Ubiegły rok był przełomowy, jeśli chodzi o popularyzację pojęcia sztucznej inteligencji. Termin pojawiał się często w mediach i budził coraz większe zainteresowanie nie bez przyczyny– znacząco wpłynęła na to aktywność takich guru biznesu jak Elon Musk czy Mark Zuckerberg, jak róweniż badania prowadzone przez Google oraz nowe zastosowania wirtualnej i rozszerzonej rzeczywistości. To sprawiło, że dotąd nieco abstrakcyjne pojęcia przekształciły się w namacalne rozwiązania – nowe urządzenia i usługi, które już zmieniają nasze życie.
To, co zaobserwowaliśmy w 2016 roku jest dopiero początkiem wydarzeń, którym będziemy się przyglądać w kolejnych latach. Będziemy świadkami ekspansji sztucznej inteligencji. I to we wszystkich obszarach życia.
Czeka nas wiele ciekawych wydarzeń związanych z rozwojem transportu autonomicznego, komputerów kwantowych i superkomputerów, czy innowacyjnych aplikacji. Rewolucja technologiczna będzie nadal zmieniać ogólne zasady funkcjonowania biznesu.
Oto kilka najważniejszych trendów technologicznych, które mogą dominować w technologii cyfrowej w 2017 roku. Podzieliłem je na cztery główne bloki:
– Sztuczna Inteligencja jako fundament dla kluczowych technologii
– Sztuczna Inteligencja dostępna i pomocna dla każdego z nas
– Trwałe połączenie technologii z człowieczeństwem
– Technologia napiera na biznes
Sztuczna Inteligencja jako fundament kluczowych technologii
Pojęcie Sztucznej Inteligencji zrobiło nieprawdopodobną karierę medialną. Słusznie, bo jest o czym myśleć i mówić. Przygotujmy się na to, że w najbliższym roku będzie o niej jeszcze głośniej.
Algorytmy, które pozwalają komputerom uczyć się i podejmować decyzje, programy zdolne do odtworzenia wybranych funkcji umysłu, które umożliwią czytanie i interpretację tekstu, a nawet rozumienie języka naturalnego. To wszystko jest podstawą sztucznej inteligencji. Przyjrzyjmy się trzem zjawiskom, które w najbliższym czasie mogą się dzięki niej intensywnie rozwijać.
Myślące komputery (Cognitive Computing)
Dzięki zwiększeniu mocy obliczeniowych komputery zaczynają realizować i wykorzystywać procesy przypominające ludzką zdolność myślenia. Postępują prace nad komputerami kwantowymi, których możliwości przetwarzania danych będą wielokrotnie większe od urządzeń działających obecnie na podstawie systemów binarnych. W laboratoriach Intel Labs, IBM i Google Quantum A.I. Lab pracuje się nad symulacjami ludzkiego mózgu. Ważne jest tu założenie, że takie symulowane systemy potrafią działać szybciej niż sam mózg (neurony przesyłają informacje z prędkością około 150 metrów na sekundę, światłowody mogą to robić prawie 2 miliony razy szybciej). Najistotniejsze wydaje się to, że analiza ogromnych zbiorów danych oznacza dla współczesnych maszyn nabycie zdolności uczenia się, czyli samodoskonalenia. Najbardziej znany przykład to komputer IBM Watson, który udziela coraz trafniejszych odpowiedzi na pytania z obszaru medycyny czy ekonomii.
Rozwój technologii Cognitive Computing. Źródło: IBM
Uczenie się maszyn (Machine Learning)
Nierozerwalnie związane z „myślącymi” komputerami uczenie się maszyn, dla których wzorcem jest działanie sieci neuronowych, prowadzi do przewidywania zjawisk. Dla świata finansowego oznacza to chociażby możliwość modelowania przyszłych systemów transakcyjnych na podstawie analiz dokonywanych w czasie rzeczywistym. Według raportu McKinsey & Company kilkanaście europejskich banków zdecydowało się w 2016 roku na zastąpienie tradycyjnych modeli statystycznych technologiami z obszaru Machine Learning. Również w marketingu uczenie się maszyn może pomóc w optymalizacji promocji i wyborze kanałów sprzedaży. Już dzisiaj odpowiada ono za rekomendacje podczas zakupów internetowych, w czasie rzeczywistym dostosowując strony do zachowań i wzorów behawioralnych odwiedzających je klientów w celu maksymalizacji sprzedaży. Konsekwencje związane z rozwojem tego trendu będą coraz bardziej widoczne.
Machine Learning – opis procesu w oparciu o sieci neuronowe.
Rozumienie języków naturalnych (Natural Language Understanding)
Rozwój tego trendu może przejawiać się na kilka sposobów. Z rozumieniem języka naturalnego mamy do czynienia chociażby w sytuacji, gdy robot otrzymuje polecenie głosowe i reaguje na nie. Mieszczą się w tym także wszelkie zagadnienia związane z umiejętnością czytania przez maszyny złożonych tekstów, takich jak artykuły prasowe czy raporty. Dla pracowników korporacji zdolność komputera do czytania e-maili i szeregowania ich w odpowiednim porządku może być wygodnym narzędziem ułatwiającym codzienną pracę. Należy spodziewać się rozwoju nowych firm i ogromnych inwestycji w usługi, dla których technologiczną podstawą będzie właśnie rozumienie języka naturalnego. Już teraz można zlecić maszynie sporządzenie raportu na dowolny temat (korzysta z tego chociażby agencja prasowa Associated Press) lub przygotowanie opracowania na podstawie dostarczonych danych o różnym charakterze (wykresy, infografiki, liczby).
Czas samodzielnych maszyn
To, że komputery zaczynają coraz sprawniej i samodzielniej myśleć, potrafią interpretować gigantyczne zbiory danych, wyciągać wnioski i dokonywać samodzielnych interpretacji jest fascynujące. Nawet nie podzielając opinii katastrofistów, że to wszystko zaprowadzi nas do zdominowania przez maszyny, przyznaję, że jakościowa przemiana cywilizacyjna, jaka nas czeka wywołuje we mnie sporo wątpliwości. Póki co, jestem przekonany, że w 2017 roku czeka nas kilka ciekawych wydarzeń, które pokażą nam, że samodzielność „umysłowa” komputerów jeszcze bardziej się rozwinęła.
Powiązane artykuły:
– Twoi klienci przybywają z przyszłości, a ty gdzie jesteś?
– Mózg, urządzenie które wypada z obiegu
– Rozszerzona Rzeczywistość. Widzieć więcej niż tylko Pokemona
– TESLA a ludzkie prawo do błędów
– Przyszłość e-commerce na Kubie i perspektywy dla cyfryzacji
– Sagrada Familia i Internet Rzeczy
Adam T
Drony militarne – zabijanie ludzi przez roboty. Koszmar. Już nie człowiek naciskający spust, klawisz na konsoli komputera
Adam T
Kiedy będzie dostępny? Kiedy go Pan opublikuje? Chciałbym poznać Pana punkt widzenia. Nawet ludzie nają problemy z etyką a co dopiero maszyny. Jesli ludzie będą kopią człowieka, nie poprawioną to będą miały takie same problemy eyczne jak my. Mamy niesamowitą szansę na poprawienie samych siebie, na stworzenie nas 2.0 ale lepszych
Norbert Biedrzycki
Już niedługo. Jest ukończony. Teraz musi dojrzeć. Tezy na zakończnie „…. Podsumowując, osobiście wierzę w to, że technologia przyniesie nam wszystkim więcej korzyści. Jednak konieczność uregulowań prawnych i kwestie etyczne nie znikną nigdy. Na razie, na szeroką skalę takie uregulowania nie powstały. Biorąc pod uwagę, że nowe technologie lubią nas zaskakiwać szybkością z jaką się rozwijają i zmieniają rzeczywistość, nie jestem pewien, czy na dalsze odwlekanie pewnych decyzji możemy sobie pozwolić. …”
Jacek B2
Sztuczna inteligencja to bardzo szerokie pojęcie. Łączy się z sieciami neuronowymi i algorytmami typu SVM. Sztuczna inteligencja polega (w dużym uprooszczeniu) na podawaniu programowi zestawu danych uczących, któr program przetwarza przy pomocy określonych funkcji przejścia. Im więcej takich danych dostanie, tym bardziej poszczególne wyniki będą zbliżone do siebie, a program „nauczy się” danego zagadnienia.
2017 zdecydowanie będzie rokiem AI
Andrzej K
Ciekawa seria artykułów. Tak jak napisał Cabbh brakuje kilka tematów, ale jak rozumiem jest to Pana osobista opinia. Ciekawym problemem jest problem etyki robotów, ich opodatkowania. Ciekawe jak to wpłynie na nasze społeczeństwo
Norbert Biedrzycki
Dziękuje. Dokładnie teraz piszę artykuł o problemie etyki w roboryzacji/ automatyzacji
CabbH
O! Super cikawa tamtyka. Dodał bym jeszcze kilka tematów na 2017:
– drukarki 3D
– drony (cywilne, militarne – i tu problem etyczny)
– samochody autonmiczne – znowu problem etyczny co w przypadku kraksy i ofiar na drodze
Norbert Biedrzycki
W innych częściach tej serii