Sztuczna inteligencja to nie tylko ChatGPT. Rozwój AI zapewnia wiele narzędzi i zastosowań

Uczenie maszynowe (machine learning), kluczowy element AI, wykorzystuje algorytmy, aby umożliwić systemom naukę oraz doskonalenie na podstawie danych bez konieczności programowania bezpośrednich instrukcji.

Z kolei uczenie głębokie (deep learning), podzbiór uczenia maszynowego, wykorzystuje sieci neuronowe inspirowane ludzkim mózgiem.

Uczenie maszynowe i uczenie głębokie to motory rozwoju AI

Uczenie maszynowe i uczenie głębokie to główne motory rozwoju sztucznej inteligencji. Narzędzia takie jak TensorFlow i PyTorch umożliwiają programistom tworzenie i trenowanie złożonych sieci neuronowych do zadań takich jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie mowy i tłumaczenie języków.

AI to także narzędzia służące do przetwarzania języka naturalnego (NLP), które umożliwiają maszynom rozumienie, interpretowanie i generowanie tekstu podobnego do ludzkiego. Chatboty i wirtualni asystenci NLP, usprawniają obsługę klienta i automatyzują komunikację.

Sztuczna inteligencja ma również zastosowanie w tzw. widzeniu komputerowym – jest wykorzystywana do analizy obrazów i wideo, wykrywania obiektów i rozpoznawania twarzy. Narzędzia tego rodzaju znalazły zastosowanie m.in. w medycynie, motoryzacji czy systemach bezpieczeństwa.

Natomiast modele generatywne, takie jak GPT (Generative Pre-trained Transformer), są w stanie generować tekst i treść przypominającą wytworzoną przez człowieka. Wykorzystuje się je przy tworzeniu i pisaniu treści, a także przy opracowywaniu programów konwersacyjnych.

AI to również programy wykorzystujące algorytmy uczenia się przez wzmacnianie. Mają one zastosowanie w systemach autonomicznych, robotyce i grach. Narzędzia te potrafią uczyć się metodą prób i błędów, usprawniając procesy decyzyjne w dynamicznych środowiskach.

Kolejnym rozwiązaniem ze sfery sztucznej inteligencji jest edge AI, w którym algorytmy AI implementuje się bezpośrednio na urządzeniu zbierającym dane (np. kamerze czy okularach rozszerzonej rzeczywistości).

Narzędzia AI są coraz częściej wykorzystywane w opiece zdrowotnej do zadań takich jak analiza obrazowania medycznego, diagnozowanie chorób i tworzenie leków.

Naukowcy wykorzystują sztuczną inteligencję również do walki z utratą bioróżnorodności – za pomocą AI analizują dane, monitorują ekosystemy oraz wskazują tendencje na przestrzeni czasu.

AI ma też zastosowanie w biznesie i finansach: narzędzia AI są wykorzystywane do analizy danych, wykrywania oszustw, oceny ryzyka i zarządzania relacjami z klientami.

DeepMind AI od Google

Najnowszym narzędziem AI stworzonym przez firmę Google, która rywalizuje z Microsoftem, jest Gemini, stworzony w ramach DeepMind AI.

Google określiło Gemini jako swoje największe i najpotężniejsze jak dotąd narzędzie oraz pierwszy model sztucznej inteligencji, który przewyższył ludzkich ekspertów w teście porównawczym Massive Multitask Language Understanding (MMLU).

Google twierdzi, że Gemini przeszło szeroko zakrojone testy bezpieczeństwa sztucznej inteligencji, korzystając z narzędzi obejmujących zestaw "wskaźników rzeczywistej toksyczności" opracowanych przez Allen Institute for AI z siedzibą w Seattle w celu oceny jego zdolności do identyfikowania, oznaczania i filtrowania toksycznych treści.

AI to jednak nie tylko szanse, ale też zagrożenia. Zwrócili na to uwagę biznesmeni, inwestorzy i eksperci AI, w tym m.in. Elon Musk, którzy w maju br. apelowali o co najmniej sześć miesięcy przerwy w rozwoju systemów sztucznej inteligencji. Była to reakcja na pojawienie się GPT-4, a także wyraz obaw o nieprzewidywalne skutki coraz potężniejszych narzędzi AI.

OpenAI i Microsoft zostały pozwane przez grupy właścicieli praw autorskich, w tym pisarzy Johna Grishama, George'a R.R. Martina i Jonathana Franzena, w związku z rzekomym niewłaściwym wykorzystaniem ich dzieł do szkolenia systemów sztucznej inteligencji. To kolejny problem związany z tymi narzędziami.

Wątpliwości budzi także brak prawnych uregulowań dotyczących AI. Gwałtowne postępy w dziedzinie AI komplikują wysiłki rządów mające na celu uzgodnienie przepisów regulujących korzystanie z tej technologii. Projekty ustaw są nadal tworzone, a rola AI stanowi przedmiot dyskusji.