Żyjemy w czasach, gdy książkowa wizja Arthura Charlesa Clarka, przeniesiona na ekran przez mistrza Stanleya Kubricka „2001: Odyseja kosmiczna” w zasadzie się zmaterializowała. Fikcyjny komputer HAL 9000, jako najbardziej zaawansowany projekt sztucznej inteligencji, będący kontrolerem misji kosmicznej, to praojciec dzisiejszych inkarnacji AI, który w dodatku komunikował się głosem pełnym emocji. Maszyna z intelektem i rozumowaniem człowieka, której zamysł powstał w książce opublikowanej w 1968 roku, w samym apogeum fascynacji podróżami w przestrzeń kosmiczną i pędzącą ewolucją potężnych maszyn obliczeniowych, zwanych komputerami.
Ponad pół wieku później możemy porozmawiać na temat HAL-a 9000 z chatemGPT, jego wnuczkiem i symbolem wkroczenia w nowy etap rewolucji informatycznej – powszechnego i świadomego wykorzystywania możliwości sztucznej inteligencji w szerokim spektrum działań. Zdolność do komunikacji z ludźmi, analizy sytuacji, podejmowania decyzji oraz kontrolowania różnych systemów – potrafił to HAL 9000, potrafią to też współczesne systemy AI. Komu ich umiejętności uczenia się, interpretacji i samodzielnego kontrolowania powierzonych działań mogą się przydać i co dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji można poprawić?
Technologia AI i jej potencjał – praktyczne zastosowanie sztucznej inteligencji i jej definicja.
Można z przymrużeniem oka stwierdzić, że kontakt ze wczesną definicją sztucznej inteligencji miał każdy, kto używał programów pakietu Microsoft Word i poznał Pana Spinacza. Oczywiście wirtualnego asystenta o ograniczonych możliwościach funkcjonalnych trudno nazwać „artificial intelligence” w pełnym tego rozumieniu, ale już ten ograniczony poziom interakcji, wzmacniany mimiką i animacjami, wskazywał drogę, którą będzie podążać przyspieszający rozwój informatyczny. Zaprogramować i uruchomić to jedno, ale nauczyć i wymieniać informacje to zupełnie coś innego. Jak więc wyglądają te rozmowy i metody nauczania, pozwalające na to, by te wirtualne sieci neuronowe osiągnęły dużą samodzielność? Definicja sztucznej inteligencji zawiera się w między innymi w nauce języka naturalnego.
NLP – Natural Language Processing, czyli przetwarzanie, rozpoznawanie i rozumienie języka pisanego, poleceń głosowych lub ich obu to możliwość tłumaczenia języka ludzkiego na formę, którą algorytm systemu AI może zrozumieć. W bardziej zaawansowanych zastosowaniach NLP może wykorzystywać kontekst do wywnioskowania postawy, nastroju i innych subiektywnych cech, aby móc jak najdokładniej zinterpretować znaczenie kierowanych do AI zdań.
Systemy NLP muszą być zdolne do rozpoznawania słów, fraz, zdaniowych struktur gramatycznych oraz semantycznych relacji między nimi, zaś same mogą generować tekst na podstawie wzorców, reguł gramatycznych, czy nauczonej wiedzy lingwistycznej. Praktyczne zastosowania NLP i przetwarzanie języka naturalnego wykorzystują między innymi inteligentne chatboty, ale służą też do komunikacji z asystentami głosowymi, jak powszechnie znana Alexa, stworzona przez firmę Amazon czy jej konkurentka Siri, opracowana przez firmę Apple.
Koncepcje, jak wykorzystać AI, stały się obszarem informatyki zajmującym się tworzeniem systemów komputerowych zdolnych do autonomicznego wykonywania zadań, które normalnie wymagałyby ludzkiej inteligencji. W głównej mierze ma ułatwiać nam życie – dzięki algorytmom sztucznej inteligencji można opracować systemy automatyzacji, które mogą wykonywać rutynowe zadania personelu każdej firmy handlowej czy przedsiębiorstwa – na przykład przetwarzanie zamówień, obsługę klienta (chatboty) czy zarządzanie zapasami i stanami magazynowymi. W tym wydaniu sztuczna inteligencja pozwala zaoszczędzić czas i zasoby ludzkie, a co za tym idzie zoptymalizować budżet firmy.
Wirtualny asystent „w czym mogę pomóc?” na stronie internetowej zastępuje konsultanta i jest bardziej odporny na obelgi lub dziwne pytania niż pracownik infolinii. Chatboty wykorzystują techniki przetwarzania języka ludzkiego, aby zrozumieć pytania użytkowników i udzielić im odpowiedzi w sposób zrozumiały i skuteczny oraz grzeczny i kulturalny. Mają więc nieskończoną cierpliwość, ewentualnie stawiając pytania dodatkowe lub przepraszając za brak odpowiedzi na niezrozumiałe dla nich zapytanie. Dzięki ich pomocy firmy mogą później analizować zachowania klientów, aby lepiej poznać ich preferencje oraz potrzeby, dostarczać spersonalizowane oferty marketingowe i rekomendacje produktów, co długofalowo zwiększa lojalność oraz wzmacnia relacje z nimi.
Czy klient wie o tym, że rozmawia z robotem AI? Coraz bardziej dopracowane algorytmy i modele matematyczne, pozwalające sztucznej inteligencji analizować dane, rozpoznawać i zapamiętywać wzorce oraz podejmować decyzje oraz uczyć się na podstawie doświadczenia sprawiają, że ta granica zaczyna się zacierać. Tak, tak – na niewtajemniczonych robi to spore wrażenie, a rozmowa z chatbotem coraz bardziej zaczyna przypominać konwersację ze świetnie wyedukowanym przedstawicielem firmy, gdy tymczasem to wytrenowana AI pomaga rozwikłać zagadnienie.
Jak działa sztuczna inteligencja, jak ją wykorzystywać i generować biznesowy zysk?
Algorytmy AI są w stanie analizować dane historyczne oraz aktualne zjawiska rynkowe i konfrontując dane przewidywać przyszłe trendy konsumenckie, zmiany w popycie na rynku czy też potencjalne ryzyka biznesowe. To umożliwia firmom lepsze planowanie strategii i podejmowanie bardziej świadomych decyzji, nawet jeśli obawy o to, że nie mają „wyczucia rynku i trzydziestu lat doświadczenia w branży” budzą powściągliwość co do ich analiz.
Sztuczna inteligencja obejmuje różne rodzaje funkcjonowania, podzielone na modele – przyjrzyjmy się im z bliska, by zrozumieć dokładniej złożoność ich bogatego ekosystemu. Zacznijmy od modelu regresji, używanego do przewidywania wartości ciągłych na podstawie danych wejściowych. Pokrótce jego działanie polega na znalezieniu zależności pomiędzy zmienną niezależną (zmienną objaśniającą) a zmienną zależną (zmienną przewidywaną) oraz na wykorzystaniu tej zależności do prognozowania przyszłych wartości. Model ten ma swoje zastosowanie w analizie danych i statystyce, czyli między innymi w dziedzinach takich, jak finanse i ekonomia czy nauki społeczne. Istnieje kilka różnych technik regresji, nas zainteresują dwie najpopularniejsze czyli liniowa i logistyczna.
Regresja liniowa to najprostszy model i jak sama nazwa wskazuje zakłada liniową zależność pomiędzy zmienną niezależną a zmienną zależną, zaś jej celem jest minimalizacja różnicy między wartościami przewidywanymi przez model, a rzeczywistymi wartościami obserwowanymi w danych. W związku z tym jest szeroko stosowana w ekonomii do analizy zależności pomiędzy różnymi zmiennymi ekonomicznymi, może być używana do prognozowania tendencji gospodarczych czy badań efektywności działań marketingowych. To właśnie szczegółowa i detaliczna analiza powiązań pomiędzy różnymi czynnikami marketingowymi, takimi jak wydatki na reklamę, ceny produktów czy zachowania klientów, będzie dla firm handlowych czy przedsiębiorstw najbardziej interesująca. Dokonana prze AI ocena skuteczności kampanii marketingowych, prognozowania sprzedaży czy segmentacji rynku dosłownie otwiera oczy niedowiarkom.
Regresja logistyczna jest używana, gdy zmienna zależna jest binarna, czyli przyjmuje jedną z dwóch wartości (np. tak/nie, 0/1). Do czego się to może przydać? Otóż jest to model pomocny w planowaniu marketingu, na przykład do analiz i przewidywania zachowań klientów oraz podjętych działań, takich jak zakup produktu, subskrypcja usługi, czy rezygnacja z konta.
Na podstawie danych dotyczących historii zakupów i interakcji z firmą i przy użyciu dostępnych danych demograficznych model regresji logistycznej może prognozować, które osoby są bardziej skłonne do dokonania określonej akcji. To zaś umożliwia lepsze ukierunkowanie działań marketingowych dla potencjalnych i powracających klientów, gdyż model regresji logistycznej może ocenić, do którego segmentu rynku należy dany klient, a to z kolei może być wykorzystane do lepszego dopasowania oferty produktowej do realnych potrzeb czy też preferencji. Należy oczywiście pamiętać, że model regresji logistycznej przewiduje prawdopodobieństwo przynależności do jednej z klas na podstawie danych wejściowych, toteż proces jego tworzenia obejmuje kilka etapów, takich jak zbieranie danych i ich przetwarzanie, selekcja konkretnych cech, trenowanie modelu i jego walidacja aż wreszcie ocena wydajności.
Narzędzia AI – jak wykorzystać sztuczną inteligencję i algorytmy, czyli kluczową siłę systemu?
Jak sztuczna inteligencja uczy się i nabywa umiejętności? Model AI jest zazwyczaj szkolony przy użyciu zbiorów danych z etykietami. Przez to należy rozmieć, że te konkretne dane są już oznaczone, aby model mógł się dzięki nim nauczyć, jakie etykiety odpowiadają określonym wzorcom. To właśnie proces trenowania modeli, aby systemy AI mogły wiedzieć, jak rozpoznawać wzorce, a później podejmować decyzje czy też wykonywać zadania odpowiada za prawidłowe i nieomylne działanie sztucznej inteligencji.
Podczas trenowania AI próbuje znaleźć zależności pomiędzy danymi wejściowymi a etykietami, co umożliwia mu prognozowanie etykiet dla nowych danych. Po takim szkoleniu model może być używany do analizowania nowych danych i dokonywania predykcji na ich podstawie. Interesująco wygląda tak zwany proces uczenia się ze wzmocnieniem, w którym to modele AI uczą się na podstawie interakcji z otoczeniem metodą prób i błędów. Przypomina to grę, w której występują nagrody i kary, a od AI zależy jak wykonać zadanie, by osiągnąć sukces, którym początkowo jest nagradzanie jej zgodnie z postępami, zaś finalnie stuprocentowa nieomylność.
Model podejmuje więc akcje w niepewnym, złożonym środowisku i stosownie do wyników swoich działań zostaje przez programistę pochwalony lub zbesztany. Celem jest znalezienie strategii działania, która maksymalizuje sumę nagród w długim okresie, więc począwszy od przypadkowych prób poprzez coraz bardziej wyrafinowane działania aż po nadludzkie umiejętności i pełną nieomylność AI przechodzi lekcje, stając się wzorowym uczniem. To jedna z najskuteczniejszych metod uczenia maszynowego, która pozwala gromadzić AI doświadczenia z tysięcy podjętych prób i uczy je kreatywności. Przykłady takich metod uczenia to między innymi algorytmy Q-learning, Deep Q-Networks (DQN), oraz policy gradient methods.
Ale to tylko początek, bo silna sztuczna inteligencja jest w stanie przyswoić ogrom wiedzy i ma ogromny potencjał do transformacji różnych aspektów życia codziennego przedsiębiorstwa oraz poprawienia opłacalności biznesu – w praktyce znajduje zastosowanie tam, gdzie niezbędne jest przetwarzanie skomplikowanych danych finansowych, prognozowanie zachowań rynkowych czy nawet proponowanie decyzji inwestycyjnych. Nie do pomyślenia, by o przyszłości firmy i jej finansach decydował sztuczny mózg a strategiczne decyzje opierały się na wytworzonych przez AI predykcjach? Cóż, kiedyś nauczycielki od matematyki też nie wierzyły nam, że „jak dorosnę i zostanę szefem firmy, będę miał komputer w kieszeni!”.
Przykłady zastosowań sztucznej inteligencji w życiu codziennym – w czym AI może pomóc i jakie procesy zautomatyzować?
Jaka droga rozwoju czeka sztuczną inteligencję? Czy tak jak HAL 9000 zapyta „Will I dream?” i stopniowo będzie zacierać się granica pomiędzy myśleniem maszynowym, a ludzkim? Temat sztucznej inteligencji często zahacza o wartości moralne. Zdolności obliczeniowe wciąż bazują na działaniach początkowych programistów-trenerów, którzy szkolą systemy AI. Postrzegają je jako system, który jest w stanie aktywnie oceniać swoje środowisko i podejmować takie działania, aby zmaksymalizować szansę na pomyślne osiągnięcie swoich celów, a ponadto w miarę upływu czasu i doświadczeń będzie stanie interpretować i analizować dane w najlepszy możliwy sposób.
Coraz częściej w ramach pojęcia sztucznej inteligencji mówi się o inteligencji adaptacyjnej, zdolnej do płynnego dostosowywania się do zmieniających się warunków środowiskowych lub sytuacyjnych, polegającej na szybkim uczeniu się i zmiany strategii działania w zależności od zmian w otoczeniu. AI jest w stanie przetworzyć ogromne ilości danych i w automatyczny sposób dokonywać optymalizacji swoich działań.
Głównym celem sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach jest pomoc w podejmowaniu działań i decyzji biznesowych, ponieważ może wykorzystać potencjał danych wewnętrznych oraz zewnętrznych w czasie rzeczywistym, w dodatku z naukowymi podstawami analiz oraz skalowalną infrastrukturą obliczeniową. Jak to się przekłada na wymierną korzyść dla firmy czy przedsiębiorstwa? Razem ze sztuczną inteligencją adaptacyjną cała firma staje się mądrzejsza i trafniej planuje strategie reklamowe, produktowe i finansowe oraz będzie mogła wstrzelić się w preferencje klientów zgodne z ich oczekiwaniami i trendami rynkowymi, płynnie dostosowując swoje rekomendacje na podstawie przeanalizowanych przez AI zachowań użytkowników.
Inteligencja adaptacyjna może stać się kluczowym elementem w rozwoju zaawansowanych systemów sztucznej inteligencji, które będą skutecznie działać w różnych warunkach i osiągać wysoką wydajność w dynamicznie zmieniającym się środowisku. Będzie rozwiązywać problemy, wykrywać zmiany w tendencjach zakupowych, a mechanizmy sztucznej inteligencji i jej moc obliczeniowa pozwoli dopasować produkty i usługi wedle oczekiwań odbiorców.
Korzyści ze sztucznej inteligencji AI – czy jest warta wdrożenia i co może zyskać na tym Twoje przedsiębiorstwo?
Czy sztab firmowych analityków rynku, zewnętrzny audyt lub konsultacje ze specjalistami z dziedziny ekonomii mogą przynieść podobne efekty, co szybki rozwój sztucznej inteligencji w oparciu o te same ilości danych wejściowych? Sceptycy powiedzą, że AI też może się pomylić i nie można im odmówić pewnej racji w tym stwierdzeniu. Sztuczna inteligencja jak każde oprogramowanie działa na podstawie wprowadzanych danych i może popełniać błędy w obliczeniach, podobnie jak każdy inny system komputerowy. Zdolność uczenia się i interpretacji opiera się na danych treningowych, a gdy będą niedokładne, niekompletne lub nieaktualne, może to prowadzić do generowania błędnych wniosków i prognoz.
Drobne błędy w kodzie, które mogą być związane z implementacją algorytmów, przetwarzaniem danych czy obsługą błędnych przypadków tak samo mogą prowadzić do nieprawidłowego działania AI. Co więcej, w niektórych przypadkach rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji będą podatne na tzw. adwersarialne ataki, czyli celowe manipulacje wejściowymi danymi w celu oszukania modelu i uzyskania błędnych wyników bądź podjęcia złych decyzji. Programiści-sabotażyści? Nic nie jest wykluczone – w końcu w odróżnieniu od sztucznej inteligencji ludźmi targają różne emocje i motywacje działań. Konieczne jest oczywiście opracowywanie skutecznych metod zabezpieczeń wobec tego rodzaju zagrożeń.
Obecnie funkcjonujące systemy biznesowe, które kiedyś miały do dyspozycji kilka gigabajtów danych, mogą współcześnie zarządzać danymi liczonymi w terabajtach, a do tego celu wykorzystywać sztuczną inteligencję dla szybkiego przetwarzania wyników i analiz dokonywanych w czasie rzeczywistym. Technologie sztucznej inteligencji są responsywne oraz zaprojektowane tak, aby pomagać i wspierać ludzi, nie zaś ich w pełni zastępować, a ponieważ rozwijając się AI staje się lepsza w zrozumieniu i naśladowaniu nas, to coraz bardziej wydaje się nam ludzka. Sztuczna inteligencja i algorytmy uczenia maszynowego, które informują o wynikach i rezultatach przetwarzania danych są często tak skomplikowane, że wykraczają poza ludzkie zrozumienie. Ale czy kiedyś będą mogły śnić, tak jak my?
Podobał Ci się artykuł? Podobne znajdziesz w naszym dziale Porady.