Inteligencja coraz lepsza

Traktowanie sztucznej inteligencji jako jednej technologii jest błędem. To cały kontynent różnego rodzaju technologii, które już są wykorzystywane na różnych polach i w wielu różnych dziedzinach. Rok 2022 będzie kolejnym rokiem rozwoju wszystkiego, co sztucznie inteligentne. Nie może być inaczej.

Nie może być inaczej z wielu powodów. Jednym jest oczywiście biznes. Inwestuje w różne aspekty tych technologii po to, by na nich zarobić. Innym powodem jest to, że z czasem odkrywamy coraz więcej aspektów sztucznej inteligencji, które chcemy poznać. I w tym przypadku realizuje się znane z nauki stwierdzenie, że otwarcie jednych drzwi, odpowiedź na jedno pytanie powoduje, że pojawia się wiele kolejnych. Nie znając obrazu całości, trudno wyrokować, w którym dokładnie momencie rozwoju sztucznej inteligencji jesteśmy, ale eksperci twierdzą, że zaledwie zaczynamy się rozpędzać, że to wszystko to dopiero początek.

Czy warto tą ścieżką iść? Nie ma dobrej odpowiedzi na to pytanie. Albo – chcąc być bardziej ścisłym – jest wiele różnych odpowiedzi. To oczywiste, że ta technologia jest potencjalnie bardzo groźna. Już teraz można wskazać konkretne jej aplikacje, które przez większość z nas zostaną ocenione jako jednoznacznie negatywne. Tak jak chociażby powszechny system inwigilacji, kontrolowania i oceniania ludzi w Chinach. Ale też bez trudu można podać szereg aplikacji w medycynie, gdzie algorytmy wspomagające lekarzy pomagają ratować zdrowie i życie ludzkie. W „Gościu” o medycznych aplikacjach sztucznej inteligencji napisałem kiedyś cały artykuł. Technologia jak to technologia, nie ma barwy. To, czy jest wykorzystywana dobrze, czy źle, zależy od ludzi, często też od regulacji i przepisów.

Jak one to robią?

Pytanie nie brzmi dzisiaj CZY inwestować, CZY rozwijać sztuczną inteligencję, tylko raczej JAK to robić. A przy okazji, JAKIE regulacje wprowadzić, żeby te technologie nie zwróciły się przeciwko człowiekowi. To, że świat dzisiaj w wielu aspektach jest tak złożony, że człowiek potrzebuje wsparcia w jego zrozumieniu, jest faktem. Chcemy żyć wygodniej i bezpieczniej. A to ma swoje konsekwencje. Jednym z rozwiązań jest tworzenie algorytmów, które pomogą zarządzać tą ogromną złożonością. Ale po to, by rzeczywiście dobrze sobie z nią radziły, muszą mieć pewne cechy (by nie powiedzieć „umiejętności”), których normalne komputery i programy nie mają. Jeżeli mają nas wspierać, muszą się umieć uczyć i wyciągać wnioski z danych, na których operują. Przykład pierwszy z brzegu. Medycyna i zaawansowane obrazowanie. Istnieje już dzisiaj szereg algorytmów, które radzą sobie lepiej niż najlepsi specjaliści w rozpoznawaniu ognisk nowotworowych. Osiągnięcie tak wysokiego poziomu nie wynika z tego, że algorytm był „trenowany” przez najlepszych lekarzy. Wynika w ogromnej mierze z tego, że sam się nauczył – na błędach, jakie popełniał w przeszłości. Podobnie sprawa wygląda, gdy przyjrzymy się algorytmom (też opisanym w „Gościu”), których działanie polega na obserwacji zachowania ludzi. Niektóre potrafią określić z bardzo wysokim prawdopodobieństwem to, czy dana osoba będzie w przyszłości cierpiała na choroby degeneracyjne mózgu. Człowiek, nawet doskonały specjalista, nie potrafi dokonać takiej oceny tak wcześnie i tak skutecznie, jak robi to algorytm. Dzieje się tak, bo algorytm, w tylko sobie znany sposób, łączy fakty i wyciąga z nich wnioski. Oczywiście, na początku wymaga nakierowania i treningu. Im ten trening dłuższy, tym lepiej, ale potem wnioskowanie pochodzi już z ciągu zer i jedynek. A człowiek może tylko stać z boku i zastanawiać się, co takiego dzieje się w tej „czarnej skrzynce”, że wyciąga takie, a nie inne wnioski. Niestety, odpowiedzi na to pytanie nigdy nie poznamy. Nie wiemy, jak algorytmy łączą kropki, jak wyciągają wnioski, w jaki sposób się uczą. Wiemy, że to robią.

«« | « | 1 | 2 | » | »»

aktualna ocena |   |
głosujących |   |
Pobieranie.. Ocena | bardzo słabe | słabe | średnie | dobre | super |

Reklama

Reklama