Od Alana Turinga do ChatGPT

Sztuczna inteligencja, która była i wciąż jest tworzona przez ludzi, to zdolność maszyn do wykazywania umiejętności charakterystycznych dla człowieka, takich jak rozumowanie, uczenie się, kreatywność i planowanie. Umożliwia systemom technicznym postrzeganie otoczenia, przetwarzanie tego, co postrzegają, oraz rozwiązywanie problemów.

Komputer, który zbiera dane za pomocą czujników, takich jak kamera czy mikrofon, lub otrzymuje przygotowane zbiory danych, na przykład statystyki, przetwarza te dane i reaguje na ich podstawie. Systemy sztucznej inteligencji mają zdolność do pewnego dostosowywania swojego zachowania. Robią to poprzez analizę wyników wcześniejszych działań. W przeciwieństwie do standardowych, tradycyjnych programów, te oparte na sztucznej inteligencji mogą korygować własne błędy, uczyć się na nich i adaptować się do zmieniających się warunków.

Sztuczna inteligencja przeszła długą drogę od swoich początków w połowie XX wieku, dokonując znaczącego postępu w wielu dziedzinach, takich jak przetwarzanie języka naturalnego, rozpoznawanie obrazów i analiza danych, żeby wymienić tylko trzy z nich. Ale jak to się wszystko zaczęło?

Pierwsze koncepcje sztucznej inteligencji sięgają lat pięćdziesiątych XX wieku. Pracując na Uniwersytecie w Manchesterze, Alan Turing opublikował pracę pod tytułem Computing Machinery and Intelligence. Zaproponował w niej test, znany obecnie jako test Turinga, zaprojektowany do oceny zdolności maszyny do wykazywania inteligentnego zachowania nieodróżnialnego od zachowania człowieka. Było to w 1950 roku.

Letni Projekt Badawczy nad Sztuczną Inteligencją w Dartmouth, zorganizowany w 1956 roku w Dartmouth College w Hanowerze, w stanie New Hampshire w USA, jest uznawany za moment narodzin AI jako samodzielnej dziedziny nauki. To właśnie wtedy John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester i Claude Shannon położyli fundamenty rozwoju sztucznej inteligencji, definiując jej podstawowe cele i kierunki badań.

Lata sześćdziesiąte i siedemdziesiąte to okres intensywnych badań i optymizmu co do potencjału AI. Powstały pierwsze systemy eksperckie, takie jak DENDRAL (1965) i MYCIN (1972), które miały zdolność diagnozowania chorób na podstawie wprowadzonych do nich danych. Naukowcy skoncentrowali się na opracowywaniu algorytmów i teorii, które umożliwiłyby maszynom rozwiązywanie problemów i podejmowanie decyzji.

Pomimo początkowego entuzjazmu, lata siedemdziesiąte i osiemdziesiąte przyniosły nastanie zimy AI. Przyczyn tego stanu rzeczy było kilka, między innymi zbyt wysokie oczekiwania, ograniczone możliwości sprzętu oraz problemy z algorytmami. Finansowanie badań zmniejszyło się, a wielu naukowców zaczęło zwracać się w kierunku innych dziedzin. Jednak nawet w obliczu tych przeciwności, był to również okres, w którym powstały kluczowe teorie i techniki, takie jak algorytmy genetyczne, sieci neuronowe i logika rozmyta.

Na przełomie lat osiemdziesiątych i dziewięćdziesiątych zainteresowanie AI ponownie rozkwitło. Rozwój komputerów i technologii informacyjnych umożliwił tworzenie bardziej zaawansowanych systemów. Kolejnym symbolicznym momentem dla AI był rok 1997, kiedy komputer szachowy Deep Blue firmy IBM pokonał mistrza świata w szachach, Garry’ego Kasparova.

W latach 2000. rozwój AI przyspieszył za sprawą postępów w przetwarzaniu danych i uczeniu maszynowym (ML), a także wzrostu moc obliczeniowej. W tym okresie powstały technologie takie jak rozpoznawanie mowy, tłumaczenie maszynowe i systemy rekomendacyjne, które szybko znalazły szerokie zastosowanie w przemyśle i codziennym życiu.

Sztuczna inteligencja przeżywa prawdziwy rozkwit od 2010 roku, w dużej mierze dzięki rozwojowi głębokiego uczenia (deep learning, DL) oraz sieci neuronowych. Systemy AI potrafią dziś przetwarzać ogromne ilości danych, wykrywać wzorce i podejmować decyzje z niespotykaną wcześniej precyzją. Algorytmy takie jak ChatGPT firmy OpenAI potrafią generować teksty niemal nieodróżnialne od tych tworzonych przez ludzi, a w 2016 roku AlphaGo, stworzone przez Google DeepMind Technologies, pokonało mistrza świata w grze go.

Współczesna AI wykorzystywana jest w licznych dziedzinach – od medycyny i finansów, po transport i rozrywkę. Autonomiczne pojazdy, asystenci głosowi tacy jak Siri czy Alexa, a także narzędzia do analizy big data to zaledwie kilka obszarów, w których AI odgrywa kluczową rolę. Wcześniejsze przejawy sztucznej inteligencji można jednak odnaleźć również tam, gdzie byśmy się ich nie spodziewali. Jednym z przykładów jest dobrze wszystkim znany słownik T9.

Jednym z pierwszych zastosowań AI w codziennym życiu było wprowadzenie słownika T9. Nazwa „T9” pochodzi od angielskiego „text on 9 keys” (tekst na 9 klawiszach). Słownik, który pojawił się w latach dziewięćdziesiątych, umożliwiał użytkownikom telefonów komórkowych szybsze pisanie wiadomości tekstowych dzięki automatycznemu podpowiadaniu słów na podstawie wprowadzanych liter. Wykorzystywał techniki przetwarzania języka naturalnego (NLP) oraz statystyczne modele językowe do przewidywania wpisywanego przez użytkownika tekstu.

T9 nie było może zaawansowaną formą sztucznej inteligencji, ale jego wprowadzenie stanowiło istotny krok w kierunku bardziej inteligentnych systemów wspierających komunikację. Pokazało, że automatyzacja i przewidywanie tekstu mogą znacząco zwiększyć wygodę korzystania z urządzeń mobilnych. To zaś zainspirowało rozwój bardziej zaawansowanych technologii AI.

Sztuczna inteligencja jest dziś stałym elementem wielu aspektów codziennego życia. Oto tylko kilka przykładów:

• asystenci głosowi: Siri, Alexa i Google Assistant to inteligentni asystenci wykorzystujący przetwarzanie języka naturalnego;
• rekomendacje treści: serwisy takie jak Netflix, Spotify czy YouTube wykorzystują AI do analizy preferencji użytkowników i rekomendowania filmów, seriali, muzyki oraz materiałów wideo, które mogą im się spodobać;
• rozpoznawanie twarzy i obrazów: technologia ta jest wykorzystywana do odblokowywania smartfonów, tagowania zdjęć w mediach społecznościowych oraz w systemach bezpieczeństwa;
• personalizacja reklam: AI analizuje zachowania internautów, aby dostosować treści reklamowe do ich zainteresowań. Zwiększa to skuteczność kampanii reklamowych;
• zdrowie: aplikacje takie jak Fitbit czy Apple Health, monitorujące aktywność fizyczną, wykorzystują AI do analizy danych dotyczących zdrowia użytkownika i proponowania spersonalizowanych planów treningowych oraz dietetycznych.

Dzięki AI firmy, takie jak MakoLab, są w stanie analizować ogromne zbiory danych, co stanowi bardziej świadomą podstawę do podejmowania decyzji strategicznych. Przykłady obejmują:

• analitykę big data: AI przetwarza i analizuje dane pochodzące z różnych źródeł, pomagając identyfikować trendy i wzorce, które mogą mieć wpływ na strategie biznesowe;
• analitykę predykcyjną: algorytmy uczenia maszynowego przewidują przyszłe wyniki, takie jak popyt na produkty, zachowania konsumentów czy trendy rynkowe, ułatwiając lepsze planowanie i reagowanie na zmiany.

Aby zwiększyć efektywność operacyjną i obniżyć koszty, wiele procesów biznesowych może zostać zautomatyzowanych dzięki AI poprzez:

• automatyzację procesów robotycznych (RPA): AI automatyzuje rutynowe zadania administracyjne, takie jak przetwarzanie faktur, zarządzanie zapasami czy obsługa klienta, uwalniając pracowników do zajmowania się bardziej wartościowymi zadaniami;
• chatboty i wirtualnych asystentów: narzędzia te automatyzują obsługę klienta, odpowiadając na zapytania, rozwiązując problemy i przetwarzając zamówienia.

AI wspiera działania marketingowe, umożliwiając tworzenie spersonalizowanych kampanii i optymalizację strategii dzięki:

• systemom rekomendacji: algorytmy analizują preferencje klientów, aby rekomendować im produkty i usługi;
• reklamie ukierunkowanej: AI analizuje dane demograficzne i behawioralne, aby dopasować reklamy do odpowiednich grup odbiorców, zwiększając skuteczność kampanii.

AI optymalizuje zarządzanie łańcuchem dostaw, poprawiając efektywność i redukując koszty:

• optymalizacja tras: AI analizuje dane dotyczące ruchu drogowego, pogody i innych czynników, aby zaplanować najbardziej efektywne trasy dostaw;
• zarządzanie zapasami: algorytmy przewidują popyt i zarządzają zapasami, minimalizując nadmiar towarów i braki produktów.

Analiza rozwoju sztucznej inteligencji na przestrzeni ostatnich lat pozwala przewidywać, że w przyszłości AI będzie coraz powszechniej obecna w różnych aspektach działalności biznesowej – od zarządzania zasobami ludzkimi po zaawansowane analizy rynkowe. Firmy będą coraz częściej inwestować w technologię AI, dążąc do podniesienia swojej konkurencyjności i innowacyjności na nowy poziom.

Oczekuje się, że rozwój bardziej zaawansowanych systemów AI, takich jak ogólna sztuczna inteligencja (AGI), będzie miał ogromny wpływ na biznes. AGI będzie zdolna do wykonywania szerokiego zakresu zadań przypominających ludzkie, otwierając nowe perspektywy dla automatyzacji i innowacji.

AI będzie coraz częściej integrowana z innymi technologiami, takimi jak internet rzeczy, blockchain czy robotyka, tworząc rozwiązania inteligentniejsze i bardziej kompleksowe. Inteligentne fabryki, autonomiczne pojazdy oraz zaawansowane systemy zarządzania danymi to tylko trzy przykłady takich rozwiązań.

AI będzie w stanie oferować jeszcze bardziej spersonalizowane doświadczenie klienta, dopasowując produkty i usługi do indywidualnych potrzeb i preferencji. Może to obejmować inteligentne rekomendacje, spersonalizowane reklamy oraz bardziej zaangażowaną interakcję z klientami.

AI będzie rozwijać się w kierunku lepszego rozumienia emocji i nastrojów klientów, co pozwoli firmom na bardziej empatyczne i skuteczne interakcje. Analiza tonu głosu, mimiki twarzy oraz języka naturalnego oznacza, że komunikacja może być lepiej dopasowana do potrzeb klientów.

AI odegra kluczową rolę w zwiększaniu transparentności i zaufania w biznesie. Jednym z przykładów jest rozwój zaawansowanych systemów audytu i zgodności z przepisami. Technologia AI będzie w stanie automatycznie monitorować i raportować działania, zapewniając większą przejrzystość oraz zgodność z obowiązującym prawem.

Automatyzacja procesów kreatywnych opartych na AI, takich jak projektowanie graficzne, tworzenie treści czy produkcja wideo, będzie stawać się coraz bardziej zaawansowana. Umożliwi to firmom szybszą pracę nad tworzeniem innowacyjnych produktów i kampanii marketingowych.

AI is already playing a key role in transforming the business landscape and its significance will grow in the future. From data analysis and decision-making to automated processes and personalised client and customer experiences, it offers a wide range of uses that can upgrade a company’s effectiveness, efficiency and competitiveness. As the technology evolves, new opportunities and challenges will emerge, moulding the future of business and society.

From its origins in machine learning and the T9 dictionary to today’s sophisticated systems, artificial intelligence has had a significant impact on everyday life. And it is not only business that will be benefitting from it. Solutions like smart homes, smart cars and devices for measuring the status of people’s health make it easier to function and enhance quality of life at the same time. The massive interest in AI and the cost-effectiveness of its development suggest that progress in the field could well happen faster than we expect.

However rapidly things change, MakoLab won’t be taken by surprise, though. Artificial intelligence is a tool that we’ve been using for years and we always have our finger on the pulse. Our sustained experience, our pioneering intelligence amplified approach and our work to stay ahead of the curve enable us to create, develop and deploy solutions that are tailored to our clients’ needs and empower them to adapt to the demands of constant market changes.

If you are considering introducing AI-based tools into your company, then contact us and put your project in our experts’ hands.

Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe, powszechnie określane jako ML, to poddziedzina sztucznej inteligencji skoncentrowana na tworzeniu algorytmów i modeli statystycznych, które umożliwiają komputerom „uczenie się” na podstawie danych. W przeciwieństwie do tradycyjnego oprogramowania, w którym reguły są ręcznie kodowane przez programistów, uczenie maszynowe polega na tym, że komputery poznają zasady na podstawie dostarczonych danych i doświadczeń.

Co to jest blockchain?

Blockchain to zdecentralizowana, rozproszona baza danych, która umożliwia bezpieczną, przejrzystą i niezmienną rejestrację transakcji oraz informacji. Technologia ta działa na zasadzie łańcucha bloków, gdzie każdy blok zawiera zestaw transakcji i jest kryptograficznie powiązany z poprzednim blokiem.

Co to jest IoT?

IoT to skrót od „Internet of Things” (Internet Rzeczy). To koncepcja łączenia w sieć fizycznych obiektów wyposażonych w elektronikę, oprogramowanie i łączność z Internetem, dzięki czemu mogą one łączyć się z Internetem i komunikować między sobą. IoT to również proces łączenia obiektów zarówno z Internetem, jak i z cyfrową siecią urządzeń elektronicznych, które je łączą. Proces ten realizowany jest za pomocą narzędzi takich jak czujniki, systemy wbudowane, sieci sensorowe, technologie przetwarzania danych w chmurze i inne.

Co to jest deep learning?

Deep learning, często określany jako DL, jest poddziedziną uczenia maszynowego. Koncentruje się na wykorzystaniu wielowarstwowych sieci neuronowych do analizy i przetwarzania danych. Jako zaawansowana technika umożliwia komputerom automatyczne uczenie się reprezentacji złożonych danych, takich jak obrazy, dźwięki i teksty, bez potrzeby ręcznego definiowania cech.

Co to są sieci neuronowe?

Sieci neuronowe to algorytmy komputerowe inspirowane strukturą i funkcjonowaniem biologicznych mózgów. Zaprojektowane do rozpoznawania wzorców i rozwiązywania problemów w sposób przypominający ludzkie myślenie, są kluczowym elementem w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.

1. European Parliment, What is artificial intelligence and how is it used?
2. Rockwell Anyoha, The History of Artificial Intelligence, SITN Harvard
3. Alan Turing, Computing Machinery and Intelligence
4. IBM, What is machine learning (ML)?
5. Mobivity, A Brief History of Text Messaging
6. European Comission, A definition of Artificial Intelligence: main capabilities and scientific disciplines
7. P. Paoli, History of AI: from Alan Turing to John McCarthy, the first definition of Artificial Intelligence, Pigro.ai

Tłumaczenie z polskiego: Caryl Swift