cognity

AI w działaniu, czyli szybkie i proste wprowadzenie do sztucznej inteligencji.

Od momentu udostępnienia ChatGPT dla publiczności w listopadzie 2022 roku, zauważyliśmy wyraźny wzrost zainteresowania sztuczną inteligencją (AI). Zarówno jednostki indywidualne, jak i przedsiębiorstwa reprezentujące różnorodne branże zaczęły rozważać, w jaki sposób mogą wykorzystać potencjał nowych technologii. Bogactwo pomysłów, łatwy dostęp do narzędzi AI oraz możliwość eksperymentowania skłaniają do różnorodnych zastosowań tej technologii. Jednym z fascynujących scenariuszy jest wdrożenie AI w celu szybkiego tworzenia nowej wartości biznesowej, wspierania pracowników oraz optymalizacji i automatyzacji procesów.

30 stycznia 2024
blog

Czym tak naprawdę jest sztuczna inteligencja?

Sztuczna Inteligencja (AI), znana również jako Artificial Intelligence, to system komputerowy, który analizuje istniejące dane w celu prognozowania lub podejmowania działań na podstawie wzorców. Może również uczyć się na podstawie błędów, co pozwala jej zwiększać precyzję. Zaawansowane systemy AI potrafią przetwarzać nowe informacje niezwykle szybko i dokładnie, co sprawia, że są one przydatne w złożonych scenariuszach, takich jak autonomiczne urządzenia czy wirtualni asystenci.

W swoich zaleceniach dotyczących sztucznej inteligencji, Międzynarodowa Organizacja Współpracy Gospodarczej i Rozwoju („Recommendation of the Council on Artificial Intelligence”) definiuje AI jako „maszynowy system, który może przewidywać, rekomendować lub podejmować decyzje wpływające na środowisko rzeczywiste lub wirtualne, zgodnie z określonymi celami ustanowionymi przez człowieka”.

W prostych słowach, celem sztucznej inteligencji jest naśladowanie ludzkiej inteligencji poprzez tworzenie modeli powtarzalnych zachowań. AI jest trenowana na ogromnych zbiorach danych, które pozwalają jej rozpoznawać wzorce, co umożliwia generowanie odpowiedzi i podejmowanie decyzji zgodnych z tym, co zrobiłby człowiek z odpowiednim doświadczeniem i wiedzą. Obecnie AI jest w stanie swobodnie rozpoznawać obrazy, tłumaczyć język w czasie rzeczywistym, automatycznie sterować urządzeniami oraz szybko przeszukiwać dostępne informacje w internecie.

 

Rozwój modeli sztucznej inteligencji w ostatnich latach

Według "Artificial Intelligence Index Report 2022" opracowanego przez Uniwersytet Stanforda, koszt szkolenia modelu do klasyfikacji obrazów spadł o ponad połowę od 2018 roku, a czas potrzebny do tego celu skrócił się o prawie 95%.

Raport zaznacza również, że proces szkolenia stał się bardziej ogólny, co sprawia, że wytrenowane modele posiadają szersze spektrum zastosowań. To efektywnie zwiększa dostępność i skuteczność modeli, co teoretycznie ułatwia osiągnięcie korzyści biznesowej. Jednak historycznie wskaźniki sukcesu nie są imponujące. Według Gartner, około 50% projektów przechodzi z fazy prototypowania do fazy budowy rozwiązania. Z tej liczby tylko część jest skutecznie zrealizowana, a jeszcze mniejsza część przynosi rzeczywiste korzyści biznesowe. Według MIT Sloan Management Review w 2020 roku, tylko jedna na dziesięć firm odnosiła sukces w tym obszarze.

Wprowadzenie łatwo dostępnych, pre-trenowanych dużych modeli językowych (LLM), takich jak te z rodziny GPT, poszerza możliwości sztucznej inteligencji i obniża barierę wejścia. Niemniej jednak, to nie zmienia kluczowych wyzwań związanych z implementacją systemów inteligentnych. Modele te mają swoje własne specyficzne cechy, odróżniające je od standardowych rozwiązań software'owych. Warto uwzględnić te różnice, aby skutecznie czerpać korzyści biznesowe z tego rodzaju przedsięwzięć.

Często niedoceniane są jednak ograniczenia modeli sztucznej inteligencji, co prowadzi do porażek nawet po obiecujących eksperymentach. Istnieje wiele czynników mogących to spowodować, a świadomość tych ograniczeń jest kluczowa dla zwiększenia szans na sukces przy wykorzystaniu AI w nowoczesnych organizacjach.

Aby lepiej zrozumieć możliwości, ograniczenia i ryzyka związane z wykorzystaniem Sztucznej Inteligencji, konieczne jest dokładne zdefiniowanie kluczowych aspektów z tym związanych.

Czym jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe stanowi kluczowy element dziedziny sztucznej inteligencji. To zaawansowana technika, która umożliwia komputerom zdobywanie wiedzy na podstawie danych, co pozwala im podejmować decyzje bez potrzeby precyzyjnych instrukcji od programisty. W praktyce oznacza to tworzenie algorytmów, które są w stanie poprawiać swoją wydajność lub dostosowywać się na podstawie analizy dostarczonych danych. Na przykład, zamiast tworzyć algorytm precyzyjnie określający, jak rozpoznawać kota na obrazie (co wymagałoby uwzględnienia wszystkich możliwych wariantów kształtu, wielkości, koloru, pozycji itp.), możemy zamiast tego "nauczyć" maszynę, pokazując jej tysiące zdjęć psów. Maszyna analizuje te obrazy i "uczy się" rozpoznawać wzorce, które symbolizują "psa". To fundamentalna zasada działania uczenia maszynowego.

 

Jak mądrze wdrażać sztuczną inteligencję w organizacji?

Implementacja sztucznej inteligencji (SI) stanowi wyzwanie, które warto starannie przemyśleć, rozpoczynając od skromnych kroków i stopniowo poszerzając zakres działań.

Proces wdrożenia inteligentnego systemu to iteracyjny i adaptacyjny proces, analogiczny do ewolucji samego modelu. Charakter rozwiązania nie jest uprzednio ustalony, lecz kształtuje się dynamicznie w oparciu o analizę danych i modeli, mając na celu maksymalizację wartości.

Etap prototypowania i eksperymentowania stanowi często punkt wyjścia, pozostając obecny na kolejnych fazach wdrożenia. To potwierdza, że te rozwiązania nie są wyłącznie kwestią technologiczną, lecz wynikają z harmonii między technologią a aspektami biznesowymi. Przekazanie całej odpowiedzialności za budowę zespołowi technologicznemu niesie ryzyko podejmowania decyzji, które nie przynoszą oczekiwanej wartości.

Konsekwencje nietechniczne, takie jak zmiany ról, procesów czy pojawianie się nowych ofert biznesowych, są powszechne podczas wdrażania. Ich zarządzanie wymaga partnerskiej współpracy między obszarami technologicznymi a liderami biznesowymi, z pełnym zrozumieniem adaptacyjnego charakteru procesu.

Po przetestowaniu możliwości sztucznej inteligencji w rozwiązaniu konkretnych problemów biznesowych, następuje budowa minimalnej wersji produktu (MVP – Minimal Viable Product). To podejście pozwala na wykorzystanie wyników poprzednich kroków do rozwinięcia systemu o kolejne niezbędne funkcje.

Jeśli eksperymenty są zazwyczaj prowadzone przez osoby techniczne z umiejętnościami w obszarze sztucznej inteligencji, to MVP będzie używane przez docelową grupę odbiorców. W przypadku, gdy SI ma rozwiązywać problemy klientów końcowych, konieczne jest uwzględnienie, że ci klienci mogą nie posiadać takiej samej wiedzy technicznej. W związku z tym, istotne jest inwestowanie w intuicyjne narzędzia SI, które można wprowadzić na rynek i stopniowo rozwijać, biorąc pod uwagę opinie użytkowników.

Ostatni etap wdrożenia obejmuje dostosowanie i implementację SI na szeroką skalę. Decyzje dotyczące inwestycji w dostosowanie SI do potrzeb użytkowników oraz ewentualnego ponownego trenowania modelu muszą uwzględniać realia rynkowe. Oryginalne założenia mogą różnić się od informacji zwrotnej z rynku, a konieczność ponownego trenowania modelu może wynikać z warunków produkcyjnych, by sprostać pełnemu zakresowi możliwości. Organizacje, planując rozbudowę modelu, powinny również mieć świadomość, że to tylko początek cyklu życia modelu.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja staje się coraz powszechniej stosowaną technologią w różnych branżach. Według informacji ze Szkoły Stanforda, koszty szkolenia modeli spadły o ponad 50% od 2018 roku, a czas potrzebny na przeprowadzenie procesu nauki skrócił się o niemal 95%. Niemniej jednak, mimo tych obiecujących statystyk, kluczowym wyzwaniem pozostaje skuteczna implementacja sztucznej inteligencji.

Proces wdrażania AI to podróż, która zaczyna się od eksperymentów, przechodzi przez etap budowy minimalnej wersji produktu, a następnie rozwija i skaluje się. Mimo że może być złożony, można go z powodzeniem ułatwić poprzez staranne planowanie i rozpoczynanie od małych prób. Istotne jest także ciągłe monitorowanie modeli w czasie rzeczywistym, a następnie dostosowywanie ich do nowych danych czy zmieniających się warunków. Kolejnym kluczowym aspektem jest pełne zrozumienie, że modele sztucznej inteligencji mają swoje ograniczenia i mogą generować błędy. Warto również pamiętać, że wdrożenie AI wiąże się z pewnymi kosztami, zarówno finansowymi, jak i środowiskowymi, z uwagi na ich znaczne zużycie energii.

Jednakże, mimo tych wyzwań, zaawansowane technologie, takie jak sztuczna inteligencja, niosą ze sobą ogromny potencjał dla innowacji i poprawy efektywności w różnych dziedzinach życia. W miarę postępu prac nad tymi technologiami, kluczowe jest również utrzymanie równowagi między korzyściami a odpowiedzialnym zarządzaniem ich wprowadzaniem do praktyki.

 
icon

Formularz kontaktowyContact form

Imię *Name
NazwiskoSurname
Adres e-mail *E-mail address
Telefon *Phone number
UwagiComments
Dostosowujemy się do Ciebie

Nasza strona internetowa używa plików cookie, aby dostosować treści i analizować ruch. Dowiedz się więcej o plikach cookie i zarządzaj swoimi preferencjami.
Szanujemy Twoją prywatność! Przeczytaj naszą Politykę Prywatności, aby dowiedzieć się, jakie dane zbieramy i w jaki sposób są one używane. Twoje dane są u nas bezpieczne!

Akceptuj