AI – sztuczna inteligencja

Sztuczna inteligencja (AI) to fascynująca dziedzina, która prześladuje nas od dziesięcioleci. Technologia ta ewoluowała od prostych systemów eksperckich do zaawansowanych modeli uczenia maszynowego zdolnych do samoorganizacji i przetwarzania złożonych danych. Systemy AI opierają się na sieci neuronowej, algorytmach i eksploracji danych, umożliwiając komputerom percepcję, uczenie się i rozwiązywanie problemów w sposób zbliżony do ludzkiego. Wraz z postępem technologicznym, AI znajduje coraz więcej zastosowań w różnych branżach, od przetwarzania języka naturalnego po automatyzację robotyczną. Czyżby zbliżał się czas, gdy komputery staną się nieodłączną częścią naszej codzienności?

Co to jest sztuczna inteligencja?

Sztuczna inteligencja (AI) to dziedzina wiedzy, która obejmuje szereg technologii, takich jak sieci neuronowe, robotyka i tworzenie modeli zachowań inteligentnych. Choć nie ma prawnej definicji AI, eksperci opisują ją jako system oparty na koncepcji maszyny, który może wpływać na otoczenie, formułując zalecenia, przewidywania lub decyzje na podstawie danych wejściowych.

Definicja sztucznej inteligencji według ekspertów

W raporcie OECD system AI został zdefiniowany jako system oparty na koncepcji maszyny, który może wpływać na środowisko, formułując zalecenia, przewidywania lub decyzje dotyczące zadanego zestawu celów, wykorzystując dane wejściowe, dane maszynowe lub ludzkie. Oznacza to, że AI to zdolność maszyn do wykonywania zadań, które tradycyjnie wymagają inteligencji ludzkiej.

Kluczowe elementy systemów AI

• Czujniki – zbierają nieprzetworzone dane ze środowiska.
• Logika operacyjna – na podstawie danych wejściowych z czujników zapewnia ekstrakcje (wynik) w postaci zaleceń, przewidywań lub decyzji.
• Siłowniki – podejmują działania w celu zmiany stanu środowiska.

Siła systemów AI tkwi w tej logice operacyjnej, która pozwala na realizację złożonych zadań, niegdyś wymagających udziału ludzi.

Zastosowania AI w biznesie

Sztuczna inteligencja (AI) zyskuje coraz większe znaczenie w świecie biznesu. Firmy z różnych sektorów odkrywają liczne zastosowania AI i coraz chętniej wykorzystują ją w przedsiębiorstwach, czerpiąc z tego korzyści. AI pomaga automatyzować wiele procesów, lepiej zrozumieć i wykorzystać dane, a także podejmować trafniejsze decyzje.

Jednym z kluczowych zastosowań AI w przedsiębiorstwie jest wykrywanie i zapobieganie włamaniom. Systemy AI monitorują aktywność w sieci, identyfikują nietypowe wzorce i automatycznie zgłaszają podejrzane działania. Firmy wykorzystują również AI do rozwiązywania problemów technicznych zgłaszanych przez użytkowników, znacznie skracając czas reakcji.

Ponadto, zastosowania AI w firmach obejmują ograniczenie prac związanych z zarządzaniem produkcją, harmonogramowaniem i logistyką. Dzięki AI przedsiębiorstwa lepiej planują procesy, optymalizują zasoby i minimalizują przestoje.

Wykorzystanie AI w przedsiębiorstwach przynosi szereg korzyści, takich jak obniżenie kosztów, zmniejszenie ryzyka, skrócenie czasu wprowadzania nowych produktów na rynek czy lepsze zrozumienie potrzeb klientów. Coraz więcej firm inwestuje w AI, aby uzyskać przewagę konkurencyjną i efektywniej realizować swoje cele biznesowe.

Rozwój i szkolenie modeli AI

Proces tworzenia i wdrażania modeli AI to złożone przedsięwzięcie, składające się z wielu etapów. Inżynierowie ds. uczenia maszynowego muszą eksperymentować z różnymi potencjalnymi modelami AI, wprowadzać odpowiednie dane treningowe i dostrajać parametry, aż uzyskają pożądany poziom dokładności.

Etapy tworzenia i wdrażania modeli AI

1. Pozyskiwanie i przygotowywanie danych treningowych
2. Budowanie i trenowanie modeli AI
3. Testowanie i ewaluacja modeli
4. Wdrażanie modeli AI w rzeczywistych zastosowaniach
5. Monitorowanie działania i ciągłe doskonalenie modeli

Wraz ze wzrostem złożoności modeli AI, rosną również wymagania dotyczące mocy obliczeniowej i infrastruktury potrzebnej do ich efektywnego szkolenia i wdrażania. Kluczową rolę odgrywają zaawansowane technologie chmurowe, wydajny sprzęt oraz skalowalny system pamięci masowej i zasoby obliczeniowe.

Infrastruktura potrzebna do rozwoju AI

• Sieci klastrów wykorzystujące protokoły RDMA i InfiniBand
• Wydajne procesory graficzne do obliczeń
• Skalowalny system pamięci masowej

Dostępność ekonomicznej mocy obliczeniowej w chmurze, obfitość danych treningowych oraz praktyczne zastosowania AI, które zapewniają przewagę konkurencyjną, to kluczowe czynniki stymulujące adaptację i rozwój sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach.

Przykłady wdrożeń AI

Dynamiczny rozwój sztucznej inteligencji otwiera coraz więcej możliwości jej praktycznego zastosowania w firmach. Wśród spektakularnych przykładów wyróżnia się Agencja Associated Press, która 12-krotnie zwiększyła produkcję krótkich depesz finansowych dzięki wykorzystaniu oprogramowania AI do automatycznego generowania treści.

Kolejnym sukcesem jest narzędzie Deep Patient opracowane przez Icahn School of Medicine at Mount Sinai. Pozwala ono lekarzom na wcześniejszą identyfikację pacjentów wysokiego ryzyka, jeszcze przed zdiagnozowaniem objawów, poprzez analizę historii medycznej. Gotowe rozwiązania AI ułatwiają tym samym praktyczne zastosowanie tej technologii, umożliwiając firmom szybsze i tańsze wdrożenie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji.

Sztuczna inteligencja nie tylko zwiększa efektywność, ale także pomaga odkrywać nowe możliwości biznesowe. Przykłady wdrożeń AI w przedsiębiorstwach pokazują, że ta technologia dostarcza konkretnych narzędzi do rozwiązywania problemów, a jej praktyczne zastosowanie przynosi wymierne korzyści.