Czym jest sztuczna inteligencja? Przewodnik o najważniejszych aspektach kluczowej technologii.

Sztuczna inteligencja (AI) to termin, który w ostatnich latach stał się niezwykle popularny. Możemy go spotkać w kontekście różnych dziedzin, od marketingu, przez logistykę, aż po medycynę. Ale co tak naprawdę oznacza i jak może wpłynąć na naszą codzienność w pracy? W tym artykule przybliżymy ci podstawy sztucznej inteligencji oraz pokażemy, jak możesz ją wykorzystać w swoim życiu zawodowym.

Czym jest sztuczna inteligencja?

Sztuczna inteligencja to gałąź informatyki zajmująca się tworzeniem systemów zdolnych do wykonywania zadań, które normalnie wymagają inteligencji ludzkiej. To może obejmować procesy takie jak rozpoznawanie obrazów, analiza danych czy prowadzenie konwersacji. AI uczy się całymi latami na podstawie ogromnych zbiorów danych, aby stać się coraz bardziej efektywna. W kontekście sztucznej inteligencji istnieje wiele kluczowych terminów, które warto poznać:

• Machine Learning (uczenie maszynowe): to gałąź AI, która koncentruje się na rozwoju systemów i algorytmów umożliwiających systemom uczenie się na podstawie danych. Dzięki machine learning maszyny potrafią rozpoznawać wzorce, podejmować decyzje i przewidywać wyniki bez konieczności programowania dla każdego pojedynczego zadania.
• Generative AI (generatywna AI): to podtyp AI, który tworzy nowe treści, takie jak tekst, obrazy, muzyka czy filmy, bazując na istniejących danych. Przykładem może być algorytm, który generuje tekst na podstawie instrukcji od użytkownika (znany czat gpt) lub obrazy na podstawie opisów słownych (np.: aplikacja MidJourney).
• Tokeny: w kontekście przetwarzania języka naturalnego, tokeny to jednostki tekstowe, które są analizowane przez modele językowe. Tokenem może być pojedyncze słowo, znak interpunkcyjny lub inny element tekstu. Proces tokenizacji dzieli tekst na mniejsze fragmenty, co ułatwia analizę przez AI.
• Model językowy: to rodzaj programu AI, który został przeszkolony na ogromnych zbiorach tekstu, aby zrozumieć i generować naturalny język. Modele językowe potrafią odpowiadać na pytania, prowadzić dialogi oraz tworzyć teksty o różnych stylach i tematach.
• Prompt: to zapytanie lub polecenie, które użytkownik wprowadza do modelu językowego, aby uzyskać oczekiwaną odpowiedź. Dobrze sformułowany prompt może znacząco wpłynąć na jakość i trafność odpowiedzi generowanej przez AI.

Dzięki tym terminom stajesz się bardziej zaznajomiony z językiem sztucznej inteligencji i możesz lepiej zrozumieć jej zastosowanie w codziennym życiu oraz pracy.

Krótkie spojrzenie na historię inteligentnej AI

Pierwszy krok – historia systemów sztucznej inteligencji sięga lat 50. XX wieku, kiedy to pionierzy tacy jak Alan Turing rozpoczęli badania nad tym, jak maszyny mogą „myśleć”. W ciągu kolejnych dziesięcioleci AI przechodziła różne etapy rozwoju, w tym okresy optymizmu oraz zastoju. Dopiero w ostatnich latach, dzięki postępom w obliczeniach i dostępowi do dużych zbiorów danych, AI zaczęła zyskiwać popularność.

Jesteś z tych, co pamiętają jak Kasparow grał z AI w szachy?

W kolejnych latach, w latach 50. i 60., AI zaczęła zyskiwać na popularności, a badacze skupili się na algorytmach rozwiązywania problemów, logice i wczesnych formach uczenia maszynowego. Powstawały pierwsze programy zdolne do grania w szachy oraz rozwiązywania matematycznych zagadek. W tym czasie jednak pakowanie złożoności problemów w modele komputerowe okazało się trudniejsze niż początkowo sądzono, co spowodowało okres stagnacji w rozwoju AI, znany jako „zimna era AI”.

Moment, w którym zaczęliśmy patrzeć na technologię przez pryzmat inteligentnych systemów – np. mózgu. Przełom nadszedł w latach 80. XX wieku z rozwojem sieci neuronowych, które inspirowane były sposobem, w jaki działa ludzki mózg. Dzięki nowym technologiom obliczeniowym oraz większym zbiorom danych, możliwe stało się uczenie maszynowe na znacznie szerszą skalę, co zapoczątkowało nową erę AI.

Kolejny duży krok miało miejsce w latach 2000, gdy rozpoczęto intensywną eksplorację danych oraz wykorzystanie algorytmów deep learning (głębokiego uczenia). Przełomowe modele, takie jak sieci neuronowe o wielu warstwach, były w stanie przetwarzać i analizować ogromne zestawy danych, co prowadziło do znacznych postępów w takich dziedzinach jak rozpoznawanie obrazu czy przetwarzanie języka naturalnego.

Ostatecznie, w ostatnich latach rozwinęła się generatywna AI, która jest możliwością tworzenia nowych treści, takich jak tekst, obrazy czy muzyka, w oparciu o wzorce w danych, na których została przeszkolona. Modele generatywne, takie jak GPT-3, wykorzystują zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego i stały się niezwykle popularne dzięki swoim aplikacjom w różnych dziedzinach, od marketingu po sztukę.

Dzięki tej trajektorii rozwoju od początkowych badań Turinga poprzez pionierskie wahnięcia w AI, aż po dzisiejsze zaawansowane generatywne systemy AI, widzimy, jak technologia przekształciła się w narzędzie zdolne do tworzenia i interpretacji, które ma potencjał wpłynąć na każdy aspekt naszego życia. W miarę jak sztuczna inteligencja nadal się rozwija, możemy jedynie zgadywać, jakie możliwości przyniesie przyszłość.

Rodzaje sztucznej inteligencji: narrow vs. general AI

W świecie AI wyróżniamy dwa główne rodzaje: Narrow AI (wąska AI) oraz General AI (ogólna AI).

• Narrow AI to systemy oprogramowania zaprojektowane do rozwiązywania specyficznych problemów, takich jak rozpoznawanie twarzy czy rekomendowanie filmów. Większość rozwiązań AI, z którymi się stykamy, to właśnie Narrow AI.
• General AI to hipotetyczna forma AI, która potrafiłaby zrozumieć i się uczyć w każdym kontekście, podobnie jak człowiek. Na razie pozostaje w sferze teorii i specyfikacji. Jest już jednak prognozowane pojawienie się AGI (Artificial General Inteligencje) w perspektywie kilku lat (do 2030 roku).

Jak działa AI? Podstawowe procesy

Sztuczna inteligencja działa na podstawie algorytmów oraz danych. Kluczowe aspekty, które warto zrozumieć, to:

1. Uczenie maszynowe (Machine Learning): AI „uczy się” na podstawie danych, analizując wzorce i dokonując prognoz.
2. Głębokie uczenie (Deep Learning): to bardziej zaawansowany rodzaj uczenia maszynowego, który wykorzystuje sieci neuronowe do przetwarzania danych. Potrafi analizować niesamowite ilości złożonych danych i wykrywać powiązania wręcz niemożliwe do zidentyfikowania przez człowieka
3. Przetwarzanie języka naturalnego (Natural Language Processing, NLP): dzięki NLP, AI może rozumieć i interpretować ludzki język, co umożliwia chociażby prowadzenie konwersacji.

Przykłady AI w codziennym życiu

Sztuczna inteligencja jest obecna w wielu aspektach naszego życia. Oto kilka przykładów, z którymi możesz się spotkać na co dzień:

• Komputerowi asystenci głosowi, takie jak Siri czy Google Assistant, które pomagają w zarządzaniu zadaniami.
• Systemy rekomendacji: w biznesach takich jak Netflix czy Amazon, które sugerują filmy lub produkty na podstawie twoich wcześniejszych wyborów.
• Chatboty: używane w obsłudze klienta, które potrafią udzielać informacji lub rozwiązywać problemy. Automatyzują zadania z zakresu obsługi klienta.

Kontekst biznesowy – automatyzacja i sztuczna inteligencja w biznesie

Gdy mówimy o przykładach i praktycznym wdrożeniu algorytmów sztucznej inteligencji to pierwsze skrzypce gra automatyzacja procesów biznesowych. AI, jako program komputerowy zdolny do analizy ogromnych ilości danych w czasie rzeczywistym, pozwala zautomatyzować powtarzalne zadania, minimalizując ryzyko błędów i oszustw.

Przykład w kontekście obsługi klienta: oprogramowanie oparte na artificial intelligence modeluje cyfrowe interakcje między ludźmi a systemami informatycznymi, pomagając odnaleźć rozwiązanie problemu, z którym klient dzwoni na infolinię. W relacjach człowiek z człowiekiem wydaje nam się to proste, jednak odtworzenie takich relacji pomiędzy człowiekiem a generatywną AI, tworzą systemowe, skalowalne rozwiązania, jest pewnym wyzwaniem. AI w biznesie pozwala na szybkie podejmowanie decyzji, na przykład w trakcie takiej rozmowy z klientem, dzięki temu firmy mogą skutecznie zarządzać swoimi zasobami i poprawiać efektywność operacyjną, niezależnie od skali działań. Optymalizacja to też jeden z efektów, który możemy w ten sposób osiągnąć. Czy nie każdy z nas chciałby, aby jego / jej sprawa została załatwiona na infolinii dosłownie w ciągu kilku minut?

Podsumowanie

Technologia AI to fascynujący i dynamicznie rozwijający się obszar, który niesie ze sobą wiele możliwości. Szybsza obsługa klienta, wykrywanie oszustw, monitorowanie zagrożeń w sieci, ochrona danych osobowych, rozwój języków programowania, AI do analizy danych… ta technologia znajduje zastosowanie na prawdę w praktycznie każdej dziedzinie.

Dzięki wykorzystaniu tych narzędzi i systemów w codziennym życiu i w pracy, możesz zwiększyć swoją wydajność oraz zyskać nowe umiejętności, które będą cenne na rynku pracy. Zainwestuj czas w naukę o AI, aby nie pozostać w tyle w tym szybko zmieniającym się świecie. To z pewnością będzie inwestycja, która się opłaci!

Jeśli jesteś zainteresowany/a rozwojowem swoich kompetencji w obszarze sztucznej inteligencji, dołącz do bezpłatnego programu rozwojowego AIDEAS! Przez 7 tygodni będziesz od podstaw uczyć się wykorzystywać sztuczną inteligencję w wielu obszarach, a także pracować zespołowo nad własnym rozwiązanie AI.