Co to jest sztuczna inteligencja?

Definicja sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja (AI) to dziedzina informatyki, która opiera się na zdolności maszyn i systemów komputerowych do symulowania niektórych funkcji kognitywnych człowieka. Wykorzystuje ona sztuczne modele sieci neuronowych, które naśladują działanie neuronów w ludzkim mózgu, a także zaawansowane algorytmy do analizy dużych ilości danych. Dzięki tym technologiom sztuczna inteligencja może rozumieć złożone problemy, przewidywać intencje, identyfikować obiekty na zdjęciach, modelować zachowania na podstawie danych oraz syntetyzować cenne informacje do wielu zastosowań. Korzystając z algorytmów uczenia maszynowego i głębokiego uczenia, systemy sztucznej inteligencji mogą między innymi obliczać prawdopodobieństwo wystąpienia błędu i reagować odpowiednio na bodźce generowane przez człowieka.

Kolejnym przełomem w dziedzinie sztucznej inteligencji jest technologia generatywna, która umożliwia systemom tworzenie oryginalnych treści, takich jak tekst, obrazy lub filmy, w oparciu o dane, na których zostały one wytrenowane. Otwiera to nowe możliwości w zakresie innowacji w różnych sektorach i zastosowaniach, takich jak tworzenie treści, projektowanie produktów, a nawet sztuka i muzyka. Od kilku lat modele, takie jak ChatGPT, tworzone przez OpenAI, wykazują swoją skuteczność w tych obszarach, oferując nowe usługi i aplikacje dla użytkowników i firm.

Historia sztucznej inteligencji

Od 1940 roku, kiedy pojawiły się pierwsze komputery, wielu naukowców, takich jak Alan Turing, pracowało nad tak zwanym "sztucznym mózgiem". Badacze przeprowadzili szereg eksperymentów, aby osiągnąć ich ambitny cel, jakim było stworzenie maszyny inteligentniejszej od człowieka. Aby udowodnić tę inteligencję, zaprojektowali znany system oceny, test Turinga.

Zasada działania tego testu jest prosta: przez pięć minut jedna osoba wysyła wiadomości przez komputer do dwóch rozmówców, jednego człowieka, drugiego maszyny. Pod koniec rozmowy, jeśli dana osoba nie potrafi odróżnić człowieka od maszyny, test jest uważany za udany. Sztuczna inteligencja pokazuje zatem, że posiada wystarczające umiejętności, aby naśladować naturalny język i uczestniczyć w inteligentnym dialogu, w tym czasem odrobinę humoru, co dowodzi jej zdolności do naśladowania interakcji międzyludzkich.

W 1956 roku troje matematyków stworzyło pierwszy język sztucznej inteligencji, IPL-11, szkoląc program do rozwiązywania problemów matematycznych. Model ten szybko ewoluował i zdołał przedstawić twierdzenia matematyczne z jasnym i zrozumiałym wyjaśnieniem. Na przykład naukowcy opracowali technologię samokształcenia o nazwie " machine learning", która pozwala systemom sztucznej inteligencji samodzielnie budować własną inteligencję, ćwicząc odtworzenie analizy człowieka na dużej ilości danych. OpenAI wykorzystał te koncepcje do stworzenia zaawansowanych systemów, takich jak ChatGPT, które potrafią naturalnie zrozumieć i wygenerować tekst.

Uczenie maszynowe i big data (zdolność do zbierania i analizowania wykładniczej ilości danych wykorzystywanych do trenowania modeli AI) są zatem kluczowymi elementami sukcesu sztucznej inteligencji i jej postępów. Dzięki tym technologiom przedsiębiorstwa mogą teraz korzystać z możliwości intensywnego wykorzystania danych w celu opracowania systemów o wyjątkowej wydajności w różnych sektorach, od zautomatyzowanych usług klientów po inteligentne maszyny przemysłowe.

Jak działa sztuczna inteligencja?

Sztuczna inteligencja opiera się na trzech kluczowych etapach symulacji procesów poznawczych człowieka: asymilacja informacji, analiza danych oraz określanie właściwych reakcji lub działań. Każdy z tych etapów odgrywa kluczową rolę w efektywnym uczeniu się, rozumieniu i interakcji ze strony sztucznej inteligencji.

Etap 1: przyswajanie informacji

Aby sztuczna inteligencja mogła działać, musi najpierw przechwycić i przechowywać duże ilości danych. Każda interakcja cyfrowa generuje informacje, niezależnie od tego, czy są to kliknięcia na stronie internetowej, czy dane z czujnika. W niektórych przypadkach dane te muszą zostać anonimizowane zgodnie z przepisami, takimi jak RODO, w celu ochrony prywatności użytkowników.

Algorytmy uczenia się, zwane również "sztucznymi neuronami", analizują i rozszyfrowują te dane. Na przykład, aby rozpoznawać obrazy, rozkładają je na piksele, a następnie konwertują je na zbiór danych. Inne algorytmy gromadzą i redystrybuują masowe dane z Big Data, podczas gdy cloud computing oferuje moc obliczeniową niezbędną do przetwarzania ich na dużą skalę.

Etap 2: analiza danych

Po zgromadzeniu danych sztuczna inteligencja wykorzystuje deep learning, zaawansowaną formę uczenia maszynowego, do ich analizy. Analitycy danych definiują kryteria analityczne, które algorytmy wzbogacają z czasem, dostarczając coraz trafniejsze odpowiedzi.

Skuteczność AI zależy od ilości i jakości dostępnych danych. Na przykład eksploracja danych może pomóc w identyfikacji podobieństw, trendów lub informacji użytecznych w dużych zbiorach danych. Jednak ta zdolność analityczna wymaga dużej mocy obliczeniowej. Technologie, takie jak procesory graficzne (GPU) oraz dedykowane rozwiązania, takie jak OVHcloud AI Training, optymalizują te zasoby w celu przyspieszenia procesów uczenia się AI.

Wraz ze wzrostem złożoności algorytmów głębokiego uczenia, przetwarzanie danych staje się niemal natychmiastowe, otwierając nowe możliwości zastosowań sztucznej inteligencji.

Etap 3: opracowanie odpowiednich odpowiedzi lub działań

Sztuczna inteligencja wykorzystuje przeanalizowane dane do zaproponowania odpowiedzi lub działań dostosowanych do oczekiwań. Proces ten, porównywalny do "odruchu poznawczego", umożliwia AI:

• zaproponowanie rekomendacji wideo dostosowanych do użytkownika (inteligencja relacyjna);
• automatyzacja powtarzalnych zadań w celu zwiększenia wydajności operacyjnej (inteligentna automatyzacja);
• wykonywanie tłumaczeń pisemnych w czasie rzeczywistym w celu ułatwienia komunikacji (analiza semantyczna, tłumaczenie językowe);
• identyfikacja trendów rynkowych, aby pomóc w podejmowaniu strategicznych decyzji (informatyczne systemy decyzyjne);
• rozpoznawać przedmioty lub zwierzęta na tysiącach zdjęć (rozpoznawanie wizualne);
• Bezpieczne zarządzanie autonomicznymi pojazdami (odruchy poznawcze, propriocepcja).

Przykłady zastosowań sztucznej inteligencji

Model predykcyjny w sektorze publicznym

Zarządzanie infrastrukturą i usługami publicznymi może być bardzo złożone i czasochłonne, a każda decyzja wymaga dogłębnej analizy wielu parametrów. Przykładowo, decyzja o modernizacji dworca kolejowego wiąże się z koniecznością sprostania wielu różnorodnym wyzwaniom, takim jak ustalenie priorytetów prac według przewidywanego budżetu, badanie przepływów ruchu w celu zaproponowania alternatywnych tras lub optymalizacja transportu zastępczego.

I tutaj właśnie do akcji wkracza sztuczna inteligencja. trenując modele sztucznej inteligencji, można skuteczniej wychwytywać, przetwarzać i analizować dostępne dane, tworząc dokładniejsze prognozy. Takie modele predykcyjne ułatwiają tworzenie drzew decyzyjnych, w których wyszczególnia się koszty i korzyści związane z każdym z rozważanych wariantów, i stają się cennymi narzędziami wspomagania decyzji podmiotów publicznych.

Sztuczna inteligencja jest zatem oczywistym rozwiązaniem do wyboru w planowaniu i optymalizowaniu operacji dla wszystkich administracji i usług publicznych. Dzięki zaawansowanym systemom i wykorzystaniu Machine Learning organy administracji publicznej mogą nie tylko poprawić jakość świadczonych usług, ale także obniżyć koszty i podejmować oparte na dowodach decyzje.

Badania i rozwój w dziedzinie zdrowia

Sztuczna inteligencja znajduje się w centrum wielu programów badawczo-rozwojowych (B+R) w dziedzinie zdrowia, gdzie przynosi szczególnie obiecujące wyniki. Dzieje się tak, ponieważ sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w krytycznych zastosowaniach, takich jak wczesne wykrywanie nowotworów i poważnych chorób, co stanowi poważne wyzwanie dla sektora medycznego.

Na przykład po pomyślnym zakończeniu testów rozpoznawania wizualnego algorytmy AI zintegrowano z programami wykrywania wczesnych nowotworów. W porównaniu z zespołem neurochirurgów algorytmy rozpoznawania rezonansu magnetycznego są dziesięć razy szybsze i skuteczniejsze w wykrywaniu guzów mózgu. Porównują każdy nowy obraz mózgu z tysiącami innych obrazów w bazach danych, oferując szybką i dokładną analizę.

Generatywna sztuczna inteligencja wnosi również dodatkowy wymiar do tych osiągnięć, umożliwiając tworzenie syntetycznych modeli danych, takich jak sztuczne obrazy medyczne. Modele te mogą być wykorzystywane do trenowania nowych systemów badań przesiewowych przy jednoczesnym zachowaniu poufności danych pacjentów, ułatwiając tym samym badania bez uszczerbku dla wymogów dotyczących ochrony danych. Takie wykorzystanie analizy predykcyjnej i rozpoznawania obrazów z użyciem sztucznej inteligencji może pomóc w ratowaniu życia, umożliwiając diagnostykę jeszcze przed pojawieniem się choroby, tym samym rewolucjonizując świat medycyny i zmieniając sposób, w jaki świadczone są usługi zdrowotne.

Co więcej, dzięki technikom takim jak eksploracja danych i czerpanie wiedzy z tysięcy doniesień naukowych, sztuczna inteligencja może pogłębić wiedzę na temat przyczyn występowania pewnych chorób, wykryć potencjalne przeciwwskazania między różnymi lekami i przyspieszyć zakrojone na szeroką skalę badania naukowe, co przyczyni się do poprawy wyników klinicznych.

Bezpieczeństwo informatyczne i ochrona danych

Ochrona danych i zarządzanie nimi to kluczowe wyzwania w dzisiejszym cyfrowym świecie. Dostęp do informacji, ich wymiana i bezpieczne wykorzystywanie są kluczowe dla utrzymania zaufania, zapewnienia poufności i zgodności z przepisami dotyczącymi ochrony danych, bez względu na to, czy zarządzają nimi duże ośrodki badawcze czy firmy różnej wielkości.

W tym kontekście oprogramowanie zapewniające cyberbezpieczeństwo oparte na sztucznej inteligencji odgrywa kluczową rolę. Wykrywając potencjalne luki w sieci i blokując złośliwe oprogramowanie, które naśladuje ludzkie zachowanie, narzędzia te zapewniają dynamiczną i proaktywną warstwę ochrony. Dzięki analizie danych w czasie rzeczywistym oraz algorytmom uczenia maszynowego, systemy te są w stanie przewidywać zagrożenia i szybko na nie reagować, jeszcze zanim się zmaterializują, co znacznie zmniejsza ryzyko włamania.

Integracja AI z cloud computingiem dodatkowo zwiększa bezpieczeństwo IT. Firmy mogą chronić wrażliwe dane, korzystając jednocześnie ze skalowalnej i elastycznej infrastruktury. Na przykład zastosowanie sztucznej inteligencji w chmurze pozwala na ciągłe monitorowanie nieautoryzowanego dostępu i identyfikowanie podejrzanych zachowań na dużą skalę, zapewniając silniejszą ochronę przed cyberatakami.

Łącząc sztuczną inteligencję z zaawansowanymi narzędziami bezpieczeństwa, organizacje są lepiej przygotowane do obrony swoich sieci przed rosnącymi zagrożeniami cybernetycznymi. To holistyczne podejście łączące sztuczną inteligencję z cyberbezpieczeństwem nie tylko zwiększa ochronę danych, ale również ogólną odporność systemów informatycznych, gwarantując tym samym ciągłość działania i zgodność z międzynarodowymi standardami.

Automatyczne tłumaczenie w czasie rzeczywistym

Zarządzanie relacjami z klientami to strategiczne wyzwanie dla każdej firmy, która chce osiągnąć doskonałą jakość swoich usług. Wdrażając systemy sztucznej inteligencji do automatycznego przetwarzania języków (Natural Language Processing), firmy mogą centralizować zapytania klientów międzynarodowych i błyskawicznie tłumaczyć je na język obsługujący klientów, odgrywając w ten sposób rolę tłumacza w czasie rzeczywistym.

Automatyzacja językowa pozwala każdemu z opiekunów klienta na dostarczanie spersonalizowanych, precyzyjnych i dostosowanych odpowiedzi, które są następnie automatycznie tłumaczone na język użytkownika końcowego. Rezultatem jest znaczna poprawa zadowolenia klientów i znaczne skrócenie czasu odpowiedzi. Ponadto wstępnie zdefiniowane modele odpowiedzi wygenerowane przez chatbota, zoptymalizowane przy użyciu analizy wcześniejszych wątków i algorytmów uczenia maszynowego, pozwalają sprawnie odpowiedzieć na najczęściej zadawane pytania.

W ten sposób wykorzystanie sztucznej inteligencji do tłumaczenia maszynowego w czasie rzeczywistym głęboko zmienia doświadczenia klientów, jednocześnie zwiększając konkurencyjność firm na coraz bardziej połączonym globalnym rynku.

Planowanie, monitorowanie zapasów i zarządzanie przepływami

Zarządzanie żywnością, prognozowanie popytu i monitorowanie zapasów w czasie rzeczywistym stanowią poważne wyzwania dla podmiotów działających w sektorze handlu detalicznego i elektronicznego. Sztuczna inteligencja i algorytmy predykcyjne umożliwiają przewidywanie wielkości sprzedaży i zamawianie dokładnej ilości produktów od producentów, co niegdyś uważano za niemal niemożliwe.

Bazując na danych dotyczących sprzedaży z poprzednich lat i aktualnych informacjach, specjaliści mogą wytrenować systemy AI do zarządzania przepływem tysięcy artykułów w czasie rzeczywistym. Te programy Business Intelligence mogą szybko zidentyfikować najlepszą sprzedaż w każdym okresie i zasugerować optymalną ilość do zamówienia. W rezultacie modele predykcyjne, algorytmy kontrolne i zaawansowana wizualizacja danych umożliwiają zamawiającym dopasowywanie zamówień w celu uniknięcia strat i uniknięcia przerw w dostawach, przy jednoczesnej optymalizacji kosztów i zwiększeniu zadowolenia klientów.

Włączenie sztucznej inteligencji do zarządzania zapasami i przepływami towarowymi przekształca zatem cały łańcuch dostaw, zapewniając przedsiębiorstwom nową wydajność i zwinność.

Robotyka i wbudowana inteligencja

Robotyka stanowi jedno z głównych zastosowań sztucznej inteligencji, koncentrując się na rozwoju inteligencji kognitywnej. Deweloperzy opracowują nie tylko inteligentne komputery podłączone do sieci, ale również autonomiczne maszyny zdolne do niezależnej interakcji z otoczeniem.

W tym celu roboty i automaty są wyposażone w różnego rodzaju czujniki, w tym w pokładowe kamery, mikrofony, radary i sieci obiektów połączonych. Urządzenia te umożliwiają postrzeganie otoczenia w czasie rzeczywistym i dostosowywanie zachowań do odbieranych informacji, symulując odpowiednie dla każdej sytuacji odruchy poznawcze. Umiejętność adaptacji w czasie rzeczywistym jest niezbędna, aby roboty mogły wykonywać złożone zadania w różnych środowiskach.

Pokładowa inteligencja już teraz pokazuje jej ogromny potencjał dzięki innowacjom, takim jak autonomiczny samochód. Zdolny do zrozumienia i przestrzegania przepisów ruchu drogowego, samodzielnego parkowania i natychmiastowego reagowania na niebezpieczeństwo, autonomiczny samochód wykorzystuje inteligentne systemy wykorzystujące zaawansowane algorytmy do szybkiego i bezpiecznego podejmowania decyzji. Przykłady te pokazują, w jaki sposób sztuczna inteligencja zmienia nie tylko dziedzinę mobilności, ale także wiele innych sektorów, dostarczając autonomiczne, inteligentne rozwiązania, które zwiększają bezpieczeństwo i wydajność.

Branże twórcze

Sztuczna inteligencja generatywna rewolucjonizuje branże twórcze, otwierając nowe możliwości tworzenia treści. Niezależnie od tego, czy chodzi o sztukę, muzykę, literaturę czy reklamę, technologie te umożliwiają tworzenie obrazów, filmów, tekstów, a nawet oryginalnych kompozycji muzycznych, zapewniając twórcom nowe możliwości.

Na przykład w dziedzinie sztuki i projektowania artyści i projektanci wykorzystują generatywne narzędzia sztucznej inteligencji do tworzenia złożonych, cyfrowych dzieł, eksplorując formy i style, które trudno byłoby sobie wyobrazić. W literaturze pisarze mogą współpracować z systemami sztucznej inteligencji, aby współtworzyć opowieści lub skrypty, wzbogacając w ten sposób swoje narracje o nowe i zróżnicowane sugestie.

Podobnie w muzyce sztuczna inteligencja może tworzyć nowe utwory oparte na istniejących stylach, pozwalając kompozytorom odkrywać nowe inspiracje lub szybko tworzyć utwory dostosowane do konkretnych potrzeb, na przykład ścieżki dźwiękowe do filmów lub gier wideo. W sektorze reklamy i marketingu algorytmy generujące są wykorzystywane do tworzenia spersonalizowanych treści, stworzonych z myślą o bardziej ukierunkowanych i angażujących kampaniach, zwiększających wpływ i zasięg przekazów reklamowych.

W ten sposób zdolność sztucznej inteligencji do generowania kreatywnych treści zapewnia profesjonalistom z branży większą elastyczność i wydajność. Otwiera to również drogę do nowych form ekspresji artystycznej i innowacyjnych podejść do twórczości, przekształcając tradycyjne procesy i pobudzając innowacje w branżach twórczych.