Witamy! Z tego Artykułu dowiesz się:

  • Czym jest sztuczna inteligencja?
  • Jak działa AI i jaka jest jej historia?
  • Do czego służy AI i jak dzięki niej zarabiać?
  • Jakie są główne problemy etyczne w sztucznej inteligencji?
  • Jakie są możliwe rozwiązania i inicjatywy etyczne?
  • Czy istnieją przypadki i dylematy etyczne w AI?

Czym jest sztuczna inteligencja?

Sztuczna Inteligencja (AI) to jedna z najbardziej dynamicznie rozwijających się dziedzin nauki i technologii, która niesie ze sobą ogromny potencjał zmian w różnych aspektach życia. Zastosowanie AI obejmuje medycynę, transport, edukację, przemysł, a nawet rozrywkę. Jednakże, wraz z rosnącym wpływem AI, pojawiają się również liczne pytania etyczne dotyczące jej stosowania. Niniejszy artykuł ma na celu przybliżenie głównych problemów etycznych związanych z rozwojem i zastosowaniem sztucznej inteligencji.

Do czego służy sztuczna inteligencja?

Sztuczna inteligencja umożliwia systemom technicznym postrzeganie ich otoczenia, radzenie sobie z tym, co postrzegają i rozwiązywanie problemów, działając w kierunku osiągnięcia określonego celu. Komputer odbiera dane (już przygotowane lub zebrane za pomocą jego czujników, np. kamery), przetwarza je i reaguje.

Jaka jest historia sztucznej inteligencji?

Począwszy od lat 40. XX wieku, kiedy to pojawiły się pierwsze komputery, wielu naukowców, a wśród nich Alan Turing, myślało o stworzeniu „sztucznego mózgu”. Specjaliści Ci realizowali różne eksperymenty, aby stworzyć maszynę inteligentniejszą od człowieka. Chcąc udowodnić, że jest to możliwe, opracowali słynny system oceny: Test Turinga.

Jego zasada jest prosta: Przez pięć minut dana osoba wysyła wiadomości za pomocą komputera do dwóch nieznajomych – człowieka i maszyny. Jeśli w wyniku tej konwersacji nie uda się ich rozróżnić, wynik testu uznaje się za pomyślny. Sztuczna inteligencja udowadnia, że posiada wystarczające umiejętności, aby odtwarzać język naturalny i uczestniczyć w inteligentnym dialogu, czasem nawet z nutką humoru.

W 1956 r. trzech matematyków stworzyło pierwszy język sztucznej inteligencji, IPL-11, trenując program do rozwiązywania zadań matematycznych. Program ten szybko nauczył się udowadniać znane twierdzenia i wyjaśniać je w zrozumiały sposób. Naukowcy rozwinęli technologię uczenia maszynowego. ML buduje własną sztuczną inteligencję i szkoli się w odtwarzaniu sposobu analizowania dużej ilości danych na wzór człowieka.

Zatem uczenie maszynowe i Big Data (czyli zdolność do gromadzenia wykładniczej ilości danych w celu trenowania AI) są kluczem do sukcesu sztucznej inteligencji i dalszego jej rozwoju. 

Jak działa sztuczna inteligencja?

Naukowa koncepcja sztucznej inteligencji opiera się na trzech filarach: asymilacji danych, ich analizie oraz wdrożeniu odpowiednich reakcji lub działań.

1. Asymilacja informacji
Każda interakcja na stronie internetowej generuje dane. Są one przechwytywane, zapisywane, a następnie przekazywane sztucznej inteligencji. Czasami należy je zanonimizować, ponieważ zgodnie z RODO aktywność użytkownika w sieci nie powinna być łączona z jego danymi osobowymi.

Aby przechwycić informacje i przełożyć je na język zrozumiały dla programów AI, naukowcy tworzą algorytmy uczenia się, nazywane niekiedy „sztucznymi neuronami”. Umożliwiają one na przykład rozszyfrowywanie tysięcy obrazów. Przetwarzają każdy z nich piksel po pikselu, aż utworzą zbiory danych. Inne z kolei programy i algorytmy zostały zaprojektowane do przechwytywania informacji z Big Data, które służą do uczenia algorytmów uczących.

Cloud Computing zapewnia moc obliczeniową będącą w stanie sprostać tak złożonej technologii. Umożliwia natychmiastowe wydobycie potencjału z danych i pełne ich wykorzystanie.

2. Analiza danych
Informacje przetwarzane i rozszyfrowywane przez sztuczną inteligencję stanowią podstawę jej samego uczenia się, określanego mianem uczenia głębokiego lub z Ang. Deep Learning. W celu znalezienia właściwej odpowiedzi na określony problem naukowcy ustalają kryteria, które należy zastosować w każdej sytuacji. Algorytmy uczenia maszynowego stopniowo wzbogacają listę kryteriów i proponują nowe, coraz bardziej trafne odpowiedzi.

Im więcej nowych danych zasila AI, tym gęstsza staje się sztuczna sieć neuronowa wyspecjalizowana w głębokim uczeniu. Sztuczna inteligencja uczy się i rozumie, a to wymaga zapewnienia odpowiednich warunków, takich jak stała dostępność Big Data oraz świeżość i wiarygodność danych wejściowych. Data Mining (eksploracja danych) to proces analityczny, który umożliwia zbieranie i porównywanie danych w celu identyfikacji podobieństw i trendów rynkowych, jednym słowem – przekształcanie danych w wartość. Rozwój sztucznej inteligencji możliwy jest dzięki potężnej mocy obliczeniowej algorytmów i dostępowi do danych.

Jeśli moc obliczeniowa nie byłaby stale zwiększana, interakcje między sztucznymi sieciami neuronowymi zostałyby spowolnione, co z kolei spowodowałoby obniżenie potencjału AI. Dlatego bardzo szybko pojawiło się zapotrzebowanie na wydajne karty graficzne. W odpowiedzi na potrzeby specjalistów data science poszukujących sposobów optymalizacji zasobów technicznych wprowadziliśmy rozwiązania, takie jak OVHcloud AI Training, dostępne w ramach naszej usługi Public Cloud.

Dzięki nim użytkownicy mogą automatycznie, bez udziału człowieka, optymalizować zasoby przeznaczone do trenowania AI.

Sieci Deep Learning stają się coraz szybsze i coraz wydajniejsze. Przetwarzanie danych jest niemal natychmiastowe, co zwiększa liczbę zastosowań sztucznej inteligencji. Uczenie przez wzmacnianie (z Ang. Reinforcement Learning) nie ma granic – każda nowa informacja zwiększa precyzję AI.

3. Wdrożenie odpowiednich reakcji lub działań
Po zinterpretowaniu, porównaniu i przeanalizowaniu danych, sztuczna inteligencja jest w stanie zaproponować odpowiedź lub reakcję zgodną z oczekiwaniami. Jest to forma „odruchu poznawczego”, który eksperci zajmujący się danymi muszą uprzednio zdefiniować, aby sztuczna inteligencja mogła:

  • Wyświetlać rekomendacje wideo dostosowane do odbiorcy (inteligencja relacyjna).
  • Automatyzować powtarzalne zadania (inteligentna automatyzacja).
  • Realizować tłumaczenia w czasie rzeczywistym (analiza semantyczna, interpretacja języków).
  • Identyfikować obiecujące trendy rynkowe dla start-upów lub kierowników projektu (inteligencja biznesowa).
  • Wyodrębniać określone obiekty (na przykład zwierzęta) z tysięcy zdjęć (rozpoznawanie wizualne).
  • Zaparkować pojazd autonomiczny w odpowiednim miejscu (odruch poznawczy, propriocepcja).

Źródło historii i działania AI: https://www.ovhcloud.com/pl/public-cloud/artificial-intelligence-definition/

Jakie są główne problemy etyczne w sztucznej inteligencji?

1. Prywatność i bezpieczeństwo danych
Jednym z najważniejszych problemów etycznych związanych z AI jest prywatność i bezpieczeństwo danych. Jakie zagrożenia wiążą się z przetwarzaniem dużych ilości danych osobowych przez AI? Algorytmy AI często wymagają dostępu do ogromnych ilości danych osobowych, co rodzi obawy o naruszenie prywatności jednostek. Dane te mogą być wykorzystywane w sposób nieprzewidziany przez użytkowników, prowadząc do ich nieuprawnionego wykorzystania lub wycieku.

2. Stronniczość i dyskryminacja
Czy algorytmy AI mogą być stronnicze? Algorytmy AI są tak dobre, jak dane, na których się uczą. Jeśli dane te są stronnicze, to i decyzje podejmowane przez AI będą stronnicze. Może to prowadzić do dyskryminacji w różnych dziedzinach, takich jak zatrudnienie, wymiar sprawiedliwości czy dostęp do kredytów. Przykłady takich przypadków pokazują, że konieczne jest ścisłe monitorowanie i regulowanie procesów uczenia maszynowego.

3. Odpowiedzialność i transparentność
Kto ponosi odpowiedzialność za decyzje podejmowane przez AI? Kolejnym problemem jest kwestia odpowiedzialności za decyzje podejmowane przez AI. W przypadku błędnych decyzji lub działań, kto powinien ponosić odpowiedzialność? Brak transparentności w działaniu wielu systemów AI, zwłaszcza tych opartych na głębokim uczeniu, utrudnia zrozumienie i kontrolowanie podejmowanych przez nie decyzji.

4. Zatrudnienie i automatyzacja
Jak automatyzacja pracy przez AI wpłynie na rynek pracy? Automatyzacja procesów pracy za pomocą AI ma potencjał zastąpienia wielu miejsc pracy, co rodzi obawy o przyszłość zatrudnienia. Chociaż technologia ta może prowadzić do zwiększenia efektywności i obniżenia kosztów, konieczne jest znalezienie równowagi, aby uniknąć negatywnych skutków społecznych, takich jak bezrobocie.

5. Autonomia i kontrola
Jak utrzymać kontrolę nad autonomicznymi systemami AI? W miarę jak systemy AI stają się coraz bardziej autonomiczne, pojawia się pytanie o to, jak utrzymać nad nimi kontrolę. Wprowadzenie AI do dziedzin takich jak wojskowość czy medycyna wymaga precyzyjnych regulacji, aby zapobiec potencjalnym katastrofom wynikającym z błędnych decyzji autonomicznych systemów.

Jakie są możliwe rozwiązania i inicjatywy etyczne?

1. Tworzenie ram prawnych i regulacyjnych
Jakie kroki prawne należy podjąć w celu regulacji AI? Jednym z kluczowych kroków w kierunku etycznego rozwoju AI jest stworzenie odpowiednich ram prawnych i regulacyjnych. Organizacje międzynarodowe, takie jak Unia Europejska, pracują nad regulacjami, które mają na celu zapewnienie, że rozwój i wykorzystanie AI odbywa się w sposób odpowiedzialny i transparentny.

2. Etyczne projektowanie i użytkowanie
Jakie są zasady etycznego projektowania AI? Firmy i instytucje powinny dążyć do etycznego projektowania i użytkowania technologii AI. Oznacza to uwzględnienie kwestii etycznych na każdym etapie procesu rozwoju – od zbierania danych, poprzez uczenie algorytmów, aż po wdrożenie i użytkowanie systemów AI.

3. Edukacja i świadomość społeczna
Dlaczego edukacja w zakresie etyki AI jest ważna? Podnoszenie świadomości społecznej na temat potencjalnych zagrożeń i korzyści związanych z AI jest kluczowe. Edukacja w zakresie etyki AI powinna być integralną częścią programów nauczania na różnych poziomach, aby przygotować przyszłych inżynierów, naukowców i decydentów do odpowiedzialnego korzystania z tej technologii.

4. Współpraca międzynarodowa
Jakie korzyści płyną ze współpracy międzynarodowej w zakresie AI? Wyzwania etyczne związane z AI są globalne i wymagają międzynarodowej współpracy. Organizacje takie jak Organizacja Narodów Zjednoczonych i UNESCO podejmują inicjatywy mające na celu promowanie odpowiedzialnego rozwoju i wykorzystania AI na całym świecie.

Jak dobrze zarabiać dzięki sztucznej inteligencji?

Sztuczna Inteligencja potrafi w wielu celach pomóc Ci w kwestiach zarobkowych. Między innymi:

  • Może pomóc Ci w tworzeniu własnego E-Booka.
  • Może pomóc Tobie ułożyć szczegółowe plany (też w kwestiach zarobkowych).
  • Możesz ją wykorzystywać w celach kursów, filmów, itp.
  • Da radę wygenerować różne zdjęcia, filmy, itp. Do tego mogą służyć specjalne narzędzia.

Czy istnieją przypadki i dylematy etyczne w AI?

1. Przykłady błędnych decyzji AI
Jakie są przykłady błędnych decyzji podejmowanych przez AI? W 2016 roku, system AI używany w wymiarze sprawiedliwości w USA został oskarżony o stronniczość rasową. Algorytm ten, używany do przewidywania ryzyka recydywy, okazał się częściej klasyfikować osoby czarnoskóre jako wysokiego ryzyka, mimo że rzeczywiste wskaźniki przestępczości nie potwierdzały takiej różnicy. Tego rodzaju przypadki podkreślają potrzebę dokładnej analizy danych używanych do trenowania algorytmów oraz stałego monitorowania ich działania.

2. Dylematy moralne w autonomicznych pojazdach
Jakie są moralne dylematy związane z autonomicznymi pojazdami? Autonomiczne pojazdy stawiają przed nami trudne pytania etyczne. Na przykład, w sytuacji awaryjnej, gdzie kolizja jest nieunikniona, jak powinien zareagować system? Czy powinien chronić pasażerów za wszelką cenę, czy może minimalizować ogólną liczbę ofiar? Te dylematy pokazują, jak ważne jest określenie etycznych zasad programowania takich systemów.

3. AI w ochronie zdrowia
Jak AI może wpływać na decyzje medyczne? W ochronie zdrowia AI ma ogromny potencjał, ale również rodzi poważne pytania etyczne. Systemy AI mogą pomagać w diagnozowaniu chorób czy proponowaniu planów leczenia, ale ich decyzje muszą być dokładnie kontrolowane przez ludzkich specjalistów. Zdarzały się przypadki, gdzie AI błędnie interpretowała wyniki badań, co mogło prowadzić do niewłaściwego leczenia. Stąd konieczność zachowania równowagi między zaufaniem do technologii a koniecznością ludzkiej kontroli.

Czym jest Elementor AI?

Jest to dodatek do Elementora, który dodaje różne funkcje bazujące na sztucznej inteligencji. Bardzo ważną funkcją tego narzędzia jest tworzenie tekstów za nas. Elementor AI może na konkretny temat, stworzyć nam potrzebny do niego tekst. Ta funkcja też poprawia literówki, ogólne błędy językowe, gramatykę, może sprawić, aby tekst był krótszy lub dłuższy oraz może zmienić ton naszej wypowiedzi. Może też za ciebie utworzyć kod, np. HTML.

Ciekawostki o sztucznej inteligencji!

1. Historia sztucznej inteligencji
AI nie jest tak nowym wynalazkiem, jak mogłoby się wydawać. Koncepcja sztucznej inteligencji sięga starożytności, gdzie w mitologii greckiej opowiadano o mechanicznych sługach Hefajstosa. Jednakże formalne początki AI jako dziedziny nauki sięgają lat 50. XX wieku, kiedy to Alan Turing zaproponował tzw. „Test Turinga” jako sposób na ocenę zdolności maszyn do wykazywania inteligentnych zachowań nierozróżnialnych od ludzkich.

2. AI w sztuce
Sztuczna inteligencja odgrywa coraz większą rolę w sztuce. Programy AI są w stanie tworzyć obrazy, muzykę, a nawet poezję. Na przykład, w 2018 roku obraz stworzony przez algorytm AI został sprzedany na aukcji Christie’s za ponad 400 tysięcy dolarów. Obraz ten, zatytułowany „Portret Edmonda de Belamy”, był częścią serii dzieł wygenerowanych przez sieć neuronową.

3. Rozpoznawanie mowy i tłumaczenie
AI osiągnęła imponujący postęp w dziedzinie rozpoznawania mowy i tłumaczenia. Programy takie jak Google Translate korzystają z zaawansowanych algorytmów AI, aby przetłumaczyć teksty z jednego języka na inny z zadziwiającą precyzją. Co więcej, asystenci głosowi, tacy jak Amazon Alexa czy Apple Siri, używają AI do rozpoznawania i interpretowania poleceń głosowych użytkowników.

4. Gry i AI
Sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w rozwoju gier komputerowych. AI jest wykorzystywana do tworzenia realistycznych zachowań postaci niezależnych (NPC), a także do opracowywania strategii w grach takich jak szachy czy Go. W 2016 roku program AI AlphaGo, opracowany przez DeepMind, pokonał mistrza świata w grze Go, co uważane było za ogromny przełom ze względu na złożoność tej gry.

5. AI w medycynie
AI znajduje szerokie zastosowanie w medycynie, pomagając w diagnozowaniu chorób, analizie obrazów medycznych i opracowywaniu nowych leków. Na przykład, systemy AI potrafią analizować zdjęcia rentgenowskie z większą dokładnością niż ludzie, co pozwala na szybsze i dokładniejsze wykrywanie chorób takich jak rak płuc.

6. Samouczące się systemy
Jedną z najbardziej fascynujących dziedzin AI jest uczenie maszynowe, gdzie systemy AI uczą się na podstawie danych, zamiast być ręcznie programowane. Przykładem jest GPT-3, model językowy opracowany przez OpenAI, który jest w stanie generować realistyczne teksty na podstawie wprowadzonego przez użytkownika kontekstu. Model ten jest używany w różnych aplikacjach, od generowania treści po automatyczne odpowiadanie na pytania.

7. AI w przemyśle
AI rewolucjonizuje przemysł, automatyzując procesy produkcyjne i poprawiając efektywność. W fabrykach AI jest używana do monitorowania jakości produktów, optymalizacji procesów produkcyjnych oraz przewidywania potrzeb konserwacyjnych maszyn. Tego rodzaju zastosowania nie tylko zwiększają produktywność, ale również pomagają w redukcji odpadów i oszczędzaniu energii.

8. Deepfake
Technologia deepfake, oparta na AI, umożliwia tworzenie realistycznych fałszywych wideo i zdjęć, w których twarze osób są zmieniane lub manipulowane. Chociaż technologia ta może być wykorzystywana do tworzenia zabawnych treści, rodzi również poważne obawy dotyczące dezinformacji i prywatności. Deepfake może być używany do fałszowania wypowiedzi publicznych osób, co stanowi wyzwanie dla autentyczności informacji w mediach.

9. AI w badaniach kosmicznych
AI odgrywa istotną rolę w badaniach kosmicznych, pomagając w analizie ogromnych ilości danych zbieranych przez teleskopy i sondy kosmiczne. Na przykład, NASA korzysta z AI do analizowania zdjęć Marsa w celu poszukiwania oznak życia oraz do planowania tras dla łazików eksploracyjnych.

10. Emocjonalna Inteligencja AI
Naukowcy pracują nad rozwijaniem AI, która potrafi rozpoznawać i reagować na ludzkie emocje. Tego rodzaju AI może być wykorzystywana w różnych aplikacjach, od opieki zdrowotnej po interakcje z klientami, gdzie zrozumienie emocji może poprawić jakość obsługi i dostosowanie usług do indywidualnych potrzeb użytkowników.

Krótkie Podsumowanie!

Sztuczna inteligencja jest dziś kluczowa, ponieważ technologia szybko się rozwija, przynosząc nowe funkcje i możliwości, takie jak tworzenie stron internetowych. Jednocześnie AI niesie poważne wyzwania etyczne, które wymagają współpracy naukowców, inżynierów, decydentów i społeczeństwa w celu opracowania odpowiednich ram regulacyjnych, by zapewnić jej odpowiedzialne i korzystne wykorzystanie dla wszystkich.

Kontakt!

Jeżeli masz pytania, sugestie lub chcesz zgłosić błąd w artykule, to napisz nam o tym na nasz adres e-mail: pomocfest@gmail.com