Nasze oczekiwania w stosunku do sztucznej inteligencji są głęboko zakorzenione w popkulturze. Niezliczone produkcje filmowe nadające komputerom ludzkie cechy przez lata pobudzały naszą wyobraźnię. Teraz, gdy inteligentne algorytmy rozwijają się jak nigdy wcześniej, te pielęgnowane latami marzenia mają szansę stać się rzeczywistością.
O dynamicznym rozwoju sztucznej inteligencji świadczy m.in. liczba rejestrowanych patentów w obrębie uczenia maszynowego – jej najbardziej zaawansowanej formy. Od 2013 do 2017 roku szła ona w górę z prędkością 34 proc. Duży wpływ na rozwój Sztucznej Inteligencji odgrywa dostęp do ogromnych zbiorów danych, które generujemy nieustannie. Jest to trzecia najszybciej rosnąca kategoria pośród wszystkich przyznanych patentów. Z szacunków IDC wynika natomiast, że rynek sztucznej inteligencji już w 2017 r. osiągnął wartość 12 mld dolarów. Analitycy wiodącej firmy konsultingowej, specjalizującej się w technologiach informatycznych, prognozują, że w 2021 wzrośnie ona do 57.6 mld. Ten olbrzymi boom inwestycyjny ma się przełożyć na naszą codzienną egzystencję. Przedstawiamy siedem dziedzin, które sztuczna inteligencja w najbliższych latach wywróci do góry nogami.
Algorytmy uczenia maszynowego słyną z tego, że w gigantycznych zbiorach danych potrafią odnaleźć nieuchwytne dla człowieka wzorce. Tę umiejętność starają się wykorzystać naukowcy z najlepszych uniwersytetów, by wesprzeć lekarzy w procesach diagnostycznych. Komputery nakarmione historią chorobową pacjentów, danymi fizjologicznymi i wynikami badań, same uczą się rozpoznawać choroby i to z nieznaną dotąd precyzją.
– Jest wiele skutecznych metod wykrywania chorób na podstawie akt pacjentów, ale ta jest o niebo lepsza – ocenił program „Deep Patient” Joel Dudley, przewodniczący zespołu badaczy w nowojorskim Mount Sinai Hospital. To wzorcowy przykład wykorzystania głębokiego uczenia maszynowego w diagnostyce. Zasłynął on za sprawą doskonałego rozpoznawania schorzeń psychicznych, takich jak schizofrenia. Są one niezwykle trudne do zdiagnozowania nawet przez najlepszych specjalistów w dziedzinie psychiatrii. Dudley do dziś nie potrafi powiedzieć jakie anomalie system bierze pod uwagę, formułując tak zaawansowane oceny, ponieważ identyfikacji jednostek chorobowych nauczył się on samemu na podstawie kart ponad 700 tys. pacjentów.
Sporym sukcesem w tym obszarze może pochwalić się również New York University School of Medicine. Z badania opublikowanego niedawno w Nature Medicine wynika, że jej naukowcom udało się wykorzystać SI w rozpoznawaniu nowotworów. Oparta o uczenie maszynowe platforma zyskała zdolność analizowania obrazów guzów płuc, określania typu nowotworu, a nawet identyfikacji zmienionych genów wywołujących mutację komórek.
– Opóźnione leczenia raka nigdy nie jest dobre. Nasze badanie dostarcza mocnych dowodów na to, że sztuczna inteligencji jest w stanie natychmiast określić podtyp nowotworu i profil mutacji, co umożliwia szybsze rozpoczęcie leczenia celowanego – mówi Aristotelis Tsirigos, profesor nadzwyczajny w NYU Langone's Perlmutter Cancer Center.
Podane wyżej przykłady to zaledwia kropla w morzu projektów łączących sztuczną inteligencję i medycynę. Ich efekty są obiecujące i wszystko wskazuje na to, że komputery już niebawem towarzyszyć będą lekarzom w diagnostyce całego spektrum chorób.
Face ID znane użytkownikom iPhone’ów to zaledwie przedsmak nadchodzącej rewolucji. Coraz większą dokładność, z jaką algorytmy potrafią rozpoznawać ludzkie twarze, zawdzięczamy sztucznej inteligencji. Futurystyczne wizje uber scyfryzowanego świata rodem z serialu “Black Mirror”, w których klasyczne dokumenty trafiły do muzeów, wbrew pozorom nie są tak odległe. Dane biometryczne za sprawą wszechobecnego internetu i chmury obliczeniowej już niebawem mogą zastąpić inne dowody tożsamości.
– Dzięki SI, twarz będzie nową kartą kredytową, prawem jazdy i kodem kreskowym.(...) Tech i retail łączą się ze sobą, co doskonale widać na przykładzie Amazon i Whole Food. W niedalekiej przyszłości ludzie nie będą musieli stawać w sklepowych kolejkach – antycypuje Georges Nahon, prezes Orange Institute, globalnego laboratorium badawczego.
Sceptycy mogą kontestować wiarę w taki obrót zdarzeń przytaczając wady nowych technologii. “Oberwał tak, że nie poznał go własny smartfon” – to jeden z możliwych scenariuszy. Współczesnej kinematografii nie jest obcy brutalny wątek kradzieży tożsamości poprzez pozbawiania ludzi części ciała, lecz czy odróżnienie zdrowego palca od odciętego nie jest banalnym zadaniem, nawet dla pozbawionej uczuć maszyny.
Jest rok 2028, przez otwarte okno do sypialni wlewa się lipcowy skwar. Janusz leży na łóżku i kompulsywnie przewija ekran smartfona. Z letargu budzi go reklama umieszczona w popularnym serwisie społecznościowym. Uśmiechnięta, animowana postać zwraca się do niego po imieniu, przypomina ostatni spacer z kolegami i sobotniego grilla, namawiając do spróbowania nowego smaku piwa spod znaku jego ulubionej marki. Główne założenia spotu zostały z góry narzucone przez reklamodawcę, a tę formę sprawnie wypełniła sztuczna inteligencja sięgając po dane umieszczona przez Janusza w mediach społecznościowych oraz informacje o jego aktywności w internecie.
Taki poziom personalizacji wciąż brzmi jak science fiction, jednak istnieją firmy, które pracują nad podobnymi rozwiązaniami. Zalążki tej technologii możemy obserwować m.in na Facebooku. Portal Marka Zuckerberga już od jakiegoś czasu oferuje swoim użytkownikom możliwość publikacji wideo z podsumowaniem roku i wspomnieniami. Powstaje ono w zautomatyzowany sposób agregując wyselekcjonowane przez algorytm aktywności, takie jak publikacje postów lub zdjęć.
Wpół zautomatyzowaną kampanię wideo przeprowadziła również Toyota we współpracy z agencją Saatchi & Saatchi, wykorzystując w tym celu superkomputer IBM, platformę do renderowania wideo o nazwie Imposium oraz dane o preferencjach i aktywności internautów. Odbiorcom kampanii ukazały się spoty w zabawny sposób łączące ich ulubione zajęcia z najmniej pasującymi do nich czynnościami. W ten sposób osobom interesującym się sztukami walki wyświetlała się kreacja zestawiająca ich hobby z grillowaniem. „Przygotuj mięso na ogrodowego grilla używając technik walki wręcz. Zmiękcz kotlety schabowe ciosami karate” – brzmiało wyzwanie umieszczone w końcowej części klipu. Celem kampanii było przedstawienie Toyoty Rav4, jako modelu skrojonego pod ludzi aktywnych.
Odbywająca się w czasie rzeczywistym personalizacja to przyszłość reklamy wideo. Jej silnikiem jest sztuczna inteligencja, a paliwem wielkie zbiory danych. – Bez jakościowych informacji o użytkownikach sieci nie można mówić o precyzyjnym targetowaniu, a tym bardziej o nadawaniu komunikatom osobistego charakteru.To m.in. z tego powodu firmy chcą wiedzieć o swoich klientach jak najwięcej. Analizując aktywność internautów poznajemy ich nawyki i preferencje. Wiemy, co czytają, co kupują i gdzie bywają. Odnalezienie się w tak obszernych i nieposiadających struktury zbiorach jest dla człowieka niemożliwe. Sztuczna inteligencja natomiast radzi sobie z nimi doskonale i to dzięki niej może skończyć z zaśmiecaniem internetu wyświetlanymi na chybił trafił reklamami, czyniąc go przyjaźniejszym i mniej chaotycznym miejscem – wyjaśnia Piotr Prajsnar z Cloud Technologies, jednej z czołowych europejskich firm specjalizujących się w Big Data marketingu, która za sprawą algorytmów machine learning analizuje zachowanie kilku miliardów użytkowników internetu. Należy do niej jedna z największych na świecie hurtowni tzw. audience data, które mogą być paliwem nie tylko kampanii digitalowych, lecz również dla sztucznej inteligencji.
Rozpięta koszula obnażająca obficie owłosioną klatę i auto, z którym można uciąć sobie pogawędkę, a nawet rozsiąść się w nim wygodnie i biernie obserwować, jak z precyzją kierowcy Formuły 1 samo wyprzedza malejące we wstecznym lusterku samochody. Taką wizją przyszłości w latach 80. karmił widzów serial Nieustraszony (ang. Knight Rider) z Davidem Hasselhoffem w roli głównej. Jego twórcy w jednym się nie pomylili – autonomiczne samochody już niebawem staną się stałymi uczestnikami ruchu drogowego. Mimo to, na komfortowe podróże do pracy, podczas których kontrolę nad kierownicą przejmuje komputer, przyjdzie nam jeszcze sporo poczekać. Inaczej sytuacja wygląda w przypadku bezzałogowych pojazdów dostawczych. Coraz częściej można je spotkać w kontrolowanych środowiskach, takich jak porty czy duże tereny przemysłowe, a już za kilka lat mają pojawić się na szosach. W taki obrót zdarzeń wierzy przynajmniej Fabu Technology. Startup pochwalił się w czerwcu, że jego ciężarówki przeszły już testy na chińskich drogach publicznych i że jeszcze w tym roku planuje on przedstawić ofertę międzymiastowego transportu, która ma radykalnie zmienić kształt krajowego rynku przewozów towarowych.
– Oczekujemy, że nasza autonomiczna ciężarówka już w tym roku osiągnie zdolność transportu ładunków cargo na terenie miast do 2019, a do 2020 pomiędzy prowincjami – mówi He Xiaofei, twórca Fabu. Mają one poruszać się po jezdniach 24/7 z maksymalną prędkością 70 km/h. – W porównaniu z autonomicznymi autami osobowymi, komercyjne pojazdy, takie jak samoprowadzące się ciężarówki, podążają z góry wyznaczonymi trasami, np. z jednego magazynu do drugiego, w stosunkowo prostych warunkach drogowych – zwraca uwagę He i dodaje, że jest to jeden z powodów, dla których wejdą one na rynek szybciej, niż autonomiczne auta osobowe.
Można wierzyć lub nie, ale świat nie kończy się na samochodach. Niedawno przypomnieli nam o tym szwajcarscy konstruktorzy, którzy stworzyli dron sterowany przez zamontowaną w jego wnętrzu splotową sieć neuronową. Ten niewielkich rozmiarów robot przemieszcza się w przestrzeni powietrznej w pełni autonomicznie, dzięki temu że jest w stanie analizować obraz z kamery i na jego podstawie podejmować decyzje. Autorzy projektu przekonują, że w ciągu paru lat tego typu maszyny znajdą zastosowanie choćby w handlu, rolnictwie, czy też fizycznym patrolowaniu obiektów wymagających szczególnej ochrony, np. baz wojskowych, kompleksów naukowych czy centrów danych.
W obsłudze klienta dynamicznie na uznaniu – zarówno firm i organizacji, jak i samych konsumentów – zyskują tzw. interfejsy konwersacyjne. I choć nazwa ta brzmi nieco enigmatycznie, to w gruncie rzeczy chodzi tu o umożliwienie klientowi nawiązywania rozmowy z ulubioną marką o każdej porze, w każdej sprawie i przy pomocy dowolnego urządzenia. Oczywiście nie jest to możliwe w przypadku tradycyjnego centrum kontaktowego, więc przedsiębiorstwa sięgają po wsparcie narzędzi sztucznej inteligencji – a konkretnie chatboty oraz voiceboty. W pierwszym przypadku trudno mówić o rewolucji, gdyż niemal każdy z nas co najmniej raz “zamienił słowo” z wyskakującym z okienka na firmowej stronie internetowej wirtualnym asystentem.
Głosowi asystenci to już inna historia. Stoi za nimi naprawdę obiecująca i wciąż relatywnie rzadko wykorzystywaną technologia. Interakcje nawiązywane przy pomocy głosu są zwykle najszybszą i najwygodniejszą metodą otrzymania pożądanych informacji, zgłoszenia problemów czy uwag odnośnie produktu czy dokonania transakcji zakupowej. Już 20 proc. wyszukań w najpopularniejszej przeglądarce świata – Google – inicjowanych jest głosowo. W biznesie ta forma dialogu z konsumentem zyskuje coraz więcej zwolenników.
Współczesne prawo gospodarcze jest wynikową wielkich idei. Zawdzięczamy je myślom takich ludzi, jak np. krzywiący wolnorynkowe poglądy Adam Smith, czy socjalista Karl Marx. Teorie wielkich ekonomistów położyły podwaliny pod zachodnią gospodarkę. Mimo że pełnymi garściami czerpie on z ich pokaźnego dorobku, to wciąż zmuszona jest stawiać czoła dewastującym kryzysom. Wdrażając w życie reformy gospodarcze w XIX i XX wieku politycy dysponowali niewielkim możliwościami statystycznej oceny ich skuteczności. Co innego w przypadku gigantycznych reform ustrojowych. Tu efekty widać jak na dłoni. Wystarczy spojrzeć na konsekwencje rewolucji komunistycznej, która każdorazowo kończyła się gospodarczą katastrofą. Jednak gdy w grę wchodzą mniejsze reformy, które w zależności od lokalnych uwarunkowań i koniunktury w różnych państwach mogą przynosić odmienne rezultaty, ich twarda analiza w oparciu o dane, jeśli już miała miejsce, to odbywała się w sposób w powierzchowny, bo tylko na taki pozwalały powszechnie stosowane metody naukowe.
Nowe możliwości otwiera przed nami analityka Big Data i stojąca za nią sztuczna inteligencja. Wyobraźmy sobie sytuację, w której wpływ każdej nowej ustawy na krajową gospodarkę jest wnikliwie analizowany przez zaawansowane algorytmy. Informacje pochodzące z urzędów, państwowych organów i komórek, Giełdy Papierów Wartościowych oraz koncernów zajmujących się badaniem rynku są w czasie rzeczywistym przetwarzane przez system i zestawiane z danymi historycznymi. Analizując te gigantyczne zbiory, sztuczna inteligencja nie tylko obnaża skutki zrealizowanych wcześniej reform, lecz również odnajduje powtarzające się patenty, na podstawie których można zidentyfikować nieznane wcześniej mechanizmy rządzące procesami gospodarczymi. Taki system posłuży również do oceny zmian proponowanych przez polityków, skutecznie przewidując ich ekonomiczne konsekwencje. Jego powstanie zada bolesny cios populizmowi. Nie będzie już miejsca na domysły i górnolotne idee. Prawo gospodarcze, wysokość podatków oraz inne reformy realizowane będą tak, by zoptymalizować gospodarkę i zwiększyć ogólny dobrobyt społeczeństwa, a u ich podstaw znajdą się twarde dane, z którymi trudno będzie dyskutować nawet najbardziej charyzmatycznym politykom.
Grafika wprowadzająca: Kadr z serialu „Nieustraszony”
_________________________________
Marcel Płoszczyński - Account Executive w agencji inPlus Media, entuzjasta nowych technologii i sympatyk blockchainowej rewolucji. Przetwarza kawę na linijki tekstu, a w czasie wolnym grasuje w okolicach równika. Specjalizuje się w komunikacji zewnętrznej, którą prowadzi dla firm z branż technologicznej i marketingowej.
inPlus Mediato stworzona przez pasjonatów technologii agencja PR, która wierzy w dobre i wartościowe treści. Doradza zarówno największym korporacjom, jak i startupom z branży IT, w jaki sposób skutecznie komunikować się z rynkiem.
Hej, jesteśmy na Google News - Obserwuj to, co ważne w techu
