Czym jest sztuczna inteligencja?

Sztuczna Inteligencja często opisywana skrótem SI lub AI (z ang. artificial intelligence) to termin stworzony przez Johna McCarthy, założyciela (istniejącego do dzisiaj) laboratorium o tej tematyce na Massachusetts Institute of Technology. W 1955 roku tak zdefiniował on zjawisko AI: „konstruowanie maszyn, o których działaniu dałoby się powiedzieć, że są podobne do ludzkich przejawów inteligencji”.

Definicje sztucznej inteligencji

Pojęcie sztucznej inteligencji funkcjonuje w społeczeństwie i mediach z ogromną częstotliwością, a powszechne jej rozumienie zdaje się nie różnić od definicji z lat 50-tych. Przytłaczająca liczba różnorodnych definicji tego zjawiska sprawia, że nie będąc specjalistą trudno jest ocenić ich prawdziwość oraz zdecydować czy coś zalicza się do obszaru AI czy też nie. Szeroką, ale jednocześnie poprawną i stworzoną przystępnym nawet dla laika językiem definicję znaleźć można w słowniku języka polskiego PWN, według którego sztuczna inteligencja to:

Sztuczna inteligencja a uczenie maszynowe

AI często utożsamiana jest z pojęciem machine learning, a więc tzw. uczenia maszynowego. Warto wiedzieć, że choć obie dziedziny różnią się znaczeniem to są ze sobą powiązane. Uczenie maszynowe zalicza się do nauk zajmujących się problematyką SI i jest dziedziną interdyscyplinarną ze szczególnym uwzględnieniem takich dziedzin jak informatyka, robotyka i statystyka. W obszarze machine learning wyróżnia się cztery główne rodzaje:

  • nadzorowane (ang. supervised);
  • nienadzorowe (ang. unsupervised);
  • półnadzorowane (ang. semi-supervised);
  • ze wzmocnieniem (ang. reinforcement).

Sztuczna inteligencja – jak ją rozumieć

Jak szeroką dziedziną wiedzy jest w rzeczywistości AI? Możemy wyróżnić dwa podstawowe znaczenia sztucznej inteligencji. Pierwsze określa ją jako dział informatyki, zajmujący się kreowaniem inteligentnych modeli zachowań stymulowanych następnie przez programy komputerowe. Mówiąc potocznie, jest to tworzenie narzędzi informatycznych, wzorowanych na  funkcjonowaniu ludzkiego umysłu. Z drugiej strony,  artificial intelligence to rozległa dziedzina technologii i  badań naukowych obejmująca logikę rozmytą, obliczenia ewolucyjne, sieci neuronowe, sztuczne życie, a także robotykę. Co ważne, z naukowego punktu widzenia nie ma jednej technologii sztucznej inteligencji. AI to zbiór technologii, obejmujących machine learning (ML), systemy rozpoznawania dźwięku i obrazów, przetwarzania języka naturalnego (NLP), transkrypcji i symulacji głosu oraz innych specjalistycznych narzędzi, wykorzystujących głębokie sieci neuronowe (deep learning).

Przykłady zastosowań sztucznej inteligencji

Pojęcie AI może wydawać się odległe, to choć często nie zdajemy sobie z tego sprawy, oparto na niej sporo zastosowań, z których korzystamy na co dzień. Netflix i Spotify to przykłady serwisów, które wyświetlają użytkownikom rekomendacje treści, jakie mogą go zainteresować wykorzystując informacje o jego wcześniejszych wyborach czy czasie poświęconych danym treściom. Dzięki sztucznej inteligencji, system może gromadzić dane o naszych wyborach, analizować je i na tej podstawie dobierać propozycje filmów lub utworów. Niedawno odbyła się głośna premiera Asystent Głosowego Google, którego działanie również opiera się na AI, co pozwala mu reagować na „wyuczone” komendy dźwiękowe. Już funkcjonujących przykładów zastosowań tej dziedziny jest mnóstwo i ciągle trwają prace nad kolejnymi. Wśród najczęściej wymienianych są m.in. autonomiczne samochody, rozwiązania z zakresu smart home, systemy monitoringu oraz wykorzystanie AI do tworzenia i analizy tekstów, muzyki, a nawet wideo.

Etapy rozwoju sztucznej inteligencji

Biorąc pod uwagę stopień rozwoju sztucznej inteligencji, dzielimy ją na:

  • Narrow AI – to tzw. wąska SI, w której technologie dorównują ludzkim możliwościom w niewielkim zakresie.
  • General AI – etap rozwoju, w którym sztuczna inteligencja może z powodzeniem wykonywać każde zadanie intelektualne, tak dobrze, jak człowiek.

Super AI – profesor Nick Bostrom z University of Oxford opisuje ją jako „znacznie przewyższającą zdolności poznawcze ludzi praktycznie we wszystkich dziedzinach zainteresowania”.

Według specjalistów, obecnie znajdujemy się na etapie przejściowym z Narrow do General AI, a Super AI to ostatnia przewidywana faza rozwoju.

Choć sceptycznie podchodzimy do prognoz niektórych ekspertów, twierdzących, że era Super AI nastąpi w ciągu najbliższej dekady, jesteśmy pewni, że jedynym sposobem, aby odpowiednio przygotować się na zmiany, jest edukacja. Bazując na naszym 12-letnim doświadczeniu w prowadzeniu projektów związanych z nowymi technologiami  stworzyliśmy  cykl spotkań Future Talks, gdzie zapraszamy specjalistów z różnych dziedzin i wspólnie z nimi omawiamy wpływ AI na poszczególne aspekty ludzkiego życia. Seria wpisów na naszym blogu, którą rozpoczyna powyższy tekst, to kolejny sposób dzielenia się wiedzą i doświadczeniem ekspertów Planet Partners, nie tylko z zakresu sztucznej inteligencji, ale szeroko pojętych nowych technologii. Już niebawem omówimy dla Was kolejne zagadnienia z tego obszaru.

Facebook
Twitter
LinkedIn

Zainteresował Cię ten insight?

Dowiedz się więcej o naszym doświadczeniu i przekonaj się, w jaki sposób odpowiemy na Twoje potrzeby!

Podobne publikacje

Ostatnie kilka lat w sieci nieprzerwanie mija pod ogromnym i migoczącym na wszystkie możliwe kolory znakiem influencerów. Internetowi celebryci szturmem wdarli się w grono obserwowanych przez nas osób. Z biegiem czasu ich potencjał wizerunkowy i sprzedażowy doceniły również marki coraz częściej decydując się na współpracę z twórcami contentu. Czego możemy spodziewać się po treściach sponsorowanych w najbliższych miesiącach?  

Eventy online na stałe zagościły już w świecie marketingu i biznesu. Ta niezbędna w okresie pandemicznych zakazów forma spotkań otworzyła nowe możliwości oraz zadziwiła naprawdę dobrym dotarciem. Organizacja wydarzenia w wirtualnym świecie nie uprościła jednak organizatorom pracy. Niezależnie od tego, czy planujemy wyjazd na karaibską plażę, czy przenosimy na nią uczestników jedynie wirtualnie – wszystko wymaga dokładnego zaplanowania, sprawdzenia i wdrożenia.