Sztuczna inteligencja
Czym jest i dlaczego ma znaczenie

Sztuczna inteligencja (ang. artificial intelligence, AI) umożliwia maszynom uczenie się na podstawie doświadczeń, dostosowywanie się do nowych informacji i wykonywanie zadań podobnych do ludzkich. Większość przykładów AI, o jakich słyszy się dziś – od komputerów grających w szachy po samoprowadzące się samochody – w znacznym stopniu opiera się na głębokim uczeniu i przetwarzaniu języka naturalnego. Przy wykorzystaniu tych technologii komputery mogą być szkolone, by wykonywać konkretne zadania poprzez przetwarzanie dużych ilości danych i rozpoznawanie wzorców w danych.

Historia sztucznej inteligencji

Choć termin „sztuczna inteligencja” powstał już w 1956 roku, AI zyskała na popularności w obecnych czasach dzięki większym ilościom danych, zaawansowanym algorytmom oraz ulepszeniom w zakresie mocy obliczeniowej i pamięci.

Wczesne badania nad sztuczną inteligencją w latach 50. ubiegłego wieku obejmowały tematy takie jak rozwiązywanie problemów i metody symboliczne. W latach 60. Departament Obrony Stanów Zjednoczonych zainteresował się tego typu działaniami i rozpoczął uczenie komputerów, by naśladowały podstawowe ludzkie rozumowanie. Agencja Zaawansowanych Projektów Badawczych w Obszarze Obronności (DARPA), na przykład, przeprowadziła w latach 70. projekty mapowania ulic. W 2003 r. DARPA stworzyła także inteligentnych asystentów osobistych, na długo przed tym, jak Siri, Alexa i Cortana stały się powszechnie znane.

Te wczesne działania utorowały drogę automatyzacji i rozumowaniu formalnemu, jakie dziś widzimy w komputerach, w tym systemom wspomagania decyzji i inteligentnym systemom wyszukiwania, które można zaprojektować tak, aby dopełniały i wspomagały możliwości człowieka.

Podczas gdy hollywoodzkie filmy i powieści science fiction przedstawiają sztuczną inteligencję jako humanoidalne roboty, które przejmują kontrolę nad światem, obecny rozwój technologii AI nie jest aż tak przerażający – ani aż tak inteligentny. Zamiast tego, AI ewoluowała, aby zapewnić wiele konkretnych korzyści w każdej branży. Poniżej znajdują się nowoczesne przykłady zastosowania sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej, handlu detalicznym i innych dziedzinach.

Historia sztucznej inteligencji

Choć termin „sztuczna inteligencja” powstał już w 1956 roku, AI zyskała na popularności w obecnych czasach dzięki większym ilościom danych, zaawansowanym algorytmom oraz ulepszeniom w zakresie mocy obliczeniowej i pamięci.

Wczesne badania nad sztuczną inteligencją w latach 50. ubiegłego wieku obejmowały tematy takie jak rozwiązywanie problemów i metody symboliczne. W latach 60. Departament Obrony Stanów Zjednoczonych zainteresował się tego typu działaniami i rozpoczął uczenie komputerów, by naśladowały podstawowe ludzkie rozumowanie. Agencja Zaawansowanych Projektów Badawczych w Obszarze Obronności (DARPA), na przykład, przeprowadziła w latach 70. projekty mapowania ulic. W 2003 r. DARPA stworzyła także inteligentnych asystentów osobistych, na długo przed tym, jak Siri, Alexa i Cortana stały się powszechnie znane.

Te wczesne działania utorowały drogę automatyzacji i rozumowaniu formalnemu, jakie dziś widzimy w komputerach, w tym systemom wspomagania decyzji i inteligentnym systemom wyszukiwania, które można zaprojektować tak, aby dopełniały i wspomagały możliwości człowieka.

Podczas gdy hollywoodzkie filmy i powieści science fiction przedstawiają sztuczną inteligencję jako humanoidalne roboty, które przejmują kontrolę nad światem, obecny rozwój technologii AI nie jest aż tak przerażający – ani aż tak inteligentny. Zamiast tego, AI ewoluowała, aby zapewnić wiele konkretnych korzyści w każdej branży. Poniżej znajdują się nowoczesne przykłady zastosowania sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej, handlu detalicznym i innych dziedzinach.

Lata 50. – 70. XX wieku

Sieci neuronowe

Wczesne działania w dziedzinie sieci neuronowych rozbudzają oczekiwania na „maszyny myślące”.

Lata 50. – 70. XX wieku

Sieci neuronowe

Wczesne działania w dziedzinie sieci neuronowych rozbudzają oczekiwania na „maszyny myślące”.

Lata 80. XX wieku – lata 10. XXI wieku

Uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe zyskuje popularność.

Lata 80. XX wieku – lata 10. XXI wieku

Uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe zyskuje popularność.

Dzień dzisiejszy

Uczenie głębokie

Przełom w uczeniu głębokim napędza boom na sztuczną inteligencję.

Dzień dzisiejszy

Uczenie głębokie

Przełom w uczeniu głębokim napędza boom na sztuczną inteligencję.


AI od lat stanowi integralną część oprogramowania SAS. Dziś pomagamy klientom z każdej branży wykorzystywać postępy w dziedzinie AI, a w przyszłości będziemy nadal wprowadzać technologie AI, takie jak uczenie maszynowe i uczenie głębokie, do rozwiązań znajdujących się w portfelu SAS. Jim Goodnight, CEO, SAS in meeting Jim Goodnight CEO SAS
AI od lat stanowi integralną część oprogramowania SAS. Dziś pomagamy klientom z każdej branży wykorzystywać postępy w dziedzinie AI, a w przyszłości będziemy nadal wprowadzać technologie AI, takie jak uczenie maszynowe i uczenie głębokie, do rozwiązań znajdujących się w portfelu SAS. Jim Goodnight, CEO, SAS in meeting Jim Goodnight CEO SAS

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe

Obejrzyj ten film, aby poznać związek pomiędzy AI a uczeniem maszynowym. Film pokazuje, jak działają te dwie technologie, i zawiera przykłady wraz z kilkoma wesołymi uwagami.

Film ten warto również pokazać rodzinie i znajomym, ponieważ wyjaśnia on sztuczną inteligencję w sposób zrozumiały dla każdego. 

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe

Obejrzyj ten film, aby poznać związek pomiędzy AI a uczeniem maszynowym. Film pokazuje, jak działają te dwie technologie, i zawiera przykłady wraz z kilkoma wesołymi uwagami.

Film ten warto również pokazać rodzinie i znajomym, ponieważ wyjaśnia on sztuczną inteligencję w sposób zrozumiały dla każdego. 


Dlaczego sztuczna inteligencja jest istotna?

Dlaczego sztuczna inteligencja jest istotna?

  • AI automatyzuje powtarzalne procesy uczenia się i poznawania w oparciu o dane. AI różni się jednak od sprzętowej, robotycznej automatyzacji. Zamiast automatyzacji zadań manualnych AI wykonuje dużą ilość częstych, skomputeryzowanych zadań w niezawodny sposób i bez zmęczenia. Przy tym rodzaju automatyzacji ingerencja człowieka nadal jest niezbędna w celu konfiguracji systemu i zadawania właściwych pytań.
  • AI dodaje inteligencję do istniejących produktów. W większości przypadków AI nie będzie sprzedawana jako osobna aplikacja. Zamiast tego produkty, jakie już są w użyciu, będą wzbogacane o funkcje AI, podobnie jak w przypadku dodania funkcji Siri do produktów Apple nowej generacji. Automatyzacja, platformy konwersacyjne, boty i inteligentne maszyny mogą być łączone z dużymi ilościami danych w celu ulepszania licznych technologii w domu i w miejscu pracy, od analizy bezpieczeństwa po analizę inwestycji.
  • AI dostosowuje się poprzez progresywne algorytmy uczenia, umożliwiające danym wykonywanie programowania. AI znajduje strukturę i prawidłowości w danych, aby algorytm mógł nabrać umiejętność: algorytm staje się klasyfikatorem lub predyktorem. Tak więc, podobnie do tego, jak może on nauczyć się grać w szachy, algorytm może nauczyć się, jaki następny produkt polecić online. Modele dostosowują się po otrzymaniu nowych danych. Propagacja wsteczna to technika AI, która umożliwia korektę modelu poprzez szkolenie i dodane dane, kiedy pierwsza odpowiedź nie jest właściwa.
  • AI automatyzuje powtarzalne procesy uczenia się i poznawania w oparciu o dane. AI różni się jednak od sprzętowej, robotycznej automatyzacji. Zamiast automatyzacji zadań manualnych AI wykonuje dużą ilość częstych, skomputeryzowanych zadań w niezawodny sposób i bez zmęczenia. Przy tym rodzaju automatyzacji ingerencja człowieka nadal jest niezbędna w celu konfiguracji systemu i zadawania właściwych pytań.
  • AI dodaje inteligencję do istniejących produktów. W większości przypadków AI nie będzie sprzedawana jako osobna aplikacja. Zamiast tego produkty, jakie już są w użyciu, będą wzbogacane o funkcje AI, podobnie jak w przypadku dodania funkcji Siri do produktów Apple nowej generacji. Automatyzacja, platformy konwersacyjne, boty i inteligentne maszyny mogą być łączone z dużymi ilościami danych w celu ulepszania licznych technologii w domu i w miejscu pracy, od analizy bezpieczeństwa po analizę inwestycji.
  • AI dostosowuje się poprzez progresywne algorytmy uczenia, umożliwiające danym wykonywanie programowania. AI znajduje strukturę i prawidłowości w danych, aby algorytm mógł nabrać umiejętność: algorytm staje się klasyfikatorem lub predyktorem. Tak więc, podobnie do tego, jak może on nauczyć się grać w szachy, algorytm może nauczyć się, jaki następny produkt polecić online. Modele dostosowują się po otrzymaniu nowych danych. Propagacja wsteczna to technika AI, która umożliwia korektę modelu poprzez szkolenie i dodane dane, kiedy pierwsza odpowiedź nie jest właściwa.
  • AI analizuje głębsze dane i większe ich ilości, korzystając z sieci neuronowych, posiadających wiele ukrytych warstw. Kilka lat temu zbudowanie systemu wykrywania oszustw z pięcioma ukrytymi warstwami było prawie niemożliwe. Wszystko to uległo zmianie dzięki niewiarygodnej mocy komputerów i dużym zbiorom danych. Do szkolenia modeli głębokiego uczenia się konieczne są duże ilości danych, ponieważ modele te uczą się bezpośrednio od danych. Im więcej danych można im podać, tym dokładniejsze się stają.
  • AI osiąga niewiarygodną dokładność poprzez głębokie sieci neuronowe, co wcześniej było niemożliwe. Przykładowo, interakcje z Alexą, wyszukiwarką Google i Zdjęciami Google oparte są na głębokim uczeniu – i aplikacje te stają się tym dokładniejsze, im częściej ich używamy. W dziedzinie medycyny techniki AI, od głębokiego uczenia po klasyfikację obrazów i rozpoznawanie obiektów, mogą teraz być wykorzystywane do wykrywania nowotworów poprzez rezonans magnetyczny z taką samą dokładnością, z jaką dokonują tego wysoko wykwalikowani radiolodzy.
  • AI w pełni wykorzystuje dane. W przypadku algorytmów samouczących się same dane mogą stać się własnością intelektualną. Odpowiedzi znajdują się w danych; należy tylko zastosować AI, aby je wydobyć. Ponieważ dane odgrywają teraz rolę ważniejszą niż kiedykolwiek wcześniej, mogą one stanowić przewagę konkurencyjną. Jeśli będziesz posiadać najlepsze dane w konkurencyjnej branży, nawet jeśli wszyscy będą stosować podobne metody, te najlepsze dane wygrają.
  • AI analizuje głębsze dane i większe ich ilości, korzystając z sieci neuronowych, posiadających wiele ukrytych warstw. Kilka lat temu zbudowanie systemu wykrywania oszustw z pięcioma ukrytymi warstwami było prawie niemożliwe. Wszystko to uległo zmianie dzięki niewiarygodnej mocy komputerów i dużym zbiorom danych. Do szkolenia modeli głębokiego uczenia się konieczne są duże ilości danych, ponieważ modele te uczą się bezpośrednio od danych. Im więcej danych można im podać, tym dokładniejsze się stają.
  • AI osiąga niewiarygodną dokładność poprzez głębokie sieci neuronowe, co wcześniej było niemożliwe. Przykładowo, interakcje z Alexą, wyszukiwarką Google i Zdjęciami Google oparte są na głębokim uczeniu – i aplikacje te stają się tym dokładniejsze, im częściej ich używamy. W dziedzinie medycyny techniki AI, od głębokiego uczenia po klasyfikację obrazów i rozpoznawanie obiektów, mogą teraz być wykorzystywane do wykrywania nowotworów poprzez rezonans magnetyczny z taką samą dokładnością, z jaką dokonują tego wysoko wykwalikowani radiolodzy.
  • AI w pełni wykorzystuje dane. W przypadku algorytmów samouczących się same dane mogą stać się własnością intelektualną. Odpowiedzi znajdują się w danych; należy tylko zastosować AI, aby je wydobyć. Ponieważ dane odgrywają teraz rolę ważniejszą niż kiedykolwiek wcześniej, mogą one stanowić przewagę konkurencyjną. Jeśli będziesz posiadać najlepsze dane w konkurencyjnej branży, nawet jeśli wszyscy będą stosować podobne metody, te najlepsze dane wygrają.

WildTrack and SAS: Saving endangered species one footprint at a time.

Flagship species like the cheetah are disappearing. And with them, the biodiversity that supports us all. WildTrack is exploring the value of artificial intelligence in conservation – to analyze footprints the way indigenous trackers do and protect these endangered animals from extinction.

Sztuczna inteligencja w dzisiejszym świecie

Sztuczna inteligencja w dzisiejszym świecie

AI i Internet rzeczy

Dane otaczają nas z każdej strony. Internet rzeczy (IoT) i czujniki mają zdolność kontrolowania dużych ilości danych, podczas gdy sztuczna inteligencja (AI) może uczyć się wzorców w danych, aby automatyzować zadania celem osiągania zróżnicowanych korzyści biznesowych.

AI i Internet rzeczy

Dane otaczają nas z każdej strony. Internet rzeczy (IoT) i czujniki mają zdolność kontrolowania dużych ilości danych, podczas gdy sztuczna inteligencja (AI) może uczyć się wzorców w danych, aby automatyzować zadania celem osiągania zróżnicowanych korzyści biznesowych.

Zintegruj AI ze swoim programem analitycznym

Dla skutecznego wykorzystania sztucznej inteligencji ważne jest, aby związana z nią strategia była częścią większej strategii biznesowej i aby zawsze brała pod uwagę synergię ludzi, procesów i technologii.

Zintegruj AI ze swoim programem analitycznym

Dla skutecznego wykorzystania sztucznej inteligencji ważne jest, aby związana z nią strategia była częścią większej strategii biznesowej i aby zawsze brała pod uwagę synergię ludzi, procesów i technologii.

Oddziel mit od rzeczywistości

AI pomaga wprowadzić „większą inteligencję do maszyn”, ale nie przejmuje kontroli nas światem - mówi Oliver Schabenberger, Zastępca Dyrektora Generalnego i Dyrektor Technologiczny.

Oddziel mit od rzeczywistości

AI pomaga wprowadzić „większą inteligencję do maszyn”, ale nie przejmuje kontroli nas światem - mówi Oliver Schabenberger, Zastępca Dyrektora Generalnego i Dyrektor Technologiczny.

Jak wykorzystywana jest sztuczna inteligencja

Każdą branżę cechuje wysokie zapotrzebowanie na funkcje oferowane przez sztuczną inteligencję – szczególnie na systemy odpowiadające na pytania, które mogą być wykorzystywane w ramach pomocy prawnej, wyszukiwania patentów, powiadamiania o ryzyku oraz badań medycznych. Wśród innych zastosowań AI znajdują się:

Jak wykorzystywana jest sztuczna inteligencja

Każdą branżę cechuje wysokie zapotrzebowanie na funkcje oferowane przez sztuczną inteligencję – szczególnie na systemy odpowiadające na pytania, które mogą być wykorzystywane w ramach pomocy prawnej, wyszukiwania patentów, powiadamiania o ryzyku oraz badań medycznych. Wśród innych zastosowań AI znajdują się:

Opieka zdrowotna

Aplikacje AI mogą zapewnić spersonalizowaną medycynę i odczyty rentgenowskie. Osobiści asystenci opieki medycznej mogą pełnić funkcję life coachów, przypominając o przyjmowaniu tabletek, ćwiczeniu lub zdrowszym odżywianiu.

Opieka zdrowotna

Aplikacje AI mogą zapewnić spersonalizowaną medycynę i odczyty rentgenowskie. Osobiści asystenci opieki medycznej mogą pełnić funkcję life coachów, przypominając o przyjmowaniu tabletek, ćwiczeniu lub zdrowszym odżywianiu.

Handel detaliczny

AI oferuje funkcje zakupów wirtualnych, zapewniające spersonalizowane rekomendacje i omawiające opcje zakupu z klientem. Zarządzanie zapasami i technologie układu stron również zostaną ulepszone dzięki AI.

Handel detaliczny

AI oferuje funkcje zakupów wirtualnych, zapewniające spersonalizowane rekomendacje i omawiające opcje zakupu z klientem. Zarządzanie zapasami i technologie układu stron również zostaną ulepszone dzięki AI.

Produkcja

AI może analizować dane IoT zakładu produkcyjnego, gdy są one przesyłane z podłączonego sprzętu, aby prognozować oczekiwane obciążenie i zapotrzebowanie przy użyciu sieci rekurencyjnych, będących szczególnym typem sieci głębokiego uczenia się, wykorzystywanym przy danych sekwencyjnych.   

Produkcja

AI może analizować dane IoT zakładu produkcyjnego, gdy są one przesyłane z podłączonego sprzętu, aby prognozować oczekiwane obciążenie i zapotrzebowanie przy użyciu sieci rekurencyjnych, będących szczególnym typem sieci głębokiego uczenia się, wykorzystywanym przy danych sekwencyjnych.   

Bankowość

Sztuczna inteligencja poprawia prędkość, precyzję i skuteczność ludzkich działań. W instytucjach finansowych techniki AI mogą być wykorzystywane do identyfikacji potencjalnie fałszywych transakcji, dokonywania szybkiej i dokładnej oceny zdolności kredytowej oraz automatyzacji pracochłonnych zadań związanych z zarządzaniem danymi.

Bankowość

Sztuczna inteligencja poprawia prędkość, precyzję i skuteczność ludzkich działań. W instytucjach finansowych techniki AI mogą być wykorzystywane do identyfikacji potencjalnie fałszywych transakcji, dokonywania szybkiej i dokładnej oceny zdolności kredytowej oraz automatyzacji pracochłonnych zadań związanych z zarządzaniem danymi.

Praca z AI

Sztuczna inteligencja nie jest tu po to, aby nas zastąpić. Zwiększa ona nasze możliwości i sprawia, że jesteśmy lepsi w tym, co robimy. Ponieważ algorytmy AI uczą się inaczej niż ludzie, inaczej postrzegają rzeczy. Widzą związki i wzorce, których my nie zauważamy. To partnerstwo AI z człowiekiem oferuje wiele możliwości: Może:

  • Wprowadzić analitykę do branż i dziedzin, w których aktualnie nie jest w pełni wykorzystywana.
  • Poprawić wydajność istniejących technologii analitycznych, takich jak wizja komputerowa i analiza szeregów czasowych.
  • Przełamać bariery ekonomiczne, w tym bariery językowe i tłumaczeniowe.
  • Zwiększyć istniejące możliwości i sprawić, że będziemy lepsi w tym, co robimy.
  • Zapewnić nam lepszą wizję, lepsze zrozumienie, lepszą pamięć i o wiele więcej.  

Praca z AI

Sztuczna inteligencja nie jest tu po to, aby nas zastąpić. Zwiększa ona nasze możliwości i sprawia, że jesteśmy lepsi w tym, co robimy. Ponieważ algorytmy AI uczą się inaczej niż ludzie, inaczej postrzegają rzeczy. Widzą związki i wzorce, których my nie zauważamy. To partnerstwo AI z człowiekiem oferuje wiele możliwości: Może:

  • Wprowadzić analitykę do branż i dziedzin, w których aktualnie nie jest w pełni wykorzystywana.
  • Poprawić wydajność istniejących technologii analitycznych, takich jak wizja komputerowa i analiza szeregów czasowych.
  • Przełamać bariery ekonomiczne, w tym bariery językowe i tłumaczeniowe.
  • Zwiększyć istniejące możliwości i sprawić, że będziemy lepsi w tym, co robimy.
  • Zapewnić nam lepszą wizję, lepsze zrozumienie, lepszą pamięć i o wiele więcej.  

Jakie wyzwania wiążą się z wykorzystaniem sztucznej inteligencji?

Sztuczna inteligencja zmieni każda branżę, ale musimy rozumieć jej ograniczenia.

Głównym ograniczeniem AI jest to, że uczy się od danych. Nie ma innego sposobu na wprowadzenie wiedzy. Oznacza to, że wszelkie nieścisłości w danych będą odzwierciedlone w wynikach, a wszelkie dodatkowe warstwy prognoz lub analiz muszą być wprowadzone oddzielnie.

Dzisiejsze systemy AI są szkolone, by wykonywać wyraźnie określone zadanie. System, który gra w pokera, nie potrafi układać pasjansa ani grać w szachy. System wykrywania nadużyć nie potrafi prowadzić samochodu ani udzielać pomocy prawnej. Co więcej, system AI wykrywający oszustwa związane z opieką zdrowotną nie potrafi dokładnie wykrywać oszustw podatkowych ani oszustw związanych z roszczeniami gwarancyjnymi.

Innymi słowy, systemy te są bardzo, bardzo wyspecjalizowane. Koncentrują się na pojedynczym zadaniu, a ich zachowanie bardzo odbiega od ludzkiego.

Podobnie jest w przypadku systemów samouczących się: nie są one systemami autonomicznymi. Wyimaginowane technologie AI, jakie widzimy w filmach i w telewizji, to nadal science fiction. Jednakże komputery, które potrafią analizować skomplikowane dane, aby się uczyć i doskonalić konkretne zadania, stają się dość powszechne.

Jakie wyzwania wiążą się z wykorzystaniem sztucznej inteligencji?

Sztuczna inteligencja zmieni każda branżę, ale musimy rozumieć jej ograniczenia.

Głównym ograniczeniem AI jest to, że uczy się od danych. Nie ma innego sposobu na wprowadzenie wiedzy. Oznacza to, że wszelkie nieścisłości w danych będą odzwierciedlone w wynikach, a wszelkie dodatkowe warstwy prognoz lub analiz muszą być wprowadzone oddzielnie.

Dzisiejsze systemy AI są szkolone, by wykonywać wyraźnie określone zadanie. System, który gra w pokera, nie potrafi układać pasjansa ani grać w szachy. System wykrywania nadużyć nie potrafi prowadzić samochodu ani udzielać pomocy prawnej. Co więcej, system AI wykrywający oszustwa związane z opieką zdrowotną nie potrafi dokładnie wykrywać oszustw podatkowych ani oszustw związanych z roszczeniami gwarancyjnymi.

Innymi słowy, systemy te są bardzo, bardzo wyspecjalizowane. Koncentrują się na pojedynczym zadaniu, a ich zachowanie bardzo odbiega od ludzkiego.

Podobnie jest w przypadku systemów samouczących się: nie są one systemami autonomicznymi. Wyimaginowane technologie AI, jakie widzimy w filmach i w telewizji, to nadal science fiction. Jednakże komputery, które potrafią analizować skomplikowane dane, aby się uczyć i doskonalić konkretne zadania, stają się dość powszechne.

Wizualna eksploracja danych i uczenie maszynowe SAS®

AI ulega uproszczeniu, gdy jesteś w stanie przygotować dane do analizy, opracować modele z nowoczesnymi algorytmami uczenia maszynowego i zintegrować analitykę tekstu w jednym produkcie. Dodatkowo, możesz kodować projekty, które łączą SAS z innymi językami, takimi jak Python, R, Java lub Lua.

Wizualna eksploracja danych i uczenie maszynowe SAS®

AI ulega uproszczeniu, gdy jesteś w stanie przygotować dane do analizy, opracować modele z nowoczesnymi algorytmami uczenia maszynowego i zintegrować analitykę tekstu w jednym produkcie. Dodatkowo, możesz kodować projekty, które łączą SAS z innymi językami, takimi jak Python, R, Java lub Lua.

Jak działa sztuczna inteligencja

AI działa poprzez łączenie dużych ilości danych z szybkim, iteracyjnym przetwarzaniem i inteligentnymi algorytmami, dzięki czemu oprogramowanie może automatycznie uczyć się na podstawie wzorców i cech danych. AI to szeroka dziedzina, obejmująca wiele teorii, metod i technologii, oraz następujące główne poddziedziny:

  • Uczenie maszynowe automatyzuje budowanie modeli analitycznych. Wykorzystuje metody związane z sieciami neuronowymi, statystyką, badaniami operacyjnymi i fizyką, aby znajdować informacje ukryte w danych bez formalnego programowania pod kątem tego, gdzie szukać i jaki wnioski wyciągać
  • Sieć neuronowa to rodzaj uczenia maszynowego, który składa się z wzajemnie powiązanych jednostek (przypominjących neurony), które przetwarzają informacje, odpowiadając na sygnały zewnętrzne i przekazując informacje między każdą jednostką. Proces ten wymaga licznych analiz danych, aby znaleźć powiązania i wydobyć znaczenie z niezdefiniowanych danych.
  • Głębokie uczenie wykorzystuje ogromne sieci neuronowe z licznymi warstwami jednostek przetwarzających, korzystając z osiągnięć w zakresie mocy obliczeniowej i ulepszonych technik szkoleniowych, celem uczenia się złożonych wzorców w dużych ilościach danych. Jest ono powszechnie stosowane do rozpoznawania obrazów i mowy.
  • Inteligentne przetwarzanie danych to poddziedzina AI, której celem jest naturalna, przypominająca ludzką, interakcja z maszynami. Nadrzędnym celem wykorzystania AI i inteligentnego przetwarzania danych jest to, aby maszyna mogła symulować ludzkie procesy dzięki zdolności interpretacji obrazów i mowy – a następnie udzielać logicznych odpowiedzi.   
  • Wizja komputerowa polega na rozpoznawaniu wzorców i głębokim uczeniu celem rozpoznawania obiektów na zdjęciu lub filmie. Kiedy maszyny potrafią przetwarzać, analizować i rozumieć obrazy, mogą rejestrować obrazy lub filmy w czasie rzeczywistym i interpretować swoje otoczenie.
  • Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to zdolność komputerów do analizowania, rozumienia i generowania ludzkiego języka, w tym mowy. Kolejnym etapem NLP jest interakcja w języku naturalnym, która pozwala ludziom komunikować się z komputerami przy pomocy zwykłego, codziennego języka celem wykonywania zadań.


Dodatkowo, kilka technologii umożliwia i wspiera AI:

  • Jednostki przetwarzania grafiki są bardzo ważne dla AI, ponieważ zapewniają dużą moc obliczeniową, wymaganą do przetwarzania iteracyjnego. Szkolenie sieci neuronowych wymaga dużych zbiorów danych i mocy obliczeniowej.
  • Internet rzeczy generuje ogromne ilości danych z podłączonych urządzeń, z których większość jest nieprzeanalizowana. Automatyzacja modeli przy pomocy AI pozwoli nam bardziej z niego korzystać.
  • Zaawansowane algorytmy są opracowywane i łączone w nowy sposób, aby analizować większą ilość danych szybciej i na licznych poziomach. To inteligentne przetwarzanie jest istotne przy identyfikacji i przewidywaniu rzadkich wydarzeń, rozumieniu złożonych systemów i optymalizacji unikalnych scenariuszy.
  • Interfejsy programowania aplikacji (API), to przenośne pakiety kodu, które umożliwiają dodawanie funkcji AI do istniejących produktów i pakietów oprogramowania. Mogą dodawać funkcje rozpoznawania obrazów do systemów zabezpieczenia domu oraz funkcje pytań i odpowiedzi, które opisują dane, tworzą podpisy i nagłówki lub wywołują interesujące wzorce i informacje z danych.

Podsumowując, celem AI jest dostarczenie oprogramowania, które potrafi rozumować na wejściu i wyjaśniać na wyjściu. AI zapewni podobne do ludzkich interakcje z oprogramowaniem i zaoferuje wsparcie decyzyjne dla konkretnych zadań, ale nie zastępuje ona człowieka – i nie zastąpi go w najbliższej przyszłości.  

Jak działa sztuczna inteligencja

AI działa poprzez łączenie dużych ilości danych z szybkim, iteracyjnym przetwarzaniem i inteligentnymi algorytmami, dzięki czemu oprogramowanie może automatycznie uczyć się na podstawie wzorców i cech danych. AI to szeroka dziedzina, obejmująca wiele teorii, metod i technologii, oraz następujące główne poddziedziny:

  • Uczenie maszynowe automatyzuje budowanie modeli analitycznych. Wykorzystuje metody związane z sieciami neuronowymi, statystyką, badaniami operacyjnymi i fizyką, aby znajdować informacje ukryte w danych bez formalnego programowania pod kątem tego, gdzie szukać i jaki wnioski wyciągać
  • Sieć neuronowa to rodzaj uczenia maszynowego, który składa się z wzajemnie powiązanych jednostek (przypominjących neurony), które przetwarzają informacje, odpowiadając na sygnały zewnętrzne i przekazując informacje między każdą jednostką. Proces ten wymaga licznych analiz danych, aby znaleźć powiązania i wydobyć znaczenie z niezdefiniowanych danych.
  • Głębokie uczenie wykorzystuje ogromne sieci neuronowe z licznymi warstwami jednostek przetwarzających, korzystając z osiągnięć w zakresie mocy obliczeniowej i ulepszonych technik szkoleniowych, celem uczenia się złożonych wzorców w dużych ilościach danych. Jest ono powszechnie stosowane do rozpoznawania obrazów i mowy.
  • Inteligentne przetwarzanie danych to poddziedzina AI, której celem jest naturalna, przypominająca ludzką, interakcja z maszynami. Nadrzędnym celem wykorzystania AI i inteligentnego przetwarzania danych jest to, aby maszyna mogła symulować ludzkie procesy dzięki zdolności interpretacji obrazów i mowy – a następnie udzielać logicznych odpowiedzi.   
  • Wizja komputerowa polega na rozpoznawaniu wzorców i głębokim uczeniu celem rozpoznawania obiektów na zdjęciu lub filmie. Kiedy maszyny potrafią przetwarzać, analizować i rozumieć obrazy, mogą rejestrować obrazy lub filmy w czasie rzeczywistym i interpretować swoje otoczenie.
  • Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to zdolność komputerów do analizowania, rozumienia i generowania ludzkiego języka, w tym mowy. Kolejnym etapem NLP jest interakcja w języku naturalnym, która pozwala ludziom komunikować się z komputerami przy pomocy zwykłego, codziennego języka celem wykonywania zadań.


Dodatkowo, kilka technologii umożliwia i wspiera AI:

  • Jednostki przetwarzania grafiki są bardzo ważne dla AI, ponieważ zapewniają dużą moc obliczeniową, wymaganą do przetwarzania iteracyjnego. Szkolenie sieci neuronowych wymaga dużych zbiorów danych i mocy obliczeniowej.
  • Internet rzeczy generuje ogromne ilości danych z podłączonych urządzeń, z których większość jest nieprzeanalizowana. Automatyzacja modeli przy pomocy AI pozwoli nam bardziej z niego korzystać.
  • Zaawansowane algorytmy są opracowywane i łączone w nowy sposób, aby analizować większą ilość danych szybciej i na licznych poziomach. To inteligentne przetwarzanie jest istotne przy identyfikacji i przewidywaniu rzadkich wydarzeń, rozumieniu złożonych systemów i optymalizacji unikalnych scenariuszy.
  • Interfejsy programowania aplikacji (API), to przenośne pakiety kodu, które umożliwiają dodawanie funkcji AI do istniejących produktów i pakietów oprogramowania. Mogą dodawać funkcje rozpoznawania obrazów do systemów zabezpieczenia domu oraz funkcje pytań i odpowiedzi, które opisują dane, tworzą podpisy i nagłówki lub wywołują interesujące wzorce i informacje z danych.

Podsumowując, celem AI jest dostarczenie oprogramowania, które potrafi rozumować na wejściu i wyjaśniać na wyjściu. AI zapewni podobne do ludzkich interakcje z oprogramowaniem i zaoferuje wsparcie decyzyjne dla konkretnych zadań, ale nie zastępuje ona człowieka – i nie zastąpi go w najbliższej przyszłości.  

Back to Top