Przewidywanie przyszłości i sztuczna inteligencja dla każdego

fot. depositphotos.com

Względna teoria

Jak powiedział kiedyś Einstein, jeżeli nie potrafisz czegoś prosto wyjaśnić — to znaczy, że niewystarczająco to rozumiesz. To samo tyczy się sztucznej inteligencji. W gruncie rzeczy projekty, które na pozór wyglądają na bardzo złożone — chociażby androidy — u swoich podstaw mają proste założenia. W największym uproszczeniu w AI chodzi o umiejętność przetwarzania informacji w taki sposób, aby móc wyciągnąć z nich wnioski (uczyć się) i podejmować decyzje.

Narzędzia takie jak Mapy Google używają podobnych algorytmów, aby poinformować nas, jakie kroki musimy podjąć, aby dotrzeć z punktu A do punktu B. Jest to prosty przykład na to, że fundamentalne elementy AI są obecne w wielu dziedzinach naszego życia, a ich zrozumienie nie wymaga dyplomu z robotyki czy programowania.

Baza wiedzy

Podstawowym wymaganiem, jakie musi spełniać proces decyzyjny z udziałem maszyn, jest posiadanie potrzebnych danych. Jedną z największych zalet automatyzacji jest możliwość prześledzenia ich ogromnej ilości w krótkim czasie. Jest to pole, na którym już przegrywamy walkę z robotami, które potrafią przejść przez całą Trylogię Sienkiewicza w kilka sekund, co niektórym z nas nie udało się przez wszystkie lata nauki w szkole. Przesyt danych doprowadził do szybkiego rozwoju badań nad sposobami ich przetwarzania, analizy i działania. Maszyny nadają się do tej pracy znacznie lepiej niż ludzie i właśnie dlatego wielu badaczy skupia się na “uczeniu’ maszyn, aby robiły to w możliwie „inteligentny” sposób.

Przetwarzanie danych

Samo posiadanie wiedzy jest jednak niczym jeśli nie potrafimy odpowiednio jej wykorzystać. Prognozy, czyli przewidywanie przyszłości, dotyczą wykorzystywania informacji, które masz, do generowania informacji, których nie masz. Wszędzie tam, gdzie ilość danych jest znacząca oraz wymaga filtrowania czy sortowania, przewidywanie może znacznie pomóc w podejmowaniu decyzji. Ma to szerokie zastosowanie w biznesie, który cechuje się wysokim stopniem niepewności, a co za tym idzie – ryzyka.

Łącze symetryczne czy asymetryczne? Kto odczuje różnicę?

Dedukcja

Wyciąganie wniosków i uczenie się to najbardziej wymagające elementy procesów decyzyjnych. W pewnym momencie bowiem, wracając do przykładu map, samo znalezienie drogi już nam nie wystarczy. W kolejnym kroku chcemy znaleźć najkrótszą drogę, a raczej tę, której pokonanie równa się z najmniejszym możliwym kosztem, czy to jeśli chodzi o zużytą energię, czas czy dystans. Systemy uczące się (machine learning) to część obszerniejszej tematyki AI. U ich podstaw leży założenie mówiące o tym, że jeśli uda się zaprogramować roboty tak, aby myślały w taki sposób, jak my — będą one w stanie uczyć się poprzez obserwację, kategoryzację i popełnianie błędów, również jak my.

Dostępność danych, jaka charakteryzuje nasze realia, poczynając od treści, którymi dzielimy się za pośrednictwem mediów społecznościowych sprawia, że komputery mają dostęp do całego morza informacji, które pomagają im uczyć się bardziej efektywnie i podejmować lepsze decyzje. Warto więc wiedzieć, że za modnym hasłem sztucznej inteligencji kryje się przede wszystkim próba odwzorowania naszych toków myślowych oparta na zwyczajnej weryfikacji danych i chęci przewidzenia, jaki kolejny krok najbardziej się opłaca.