Dominik Jańczak: Mówiąc dziś o sztucznej inteligencji, poruszamy się w ramach bardzo szerokiej, a jednocześnie często nieprecyzyjnej narracji. O czym tak naprawdę rozmawiamy, myśląc o AI – szczególnie w kontekście tych jej inkarnacji, które można wykorzystać w biznesie i codziennym funkcjonowaniu firmy?
Przemysław Sołdacki: Większość osób zauważyła obecność sztucznej inteligencji w momencie, gdy publicznie dostępny stał się ChatGPT. Cały czas jest on jednak traktowany przez wielu jako „ lepszy Google” – narzędzie, któremu zadajemy pytanie i otrzymujemy odpowiedź. Tymczasem to jedynie czubek góry lodowej. Prace trwające obecnie w Dolinie Krzemowej są znacznie bardziej zaawansowane. Nikt już nie zastanawia się nad samą zdolnością AI do rozmowy z człowiekiem. Wszystko idzie w stronę inteligencji agentowej, gdzie mamy agentów wykonujących konkretne prace. Budzi to oczywiście ryzyko i pytania o to, czy roboty nas zastąpią, ale jest to kierunek, od którego nie da się uciec.
DJ: Podczas rozmów biznesowych często spotykam się z opinią, że AI wciąż się myli. To argument, który ma studzić entuzjazm.
PS: Oczywiście, że się myli – tak samo jak myli się człowiek. Jednak mimo ludzkich błędów potrafimy wykonywać skomplikowane zadania, potrzebujemy jedynie czasu oraz możliwości sprawdzania i poprawiania pomyłek. Dopiero wtedy inteligencja rzeczywiście się objawia. Dokładnie to samo dzieje się teraz z AI. W Stanach Zjednoczonych, Europie czy Chinach bardzo mocno rozwija się temat konkretnych zastosowań biznesowych, które uwzględniają ten proces uczenia się.
DJ: Sztuczna inteligencja stała się ostatnio wszechobecnym buzzwordem. Nie chcę deprecjonować skoku technologicznego, który może nas czekać po wdrożeniu AGI( Artificial General Intelligence), ale w publicznym dyskursie często pomija się fakt, że uczenie maszynowe nie wzięło się znikąd. W logistyce czy produkcji takie rozwiązania były wdrażane od lat.
PS: Zdecydowanie tak. Pierwsze próby z sieciami neuronowymi to lata 50. ubiegłego wieku. Gdy niemal 12 lat temu robiłem doktorat, wiedza o nich była już powszechna, podobnie jak o algorytmach przetwarzania tekstu czy automatycznej klasyfikacji. Od lat używamy ich do filtrowania spamu czy wykrywania podejrzanych transakcji w bankach. Przez długi czas sieci neuronowe traktowano jednak jako ciekawostkę, ponieważ efekty ich działania były proste. Wynikało to z ograniczonej wielkości tych sieci oraz ówczesnych możliwości obliczeniowych.
Można to porównać do biologii: organizm z najmniejszym mózgiem, pewien rodzaj robaka, ma około 307 neuronów, co pozwala mu sprawnie poruszać się i żyć. To kwestia skali – mrówka, mysz i człowiek mają różną liczbę neuronów. To, co wydarzyło się nagle w kontekście sztucznej inteligencji, to skok techniczny, dzięki któremu sieci neuronowe osiągnęły poziom porównywalny z ludzkimi możliwościami.
Choć AI wielu rzeczy jeszcze nie potrafi, to nie znam człowieka, który mówiłby płynnie w kilkudziesięciu językach. W biologicznym
smart-magazine. pl
99