Sztuczna inteligencja (AI) – co to jest? Przykłady online

Co to jest sztuczna inteligencja?

Jeszcze kilka lat temu słysząc po raz pierwszy o tej technologii, wiele osób wyobrażało sobie sceny z filmów science fiction, w których to ludzie-roboty przejmowały władzę nad światem. Obecna rzeczywistość rysuje jednak nieco inny obraz tego zagadnienia.

Sztuczna inteligencja (w skrócie SI lub z języka angielskiego AI) to system komputerowy o zaawansowanej i skomplikowanej architekturze, który różni się od tradycyjnych programów swoimi możliwościami do działania na zasadach przypominających ludzką inteligencję. Oznacza to, że jest zdolny do m.in:

• uczenia się,
• samodzielnego doskonalenia swoich działań bez konieczności ręcznego programowania,
• podejmowania decyzji w złożonych i niezaplanowanych sytuacjach,
• analizowania kontekstu oraz adaptacji do nowych warunków w czasie rzeczywistym.

Co istotne, może powstać wiele takich niezależnych od siebie sztucznych inteligencji, czyli systemów komputerowych. Nie ma jednego centralnego „mózgu-komputera” sztucznej inteligencji, z którego korzysta cały świat.

Dlaczego dopiero stosunkowo niedawno sztuczna inteligencja stała się popularna?

Pierwszy program wykorzystujący podstawowe założenia sztucznej inteligencji nosił nazwę Logic Theorist i powstał w… 1956 roku. Był to jednak bardzo prosty i nieskomplikowany projekt, co w głównej mierze wynikało z ograniczeń technicznych. Od tamtego momentu cały czas powstawały programy wykorzystujące sztuczną inteligencję, ale były to rozwiązania typowo zadaniowe np. gra w szachy, tłumaczenia językowe, programy antyspamowe.

Coraz bardziej zaawansowane podzespoły komputerowe oraz dostęp do dużych zbiorów danych treningowych pozwoliły na skuteczne przetwarzanie ogromnej ilości informacji. Połączenie tych czynników sprawiło, że możliwe stało się prowadzenie rozmów ze sztuczną inteligencją w sposób zbliżony do rozmowy z drugim człowiekiem. To właśnie ten fakt sprawił, że o AI zrobiło się głośno. Od teraz każdy może zalogować się na stronie internetowej i samodzielnie porozmawiać ze sztuczną inteligencją na praktycznie dowolny temat.

Popularnym przykładem takiej strony jest ChatGPT – model, który rozumie ludzki język, został wytrenowany na ogromnych zasobach wiedzy, a jego roczne utrzymanie kosztuje nawet 250 milionów dolarów.

Różnice pomiędzy zwykłym programem a systemem AI

Jak działa sztuczna inteligencja?

W celu łatwiejszego zrozumienia zagadnienia, posłużymy się przykładem aplikacji AI zdolnej do rozpoznawania roślin. Założenie działania programu jest proste – użytkownik przesyła zdjęcie, a aplikacja identyfikuje i wyświetla nazwę rośliny.

Żeby sztuczna inteligencja mogła się czegoś nauczyć trzeba jej dostarczyć dane treningowe. W przypadku naszego oprogramowania dane treningowe to ogromny zbiór fotografii roślin, które są podpisane co to za roślina (tzw. dane etykietowane).

Oprogramowanie bazując na przesłanych obrazach, analizuje je, wykrywając powtarzające się wzorce i charakterystyczne elementy dla danej rośliny np. kolory, kształty, krzywe, gradienty, tekstury, krawędzie, proporcje, kąty nachyleń i dziesiątki innych zmiennych. Lista cech nie jest z góry ustalona przez programistę – system uczy się ich samodzielnie na podstawie dostarczonych danych i procesu treningowego, określając, które z nich są istotne dla klasyfikacji.

Można to przyrównać do rozwoju małego dziecka, które wraz z wiekiem samodzielnie zaczyna rozumieć sytuacje otaczającego je świata i jest w stanie rozpoznawać przedmioty. Z tą ogromną różnicą, że komputer potrzebuje znacznie więcej danych niż człowiek, aby się czegoś nauczyć. Dziecko wystarczy, że zobaczy kota kilka razy, by zapamiętać jak wygląda. System AI musi przeanalizować tysiące zdjęć kotów, zanim zacznie je skutecznie rozpoznawać.

Uczenie maszynowe

Sztuczna inteligencja rozpoznaje zależności w podobny sposób co ludzie (odnajduje wzorce w wyglądzie roślin), ale technicznie wszystko opiera się na skomplikowanych i rozbudowanych działaniach matematycznych. AI na podstawie dostarczonych danych treningowych stara się odnaleźć jak najwięcej wzorców na obrazach oraz zachodzących między nimi współzależności.

Opisany powyżej proces rozpoznawania wzorców nazywa się uczeniem maszynowym, a podczas trenowania i przetwarzania informacji program tworzy tak zwane neurony. Nie mówimy tutaj oczywiście o biologicznych neuronach, ale o zapisach matematycznych, których struktura przypomina ludzki układ nerwowy. To właśnie te zapisy matematyczne są odzwierciedleniem tego czego nauczyło się AI. Wspomniane neurony są ze sobą połączone tworząc złożone, wielowarstwowe sieci, co w efekcie umożliwia programowi skuteczne rozpoznawanie roślin.

Poniższa grafika przedstawia uproszczony schemat sztucznej sieci neuronowej, składającej się z trzech rodzajów warstw: wejściowej, ukrytej i wyjściowej. Prezentowana ilustracja to jedynie symboliczny, niewielki fragment znacznie bardziej złożonej sieci, która w rzeczywistości może składać się z setek warstw i milionów połączeń.

Generalizując, im więcej jakościowo dobrych danych treningowych, tym system będzie działać skuteczniej. Większa ilość różnorodnych przykładów pozwala algorytmowi lepiej rozpoznawać wzorce, redukując ryzyko błędnych wyników i poprawiając jego zdolność do adaptacji w nowych sytuacjach.

Dane treningowe

Bardzo istotnym elementem działania systemów AI są dane treningowe, czyli informacje, na podstawie których model jest szkolony. Aby lepiej zobrazować skalę tego procesu, posłużmy się przykładem powszechnie znanej Wikipedii. Cała angielska wersja tej internetowej encyklopedii zawiera ponad 6 milionów artykułów. Jeden z najpopularniejszych systemów AI, ChatGPT, również korzystał z danych pochodzących z Wikipedii, ale stanowią one jedynie około 4% całego zbioru treningowego! Pozostała część pochodzi z setek tysięcy książek, milionów publikacji naukowych, artykułów prasowych oraz rozległych zasobów Internetu – w tym stron internetowych, forów dyskusyjnych, blogów i wielu innych źródeł.

Modele językowe nie uczą się na zasadzie „kopiuj-wklej”, lecz analizują ogromne ilości tekstu w poszukiwaniu wzorców językowych. Zamiast zapamiętywać konkretne treści, identyfikują zależności między słowami, strukturami zdań i kontekstem. Dzięki temu mogą tworzyć unikalne teksty, które nawiązują do treści ze zbioru treningowego, ale nie są ich dosłownym powieleniem.

Podobnie działają inne systemy sztucznej inteligencji:

• Generatory muzyki → uczą się na danych treningowych w postaci nagrań dźwiękowych, analizując rytm, harmonię, cechy czasowe, spektrum dźwiękowe, energię dźwięku czy strukturę utworów.
• Wirtualne diagnozy medyczne → bazują na ogromnych zbiorach danych, takich jak obrazy rentgenowskie, wyniki badań, historie chorób, korelacje w stosunku do wieku, płci i wywiadów pacjentów.
• Systemy tłumaczenia językowego → analizują miliony zdań w różnych językach, ucząc się reguł gramatycznych, kontekstu i stylu wypowiedzi.
• Rozpoznawanie mowy → uczy się na próbkach nagranych głosów, identyfikując akcenty, intonację, amplitudy, wzorce dźwiękowe i różnice w wymowie.
• Generatory tekstu → uczą się na ogromnych zbiorach danych tekstowych, takich jak książki, publikacje, artykuły i strony internetowe, aby rozpoznawać wzorce językowe, gramatykę i styl wypowiedzi. Dzięki temu mogą tworzyć unikalne, spójne, logiczne teksty, odpowiadać na pytania czy podsumowywać informacje.
• Analiza sentymentu w tekstach → przetwarza duże zbiory recenzji, komentarzy czy artykułów, by określić, czy dany tekst ma wydźwięk pozytywny, negatywny czy neutralny.

Przykłady sztucznej inteligencji online

Poniżej publikujemy wybrane strony internetowe, których działanie opiera się na algorytmach sztucznej inteligencji. Przy wyborze sugerowaliśmy się bezpłatnym dostępem, prostotą obsługi oraz różnorodnością możliwości.

ChatGPT to rozbudowane oprogramowanie, które prowadzi konwersacje w sposób przypominający rozmowę między ludźmi. Potrafi tworzyć teksty, analizować, wykonywać skomplikowane i czasochłonne operacje czy rozwiązywać problemy z różnych dziedzin. To właśnie ChatGPT przyczynił się do zwiększenia zainteresowania sztuczną inteligencją, głównie dzięki ogromnym zbiorom danych, na których został wytrenowany. Więcej informacji o ChatGPT.

ElevenLabs jest narzędziem przetwarzającym wprowadzony tekst na ludzką mowę. Do wyboru otrzymujemy kilkadziesiąt wirtualnych głosów lektorskich w 28 językach (w tym polskim). W odróżnieniu od podobnych tego typu rozwiązań, oprogramowanie generuje wyjątkowo naturalnie brzmiący głos. Więcej informacji o ElevenLabs.

Copilot to oprogramowanie AI firmy Microsoft. Wystarczy wejść na stronę, aby otrzymać możliwość rozmowy ze sztuczną inteligencją. Copilot napisze dla nas teksty, artykuły, stworzy analizy, odpowie na pytania, rozwiąże zadania, uporządkuje dane, a nawet wygeneruje grafikę na podstawie polecenia tekstowego – wszystko w formie przyjaznego i prostego czata.

Gemini jest projektem stworzonym przez Google, które powstało w odpowiedzi na popularność ChataGPT. Model również został wytrenowany na pokaźnym zbiorze danych, jest w stanie redagować teksty, odpowiadać na pytania, analizować materiały, a także przeszukiwać czasie rzeczywistym informacje znalezione w Internecie. Więcej informacji o Gemini.

Suno AI to platforma do generowania muzyki z tekstu. Wystarczy wprowadzić krótki opis określający rodzaj muzyki, użytych instrumentów, rytmu czy melodii, aby w ciągu kilku sekund otrzymać od kilka propozycji gotowych utworów. Suno oferuje możliwość użycia własnych tekstów do piosenek, także w języku polskim.

Sprawdź wszystkie narzędzia w naszym katalogu

Zastosowania AI w różnych branżach

Medycyna i opieka zdrowotna

• Diagnozowanie chorób na podstawie obrazów i badań medycznych (np. zdjęcia rentgenowskie, tomografia komputerowa, badania krwi).
• Wykrywanie nieprawidłowości w badaniach laboratoryjnych.
• Spersonalizowana terapia i leczenie oparte na analizie danych genetycznych i klinicznych.

Handel detaliczny i e-commerce

• Systemy rekomendacji produktów oparte na analizie zachowań zakupowych klientów.
• Personalizowane oferty promocyjne i kody rabatowe.
• Personalizacja doświadczenia zakupowego.
• Dynamiczne i natychmiastowe wyceny.
• Chatboty rozmawiające z klientami.
• Prognozowanie popytu na produkty i optymalizacja zarządzania zapasami.

Motoryzacja

• Systemy wspomagające kierowcę, w tym asystenci parkowania i systemy ostrzegania o niebezpieczeństwach.
• Samochody autonomiczne zdolne do samodzielnego prowadzenia na drogach.
• Analiza danych z sensorów w celu monitorowania stanu technicznego pojazdów, przewidywania usterek i umawiania wizyt w serwisie.

Rozrywka, wideo, muzyka

• Generowanie muzyki, filmów, tekstów piosenek i tworzenie efektów dźwiękowych.
• Systemy rekomendacji filmów, programów telewizyjnych i książek.
• Personalizowane doświadczenia wirtualnej rzeczywistości (VR) i rozszerzonej rzeczywistości (AR).

Edukacja

• Systemy adaptacyjnego uczenia się, dostosowujące materiał dydaktyczny do indywidualnych potrzeb ucznia.
• Automatyczne ocenianie zadań i testów.
• Tworzenie interaktywnych narzędzi edukacyjnych, takich jak aplikacje mobilne i platformy e-learningowe.
• Personalizowane plany lekcji i materiały dydaktyczne dostosowane do stylu uczenia się ucznia.

Produkcja i przemysł

• Optymalizacja procesów produkcyjnych i zarządzania łańcuchem dostaw.
• Diagnozowanie defektów produkcyjnych przy użyciu analizy obrazów i sensorów.
• Prognozowanie awarii maszyn i planowanie konserwacji zapobiegawczej.
• Automatyzacja magazynowania, pakowania i wysyłki produktów.

Rolnictwo i hodowla

• Monitorowanie upraw rolnych przy użyciu dronów i satelitów w celu oceny zdrowia roślin i prognozowania plonów.
• Systemy automatycznej identyfikacji i klasyfikacji szkodników oraz chorób roślin.
• Personalizowane zalecenia dotyczące nawożenia, nawadniania i ochrony roślin oparte na analizie danych meteorologicznych i glebowych.
• Automatyzacja procesów zbioru plonów i sortowania produktów rolnych.

Podsumowując, sztuczna inteligencja znajdzie zastosowanie wszędzie tam gdzie potrzebne jest generowanie materiałów, analiza, optymalizacja, rozwiązywanie problemów związanych z percepcją, rozpoznawaniem wzorców, czy planowaniem.