczowym elementem całego procesu jest budowanie zdolności algorytmów do samodzielnego dostosowywania się i poprawiania swojej wydajności w miarę przetwarzania większej ilości danych.
 

Metody uczenia maszynowego: nadzorowane, nienadzorowane i ze wzmocnieniem

Czym się różnią? W tym pierwszym system jest trenowany tylko na dostarczonych danych. Programiści definiują cel, jaki oprogramowanie ma osiągnąć, na przykład rozegrać partię w szachy z obroną Caro-Kann.

Model nienadzorowany pozwala na nieco szerszą interpretację. Tutaj to algorytm sztucznej inteligencji musi odkryć wzorce w danych, które są nieoznaczone. Taką współpracę z AI często określa się mianem kreatywnej. Na obecnym etapie rozwoju generatywnej sztucznej inteligencji często zdarza się, że wnioski, do których dochodzi oprogramowanie, odbiegają od tych, na jakie liczą osoby wydające polecenie.

Uczenie ze wzmocnieniem to wariant pośredni, który łączy w sobie mocne strony modelu nadzorowanego i nienadzorowanego. Z tego rozwiązania korzysta na przykład ChatGPT. Taka zasada działania sztucznej inteligencji polega na interakcji użytkownika (agenta) ze środowiskiem oraz stosowaniu systemu kar i nagród za kolejne podejmowane przez algorytm decyzje.

Rodzaje sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja może być klasyfikowana na różne sposoby, w zależności od przyjętych kryteriów. Jednym z najpopularniejszych podziałów jest rozróżnienie na sztuczną inteligencję wąską (ANI), ogólną (AGI) i superinteligencję (ASI). Co musisz o nich wiedzieć?

• ANI to systemy, które są zaprojektowane do wykonywania konkretnych zadań, takich jak rozpoznawanie mowy, obrazów czy gra w szachy. Takie algorytmy już dziś są niemal tak samo biegłe jak ludzie, ale tylko w wąskiej dziedzinie, do której zostały stworzone. Większość obecnie istniejących modeli AI to właśnie ANI.
• AGI odnosi się do hipotetycznych platform, które posiadałyby zdolności poznawcze na poziomie człowieka we wszystkich dziedzinach. Taka sztuczna inteligencja potrafiłaby uczyć się, rozumować, planować i rozwiązywać problemy w sposób zbliżony do ludzkiego umysłu. To właśnie takie oprogramowanie często możemy podziwiać w filmach, np. „Ja, Robot” czy „Terminator”, jednak obecnie nie istnieją jeszcze takie modele.
• ASI, czyli superinteligencja, to hipotetyczny system AI, który znacznie przewyższałby ludzkie zdolności poznawcze praktycznie we wszystkich dziedzinach, włączając w to kreatywność, ogólną mądrość i umiejętności społeczne.

Techniki przetwarzania języka naturalnego NPL i ich zastosowanie w biznesie

W praktyce sztuczna inteligencja koncentruje się na interakcji między komputerami a poleceniami wydawanymi przez człowieka, na przykład w formie tekstowej lub ustnej.

Rozwój generatywnej sztucznej inteligencji to nie tylko ogromne szanse, ale i sporo realnych zagrożeń. Jednym z kluczowych problemów jest kwestia prywatności i bezpieczeństwa. Systemy AI często wymagają dostępu do ogromnych ilości danych osobowych, co rodzi ryzyko nadużyć i naruszeń prywatności.

Inne wyzwania to potencjalna stronniczość i dyskryminacja w algorytmach AI. Jeśli dane treningowe zawierają ukryte uprzedzenia, system może powielać je w swoich decyzjach. Konieczne są zatem zapewnienie różnorodności i reprezentatywności danych oraz regularne testowanie algorytmów pod kątem dyskryminacji.

Rozwój AI budzi także obawy dotyczące przyszłości wielu zawodów. Automatyzacja i robotyzacja mogą prowadzić do likwidacji niektórych profesji. Już niebawem rządy wielu państw staną przed ogromnym wyzwaniem polegającym na wdrożeniu programów przekwalifikowania pracowników lub zapewnienia obywatelom tzw. dochodu podstawowego. Z drugiej strony sztuczna inteligencja będzie czynnikiem napędowym zmian, które stworzą nowe miejsca pracy, szczególnie w dziedzinach związanych z gromadzeniem danych i sektorem usług technologicznych.

Wreszcie, istnieje ryzyko, że systemy AI mogą być wykorzystywane do szkodliwych celów, takich jak rozprzestrzenianie dezinformacji, inwigilacja czy cyberataki. Przestępcy już dziś mogą korzystać np. z WormGPT, a to zaledwie wierzchołek góry lodowej.

Znaczenie analizy danych w sztucznej inteligencji

Algorytmy wymagają ogromnych ilości danych do uczenia się i doskonalenia swoich zdolności. Im więcej jakościowych informacji będą mieć w swoich repozytoriach, tym lepsze wyniki będą osiągać – czy to w generowaniu tekstu, grafik czy w transkrypcji lub analizie danych.

Pamiętaj, że analiza obejmuje kilka kluczowych etapów. Pierwszym krokiem jest gromadzenie i przygotowanie danych, co często wymaga indeksowania plików z różnych źródeł. Następnie są one przetwarzane: kluczowym celem tej czynności jest odpowiednie usystematyzowanie i wyłapanie niespójności w danych.

Kolejnym etapem jest EDA, czyli eksploracyjna analiza danych, która polega na wizualizacji i statystycznym badaniu informacji w celu odkrycia wzorców, trendów i zależności. Exploratory Data Analysis pomaga zrozumieć algorytmom naturę problemu i dobrać odpowiednie techniki uczenia maszynowego do jego rozwiązania.

Zgromadzone i usystematyzowane dane są dzielone na zbiory treningowe, walidacyjne i testowe. Model jest szkolony na zbiorze treningowym, dostrajany na zbiorze walidacyjnym i ostatecznie oceniany na zbiorze testowym.

Wreszcie, wytrenowany model AI jest wdrażany w środowisku produkcyjnym, gdzie przetwarza nowe, nieznane dane. Ważne jest, aby regularnie monitorować jego wydajność i w razie potrzeby przeprowadzać tzw. retrening na nowych pakietach informacji – na przykład jeśli nastąpią w nich zmiany.

Trendy w rozwoju sztucznej inteligencji

AI to dynamicznie rozwijająca się dziedzina, w której ciągle pojawiają się kolejne innowacje. Jedną z kluczowych jest rozwój uczenia głębokiego (deep learning), które wykorzystuje sieci neuronowe o wielu warstwach do rozwiązywania złożonych problemów, takich jak rozpoznawanie obrazów czy przetwarzanie języka naturalnego.

Kolejny ważny obszar to transfer learning, czyli wykorzystanie wiedzy zdobytej przez model do rozwiązywania problemów z konkretnych obszarów tematycznych, na przykład do tworzenia ulepszonych składów leków, które będą tańsze w przygotowaniu, a równie wydajne co już istniejące preparaty.

Warto śledzić też rozwój tzw. Explainable AI – systemu, który potrafi uzasadnić swoje decyzje i przedstawić proces rozumowania w sposób klarowny. Ma to kluczowe znaczenie w zastosowaniach wymagających wysokiego poziomu zaufania i transparentności, na przykład w sektorze usług finansowych. To trend opierający się na logice, gdzie P zawsze musi wynikać z Q, a zadaniem sztucznej inteligencji jest odpowiednie przeprowadzenie całego procesu wnioskowania.

Wreszcie, obserwujemy rosnące zainteresowanie AI w chmurze i AI jako usługą (AIaaS, AI as a Service). Firmy i organizacje coraz częściej korzystają z gotowych rozwiązań dostarczanych przez zewnętrznych dostawców, co pozwala na szybsze wdrażanie innowacji bez konieczności budowania własnej infrastruktury.

Strategie biznesowe oparte na sztucznej inteligencji

Aby w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji w praktyce, przedsiębiorcy muszą nie tylko wykupić konkretne usługi, ale też dopasować do nich swój model pracy. Jak to zrobić?

Pierwszym krokiem jest identyfikacja obszarów, w których AI może przynieść największe korzyści. Może to obejmować automatyzację powtarzalnych zadań, personalizację oferty dla klientów czy zarządzanie łańcuchem dostaw. Musisz skupić się na problemach, które mają realny wpływ na Twoje wyniki biznesowe. Kolejnym elementem odpowiednio dopasowanej strategii jest zapewnienie jak największej puli wartościowych danych.

Przykładem firmy, która z sukcesem wdrożyła taki model zarządzania, jest Amazon. Gigant e-commerce wykorzystuje uczenie maszynowe do personalizacji rekomendacji produktów, optymalizacji procesów logistycznych i obsługi klienta za pomocą chatbotów.

W gronie takich innowacyjnych podmiotów warto też wskazać na Nvidię, która dostarcza systemy AI dla branży motoryzacyjnej, medycznej czy finansowej. Producent, który do tej pory słynął raczej z kart graficznych, teraz skupia się na algorytmach uczenia głębokiego do analizy obrazów, przetwarzania języka naturalnego czy symulacji fizycznych. Dzięki skoncentrowaniu się na AI Nvidia stała się liderem w dostarczaniu rozwiązań dla autonomicznych pojazdów, diagnostyki medycznej czy wykrywania tzw. fraudów finansowych.

Aby odnieść sukces w erze generatywnej sztucznej inteligencji, firmy muszą opracować przemyślane strategie, które pozwolą im wykorzystać potencjał uczenia maszynowego do optymalizacji procesów, poprawy obsługi klienta i tworzenia innowacyjnych produktów. Wymaga to inwestycji w dane, infrastrukturę, talenty i kulturę organizacyjną otwartą na zmiany.

Jedno jest pewne: sztuczna inteligencja będzie odgrywać coraz większą rolę w kształtowaniu przyszłości – też tej biznesowej. Również od Ciebie zależy, czy jej potencjał będzie wykorzystany w sposób odpowiedzialny i etyczny – nie tylko dla dobra firmy, ale i całego społeczeństwa.