Sztuczna inteligencja (AI)

Czym jest AI (sztuczna inteligencja)?

Sztuczna inteligencja (AI) to opracowywanie, wdrażanie i utrzymywanie systemów obliczeniowych, które są w stanie odtwarzać pewne aspekty ludzkiej inteligencji. Obecnie ta część informatyki koncentruje się na tworzeniu algorytmów i programowaniu modeli uczenia maszynowego (ML), które mogą analizować ogromne ilości danych, aby móc na ich podstawie samodzielnie podejmować decyzje.

Zadania związane ze sztuczną inteligencją łączą elementy matematyki i neuronauki obliczeniowej. W efekcie można symulować lub usprawniać procesy przypominające ludzkie myślenie. Ważnym celem tej dziedziny badań jest odpowiedzenie na pytanie, w jaki sposób technologia może być wykorzystywana do wykonywania zadań poznawczych, które ludzie uważają za żmudne lub trudne.

Sztuczna inteligencja (AI) jest uważana za przełomową technologię przez to, że zmienia sposób, w jaki ludzie uzyskują dostęp do informacji, przetwarzają je, pracują oraz rozumieją naturę kreatywności i oryginalności.

Techopedia wyjaśnia definicję AI

Większość definicji przedstawia pozytywne skutki wykorzystywania AI do zwiększania ludzkiej inteligencji i pomagania ludziom w byciu bardziej produktywnymi.

Nie można jednak pominąć zdania krytyków tej technologii, którzy obawiają się, że coraz potężniejsze modele sztucznej inteligencji mogą wkrótce przewyższyć ludzką inteligencję i stać się zagrożeniem dla ludzkości.

Niekontrolowany rozwój sztucznej inteligencji i potencjał technologii do przyspieszania rozwoju już poza ludzką kontrolą jest czasami określany jako Osobliwość technologiczna. Już sama teoretyczna możliwość powstania Osobliwości technologicznej jest jednym z powodów, dla których rządy, przedsiębiorcy i duże korporacje wprowadzają zabezpieczenia przed AI, aby zminimalizować ryzyko i zapewnić, że będzie odpowiedzialnie wykorzystywana.

Jak działa AI sztuczna inteligencja

Aktualnie dostępne aplikacje AI zwykle wykorzystują zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego i ogromną moc obliczeniową do przetwarzania, analizowania i uczenia się na podstawie danych w sposób naśladujący określone aspekty ludzkiego poznania, takie jak identyfikowanie wzorców i rozumowanie indukcyjne.

Pierwszym krokiem podczas opracowywania modelu AI wykorzystującego ML jest gromadzenie danych. Konkretny typ danych zostanie określony na podstawie wybranej funkcji sztucznej inteligencji. Na przykład model rozpoznawania obrazu będzie wymagał zgromadzenia ogromnej bazy danych obrazów cyfrowych.

Po zebraniu informacji analitycy danych mogą wybrać lub opracować algorytmy do ich dalszych badań. Algorytm to zestawy instrukcji, które mówią komputerowi, jak przetwarzać dane i uzyskać pożądany wynik.

Wiele algorytmów uczenia maszynowego, w tym algorytmy uczenia głębokiego, zaprojektowano tak, aby można ich było używać iteracyjnie. Pobierają dane, dokonują przewidywań/decyzji, a następnie pozyskują informację zwrotną, aby mogły dostosować swoje wewnętrzne procesu. Proces umożliwiający algorytmom ulepszanie wyników w miarę upływu czasu nazywany jest uczeniem maszynowym (ML).

Proces uczenia się może być nadzorowany lub pozbawiony nadzoru, w zależności od sposobu prezentacji danych i celu programowania AI.

Dzięki uczeniu nadzorowanemu model sztucznej inteligencji uczy się na podstawie zbioru danych, który obejmuje zarówno dane wejściowe, jak i pożądane wyniki. W przypadku uczenia się bez nadzoru algorytm identyfikuje wzorce, relacje lub struktury w otrzymanych danych, a następnie wykorzystuje analizę do przewidywania wyników.

Gdy model AI nauczy się wiarygodnie przewidzieć wyniki dla niewidocznych danych szkoleniowych z akceptowalnym zakresem dokładności, można go przetestować na danych ze świata rzeczywistego. Na tym etapie model zostanie albo przeszkolony, albo wdrożony i stale monitorowany pod kątem dryfu modelu.

Czym różni się uczenie maszynowe od sztucznej inteligencji?

Chociaż sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe są często używane jako synonimy, znaczenie AI jest terminem ogólnym, a ML jest podzbiorem sztucznej inteligencji. Każdą aplikację ML można nazwać sztuczną inteligencją, ale nie wszystkie aplikacje oparte na sztucznej inteligencji wykorzystują uczenie maszynowe. Na przykład symboliczna sztuczna inteligencja oparta na regułach wchodzi w zakres sztucznej inteligencji, ale nie jest prawdziwym przykładem uczenia maszynowego, ponieważ nie uczy się na podstawie danych w taki sam sposób, jak ML.

Przykłady technologii AI

Dzisiejsza AI sztuczna inteligencja często wykorzystuje uczenie maszynowe, łącząc je z innymi technikami i technologiami obliczeniowymi. Podejście hybrydowe pozwala na tworzenie bardziej zróżnicowanych i niezawodnych systemów sztucznej inteligencji.

Na przykład głębokie uczenie się to iteracyjne podejście do sztucznej inteligencji, które układa algorytmy uczenia maszynowego w hierarchię o rosnącej złożoności i abstrakcji. Jest to obecnie najbardziej zaawansowana architektura AI znajdująca się w użyciu.

Inne znane techniki i technologie AI to:

Rodzaje sztucznej inteligencji

AI można podzielić na słabą sztuczną inteligencję lub silną sztuczną inteligencję. Całą używaną obecnie sztuczną inteligencję uważa się za słabą sztuczną inteligencję.

Słaba sztuczna inteligencja

Słaba sztuczna inteligencja, nazywana także wąską sztuczną inteligencją, może wykonywać ograniczoną liczbę z góry określonych funkcji.

Nawet potężne multimodalne chatboty AI, takie jak Google Gemini i ChatGPT, nadal są rodzajem słabej sztucznej inteligencji. Te dwie rodziny dużych modeli językowych (LLM) wymagały zaprogramowania sposobu reagowania na podpowiedzi użytkownika, a jeśli będą używane do nowych zadań, będą wymagały dodatkowego programowania.

Silna sztuczna inteligencja

Silna sztuczna inteligencja jeszcze nie powstała. Mimo to badacze i zwolennicy sztucznej inteligencji wyrażają zainteresowanie dwoma odrębnymi typami silnej sztucznej inteligencji: ogólną sztuczną inteligencją (AGI) i sztuczną superinteligencją.

Ogólna AI sztuczna inteligencja to hipotetyczny typ sztucznej inteligencji posiadający inteligencję na poziomie ludzkim. Teoretycznie AGI będzie w stanie uczyć się, rozumieć i rozwiązywać problemy w sposób interdyscyplinarny we wszystkich dziedzinach. Technologia będzie w stanie autonomicznie reagować na nowe rodzaje bodźców zewnętrznych bez wyraźnego programowania.

Superinteligencja to rodzaj hipotetycznej sztucznej inteligencji często przedstawianej w książkach science fiction. Ten typ AI znacznie przewyższy możliwości AGI i będzie inteligentniejszy od ludzi.

Warto mieć na uwadze, że nie opracowano jeszcze żadnych systemów AGI ani superinteligentnych, a wśród ekspertów nadal toczy się poważna debata na temat tego, kiedy, a nawet czy, zostaną one osiągnięte. Negatywny i pozytywny wpływ superinteligencji jest przedmiotem wielu debat w społeczności AI i całym społeczeństwie.

Modele sztucznej inteligencji można również kategoryzować według ich możliwości podejmowania decyzji i poziomu zaawansowania poznawczego.

Wykorzystanie AI w biznesie

Technologia sztucznej inteligencji usprawnia operacje biznesowe i zwiększa efektywność w różnych sektorach biznesowych, ale wymaga również od pracowników podnoszenia kwalifikacji i dostosowywania się do nowych ról i obowiązków w miejscu pracy.

Automatyzacja powtarzalnych zadań pozwoli pracownikom przejść w kierunku bardziej analitycznych, kreatywnych i nadzorczych ról, których nie jest w stanie wykonać technologia sztucznej inteligencji. Oczekuje się, że ta zmiana nie tylko zwiększy produktywność pracowników, ale także pozwoli im skoncentrować się na strategicznych i kreatywnych zadaniach, które dodadzą firmie większej wartości.

Zdolność sztucznej inteligencji do analizowania ogromnych ilości danych w czasie rzeczywistym umożliwia firmom dostosowywanie swojej oferty do konkretnych segmentów klientów i identyfikowanie możliwości wzrostu i ulepszeń skuteczniej niż kiedykolwiek wcześniej. Integracja AI w operacjach biznesowych zmienia również strategie zaangażowania marketingowego. Spersonalizowane rekomendacje i chatboty zapewniające interaktywną obsługę klienta 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, pozwalają firmom oferować niespotykany dotąd poziom obsługi klienta.

Korzyści i zagrożenia związane ze sztuczną inteligencją

W miarę jak AI sztuczna inteligencja staje się standardową technologią do zastosowań biznesowych, rosną obawy dotyczące jej etycznego wykorzystania, korzyści i zagrożeń.

Wykorzystanie AI w sposób etyczny wymaga rozważenia potencjalnego ryzyka i dobrego nim zarządzania, aby używać tej technologii w sposób korzystny dla społeczeństwa, nie pogłębiając nierówności ani nie szkodzić jednostkom, ani grupom.

Sztuczna inteligencja wprowadziła także złożone kwestie prawne, które wymagają od firm ostrożnych działań. Główne obawy dotyczą zarządzania prywatnością danych, stronniczością AI oraz jej wpływem na poziom zatrudnienia i społeczeństwo.

Ustalenie, kto jest odpowiedzialny za podejmowanie szkodliwych decyzji przez systemy AI, może być trudne. Szczególnie w przypadku złożonych systemów sztucznej inteligencji, których wyniki mają setki, a nawet tysiące zależności. Na przykład, gdy samochód autonomiczny napędzany sztuczną inteligencją powoduje wypadek, ustalenie, kto ponosi odpowiedzialność (programista, firma czy użytkownik) będzie stanowić poważne wyzwanie. Sytuacja będzie jednak jeszcze bardziej skomplikowana, jeśli działanie pojazdu zostało zakłócone przez atak złośliwego oprogramowania.

Coraz bardziej oczywiste staje się, że firmy muszą ustanowić jasne wytyczne i dobre praktyki, aby zapewnić zgodność polityk korporacyjnych ze sposobem korzystania przez pracowników z technologii wspomaganej AI.

Poniższa tabela przedstawia ogólny pogląd na dwie strony sztucznej inteligencji.

Sztuczna inteligencja a zgodność z przepisami

W miarę jak aplikacje napędzane AI stają się coraz bardziej zintegrowane z krytycznymi sektorami e-handlu, rolnictwa, opieki zdrowotnej i finansów, coraz większa staje się potrzeba dzielenia się najlepszymi praktykami i przyjmowania standardowych ram sztucznej inteligencji, takimi jak NIST AI Risk Management Framework (zarządzanie ryzykiem AI) i Google SAIF.

Aby zmniejszyć ryzyko gospodarcze i społeczne związane z rozwojem i/lub wykorzystaniem sztucznej inteligencji, wiele krajów na całym świecie tworzy nowe polityki, prawa i regulacje.

Oto krótka lista niektórych aktualnie realizowanych inicjatyw:

Wnioski

Opracowywanie, wdrażanie i wykorzystywanie technologii sztucznej inteligencji w celu automatyzacji powtarzalnych zadań oraz maksymalizacji produktywności osobistej i zawodowej będzie wymagało wdrożenia standardów branżowych i nadzoru regulacyjnego, które zrównoważą innowacje z odpowiedzialnym wykorzystaniem sztucznej inteligencji.

FAQ: AI sztuczna inteligencja