Newsy

Komputery coraz częściej będą analizowały i uczyły się naszych zachowań. Wartość rynku inteligentnych aplikacji do 2020 r. przekroczy 40 mld dolarów

2017-05-08  |  06:25
Mówi:Michał Kudelski
Funkcja:senior business solution manager
Firma:SAS Polska
  • MP4
  • Uczenie maszynowe samo w sobie stanowi realizację zjawiska, które określamy jako sztuczna inteligencja. To proces, w którym sam komputer uczy się czegoś nowego, bazując jedynie na dostarczonych mu danych. Zautomatyzowane systemy analityczne, które kształcą się wraz z upływem czasu i pozyskiwaniem większej liczby informacji, rozwijają się obecnie w tak szybkim tempie, że śmiało można mówić o rewolucji w tym obszarze. Według International Data Corporation do 2020 r. wartość rynku inteligentnych aplikacji przekroczy 40 mld dol.

    Uczenie maszynowe to proces, w którym komputer sam ma się nauczyć czegoś na podstawie danych. Czyli w odróżnieniu od klasycznego podejścia do programowania, gdzie programista krok po kroku instruuje komputer, co ma robić, w wypadku uczenia maszynowego rolą człowieka jest tylko określenie celu i dostarczenie danych trenujących – mówi agencji informacyjnej Newseria Michał Kudelski, senior business solution manager z firmy SAS Polska.

    Według raportu Gartner firmy, które będą przechowywać swoje dane, a następnie dzięki specjalnym programom analitycznym efektywnie je wykorzystywać w procesie podejmowania decyzji biznesowych, zdobędą ponad 20-procentową przewagę nad swoją konkurencją. To dowód na to, że w uczeniu maszynowym drzemie ogromny potencjał. Obecnie na tej bazie powstaje wiele algorytmów, które wykorzystywane są w procesie tworzenia nowych technologii.

    W ostatnich latach obserwujemy pewną rewolucję w sztucznej inteligencji, w uczeniu maszynowym, która też skutkuje pewnymi spektakularnymi sukcesami, takimi jak np. autonomiczne samochody czy zwycięstwa algorytmów sztucznej inteligencji w takich dziedzinach jak szachy, gra Go czy rozpoznawanie twarzy  – twierdzi Michał Kudelski.

    Według IDC do 2020 r. wartość rynku inteligentnych aplikacji przekroczy 40 mld dol. Jak twierdzi senior business solution manager z firmy SAS Polska, głównymi przyczynami przyśpieszenia rozwoju sztucznej inteligencji są dostępność danych, moc obliczeniowa i nowe techniki algorytmiczne. Przykładem zastosowania uczenia maszynowego są chociażby serwisy muzyczne typu Spotify, które na podstawie analizy naszych preferencji, czyli tego, co słuchamy, proponują spersonalizowaną listę utworów.

    Rewolucja maszynowa jest możliwa dzięki dostępności danych, mocy obliczeniowej i nowym technikom algorytmicznym, które zwiększają skuteczność samego procesu uczenia. Tych przykładów zastosowań uczenia maszynowego obserwujemy z dnia na dzień coraz więcej. Coraz więcej osób korzysta z serwisów muzycznych typu Spotify na podstawie analizy naszych preferencji nasz algorytm jest w stanie nauczyć się, jaki typ muzyki lubimy i zaproponować nam listę utworów skierowaną wyłącznie dla nas – wyjaśnia Michał Kudelski.

    Uczenie maszynowe wykorzystywane jest w bardzo szerokim zakresie. Pozwala chociażby rozpoznać mowę, występuje w Google Translator, sprawdza się przy wykrywaniu nadużyć finansowych, jak również w business intelligence, a więc raportowaniu i wizualizacji danych. Jak widać, specyfika wykorzystania tego elementu sztucznej inteligencji jest bardzo szeroka. Co najważniejsze, z uczenia maszynowego może korzystać właściwie każda firma.

    Nawet mała, a w skrajnym przypadku jednoosobowa firma, gdzie właściciel jest jakimś pasjonatem nowych technologii, jest w stanie korzystać z rozmaitych narzędzi i uczenia maszynowego. One są dostępne i dość proste w użyciu. Myślę, że tutaj decyduje liczba danych, którą ta firma generuje na co dzień. Nie chodzi o wielkość organizacji, ale o liczbę danych, która jest przez nią generowana – tłumaczy Michał Kudelski.

    Jak twierdzi specjalista, uczenie maszynowe daje wiele korzyści, poczynając od pełnej automatyzacji pewnych czynności, poprzez podejmowanie w krótkim czasie wielu lepszych decyzji. Uczenie maszynowe pełni niejako rolę narzędzia służącego do skrupulatnej analizy gromadzonych przez firmę danych. Dzięki temu dana firma potrafi przewidzieć przyszłe trendy i zapotrzebowanie rynku.

    – Uczenie maszynowe daje możliwość „przewidywania przyszłości”, czyli na podstawie danych historycznych jesteśmy w stanie przewidzieć zapotrzebowanie na jakiś towar w przyszłości i na tej podstawie optymalizować naszą politykę zamówień, nasze stany magazynowe – podkreśla Michał Kudelski.

    Senior business solution manager z firmy SAS Polska uważa także, że być może w niedalekiej przyszłości sposób interakcji między ludźmi a komputerami ulegnie całkowitemu przeobrażeniu.

    To, co mamy w tej chwili, czyli klasyczne interfejsy stron internetowych oraz aplikacje na smartfony obsługiwane ekranem dotykowym, być może w niedalekiej przyszłości zostaną zastąpione przez inteligentne programy, tzw. boty, z którymi będziemy prowadzić konwersacje w języku naturalnym. Świat zmieni się nie do poznania – przekonuje Michał Kudelski.

    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.