Sztuczna inteligencja – co to jest?
Sztuczna inteligencja to dziedzina informatyki, która zajmuje się tworzeniem systemów i algorytmów zdolnych do wykonywania zadań, które normalnie wymagają ludzkiej inteligencji. Takie zadania mogą obejmować rozpoznawanie mowy, podejmowanie decyzji, rozumienie języka naturalnego, analizowanie danych, a nawet kreatywne myślenie.
Za autora pojęcia uznaje się Johna McCarthy’ego, jednak tematem sztucznej inteligencji zajmowało się wielu badaczy, m.in. Alan Turing. Opracował on słynny test Turinga, który miał pomóc oceniać poziom inteligencji maszyn. Program komputerowy przechodził test w momencie, w którym udało mu się przekonać sędziego, że rozmawia z drugim człowiekiem.
Obecnie, w ramach dziedziny AI wykorzystywanych jest wiele różnych technik i algorytmów, które różnią się pod względem podejścia do danych, złożoności oraz obszarów zastosowania. Pod pojęciem sztucznej inteligencji, czy też AI, kryje się dużo więcej niż tylko popularne chatboty w formie aplikacji czy przeglądarkowych pomocników (np. ChatGPT czy Microsoft Copilot).
Typy sztucznej inteligencji – predykcyjne AI vs generatywne AI
Narzędzia AI można najogólniej podzielić na dwa typy: predykcyjne i generatywne AI, które różnią się przede wszystkim w sposobie, w jaki przetwarzają dane i generują wyniki.
Celem predykcyjnego AI jest przewidywanie przyszłych zdarzeń na podstawie historycznych danych. Modele predykcyjne uczą się wzorców i zależności z danych treningowych, a następnie wykorzystują te wzorce do prognozowania przyszłych wyników. To podejście jest obecnie wykorzystywane np. do prognozowania pogody, przewidywania awarii maszyn czy analizy ryzyka kredytowego przed udzieleniem pożyczki. Modele predykcyjne uczą się na podstawie danych historycznych i, aby być skuteczne, potrzebują do tego bardzo dużych zbiorów. W tym kontekście właśnie spotkać się można z terminem Big Data.
Generatywne AI tworzy nowe dane, które są podobne do danych treningowych. Modele generatywne uczą się rozkładu danych treningowych i potrafią generować nowe próbki danych, które są statystycznie podobne do danych, na których były trenowane. Mogą tworzyć obrazy, teksty, dźwięki i inne formy danych.
Kluczowe technologie wykorzystywane w sztucznej inteligencji bazują na algorytmach uczenia maszynowego (ang. machine learning, ML) i uczenia głębokiego (ang. deep learning, DL), wśród których najczęściej wykorzystuje się drzewa decyzyjne i lasy losowe, czy sieci neuronowe. Inną ważną technologią dla AI są algorytmy przetwarzania języka naturalnego (ang. natural language processing, NLP), które są nieodłącznym elementem popularnych ostatnio chatbotów.
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w praktyce
W ostatnich latach wykorzystanie sztucznej inteligencji ogromnie zyskało na popularności i ciężko znaleźć obecnie branżę, w której AI nie jest w jakiś sposób obecne. Choć wzbudza to często skrajne opinie, nie da się zaprzeczyć, że ta technologia ma istotne znaczenie w dzisiejszym świecie. Z racji tego, że przed sztuczną inteligencją stawiane są bardzo różne zadania, obecnym trendem jest tworzenie bardzo wyspecjalizowanych modeli i programów, które mają odpowiadać konkretnym potrzebom.
Modele predykcyjnego AI już od lat są stosowane w wielu branżach np.:
- medycyna: diagnostyka chorób, analiza obrazów medycznych (np. zdjęcia MRI);
- finanse: analiza ryzyka kredytowego;
- przemysł: zarządzanie łańcuchem dostaw,
- transport: optymalizacja tras, autonomiczne pojazdy;
- edukacja: personalizacja nauczania;
- administracja: automatyczne generowanie dokumentów.
Modele predykcyjne zazwyczaj są tworzone z myślą o długofalowym zastosowaniu. Mogą być tworzone jedynie na podstawie wewnętrznych danych przedsiębiorstwa czy instytucji – jeśli niekoniecznie interesujące jest np. to, jak ogólnie wyglądają zachowania zakupowe klientów, ale raczej jak zachowują się klienci tego konkretnego sklepu. Szczególnie jeśli w modelu wykorzystywane są dane wrażliwe, co często jest konieczne np. w systemach bankowości czy administracji, ważne jest, aby model był tworzony i wykorzystywany wewnątrz instytucji.
Wdrażając rozwiązania predykcyjnego AI, wykorzystuje się zaawansowane programy analityczne, które pozwalają na rzetelne zbudowanie modeli, mając kontrolę nad jakością danych, dokładnością prognoz oraz interpretowalnością wyników. Dzięki tym narzędziom możliwe jest nie tylko przetwarzanie i analiza dużych zbiorów danych, ale także monitorowanie i optymalizacja modeli w czasie rzeczywistym. Niektóre programy, poza samymi algorytmami, mogą posiadać dodatkowe funkcjonalności. Przykładem może być PS CLEMENTINE PRO na silniku IBM SPSS Modeler, narzędzie, które posiada graficzny interfejs użytkownika (GUI), który umożliwia użytkownikom tworzenie modeli za pomocą przeciągania i upuszczania komponentów. Jest to szczególnie przydatne dla analityków i statystyków, którzy mogą nie być zaznajomieni z programowaniem. Nie każdy program dostarcza też wizualizacji czy predefiniowanych, zaawansowanych algorytmów np. automatycznego przygotowania danych, czy analizy koszykowej.
Wykorzystanie modeli sztucznej inteligencji do predykcji i przewidywania jest szeroko stosowane już od dłuższego czasu (np. system Dendral do analizy danych chemicznych z lat 60. XX w.), natomiast popularność generatywnej inteligencji to kwestia ostatnich lat. Choć pierwsze algorytmy również opracowane były kilka dekad temu, dopiero współczesne modele pozwalają na tworzenie wysokiej jakości i adekwatności treści.
Modele generatywnego AI są stosowane w wielu branżach, takich jak np.:
- sztuka i rozrywka: tworzenie obrazów, generowanie muzyki, pisanie tekstów literackich;
- przemysł: generowanie nowych wzorów i projektów produktów, symulacje procesów produkcyjnych;
- marketing i reklama: tworzenie treści reklamowych;
- gry wideo: tworzenie realistycznych postaci i środowisk, generowanie scenariuszy.
Modele generatywne zazwyczaj wykorzystywane są do zadań wymagających kreatywności czy innowacji. Trenowane są na ogromnych zbiorach danych, aby nauczyć się struktury i wzorców, które mogą być wykorzystane do tworzenia nowych, oryginalnych danych. W przypadku generatywnego AI dużo częściej zamiast budowania własnych modeli i systemów wykorzystuje się gotowe narzędzia.
Podsumowanie
Sztuczna inteligencja (AI) to dynamicznie rozwijająca się dziedzina technologii, która umożliwia systemom wykonywanie zadań wymagających ludzkiej inteligencji, takich jak rozpoznawanie mowy, podejmowanie decyzji czy prognozowanie. AI można podzielić na dwa główne typy: predykcyjne i generatywne.
W przeciwieństwie do modeli predykcyjnych, które skupiają się na przewidywaniu przyszłych zdarzeń, generatywne AI koncentruje się na tworzeniu nowych treści, które są podobne do danych treningowych, ale jednocześnie unikalne i innowacyjne. Niezależnie jednak od zadań, do których są tworzone, systemy i narzędzia AI wymagają bardzo dużej ilości danych wejściowych (historycznych, treningowych), aby były skuteczne.
Chociaż dzisiejsze narzędzia AI mają szerokie zastosowanie, ogromny potencjał i niespotykane wcześniej możliwości, stawiają też przed nami szereg wyzwań. Wymagają one rozwagi w kwestiach etycznych, takich jak prywatność danych i stronniczość (ang. bias) algorytmów, które mogą prowadzić do niesprawiedliwych decyzji. W przypadku modeli generatywnych sporą kontrowersją było wykorzystanie do uczenia modelu różnych dzieł, do których twórcy oprogramowania nie mieli praw autorskich. Dynamiczny rozwój sztucznej inteligencji wymaga ciągłego dostosowywania przepisów prawnych oraz standardów branżowych, aby móc bezpiecznie i etycznie korzystać z jej możliwości.