Sztuczna inteligencja w pigułce, czyli wszystko, co powinieneś wiedzieć o AI w 2024 roku

W ostatnim czasie wszyscy oszaleli na punkcie sztucznej inteligencji. Za sprawą ogólnodostępnych aplikacji takich jak Midjourney czy ChatGPT, sieć zalała fala informacji i poradników na temat tej innowacyjnej technologii. 

Jeśli zastanawiasz się, skąd to całe zamieszanie oraz czym tak właściwie jest sztuczna inteligencja – dobrze trafiłeś. W tym krótkim artykule, postaramy się kompleksowo wyjaśnić wszystkie najważniejsze pojęcia związane z AI. 

Zapraszamy do lektury!

Czym jest sztuczna inteligencja?

Zanim wyjaśnimy samo pojęcie sztucznej inteligencji, warto zwrócić uwagę, że jej definicja znacznie ewoluowała w czasie. Dawniej, nawet wczesne europejskie komputery były uważane przez inżynierów za „maszyny logiczne” i „mechaniczne mózgi”, ponieważ były w stanie powielać arytmetykę i pamięć. Wraz z postępem technologii, koncepcja AI się zmieniła. A więc oznacza ona dziś?

Sztuczna inteligencja (AI) to dziedzina, która łączy systemy komputerowe i zbiory danych, aby symulować ludzką inteligencję. Polega na naśladowaniu czynności wykonywanych wcześniej przez człowieka oraz wykonaniu złożonych zadań w bardziej ludzki sposób niż kiedykolwiek wcześniej. Sztuczna inteligencja opiera się na modelowaniu ludzkiego myślenia i procesów poznawczych. Dzięki temu może pomóc w rozwiązywaniu problemów, podejmowaniu decyzji i wykonywaniu zadań, które wymagają szybkości, dokładności i skomplikowanego myślenia. Obejmuje to m.in. planowanie, rozwiązywanie problemów, rozumienie języków, rozpoznawanie głosów i obrazów, uczenie się oraz każde inne zadanie uważane za „inteligentne”.

7 przykładów zastosowania sztucznej inteligencji w życiu codziennym

Aby lepiej zrozumieć, czym jest sztuczna inteligencja, przejdźmy do konkretnych przykładów. W dzisiejszych czasach niemal każdy człowiek z dostępem do internetu korzysta z rozwiązań opartych na AI, choć często nawet nie zdaje sobie z tego sprawy. Poniżej przedstawiamy siedem popularnych zastosowań AI w życiu codziennym:

1. Asystenci głosowi – programy takie jak Siri, Alexa czy Google Assistant wykorzystują AI do rozpoznawania mowy i udzielania odpowiedzi na zadane pytania.
2. Filtry w aplikacjach społecznościowych – aplikacje takie jak Instagram czy Snapchat stosują algorytmy AI do rozpoznawania twarzy i automatycznego nakładania efektów w czasie rzeczywistym.
3. Rekomendacje zakupowe – wiele sklepów internetowych takich jak Amazon czy Aliexpress stosuje algorytmy AI, aby analizować zachowania klientów i proponować im dopasowane oferty.
4. Personalizowane rekomendacje podróży – firmy turystyczne i portale internetowe wykorzystują algorytmy AI, aby analizować preferencje użytkowników i na podstawie tego proponować im oferty turystyczne, które najbardziej odpowiadają ich zainteresowaniom i potrzebom.
5. Rekomendacje produktów i treści – serwisy takie jak Netflix, YouTube czy Spotify wykorzystują systemy rekomendacji oparte na sztucznej inteligencji, aby – na podstawie wcześniejszej aktywności – móc proponować użytkownikom treści dopasowane do ich upodobań.
6. Translatory – systemy automatycznego tłumaczenia języków, takie jak Google Translate czy DeepL używają tzw. przetwarzania języka naturalnego (ang. natural language processing, NLP), czyli podzbioru AI do tłumaczenia tekstu w czasie rzeczywistym.
7. Chatboty – programy komputerowe, które automatycznie odpowiadają na pytania użytkowników i pomagają w rozwiązywaniu problemów, np. w bankowości internetowej czy w e-sklepach to kolejne popularne rozwiązanie oparte na wspomnianym wyżej NLP.
8. Inteligentne wyszukiwarki – niektóre narzędzia służące do wyszukiwania informacji w sieci lub na konkretnych stronach internetowych również wykorzystują technologie sztucznej inteligencji, takie jak przetwarzanie języka naturalnego i uczenie maszynowe. Dzięki temu, są w stanie lepiej zrozumieć i interpretować zapytania użytkowników w celu dostarczenia im bardziej trafnych i spersonalizowanych wyników.

Korzyści zastosowania sztucznej inteligencji

AI to technologia, która rozwija się w zawrotnym tempie. Według danych Grand View Research wartość rynku sztucznej inteligencji w 2022 roku wyniosła 136,55 miliardów dolarów. Co więcej, to samo źródło prognozuje, że w ciągu kolejnych 8 lat ma osiągnąć wartość 1811,8 miliardów dolarów, co stanowi średni roczny wzrost (CAGR) na poziomie 37,3%.

Czym spowodowany jest ten ogromny wzrost zainteresowania tą technologią? Poniżej kilka kluczowych korzyści wynikających ze stosowania sztucznej inteligencji:

1. Poprawa efektywności biznesowej – Jak podaj firma Accenture, AI może zwiększyć produktywność biznesową nawet o 40%. Dzięki automatyzacji czasochłonnych i powtarzalnych zadań, takich jak chociażby generowanie faktur, przetwarzanie danych czy obsługa klienta, firmy mogą poświęcić czas na inne działania, prowadzące do szybszego rozwoju firmy.
2. Zwiększenie satysfakcji klientów – AI umożliwia tworzenie bardziej spersonalizowanych i dopasowanych produktów i usług. Przykładem może być firma Spotify, która wykorzystuje AI do rekomendowania muzyki dopasowanej do gustu słuchacza.
3. Poprawa obsługi klienta – W dzisiejszych czasach klienci oczekują natychmiastowych odpowiedzi na pytania i obsługi klienta dostępnej 24/7. Aby sprostać tym wymaganiom, można wykorzystać chatboty oparte na AI. Te inteligentne programy komputerowe mogą pracować nieustannie, udzielając klientom odpowiedzi na najczęściej zadawane pytania, a nawet wykonując proste czynności takie jak wysyłka faktur czy rezerwacja noclegu.
4. Lepsza analiza danych – AI umożliwia szybsze i bardziej precyzyjne analizowanie dużych ilości danych, co umożliwia lepsze zrozumienie rynku i klientów oraz podejmowanie bardziej trafnych, opartych na danych decyzji biznesowych.
5. Zwiększenie bezpieczeństwa – AI może pomóc w wykrywaniu i zapobieganiu oszustwom i innym nieprawidłowościom. Przykładem jest firma PayPal, która od lat wykorzystuje AI do wykrywania podejrzanych transakcji i oszustw.
6. Poprawa procesów medycznych – AI ma szerokie zastosowanie w medycynie, takich jak planowanie terapii, doskonalenie badań klinicznych czy analiza obrazów medycznych. Może też pomóc we wczesnym diagnozowaniu wielu chorób takich jak chociażby nowotwory.

Słowniczek podstawowych pojęć związanych z AI

W publikacjach związanych ze sztuczną inteligencją, znajdziesz również szereg innych pojęć związanych z tym zagadnieniem. Aby pomóc Ci lepiej odnaleźć się w tej terminologii, przygotowaliśmy dla Ciebie mały słownik najważniejszych pojęć związanych z AI.

1. Machine Learning (uczenie maszynowe) – dziedzina sztucznej inteligencji, która pozwala komputerom na zdobycie wiedzy dzięki danym, obserwacjom oraz interakcją ze światem. Głównym celem uczenia maszynowego jest nauczanie maszyn rozpoznawania wzorców w dużych zbiorach danych, co pozwala na podejmowanie adekwatnych działań na ich podstawie.
2. Sieci neuronowe (neural network) – podzbiór uczenia maszynowego, który imituje sposób, w jaki działa ludzki mózg. Sieci składają się z połączonych ze sobą sztucznych neuronów, które przetwarzają informacje i przekazują je dalej. Podobnie jak w mózgu ludzkim, informacje przetwarzane są równolegle przez wiele połączonych ze sobą elementów, co pozwala na skuteczne rozwiązywanie różnorodnych problemów.
3. Deep Learning (głębokie uczenie) – podgrupa uczenia maszynowego, która wykorzystuje sieci neuronowe o bardziej złożonej architekturze niż w przypadku standardowych algorytmów uczenia maszynowego. Główną zaletą deep learning jest to, że sieci neuronowe są w stanie nauczyć się reprezentacji danych, co oznacza, że potrafią same wyodrębniać cechy i wzorce w danych, bez potrzeby ręcznego definiowania tych cech przez człowieka. Technologia ta ma wiele zastosowań, gdzie wymagana jest precyzyjna analiza dużych i złożonych zbiorów danych.
4. Data Science (nauka o danych) – interdyscyplinarna dziedzina, która zajmuje się badaniem, analizą i interpretacją danych. Data Science wykorzystuje różne metody i narzędzia, w tym uczenie maszynowe, aby wydobyć wartościowe informacje z dużych zbiorów danych.
5. Big Data – proces zbierania i analizowania ogromnych zbiorów danych, które są zbyt duże i złożone, aby były łatwo przetwarzane przez tradycyjne metody i narzędzia. Analiza big data pozwala na odkrycie ukrytych wzorców, związków i zależności między danymi, co może prowadzić do cennych wniosków i decyzji biznesowych.
6. Computer Vision (widzenie komputerowe) – to dziedzina sztucznej inteligencji, która umożliwia komputerom rozpoznawanie i interpretowanie obrazów oraz wideo. Technologia computer Vision jest wykorzystywana w wielu aplikacjach w celu m.in. rozpoznawania twarzy, identyfikacji znaków drogowych czy analizy obrazów medycznych.
7. Natural Language Processing (przetwarzanie języka naturalnego) – to dziedzina sztucznej inteligencji, która umożliwia komputerom analizowanie, interpretowanie i generowanie języka naturalnego. Technologie Natural Language Processing są wykorzystywane m.in. w translatorach online, chatbotach czy inteligentnych wyszukiwarkach.
8. Generative AI (sztuczna inteligencja generatywna) – rodzaj sztucznej inteligencji, który pozwala na generowanie nowych treści, takich jak teksty, obrazy czy muzyka. Generative AI wykorzystuje uczenie maszynowe, Deep Learning i Natural Language Processing.
9. ChatGPT – przykład systemu Generative AI służący do generowania odpowiedzi na zadawane mu pytania. Program jest w stanie uczyć się na podstawie wprowadzanych do niego danych, co pozwala mu osiągać coraz większą dokładność i precyzję w swoich odpowiedziach.
10. Midjourney – interaktywny program-bot z dziedziny Generative AI służący do tworzenia obrazów na podstawie tekstu. Jego działanie polega na tym, że użytkownik opisuje, co chce zobaczyć, a następnie program znajduje obrazy, które pasują do opisu i łączy je w, tworząc unikalną kompozycję.

Mamy nadzieję, że ten artykuł pozwolił Wam lepiej zrozumieć te niełatwe zagadnienia związane z AI. Jeśli macie jakieś pytania lub potrzebujecie wyjaśnienia innych pojęć – dajcie znać! Nasz zespół ma duże doświadczenie w tym temacie i chętnie podzieli się swoją wiedzą.