Sztuczna inteligencja. Rewolucja technologiczna czy stary układ po nowemu?

Od czasu uruchomienia prototypu ChatGPT temat sztucznej inteligencji nie schodzi z pierwszych stron gazet a jeszcze częściej z afisza portali internetowych. O AI mówi się dużo, często i głośno. W tradycyjnych mediach, na portalach społecznościowych, podczas konferencji biznesowych i najpewniej także w służbowych czy prywatnych rozmowach. W swoich materiałach wskazują na nią takie instytuty badawcze jak McKinsey, Gartner czy Deloitte.

Jeśli ma tu być o znaczących dla świata technologiach, wypada wręcz, żebyśmy dołożyli od siebie kilka słów. Zacznijmy zatem klasycznie. Od początku…

Co to jest sztuczna inteligencja?

Wbrew pozorom sztuczna inteligencja to nie wynalazek 2023 czy 2022 roku. Rzecz jasna pracowano nad nią od dekad. Prawie tyle samo zapowiadano przełom, który zaskutkuje jej upowszechnieniem. Ten, zdaje się, nareszcie nadszedł. A skoro tak, warto uzgodnić, co wpisuję się w jej definicję.

Sztuczna inteligencja (SI, AI, Artificial Intelligence) odnosi się do zdolności maszyn do wykonywania zadań, które w przeciwnym razie wymagałyby ludzkiej inteligencji. To pole obejmuje różnorodne technologie, które mają na celu naśladowanie procesów myślowych człowieka, takie jak rozpoznawanie wzorców, przetwarzanie języka naturalnego, podejmowanie decyzji czy uczenie maszynowe.

Dzisiaj sztuczna inteligencja znajduje zastosowanie w praktycznie każdej dziedzinie życia. W medycynie pomaga diagnozować choroby i analizować wyniki badań medycznych, w transporcie wspomaga tworzenie inteligentnych systemów zarządzania ruchem czy autonomicznych pojazdów, a w biznesie umożliwia optymalizację procesów, personalizację ofert czy analizę danych biznesowych.

Szum wokół ChatGPT to tylko czubek góry lodowej. W rzeczywistości możliwości są nieograniczone. Dobrze, że znalazło się narzędzie, które nareszcie zwróciło naszą uwagę na to nadal dość futurystycznie brzmiące zagadnienie. Warto przynajmniej spróbować to wszystko zrozumieć.

Rodzaje sztucznej inteligencji

Rozważając temat sztucznej inteligencji, dobrze jest rozpocząć od rozróżnienia poszczególnych jej typów. Każdy z nich ma swoje unikalne cechy i zastosowania. Warto sobie zdawać sprawę jak pojemne jest to pojęcie i, że ChatGPT go na pewno nie wyczerpuje.

W dzisiejszych czasach najczęściej spotykane są systemy sztucznej inteligencji wąskiej (ANI) oraz modele oparte na uczeniu maszynowym.

1. Sztuczna inteligencja wąska (ANI). To rodzaj SI, która jest zoptymalizowana do wykonywania konkretnego zadania lub zestawu zadań. ANI nie posiada ogólnej zdolności myślowej czy zrozumienia kontekstu, jest zaprogramowana lub nauczona wykonywania specyficznych zadań. Przykłady to systemy do rozpoznawania mowy, przetwarzania języka naturalnego czy analizy obrazów.
2. Sztuczna inteligencja uczenia maszynowego. To obecnie bardzo popularny rodzaj SI, który polega na tworzeniu algorytmów i modeli, które mogą uczyć się na podstawie danych. W ramach uczenia maszynowego istnieją różne podejścia, takie jak uczenie nadzorowane, nienadzorowane i wzmacniane.
3. Sztuczna inteligencja ogólna (AGI). To rodzaj SI, który ma zdolność do rozumienia, uczenia się, myślenia i podejmowania decyzji w sposób podobny do ludzkiej inteligencji. AGI jest w stanie przenosić wiedzę i umiejętności między różnymi dziedzinami, co sprawia, że może radzić sobie z różnorodnymi zadaniami. Obecnie nie wprowadzono jeszcze pełnoprawnego systemu AGI.
4. Sztuczna superinteligencja. Ten rodzaj SI oznacza poziom inteligencji przewyższający zdolności ludzkie. To koncept teoretyczny, który wzbudza wiele kontrowersji i jest przedmiotem dyskusji na temat ewentualnych skutków oraz bezpieczeństwa takiej formy SI.
5. Sztuczna inteligencja słaba (Weak AI). To taka forma SI, która działa tylko w ramach określonego zadania lub obszaru, nie wykazując ogólnego zrozumienia ani świadomości. Przykłady to „wirtualni” asystenci czy zasilone scenariuszem systemy rekomendacyjne.
6. Sztuczna inteligencja silna (Strong AI). To rodzaj SI, który wykazuje zdolność do pełnego zrozumienia, myślenia i świadomości w taki sam sposób, jak człowiek. Jest to bardziej teoretyczny koncept, który zakłada, że maszyny mogą osiągnąć taki sam poziom intelektualny jak ludzie.
7. Sztuczna inteligencja ewolucyjna. To podejście inspirowane procesami ewolucji biologicznej. Algorytmy ewolucyjne są używane do tworzenia populacji programów lub modeli SI, które są następnie poddawane procesowi selekcji, krzyżowania i mutacji w celu uzyskania optymalnych rozwiązań.
8. Sztuczna inteligencja symboliczna. To rodzaj SI, który opiera się na reprezentacji wiedzy za pomocą symboli i reguł logicznych. Systemy symboliczne są stosowane do wnioskowania, przetwarzania języka naturalnego i podejmowania decyzji na podstawie formalnych reguł.

Sztuczna inteligencja generatywna

Ważna kategoria, która zyskuje coraz większą uwagę w obszarze sztucznej inteligencji to sztuczna inteligencja generatywna. Odnosi się ona do systemów i modeli, które są zdolne do tworzenia nowych danych, treści lub obrazów, które wydają się autentyczne i tworzone przez człowieka. Te modele uczą się na podstawie istniejących danych i są w stanie generować nowe, kreatywne elementy na podstawie wzorców i styli, które przyswoiły w procesie uczenia.

Najważniejszym przykładem sztucznej inteligencji generatywnej jest generatywna sieć przeciwników (GAN, Generative Adversarial Network). GAN składa się z dwóch sieci neuronowych: generatora i dyskryminatora, które pracują w trybie współzawodnictwa. Generator próbuje tworzyć nowe dane (na przykład obrazy), podczas gdy dyskryminator stara się odróżnić prawdziwe dane od tych wygenerowanych przez generator. To rywalizujące podejście prowadzi do coraz lepszych i bardziej autentycznych generacji danych.

Przykłady zastosowania sztucznej inteligencji generatywnej obejmują:

• Generowanie obrazów i grafiki: tworzenie realistycznych obrazów znajduje zastosowanie w projektowaniu, sztuce, produkcji filmów czy nawet w tworzeniu postaci do gier wideo.
• Tworzenie tekstu i mowy: modele generatywne mogą tworzyć spójne i sensowne teksty, które znajdują zastosowanie podczas pisania artykułów, opowiadań, a także w produkcji syntetycznej mowy.
• Edycja i rekonstrukcja obrazów: sztuczna inteligencja generatywna może być używana do modyfikowania obrazów, poprawiania jakości zdjęć czy nawet rekonstrukcji brakujących fragmentów ilustracji.
• Tworzenie muzyki i dźwięków: generatywne modele muzyczne są w stanie tworzyć oryginalne utwory muzyczne, a także odtwarzać style znanych kompozytorów.
• Generowanie animacji i efektów wizualnych: wykorzystywane podczas tworzenia animacji, efektów wizualnych i grafiki komputerowej.
• Projektowanie i tworzenie nowych produktów: wsparcie procesów projektowania, tworzenia prototypów i generowania nowych koncepcji produktów.

Wyzwania związane z zastosowaniem AI w praktyce

Chociaż nadal brzmi to dość nieprawdopodobnie, rozwiązania typu Artificial Intelligence na dobre zagościły w naszej rzeczywistości. Możesz z nich korzystać już dzisiaj i to bez technicznych umiejętności (poza tzw. prompt engineering) ani horrendalnych kosztów na innowacje. Dzięki SI przyspieszysz proces generowania treści oraz wesprzesz twórców w eksploracji nowych idei i koncepcji.

Co istotne celem zastosowania i rozwoju technologii AI nie jest zastępowanie ludzi, a podnoszenie efektywności wykonywanej przez nas pracy. Wiąże się to jednakże z pewnymi wyzwaniami, takimi jak kontrola nad tworzoną treścią czy utrzymanie autentyczności w tworzonych materiałach.

Oto niektóre z wyzwań związanych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji w praktyce:

• Kontrola nad generowaną treścią: Modele generatywne mogą tworzyć treści, które są kontrowersyjne, nieodpowiednie lub obraźliwe. Bywa, że powielają utarte w społeczeństwie stereotypy i z tego powodu stają się niebezpieczne. Korzystając z dobrodziejstwa AI, należy zwrócić uwagę na problem dyskryminacji lub faworyzowania pewnych grup czy koncepcji.
• Bezpieczeństwo i przestępstwa cyfrowe: Modele generatywne mogą być wykorzystywane do tworzenia fałszywych dokumentów, obrazów czy wideo, co może prowadzić do oszustw i manipulacji.
• Prawa autorskie i własność intelektualna: Generowane treści mogą opierać się na wcześniej wytworzonych treściach. Rodzi to pytania o prawa autorskie i tożsamość twórców generowanych materiałów.
• Wymóg danych treningowych: Aby generatywne modele działały efektywnie, wymagają dużej ilości danych treningowych. Zdobycie i przygotowanie odpowiednich danych może być trudne i czasochłonne.
• Techniczne wyzwania: Modele generatywne mogą mieć trudności w zachowaniu spójności, estetyki lub logicznej ciągłości w tworzonych treściach. Zdarza im się też halucynować, tzn. podawać nieprawdziwe, zmyślone informacje w sposób przekonujący, imitujący rzeczowe efekty.
• Zagrożenie związane z zastąpieniem pracy ludzkiej:  Rozwój AI może prowadzić do utraty miejsc pracy dla ludzi i wywołać negatywne skutki społeczne, ekonomiczne i psychologiczne.

Rozwiązanie wymienionych kwestii wymaga zaangażowania ze strony twórców i badaczy sztucznej inteligencji, jak i współpracy na poziomie instytucji i rządów. Istotne jest, aby tworzyć odpowiednie ramy regulacyjne, etyczne i techniczne, które pozwolą na wykorzystanie sztucznej inteligencji generatywnej w sposób odpowiedzialny i korzystny dla społeczeństwa.

Rewolucja technologiczna czy stary układ po nowemu?

Upowszechnienie sztucznej inteligencji, choć często przedstawiane jako rewolucja technologiczna, w rzeczywistości jest efektem długotrwałego postępu. Z tego powodu lepiej interpretować je jako przekształcenie istniejącego układu w nową formę.

Słowa o rewolucji niosą za sobą obietnicę gwałtownego przełomu. W rzeczywistości rozwój narzędzi AI był o wiele bardziej subtelny. Chyba trochę o tym zapomnieliśmy. Zachłysnęliśmy się doniesieniami o możliwościach współczesnych narzędzi i nie konfrontujemy ich z latami prac badawczych, które stworzyły podwaliny pod to, czego jesteśmy świadkami.  

Narracji o rewolucji zaprzecza też sposób wdrożenia nowych narzędzi AI w organizacjach. Kiedy przyjrzeć się temu z bliska, okazuje się, że mało w tym wszystkim pośpiechu i zamieszania. Zasady, które rządziły technologicznym i gospodarczym ekosystemem, obowiązują.

Co prawda jest z czego wybierać, ale proces wymiany lub pozyskania nowego oprogramowania to nadal bardzo poważne wyzwanie organizacyjne. Konkurencja jest duża, zainteresowanie transformacją cyfrową wzrasta, AI zyskuje na popularności, ale to wszystko nie oznacza, że już jutro obudzimy się w rzeczywistości zarządzanej przez maszyny.

Sztuczną inteligencję, tak samo jak każdą inną innowację, dobrze jest wdrożyć w zgodzie z przemyślaną strategią. Duża przy tym rola marketingu, sprzedaży i analityków procesów biznesowych. To od nich wymaga się wsparcia w wyborze, ułożeniu priorytetów, dopasowaniu narzędzia do indywidualnych potrzeb. Nie bez znaczenia będą także szkolenia dla użytkowników, którzy z tej sztucznej inteligencji mieliby korzystać.

Podsumowując, mimo, że to wszystko brzmi, jakby działo się samo, w rewolucyjny, przewrotowy sposób – w rzeczywistości nie jest wcale takie proste. Implementacja sztucznej inteligencji odbywa się etapami. Często jest to kwestia budowy hybrydowej platformy. Poczynając od optymalizacji pomniejszych procesów, by dopiero w długofalowej perspektywie otrzymać spójne, zoptymalizowane i inteligentne narzędzie IT.

<codeSummary>

Sztuczna inteligencja zmieniła kierunek transformacji cyfrowej, którą obserwowaliśmy do tej pory. Jej rosnące znaczenie w dyskursie technologicznym przyciąga uwagę zarówno ekspertów, jak i laików. Polemizować można nie z jej znaczeniem dla otoczenia IT, ale co najwyżej z rewolucyjnym charakterem przemian, które napędziła.

Współczesne osiągnięcia oparte są na fundamentach, które budowano przez dziesięciolecia. Stąd też warto zastanowić się, czy mówiąc o sztucznej inteligencji, nie pomijamy znaczenia lat pracy nad odkrywaniem i testowaniem różnych technik oraz algorytmów.

Wszakże rewolucja niesie ze sobą gwałtowne przełomy, a w przypadku AI obserwujemy raczej ewolucyjne transformacje. Nowe technologie oddziałują z istniejącymi strukturami, tworząc nowoczesne, hybrydowe rozwiązania, które łączą innowacyjność z kontynuacją utartych praktyk. Rozwój sztucznej inteligencji nie obala ekosystemu technologicznego, lecz modyfikuje go i dostosowuje do nowych wymagań. To proces, w którym wypracowane metody oraz modele z przeszłości znajdują nowe, twórcze zastosowanie.

Podsumowując, mimo że obecność sztucznej inteligencji jest nieodzowna w dzisiejszym środowisku technologicznym, warto zrozumieć, że jest to kontynuacja dawno zapoczątkowanej innowacji. To nie nowy układ, lecz świeże spojrzenie na istniejący ekosystem. Zrozumienie tego kontekstu pozwala nam lepiej docenić zarówno postęp, jak i ciągłość, która kształtuje naszą cyfrową rzeczywistość.

Potrzebujesz konsultacji w temacie AI? Napisz do nas na adres: kontakt@codestory.pl