News powiązane z uczenie maszynowe

Prawie 70 proc. strategii marketingowych wykorzystuje obecnie sztuczną inteligencję, a w przypadku kampanii influencerskich – prawie połowa – wynika z badań duńskiej firmy Influencer Marketing Hub. Technologia ta ułatwia dobór influencerów, przewidywanie trendów i analizę zaangażowania odbiorców. Marki tworzą także content z wykorzystaniem AI, a nawet swoich wirtualnych influencerów. Choć pozostają oni na razie ciekawostką na rynku, to budzą szereg pytań o to, co w influencer marketingu najważniejsze, czyli autentyczność i zaufanie.

Nagrodę Nobla w dziedzinie fizyki przyznano dwóm naukowcom za przełomowe prace nad maszynami, które potrafią się uczyć. John Hopfield stworzył pamięć asocjacyjną, a Geoffrey Hinton wynalazł metodę, dzięki której sztuczna inteligencja za pomocą danych może wykonywać różne zadania. – To pierwsza w historii Nagród Nobla nagroda za sposób przetwarzania informacji, a nie za odkrycie czy eksperyment fizyczny. Komitet Noblowski według mnie uczynił słusznie, bo to, co się dzieje obecnie w dziedzinie sztucznej inteligencji, przetwarzanie informacji, jest kluczową rzeczą dla rozwoju całej naszej cywilizacji – ocenia dr hab. Rafał Demkowicz-Dobrzański, prof. Uniwersytetu Warszawskiego.

Duże modele językowe, takie jak ChatGPT, nie potrafią samodzielnie nabywać nowych umiejętności, rozumować czy planować. Nie stanowią więc egzystencjalnego zagrożenia dla ludzkości – dowiedli naukowcy, którzy przeanalizowali możliwości dużych modeli językowych właśnie pod takim kątem. Nie oznacza to jednak, że narzędzia te nie stanowią żadnego zagrożenia. Wykorzystane niewłaściwie już dziś służą chociażby do szerzenia dezinformacji.

Sztuczna inteligencja czy uczenie maszynowe zużywają ogromne ilości energii. Wdrażanie ich w firmach na coraz większą skalę powoduje dynamiczny wzrost zapotrzebowania na usługi centrów danych, a co za tym idzie – również na ilość energii, jakiej potrzebują one do obsługi klientów. Tym bardziej że centra danych także wykorzystują te innowacyjne technologie do usprawnienia funkcjonowania. Duży wzrost zużycia energii powoduje, że centra danych szukają sposobów na jego optymalizację, co ma się przyczynić do zmniejszenia śladu węglowego. Jednym ze sposobów jest wykorzystywanie ciepła wytwarzanego pracą serwerów do celów grzewczych.

Naukowcy z Uniwersytetu Nowojorskiego opracowali model uczenia maszynowego, który naśladuje sposób, w jaki dzieci uczą się języka. Wykorzystując nagrania wideo i audio rejestrowane z perspektywy małego dziecka, model z powodzeniem nauczył się dopasowywać słowa do odpowiadających im obrazów. Wysoka, dwukrotnie większa niż w przypadku dużo większych modeli skuteczność pozwala przypuszczać, że jesteśmy bliscy zrozumienia tego, w jaki sposób dzieci zaczynają rozumieć język i go używać. Dotychczas poruszaliśmy się w obszarze niepotwierdzonych, a jedynie uprawdopodobnionych teorii.

Przyspieszonemu rozwojowi sztucznej inteligencji, o której w tym roku – wraz z pojawieniem się ChatGPT – jest bardzo głośno, stale towarzyszy rozmowa o rynku pracy, zagrożeniach i szansach dla niego. Chociaż SI może zastąpić ludzi na niektórych stanowiskach, szczególnie tych związanych z powtarzalnymi i żmudnymi zadaniami, to jednocześnie „wygeneruje” zapotrzebowanie na nową kategorię specjalistów. Wymusi to na programistach podnoszenie i zdobywanie nowych kwalifikacji. Jedynie 20 proc. przedstawicieli firm informatycznych i działów IT firm nieinformatycznych uważa, że dostępne dziś na rynku kompetencje są wystarczające – wynika z badania Sektorowej Rady ds. Kompetencji – Informatyka i firmy Antal.

Rola sztucznej inteligencji generatywnej będzie wzrastać wraz z poprawą stopnia wiarygodności udzielanych przez nią odpowiedzi – twierdzą eksperci branży. Producenci ChatGPT i innych podobnych narzędzi zapowiadają walkę z halucynowaniem i konfabulacjami, by systemy popełniały jak najmniej błędów. W przyszłości narzędzia te staną się niezbędne w wielu branżach, również tych nieoczywistych, a ich rola nie będzie się ograniczać do generowania obrazów, języka i wideo czy wspierania pracy ludzkiej. Goldman Sachs szacuje, że globalne inwestycje firm w narzędzia SI wyniosą do 2025 roku 200 mld dol.

Rynek cyfrowych ludzi w ciągu dekady wzrośnie niemal 40-krotnie, przewidują analitycy, wskazując jednocześnie, że ma to związek z rozwojem metawersu. Tymczasem już dziś przedsiębiorstwa coraz chętniej inwestują w takie rozwiązania, by zapewnić sobie stały dostęp do obsługi procesów odbywających się w przestrzeni cyfrowej. Okazuje się jednak, że wirtualni ludzie równie dobrze sprawdzają się też jako influencerzy czy asystenci osób starszych. Co ciekawe, z badań przeprowadzonych przez naukowców z Uniwersytetu Indiany wynika, że prawdziwi ludzie mający styczność z tymi istniejącymi tylko wirtualnie w wielu sytuacjach odnoszą się do nich w sposób taki sam jak do osób żyjących rzeczywiście.

– W przyszłości państwo będzie mogło dokonywać oceny wiarygodności obywatela z użyciem systemów sztucznej inteligencji, ale tylko w pewnym, bardzo ograniczonym zakresie. Jak będzie to wyglądało, zależy od tego, jak zostaną zaprojektowane i wdrożone przepisy na poziomie Unii Europejskiej – mówi Michał Nowakowski, prawnik z kancelarii Maruta Wachta. Jak zauważa, w Polsce nie ma w tej chwili przepisów, które w sposób precyzyjny regulowałyby zasady wykorzystywania systemów AI do oceny obywateli, więc ich prywatność chronią ogólne przepisy konstytucyjne i dotyczące praw człowieka. Tego typu systemy w rękach mogą być poważnym zagrożeniem. Jak to działa w praktyce, pokazuje przykład Chin.

Choć technologicznie sztuczna inteligencja mogłaby działać już w sposób wysoce zautonomizowany, to barierą rozwojową wciąż jest nieufność do takich rozwiązań. Tymczasem motoryzacja coraz śmielej wchodzi na trzeci etap w pięciostopniowej skali zautomatyzowania jazdy. Z kolei stawianie medycznych diagnoz przez SI może się okazać jedyną możliwością, by zapewnić leczenie ludziom żyjącym w miejscach, w których nie istnieje opieka zdrowotna lub jest ona skrajnie niewydolna. Rynek sztucznej inteligencji do 2028 roku zwiększy swoją wartość dziesięciokrotnie.

Polski start-up opracował automatyczny bar, który zastąpi barmana w obsłudze klientów. Poley.me może rozładować kolejki w dyskotekach, barach czy na masowych koncertach. Innowacyjność polskiego autonomicznego baru polega na wykorzystaniu sztucznej inteligencji, która może sama zaproponować łączenie smaków dopasowane do gustów klienta. Wrocławski start-up w pierwszej kolejności chce podbić lokalny rynek oraz Warszawę, a potem planuje ekspansję na europejskie metropolie.

Sztuczna inteligencja jest niezbędna w wielu różnych branżach. Już zmieniła opiekę zdrowotną, bankowość, handel czy produkcję. Choć niesie za sobą sporo udogodnień, pojawiają się obawy, że SI może wyrządzić więcej szkód społecznych, niż przynieść korzyści ekonomicznych. Już teraz praktycznie bez nadzoru rządu USA prywatne firmy używają oprogramowania opartego na SI do podejmowania decyzji dotyczących zdrowia, zatrudnienia czy zdolności kredytowej. – Ta technologia będzie dotyczyła naszych spraw, również biologicznych. Rodzą się więc bardzo ważne pytania, gdzie jest granica, czym powinniśmy się kierować, kto ustala zasady – ocenia Anna Streżyńska, była minister cyfryzacji.

Algorytmy sztucznej inteligencji są już w stanie wykrywać agresywne zachowania w sieci z 97-proc. skutecznością. Pozwala na to sztuczna inteligencja trzeciej fali, która polega na integracji uczenia maszynowego z ingerencją człowieka w schemat działania. Dotychczas SI również wykrywała niebezpieczne zachowania, lecz tylko z 50-proc. skutecznością, więc każdy wysyłany przez nią alert musiał być zatwierdzony przez człowieka. Nowe podejście do budowania algorytmów pomoże nie tylko zapobiegać agresji słownej w sieci, ale również ostrzegać przed możliwą próbą samobójczą, a także działaniem pedofila czy terrorysty.

Sztuczna inteligencja to przyszłość onkologii. Naukowcy wykorzystują już jej możliwości do ulepszania badań przesiewowych w kierunku raka szyjki macicy czy nowotworów płuc i skóry. Technologia głębokiego uczenia jest coraz częściej stosowana w różnych obszarach zarówno podstawowych, jak i klinicznych badań nad rakiem. Polscy naukowcy wykorzystali sztuczną inteligencję do usprawnienia diagnostyki obrazowej raka prostaty. Opracowali platformę badawczą eRADS, która pozwala obiektywnie ocenić istotność kliniczną zmiany na podstawie pięciostopniowej skali.

Wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego umożliwia wprowadzenie badań nad DNA na nieosiągalny dotychczas poziom. Dzięki rozwiązaniom bioinformatycznym można było w mniej niż dwa dni wytypować potencjalne leki na koronawirusa, a także zwiększyć wiedzę o wirusach zasiedlających ludzkie jelita. Naukowcy testują już nawet komputery bazujące na przesyłaniu informacji z wykorzystaniem ludzkich komórek. Światowy rynek bioinformatyki do 2027 roku zwiększy swoją wartość prawie trzykrotnie.