Czym jest sztuczna inteligencja?
Sztuczna inteligencja (AI) to technologia, która umożliwia maszynom wykazanie się ludzkim rozumowaniem i możliwościami, takimi jak autonomiczne podejmowanie decyzji. Dzięki asymilacji ogromnych ilości danych szkoleniowych SZTUCZNA uczy się rozpoznawać mowę, dostrzegać wzorce i trendy, proaktywnie rozwiązywać problemy i przewidywać przyszłe warunki i zdarzenia.
Przegląd sztucznej inteligencji
Sztuczna inteligencja jest jedną z najbardziej transformacyjnych technologii we współczesnych czasach. Jest to również jeden z najbardziej dynamicznych zakłóceń technologicznych w historii. Ale czym jest SZTUCZNA INTELIGENCJA, a co robi dla biznesu?
Termin sztuczna inteligencja powstał w 1956 roku na konferencji naukowej w Dartmouth College. Jeden z ojców założycieli AI, Marvin Minsky, opisał to jako „naukę tworzenia maszyn do rzeczy, które wymagałyby inteligencji, gdyby zostały wykonane przez ludzi”.
Podczas gdy istota tej definicji jest obecnie prawdziwa, nowoczesne systemy SZTUCZNEJ inteligencji ewoluowały, aby wykazać zdolności rozwiązywania problemów w takich zadaniach, jak percepcja wizualna, rozpoznawanie mowy, planowanie, podejmowanie decyzji i tłumaczenie między językami. Mogą przetwarzać terabajty danych i wglądów w czasie rzeczywistym, udowadniając, że są zwinne, responsywne technologie, które zwiększają możliwości użytkowników ludzkich i zwiększają wydajność, produktywność i zadowolenie w miejscu pracy.
Rodzaje sztucznej inteligencji
System AI nie jest jedną technologią, ale raczej zespołem technologii, które można łączyć w celu wykonywania różnych rodzajów zadań. Zadania te mogą być bardzo konkretne, takie jak zrozumienie, jakim językiem się posługuje i na co reaguje, lub bardzo szerokie, takie jak pomoc komuś z sugestiami podróży w planowaniu wakacji. Ale zrozumienie wszystkich rodzajów technologii, które tworzą sztuczną inteligencję, może być trudnym zadaniem. Oto podstawy.
Trzy główne typy AI
Na poziomie podstawowym istnieją trzy kategorie SZTUCZNEJ INTELIGENCJI:
Wąska sztuczna inteligencja (znana również jako słaba sztuczna inteligencja): system AI zaprojektowany do wykonywania określonego zadania lub zestawu zadań. Jest to typ AI używany w bieżących aplikacjach. Nazywa się to słabym nie dlatego, że brakuje mu mocy lub zdolności, ale dlatego, że daleko nam do tego, by mieć ludzkie zrozumienie lub świadomość, że korelujemy z prawdziwą inteligencją. Systemy te mają ograniczony zakres i nie mają możliwości wykonywania zadań poza ich konkretną domeną. Przykłady wąskiej sztucznej inteligencji obejmują asystentów głosowych, rozpoznawanie twarzy i mowy oraz samojezdne samochody.
Ogólna sztuczna inteligencja (znana również jako silna sztuczna inteligencja): Teoretycznie system sztucznej inteligencji, który byłby w stanie skutecznie wykonać każde zadanie intelektualne, które człowiek mógłby – być może nawet lepiej niż człowiek. Podobnie jak w przypadku wąskich systemów AI, ogólne systemy AI byłyby w stanie uczyć się na podstawie doświadczenia, dostrzegać i przewidywać wzorce, ale miałyby zdolność do zrobienia kroku dalej, ekstrapolując tę wiedzę w szerokim zakresie zadań i sytuacji, które nie są uwzględniane przez wcześniej pozyskane dane lub istniejące algorytmy. Ogólna sztuczna inteligencja jeszcze nie istnieje, choć w tej dziedzinie trwają badania i rozwój z pewnymi obiecującymi postępami.
Superinteligentna sztuczna inteligencja: system AI zdefiniowany jako w pełni samoświadomy i przewyższający inteligencję ludzi. Teoretycznie systemy te miałyby zdolność do doskonalenia się i podejmowania decyzji z inteligencją ponadludzką. Poza zwykłym naśladowaniem lub identyfikacją ludzkiego zachowania, superinteligentna sztuczna inteligencja chwyci je na fundamentalnym poziomie. Dzięki tym ludzkim cechom - i dodatkowo rozszerzonym o masowe przetwarzanie i moc analityczną - może znacznie przekroczyć nasze własne zdolności. Gdyby powstał superinteligentny system AI, mógłby zmienić bieg historii człowieka, ale obecnie istnieje tylko w science fiction i nie ma znanej metody osiągnięcia tego poziomu AI.
Jak działa sztuczna inteligencja?
Poza głównymi klasyfikacjami wąskiej, ogólnej i superinteligentnej sztucznej inteligencji, istnieje kilka różnych i wzajemnie powiązanych poziomów sztucznej inteligencji.
Uczenie maszynowe (ML) to podzbiór sztucznej inteligencji, który umożliwia systemom komputerowym uczenie się i doskonalenie na podstawie doświadczenia lub danych i zawiera elementy z dziedzin takich jak informatyka, statystyka, psychologia, neuronauka i ekonomia. Dzięki zastosowaniu algorytmów do różnych typów metod uczenia się i technik analizy, ML może automatycznie uczyć się i doskonalić na podstawie danych i doświadczenia bez wyraźnego zaprogramowania. W przypadku firm uczenie maszynowe może być wykorzystywane do przewidywania wyników na podstawie analizy dużych, złożonych zbiorów danych.
Sieci neuronowe są podstawowym składnikiem sztucznej inteligencji, inspirowanym strukturą i funkcją ludzkiego mózgu. Te wielowarstwowe modele obliczeniowe mają węzły zgrupowane razem, jak neurony w biologicznym mózgu. Każdy sztuczny neuron pobiera dane wejściowe, wykonuje na nim operacje matematyczne i wytwarza wyjście, które jest następnie przekazywane do kolejnych warstw neuronów poprzez szybkie, równoległe przetwarzanie. Podczas treningu sieci neuronowe dostosowują siłę połączeń między neuronami w oparciu o przykłady w danych, umożliwiając im rozpoznawanie wzorców, tworzenie prognoz i rozwiązywanie problemów. Wykorzystują różne metody uczenia się na podstawie danych w zależności od zadania i rodzaju danych. Sieci neuronowe znalazły zastosowanie w różnych dziedzinach, takich jak rozpoznawanie obrazu i mowy, przetwarzanie języka naturalnego, modelowanie, autonomiczne pojazdy i wiele innych.
Deep learning (DL) to skupiony na danych podzbiór uczenia maszynowego, który wykorzystuje sieci neuronowe z wieloma (głębokimi) warstwami do uczenia się i wyodrębniania funkcji z ogromnych ilości danych. Te głębokie sieci neuronowe mogą automatycznie odkrywać skomplikowane wzorce i relacje w danych, które mogą nie być od razu oczywiste dla ludzi, co pozwala na dokładniejsze przewidywania i decyzje. Głębokie uczenie się wyróżnia się takimi zadaniami, jak rozpoznawanie obrazu i mowy, przetwarzanie języka naturalnego i analiza danych. Wykorzystując hierarchiczną strukturę głębokich sieci neuronowych, głębokie uczenie się zrewolucjonizowało wiele dziedzin, w tym opiekę zdrowotną, finanse i systemy autonomiczne.
Generative AI (gen AI) to rodzaj głębokiego uczenia się, który wykorzystuje modele podstawowe, takie jak duże modele językowe (LDM), do tworzenia zupełnie nowych treści — w tym obrazów, tekstu, dźwięku, wideo i kodu oprogramowania — w oparciu o ich dane szkoleniowe. Gen AI to termin dla różnych technologii modelu podstawowego – sieci neuronowe wyuczone na masowych wolumenach danych przy użyciu samouczenia się, takie jak przewidywanie następnego słowa w tekście. Jego wyłaniające się możliwości sprawiają, że jest przełomem w sztucznej inteligencji, z jednym modelem, który czasami potrafi pisać zarówno wiersze, jak i dokumenty biznesowe, tworzyć obrazy i przejść testy rozumowania. Wyobraźcie sobie wyniki dwóch LM, z których jeden szkolił się wyłącznie na czasopismach naukowych, a drugi szkolił się w zakresie powieści science-fiction. Oba mogą wygenerować krótki opis ruchu obiektów w przestrzeni, ale opisy byłyby drastycznie różne. Generatywna sztuczna inteligencja ma wiele zastosowań biznesowych, takich jak tworzenie realistycznych prototypów produktów, prowadzenie naturalnych rozmów w obsłudze klienta, projektowanie spersonalizowanych materiałów marketingowych, automatyzacja procesów tworzenia treści oraz tworzenie grafiki i efektów specjalnych. Zarówno firmy, jak i konsumenci wprowadzają generatywną sztuczną inteligencję w niezwykłym tempie, co wynika z faktu, że wiele aplikacji AI gen nie wymaga umiejętności programowania lub kodowania — użytkownicy po prostu opisują to, czego chcą, używając języka regularnego, a aplikacja wykonuje zadanie, często z imponującymi wynikami. Według raportu McKinsey'a w 2023 r.:
33% organizacji regularnie korzysta z ogólnej sztucznej inteligencji w co najmniej jednej funkcji biznesowej.
40% organizacji zwiększy inwestycje w sztuczną inteligencję ze względu na generację AI.
60% organizacji wykorzystujących sztuczną inteligencję już używa sztucznej inteligencji.
Aplikacje AI
Oto kilka innych sposobów, w jakie SZTUCZNA inteligencja zmienia sposób pracy, uczenia się i interakcji z technologią:
Robotyka
Robotyka jest używana w produkcji od lat, ale przed wprowadzeniem sztucznej inteligencji kalibracja i przeprogramowanie musiały być wykonane ręcznie i zazwyczaj dopiero po jakimś zepsuciu. Dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji – często w formie czujników Internetu rzeczy (IoT) – producenci byli w stanie znacznie rozszerzyć zakres, objętość i rodzaj zadań, które mogą wykonywać ich roboty, jednocześnie poprawiając ich dokładność i skracając przestoje. Niektóre wspólne przykłady robotyki wspomaganej sztuczną inteligencją obejmują roboty do zbierania zamówień w magazynach i roboty rolnicze, które w optymalnym czasie uprawiają rośliny wodne.
Widzenie komputerowe
Wizja komputerowa polega na tym, jak komputery „widzą” i rozumieją zawartość cyfrowych obrazów i filmów. Komputerowe aplikacje wizyjne wykorzystują czujniki i algorytmy uczenia się do ekstrakcji złożonych informacji kontekstowych, które mogą być następnie wykorzystywane do automatyzacji lub informowania innych procesów. Może również ekstrapolować dane, które widzi do celów predykcyjnych, np. w przypadku samochodów z własnym napędem.
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)
Systemy przetwarzania języka naturalnego rozpoznają i rozumieją język pisany lub mówiony. W bardziej wyrafinowanych zastosowaniach NLP może używać kontekstu do wnioskowania o nastawienie, nastrój i inne subiektywne cechy, aby najdokładniej interpretować znaczenie. Praktyczne zastosowania NLP obejmują chatboty, analizę interakcji z centrum obsługi telefonicznej i cyfrowych asystentów głosowych, takich jak Siri i Alexa.
Dowiedz się więcej o AI
Odkryj korzyści, jakie sztuczna inteligencja może przynieść Twojej firmie dzięki kompleksowemu zbiorowi zasobów specyficznych dla sztucznej inteligencji.
Korzyści ze sztucznej inteligencji
Technologie SZTUCZNEJ INTELIGENCJI wykroczyły poza etap pierwszych użytkowników i są obecnie głównym nurtem w wielu aplikacjach biznesowych.
Obecnie firmy czerpią wymierne korzyści z budowania sztucznej inteligencji w swoich podstawowych procesach biznesowych:
Zwiększona wydajność i produktywność: Jedną z najważniejszych zalet sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie jest jej zdolność do automatyzacji zadań i usprawnienia operacji. Systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą przetwarzać duże ilości danych z szybkością błyskawiczną, uwalniając cenne zasoby ludzkie, aby skoncentrować się na działaniach o większej wartości dodanej. Ta zwiększona wydajność prowadzi do zwiększenia produktywności, ponieważ pracownicy mogą poświęcić swój czas na strategiczne podejmowanie decyzji i innowacje, a nie rutynowe i przyziemne zadania.
Lepsze doświadczenia klienta: technologia AI zrewolucjonizowała sposób interakcji firm z klientami. Dzięki algorytmom NLP i ML czatboty oparte na sztucznej inteligencji i wirtualni asystenci mogą zapewnić spersonalizowane wsparcie w czasie rzeczywistym klientom 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu. Ta dostępność nie tylko zwiększa zadowolenie klientów, ale także pomaga firmom zapewnić płynną obsługę klienta we wszystkich kanałach, jednocześnie skracając czas reakcji i błędy ludzkie.
Podejmowanie decyzji w oparciu o dane: systemy sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie mogą analizować ogromne ilości ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych, umożliwiając organizacjom podejmowanie bardziej świadomych decyzji. Uzyskanie istotnych informacji na podstawie tych danych umożliwia firmom identyfikowanie trendów, przewidywanie zachowań klientów i optymalizację operacji. Algorytmy SZTUCZNEJ inteligencji mogą wykrywać wzorce, które ludzie mogą przeoczyć, dostarczając cennych informacji do planowania strategicznego, oceny ryzyka i usprawniania procesów biznesowych.
Wydajność operacyjna: sztuczna inteligencja może zautomatyzować powtarzalne, czasochłonne zadania i przepływy pracy, a także precyzyjnie obsługiwać złożone obliczenia, analizę danych i inne żmudne zadania, co prowadzi do większej dokładności i mniejszej liczby błędów. Sztuczna inteligencja może również pomóc w szybkim wykrywaniu anomalii, oszustw i naruszeń bezpieczeństwa, łagodząc potencjalne straty.
Usprawniona współpraca z pracownikami: sztuczna inteligencja może sprzyjać lepszej współpracy i wymianie wiedzy między pracownikami. Inteligentne systemy mogą pomóc w odkrywaniu danych, zapewniając łatwiejszy dostęp do istotnych informacji i zapewniając analizy, które ułatwiają pracownikom podejmowanie świadomych decyzji. Ponadto narzędzia do współpracy oparte na sztucznej inteligencji umożliwiają płynną komunikację i dzielenie się wiedzą między zespołami, działami, a nawet rozproszonymi geograficznie lokalizacjami, zachęcając do innowacji i zwiększania produktywności.
Sztuczna inteligencja przedsiębiorstwa w działaniu
Zakres i dostępność nowoczesnej sztucznej inteligencji przedsiębiorstwa sprawia, że jest ona przydatna w wielu dziedzinach.
Kilka przykładów przypadków użycia SZTUCZNEJ inteligencji w różnych branżach to:
Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej: Zestawy danych medycznych są jednymi z największych i najbardziej złożonych na świecie. Głównym celem sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej jest wykorzystanie tych danych do znalezienia zależności między diagnozą, protokołami leczenia i wynikami pacjenta. Ponadto szpitale zwracają się do rozwiązań AI w celu wsparcia inicjatyw operacyjnych, takich jak zadowolenie i optymalizacja personelu, zadowolenie pacjentów i redukcja kosztów.
Sztuczna inteligencja w bankowości: Branża usług finansowych była jednym z najwcześniejszych, które przyjęły sztuczną inteligencję na dużą skalę, w szczególności w celu przyspieszenia transakcji, obsługi klienta i reagowania na bezpieczeństwo. Do typowych aplikacji należą boty AI, doradcy ds. płatności cyfrowych i wykrywanie oszustw.
Sztuczna inteligencja w produkcji: Dzisiejsza inteligentna fabryka to sieć maszyn, czujników IoT i mocy obliczeniowej — połączony system, który wykorzystuje sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do analizy danych i uczenia się w czasie rzeczywistym. Sztuczna inteligencja stale optymalizuje i informuje zautomatyzowane procesy i inteligentne systemy w inteligentnej fabryce, od monitorowania warunków urządzeń po prognozowanie problemów z łańcuchem dostaw po umożliwienie produkcji predykcyjnej.
Sztuczna inteligencja w handlu detalicznym: kupujący online angażują się w szeroki zakres punktów kontaktu i generują większe ilości złożonych i nieustrukturyzowanych zbiorów danych niż kiedykolwiek wcześniej. Aby zrozumieć i wykorzystać te dane, sprzedawcy detaliczni wykorzystują rozwiązania AI do przetwarzania i analizy różnych zbiorów danych, usprawniając marketing i zapewniając lepsze doświadczenia zakupowe.
Etyka i wyzwania związane z sztuczną inteligencją
Chociaż SZTUCZNA inteligencja stwarza niezwykłe możliwości, wiąże się ona również z ryzykiem, które należy uznać i ograniczyć, aby zapobiec szkodom dla jednostek, grup, przedsiębiorstw i całej ludzkości. Oto niektóre z najpilniejszych wyzwań związanych z etyką sztucznej inteligencji, o których powinni pamiętać zarówno konsumenci, firmy, jak i rządy, dążąc do odpowiedzialnego stosowania sztucznej inteligencji.
Etyczne wykorzystanie danych klientów: Do 2029 roku na całym świecie będzie około 6,4 miliarda użytkowników smartfonów. Każde urządzenie może udostępniać ogromne ilości danych, od lokalizacji GPS po dane osobowe i preferencje użytkowników, a także media społecznościowe i zachowania wyszukiwania. W miarę jak firmy uzyskują szerszy dostęp do danych osobowych swoich klientów, coraz ważniejsze staje się ustanawianie wzorców i stale opracowywanych protokołów w celu ochrony prywatności i minimalizacji ryzyka.
Sztuczna inteligencja: systemy AI mogą odzwierciedlać lub wzmacniać istniejące uprzedzenia obecne w danych szkoleniowych, potencjalnie prowadząc do nieuczciwych wyników w aplikacjach, takich jak zatrudnienie lub zatwierdzanie pożyczek. Aby złagodzić te utrudnienia, organizacje muszą upewnić się, że ich zbiory danych są zróżnicowane, przeprowadzają regularne audyty i stosują algorytmy zmniejszające ryzyko. Rzeczywisty przykład stronniczości sztucznej inteligencji pojawił się w amerykańskim systemie opieki zdrowotnej, w którym model AI, w którym brak jest krytycznych zdolności do łagodzenia różnic kursowych, wynika z danych szkoleniowych, że grupy demograficzne, które wydają mniej na opiekę zdrowotną, nie potrzebują w przyszłości tak dużej opieki, jak grupy o wyższych wydatkach, co spowodowało stronniczość, która wpłynęła na decyzje zdrowotne setek milionów pacjentów.
Przejrzystość sztucznej inteligencji i możliwa do wyjaśnienia sztuczna inteligencja: przejrzystość sztucznej inteligencji odnosi się do otwartości i jasności sposobu działania systemów AI w celu zapewnienia, że ich operacje, procesy decyzyjne i wyniki są zrozumiałe i zrozumiałe dla ludzi. Ma to kluczowe znaczenie dla budowania zaufania do aplikacji SZTUCZNEJ inteligencji i rozwiązywania problemów związanych z stronniczością, odpowiedzialnością i uczciwością. Objaśnialna sztuczna inteligencja koncentruje się w szczególności na opracowywaniu modeli i algorytmów AI, które mogą dostarczyć wyjaśnień dotyczących ich decyzji i prognoz w sposób zrozumiały dla użytkowników i interesariuszy. Wytłumaczalne techniki SZTUCZNEJ inteligencji mają na celu demistyfikację złożonych systemów AI poprzez ujawnienie czynników i funkcji, które wpływają na ich wyniki — umożliwiając użytkownikom zaufanie, weryfikację i ewentualne korygowanie decyzji AI w razie potrzeby.
Deepfakes: Termin deepfake jest połączeniem głębokiego uczenia się i podróbek. Deepfake to wyrafinowana metoda tworzenia lub zmiany treści multimedialnych, takich jak obrazy, filmy lub nagrania audio, za pomocą AI. Deepfakes umożliwia manipulowanie mimikami twarzy, gestami i mową w filmach, często w niezwykle realistyczny sposób. Technologia ta przyciągnęła uwagę ze względu na potencjał tworzenia przekonujących, ale wytworzonych treści, które mogą być wykorzystywane do różnych celów, od rozrywki i wyrazu artystycznego po bardziej dotyczące zastosowań, takich jak dezinformacja i oszustwa związane z tożsamością.
Dowiedz się więcej o sztucznej inteligencji
Poznaj sztuczną inteligencję stworzoną z myślą o rzeczywistych wynikach
Zobacz, jak możesz czerpać korzyści ze sztucznej inteligencji wbudowanej w podstawowe aplikacje biznesowe, łącząc pracowników, dane i procesy.
Poznaj Joule — pilota AI, który naprawdę rozumie Twoją firmę
Zrewolucjonizuj sposób interakcji z systemami biznesowymi SAP, upraszczając każde zadanie i zwiększając liczbę punktów styku.