Sztuczna inteligencja to nie science-fiction. Oto 7 przykładów, jak zmienia nasze życie już teraz

Jesteśmy na samym początku drogi pełnej eksperymentów ze sztuczną inteligencją. Wielkie firmy dedykują pracy nad nią całe departamenty, widząc w SI „the next big thing” – jak kiedyś w smartfonach. Gigant rynku komputerowego – Intel - niecały rok temu podkreślił swój udział w tym wyścigu kupując za ponad 400 mln dol. Nervana Systems, czyli amerykańską firmę specjalizującą się w głębokim uczeniu.

Głębokie uczenie to metoda, w której komputer uczy się samodzielnie, bez bezpośredniego wpływu człowieka. Metoda ta daje nadzieję, że w przyszłości przeskoczymy z tzw. wąskiej do ogólnej sztucznej inteligencji, która, potrafiłaby samodzielnie radzić sobie z nowymi wyzwaniami.

Oto moja lista 7 najważniejszych dziedzin, w których sztuczna inteligencja odgrywa i/lub będzie odgrywała kluczową rolę:

Jaki jest najniebezpieczniejszy element samochodowej układanki? Oczywiście element ludzki – nieprzewidywalny, podlegający zmęczeniu i niezbyt precyzyjny. Już od kilku lat wiele firm stara się zastąpić go sztuczną inteligencją, która samodzielnie byłaby w stanie kierować czterema kółkami, dzięki analizie otoczenia.

Samochody wyposażone w różne czujniki, radary i kamery są w stanie wykrywać sytuację na drodze i reagować na uczestników ruchu. Kilku producentów dostało już nawet pozwolenia od swoich rządów na testowanie autonomicznych samochodów w normalnym ruchu. Pierwsze jazdy próbne pokazały, że kiedy samochodem kieruje maszyna, wypadki zdarzają się zdecydowanie rzadziej.

Na rynku autonomicznych samochodów mamy zarówno stare, motoryzacyjne potęgi takie jak Mercedes, podwykonawców z innych branż jak Bosh, wschodzące, startupowe gwiazdy jak Uber, a także technologicznych gigantów - jak Intel.

Ten ostatni przejął niedawno izraelski startup Mobileye, który opracował systemy wykrywające obiekty na drodze z użyciem uczenia maszynowego. Odpowiada on więc za „oczy” samochodu.

Najpewniej samochodem tym będzie BMW, gdyż Intel ogłosił partnerstwo z tym producentem, którego pierwsze efekty już można było zobaczyć w Kalifornii.

Na razie SI sterujące samochodem trenowane jest na ulicach GTA V od Rockstara. Okazuje się bowiem, że ten wirtualny świat jest świetlnym poligonem badawczym dla algorytmów. W końcu lepiej poprawiać ich błędy kiedy stawką jest kilka pikseli, a nie wgięty zderzak.

Cortana Microsoftu, Siri Apple’a, Google Assistant i Alexa Amazona – to czwórka głównych graczy na rynku asystentów głosowych, którzy swoje produkty wprowadzają nie tylko do smartfonów, ale również do lodówek, samochodów i salonowych głośników.

Już teraz z ich pomocą można zarządzać kalendarzem, wysyłać wiadomości, zamawiać bilety czy stoliki w restauracjach. Tyle w teorii, ale czy ktokolwiek naprawdę często z tego korzysta? Mi zdarzyło się kilka razy mówić do wyszukiwarki Google’a zamiast wpisywać zapytanie, ale to wszystko. Na prawdziwą wiosnę sztucznej inteligencji wśród asystentów głosowych jeszcze czekamy, ale wszystko wskazuje na to, że nadejdzie ona szybciej niż się spodziewamy.

Główną wartością asystenta głosowego zdają się być integracje, czyli innymi słowy aplikacje działające na głosowym systemie operacyjnym. Potencjał asystentów zależy więc nie tylko od możliwości rozpoznawania głosu, dostępności mocy obliczeniowej do jego przetworzenia i łącza internetowego, ale i od zainteresowania developerów. Historia po raz kolejny zatacza więc koło - jak o możliwościach smartfonu decydowały sklepy z aplikacjami, taki i teraz stanie się z asystentami.

Ochroniarzem w przyszłości także może być maszyna. Badania pokazały, że kiedy przed monitorem posadzimy człowieka, którego jedynym zadaniem jest wpatrywanie się obraz, na którym nic się nie dzieje, jego uwaga pozostaje skupiona tylko przez 20 minut. Później może nie zauważyć np. człowieka wchodzącego do magazynu. Dodatkowo, jeśli w budce ochroniarza jest więcej ekranów, to czas skupienia spada jeszcze bardziej.

Uczenie maszynowe w tym przypadku sprawdza się o wiele lepiej. Program można bowiem nauczyć co jest normalne i nie powinno wywoływać alarmu, a co oznacza włamywacza i jest potencjalnym zagrożeniem. Oprogramowanie radzi sobie także lepiej z ograniczeniami sprzętowymi, czyli słabymi kamerkami z niewielkim framerate'em, które nagrywają zaciemniony obraz.

Już teraz na rynku funkcjonują firmy udostępniające takie systemy, a skorzystać z ich usług mogą także prywatne osoby, które chcą zabezpieczyć swój dom. Szczególnie istotne jest to za Oceanem, gdzie 98 proc. włamań okazuje się fałszywym alarmem, przez co Policja nadaje takim zgłoszeniom niskim priorytet i przyjeżdża bardzo późno.

Ten artykuł został napisany przez człowieka, a nie przez bota, ale w przyszłości może się to zmienić. Już dziś wchodząc na stronę Washington Post do sekcji sportowej, giełdowej, albo politycznej możemy natknąć się na newsy pisane przez boty. Nie są to już tylko proste doniesienia o zmianie kursu giełdowego, czy wyniku meczu, ale również wyniku wyborów z komentarzem.

Boty mają do dyspozycji zestaw reguł, których mają przestrzegać, dostęp do źródeł pierwotnych, a także redakcji, poprawiającej ewentualne błędy (co zdarza się rzadko). W miarę jak boty stawały się będą coraz doskonalsze zmniejszy się rola dziennikarzy newsowych, ale życie pozostałych twórców słowa pisanego może ulec poprawie. Wyobrazić sobie można sytuację, w której bot podeśle dziennikarzowi wstęp do artykułu z prezentacją danych, aby mógł on dodać do nich szybko swoją ocenę.

W przyszłości artykuły mogą więc mieć dwóch twórców: człowieka i bota.

Oszukiwanie w internecie jest sporym problemem. Zaczyna się już w grach komputerowych takich jak np. CS:GO, gdzie każdego dnia rozgrywa się ponad milion meczy. Jednym z najbardziej znanych jest tam bot o nazwie spinbot, który powoduje, że postać obraca się wokół własnej osi, przez co trudniej w nią trafić. Gracz używający spinbota może jednak normalnie kontrolować postać, a dodatkowo korzystać z pomocy przy celowaniu. Kiedy jeden z graczy korzysta z takich nieuczciwych pomocy, to rozgrywka przestaje mieć sens.

Oszustwa zdarzają się często w o wiele poważniejszych kwestiach – na przykład finansowych. Problemem jest tu zastosowanie odpowiednich zabezpieczeń i metod potwierdzania tożsamości, które nie będą zbyt mocno uprzykrzały życia klientom.

Uczenie maszynowe w swoich systemach stosuje m.in. MasterCard, który chce walczyć z fałszywymi odrzuceniami wypłat z kart kredytowych. Szacuje się, że suma transakcji jaka w ten sposób nie dochodzi do skutku jest 13 razy wyższa niż suma oszustw na kartach.

Tam, gdzie w gąszczu informacji ludzie nie mogą znaleźć sygnałów wskazujących na przestępstwo, do głosu dochodzi uczenie maszynowe, które jest zdecydowanie lepsze w wykrywaniu wzorców. W styczniu organy amerykańskie i brytyjskie nałożyły na Deutsche Bank karę w wysokości 500 milionów funtów za niewystarczające środki kontroli zapobiegające praniu brudnych pieniędzy. Zbyt słabe zabezpieczenia mogły pozwolić na wprowadzenie na rynek aż 10 miliardów „wypranych” dolarów.

Z pomocą przyjść tu może platforma Intel Nervana, która porównuje dane transakcji klientów z informacjami Amerykańskiej Komisji Papierów Wartościowych i Giełd, stronami analitycznymi, aktualnościami, a nawet zdjęciami satelitarnymi. to wszystko pozwala jej na zbudowanie sieci połączeń i analizę danych, której człowiek nie byłby w stanie dokonać.

Platforma udowodniła już swoją wartość podczas próbnego wdrożenia w firmie ubezpieczeniowej, gdzie po przeskanowaniu 100 tys. wniosków w 10 godzin wykryła serię oszustw, kosztujących spółkę 2 mln dol. rocznie.

Newsfeed Facebooka, piosenki do przesłuchania na Spotify czy Pandorze, a także podpowiedzi dotyczące produktów od Amazona - to wszystko systemy rekomendacji, które analizują to, co lubimy, oglądamy albo kupujemy i na tej podstawie proponują kolejne produkty.

Nie są to może bardzo zaawansowane systemy wykorzystujące sztuczną inteligencję, ale zależy od nich duża część naszego świata. Mówiło się przecież o tym, że popularność fake newsów na Facebooku mogła wpłynąć na amerykańskie wybory.

Kilka lat temu w polskiej sieci karierę robiła wirtualna asystentka ZUS-u, która bardzo często stawała się obiektem ataków internatów wyrażających w ten sposób dezaprobatę dla polityki tej organizacji. To było 5 lat temu, a chatboty dopiero teraz zaczynają pełną parą wkraczać do różnych usług.

Najczęściej możemy je spotkać w Messengerze, gdzie pomogą w wybraniu filmu na wieczór, zakupieniu biletu na wycieczkę czy dobraniu butów. Nieco bardziej rozbudowane są za to boty odpowiadające za wsparcie klienta, które w przyszłości zastąpić miałyby m.in. livechaty.

Powodów ich popularności upatrywać można w dwóch statystykach. Pierwsza pokazuje, ze połowa internautów wymaga dostępności 24/7, druga, że 64 proc. osób wierzy, że marki powinny odpowiadać za pomocą komunikatorów. Czasami wynika to z wygody klientów, którzy nie chcą z nikim rozmawiać (bo jest np. środek nocy), a wolą szybko załatwić sprawę tekstowo.

Niestety w przypadku botów także jesteśmy na początku drogi do uczynienia ich naprawdę pomocnymi. Zeszłoroczne badanie pokazało, że co trzecia załatwiana za ich pomocą sprawa zakończyła się niepowodzeniem, albo dostarczeniem dziwnej, niepasującej odpowiedzi.

Wśród zainteresowań Intela leży także medycyna (inwestycja 25 mln dol. w prace związane z analizą genomu) czy przeciwdziałanie nękaniu w sieci (wykrywanie przypadków prześladowań), ale kluczowym w zdaniu sobie sprawy z potencjału sztucznej inteligencji jest to, że w przyszłości to ona sama będzie wybierała sobie cele, o których się nam nawet jeszcze nie śniło.

Pierwsza sekunda jej istnienia będzie czasem, w którym nasz świat wkroczy w zupełnie nową erę.