Choć nie wszyscy zdają sobie z tego sprawę, sztuczna inteligencja już od wielu lat jest nieodłącznym elementem życia codziennego milionów ludzi. Wirtualni asystenci, tacy jak Siri i Alexa, doskonale ilustrują, w jaki sposób sztuczna inteligencja może wspierać ludzi na różne sposoby, na przykład poprzez ułatwianie codziennych czynności.
Wprowadzenie generatywnej sztucznej inteligencji, takiej jak ChatGPT, przyniosło nowe spojrzenie do dyskusji. Jej zdolność do imitowania ludzkich reakcji oraz powszechna dostępność dla użytkowników internetu przeniosły kwestie związane z uczeniem maszynowym i etyką na arenę publiczną. Pojęcia takie jak uczenie głębokie, przetwarzanie języka naturalnego i sieci neuronowe zaczęły coraz częściej pojawiać się w naszych codziennych rozmowach, zarówno w sferze zawodowej, jak i osobistej.
Dla osób niezaznajomionych z informatyką próba zrozumienia wielu aspektów sztucznej inteligencji i ich implikacji może być przytłaczająca. W tym artykule rozwiniemy, czym jest sztuczna inteligencja, jak działa, jakie są różnicę między uczeniem maszynowym a głębokim uczeniem, przetwarzaniem języka naturalnego i innymi koncepcjami związanymi ze sztuczną inteligencją. Zapraszamy do lektury.
W swojej istocie sztuczna inteligencja odnosi się do zdolności maszyn i systemów komputerowych do wykonywania zadań, które zwykle wymagają ludzkiej inteligencji. Wiąże się to z programowaniem systemów do analizowania danych, uczenia się na podstawie doświadczeń i podejmowania trafnych decyzji – wszystko pod nadzorem ludzi. Najbardziej znaną formą sztucznej inteligencji są wirtualni asystenci, tacy jak Siri czy Alexa, ale istnieje wiele wariacji tej technologii.
Sztuczna inteligencja może potencjalnie zrewolucjonizować różne branże, umożliwiając maszynom rozwiązywanie złożonych problemów i intuicyjne myślenie, wykraczające poza zwykłą automatyzację. Obejmuje ona różne poddziedziny i technologie, takie jak uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego.
Zdolność do syntezy, analizy i działania na ogromnych ilościach danych w ciągu kilku sekund sprawia, że sztuczna inteligencja jest niezwykle potężnym narzędziem. Podobnie jak w przypadku każdej potężnej technologii, kluczowe jest jej odpowiedzialne wdrażanie, aby maksymalizować jej potencjał, jednocześnie minimalizując jej negatywne skutki.
Dla przykładu, jeśli sztuczna inteligencja zostałaby wytrenowana przy użyciu niesprawdzonych czy błędnych danych, mogłaby ona replikować szkodliwe uprzedzenia dotyczące rasy, religii, pochodzenia lub innych cech ludzkich. Mogłoby to mieć katastrofalne skutki, gdyby zostało wbudowane w systemy sztucznej inteligencji wykorzystywane w służbie zdrowia, procesach rekrutacji, kwestiach prawnych i innych obszarach związanych z działalnością człowieka.
Inną kluczową kwestią etyczną związaną ze sztuczną inteligencją jest prywatność. Ponieważ systemy sztucznej inteligencji gromadzą ogromne ilości danych z baz z całego świata, istnieje potrzeba zapewnienia, że dane osobowe są chronione i wykorzystywane w sposób odpowiedzialny. Przykładowo, technologia rozpoznawania twarzy, często wykorzystywana w systemach bezpieczeństwa lub platformach mediów społecznościowych, rodzi pytania o kwestię wyrażania zgody na przetwarzanie wrażliwych danych oraz ich potencjalnego nadużywania.
Uczenie maszynowe polega na zdolności systemu komputerowego do nauki i doskonalenia się bez potrzeby wyraźnego programowania. Innymi słowy, procesy uczenia maszynowego nie są automatycznie instalowane ani wgrywane. Przykładem może być zastosowanie tej technologii do filtrowania spamu w wiadomościach e-mail. Poprzez wykrywanie podobnych wzorców w wiadomościach spam, platformy pocztowe mogą nauczyć się, które wiadomości są przydatne, a które należy trzymać z dala od skrzynki odbiorczej.
Jak więc działa uczenie maszynowe? Proces ten rozpoczyna się od danych. Dużych ilości danych. Algorytmy uczenia maszynowego są szkolone na ogromnych zbiorach danych, które uczą się analizować w celu wykrywania wzorców, relacji i trendów. Te wzorce można następnie wykorzystać do prognozowania lub podejmowania decyzji na podstawie nowych, niewidocznych danych.
Pojęcia uczenia głębokiego i uczenia maszynowego są czasami używane zamiennie, jest to jednak błąd, ponieważ istnieje między nimi istotna różnica. Uczenie głębokie jest rodzajem uczenia maszynowego, jednakże charakteryzuje się zdolnością do analizy różnorodnych rodzajów informacji oraz wykonywania bardziej złożonych operacji. Proces ten wzorowany jest na strukturze i funkcji ludzkiego mózgu, zwłaszcza na sposobie, w jaki neurony są ze sobą połączone i współpracują w przetwarzaniu informacji. Dzięki temu możliwe jest dokładniejsze i głębsze wnioskowanie na podstawie danych.
Dla przykładu, w przypadku podstawowego uczenia maszynowego komputer może być nauczony rozpoznawać ptaki na zdjęciach. Maszyna, trenowana na zbiorze danych zawierającym zdjęcia ptaków i innych obiektów, uczy się ich rozróżniania poprzez ekspozycję na charakterystyczne cechy ptaków, takie jak skrzydła czy dzioby.
Natomiast głębokie uczenie idzie o krok dalej. Pozostając przy przykładzie ptaków, system oparty na głębokich sieciach neuronowych może nauczyć się nie tylko rozpoznawania podstawowych cech ptaków, ale także bardziej skomplikowanych szczegółów, takich jak wzory piór. Dzięki temu będzie mógł dokładniej identyfikować różne gatunki ptaków, a nawet odróżniać na zdjęciach orły od gołębi.
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to obszar sztucznej inteligencji, który skupia się na umożliwieniu komputerom zrozumienia ludzkiego języka oraz interakcji z nim. Jest to szeroka dziedzina technologii, która pozwala maszynom analizować strukturę i znaczenie ludzkiego języka. NLP obejmuje różnorodne zadania, takie jak rozpoznawanie mowy, zrozumienie języka naturalnego i generowanie tekstu.
Dzięki analizie i interpretacji języka, NLP umożliwia komputerom wyszukiwanie istotnych informacji, odpowiadanie na pytania oraz prowadzenie dialogu. Na przykład wirtualni asystenci, tacy jak Alexa, potrafią zrozumieć i dostarczyć informacje na temat pogody, aktualnych wydarzeń z dnia czy średniej masy ciała orki.
Wyobraźmy sobie ludzki mózg, jako ogromną sieć miliardów neuronów, które pobierają informacje ze świata zewnętrznego, przekazując je do różnych obszarów mózgu, gdzie następnie są przetwarzane i syntetyzowane, opierając się na wcześniejszych doświadczeniach, aby móc odpowiednio zareagować.
Sztuczne sieci neuronowe to matematyczne modele, które umożliwiają głębokie uczenie. W istocie, są one próbą naśladowania funkcjonowania ludzkiego mózgu. Składają się z warstw połączonych węzłów, nazywanych sztucznymi neuronami lub perceptronami. Każdy z tych "sztucznych neuronów" przyjmuje dane wejściowe, przetwarza je i generuje dane wyjściowe. Następnie te wyniki są przekazywane do kolejnych warstw perceptronów, tworząc hierarchiczną strukturę.
Siła sztucznych sieci neuronowych tkwi w ich zdolności do uczenia się i rozpoznawania wzorców w danych, co pozwala im na coraz lepsze dostosowywanie się do zmiennych warunków i środowiska, podobnie jak w przypadku funkcjonowania ludzkiego mózgu.
System zarządzania sztuczną inteligencją pełni funkcję mózgu organizacji, nadzorując sposób, w jaki firma dostosowuje się do projektów związanych z AI. Stanowi kompleksowy zestaw zasad i metod mających na celu zapewnienie odpowiedzialnego i efektywnego wykorzystania sztucznej inteligencji.
Podobnie jak mapa drogowa umożliwia orientację w podróży, system zarządzania sztuczną inteligencją służy jako przewodnik dla organizacji w wykorzystywaniu AI. Ramy zarządzania AI definiują strukturalny sposób zarządzania ryzykiem i możliwościami związanymi ze sztuczną inteligencją, obejmując kluczowe aspekty, takie jak transparentność czy autonomię. Dzięki temu dostarczają one klarownych wytycznych, jak korzystać z AI zgodnie z obowiązującymi przepisami, na przykład z unijną ustawą o sztucznej inteligencji.
Dzięki odpowiedzialnemu zarządzaniu i nadzorowi, sztuczna inteligencja może w pełni wykorzystać swój potencjał jako istotne narzędzie rozwoju technologicznego, przynosząc korzyści zarówno organizacjom, jak i społeczeństwu jako całości.
Misją Międzynarodowej Organizacji Normalizacyjnej (ISO) jest ustanawianie globalnie uznawanych standardów w różnych branżach, w tym także w obszarze sztucznej inteligencji. Międzynarodowe normy dotyczące sztucznej inteligencji zapewniają ramy dla odpowiedzialnego i etycznego wykorzystania tej technologii. Obejmują one kluczowe aspekty, takie jak prywatność, stronniczość, transparentność i odpowiedzialność. Dążąc do przestrzegania tych standardów, organizacje mogą zapewnić, że ich systemy sztucznej inteligencji są obiektywne, transparentne i oparte na solidnych podstawach etycznych.
Jednym z przykładów międzynarodowych norm dotyczących AI jest ISO/IEC 23894, która skupia się na zarządzaniu ryzykiem w systemach sztucznej inteligencji. Norma ta ma na celu zapewnienie, że algorytmy i modele AI są zrozumiałe i mogą być kontrolowane pod kątem stronniczości i uczciwości, budując w ten sposób zaufanie do systemów AI.
Innym przykładem jest ISO/IEC 42001:2023, nowa międzynarodowa norma koncentrująca się na zarządzaniu systemami sztucznej inteligencji (AI) w organizacjach. Zawiera szczegółowe wytyczne dotyczące etycznego, bezpiecznego i przejrzystego opracowywania oraz wdrażania technologii AI. Norma kładzie nacisk na integrację systemów zarządzania AI z istniejącymi procesami, przeprowadzanie systematycznych ocen ryzyka i wpływu oraz utrzymanie wysokich standardów ochrony danych i bezpieczeństwa AI. Przestrzeganie wytycznych ISO/IEC 42001 może zapewnić organizacjom przewagę konkurencyjną i budować zaufanie klientów oraz interesariuszy.
Normy ISO odnoszą się również do interoperacyjności i kompatybilności systemów AI, zapewniając płynne współdziałanie i skuteczną wymianę danych między różnymi technologiami AI. W miarę jak sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej zintegrowana z różnymi branżami i aplikacjami, rozwój rygorystycznych standardów stanie się kluczowy dla zapewnienia trwałego sukcesu tej technologii.