Czym jest sztuczna inteligencja – informacje podstawowe

Sztuczna inteligencja (AI) to szybko rozwijająca się grupa technologii, która może przynieść wiele różnych korzyści społeczno-ekonomicznych we wszystkich branżach i obszarach działalności społecznej. To zdolność programów komputerowych do wykazywania ludzkich umiejętności, takich jak rozumowanie, uczenie się, planowanie i tworzenie nowych treści.

Czym AI różni się od tradycyjnego programu komputerowego?

Tradycyjny program komputerowy to zestaw instrukcji napisanych w określonym języku programowania, który opisuje zadania, jakie dany program ma wykonywać. Efekt jego pracy jest zatem od początku przewidywalny i zaplanowany. Sztuczna inteligencja opiera się na samouczących się algorytmach (tzw. uczenie maszynowe), ale co ciekawe, proces uczenia się wymaga pewnego treningu, który – jak na razie – musi być prowadzony przez człowieka.

Jak to jest możliwe, że algorytm może naśladować pracę mózgu człowieka?

Wszystko odbywa się dzięki tzw. sieciom neuronowym. Co ciekawe, teoretyczny model sztucznego neuronu zbudowanego podobnie do ludzkiego neuronu został stworzony w latach czterdziestych ubiegłego wieku (1943 r.), kiedy to amerykańscy uczeni Warren McCulloch i Walter Pitts wykorzystali wiedzę o budowie ludzkiego neuronu, matematykę i dostępne wtedy narzędzia informatyczne. Model był prosty: algorytm posiadał jedno wyjście i jedno wyjście, a pomiędzy, wartościom tym nadane były różne wagi, które przetwarzają dane wyjściowe w końcowy wynik. Aby jednak wykorzystać potencjał sztucznego neuronu konieczne było połączenie wielu neuronów i powstanie ich sieci. Rok 1956 uważa się za rok, w którym po raz pierwszy użyto terminu sztuczna inteligencja, a miało to miejsce na konferencji na Uniwersytecie Dartmouth.

W 1957 r. Frank Rosenblatt stworzył sieć połączonych neuronów Perceptron i wykazał, że dzięki tej strukturze maszyna potrafi się uczyć na podobieństwo ludzi i zwierząt. Dostępne moce obliczeniowe maszyn były jednak zbyt wolne, by technologia mogła się rozwijać, stąd szybki jej rozwój nastąpił dopiero w XXI w.

Co to są sieci neuronowe?

Aktualnie, sieci neuronowe są rozbudowaną strukturą tysięcy neuronów i jest ich wiele rodzajów. Wspólne jest to, że składają się z pojedynczych neuronów połączonych synapsami, z którymi związane są wagi, czyli wartości liczbowe, których interpretacja zależy od przyjętego modelu. Sieci neuronowe analizują wejściowe dane, a następnie wynik tej analizy (dane wyjściowe) – dzięki zastosowanym wagom (wartościom) – jest przekazywany do kolejnego neuronu. Procesy obliczeń i korekty trwają do czasu określenia ostatecznego wyniku. Ostatnim etapem jest porównanie wyniku z wcześniej zdefiniowanym celem. W ten etap zaangażowani są trenerzy, którzy weryfikują dane wynikowe i przekazują algorytmowi widomość zwrotną, dzięki czemu algorytm pozyskuje kolejne dane do udoskonalania się.

Czego możemy się spodziewać w niedalekiej przyszłości?

Procesy zachodzące w sztucznych sieciach neuronowych nie są do końca poznane (tzw. efekt czarnej skrzynki). Jak powiedział prof. Włodzisław Duch w jednym z wywiadów, nie jest to w nauce odosobnione, że możliwe jest sztuczne odtworzenie procesów znanych w przyrodzie, nawet w sytuacji, gdy ten naturalny proces nie został do końca zbadany, np. gdy stworzono pierwszy samolot nie było wiadomo, jak to się dzieje, że ptaki mają zdolność latania.

Nie jesteśmy w stanie przewidzieć, do czego nas w najbliższych latach zaprowadzi rozwój sztucznej inteligencji. Z pewnością odmieni rzeczywistość w bardzo wielu obszarach. Dlatego wobec sztucznej inteligencji nie można pozostać obojętnym. Można się spodziewać, że ona i jej możliwości do szybkiego przetwarzania informacji czynią ją szczególnie trudną do doścignięcia. Wydaje się jednak, że pozostaje ona nadal jedynie narzędziem w ręku człowieka, które może przynieść mu wiele korzyści.