Sztuczna inteligencja to pojęcie, które wzbudza wiele kontrowersji. Wiele osób obawia się, że AI może zastąpić ludzi w pracy i spowodować masowe bezrobocie. Inni natomiast nie wyobrażają sobie bez niej pracy. Jak uczy się AI? Czy to możliwe, by maszyna myślała jak człowiek? W artykule zastanowimy się nad podstawowymi koncepcjami sztucznej inteligencji, procesem nauki AI i przedstawimy przykłady zastosowań AI w biznesie — i nie tylko.
Sztuczna inteligencja i jej podstawowe koncepcje
Naukowa koncepcja AI opiera się na trzech filarach: asymilacji danych, ich analizie oraz wdrożeniu odpowiednich reakcji lub działań. Asymilacja danych pozwala nam na zgromadzenie informacji, które są niezbędne do zrozumienia złożonych problemów. Następnie wykorzystuje się je do analizy, aby wyciągnąć wnioski i stworzyć algorytmy, które będą w stanie wykonywać określone czynności. Ostatnim etapem jest wdrożenie reakcji lub działań, które będą odpowiednio reagować na środowisko. Warto podkreślić, że specjaliści zajmujący się analizą danych muszą je wcześniej zdefiniować, nadając im tzw. odruch poznawczy, by AI mogła zaproponować odpowiedź lub reakcję adekwatną do oczekiwań.
Interakcje zachodzące między maszyną/oprogramowaniem a środowiskiem mogą mieć formę zarówno bezpośredniego zaangażowania człowieka, jak i automatycznego przetwarzania danych na drodze sztucznej inteligencji. Proces ten rozpoczyna się od tworzenia systemu AI, jego rozwój, implementację, stosowanie, aż po decyzję o wyłączeniu i usunięciu go.
Jak AI zaczyna myśleć jak człowiek? Proces nauki
Sztuczna inteligencja polega na tworzeniu wirtualnych systemów, które mają zdolność myślenia, analizy i podejmowania decyzji. Brzmi w miarę „po ludzku”, prawda? Zatem proces nauki AI polega na pozyskiwaniu danych, tworzeniu modelu, trenowaniu i testowaniu. To mechanizm podobny do nauki w szkole, który opiera się na zdobywaniu wiedzy, którą później wykorzystuje się w życiu codziennym.
Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do złożonych zadań, takich jak rozumienie mowy, rozpoznawanie wzorców czy planowanie. Wcześniej przedstawione założenia obejmują algorytmiki, sztuczne neuronowe sieci, techniki uczenia maszynowego i inne metody. Algorytmiki pozwalają na tworzenie programów, które wykonują złożone obliczenia w celu wykonania określonych zadań. Natomiast sieci neuronowe to modele komputerowe, które są oparte na funkcjonowaniu ludzkiego mózgu, a techniki uczenia maszynowego pozwalają na tworzenie programów, które uczą się od danych, które im podano.
Chociaż AI może wykorzystywać wiedzę i doświadczenie do wyciągania wniosków i wykonywania działań, które są podobne do wnioskowania i działania ludzi to sztuczna inteligencja może to zrobić szybciej i dokładniej niż ludzie. Co więcej, AI może zrealizować jednocześnie wiele zadań, których ludzie nie są w stanie wykonać.
Przełomowe technologie: jak sztuczna inteligencja rozpoznaje i przetwarza dane?
Tak jak wcześniej wspomniano, AI wykorzystuje techniki uczenia maszynowego, aby wyciągać wnioski i uczyć się na podstawie odpowiednio sformatowanych danych. Warto przyjrzeć się temu nieco bliżej.
Uczenie się maszynowe polega na wykorzystaniu algorytmów do zbierania i przetwarzania danych, aby maszyna mogła uczyć się i rozwiązywać problemy bez instrukcji bezpośrednio od człowieka. Oprócz tego AI za pomocą algorytmów przetwarza również język naturalny, dzięki czemu jest w stanie zrozumieć i interpretować język ludzki. Pozwala to maszynom na lepszą interakcję z ludźmi i bezproblemową komunikację.
W kontekście przetwarzania danych można spotkać się także z pojęciem sztucznych sieci neuronowych. To nic innego jak stworzone z matematycznych algorytmów i wzorców pewnego rodzaju powiązania. Zazwyczaj sieć neuronowa składa się z pojedynczych neuronów połączonych ze sobą w określony sposób, tworząc sieć neuronową. Każdy neuron przetwarza informacje z innych neuronów i wytwarza informację wyjściową. Natomiast algorytmy sztucznej inteligencji przetwarzają dane wejściowe, wyciągając z nich wzorce i informacje. Na podstawie tych danych AI tworzy prognozy i generuje działania.
Przykłady zastosowań AI w biznesie i nie tylko
AI jest szeroko stosowana w biznesie, głównie w celu automatyzacji procesów i usprawnienia wydajności poprzez optymalizację i monitorowanie czynników, takich jak produkcja, sprzedaż, marketing, dostawy i wiele innych. Oprócz tego sztuczna inteligencja może pomóc w monitorowaniu jakości produktów w celu zapewnienia przyjaznych dla klienta doświadczeń i zmniejszenia zwrotów. Co istotne, AI może pomóc w tworzeniu profili klientów poprzez analizę ich zachowań, preferencji i oczekiwań. To może również pomóc firmom w tworzeniu lepszych strategii marketingowych i personalizowanych rozwiązań.
Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana coraz częściej w tworzeniu aplikacji mobilnych, systemach e-commerce czy w przetwarzaniu dużych ilości danych w celu wykrywania wzorców i trendów. Te z kolei mogą pomóc firmom w podejmowaniu lepszych decyzji biznesowych.
Jak widać możliwości zastosowań sztucznej inteligencji są niemal nieograniczone – od automatyzacji prac biurowych, po rozwój leków i bezpiecznych samochodów autonomicznych. Co ciekawe, AI może pomóc w wykrywaniu nieautoryzowanych działań, takich jak cyberataki, a także w monitorowaniu ruchu w sieci w celu wykrywania potencjalnych zagrożeń.
Sztuczna inteligencja to przełomowa technologia, która może zmienić nasze życie na wiele sposobów. Jak daleko może sięgać jej potencjał? Przyszłość sztucznej inteligencji pozostaje niewiadomą, ale jedno jest pewne – jest ona w stanie zmienić naszą rzeczywistość.
