Definiując sztuczną inteligencję należy zaznaczyć, iż koncentruje się ona na dwóch obszarach zainteresowań. Pierwszym jest badanie ludzkiej inteligencji, czyli poszukiwanie schematów w tym, jak myśli i działa człowiek. Jak się uczy? Jak zapamiętuje i wyciąga wnioski? Informacji tych poszukuje się po to, aby zaprojektować podobny system “myślenia” i zaszczepić go w programach lub maszynach.
Kurs Machine Learning w Python - wprowadzenie do sztucznej inteligencji
Dowiedz się jak w praktyczny sposób wejść w świat Machine Learning w Python, rozwiązywać problemy dzięki sztucznej inteligencji, wykorzystywać zbiory danych, testować modele uczenia maszynowego. Dowiedz się więcej
Pod pojęciem sztucznej inteligencji można więc rozumieć różnego rodzaju aplikacje komputerowe, które próbują naśladować ludzką inteligencję, aby wykonywać określone zadania. Ponadto, pracuje się również nad tym, aby takie programy były zdolne do samodzielnego ulepszania swoich działań, opierając się na przetwarzaniu gromadzonych danych. “Myślące” lub “mądre” maszyny - to byłoby najkrótsze i najprostsze wyjaśnienie, czym jest sztuczna inteligencja.
Choć brzmi to futurystycznie i przywodzi na myśl scenariusze z filmów science-fiction, za chwilę się przekonasz, iż z dobrodziejstw AI korzystamy wszyscy na co dzień.
AI a uczenie maszynowe
Te dziedziny są ze sobą ściśle powiązane, jednak nie są synonimami, co warto podkreślić. Machine learning to jedynie część AI, która odpowiada za analizę zgromadzonych danych i poszukiwanie optymalizacji w prowadzonych działaniach. Przykładem jest przewidywanie zdarzeń na podstawie informacji, które program już posiada: jak będą się kształtować trendy sprzedażowe lub jakiego natężenia ruchu można się spodziewać o określonej porze dnia.
Zastosowanie sztucznej inteligencji w firmie
Technologie oparte na AI rozwijają się prężnie, jak nigdy wcześniej. Po pierwsze, pozwala na to postęp ogólnodostępnego sprzętu komputerowego. Po drugie, przedsiębiorcy dostrzegli realny wpływ algorytmów na wyniki finansowe w biznesie. Co więcej, innowacje związane z AI mogą zostać zaadaptowane w niemal każdej branży, pomagając między innymi w:
- Kształtowaniu polityki cenowej, opartej na zachowaniach i preferencjach klientów.
- Przewidywaniu lojalności klienta na podstawie jego danych demograficznych i transakcyjnych.
- Selekcji i interpretacji dużych zasobów danych, wykraczających poza możliwości analityczne człowieka.
- Podniesieniu poziomu bezpieczeństwa cyfrowego.
- Rozwiązywaniu problemów technicznych użytkowników.
Zastosowanie AI w życiu codziennym
Sztuczna inteligencja nie jest nową gałęzią w IT, a użytkownicy stykają się z nią każdego dnia w pracy i w domu. Oto kilka przykładów:
Chatboty i voiceboty
Popularnym sposobem na obsługę pierwszego kontaktu z klientem jest chatbot, czyli program udzielający odpowiedzi na zadawane mu pytania. Chatboty potrafią rozpoznawać tematykę, która interesuje rozmówcę i dopasowywać pytania do odpowiedzi, które znajdują się w bazie. jeżeli pytanie zostało sformułowane w sposób niezrozumiały lub brakuje informacji, która mogłaby być rozwiązaniem problemu klienta, chatbot dąży do wyjaśnienia. Po kilku nieudanych próbach klient otrzymuje propozycję kontaktu z doradcą.
Rozpoznawanie obiektów na grafice
W praktyce masz styczność z tą technologią na przykład wtedy, gdy korzystasz z Google Lens lub Google Street View. System jest tu wyspecjalizowany w rozpoznawaniu obiektów i wykonywaniu określonych czynności. W przypadku Street View zobaczysz zamazane twarze na zdjęciach, zaś Lens udzieli Ci podstawowych informacji o obrazie.
Innym przykładem jest ogromny wybór aplikacji, służących do rozpoznawania roślin, grzybów, ptaków, minerałów i innych obiektów. Z pomocą aplikacji możesz też obliczyć kaloryczność swojego posiłku na podstawie jego zdjęcia lub potwierdzić swoją tożsamość.
Systemy rekomendacji
Typowym przykładem wykorzystania danych w inteligentny sposób są liczne systemy, podpowiadające użytkownikowi produkty lub usługi na podstawie wcześniejszych wyborów. Co ważne, można tu mówić o dwóch różnych sposobach na typowanie podpowiedzi. Pierwszym jest sugerowanie się wyborami innych klientów i podsuwanie produktów, które oni również kupili. Drugim jest filtrowanie po kategoriach, cenach lub innych cechach asortymentu.
Wyszukiwarki
Bardzo aktywnie na polu wdrażania AI działa Google. Poza wspomnianymi powyżej narzędziami, ze sztucznej inteligencji korzysta również najbardziej popularna wyszukiwarka internetowa. “Prosty” algorytm kreujący rankingi witryn na podstawie kilku danych, jak słowa najważniejsze i ilość linków, odszedł w niepamięć. Dziś wyszukiwarkę wspiera RankBrain, który rozpoznaje również kontekst zapytania oraz intencje użytkownika.
Kurs Przetwarzanie języka naturalnego z Python
Zobacz kurs
Kurs Machine Learning - projektowanie sieci neuronowych
Zobacz kurs
Kurs Machine Learning - drzewa decyzyjne i lasy losowe
Zobacz kurs
Nawigacja
Ciekawym przykładem wykorzystania sztucznej inteligencji jest automatyzacja procesu tworzenia map na potrzeby nawigacji. System taki stworzyli naukowcy z Massachusetts Institute of Technology, aby pomóc w kartowaniu dużych miast Kataru. Stworzony specjalnie na ten cel program RoadTagger z pomocą algorytmów przekłada zdjęcia satelitarne na grafikę wektorową. Przy tym nadaje obiektom odpowiednie kategorie - budynki, place, parkingi, ścieżki rowerowe, itd. System pozostało w trakcie udoskonalania, już jednak dziś jest wykorzystywany i wykazuje bardzo wysoką skuteczność.
