samoświadomość - w tej kategorii systemy AI mają pewność siebie lub świadomość

Pewne siebie maszyny rozumieją swój obecny stan i mogą wykorzystać te informacje, aby poznać odczucia innych. Tego rodzaju sztuczna inteligencja jeszcze nie istnieje.

Rys.1 przedstawia rozwój sztucznej inteligencji. Pierwszy etap od lewej opisuje sieci neuronowe. Są to systemy komputerowe z połączonymi węzłami, które działają podobnie jak neurony w ludzkim mózgu. Korzystając z algorytmów, mogą rozpoznawać ukryte wzorce i korelacje w surowych danych, grupować je i klasyfikować, a wraz z upływem czasu stale się uczyć i ulepszać.

Kolejnym krokiem było uczenie maszynowe. Jest to metoda analizy danych, która automatyzuje budowanie modeli analitycznych. Jest to gałąź sztucznej inteligencji oparta na idei, że systemy mogą uczyć się na podstawie danych, identyfikować wzorce i podejmować decyzje przy minimalnej interwencji człowieka.

Rys.1 Rozwój sztucznej inteligencji – na postawie sas.com.

Obecnie programiści pracują nas Deep Learning, czyli głębokim uczeniem. Głębokie uczenie się jest rodzajem uczenia maszynowego, które kształci komputer w zakresie wykonywania czynności podobnych do ludzkich, takich jak rozpoznawanie mowy, identyfikowanie obrazów lub

przewidywanie. Zamiast organizować dane w celu przejścia przez predefiniowane równania, głębokie uczenie ustala podstawowe parametry dotyczące danych i trenuje komputer do samodzielnej nauki poprzez rozpoznawanie wzorców przy użyciu wielu warstw przetwarzania.( Tegmark 2017)

2. Opis zagadnienia

Zastosowanie AI występuje prawie w każdej dziedzinie.

Robotyka - dziedzina inżynierii, która koncentruje się na projektowaniu i produkcji robotów. Roboty są często używane do wykonywania zadań trudnych do wykonania przez ludzi lub wykonywania ich w sposób ciągły. Naukowcy wykorzystują również uczenie maszynowe do budowy robotów, które mogą wchodzić w interakcje w ustawieniach społecznościowych.

Samochody autonomiczne - wykorzystują one połączenie wizji komputerowej, rozpoznawania obrazów i głębokiego uczenia się, aby zbudować zautomatyzowane umiejętności pilotowania pojazdu, pozostając na danym pasie i unikając nieoczekiwanych przeszkód, takich jak piesi.

Elektronika - jednym z obszarów zastosowania sztucznej inteligencji są komputery i smartfony. Nowoczesne urządzenia elektroniczne wykorzystują wiele zaawansowanych technologii analitycznych, aby użytkownik był płynniejszy i bardziej przewidywalny.

Opieka zdrowotna - największe zakłady dotyczą poprawy wyników pacjentów i zmniejszenia kosztów. Firmy stosują uczenie maszynowe, aby diagnozować lepiej i szybciej niż ludzie. Jedną z najbardziej znanych technologii medycznych jest IBM Watson . Rozumie język naturalny i może odpowiadać na zadawane pytania. System wydobywa dane pacjenta i inne dostępne źródła danych, aby sformułować hipotezę, którą następnie przedstawia ze schematem oceny ufności.

Inne aplikacje AI to chatboty , program komputerowy używany do udzielania odpowiedzi na pytania i udzielania pomocy klientom, pomagania w planowaniu wizyt kontrolnych lub pomocy pacjentom w procesie rozliczeń oraz wirtualnych asystentów medycznych, którzy zapewniają podstawowe informacje medyczne.

Biznes - zautomatyzowana automatyzacja procesów jest stosowana do wysoce powtarzalnych zadań wykonywanych zwykle przez ludzi. Algorytmy uczenia maszynowego są integrowane z platformami analitycznymi, aby odkryć informacje o tym, jak lepiej obsługiwać klientów. Chatboty zostały włączone do stron internetowych, aby zapewnić natychmiastową obsługę klientów. Automatyzacja stanowisk pracy stała się również przedmiotem dyskusji wśród naukowców i analityków IT.

Edukacja - może oceniać uczniów i dostosowywać się do ich potrzeb, pomagając im pracować we własnym tempie. Nauczyciele AI mogą zapewnić dodatkowe wsparcie dla studentów, zapewniając, że pozostaną na dobrej drodze. Może to zmienić miejsce i sposób uczenia się uczniów, być może nawet zastąpić niektórych nauczycieli.

Prawo - przeszukiwanie dokumentów - jest często dla ludzi przytłaczające. Automatyzacja tego procesu to bardziej wydajne wykorzystanie czasu.

Produkcja - jest to obszar, który przodował we wdrażaniu robotów do przepływu pracy.

Roboty przemysłowe zwykły wykonywać pojedyncze zadania i były oddzielone od ludzkich pracowników, ale wraz z postępem technologii, która się zmieniła.

Bankowość - Banki osiągają dobre wyniki w korzystaniu z chatbotów, aby uświadomić swoim klientom dodatkowe usługi i oferty. Wykorzystują również sztuczną inteligencję do usprawnienia procesu decyzyjnego w zakresie udzielania pożyczek, ustalania limitów kredytowych i identyfikowania możliwości inwestycyjnych.(Rouse,2019)

Bezpieczeństwo - sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe znajdują się na szczycie listy modnych słów, które producenci zabezpieczeń używają dzisiaj do różnicowania swojej oferty.

Kolejnym ważnym jak i znanym elementem sztucznej inteligencji jest tzw. Captcha. Stosowany jest na stronach internetowych. Ma za zadanie dopuszczenie do przesłania danych. Istnieje kilka wariantów Captcha:

 Dźwiękowy – odczytywanie liter z rysunków lub np. podanie koloru bluzy ze zdjęcia

 Obliczeniowy – podanie wyniku działania

 Tekstowy – przepisanie kodu z obrazka

 Graficzny – wskazanie danego obiektu zgodnie z zaleceniem

Ciekawostką jest eksperyment przeprowadzony przez firmę Google. Stworzyła sztuczną sieć neuronową, która miała za zadanie naśladować pracę mózgu. Przedstawiono jej film z YouTube. Po obejrzeniu sztuczna inteligencja na postawie obserwacji wysnuła wnioski dotyczące czym dla człowieka jest kot.

Kolejnym przykładem zastosowania sztucznej inteligencji może być system TADD, który na podstawie obserwacji i analizy potrafi wyeliminować ziemniaki, które dotknięte są pospolitymi chorobami. Wystarczy pokazać mu zdrowe i chore ziemniaki, by nauczył się je rozróżniać po barwie.

3. Przegląd literatury

Nie każdy z nas jest informatykiem, bądź osobą która zajmuje się sztuczną inteligencją. Jest wiele pozycji na rynku, która opisuje zagadnienie sztucznej inteligencji, jednak jest ona przeznaczona głównie dla inżynierów i programistów. Pozycja, która opisuje AI w sposób przystępny dla każdego to książka Jerry Kaplan pt. „Sztuczna inteligencja – co każdy powinien wiedzieć”. Jak sam autor stwierdza : „…ta książka nie ma prezentować oryginalnych badań, omawia w pogłębiony sposób wybranych kwestii ani służyć jako podręcznik dla początkujących praktyków. Ma za to być dla czytelnika niebędącego fachowcem wygodnym sposobem uzyskania skondensowanego i przystępnego wprowadzenia w tę tematykę oraz w możliwy sposób wpływ tej ważnej technologii…” (Kaplan 2019)

4. Wnioski

Sztuczna inteligencja rozwija się bardzo szybko. Ma znaczący wpływ na gospodarkę oraz społeczeństwo. Połączenie niedrogiej mocy obliczeniowej, dużej ilości danych i zoptymalizowanych algorytmów doprowadziło do wydajnej innowacji w dziedzinie AI. Wachlarz zastosowań AI jest obszerny, począwszy od funkcji rozpoznawczych poprzez inteligentne systemy oraz roboty, które mogą bezpieczne współdziałać z ludźmi aż po autonomiczne pojazdy, które będą jeździć po naszych ulicach. Nie trzeba być naukowcem, który ma stopień, aby skorzystać z tego, co oferuje nowoczesna technologia AI. W tym momencie znajduje się on całkowicie w zasięgu przeciętnej osoby i prawdopodobnie będzie się rozwijał również pod tym względem.

5. Literatura

Atkinson RD (2016) "It`s going to kill us!" and Other Myths About the Future of Artificial Intelligence.

Barrat B (2015) Artificial Intelligence and the End of the Human Era, Macmillan.

Kaplan J (2019) Sztuczna inteligencja – co każdy powinien wiedzieć, PWN.

Kasperski MJ (2015) Sztuczna Inteligencja, Helion.

Tegmark M (2017) Being Human in the Age of Artificial Intelligence, wydawnictwo: Penguin.

Walsh T (2019) To żyje! Sztuczna inteligencja, PWN.