Sztuczna inteligencja – co to jest i jak działa?

Sztuczna inteligencja już dawno przestała być domeną pisarzy science-fiction i ekspertów od sieci neuronowych, a także zdążyła przekształcić sposób pracy, nauki i interakcji. Jakie oferuje możliwości poprawy wydajności i kreatywności w różnych dziedzinach życia?

Z tego artykułu dowiesz się m.in.:

• Czym jest sztuczna inteligencja i jaka jest jej historia?
• Jakie są cechy charakterystyczne sztucznej inteligencji?
• Jakie są elementy sztucznej inteligencji?
• Jakie są rodzaje sztucznej inteligencji?
• Jakie są przykłady sztucznych inteligencji?
• Jakich narzędzi używa się w sztucznej inteligencji?
• Jak analizować sztuczną inteligencję?
• Jakie są ograniczenia sztucznej inteligencji?
• Jakie są zalety sztucznej inteligencji?

Sztuczna inteligencja – definicja i historia

Sztuczna inteligencja (AI, skrót od ang. Artificial Intelligence, czasami stosuje się też polski skrót SI) to dziedzina nauki, zajmująca się tworzeniem maszyn zdolnych do wykonywania zadań wymagających inteligencji ludzkiej. Obejmuje to m.in. rozumienie języka naturalnego, rozpoznawanie wzorców, uczenie się (najlepiej samodzielne) i planowanie. Pod pojęciem sztucznej inteligencji należy też rozumieć sztucznie stworzony intelekt, co odróżnia go od intelektów naturalnych, takich jak ludzkie czy niektórych zwierząt.

Sztuczna inteligencja to dziedzina nauki, która zajmuje się tworzeniem systemów zdolnych do wykonywania zadań wymagających ludzkiej inteligencji.

Definicja sztucznej inteligencji

Historia sztucznej inteligencji sięga lat 40. XX wieku, kiedy to naukowcy zaczęli rozważać możliwość tworzenia maszyn zdolnych do myślenia. W 1950 roku Alan Turing opublikował pracę, w której zastanawiał się czy maszyny mogą myśleć, a w 1956 roku John McCarthy zorganizował konferencję w Dartmouth, co uważa się za oficjalne narodziny AI jako dyscypliny naukowej. W latach 60. i 70. rząd Stanów Zjednoczonych inwestował w badania nad AI, dzięki czemu powstały pierwsze inteligentne programy, takie jak ELIZA – program symulujący rozmowę – czy stworzony w latach 90. IBM Deep Blue, wyspecjalizowany w grze w szachy^[1].

W kolejnych dekadach rozwój AI przeżywał wzloty i upadki; okresy intensywnych badań przeplatały się z tzw. zimami AI, w czasie których zainteresowanie i finansowanie drastycznie spadały z powodu niespełnionych oczekiwań^[2]. Nie zmienia to faktu, że od lat 90. sztuczna inteligencja znów się rozwija – jednym z kamieni milowych było wprowadzenie przez Geoffreya Hintona pojęcia sieci neuronowych z wieloma warstwami ukrytymi, co umożliwiło efektywniejsze trenowanie modeli na dużo większą skalę i doprowadziło do późniejszych przełomów w rozpoznawaniu mowy, obrazów i przetwarzaniu języka naturalnego^[3].

W 2011 roku firma IBM wprowadziła na rynek Watson, system AI, który zasłynął z wygranej w teleturnieju „Jeopardy!” z ludźmi. Pokazało to zdolność rozumienia i przetwarzania języka naturalnego przez maszyny na niespotykanym dotąd poziomie, a sam Watson był później wykorzystywany od medycyny po biznes^{[4] [5]}.

Po 2011 roku wszędzie zaczęły pojawiać się konkretne zastosowania AI – od samochodów autonomicznych przez systemy rekomendacji po zaawansowane algorytmy handlowe. W 2012 roku firma Google wprowadziła na rynek Google Now, asystenta głosowego, który używał AI do przewidywania potrzeb użytkowników na podstawie ich wcześniejszych działań. W połowie dekady rozwinęło się również zastosowanie głębokich sieci neuronowych w rozpoznawaniu obrazów, co zaowocowało rozwojem takich technologii, jak samochody autonomiczne, których pionierem stała się firma Tesla^{[6] [7] [8]}.

Prawdziwy przełom nastąpił jednak w 2022 i 2023 roku, kiedy to OpenAI ogłosiło premierę ChatGPT (najpierw wersji 3.5, później wersji 4) – dużego modelu językowego, z którym można nie tylko prowadzić rozmowę, lecz także wykorzystywać go do generowania treści i pomysłów, analizy danych, czy wyszukiwania błędów. Jego sukces sprawił, że w 2023 roku na rynku pojawiły się modele językowe innych firm – np. Google Bard czy Claude – a SI pokazała swoje umiejętności m.in. w generowaniu obrazów (najbardziej znane przykłady tego typu AI to Midjourney czy Dall-E)^{[9] [10] [11] [12]}.

Dziś AI jest obecna w wielu aspektach codziennego życia, od inteligentnych asystentów, przez systemy rekomendacji w usługach streamingowych, po zaawansowane systemy diagnostyki medycznej i samodzielnie prowadzące pojazdy. Otwiera ona nowe możliwości, ale także rodzi pytania dotyczące etyki, prywatności i wpływu na rynek pracy.

Cechy charakterystyczne sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja (AI) od tradycyjnych systemów informatycznych odróżnia się następującymi cechami:

• Jedną z podstawowych cech AI jest zdolność do uczenia się z danych. Dzięki uczeniu maszynowemu i głębokiemu, systemy AI mogą uczyć się z doświadczeń (czyli z danych), które otrzymują, i poprawiać swoje działanie w czasie.
• Sztuczna inteligencja może analizować i rozumieć język naturalny, tj. w domyśle dowolny ludzki język w formie pisemnej lub mówionej. Pozwala to tworzyć interaktywnych asystentów, takich jak Siri czy Alexa, oraz chatboty, które mogą komunikować się z użytkownikami w naturalny sposób.
• AI może skutecznie przetwarzać i analizować ogromne ilości danych szybciej niż człowiek, co przydaje się np. w analizie danych biznesowych, badaniach naukowych czy zarządzaniu dużymi systemami informacyjnymi.
• Systemy AI mogą podejmować decyzje na podstawie analizy danych bez interwencji człowieka. Przykładem mogą być systemy zarządzania operacjami finansowymi, które automatycznie kupują i sprzedają aktywa.
• AI potrafi identyfikować wzorce w danych, które mogą być niewidoczne dla ludzkiego oka. Mogą też dostosować działanie do zmian warunków i wymagań oraz angażować się w zadania w reakcji na input użytkownika lub zmiany w środowisku.

Elementy sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja (AI), żeby działać, korzysta z różnych elementów:

• Algorytmy uczenia maszynowego to zestawy instrukcji, które pozwalają komputerom na uczenie się z danych. Mogą być nadzorowane, nienadzorowane lub półnadzorowane, w zależności od tego, czy dane wejściowe są etykietowane.
• Sieci neuronowe i uczenie głębokie to specjalny rodzaj algorytmów uczenia maszynowego, które naśladują strukturę ludzkiego mózgu i składają się z warstw neuronów sekwencyjnie przetwarzających dane. Dzięki nim można modelować złożone wzorce i funkcje.
• Przetwarzanie języka naturalnego (NLP, skrót od ang. natural language processing) działa na styku językoznawstwa i informatyki, co poozwala maszynom rozumieć, interpretować i reagować na ludzki język w sposób naturalny dla użytkownika. Dzięki tej technice można tworzyć chatboty, systemy analizy sentymentu czy automatyczne tłumaczenia.
• Systemy eksperckie to aplikacje AI symulujące decyzje i zadania zwykle wykonywane przez ekspertów. Używają wiedzy zapisanej w bazie danych do rozwiązywania problemów i podejmowania decyzji w określonych dziedzinach.
• Robotyka łączy inżynierię, AI i informatykę do tworzenia i programowania robotów, które mogą wykonywać zadania, jak np. montaż w przemyśle czy operacje ratunkowe. Roboty mogą być autonomiczne lub półautonomiczne, a do działania zazwyczaj wykorzystują AI.
• Wizja komputerowa obejmuje metody umożliwiające maszynom „widzenie”, czyli zdobywanie, przetwarzanie, analizowanie i rozumienie obrazów z rzeczywistego świata w celu wytwarzania danych lub podejmowania decyzji. Stosuje się ją w rozpoznawaniu twarzy czy analizie obrazów medycznych. Jest to część sztucznej percepcji, czyli postrzegania otoczenia za pomocą sensorów (np. kamer i mikrofonów) w celu zbierania danych, które są następnie przetwarzane i interpretowane, co jest ważne w interakcji robot-człowiek.
• Planowanie automatyczne to proces, w którym systemy AI generują sekwencję działań z optymalnymi rezultatami. Pomaga w logistyce, zarządzaniu produkcją i robotyce.

Rodzaje sztucznej inteligencji

Zasadniczo rozróżnia się trzy główne kategorie AI:

• Pierwszym rodzajem jest wąska (słaba) sztuczna inteligencja. Jest to najczęściej spotykana forma AI, specjalizująca się w bardzo konkretnych zadaniach i nieposiadająca zdolności poza swoim zakresem. Przykłady obejmują systemy rekomendacji używane przez platformy streamingowe czy asystentów głosowych, takich jak Siri czy Alexa.
• Drugi rodzaj to ogólna (silna) sztuczna inteligencja ogólna, która w teorii jest zdolna do wykonywania każdego intelektualnego zadania równie dobrze jak ludzki mózg. Wymagałaby zdolności rozumienia i przetwarzania ogromnej ilości informacji oraz adaptacji do warunków na poziomie zbliżonym do ludzkiego, co obejmowałoby rozumienie języka, rozpoznawanie obiektów, rozwiązywanie problemów, uczenie się i planowanie, więc nadal pozostaje w sferze teoretycznej, ponieważ obecne technologie nie osiągnęły jeszcze wymaganego poziomu zaawansowania.
• Superinteligencja odnosi się do hipotetycznego przyszłego etapu, w którym zdolności sztucznej inteligencji znacznie przekroczyłyby zdolności ludzkie w każdym aspekcie, od rozumowania, przez twórczość artystyczną, aż po zdolności społeczne i emocjonalne.

Przykłady sztucznych inteligencji

Asystenci głosowi (Siri od Apple, Alexa od Amazon, Google Assistant od Google oraz Cortana od Microsoft) to aplikacje korzystające z AI do rozumienia języka naturalnego i przetwarzania mowy. Pozwalają użytkownikom kontrolować urządzenia, zarządzać zadaniami, wyszukiwać informacje i zarządzać inteligentnym domem za pomocą poleceń głosowych.

Systemy rekomendacyjne wykorzystują platformy streamingowe, takie jak Netflix, Spotify czy Amazon, do analizowania preferencji i zachowań użytkowników w celu rekomendowania produktów i treści, które mogą ich zainteresować.

Chatboty coraz częściej stosuje się w obsłudze klienta i na stronach internetowych. Wykorzystują one przetwarzanie języka naturalnego, aby rozumieć zapytania użytkowników i dostarczać odpowiedzi lub przekierowywać do odpowiednich zasobów. Obecnie mówi się już nawet o chatbot marketingu.

Roboty medyczne (np. Da Vinci) to zaawansowane maszyny wykorzystywane w chirurgii, które pozwalają operować dokładniej i mniej inwazyjnie. AI wspiera chirurgów, zapewnia większą precyzję i kontrolę podczas skomplikowanych zabiegów, a także przyczynia się do skrócenia czasu rekonwalescencji pacjentów i zmniejszenia ryzyka komplikacji.

Systemy diagnostyczne w medycynie (np. IBM Watson Health) korzystają z AI do analizowania danych medycznych i pomagają w diagnozowaniu chorób na wczesnym etapie. Mogą analizować obrazy medyczne, takie jak zdjęcia rentgenowskie czy skany MRI, identyfikując symptomy chorób, które mogłyby umknąć nawet doświadczonym lekarzom.

Sztuczna inteligencja znajduje też zastosowanie w marketingu, gdzie umożliwia optymalizację kampanii i analizę zachowań konsumentów. Narzędzia AI przewidują preferencje klientów, co zwiększa skuteczność sprzedaży, a analiza dużych zbiorów danych pomaga w identyfikacji trendów rynkowych, co pozwala firmom podejmować lepsze decyzje.

Narzędzia używane w sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja korzysta z wielu różnych narzędzi i platform:

• TensorFlow, opracowany przez Google, jest jednym z najpopularniejszych otwartoźródłowych frameworków do uczenia maszynowego. Jest wysoce elastyczny i może być używany do eksperymentowania z nowymi algorytmami AI, a także do wdrażania modeli, które wymagają dużej mocy obliczeniowej. Jego architektura pozwala łatwo wdrażać obliczenia na różnych platformach (CPU, GPU), co czyni go idealnym narzędziem zarówno dla badaczy, jak i deweloperów.
• PyTorch, stworzony przez Facebook, zyskał popularność dzięki intuicyjnej architekturze i elastyczności. Pozwala łatwo i szybko prototypować modele, szczególnie w badaniach nad uczeniem głębokim.
• Keras jest wysokopoziomowym API, które działa na bazie TensorFlow (i innych frameworków, np. Microsoft CNTK i Theano). Jest przyjazny dla użytkownika i łatwy w obsłudze, co czyni go popularnym wyborem wśród naukowców i hobbystów rozpoczynających pracę z uczeniem głębokim.
• Scikit-learn jest jednym z najbardziej dostępnych narzędzi do uczenia maszynowego dla języka programowania Python. Skupia się na modelowaniu danych statystycznych i nie jest bezpośrednio przeznaczony do pracy z uczeniem głębokim, ale sprawdza się w szybkim prototypowaniu i analizie danych.
• Apache Spark MLlib to moduł uczenia maszynowego w Apache Spark stosowany do przetwarzania i analizy dużych zbiorów danych.
• Microsoft Azure Machine Learning to platforma chmurowa, która oferuje szeroki zakres usług i narzędzi do trenowania, testowania i wdrażania modeli AI. Jest to kompleksowe rozwiązanie dla firm chcących integrować AI z istniejącymi aplikacjami.
• Amazon SageMaker to kompleksowe narzędzie do budowania, trenowania i wdrażania modeli uczenia maszynowego dostarczane przez AWS. Pozwala deweloperom i naukowcom szybko i skutecznie skalować modele oraz integrować je z szeroką gamą usług AWS.

Analiza sztucznej inteligencji

W analizie skuteczności sztucznej inteligencji należy skupić się na dokładności modelu, co oznacza ocenę, w jakim stopniu wyniki generowane przez model odpowiadają rzeczywistości. Mierzy się ją za pomocą metryk, takich jak precyzja, czułość i specyficzność – pozwalają one zrozumieć, jak dobrze model radzi sobie z prawidłowym identyfikowaniem i klasyfikowaniem danych.

Równie ważne jest sprawdzenie jak model zachowuje się w różnych warunkach i na różnorodnych danych. Generalizacja, czyli zdolność modelu do efektywnego działania na nowych, nieznanych wcześniej danych, jest ważna, jeśli AI ma być stosowana w realnych, zmiennych środowiskach. Do oceny często wykorzystuje się technikę walidacji krzyżowej, która pozwala sprawdzić stabilność modelu.

Oprócz wydajności i skuteczności ważne jest, aby mierzyć czas i zasoby potrzebne do przetrenowania modelu oraz do generowania predykcji. Efektywność obliczeniowa jest szczególnie istotna w aplikacjach wymagających szybkiej odpowiedzi, jak systemy wspomagające podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym czy aplikacje mobilne.

Nie można również pominąć kwestii etycznych i społecznych. W przypadku AI ważne jest, aby mierzyć stronniczość i uczciwość modelu. Unikanie stronniczych wyników jest niezbędne zwłaszcza w zastosowaniach wpływających na życie ludzi, jak kredyty bankowe czy systemy oceny ryzyka.

Ostatnim aspektem jest ocena przyjazności dla użytkownika, intuicyjności interfejsów i łatwości integracji z innymi systemami, ponieważ mogą one przesądzić o sukcesie komercyjnym produktu. Sposób wykorzystania technologii przez użytkowników może być mierzony poprzez analizę ich zachowań, feedbacku oraz wskaźników adopcji technologii.

Ograniczenia sztucznej inteligencji

Jednym z głównych ograniczeń sztucznej inteligencji jest ich zależność od danych używanych do trenowania algorytmów. Modele AI są tak dobre, jak dane, na których się uczą, więc wszelkie błędy, stronniczość lub braki mogą prowadzić do niewłaściwych wyników. AI może mieć też problem z generalizacją poza zakresem danych treningowych – może doskonale radzić sobie w ramach środowiska treningowego, ale może nie być w stanie dostosować się do nowych sytuacji.

Nie wolno też zapominać, że maszyny są w stanie rozpoznawać wzorce i wykonywać zadania, ale nie rozumieją znaczenia swoich działań tak, jak ludzie rozumieją kontekst i subtelności języka czy interakcji społecznych. Może to prowadzić do nieodpowiednich odpowiedzi lub decyzji, zwłaszcza w sytuacjach wymagających świadomości kulturowej czy emocjonalnej.

AI ma ogromny potencjał, ale budowa, trening i wdrożenie modeli może być zasobożerne i czasochłonne. Utrzymanie systemów wymaga ciągłego inwestowania w sprzęt, oprogramowanie oraz wiedzę specjalistów, co może być dla niektórych barierą nie do przejścia.

Rozwój AI do monitorowania, analizy i przewidywania zachowań ludzi rodzi też poważne pytania dotyczące prawa do prywatności. Nie wolno też zapominać, że sztuczna inteligencja już teraz (stan na połowę 2023 roku) zakłóca rynek pracy, zastępując ludzi w różnych zadaniach, co może prowadzić do bezrobocia i nierówności społecznych.

Zalety sztucznej inteligencji

Systemy sztucznej inteligencji mogą analizować ogromne zbiory danych w tempie nieosiągalnym dla ludzi, co jest niezwykle wartościowe w finansach, zdrowiu czy badaniach naukowych. Może też być wykorzystana do zmniejszenia kosztów operacyjnych przez automatyzację rutynowych i powtarzalnych zadań.

Wpływ AI jest również widoczny w personalizacji produktów i usług. Firmy wykorzystujące systemy rekomendacyjne mogą dostosować oferty do indywidualnych preferencji klientów, co nie tylko zwiększa satysfakcję klienta, lecz także efektywność sprzedaży. SI przyczynia się także do poprawy bezpieczeństwa, na przykład przez monitorowanie i analizę danych w czasie rzeczywistym, co może pomóc w wykrywaniu i zapobieganiu oszustwom finansowym lub atakom cybernetycznym.

Sztuczna inteligencja wpływa również na innowacje technologiczne i innowacje organizacyjne oraz może prowadzić do przełomowych odkryć. AI wykorzystuje się w badaniach nad zmianami klimatycznymi, zrównoważonymi technologiami czy badaniu kosmosu. Pokazuje to, że ta technologia już jest integralną częścią świata, a jej wpływ najprawdopodobniej będzie tylko rósł.