X

Zapisz się na darmowy newsletter
AI Business

Bądź na bieżąco z możliwościami sztucznej inteligencji w biznesie. Zapisz się na bezpłatny newsletter.

Sztuczna inteligencja w 2019 roku – prognozy ekspertów

Co czeka nas w zakresie sztucznej inteligencji w 2019 roku? Na jakich obszarach będzie się ona rozwijała? Zapytaliśmy ekspertów o prognozy na najbliższe miesiące.

Rok 2019 rozpoczął się na dobre, a my pisaliśmy już o kilku nowościach, takich jak rozpoznawanie chorób genetycznych na podstawie zdjęć twarzy przez AI, dekodowanie fal mózgowych, czy ogromnej kwocie, jaką przeznaczy Facebook na badania etyki sztucznej inteligencji. Aby bliżej przyjrzeć się temu, na jakich obszarach głównie planowany jest rozwój oraz na jakich aspektach powinni skupić się badacze, spytaliśmy kilku specjalistów z tego zakresu o ich prognozy AI w ciągu najbliższych miesięcy.

Skalowanie AI

Chyba nikt z nas nie ma wątpliwości, że kolejne miesiące przyniosą wiele zmian w dziedzinie sztucznej inteligencji. Nie sposób jednak zastanowić się nad uporządkowaniem tego, co udało się zrobić dotychczas. Filozofka, futurolożka i doktor nauk humanistycznych, która związana jest z Akademią Leona Koźmińskiego i pracuje obecnie w Center for Collective Intelligence na Massachusetts Institute of Technology w Bostonie, Aleksandra Przegalińska, przewiduje, że w 2019 roku czeka nas skalowanie tego, co zostało wypracowane przez ostatnie dwa lata.

dr Aleksandra Przegalińska

Jeśli pomyślimy o tym, jak wiele zostało zrobione w deep learningu, ilu odkryć dokonano, ile innowacji wprowadzono czy jakie postępy poczyniła firma Elona Muska Open AI z zakresie game AI, to uważam, że dla sztucznej inteligencji nastał moment, gdy ważna jest skala. To, aby stała się ona pewnego rodzaju usługą, którą zarówno małe, średnie, jak i duże przedsiębiorstwa, organizacje oraz administracja mogły zacząć stosować w swoim codziennym funkcjonowaniu. Moim zdaniem czas ostrożnych prac badawczo-rozwojowych, które bardzo dużo kosztują, powoli mija. Widzimy to, że AI powinno się stać usługą dostępną dla wszystkich tych, którzy mogliby skorzystać z analityki Big Data oferowanej przez uczenie maszynowe.

Etyka sztucznej inteligencji

Innym aspektem, który za niezwykle ważny uznało kilku ekspertów poproszonych o zabranie głosu na potrzeby artykułu jest etyką sztucznej inteligencji. Pisaliśmy o tym także w podsumowaniu roku 2018, gdyż już w ubiegłym roku podjęto szereg działań mających na celu zwracanie uwagi na etyczne aspekty tego rozwiązania.

Jak przytacza dr Przegalińska, znana badaczka chińska Fei Fei Li stwierdziła, że AI potrzebuje więcej uczłowieczenia i głównym problem jest tzw. przechył algorytmiczny. Przypomina ona, iż widzieliśmy pod koniec ubiegłego roku, że tzw. algorithmic wired może być bardzo szkodliwy i eliminować różne grupy społeczne. Za przykład podaje ona Amazona, którego narzędzie rekrutacyjne nie wytypowało żadnej kobiety uznając, że nie będą one tak dobrymi pracownikami, jak mężczyźni. Tym samym powieliło ono nasze stereotypy, które są krzywdzące.

Jest to kwestia, która na pewno będzie w tym roku rozstrzygana, gdyż to, że algorytm dyskryminuje ludzi może stać się poważnym problemem nie tylko etycznym, ale i biznesowym. W tym roku będziemy zastanawiać się, jak to naprawić – zapewnia dr Przegalińska.

Mówienie o zagrożeniach

Z kolei dr Paweł Rzeszuciński, Chief Data Scientist w Codewise odpowiada, że w jego odczuciu miniony rok był momentem, w którym na dużo większą skalę niż w latach poprzednich zaczęto rozmawiać na tematy związane z zagrożeniami płynącymi z nieodpowiedzialnego, nieprzemyślanego czy nieodpowiednio dopasowanego wdrażania systemów AI.

dr Paweł Rzeszuciński

Stronniczość algorytmów, wykorzystanie technik rozpoznawania twarzy na masową skalę, otwarty sprzeciw pracowników Google’a przeciw udziałowi firmy w projekcie Pentagonu o nazwie Maven, ujawnienie skandalu Cambridge Analytica czy niebezpieczne rekomendacje IBM Watson co do sposobu leczenia raka to tylko wierzchołek góry lodowej tematów, o których bardzo dużo dyskutowano, prawie zawsze przez pryzmat potrzeby zwiększania świadomości i wzmożonych prac nad etyką AI. Szczęśliwie w rok 2019 wchodzimy z dojrzałością, aby już nie tylko rozmawiać, ale coraz częściej przekuwać teorię w praktykę.

Ekspert wskazuje, że European AI Alliance zakończyło właśnie prace nad szkicem wytycznych dotyczących etyki w AI, które znajdują się aktualnie w fazie konsultacji z interesariuszami, Kanada i Francja ogłosiły niedawno chęć utworzenia globalnej rady adresującej zagrożenia płynące z systemów AI, a szereg krajów które od 2017 rozpoczęły prace nad narodowymi strategiami rozwoju AI (od USA czy Chin, po Kenię i Nową Zelandię) niemal zawsze poświęcają osobny rozdział zagadnieniom etyki.

Dr Rzeszuciński podsumowuje, że temat wymaga bardzo dojrzałej debaty i mocno przemyślanych rekomendacji, dlatego ma nadzieję, że będzie to czas w którym o zagrożeniach płynących ze strony AI będziemy mówili równie często, jak o niewątpliwych nadziejach i możliwościach.

Transparentność

Dla większości z nas sztuczna inteligencja jest zagadką. Dlatego kolejny ważny aspekt, który wskazuje dr Przegalińska to transparentność, czyli tzw. explainability AI (XAI). Futurolożka wyjaśnia, że chodzi o to, aby procedury informacji sieci neuronowych były dla nas jasne i przejrzyste, bo obecnie jest to wciąż „czarna skrzynka”.

Bez większej transparentności m.in. w przetwarzaniu danych medycznych, nie da się iść dalej. Obecnie jest bardzo dużo inicjatyw powołanych w tym zakresie. To potężna problematyka związania np. z prawami własności intelektualnej i możliwością obrotu danymi, zwłaszcza w Europie. Zmagamy się z tym, jak danych można używać. Na poziomie algorytmiki występuje problem, co wolno z nimi robić i jak je anonimizować, by były bezpieczne, co czasem przeczy temu, aby model był precyzyjny – tłumaczy dr Aleksandra Przegalińska.

źródło: shutterstock.com

Stymulowanie popytu

Z raportu McKinsey „Rewolucja AI. Jak sztuczna inteligencja zmieni biznes w Polsce” z 2017 roku wynika, że rozwój sztucznej inteligencji w Polsce jest stymulowany głównie przez granty oraz przez publiczno-prywatne fundusze venture capital. Robert Siudak, Dyrektor ds. Współpracy i realizacji projektów strategicznych w Instytucie Kościuszki twierdzi, że największym tegorocznym wyzwaniem w Polsce, ale też szerzej w całej Europie Środkowo Wschodniej, będzie nie tyle zwiększenie podaży technologii i rozwiązań AI, co stymulowanie wewnętrznego popytu.

Robert Siudak

Zdecydowanie największą barierą wzrostu rodzimego sektora AI w Polsce nie jest brak funduszy lub kadr, lecz wciąż ograniczony popyt na rozwiązania wykorzystujące najnowsze technologie cyfrowe, szczególnie na krajowym rynku. Uwaga w tym zakresie powinna koncentrować się nie tylko na dużych firmach, ale także na sektorze MŚP, który jak pokazują badania w naszym regionie, jest wciąż zapóźniony w procesie transformacji cyfrowej.

Aspekty badawcze

W obszarze sztucznej inteligencji podejmowane będą także nowe badania. Siudak wskazuje, że trendem odnoszącym się do inwestycji w rozwój AI, który będzie zapewne pogłębiał się jest zacieranie podziału pomiędzy badaniami podstawowymi i wdrożeniowymi.

Globalne firmy technologiczne rozwijające badania podstawowe wewnętrznie w ramach dedykowanych zespołów lub finansujące je w powiązanych ośrodkach badawczych, urynkawiają logikę ich prowadzenia, skracając czas dojrzewania technologii do rynku oraz implementując ich wyniki bezpośrednio w swoich produktach – wyjaśnia Siudak.

Nowe przepisy i strategie

Niezwykle istotnym aspektem z zakresu sztucznej inteligencji na rok 2019 są także dotyczące niej przepisy. Martyna Czapska, Associate w Baker McKenzie Polska zwraca uwagę na to, że w ubiegłym roku wiele państw przyjęło strategie dotyczące rozwoju AI, czyli dokumenty zawierające ogólne założenia i kierunki działań związanych z rozwojem AI. To jednak nie koniec działań na tym polu.

Martyna Czapska

Kolejnym krokiem może być praca nad konkretnymi przepisami. Można się ich spodziewać np. co do autonomicznych samochodów, których testy przybiorą na sile. W tym roku Komisja Europejska planuje też stworzenie wytycznych, jak należy interpretować przepisy o odpowiedzialności za produkt niebezpieczny z uwzględnieniem rosnącego wykorzystywania AI.

Kolejne rozwiązania i AutoML

Wygląda także na to, że nie ustaną prace nad nowymi algorytmami i będzie pojawiało się coraz więcej nowych, zautomatyzowanych rozwiązań. Łukasz Siatka, Chief Technology Office w Lonsley, przepowiada, że rok 2019 w stosunku do roku ubiegłego, dostarczy nam jeszcze więcej nowych algorytmów i architektur sieci neuronowych, które z powodzeniem będą wykorzystywane do rozwiązywania reprezentatywnych problemów poszczególnych branż. Wylicza on, że gałęzie AI, które będą się bardzo szybko rozwijać to m.in. przetwarzanie języka naturalnego, widzenie maszynowe, uczenie ze wzmocnieniem.

Łukasz Siatka

Osobiście uważam, że największy skok czeka zautomatyzowane uczenie maszynowe, czyli tzw. AutoML. Dzięki dynamicznemu rozwojowi takowych rozwiązań, zwiększy się efektywność pracy osób na stanowiskach bezpośrednio związanych z przygotowywaniem modeli, co w połączeniu z optymalizacją procesu uczenia, przełoży się na większe możliwości eksperymentowania i uzyskanie znacznie większej efektywności opracowywanych modeli, aniżeli w przypadku przygotowywania takowego modelu w pełni przez człowieka.

Prognozuje on także, że jednym z największych wyzwań nadchodzących lat będzie opracowanie skuteczniejszych rozwiązań pozyskujących dane, bardziej efektywnych sposobów przechowywania i agregacji danych oraz skutecznych (i zarazem podatnych na automatyzację) metod wnioskowania na podstawie informacji – bez tego coraz ciężej będzie nam stawiać kolejne kroki w rozwoju.

źródło: shutterstock.com

Ochrona danych i prywatności

Martyna Czapska prognozuje także większy nacisk na ochronę prywatności. Przypomina ona, że w związku z rozpoczęciem stosowania RODO o ochronie danych osobowych mówiło się bardzo dużo, a w 2019 roku czeka nas rocznica wejścia w życie nowych przepisów.

Wciąż czekamy na ePrivacy, czyli unijne rozporządzenie w sprawie poszanowania życia prywatnego oraz ochrony danych osobowych w łączności elektronicznej – mówi ekspertka. – Ochrona danych w kontekście AI na pewno będzie ważnym tematem.

Sztuczna inteligencja na rynku pracy

Mariusz Kolanko, Co Founder ByteLake traktuje sztuczną inteligencję jako kolejną rewolucję przemysłową. Tłumaczy on, że jak każda rewolucja również i ta sprawia, że wielu z nas zadaje sobie pytanie co ona w praktyce oznacza, jakie daje możliwości i co zmieni.

Mariusz Kolanko

Wielu patrzy z nadzieją na nowe możliwości, jakie się przed nami otwierają. Nie możemy jednak też ignorować opinii, które uzmysławiają nam skalę nadchodzących zmian. Czasami są to kwestie zmiany rynku pracy. Innym razem obawy przed niewłaściwym użyciem albo wręcz nadużyciem mechanizmów, które umożliwiają nowe technologie. Dla mnie osobiście sztuczna inteligencja to naturalna odpowiedz na potrzeby współczesnego społeczeństwa. My jako ludzie stajemy się coraz bardziej twórczy i inteligentni, a prace powtarzalne zaczynają nas nużyć, przez co szukamy nowych wyzwań. Sztuczna inteligencja na pewno zmieni obraz naszego rynku pracy, ale jak każda rewolucja, która przejmuje część ludzkich obowiązków, także i ta wygeneruje mnóstwo nowych.

Ekspert przytacza dane McKinsey wedle których sztuczna inteligencja wykreuje nowe aktywności szacowane na 13 bilionów (13*1012) $ do 2030. Warto pamiętać, że do tej pory sztuczna inteligencja wykorzystywana była głównie w firmach technologicznych. W kolejnych latach powinniśmy zacząć obserwować coraz odważniejsze jej wyjście do pozostałych dziedzin jak przemysł, rolnictwo, usługi i wiele innych.

Popularność cyfrowych asystentów

Nie ustanie także rozwój cyfrowych asystentów. Już w styczniu mogliśmy skorzystać z Google Asystenta w języku polskim. Z pewnością będzie on wciąż udoskonalany. To jednak nie jedyne dostępne na rynku rozwiązanie i nic dziwnego, że Tomasz Wesołowski przewiduje wzrost dynamiki w zakresie segmentu cyfrowych asystentów.

Tomasz Wesołowski

Tę technologię można obecnie zastosować w zasadzie w dowolnej kategorii związanej z wsparciem procesów biznesowych, a głównym jej ograniczeniem w obecnej formie są bariery dotyczące rozumienia i przetwarzania języka naturalnego w języku polskim. Ale głównie w mentalności Klientów, ponieważ na poziomie technicznym już dziś jesteśmy w stanie konstruować asystentów, którzy „rozumieją” języki lokalne.

Zwraca on także uwagę, że główny czynnik związany z trudnościami we wdrożeniach AI dotyczy braku zrozumienia dla tej technologii. Wskazuje on, że o ile większość Klientów chętnie rozmawia i dyskutuje o możliwościach zastosowania sztucznej inteligencji, to skłonność do inwestycji przejawiają jedynie w projekty, które wniosą realną wartość biznesową.

W 2019 roku kluczowe będzie więc zrozumienie technologii, dbanie o jej transparentność oraz skalę. Nie sposób będzie nie brać pod uwagę zagrożeń, ale i przepisów oraz ochrony danych, które mogłyby nas przed nimi uchronić. Możemy spodziewać się kolejnych badań, kolejnych wdrożeń oraz zmian, która mogą sprawić, że sztuczna inteligencja stanie się nam jeszcze bliższa.


Porozmawiaj z nami o sztucznej inteligencji
Dołącz do grupy "AI Business" na Facebooku

Newsletter
AI Business

Bądź na bieżąco z możliwościami sztucznej inteligencji w biznesie.
Zapisz się na bezpłatny newsletter.



Najnowsze artykuły - AI sztuczna inteligencja