Sztuczna inteligencja

AI automatyzuje powtarzalne uczenie się i uzyskiwanie nowych informacji z danych. Nie chodzi tu jednak o automatyzowanie działań manualnych, lecz o wykonywanie częstych, szeroko zakrojonych i skomputeryzowanych zadań, i to w sposób rzetelny, a w dodatku bez męczenia się. Czy to oznacza, że czynnik ludzki jest tu zbędny? Zdecydowanie nie – to przecież człowiek musi odpowiednio skonfigurować system i zadać właściwe pytania.

AI sprawia, że istniejące produkty stają się inteligentniejsze. Wiele produktów, z których korzystasz nie od dziś, zyskuje za sprawą możliwości AI – dobrym przykładem jest tu Siri, którą dodano jako funkcję w urządzeniach Apple nowej generacji. Automatyzacja, platformy konwersacyjne, boty i inteligentne maszyny mogą w połączeniu z dużymi ilościami danych udoskonalić szereg różnych technologii. Zarówno w domu, jak i w pracy nie brakuje rozwiązań tego typu – od analizy zabezpieczeń przez inteligentne kamery po analizę inwestycyjną.

AI dostosowuje się, wykorzystując progresywne algorytmy uczenia się i pozwalając danym zająć się programowaniem. Technologie tego typu znajdują w danych określone struktury i regularności, aby na tej podstawie algorytmy mogły nabywać nowe umiejętności. Algorytm potrafi nauczyć się zarówno tego, jak grać w szachy, jak i tego, jaki kolejny produkt zasugerować online. Co więcej, zasilone nowymi danymi modele dostosowują się do zmienionych okoliczności. 

AI zajmuje się analizą większych ilości głębszych danych, wykorzystując sieci neuronowe obejmujące wiele ukrytych warstw. Stworzenie systemu wykrywania oszustw finansowych składającego się z pięciu ukrytych warstw byłoby kiedyś niemożliwe. Wszystko to uległo jednak zmianie dzięki nadzwyczajnym mocom obliczeniowym i big data. Trenowanie modeli głębokiego uczenia wymaga ogromnych ilości danych, ponieważ modele te uczą się bezpośrednio właśnie z nich. 

Głębokie sieci neuronowe pozwalają AI osiągać imponującą precyzję. Na koncepcji głębokiego uczenia opierają się na przykład wszelkie interakcje z Alexą czy Google. Co więcej, tego typu produkty stają się tym dokładniejsze, im częściej ich używasz. Przykładowo, w dziedzinie medycyny obserwujemy, jak techniki AI wykorzystujące uczenie głębokie i rozpoznawanie obiektów potrafią obecnie coraz dokładniej wskazać na obrazie medycznym nowotwór.

AI czerpie maksymalne korzyści z danych. Jeśli algorytmy uczą się samodzielnie, prawdziwie cennym zasobem są dane. To właśnie w nich kryją się odpowiedzi – AI pozwala je jedynie wydobyć. Ponieważ dane pełnią obecnie rolę ważniejszą niż kiedykolwiek wcześniej, ich jakość może dać Ci przewagę nad konkurencją. Jeśli dysponujesz najlepszymi danymi i działasz w branży cechującej się dużą konkurencyjnością, to nawet jeśli inni stosują podobne techniki, wygrasz właśnie Ty. Aby jednak móc przy użyciu danych w odpowiedzialny sposób wprowadzać innowacje, potrzebna jest godna zaufania technologia AI. Co to oznacza? Że systemy AI, z których korzystasz, powinny być etyczne, sprawiedliwe i zgodne z ideą zrównoważonego rozwoju.