Ludzie i maszyny to idealne połączenie stworzone dla produktywności. Nie osiągnęlibyśmy zbyt wiele bez naszych zmechanizowanych “rumaków” – od koła, które zrewolucjonizowało rolnictwo przez śruby łączące coraz bardziej złożone projekty budowlane. Mimo, a może właśnie poprzez ich zdawałoby się nieskończoną użyteczność, od dawna obawiamy się ich siły – a konkretnie możliwości, iż pewnego dnia zdobędą ludzką inteligencję i ruszą własną drogą.
Tendencja do postrzegania maszyn jako zdolnych do “kombinowania” po swojemu jest podszyta zarówno obawą, jak i wielkim zainteresowaniem. Ta ciekawość ukształtowała science fiction, przyczyniła się do przekształcenia owej wyobrażonej rzeczywistości w naukę. Teoretycy XX wieku, tacy jak Alan Turing, przedstawiali przyszłość, w której maszyny mogą działać szybciej niż ludzie. Niedługo później wyobrażenia stały się rzeczywistością.
Kalkulatory osobiste trafiły do powszechnego obiegu w latach 70. XX wieku, a spis ludności Stanów Zjednoczonych 2016 roku wykazał, iż 89 procent gospodarstw domowych w Ameryce posiada komputer. Inteligentne Maszyny są teraz po prostu częścią naszego życia i kultury. Ostatni krok w tej ewolucji polega na tym, iż maszyny nie tylko wykonują obliczenia w zdumiewającym tempie, ale także posiadają umiejętności, które kiedyś uważaliśmy za wyłącznie ludzkie. Tu – cała na zero-jedynkowo – wchodzi na scenę sztuczna inteligencja (SI).
Dziedzina, w której jak może się wydawać, maszyny naśladują ludzkie procesy poznawcze, takie jak postrzeganie, rozumienie, uczenie się, interakcje, rozwiązywanie problemów, a choćby kreatywność. Znamy to z asystentów głosowych pokroju Siri, czy tych stosowanych w motoryzacji, gdzie komendą głosową możemy nie tylko zmienić temperaturę w aucie, ale również poprosić o opowiedzenie żartu.
Sztuczna inteligencja, co dosyć oczywiste, ma również głębokie implikacje dla biznesu. Firmy wykorzystujące SI mogą usprawnić działania, tym samym zwiększając rentowność. Niemniej jednak prawdziwa wartość SI nie leży w samych systemach, ale w ich współpracy z ludźmi. Ta kooperacja buduje zaufanie i ułatwia komunikację z interesariuszami.
Uczenie maszynowe: odkrywanie wzorców w danych
Uczenie maszynowe, rozumiane jako część SI, opiera się na algorytmach szkolonych na danych, które odczytują wzorce, dokonują predykcji i przetwarzają informacje, nie polegając na programowaniu. Ewoluują w czasie, a w miarę poznawania kolejnych danych, zwiększają swoją skuteczność. Ze wzrostem wzrostu objętości i złożoności danych, uczenie maszynowe staje się coraz istotniejsze i znajduje zastosowanie w najważniejszych dziedzinach ludzkiego funkcjonowania – od prognozowania pogody po medycynę. Uczenie maszynowe rewolucjonizuje nasz świat.
Uczenie głębokie: nowy wymiar inteligencji
Głębokie uczenie to podgrupa uczenia maszynowego, poszerzająca zdolność do obejmowania szerszego zakresu typów danych. Ta technologia wymaga minimalnej ingerencji człowieka i często przewyższa tradycyjne uczenie maszynowe. U podstaw głębokiego uczenia leżą sieci neuronowe, odzwierciedlające interakcje między neuronami w ludzkim mózgu, które przetwarzają dane przez wiele warstw, stopniowo ucząc się ich skomplikowanych cech. Na przykład głębokie uczenie może rozpoznać obiekty na obrazach, nauczywszy się wcześniej ich cech wizualnych.
Arsenał SI: sieci neuronowe
Sieci neuronowe, dzięki swojej umiejętności wykrywania skomplikowanych wzorców, stanowią najważniejsze narzędzie w obszarze sztucznej inteligencji, znajdując zastosowanie m.in. w rozpoznawaniu obrazów oraz przetwarzaniu języka naturalnego. Żeby pokazać różnorodność tego zagadnienia, możemy wskazać dwa rodzaje sieci neuronowych:
1. Jednokierunkowa sieć neuronowa (FNN) to linearny przepływ danych, stosowany od 1958 roku, który tworzy prognozy na podstawie danych szkoleniowych. W tych prostych sieciach neuronowych, informacje przemieszczają się tylko w jednym kierunku – od warstwy wejściowej modelu do warstwy wyjściowej, bez cofania się w celu ponownej analizy przez model. Oznacza to, iż można wprowadzić dane do modelu, a następnie trenować go, aby prezentował przewidywania na temat różnych zestawów danych. Przykładem mogą być sieci neuronowe typu feed-forward, które są wykorzystywane między innymi w bankowości do wykrywania fałszywych / oszustw finansowych transakcji finansowych.
Jak to działa? Najpierw szkolimy model, aby przewidywał, czy transakcja jest adekwatna, bazując na zestawie danych, które zostały manualnie oznaczone jako prawidłowe lub jako próba oszustwa. Następnie używamy tego modelu, aby przewidzieć, czy kolejne transakcje są podejrzane, dzięki czemu można je oznaczyć dla dokładniejszego zbadania lub zablokować całkowicie.
2. Splotowe sieci neuronowe (CNN): naśladujące korę wzrokową mózgu, CNN doskonale sprawdzają się w zadaniach percepcyjnych, identyfikując obiekty na obrazach. Dzięki temu CNN-y używamy do zadań percepcyjnych, takich jak identyfikacja gatunków ptaków lub roślin na podstawie fotografii. Przykłady zastosowań biznesowych obejmują diagnozowanie chorób na podstawie badań medycznych czy wykrywanie logotypu firmy w mediach społecznościowych, żeby zarządzać reputacją marki i identyfikować potencjalne możliwości działań marketingowych.
Oto jak działają splotowe sieci neuronowe (dalej: CNN-y):
- Najpierw CNN otrzymuje obraz — na przykład litery S — i przetwarza go jako zbiór pikseli,
- W warstwach ukrytych CNN identyfikuje unikalne cechy — na przykład poszczególne linie tworzące literę S,
- Teraz CNN może sklasyfikować inny obraz jako literę S, jeżeli stwierdzi, iż obraz ma wcześniej zidentyfikowane unikalne cechy tworzące tę literę.
3. Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN): posiadają pętle w swoich połączeniach, przewidując wyniki sekwencji. Ich wyrafinowane podejście pomaga wykrywać złożone wzorce oszustw i analizować sekwencje indywidualnych zachowań, np. w transakcjach finansowych. Kontynuując przykład bankowości – RNN-y mogą pomagać w wykrywaniu podejrzanych transakcji finansowych, tak samo jak jednokierunkowe sieci neuronowe (typu feed-forward), jednak w bardziej złożony sposób. Sieci neuronowe typu feed-forward mogą pomóc przewidzieć, czy pojedyncza transakcja jest trefna. Natomiast rekurencyjne sieci neuronowe mogą „uczyć się” na podstawie zachowań finansowych, takich jak sekwencje transakcji czy historia karty kredytowej, i porównywać każdą transakcję do ogólnych wniosków z sieci neuronowej typu feed-forward.
Zastosowania biznesowe SI: potencjalna rewolucja
- Serwis: firmy przewidują konieczność konserwacji sprzętu, unikając przestojów. Analiza SI wielowymiarowych danych zwiększa precyzję.
- Logistyka: dzięki zastosowaniu SI prognozy w czasie rzeczywistym poprawiają efektywność trasy, obniżając koszty i czas dostawy.
- Obsługa klienta: technologie SI zastosowane w centrach obsługi klienta umożliwiają lepsze doświadczenia klientów oraz efektywniejszą obsługę.
- Produkcja: zastosowanie SI w połączeniu z Computer Vision może wyręczyć pracowników podczas wykonywania powtarzalnych czynności, kiedy istnieje ryzyko spadku koncentracji i popełnienia błędów.
Generatywna sztuczna inteligencja: tworzenie treści z wyobraźni SI
Generatywna Sztuczna Inteligencja tworzy treść w odpowiedzi na zadane pytanie. Choć pełny zakres wpływu na biznes nie jest do końca znany to narzędzia, takie jak ChatGPT czy DALL-E (narzędzie do tworzenia sztuki SI), zmieniają sposób wykonywania pracy wielu z nas. Są jednak pytania, na które możemy odpowiedzieć – na przykład jak budowane są modele generatywne SI, jakiego rodzaju problemy najlepiej rozwiązują i jak wpasowują się w szerszą kategorię sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.
Wykorzystywanie mocy generatywnej SI
Generatywna SI ma potencjał tworzenia spersonalizowanej treści, korzystając z dostępnych zasobów. Potrafi wygenerować praktycznie każdy rodzaj tekstu w kilka sekund, dostosowując się przy tym do tzw. promptów, czyli uwag użytkownika, co znajduje zastosowanie w bardzo wielu dziedzinach. w uproszczeniu – każda firma, która potrzebuje tworzenia tekstów, może potencjalnie zyskać. Organizacje mogą używać generatywnej SI do tworzenia bardziej technicznych materiałów, takich jak wyższej jakości wersje obrazów medycznych np. przy wykonaniu skanu MR i obrazowaniu mózgu. SI sprawia, iż proces analizy obrazów MRI przebiega tak gwałtownie jak nigdy dotąd. To z kolei podnosi wydajność pracy i jest korzystne ze względu na komfort pacjenta. W innych branżach, dzięki oszczędności czasu i zasobów, firmy mogą realizować nowe możliwości biznesowe i tworzyć większą wartość.
Jednak rozwinięcie własnego modelu generatywnej SI wymaga znacznych zasobów, co sprawia, iż jest to dostępne tylko dla bardzo nielicznych organizacji. Pozostali mogą wykorzystać gotowe rozwiązania i dostosować je do konkretnego zadania. jeżeli na przykład potrzebujemy przygotować slajdy w określonym stylu, możemy poprosić model, aby nauczył się, jak zwykle pisane są nagłówki na podstawie konkretnych slajdów, a następnie podać mu dane i poprosić o wskazanie odpowiednich fraz.
Generatywna SI nie jest jednak pozbawiona ryzyka. Modele generatywne SI w niektórych przypadkach mają tendencję do halucynowania, przez co generowane wyniki mogą być nieprecyzyjne lub obarczone uprzedzeniami. Co gorsza mogą również być plagiatem. Dzieje się tak, gdyż źródłem wiedzy dla modeli jest Internet, który, jak powszechnie wiadomo, nie jest najrzetelniejszą kopalnią informacji. Miejmy to z tyłu głowy przed zastosowaniem generatywnej SI jako rozwiązania biznesowego i powierzeniem jej 100 procent zaufania.
Przykłady zastosowań biznesowych generatywnej SI
Generatywne modele SI są przez cały czas w początkowej fazie rozwoju, jednak zaczynamy dostrzegać pierwsze zastosowania w różnych dziedzinach:
- Marketing i sprzedaż – generatywne narzędzia SI mogą tworzyć spersonalizowaną treść marketingową, społecznościową i techniczno-sprzedażową (w tym tekst, obrazy i wideo).
- Operacje – modele SI mogą generować listy zadań dla efektywnego wykonania określonej czynności.
- IT/Inżynieria – generatywna SI może pisać, dokumentować i przeglądać kod.
- Prawo – modele SI mogą odpowiadać na złożone pytania, oparte na ogromnych ilościach dokumentacji prawnej, i sporządzać oraz analizować raporty roczne.
- Badania i rozwój – generatywne SI może przyspieszyć odkrywanie nowych leków poprzez lepsze rozumienie chorób i odkrywanie struktur chemicznych.
Podróż SI od teoretycznych koncepcji do praktycznych zastosowań przekształca branże. Na jej czele stoją uczenie maszynowe, głębokie uczenie i generatywna SI, tworząc nowe możliwości optymalizacji działań i zmienienia doświadczeń klientów. Mimo istniejących wyzwań i ryzyk (znanych i nieznanych) oraz braku spójnej legislacji, rozważne zastosowanie i kooperacja między ludźmi a SI mogą odblokować niespotykany potencjał.
W miarę coraz sprawniejszego poruszania się biznesu po tej zmieniającej się przestrzeni, SI będzie się przez cały czas rozwijać, rewolucjonizując sposób pracy wielu z nas.
Między innymi dlatego już 14 września organizujemy – razem z Google i pozostałymi partnerami – spotkanie Solwit Level Up, którego tematem przewodnim będzie zastosowanie sztucznej inteligencji w biznesie.
Jeśli chcecie dowiedzieć się więcej o tym, jakie korzyści może przynieść AI w Waszych firmach – dołączcie do nas. Oprócz ciekawych prelekcji zaplanowany jest również networking, podczas którego porozmawiamy nie tylko o SI.
Więcej szczegółów znajdziesz na stronie: app.evenea.pl/event/decoding-ai.
Zdjęcie główne artykułu pochodzi z unsplash.com.
