AI – Sztuczna inteligencja

Co to jest sztuczna Inteligencja (AI)

Czym jest sztuczna inteligencja? Czy powinniśmy się jej obawiać? Postaram się odpowiedzieć na te i kilka pytań w tym artykule.

Definicja AI

Sztuczna inteligencja (AI) to symulacja procesów inteligencji ludzkiej za pomocą maszyn, zwłaszcza systemów komputerowych. Procesy te obejmują uczenie się (zdobywanie informacji i zasad korzystania z informacji), rozumowanie (za pomocą reguł, aby osiągnąć przybliżone lub określone wnioski) i samokorektę. Do szczególnych zastosowań sztucznej inteligencji należą systemy eksperckie, rozpoznawanie mowy czy obrazów.

Inna definicja sztucznej Inteligencji

Sztuczna inteligencja (SI) to obszar informatyki i technologii zajmujący się tworzeniem systemów komputerowych zdolnych do wykonywania zadań, które normalnie wymagają ludzkiego myślenia i inteligencji. Sztuczna inteligencja dąży do stworzenia programów i algorytmów, które mogą analizować, rozumieć, uczyć się, wnioskować, podejmować decyzje i rozwiązywać problemy na podobnym poziomie co człowiek.

Sztuczna inteligencja i algorytmy

Sztuczna inteligencja obejmuje wiele różnych dziedzin i technik, takich jak uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego, rozpoznawanie obrazów, planowanie, robotyka i wiele innych. Uczenie maszynowe jest szczególnie istotne w dziedzinie SI i opiera się na algorytmach, które pozwalają komputerom nauczyć się na podstawie danych i doświadczenia, bez jasno zdefiniowanych instrukcji. Dzięki temu mogą one rozpoznawać wzorce, dopasowywać się do zmieniających się warunków i doskonalić swoje działanie.

Sztuczna inteligencja znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach, takich jak medycyna, finanse, przemysł, logistyka, samochody autonomiczne, asystenci wirtualni, gry komputerowe i wiele innych. Jej potencjał jest ogromny i ciągle rozwijają się nowe technologie i algorytmy, które poszerzają możliwości SI.

Warto jednak zauważyć, że sztuczna inteligencja jest nadal rozwijającą się dziedziną, a obecne systemy SI mają swoje ograniczenia. Chociaż potrafią wykonywać pewne zadania lepiej niż człowiek, to nie posiadają ogólnego zrozumienia świata i nie są w stanie zastąpić ludzkiej inteligencji we wszystkich dziedzinach.

Silna i słaba AI

AI można podzielić na słabe lub silne. Słaba sztuczna inteligencja, znana również jako wąska sztuczna inteligencja, jest systemem sztucznej inteligencji zaprojektowanym i przeszkolonym do konkretnego zadania. Wirtualni asystenci osobiści, takie jak Siri firmy Apple, są formą słabej SI. Silna sztuczna inteligencja, znana również, jako sztuczna inteligencja ogólna, jest systemem sztucznej inteligencji z uogólnionymi ludzkimi zdolnościami poznawczymi. W przypadku nieznanego zadania silny system sztucznej inteligencji jest w stanie znaleźć rozwiązanie bez interwencji człowieka.

Jak działa sztuczna inteligencja?

AI działa poprzez połączenie dużych ilości danych z szybkim, iteracyjnym przetwarzaniem i inteligentnymi algorytmami, co pozwala oprogramowaniu na automatyczne uczenie się na podstawie wzorców lub cech w danych.

AI to szeroka dziedzina nauki, która obejmuje wiele teorii, metod i technologii, a także następujące główne subdziedziny: uczenie maszynowe, sieci neuronowe, głębokie uczenie, widzenie komputerowe, przetwarzanie języka naturalnego (NLP).

Kilka technologii umożliwia i wspiera AI: procesory graficzne (GPU), Internet rzeczy (IoT), zaawansowane algorytmy, interfejsy programowania aplikacji (API).

Przykłady komercyjnych zastosowań AI

Ponieważ sprzęt, oprogramowanie i koszty personelu w zakresie sztucznej inteligencji mogą być bardzo wysokie, wielu dostawców włącza komponenty sztucznej inteligencji do swoich standardowych ofert, a także dostęp do platform sztucznej inteligencji, jako usługi (AIaaS). AI, jako usługa umożliwia osobom fizycznym i firmom eksperymentowanie z AI w różnych celach biznesowych i testowanie wielu platform przed podjęciem dalszych inwestycji. Popularne oferty chmury AI zawierają usługi takich firm jak Amazon AI, IBM Watson Assistant, Microsoft Cognitive Services i Google AI.

Podczas gdy narzędzia sztucznej inteligencji oferują szereg nowych funkcji dla firm, wykorzystanie sztucznej inteligencji rodzi pytania etyczne. Dzieje się tak, ponieważ algorytmy głębokiego uczenia się, które stanowią podstawę wielu najbardziej zaawansowanych narzędzi sztucznej inteligencji, są tak inteligentne, jak dane, które są podawane podczas procesu uczenia. Człowiek wybiera, które dane powinny zostać wykorzystane do nauki programu sztucznej inteligencji. Taki wpływ ludzkiej subiektywności jest nieunikniony i musi być ściśle kontrolowany.

Obawy i mity

Niektórzy eksperci branżowi uważają, że pojęcie sztucznej inteligencji jest zbyt blisko związane z kulturą popularną, co powoduje, że opinia publiczna ma nierealistyczne obawy o sztuczną inteligencję i nieprawdopodobne oczekiwania, co do tego, jak zmieni to miejsce pracy i życie w ogóle. Naukowcy i specjaliści ds. Marketingu starają się pomóc ludziom zrozumieć, że sztuczna inteligencja po prostu ulepszy produkty i usługi, a nie zastąpi ludzi, którzy ich używają.

Inteligencja oznacza świadomość

Najważniejszą rzeczą, z której znana jest sztuczna inteligencja, jest inteligencja, ale z powodu złej komunikacji i nieporozumień wielu uważa, że ​​skutkuje to rozwojem świadomości. Jest to jednak dalekie od prawdy.

Nie oznacza to jednak, że jest to niemożliwe. Wielu faktycznie pracuje nad znalezieniem biologicznych czynników stojących za ludzką świadomością. Aby naprawdę móc ją zrozumieć i wykorzystać potrzebne jest na wiele czasu i wielu jeszcze podejść do tego tematu. Na razie nawet najszybszy komputer, komputer K, który może obliczyć 10 biliardów obliczeń na sekundę, nigdy nie będzie samoświadomy ani nie będzie miał świadomego umysłu, do którego zdolni są ludzie. To samo dotyczy sztucznej inteligencji.

AI uczy się w ten sam sposób co ludzie

Wiele powszechnych obaw związanych z AI wynika z jego potencjalnej zdolności do przejmowania ludzkich miejsc pracy, ponieważ może funkcjonować jak człowiek. To po prostu nieprawda. W rzeczywistości 80 procent kadry zarządzającej uważa, że ​​sztuczna inteligencja poprawia wydajność pracowników i tworzy miejsca pracy. Sztuczna inteligencja metodę uczenia maszynowego, który jest zupełnie inny niż sposób uczenia się ludzi.

Według Guru Banavara, dyrektora ds. Technologii i kierownika zespołu IBM odpowiedzialnego za tworzenie Watsona, uczenie maszynowe to proces pokazywania przykładów systemu i ekstrapolacji z nich informacji:

„Możemy nauczyć komputer rozpoznawania samochodu, ale nie możemy zapytać tego samego komputera:„ Ile kół ma ten samochód? ” Lub „Jaki to silnik?” Czy możesz zapytać o coś, z czego wykonany jest ten samochód? Żadna z tych rzeczy nie jest możliwa … – powiedział Banavar. Ciekawymi zastosowaniami algorytmów są BERT i RankBrain Google. Te algorytmy znakomicie radzą sobie z rozpoznawaniem intencji i rozumieniem języka naturalnego.

AI to chodzący i gadający robot

Wiele osób słyszy słowa „sztuczna inteligencja” i myśli o robotach przejmujących kontrolę jak w filmie science fiction. Tak, z pewnością istnieją różne rodzaje robotów w różnych branżach, niektóre są nawet wzorowane na ludziach, ale sztuczna inteligencja jest zazwyczaj niewidoczna dla użytkownika, ponieważ jest ukryta w systemie komputerowym.

Na przykład Karen, asystent ds. Rekrutacji, oferuje czat, ranking i dopasowanie kandydatów, aby podnieść liczbę kandydatów do zespołu rekrutującego ludzi. Może dodatkowo pomóc, polecając stanowiska kandydatom, do których mogą być bardziej wykwalifikowani.

Może być trudno zaakceptować nową technologię, która może potencjalnie zmienić to, co robisz w pracy z dnia na dzień. Ale pomimo tego, co słyszałeś o sztucznej inteligencji, przynosi ona wiele korzyści. Obalenie niektórych z tych mitów na temat sztucznej inteligencji jest kluczowe. Pomoże to ludziom zrozumieć niesamowity wpływ sztucznej inteligencji na ich pracę i organizacje jako całość. International Data Corporation szacuje, że rynek aplikacji uczenia maszynowego osiągnie 40 miliardów dolarów do 2020 roku i wygeneruje ponad 60 miliardów dolarów poprawy wydajności dla firm. Czas więc zdobyć wiedzę i zrozumieć prawdziwe tajniki sztucznej inteligencji.

Rodzaje sztucznej inteligencji AI wg. Arend Hintze

Reactive machines. Przykładem jest Deep Blue, program szachowy IBM, który pokonał Garry’ego Kasparowa w latach 90-tych. Deep Blue może grać w szachy, przewidywać. Nie ma pamięci i nie może wykorzystać przeszłych doświadczeń do uczenia się w przyszłości. Analizuje możliwe ruchy – swoje i przeciwnika – i wybiera najbardziej strategiczny ruch. Algorytmy Deep Blue i Google AlphaGO zaprojektowane do wąskich celów i nie można je łatwo zastosować w szerokim kontekście.

Limited memory. Te systemy sztucznej inteligencji mogą wykorzystywać doświadczenia z przeszłości do podejmowania decyzji w przyszłości. Niektóre funkcje decyzyjne w samochodach autonomicznych zaprojektowane zostały w ten sposób. Decyzje podejmowane przez system uwzględniają pewne elementami predykcji zdarzeń. System ich nie zapamiętuje do przyszłych analiz. Wszystko dzieje się tu i teraz, z lekkim przewidywaniem konsekwencji.

Theory of mind. Termin wywodzi się z psychologii. Odnosi się do obiektów, które są świadome, że inne obiekty np.: ludzie mają swoje własne przekonania, pragnienia i intencje, które mają wpływ na podejmowane decyzje. Ten rodzaj sztucznej inteligencji jeszcze nie istnieje.

Self-awareness, czyli Samoświadomość AI. W tej kategorii systemy sztucznej inteligencji mają poczucie siebie, mają świadomość. Maszyny z samoświadomością rozumieją swój aktualny stan i mogą wykorzystać te informacje, aby wywnioskować, co czują inni. Ten typ sztucznej inteligencji jeszcze nie istnieje.

Źródła Salesforce

Infrastruktura dla AI

W ciągu ostatnich kilku lat często byłem pytany o to, jak dobrać partnera technologicznego, który udźwignie wymagania sztucznej inteligencji. Choć większość dostawców skupia się głównie na dostarczaniu szybkiej i niezawodnej infrastruktury jako usługi, ważna jest nie tylko szybkość, ale też niezawodność i możliwość elastycznego balansowania zasobami.

Na przykład, jeśli używasz używasz AI do analizowania ogromnych zbiorów danych z mediów społecznościowych, do tego zadania musimy wdrożyć potężne serwery dedykowane o niezwykłych możliwościach przetwarzania i pamięci. Co więcej, złożone modele AI wymagają również infrastruktury pamięci masowej w chmurze i sieci definiowanych programowo, aby pomieścić wszystkie potrzebne zasoby. Odpowiednia infrastruktura jest niezbędna do udanego wdrożenia AI.

Wymagania infrastruktury do Sztucznej Inteligencji

Wymagania dotyczące infrastruktury dla AI szybko się zmieniają, ponieważ technologia ta staje się coraz bardziej złożona i wymaga coraz większych zasobów. Firmy będą musiały znaleźć opłacalne rozwiązania, aby uruchomić intensywne procesy, a najkorzystniejszą opcją są rozwiązania chmury hybrydowej.

Kosztami infrastruktury można zarządzać, wybierając usługę w chmurze, która łączy elementy publiczne i prywatne, co pozwala firmom znaleźć rozwiązania dostosowane do ich potrzeb i obciążeń.

Duża moc obliczeniowa to pierwszy parametr, na który warto zwrócić uwagę

Duża moc obliczeniowa jest niezbędna dla organizacji, które chcą zmaksymalizować efektywność i produktywność dzięki AI. Procesory centralne pozwolą Ci zacząć, ale jeśli chcesz zagłębić się w głębokie uczenie z wieloma zbiorami danych i algorytmami dużych sieci neuronowych, najlepszym rozwiązaniem są układy GPU.

Mogą one zwiększyć wydajność nawet 100-krotnie w porównaniu do tradycyjnych systemów CPU. Wygląda na to, że ten trend dopiero się rozwija – w najbliższej przyszłości spodziewamy się dalszego wzrostu mocy obliczeniowej i gęstości obliczeniowej wraz z zapotrzebowaniem na wydajne sieci i pamięć masową. Duża moc obliczeniowa zdecydowanie jest kluczowym parametrem!

Dyski i pamięć masowa dla sztucznej inteligencji

Jeśli chodzi o pojemność pamięci masowej, ważne jest, aby upewnić się, że infrastruktura jest przystosowana do skalowania w miarę rozwoju firmy i wzrostu ilości danych. Więcej aplikacji wykorzystujących sztuczną inteligencję oznacza więcej danych, więc firmy muszą wziąć to pod uwagę, zanim zdecydują, jaki rodzaj pamięci masowej najlepiej odpowiada ich potrzebom.

Niezależnie od tego, czy będzie to szybka pamięć masowa typu “all-flash”, czy wolniejsze dyski twarde o dużej pojemności, firmy powinny odpowiednio to zaplanować, aby w przyszłości móc przechowywać swoje dane i mieć do nich dostęp w optymalnym obliczeniowo i finansowo modelu.

Dlatego warto monitorować potrzeby w zakresie pojemności i upewnić się, że dostępna jest przepustowość i przestrzeń, która pozwoli spełnić rosnące wymagania biznesowe. To pomoże zapewnić pomyślną działalność bez względu na to, co przyniesie przyszłość!

Infrastruktura sieciowa dla AI

Infrastruktura sieciowa jest niezbędna dla firm, które chcą w pełni wykorzystać możliwości AI. Wydajność sieci jest najważniejszą składową rozbudowanych systemów. Liczy się skalowalność, niezawodność i szybkość. Są to kluczowe czynniki przy projektowaniu odpowiedniej sieci dla aplikacji AI.

Globalny dostawca może zapewnić to, że infrastruktura sieciowa będzie działać wszędzie w sposób spójny, dzięki czemu algorytmy głębokiego uczenia będą zawsze na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami technologii AI.

Bezpieczeństwo infrastruktury AI

Zapewnienie bezpieczeństwa infrastruktury jest absolutną koniecznością. Gdy mamy do czynienia z AI, wrażliwe dane, takie jak akta pacjentów, informacje finansowe i dane osobowe, są często przetwarzane przez te technologie.

Dane te nie powinny dostać się w niepowołane ręce, w przeciwnym razie wszystkie zaangażowane strony mogą ponieść katastrofalne konsekwencje. Ponadto istnieje możliwość wyciągnięcia błędnych wniosków z powodu nierzetelnego lub fałszywego wprowadzania danych. Jest to coś, co należy nieustannie monitorować i czemu należy zapobiegać. Dlatego tak ważne jest wdrożenie najnowszych protokołów bezpieczeństwa, aby zapewnić bezpieczeństwo infrastruktury AI od początku do końca.

Efektywność kosztowa infrastruktury sztucznej inteligencji

Większość firm sięga po sztuczną inteligencję (AI), aby zmaksymalizować wydajność i skutecznie realizować strategię. Ponieważ modele te stają się coraz bardziej złożone, nie zawsze łatwo jest pozyskać zasoby potrzebne do ich uruchomienia bez przekraczania założonego budżetu.

Efektywne kosztowo rozwiązania mogą stanowić odpowiedź dla firm, które chcą uzyskać najwyższą wydajność swojej infrastruktury. Po dokładnym rozważeniu, którzy dostawcy oferują serwery dedykowane spełniające Twoje potrzeby, możesz zwiększyć wydajność i wykorzystać sztuczną inteligencję bez konieczności nadwyrężania budżetu.

Zastosowania AI

1. Medycyna: AI może być wykorzystywana do analizy medycznych obrazów, takich jak tomografia komputerowa (CT) czy rezonans magnetyczny (MRI), w celu wykrywania zmian patologicznych i wspomagania diagnozowania chorób. Ponadto, AI może pomagać w analizie dużych ilości danych medycznych, przewidywaniu ryzyka chorób, personalizacji terapii oraz wspieraniu procesu badawczego.
2. Samochody autonomiczne: AI odgrywa kluczową rolę w rozwoju samochodów autonomicznych. Systemy AI analizują dane z czujników, takich jak kamery, radar czy lidar, aby rozpoznawać i reagować na otoczenie drogowe, podejmować decyzje i prowadzić pojazd bez udziału człowieka.
3. Finanse: AI jest szeroko stosowana w sektorze finansowym do analizy dużych zbiorów danych, prognozowania rynków, optymalizacji portfeli inwestycyjnych, wykrywania oszustw, automatyzacji procesów i tworzenia rozbudowanych modeli predykcyjnych.
4. Handel elektroniczny: W branży e-commerce AI jest wykorzystywana do personalizacji doświadczenia zakupowego, rekomendacji produktów, prognozowania popytu, zarządzania cenami, analizy sentymentu klientów oraz optymalizacji logistyki.
5. Przetwarzanie języka naturalnego: AI umożliwia rozwój zaawansowanych systemów przetwarzania języka naturalnego, takich jak asystenci wirtualni, chatboty czy systemy automatycznego tłumaczenia. Dzięki temu komputery są w stanie rozumieć i generować język ludzki, co ma zastosowanie w wielu dziedzinach, w tym w obsłudze klienta, analizie tekstu czy wyszukiwaniu informacji.
6. Przemysł: AI jest wykorzystywana w celu optymalizacji procesów produkcyjnych, prognozowania awarii maszyn, monitorowania jakości produkcji, automatyzacji linii produkcyjnych oraz planowania i zarządzania łańcuchem dostaw.
7. Edukacja: AI ma potencjał do transformacji edukacji poprzez personalizację procesu nauczania, adaptacyjne systemy edukacyjne, automatyczną ocenę prac, analizę danych dotyczących postępów uczniów oraz tworzenie interaktywnych narzędzi edukacyjnych.
8. Gospodarka energetyczna: AI może pomagać w optymalizacji zarządzania sieciami energetycznymi, przewidywaniu zapotrzebowania na energię, optymalnym zarządzaniu

Etyka i odpowiedzialność w sztucznej inteligencji (AI)

Etyka i odpowiedzialność w sztucznej inteligencji (AI) stają się coraz ważniejsze, ponieważ AI ma coraz większy wpływ na nasze społeczeństwo i życie. Oto kilka najważniejszych elementów związanych z etyką i odpowiedzialnością w AI:

1. Przejrzystość i odpowiedzialność: Firmy i organizacje rozwijające AI powinny być przejrzyste w zakresie sposobu funkcjonowania swoich systemów. Powinny udostępniać informacje na temat algorytmów, danych, które są wykorzystywane do uczenia systemów, oraz wyjaśniać, jak podejmowane są decyzje. Ponadto, powinny ponosić odpowiedzialność za skutki działań swojej technologii AI.
2. Bezstronność i unikanie dyskryminacji: Systemy AI powinny być zaprojektowane w taki sposób, aby unikać dyskryminacji na podstawie cech takich jak rasa, płeć, wiek czy orientacja seksualna. Ważne jest, aby dane używane do uczenia systemów były reprezentatywne i wolne od uprzedzeń.
3. Prywatność i bezpieczeństwo danych: Przetwarzanie danych w AI powinno odbywać się z poszanowaniem prywatności użytkowników. Organizacje powinny zapewnić odpowiednie zabezpieczenia danych oraz przestrzegać obowiązujących przepisów i regulacji w zakresie prywatności.
4. Zagrożenia dla rynku pracy: AI może mieć wpływ na rynek pracy, wprowadzając automatyzację i zmieniając wymagania dotyczące umiejętności. Wprowadzenie AI powinno być dokonywane w taki sposób, aby minimalizować negatywne skutki dla pracowników, na przykład poprzez reorientację zawodową, szkolenia i wsparcie.
5. Odpowiedzialne tworzenie i testowanie: Firmy tworzące systemy AI powinny stosować praktyki odpowiedzialnego projektowania, które uwzględniają etyczne i społeczne konsekwencje. Systemy AI powinny być regularnie testowane pod kątem niezawodności, bezpieczeństwa i potencjalnych skutków ubocznych.
6. Biorobotyka i autonomia: W przypadku systemów AI związanych z robotyką, takich jak roboty autonomiczne czy roboty opiekuńcze, istotne jest rozważenie kwestii etycznych związanych z autonomią tych systemów. Powinny być ustanowione ramy regulacyjne i etyczne, które ograniczają potencjalne szkody i zapewniają bezpieczne i odpowiedzialne wykorzystanie tych technologii.

Artykuł uaktualniony 3 tygodnie