Mimo że matematyczne modele sieci neuronowych opracowano w latach 40-tych XX wieku, analitycy musieli pokonać wiele przeciwności zanim algorytmy AI zaczęły prześcigać człowieka w coraz to nowych dyscyplinach. Obecnie nadal trudno mówić o istnieniu sztucznej inteligencji, której sposoby „myślenia” byłyby choćby zbliżone do ludzkich. Obecnie AI jest wykorzystywana w ściśle określonych obszarach.
Obawy dotyczące tej technologii potwierdzają wyniki badania „SAS 3 essential steps for AI ethics”, w których niespełna połowa (47%) respondentów stwierdziła, że czuje się komfortowo, współpracując z firmami korzystającymi z AI. Twórcy rozwiązań wykorzystujących sztuczną inteligencję zwracają uwagę na fakt, że wymagają one nadzoru specjalistów, którzy wezmą odpowiedzialność za ich działanie.
Wg Daniela Dennetta niekontrolowany rozwój sztucznej inteligencji mógłby doprowadzić do utraty przez ludzi zdolności rozumienia. Amerykański filozof i kognitywista, zajmujący się m.in. ewolucją umysłu, twierdzi, że AI powinna być narzędziem, a nie kolegą. W jego opinii, gdy pozwolimy maszynie mieć swoje własne plany, cele, dążenia, może się okazać, że zacznie prowadzić działania, które będą dla nas niekorzystne lub których sobie nie życzymy.
Inwestycje w AI
Wiele obaw związanych ze sztuczną inteligencją wynika z braku zrozumienia, czym jest ta technologia, jaki jest stopień jej zaawansowania i jak wiele możemy od niej oczekiwać. Eksperci SAS zwracają uwagę na fakt, że technologia ta potrzebuje bardzo dużej ilości danych oraz mocy obliczeniowej, niezbędnej do ich przetworzenia – dlatego efekty jej działania obserwujemy dopiero od kilku lat. To człowiek zasila system informacjami i wprowadza parametry wejściowe. Na obecnym etapie rozwoju sztuczna inteligencja nie wyręczy go we wszystkich procesach decyzyjnych. Natomiast niezwykle prawdopodobne jest, że w przyszłości będzie nas wspierać w czynnościach, które sami uznamy za uciążliwe lub nudne, jak np. tłumaczenia (namiastką czego jest obecnie Google Translate).
Obawy związane ze sztuczną inteligencją nie wstrzymują jej rozwoju. Zgodnie z przewidywaniami ośrodka badawczego Markets & Markets, w latach 2017 – 2023 wartość technologii opartej na sztucznej inteligencji będzie rosła o około 36% rok do roku.
Jak zapanować nad sztuczną inteligencją: 3 kroki SAS
- Zapewnienie dobrej jakości danych – algorytmy sztucznej inteligencji są tworzone w oparciu o dane. Jeżeli jest ich zbyt mało lub są nieprawdziwe, system będzie prezentował błędne rezultaty. Analitycy muszę również brać pod uwagę, że ktoś, celowo lub przypadkiem, zasili system fałszywymi informacjami, przez co wpłynie na działanie algorytmów AI.
- Odpowiedni nadzór – projekty związane ze sztuczną inteligencją wymagają stworzenia odpowiedniej polityki i ustalenia, kto będzie sprawował nad nimi nadzór. Algorytmy AI wymagają regularnych audytów m.in. po to, aby upewnić się, że nie stały się one tendencyjne.
- Przewidywanie skutków działania sztucznej inteligencji – algorytmy sztucznej inteligencji rozwijają się same na podstawie analizy dostarczonych danych. Jednak bieżąca kontrola może być niewystarczająca. Należy upewnić się, że systemy wykorzystujące AI działają nie tylko efektywnie, ale dbają również o jakość, postępują zgodnie z zasadami etyki, a cele, które przed nimi stawiamy wzajemnie się nie wykluczają.
http://branden.biz/index.php/2017/04/20/jane-ai-narzedzie-zarzadzajace-zdrowiem/
Przyszłość sztucznej inteligencji
Potrzebę zapanowania nad sztuczną inteligencją dostrzegają również władze międzynarodowe. Do końca 2018 roku Komisja Europejska przygotuje kodeks etyki, który ma obowiązywać organizacje rozwijające sztuczną inteligencję. Nie oznacza to jednak spowolnienia prac nad AI. Władze Unii Europejskiej chcą, aby do końca 2020 roku nakłady na badania i innowacje w sektorze publicznym i prywatnym dotyczące sztucznej inteligencji zwiększyły się o co najmniej 20 mld euro.
Ogromne inwestycje w sztuczną inteligencję nie mogą dziwić, gdyż korzyści wynikające z wykorzystania tej technologii są nie do przecenienia m.in. automatyzacja procesów czy poprawa jakości i personalizacja kontaktu z klientem (tzw. Customer Intelligence). Przykładem pierwszego zastosowania jest eksperyment przeprowadzony w Chinach, polegający na uruchomieniu fabryki prawie w całości obsługiwanej przez roboty.
Projekt okazał się sukcesem, gdyż w placówce odnotowano mniej błędów i wzrost wydajności. Innym ważnym obszarem zastosowania AI jest medycyna, gdzie już dziś maszyna jest w stanie wykrywać na zdjęciach diagnostycznych różne formy nowotworu ze skutecznością dorównującą doświadczonym radiologom.
http://branden.biz/index.php/2017/05/17/co-u-watsona/
„SAS 3 essential steps for AI ethics”
