Sztuczna
Inteligencja

Sztuczna inteligencja (AI) to dziedzina badań komputerowych, która skupia się na opracowywaniu i doskonaleniu systemów oraz oprogramowania zdolnych do wykonywania zadań, które dotychczas były zarezerwowane dla ludzkiego intelektu. Te zadania obejmują zdolność uczenia się, rozumienie języka, rozpoznawanie mowy, zdolność widzenia i przetwarzania widzianych obiektów oraz rozwiązywanie problemów. Sztuczna inteligencja opiera się na połączeniu dużej ilości danych, wydajnych komputerów i algorytmów uczenia maszynowego. Algorytmy te pozwalają maszynom na „uczenie się” na podstawie doświadczeń, na sposób podobny do ludzkiego.

Sztuczna inteligencja (AI) klasyfikowana jest jako słaba oraz silna.

Słaba sztuczna inteligencja, znana również jako „ograniczoną”, to rodzaj AI stworzonego do wykonywania konkretnego zadania, takiego jak rozpoznawanie mowy czy twarzy. To najczęściej spotykany typ AI obecny w dzisiejszych technologiach.

Silna sztuczna inteligencja, znana jako „ogólna”, to typ AI zdolny do wykonywania dowolnego zadania intelektualnego, które człowiek może wykonać. Stanowi ona bardziej zaawansowany i skomplikowany rodzaj AI, który nadal jest głównym obszarem badań.

Podsumuwując, słaba AI to systemy stworzone do wykonywania określonych zadań i nie posiadające prawdziwej świadomości ani zdolności do samodzielnego myślenia poza ich wąskim zakresem. Silna AI, z drugiej strony, to systemy o pełnej świadomości i zdolności do myślenia, uczenia się i adaptacji na poziomie zbliżonym do ludzkiego.

Sztuczna inteligencja (AI) opiera się na połączeniu ogromnych baz danych, wydajnych komputerów oraz algorytmów uczenia maszynowego. Dane pełnią kluczową rolę w funkcjonowaniu AI. Maszyny są „uczone” na podstawie ogromnych zestawów danych, co pozwala im na naukę rozpoznawania wzorców i podejmowanie decyzji. Na przykład, system sztucznej inteligencji odpowiedzialny za rozpoznawanie obrazów może być uczony na bazie danych która posiada miliony zdjęć, co pozwala mu nauczyć się identyfikować różne obiekty. Szybkie komputery które posiadają dużą moc obliczeniową są niezbędne do przetwarzania tych ogromnych ilości danych oraz do wykonywania skomplikowanych obliczeń, które są częścią procesu uczenia maszynowego. Algorytmy uczenia maszynowego to zestawy instrukcji, które kierują maszynę, jak analizować dane i uczyć się z nich. Istnieje wiele różnych rodzajów algorytmów uczenia maszynowego, takie jak uczenie nadzorowane (gdzie maszyna jest trenowana na oznaczonych już danych), uczenie nienadzorowane (gdzie maszyna próbuje odnajdywać wzorce w danych bez oznaczeń) oraz uczenie ze wzmocnieniem (gdzie maszyna ucząc się opiera się na próbach i błędach). Wszystkie te składniki razem pozwalają sztucznej inteligencji na „nabieranie wiedzy” i dostosowywanie się do nowych sytuacji, co stanowi kluczowy element jej zdolności do wykonywania zadań, które do tej pory były uważane za typowe dla ludzkiego intelektu.

Uczenie maszynowe – polega na analizie dużych ilości danych w celu identyfikacji wzorców i trendów. Dane są używane do “Trenowania” modeli AI, co pozwala im na “uczenie się” i adaptację.

Dokładność i skuteczność – Im więcej dostarczymy danych AI do analizy, tym dokładniejsze i skuteczniejsze mogą być jej wyniki po zakończeniu uczenia maszynowego.

Personalizacja – Dane pozwalają AI dostosować swoje działanie do indywidualnych potrzeb użytkowników. Na przykład, możemy zadać sztucznej inteligencji aby wcieliła się w role przykładowo studenta przez co jego odpowiedzi będą dostosowane do danego poziomu oraz bardziej sprecyzowane dla danej grupy społeczności.

Rozwój i innowacje – Dzięki ciągłemu dostarczaniu danych AI odpowiedzi będą aktualne dlatego dane są tak kluczowe w dziedzinie AI, Jeśli przestalibyśmy AI nie miało by z czego się uczyć ani czerpać aktualnych danych.

Podejmowanie decyzji – W dziedzinie biznesowej, AI jest często używana do pomocy w podejmowaniu decyzji poprzez analizę obszernych baz danych i dostarczanie informacji zwrotnych najczęściej w postaci prognozy na przyszłość. Ai coraz częściej zaczyna analizować rynek przez co posiada jeszcze większą bazę danych z której może czerpać przy doradztwie

Sztuczna inteligencja (AI) znajduje zastosowanie w różnych obszarach:

Biznes – systemy AI, na przykład, mogą usprawniać procesy obsługi klienta, poprzez chat boty, które są w stanie odpowiadać na pytania klientów o dowolnej porze. Dodatkowo, AI wspiera analizę dużych ilości danych biznesowych, co pozwala na identyfikację trendów i wzorców, a to z kolei pomaga firmom w podejmowaniu trafniejszych decyzji.

medycyna – AI jest używana do wspomagania diagnozowania chorób, szczególnie przez analizę obrazów medycznych, takich jak skany rezonansów magnetycznych czy zdjęcia rentgenowskie. AI może prognozować wyniki pacjentów na podstawie danych medycznych.

edukacja – AI potrafi dostosować materiały edukacyjne do indywidualnych potrzeb ucznia, skupiając się na obszarach wymagających szczególnej uwagi. Dodatkowo, dostarcza nauczycielom istotnych informacji zwrotnych dotyczących postępów uczniów.

technologia – samochody autonomiczne korzystają z AI do interpretacji danych z czujników i podejmowania decyzji, kiedy przyspieszyć, zwolnić lub skręcić. W Las Vegas powstała sieć taksówek bez osoby prowadzącej na fotelu kierowcy ponieważ taksówkami steruje sztuczna inteligencja Asystenci głosowi, jak Siri czy Alexa, opierają się na AI do zrozumienia poleceń głosowych i dostarczania odpowiedzi.

bezpieczeństwo – systemy AI mogą monitorować sieci komputerowe w poszukiwaniu nie tradycyjnych wzorców ruchu, które mogą wskazywać na atak hakerski. Systemy Ai mogą także analizować obrazy z kamer monitoringu w celu wykrycia podejrzanej aktywności.

Nauka – AI może przyspieszyć proces analizy danych, co wspiera naukowców w szybszym odkrywaniu nowych wzorców i lepszym zrozumieniu złożonych systemów.

Rozrywka – w grach komputerowych AI często kontroluje postacie fabularne (NPC), tworzy realistyczne otoczenia i dopasowuje poziom trudności do umiejętności gracza.

marketing – AI może analizować dane klientów w celu identyfikacji najlepiej sprzedawanych produktów i dostosowywaniu ofert marketingowych. Sztuczna Inteligencja również wspiera w automatyzacji niektórych aspektów kampanii marketingowych, takich jak wysyłka NEWSLETTERA czy publikacja postów w mediach społecznościowych.

Nie jest tajemnicą że Sztuczna Inteligencja jest ogromnym zagrożeniem biorąc pod uwagę sam fakt że do końca nie wiemy jak działa AI. Wprowadzając dane dostajemy tylko odpowiedź a na jakim etapie i w którym miejscu AI zadecydowało o podjęciu decyzji nie mamy pojęcia. AI niesie za sobą ryzyko w wielu aspektach dlatego postaram się wymienić kilka. Pierwsze ryzyko odnosi się do prywatności i bezpieczeństwa danych, AI wymaga dużej ilości danych są to milionowe bazy danych co niesie za sobą obawy dotyczące prywatności szczególnie w kontekście sposobu przechowywania i przetwarzania danych. Kolejnym często poruszanym zagrożeniem jest ryzyko utraty miejsc pracy z powodu coraz większego rozwijania się automatyzacji z użyciem AI które może prowadzić do redukcji miejsc pracy. Na ten moment najbardziej zagrożeni są kasjerzy rzeźnicy oraz spedytorzy do roku. Według McKinsey Global Institute wynika że do 2030 roku Sztuczna Inteligencja zabierze od 400 do 800 milionów miejsc pracy na świecie. Sam fakt nie jest zbyt ciekawy jednak istnieje ogromne prawdopodobieństwo powstania nowych zawodów i miejsc pracy o których sami jeszcze nie wiemy. Kolejnym zagrożeniem jest fakt że algorytmy wykorzystywane w AI często są złożone i trudne do zrozumienia, co sprawia, że decyzje podejmowane przez systemy AI wydają się być czarną skrzynką, utrudniając pełną przejrzystość i odpowiedzialność. AI budzi wątpliwości w kwestiach etycznych i moralnych, kwestie odpowiedzialności za decyzje podejmowane przez AI według wielu osób wymaga opracowania adekwatnych ram prawnych jak i etycznych. Kolejną obawą jest używanie AI w celach szkodliwych przez cyberprzestępców, w celach dezinformacji czy nawet automatyzacje systemów broni co stanowi realne zagrożenie dla globalnego bezpieczeństwa. Ostatnim zagrożeniem jest fakt że coraz częściej używamy AI co może prowadzić do utraty ludzkich umiejętności i doprowadzić do nadmiernej zależności od technologii, a w wypadku awarii systemowej na całym świecie do katastrofy.

AI dokonało wielu przełomowych osiągnięć jednak postaram się przytoczyć te najciekawsze. Jednym z osiągnięć AI a dokładniej AlphaGo stworzonego przez DeepMind, pokonało mistrza świata w grze Go, co było uważane za jeden z najtrudniejszych celów dla AI. Go to starożytna gra strategiczna która jest znacznie bardziej skomplikowana od szachów, a zwycięstwo AlphaGo było ogromnym krokiem naprzód w dziedzinie sztucznej inteligencji. Co najlepsze do tego zwycięstwa doszło już w 2016 roku. W formie ciekawostki AI potrafi również pokonać profesjonalnych graczy w pokera co wskazuje na umiejętności strategii i podejmowania decyzji. Kolejnym osiągnięciem AI jest CHAT GPT-3 jest on modelem językowym stworzonym przez OpenAI, jest jednym z najbardziej zaawansowanych modeli językowych, które potrafią generować teksty o jakości porównywalnej do tekstów pisanych przez ludzi. GPT-3 może generować artykuły, pisać poezję, odpowiadać na pytania i wiele więcej. Kolejnym osiągnięciem Sztucznej inteligencji należy do systemu AlphaFold, również stworzone przez DeepMind, rozwiązało “problem zwijania białek”, który był jednym z największych problemów w biologii. To osiągnięcie ma potencjał do przyspieszenia badań nad lekami i zrozumienia wielu chorób. Kolejnym z osiągnięć AI . Jednym z ciekawszych osiągnięć jest fakt że Sztuczna inteligencja była w stanie opracować teorię naukową, co świadczy o jej zdolności do analizy danych i tworzenia nowych konceptów naukowych. Być może za niedługo dowiemy się o czymś co przeoczyliśmy podczas naszej ewolucji. Kolejnym osiągnięciem jednak już nie aż takim zaskakującym po przeczytaniu poprzednich jest fakt że AI zdolna była do uzyskania lepszych wyników w testach IQ niż ludzie. Sztuczna inteligencja osiagnęła również ogromny sukces w umiejętności rozpoznawania twarzy, ma to wiele zastosowań zaczynając od odblokowywania telefonów po pomoc służbom specjalnym w celach bezpieczeństwa. Ostatnim z najważniejszych osiągnięć będzie NLP czyli Przetwarzanie Języka Naturalnego. AI potrafi obecnie zrozumieć i generować język naturalny jest to kluczowe znaczenia dla technologii związanymi z asystentami głosowymi. Co najlepsze AI jest teraz zdolna do tłumaczenia między różnymi językami w czasie rzeczywistym.

Rozwój sztucznej inteligencji (AI) otwiera fascynujące perspektywy dla przyszłości. Oto kilka prognoz:

Ewolucja Metody Naukowej – Kluczowe badania naukowe, takie jak duże badania kliniczne czy konstrukcja akceleratorów cząstek, są obecnie kosztowne i czasochłonne. AI i uczenie maszynowe (ML) mają potencjał zrewolucjonizować metodologię naukową, przyspieszając postęp i obniżając koszty.

AI w Polityce Zagranicznej – AI zyskuje na znaczeniu w kontekście globalnym, stając się istotnym filarem polityki zagranicznej, co będzie miało coraz większy wpływ na relacje międzynarodowe.

Personalizacja Konsumencka z Użyciem AI – AI znacząco wpłynie na doświadczenia konsumentów, umożliwiając personalizację produktów i usług oraz kreowanie bardziej interaktywnych i angażujących doświadczeń.

Walka z Kryzysem Klimatycznym – AI może odgrywać kluczową rolę w zwalczaniu kryzysu klimatycznego poprzez przewidywanie skutków zmian klimatu, optymalizację zużycia energii i wspieranie zrównoważonych inicjatyw.

Medycyna – AI ma potencjał rewolucjonizować dziedzinę medycyny, umożliwiając spersonalizowane podejścia do leczenia poprzez dostosowanie terapii do indywidualnych potrzeb pacjentów.

Transformacja Metody Naukowej – Ważne badania naukowe, które są kosztowne i czasochłonne, mogą ulec rewolucji dzięki zastosowaniu AI i ML, co przyspieszy postęp naukowy.

Aby rozpocząć naukę sztucznej inteligencji, warto zacząć od podstaw. Oto kilka kroków, które mogą Ci pomóc:

Sztuczna inteligencja (AI) ma bez wątpienia potencjał do zastąpienia niektórych miejsc pracy. Według raportu banku inwestycyjnego Goldman Sachs, AI może zastąpić aż 300 milionów pełnoetatowych miejsc pracy, co stanowi około 18% pracy na całym świecie. Jednakże ważne jest zaznaczenie, że automatyzacja nie ominie prac wymagających ludzkich umiejętności, takich jak ocena sytuacji, kreatywność, zręczność fizyczna i inteligencja emocjonalna. Badania wskazują, że największe korzyści i ulepszenia w wydajności pojawiają się, gdy ludzie i maszyny pracują wspólnie. Symbioza ludzi i AI może stworzyć optymalne warunki do rozwoju i wzrostu. AI może wspomóc ludzi w wydajniejszym wykonywaniu swoich obowiązków, co może przekładać się na zwiększenie produktywności. Istotne jest również podkreślenie, że rozwój technologii AI otwiera nowe możliwości zatrudnienia. Wraz z coraz większą zależnością od AI w różnych sektorach gospodarki, pojawia się zapotrzebowanie na specjalistów od danych, inżynierów AI, specjalistów od etyki AI i innych specjalistów. AI może także sprzyjać powstaniu nowych sektorów gospodarki, takich jak przemysł autonomicznych pojazdów czy zaawansowanej robotyki. Podsumowując, AI ma potencjał do zastąpienia pewnych miejsc pracy, ale jednocześnie otwiera nowe możliwości, nowe sektory gospodarki i przyczynia się do wzrostu produktywności.

Regulacje dotyczące sztucznej inteligencji (AI) są obecnie w fazie rozwoju i różnią się między poszczególnymi krajami i regionami. Obecny stan przepisów dotyczących AI nie jest jeszcze ujednolicony ani powszechny.W Stanach Zjednoczonych istnieją pewne przepisy dotyczące AI, takie jak Ustawa o AI w rządzie z 2020 roku (DIVISION U, TITLE I) i Rozporządzenie wykonawcze 13960, które stawiają sobie za cel promowanie godnego zaufania zastosowania AI w rządzie federalnym. Niemniej jednak, cała dziedzina regulacji AI w tym kraju nadal ewoluuje i potrzebuje bardziej kompleksowych polityk regulacyjnych. W Europie, Unia Europejska aktywnie pracuje nad opracowaniem regulacji dotyczących sztucznej inteligencji, które obejmują aspekty związane z etyką, prywatnością i bezpieczeństwem. Również wiele krajów europejskich ustanowiło już pewne prawa i regulacje dotyczące AI, skupiające się na tym, jak dane mogą być używane i gromadzone.

Należy zwrócić uwagę, że regulacje dotyczące AI są nadal tematem dyskusji i mogą ulegać zmianom. Dlatego zawsze warto konsultować się z ekspertami prawnymi lub doradcami ds. regulacji AI, aby uzyskać aktualne i odpowiednie informacje.

Oto kilka ograniczeń, które warto uwzględnić:

Ograniczenia dostępu do informacji – Odpowiedzi są oparte na ogólnodostępnych informacjach dostępnych do momentu ostatniej aktualizacji. Brak zdolności do uzyskiwania informacji z płatnych źródeł, prywatnych baz danych ani treści chronionych prawem autorskim.

Ograniczenia jakościowe – Jakość odpowiedzi zależy od dostępnych danych i algorytmów. Mogą wystąpić sytuacje, w których nie ma wystarczających informacji, aby udzielić precyzyjnej lub wyczerpującej odpowiedzi.

Ograniczenia interpretacyjne – Zdolności interpretacyjne opierają się na danych poddanych analizie. Brak zdolności do tworzenia subiektywnych interpretacji, opinii ani ocen. Funkcjonowanie opiera się na faktach i wzorcach znalezionych w danych.

Ograniczenia językowe – Umiejętności językowe są zależne od analizy ogromnej ilości tekstu. Mogą wystąpić trudności w zrozumieniu specyficznych dialektów, slangu, skrótów lub niepopularnych terminów.

Ograniczenia odpowiedzialności – Brak odpowiedzialności za decyzje podjęte na podstawie udzielonych odpowiedzi. Zawsze zaleca się potwierdzenie informacji uzyskanych od innych źródeł lub ekspertów.

Ograniczenia prywatności – Szanowanie prywatności użytkowników – brak przechowywania, udostępniania ani wykorzystywania informacji, które wprowadzane są do AI.