Newsy

Silna sztuczna inteligencja będzie się uczyć na swoich błędach. W przyszłości może pomóc w rozwiązaniu problemów klimatycznych

2019-11-12  |  06:00

Jednym z najgorętszych trendów na rynku technologicznym są rozwiązania wykorzystujące algorytmy uczenia maszynowego do usprawnienia działania systemów sztucznej inteligencji. Testuje się je na grach komputerowych, aby szkolić ich umiejętności kompetytywne. Wykorzystywane są w branży telewizyjnej do poprawiania jakości wyświetlanego obrazu, do usprawniania procesów przesyłu danych, a także do tworzenia nowych, innowacyjnych narzędzi do analizy danych. Jak przekonuje Mo Gawdat, były szef marki Google X, silna sztuczna inteligencja będzie w stanie uczyć się na swoich błędach, a w przyszłości pomoże rozwiązać m.in. problem zmian klimatycznych.

– Rozwój sztucznej inteligencji nie przypomina tradycyjnego programowania, gdzie każda linijka kodu zasadniczo mówi komputerowi, co dokładnie ma zrobić. Pokazujemy komputerowi wystarczająco dużo wzorców pozwalających na to, by zaprogramował się samodzielnie i wybierał sposoby na rozwiązanie problemów lub zmierzenie się z wyzwaniem. Tworzymy tzw. stronnicze algorytmy danych. Jeżeli chcemy, żeby nasza maszyna była najlepszym graczem w danej grze, pokażemy jej wzorce tylko tej gry, nie pokażemy jej innych gier czy innych aspektów życia – mówi agencji informacyjnej Newseria Innowacje Mo Gawdat, założyciel One Billion Happy.

Szeroko zakrojone badania nad wykorzystaniem algorytmów uczenia maszynowego w procesie doskonalenia sztucznej inteligencji prowadzi firma OpenAI, która testuje stronnicze algorytmy danych w oparciu o popularne gry wieloosobowe. Firma wyszkoliła od zera m.in. boty do gry Dota 2, aby te były w stanie podejmować niezależne decyzje, bazując wyłącznie na danych wizualnych wyświetlanych podczas rozgrywki. W wyniku wielomiesięcznych eksperymentów udało się wytrenować drużynę botów OpenAI Five i przetestować ją w starciu z zawodowymi graczami e-sportowymi. Zespół mistrzów uległ sztucznej inteligencji.

– W ciągu następnej dekady oczekujemy pojawienia się silnej sztucznej inteligencji, która pozwoli na to, żeby maszyna pozyskiwała informacje bez ograniczeń w celu rozwinięcia inteligencji obejmującej wiele dziedzin. Jeżeli zostanie wprowadzona, maszyny będą dysponowały dużo większym zasobem informacji: kiedy jeden samochód autonomiczny wyciągnie wniosek z błędu, pozostałe samochody w sieci nauczą się tego samego. A kiedy człowiek spowoduje wypadek, ktoś inny nie wyciągnie z niego wniosków. Maszyny będą miały dużo więcej możliwości nauki, będą mogły czerpać z większej bazy danych zawierającej wiedzę – twierdzi ekspert.

Duże nadzieje w rozwoju systemów sztucznej inteligencji pokłada także firma Google, która szkoli swój algorytm AlphaStar na grze StarCraft II. Korporacji udało się dopracować ją do tego stopnia, że jest w stanie wygrać 99,8 proc. punktowanych rozgrywek. AlphaStar jest pierwszą sztuczną inteligencją, która osiągnęła poziom arcymistrzowski w StarCraft II. Tymczasem podczas gry nie wykorzystuje w pełni swojego potencjału – aby wyrównać szanse, twórcy ograniczyli szybkość jej interakcji z interfejsem. AlphaStar może wydawać do 22 komend w ciągu pięciu sekund, co upodabnia ją do zawodowych graczy. Gdyby znieść to ograniczenie, byłaby jeszcze skuteczniejsza.

Google wykorzystuje SI we wszystkich swoich produktach. Algorytmy uczenia maszynowego znajdziemy w wyszukiwarce, filtrze antyspamowym Gmaila czy reklamach AdSense, które dostosowują wyświetlane treści do użytkownika i uczą się jego preferencji. Firma powołała do życia także projekt TensorFlow, otwarty framework sztucznej inteligencji, który pozwala zewnętrznym firmom wykorzystywać technologię uczenia maszynowego do analizowania dużych zbiorów informacji.

– Zasoby Google i całego internetu staną się źródłem wiedzy niezbędnej do rozwiązania poważnych problemów przez maszyny. Być może odpowiedź na globalne ocieplenie i zmiany klimatyczne leży w czymś więcej niż tylko zmianie naszych nawyków, stanowiącej jeden z fundamentalnych rozwiązań tego problemu. Może rozwiązania należy szukać po trochu w chemii, w połączeniu ze zrozumieniem pewnych zagadnień z zakresu fizyki kwantowej czy filozofii. Jedna osoba nie jest w stanie tego połączyć, a maszyna wykorzystująca sztuczną inteligencję ma taką umiejętność – twierdzi Mo Gawdat.

Według analityków z firmy Verified Market Research wartość globalnego rynku uczenia maszynowego w 2018 roku wyniosła 3,02 mld dol. Przewiduje się, że do 2026 roku wzrośnie do 26,64 mld dol. przy średniorocznym tempie wzrostu na poziomie 41,5 proc. 

Czytaj także

Kalendarium

Więcej ważnych informacji

Kongres MOVE

Jedynka Newserii

Jedynka Newserii

Venture Cafe Warsaw

Infrastruktura

Zorganizowane grupy cyberprzestępcze sięgają po coraz bardziej zaawansowane narzędzia sztucznej inteligencji. Często celem ataków jest infrastruktura krytyczna

Rozwój cyberprzestępczości postępuje w kierunku budowania powiązań o charakterze mafijnym i wykorzystywania zaawansowanych technologicznie rozwiązań, po jakie sięgają służby specjalne. Coraz częściej służy do tego także sztuczna inteligencja, która przyniosła ze sobą szereg nowych zagrożeń. Choć w ślad za technologicznym zaawansowaniem cyberprzestępców rozwijają się też narzędzia zapobiegające atakom, to wciąż najsłabszym ogniwem jest człowiek. Atrakcyjnym celem ataków dla hakerów są jednostki publiczne, infrastruktura krytyczna i samorządy, również te małe, którym brakuje zasobów finansowych i kadrowych, by zapewnić wystarczającą ochronę.

Prawo

Postęp technologiczny rewolucjonizuje pracę specjalistów ds. finansów. Stają się strategicznymi doradcami biznesu

Częste zmiany regulacyjne i postęp technologiczny wymuszają na specjalistach ds. finansów ciągłe nabywanie nowych kompetencji, doszkalanie i uaktualnianie swojej wiedzy. Ci, którzy potrafią się dostosować do szybkich zmian i wesprzeć swoimi umiejętnościami rozwój biznesu, mogą jednak liczyć na większe możliwości rozwoju kariery. – Finanse operują w świecie, który coraz szybciej się zmienia. To powoduje, że w przyszłości ludzie z obszaru finansów będą musieli poświęcać dużo więcej energii na to, żeby dotrzymać tempa – mówi Kuba Neneman, head of finance.ai, commercial data science manager w Shellu.

Infrastruktura

Sektor ochrony zdrowia odpowiada za większe emisje CO2 niż lotnictwo. Zielone zmiany wymagają drastycznego przyspieszenia

Sektor ochrony zdrowia ponosi znaczące konsekwencje wynikające z rosnącej liczby ekstremalnych zjawisk klimatycznych, ale też poważnego zanieczyszczenia powietrza, a koszty z tym związane będą rosły. Z drugiej strony sam sektor też się przyczynia do zmian klimatycznych – odpowiada za 4 proc. emisji CO2, czym wyprzedza takie branże jak żegluga czy lotnictwo. O potrzebie przyspieszenia zielonych zmian w ochronie zdrowia coraz więcej się mówi, ale to wymaga konkretnych działań. Temu ma służyć powołana właśnie do życia Zielona Koalicja dla Zdrowia, w której uczestniczy prawie 30 podmiotów i której patronuje m.in. Narodowy Fundusz Zdrowia.

Szkolenia

Akademia Newserii

Akademia Newserii to projekt, w ramach którego najlepsi polscy dziennikarze biznesowi, giełdowi oraz lifestylowi, a  także szkoleniowcy z wieloletnim doświadczeniem dzielą się swoją wiedzą nt. pracy z mediami.