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 SI?
• Jakie są elementy sztucznej inteligencji?
• Jakie są rodzaje sztucznej inteligencji?
• Jakie są zastosowania sztucznej inteligencji?
• Jak wdrożyć SI do organizacji?
• Jak analizować skuteczność SI?
• Jakie są wyzwania i ograniczenia SI?
• 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 informatyki, zajmująca się tworzeniem maszyn zdolnych do wykonywania zadań wymagających inteligencji ludzkiej. Obejmuje to m.in. rozumienie języka, 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 naukową 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, maszyna reaktywna (system o ograniczonej pamięci, który reaguje w czasie rzeczywistym na określone bodźce, bazując na regułach i algorytmach zaprogramowanych przez twórców) wyspecjalizowana 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 rozwijała – 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 (NLP, skrót od ang. natural language processing)^[3].

W 2011 roku firma IBM wprowadziła na rynek Watson, SI, który zasłynęło z wygranej w teleturnieju „Jeopardy!” z ludźmi. Pokazało to zdolność rozumienia i przetwarzania naturalnego języka 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 algorytmy rekomendacyjne po zaawansowane narzędzia 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 w dziedzinie sztucznej inteligencji 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, analizowania danych, czy wyszukiwania błędów. Jego sukces sprawił, że w kolejnych latach roku na rynku pojawiły się modele językowe innych firm – np. Google Gemini, GPT 4 i jego różne wersje 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 na całym świecie w wielu aspektach codziennego życia, od inteligentnych asystentów po zaawansowane rozwiązania diagnostyki medycznej i samodzielnie prowadzące pojazdy. Otwiera ona nowe możliwości, ale także rodzi pytania dotyczące etyki, prywatności i wpływu na rynek pracy.

Cechy charakterystyczne SI

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

• AI jest w stanie uczyć się i poprawiać swoje możliwości. Dzięki uczeniu maszynowemu (ang. machine learning) i uczeniu głębokiemu (ang. deep learning) 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.
• Systemy AI może skutecznie przetwarzać i analizować ogromne ilości danych szybciej niż człowiek, co przydaje się np. w analizowaniu danych biznesowych, badaniach naukowych czy zarządzaniu dużymi systemami informacyjnymi.
• AI mogą podejmować decyzje na podstawie danych bez interwencji człowieka. Przykładem mogą być algorytmy 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 wejściowe dane są etykietowane.
• Sieci neuronowe i głębokie uczenie to specjalny rodzaj algorytmów ML, które naśladują strukturę ludzkiego mózgu i składają się z warstw neuronów sekwencyjnie przetwarzających dane. Dzięki nim można modelować złożone wzorce i funkcje, co może np. wspomagać procesy decyzyjne w organizacjach.
• Przetwarzanie języka naturalnego działa na styku językoznawstwa i informatyki, co pozwala maszynom rozumieć, interpretować i reagować na ludzki język w sposób naturalny dla użytkownika. Dzięki tej technice można tworzyć chatboty odpowiadające w social mediach na najczęściej zadawane pytanie, narzędzia do 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 obszarach.
• Robotyka łączy inżynierię, AI i informatykę, a jej głównym celem jest tworzenie i programowanie 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 np. w analizie obrazów medycznych. Jest to część sztucznej percepcji, czyli postrzegania otoczenia za pomocą sensorów (np. kamer i mikrofonów) w celu zbierania ogromnych ilości danych, które są następnie przetwarzane i interpretowane, co jest ważne w interakcji robot-człowiek.
• Planowanie automatyczne to proces, w którym AI generują sekwencję działań z optymalnymi rezultatami. Pomaga w logistyce, zarządzaniu produkcją i robotyce.

Rodzaje sztucznej inteligencji

W zakresie sztucznej inteligencji zasadniczo rozróżnia się trzy główne kategorie:

Wąska sztuczna inteligencja

Pierwszym rodzajem jest wąska sztuczna inteligencja (czasami także słaba sztuczna inteligencja). Jest to najczęściej spotykana forma AI, specjalizująca się w wykonywaniu określonych zadań i nieposiadająca zdolności poza swoim zakresem. Przykłady obejmują asystentów głosowych, takich jak Siri czy Alexa, którzy wykorzystują algorytmy sztucznej inteligencji do działania.

Silna sztuczna inteligencja

Drugi rodzaj to ogólna sztuczna inteligencja, która w teorii jest zdolna do wykonywania każdego intelektualnego zadania równie dobrze jak ludzki mózg. Takie AI mogłoby uczyć się na podstawie doświadczenia, ale wymagałaby zdolności rozumienia i przetwarzania ogromnej ilości informacji oraz adaptacji do warunków na poziomie zbliżonym do ludzkiego – obejmowałoby to rozumienie języka, rozpoznawanie obiektów, rozwiązywanie problemów, uczenie się i planowanie. Nadal pozostaje w sferze teoretycznej, ponieważ obecne technologie nie osiągnęły jeszcze wymaganego poziomu zaawansowania, ale wiele firm zajmujących się programowaniem AI obrało sobie za cel jej stworzenie.

Superinteligencja

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.

Zastosowania sztucznej inteligencji

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

Chatboty coraz częściej stosuje się w obsłudze klienta i na stronach internetowych. Wykorzystują one NLP, aby rozumieć zapytania użytkowników i dostarczać odpowiedzi lub przekierowywać do odpowiednich zasobów. Wirtualni asystenci mogą także wykorzystywać uczenie głębokie, żeby z biegiem czasu poprawiać swoje działanie. 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 rozpoznawania wzorców w 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 (np. w mediach społecznościowych) 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.

Jednym z kluczowych rodzajów sztucznej inteligencji jest generatywna sztuczna inteligencja. Jest to klasa rozwiązań zdolnych do tworzenia nowych treści, takich jak obrazy, teksty, muzyka czy filmy, które są generowane na podstawie dostarczonych danych wejściowych. Modele generatywne, takie jak Generative Adversarial Networks (GAN) czy Transformery, wykorzystywane są w obszarach takich jak projektowanie, tworzenie spersonalizowanych treści marketingowych czy zaawansowana analiza danych.

Kolejnym typem jest predykcyjna sztuczna inteligencja, której podstawową funkcją jest przewidywanie przyszłych zdarzeń na podstawie analizy informacji historycznych. Jest ona szeroko stosowana w biznesie, szczególnie w zarządzaniu ryzykiem, finansach do wykrywania oszustw i prognozowaniu popytu, a także do zwiększania efektywności organizacji. Algorytmy predykcyjne wykorzystuje się również również w systemach bezpieczeństwa, gdzie pozwalają na przewidywanie potencjalnych zagrożeń, na przykład w zarządzaniu ruchem drogowym, ale może je też wykorzystać do zwiększenia produktywności w branży wytwórczej.

Wdrożenie SI do organizacji

Pierwszym krokiem we wdrażania SI w organizacji jest precyzyjne określenie celów i oczekiwań, a także zidentyfikowanie obszarów, w których technologia może przynieść największe korzyści, takich jak automatyzacja procesów czy poprawa efektywności operacyjnej. Na tym etapie trzeba również oszacować potencjalne kosztów i korzyści.

Następnie należy przeprowadzić analizę dostępnych danych, które będą podstawę działania systemów AI. Wdrożenie wymaga nie tylko dużej ilości danych, ale również ich wysokiej jakości. Organizacja musi ocenić, czy posiadane informacje są kompletne, aktualne i odpowiednio ustrukturyzowane, a także rozważyć, czy konieczne będzie pozyskanie dodatkowych zasobów informacji z zewnętrznych źródeł.

Kolejnym krokiem jest wybór technologii oraz narzędzi, które najlepiej odpowiadają specyfice i potrzebom organizacji. Trzeba zatem zdecydować, czy SI będzie budowana wewnętrznie przez zespół ekspertów, czy firma wdroży gotowe rozwiązania. Ważne jest tutaj zrozumienie możliwości i ograniczeń różnych technologii.

Równocześnie należy przygotować zespół odpowiedzialny za wdrożenie i eksploatację SI. Wymaga to nie tylko zatrudnienia specjalistów, takich jak data scientist czy inżynierowie uczenia maszynowego, ale także przeszkolenia pracowników organizacji, którzy będą korzystać z wdrożonej technologii. Zrozumienie zasad działania AI przez użytkowników końcowych pozwala skutecznie ją wykorzystywać.

AI trzeba dokładnie przetestować w rzeczywistych warunkach działania, aby upewnić się, że spełnia założone cele i działa zgodnie z oczekiwaniami. Ostatnim krokiem jest jej pełne wdrożenie w działalność operacyjną organizacji, co obejmuje integrację rozwiązań z istniejącymi procesami biznesowymi oraz ciągłe doskonalenie rozwiązań. Dobrze jest też opracować mechanizmy nadzoru i oceny, które pozwolą na bieżąco mierzyć skuteczności SI.

Analiza skuteczności SI

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 informacji, 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 platformy 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 rozwiązaniami, 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.

Wyzwania i ograniczenia SI

Jednym z najistotniejszych wyzwań w rozwoju SI jest dostępność i jakość danych. AI działa dzięki analizie ogromnych zbiorów danych, ale muszą być one nie tylko obfite, ale również odpowiednio ustrukturyzowane i wolne od błędów. Niedostatek danych w określonych obszarach, jak również obecność uprzedzeń (tzw. bias) w zestawach informacji, może prowadzić do nieprzewidywalnych lub niesprawiedliwych wyników działania algorytmów. Trzeba też pamiętać o ochronie prywatności w kontekście pozyskiwania i przetwarzania danych osobowych.

Problemem jest przejrzystość i interpretowalność systemów SI, znana również jako problem “czarnej skrzynki”. Zaawansowane modele, takie jak sieci neuronowe, są często niezwykle skomplikowane i trudno jest zrozumieć, w jaki sposób dochodzą do swoich wniosków. Brak przejrzystości w działaniu algorytmów może budzić obawy zarówno wśród użytkowników, jak i regulatorów, szczególnie w obszarach takich jak wymiar sprawiedliwości czy finanse, gdzie decyzje wpływają dla ludzi.

Wyzwaniem jest również automatyzacja i jej wpływ na rynek pracy. Wprowadzenie SI prowadzi do zwiększenia efektywności i obniżenia kosztów, ale równocześnie budzą obawy dotyczące utraty miejsc pracy w wielu branżach. Pojawia się potrzeba przemyślenia strategii zatrudnienia oraz zapewnienia odpowiedniego przekwalifikowania pracowników, aby mogli oni znaleźć zatrudnienie w nowych obszarach rozwijanych dzięki SI.

Nie wolno zapominać o etyce – AI może być wykorzystywana zarówno w celach pozytywnych, jak i negatywnych. Przykładem są systemy rozpoznawania twarzy, które mogą wspierać bezpieczeństwo, ale także naruszać prywatność obywateli. Problematyczne jest także wykorzystanie SI w wojsku, np. w autonomicznych systemach bojowych, budzi pytania o moralność i odpowiedzialność za decyzje podejmowane przez maszyny.

Szybkie tempo rozwoju SI często wyprzedza możliwości legislacji, co sprawia, że wiele kwestii, takich jak odpowiedzialność za błędy algorytmów, ochrona danych czy prawa autorskie w przypadku generowanych treści, pozostaje nieuregulowanych. Ten problem będzie jednak w przyszłości rozwiązywany – odpowiednie regulacje wdrożyły już np. Unia Europejska i Korea Południowa.

Wraz z rosnącym zastosowaniem SI w obszarach krytycznych, takich jak energetyka, transport czy medycyna, wzrasta ryzyko cyberataków, co mogą prowadzić do poważnych konsekwencji, zarówno finansowych, jak i społecznych.

Trzeba też pamiętać, że wiele osób (słusznie) obawia się, że AI może być wykorzystywana do kontroli, inwigilacji czy manipulacji. Zapewnienie transparentności w działaniu algorytmów, edukacji społecznej na temat możliwości i ograniczeń SI jest działaniem skomplikowanym i często napotyka na opór ze strony producentów AI, którzy dążą do jak największej deregulacji swojej działalności. Można się zatem spodziewać, że w przyszłości wyzwania w obszarze AI mogą zaważyć na jej rozwoju.

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 analizowanie informacji 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.