Sztuczna inteligencja (AI)

Kategorie sztucznej inteligencji

Słaba/niska sztuczna inteligencja

Słaba/wąska sztuczna inteligencja opisuje systemy, które są wyspecjalizowane do określonego zadania lub ograniczonego obszaru zastosowania. Przykłady obejmują systemy rozpoznawania mowy, rozpoznawania obrazu, szachów lub autonomicznych samochodów. Te systemy sztucznej inteligencji są bardzo wydajne w swoim obszarze, ale nie mogą przenieść swoich możliwości na inne obszary.

Silna/ogólna sztuczna inteligencja

Silna/ogólna sztuczna inteligencja to systemy, które mają ogólną zdolność myślenia porównywalną z ludzką inteligencją. Podobnie jak ludzki umysł, mogłyby one rozwiązywać problemy w wielu różnych obszarach, rozpoznawać korelacje i samodzielnie zdobywać nową wiedzę. Taka forma Sztucznej Inteligencji Ogólnej (AGI ) istnieje jak dotąd jedynie w teorii i jest przedmiotem intensywnych badań (oraz wielu hollywoodzkich filmów).

Główne obszary i technologie

Uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe (ML) jest jednym z głównych obszarów sztucznej inteligencji. Systemy komputerowe powinny same uczyć się na podstawie danych, a nie działać w oparciu o sztywne reguły programu. Algorytmy ML samodzielnie rozpoznają wzorce i korelacje w dużych ilościach danych, dzięki czemu mogą przewidywać lub podejmować decyzje.

Najważniejsze kategorie to

• Uczenie nadzorowane: System otrzymuje dane wejściowe i oczekiwane wyniki jako przykłady szkoleniowe, dzięki czemu uczy się podstawowych wzorców. Zastosowania obejmują klasyfikację obrazów lub wykrywanie spamu.
• Uczenie bez nadzoru: W tym przypadku dostępne są tylko dane wejściowe, a system musi sam znaleźć struktury i klastry w danych. Zastosowania obejmują segmentację klientów lub systemy rekomendacji.
• Uczenie ze wzmocnieniem: Algorytm uczy się optymalnych działań w środowisku metodą prób i błędów. Są one sygnalizowane poprzez ”nagrody” i ”kary”. Zastosowania obejmują robotykę, strategie gier i optymalizację procesów.

Dobrze znane techniki ML obejmują drzewa decyzyjne, maszyny wektorów nośnych i sieci neuronowe. Zasadniczo prawie wszystkie znane aplikacje wykorzystujące sztuczną inteligencję opierają się obecnie na jakiejś formie uczenia maszynowego.

Uczenie głębokie

Uczenie głębokie to gałąź uczenia maszynowego oparta na sztucznych sieciach neuronowych. Naśladują one sposób działania ludzkiego mózgu, przetwarzając informacje w sieciowych, hierarchicznych warstwach.

Dzięki ogromnej mocy obliczeniowej i ogromnym ilościom danych do szkolenia, modele głębokiego uczenia mogą teraz niezależnie rozpoznawać złożone wzorce w obrazach, dźwięku i tekście. Zastosowania obejmują

• Wizja komputerowa: rozpoznawanie obiektów, segmentacja obrazu, autonomiczna jazda
• Rozpoznawanie mowy: rozpoznawanie mowy, tłumaczenie, synteza mowy
• Przetwarzanie języka naturalnego: analiza tekstu, analiza nastrojów, systemy dialogowe

Architektury transformatorowe, takie jak BERT lub GPT do przetwarzania tekstu, są szczególnie wydajne. Modele generatywne do syntezy obrazu, takie jak DALL-E lub Midjourney, są również oparte na głębokim uczeniu.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) dotyczy interakcji między komputerami a mową ludzką w formie pisanej i mówionej. Jego podstawowe zadania to

• Rozpoznawanie mowy: konwertowanie mowy na tekst
• Analiza tekstu: rozpoznawanie słów, tematów i nastrojów w tekstach
• Tłumaczenie: automatyczne tłumaczenie między językami
• Synteza mowy: generowanie języka naturalnego z tekstu
• Systemy dialogowe: rozumienie i generowanie rozmów

Wiele systemów NLP wykorzystuje głębokie uczenie, ale stosowane są również inne metody, takie jak systemy oparte na regułach lub modele statystyczne. Zastosowania obejmują wirtualnych asystentów, chatboty, usługi tłumaczeniowe i inne.

Generatywna sztuczna inteligencja

Generatywne modele sztucznej inteligencji (takie jak ChatGPT) są w stanie generować zupełnie nowe treści, takie jak tekst, obrazy, wideo, audio lub kod programu, który jest podobny do danych szkoleniowych. Modele te są zwykle oparte na głębokim uczeniu się i specjalnie wyszkolonych architekturach transformatorów.

Duże modele językowe (LLM) / modele podstawowe

Duże modele językowe (LLM), znane również jako modele fundamentalne, to gigantyczne modele językowe, które zostały wstępnie wytrenowane na ogromnych ilościach danych, na przykład na treściach z całego Internetu. Są one niezwykle wydajne i można je dostosować do szerokiego zakresu zastosowań. Obecnie są one wykorzystywane głównie w generatywnej sztucznej inteligencji. Są one uważane za obiecującą podstawę dla ogólnej sztucznej inteligencji.

Sztuczna inteligencja czy SI – czy jest różnica?

Terminy sztuczna inteligencja (AI ) i sztuczna inteligencja (AI ) oznaczają zasadniczo to samo: zdolność maszyn do przeprowadzania procesów myślenia i uczenia się podobnych do ludzkich. Podczas gdy termin AI jest zwykle używany w krajach niemieckojęzycznych, skrót AI jest częściej używany na arenie międzynarodowej . Istnieją jedynie różnice w postrzeganiu: dla wielu AI brzmi bardziej nowocześnie i technologicznie, podczas gdy KI jest często kojarzona z rozwojem niemieckim lub europejskim. Pod względem merytorycznym nie ma jednak żadnego rozróżnienia – niezależnie od tego, czy mówimy o AI czy KI, cel pozostaje ten sam: inteligentne systemy automatyzujące pracę i wspierające procesy decyzyjne.

Sztuczna inteligencja w środowisku ERP

Sztuczna inteligencja nie jest już tylko koncepcją teoretyczną. Jest ona już integralną częścią nowoczesnych systemów ERP, zwłaszcza w małych i średnich przedsiębiorstwach. Zintegrowane funkcje sztucznej inteligencji analizują potencjał automatyzacji w czasie rzeczywistym, tworzą prognozy poziomów zapasów, obsługują zautomatyzowane zamówienia i umożliwiają konserwację predykcyjną.

Ponadto sztuczna inteligencja identyfikuje obiecującą sprzedaż i potencjalnych klientów, sugeruje ukierunkowane opcje sprzedaży dodatkowej i krzyżowej oraz zapewnia znaczny wzrost wydajności dzięki automatycznemu rozpoznawaniu dokumentów, OCR i inteligentnej analizie procesów.
Szczególnie interesujące: dla wielu firm sztuczna inteligencja nie jest już ”miłym dodatkiem”, ale prawdziwym przełomem – czy to w magazynie, sprzedaży czy serwisie. Technologia ta sprawia, że procesy ERP stają się bardziej wydajne, szybsze i bardziej przyjazne dla użytkownika.

Obszary zastosowań i przykłady

Lista przedstawia niektóre z obecnych obszarów zastosowań sztucznej inteligencji. Nie jest ona bynajmniej wyczerpująca. Rozwiązania AI rozwijają się obecnie w zawrotnym tempie. Nowe funkcje są prezentowane niemal co tydzień.

Produkcja/przetwórstwo

• Roboty przemysłowe do montażu, pakowania i spawania: roboty sterowane sztuczną inteligencją coraz częściej podejmują się powtarzalnych i niebezpiecznych zadań w zakładach produkcyjnych, od montażu samochodów po pakowanie towarów.
• Monitorowanie produkcji i kontrola jakości poprzez analizę obrazu: systemy kamer z analizą obrazu AI wykrywają usterki i wady jakościowe w czasie rzeczywistym, umożliwiając płynne monitorowanie.
• Konserwacja predykcyjna za pomocą modeli monitorowania i przewidywania: Dane z czujników maszyn są analizowane w celu przewidywania zbliżających się awarii i planowania konserwacji w odpowiednim czasie.

Transport/mobilność

• Systemy wspomagające kierowcę, takie jak ostrzeżenie o opuszczeniu pasa ruchu i systemy hamowania awaryjnego: systemy AI w samochodach zapewniają wsparcie, interweniując w niebezpiecznych sytuacjach lub niezamierzonym opuszczeniu pasa ruchu.
• Autonomiczna jazda dzięki rozpoznawaniu obiektów i analizie sytuacji: Samojezdne samochody wykorzystują sztuczną inteligencję do rozpoznawania obiektów, znaków i sytuacji na drodze w celu bezpiecznej nawigacji.
• Inteligentne sterowanie ruchem w celu optymalizacji przepływu ruchu: Sygnalizacja świetlna i trasy mogą być optymalizowane w czasie rzeczywistym poprzez analizę danych o ruchu drogowym.

Opieka zdrowotna

• Wykrywanie chorób poprzez analizę obrazu i modele predykcyjne: Na podstawie danych obrazowych i historii pacjentów modele AI mogą rozpoznawać choroby, takie jak rak lub choroba Alzheimera, na wczesnym etapie.
• Wirtualni asystenci do segregacji, zaleceń dotyczących leczenia, doradztwa dla pacjentów: systemy AI mogą wykorzystywać przetwarzanie mowy do przeprowadzania wstępnych ocen i doradzania pacjentom.
• Rozwój leków poprzez wirtualne badania przesiewowe i przewidywanie skutków: sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do identyfikowania obiecujących kandydatów na leki na podstawie danych testowych i przewidywania ich skutków.

Finanse

• Analiza ryzyka kredytowego i scoring kredytowy: modele sztucznej inteligencji analizują dane klientów i przewidują ryzyko kredytowe związane z udzielaniem pożyczek.
• Wykrywanie oszustw w transakcjach i działaniach: Rozpoznając anomalie we wzorcach danych, można zidentyfikować nieuczciwe działania na wczesnym etapie.
• Zarządzanie portfelem i optymalizacja strategii inwestycyjnych: systemy sztucznej inteligencji wspierają optymalizację portfeli i strategii inwestycyjnych za pomocą modeli predykcyjnych.
• Handel algorytmiczny i zautomatyzowany obrót papierami wartościowymi: Złożone systemy transakcyjne realizują transakcje w ciągu kilku sekund na podstawie danych rynkowych.

Obsługa klienta/marketing

• Chatboty i wirtualni asystenci do obsługi klienta: systemy AI mogą wykorzystywać przetwarzanie głosu do automatycznego odpowiadania na przychodzące zapytania i eskalowania ich do ludzi.
• Spersonalizowane rekomendacje produktów oparte na profilach klientów: Procesy analityczne tworzą zindywidualizowane rekomendacje dla każdego klienta.
• Analiza satysfakcji klienta na podstawie interakcji i informacji zwrotnych: ocena rozmów i ocen klientów w celu optymalizacji jakości usług.
• Analiza predykcyjna przyszłych potrzeb klientów: Modele predykcyjne identyfikują trendy i przyszłe zapotrzebowanie na produkty i usługi.

Rozrywka/Media

• Spersonalizowane rekomendacje filmów, muzyki i gier: Spersonalizowane rekomendacje treści oparte na historii użytkowania i preferencjach.
• Automatyczne tworzenie napisów i tłumaczenie treści: Treści mogą być opatrywane napisami i tłumaczone w czasie rzeczywistym przy użyciu przetwarzania mowy.
• Wirtualne postacie i aktorzy cyfrowi: przechwytywanie ruchu i synteza mowy mogą być wykorzystywane do tworzenia fotorealistycznych, animowanych postaci.

Bezpieczeństwo

• Nadzór i wykrywanie obiektów dla systemów bezpieczeństwa: systemy kamer z analizą obrazu AI rozpoznają ludzi, obiekty i niebezpieczne sytuacje.
• Przewidywanie i wykrywanie zagrożeń i ataków: Dzięki analizie wzorców w danych, cyberataki i inne zagrożenia mogą być wykrywane na wczesnym etapie.
• Identyfikacja biometryczna i rozpoznawanie twarzy: Do kontroli dostępu i identyfikacji osób przy użyciu cech takich jak twarz, tęczówka lub odcisk palca.

Aspekty etyczne

Oprócz ogromnego potencjału, wykorzystanie sztucznej inteligencji wiąże się również z licznymi wyzwaniami etycznymi i zagrożeniami, które należy dokładnie rozważyć:

Odpowiedzialność i przejrzystość

Jednym z głównych problemów jest kwestia odpowiedzialności, gdy systemy SI popełniają błędy lub powodują szkody. Kto ponosi odpowiedzialność w takich przypadkach: deweloperzy, operatorzy czy nawet sama SI (jako podmiot prawny)? Ściśle związane z tym jest zapotrzebowanie na przejrzystość i identyfikowalność w podejmowaniu decyzji przez SI. Jest to duże wyzwanie, zwłaszcza w przypadku systemów takich jak deep learning, które działają jak ”czarna skrzynka”.

Ochrona i bezpieczeństwo danych

Wiele zastosowań sztucznej inteligencji opiera się na przetwarzaniu ogromnych ilości danych, w tym często danych osobowych i wrażliwych. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w organizacjach musi być zatem regulowane i monitorowane w celu zapobiegania naruszeniom prywatności i ochrony danych.

Wpływ na świat pracy

Wykorzystanie sztucznej inteligencji do automatyzacji doprowadzi do utraty miejsc pracy w niektórych sektorach i obszarach zawodowych. Jednocześnie jednak pojawią się zupełnie nowe profile zawodowe i wymagania kwalifikacyjne. Ta transformacja świata pracy musi być zorganizowana w sposób odpowiedzialny społecznie. Obejmuje to przygotowanie pracowników do zmian poprzez szkolenia i dalszą edukację.

Sztuczna superinteligencja

Czy pewnego dnia możliwe będzie stworzenie potężnej sztucznej inteligencji, która dorówna lub nawet przewyższy ludzką? Podniosłoby to fundamentalne pytania etyczne i egzystencjalne. Jak możemy zapewnić, że taka ”superinteligencja” będzie szanować ludzkie wartości, interesy i bezpieczeństwo? Wielu ekspertów postrzega niekontrolowaną superinteligencję jako jedno z największych potencjalnych zagrożeń dla ludzkości.

Dyskryminacja

Systemy sztucznej inteligencji przyjmują uprzedzenia i uprzedzenia zawarte w danych szkoleniowych. Na tej podstawie mogą podejmować dyskryminujące decyzje, na przykład przy udzielaniu pożyczek, rekrutacji pracowników lub ściganiu przestępstw. Temu zjawisku należy przeciwdziałać poprzez programowanie algorytmów i staranny dobór danych szkoleniowych.

Dezinformacja i manipulacja

Zdolność nowoczesnej generatywnej sztucznej inteligencji do realistycznego generowania treści, takich jak tekst, obrazy, audio i wideo, niesie ze sobą ogromne ryzyko. Mogą one być wykorzystywane do rozpowszechniania fałszywych treści, które wyglądają jak prawdziwe, aby oszukać ludzi. Systemy rozpoznawania treści generowanych przez sztuczną inteligencję, a także regulacje i zasady przejrzystości są możliwymi środkami zaradczymi. Jest jednak dyskusyjne, na ile są one skuteczne.

Ochrona własności intelektualnej

Systemy generatywnej sztucznej inteligencji są szkolone z wykorzystaniem ogromnych ilości danych, które często zawierają utwory chronione prawem autorskim. Wielu autorów uważa, że niezamówione wykorzystanie tych danych do szkolenia AI narusza ich prawa. Sprawy sądowe są obecnie w toku.

Ponadto tworzenie treści generowanych przez SI rodzi pytania o własność intelektualną. Kto jest właścicielem dzieł stworzonych przez SI? Twórca systemu SI, operator, użytkownik czy nawet sama SI? Istniejące przepisy nie są w tej kwestii jednoznaczne.

Wyzwania i ograniczenia techniczne

Ogólnie rzecz biorąc, sztuczna inteligencja jest wciąż bardzo młodą, niedojrzałą technologią z wieloma ograniczeniami, takimi jak te:

Skalowalność i moc obliczeniowa

Bardzo duże modele sztucznej inteligencji, takie jak GPT, wymagają ogromnej mocy obliczeniowej i ogromnych ilości danych treningowych. Trenowanie takich modeli wymaga centrów danych z tysiącami akceleratorów GPU i zużywa tyle energii, co całe miasta. Skalowalność do jeszcze większych modeli napotyka jak dotąd praktyczne i ekonomiczne ograniczenia.

Niedobór i jakość danych

W wielu obszarach brakuje dostępnych i wysokiej jakości danych szkoleniowych. Zwłaszcza w przypadku rzadkich przypadków użycia, nowych języków lub specjalistycznych dziedzin często brakuje zestawów danych z adnotacjami w wymaganej ilości i jakości.

Wytrzymałość i odporność na błędy

Dzisiejsze SI są nadal dość podatne na zakłócenia lub ukierunkowane ataki. Systemy AI mogą być łatwo źle ukierunkowane poprzez manipulowanie danymi wejściowymi i prowadzić do nieprawidłowych wyników. Odporne na błędy architektury sztucznej inteligencji, które są chronione przed atakami, są zatem ważnym obszarem badań.

Możliwość przenoszenia umiejętności

Nawet potężne modele sztucznej inteligencji często nie są w stanie przenieść wiedzy zdobytej w jednej domenie do nowych, nieznanych zadań i obszarów. Jeśli otrzymują zadanie, którego jeszcze nie znają, uzyskują bezsensowne lub nieprawidłowe wyniki. Jest to jedno z głównych ograniczeń dzisiejszej ”słabej” sztucznej inteligencji.

Interesujące fakty z bloga

13 przypadków użycia AI w systemie ERP
Te czynniki uniemożliwiają efektywne wykorzystanie AI
Planowanie zapotrzebowania materiałowego w ERP z AI