Przyszłość AI 2023: jaka sztuczna inteligencja przyniesie przyszłość?

Jako geek technologiczny jestem zafascynowany ewolucją sztucznej inteligencji (AI) i tym, jak zmieniła ona świat, w którym dzisiaj żyjemy.

Sztuczna inteligencja przeszła długą drogę od swojego powstania w latach 50. XX wieku i obecnie jest wszechobecną technologią, która zmienia sposób, w jaki pracujemy, komunikujemy się i żyjemy.

Jeśli wydaje się, że przyszłość sztucznej inteligencji zmieni się szybko, dzieje się tak dlatego, że innowacje w zakresie sztucznej inteligencji następują teraz tak szybko, że trudno za nimi nadążyć.

Portugalski poeta Luis Vaz de Camoes napisał: „ Czasy się zmieniają, podobnie jak nasza wola. To, czym jesteśmy – ciągle się zmienia; Cały świat składa się ze zmian, I na zawsze osiągających nowe cechy .

W rzeczywistości sztuczna inteligencja zmienia przyszłość ludzi w niemal każdej dziedzinie. Jest już główną siłą napędową nowych technologii, takich jak duże zbiory danych, robotyka i Internet rzeczy (IoT) .

Dzięki narzędziom takim jak ChatGPT i generatory grafiki AI jest również siłą napędową generatywnej sztucznej inteligencji, która w dającej się przewidzieć przyszłości nadal będzie technologicznym innowatorem.

Około 44% firm chce włożyć dużo pieniędzy i wysiłku w sztuczną inteligencję i wykorzystać ją w swoich biznesach. W 2021 roku wynalazcy IBM otrzymali 9130 patentów, z czego 2300 dotyczyło sztucznej inteligencji.

Wydaje się, że sztuczna inteligencja może zmienić (i nadal zmieniać) świat. Ale w jaki sposób?

Ewolucja sztucznej inteligencji

Ewolucję sztucznej inteligencji można podzielić na trzy główne etapy: systemy oparte na regułach, uczenie maszynowe i uczenie głębokie.

1. Systemy oparte na regułach

Pierwszy etap AI charakteryzował się systemami opartymi na regułach, które wykorzystywały zestaw predefiniowanych reguł do podejmowania decyzji i wykonywania zadań.

Systemy te miały ograniczoną zdolność uczenia się na podstawie danych, ponieważ były w stanie podejmować decyzje wyłącznie na podstawie zaprogramowanych w nich reguł.

Pomimo swoich ograniczeń systemy oparte na regułach były nadal używane w różnych zastosowaniach, w tym w systemach eksperckich do diagnostyki medycznej i systemach wspomagania decyzji dla biznesu.

2. Uczenie maszynowe

Drugi etap sztucznej inteligencji rozpoczął się w latach 90. wraz z wprowadzeniem algorytmów uczenia maszynowego. Algorytmy te umożliwiły maszynom uczenie się na podstawie danych i poprawę ich wydajności w miarę upływu czasu poprzez proces prób i błędów.

Uczenie maszynowe było wykorzystywane w wielu aplikacjach, od rozpoznawania obrazów i przetwarzania języka naturalnego po wykrywanie oszustw i systemy rekomendacji.

Niektóre z najpopularniejszych algorytmów uczenia maszynowego obejmują drzewa decyzyjne, sieci neuronowe i maszyny wektorów nośnych.

3. Głębokie uczenie się

Trzecim i najnowszym etapem sztucznej inteligencji jest głębokie uczenie się, które umożliwiło maszynom uczenie się na podstawie nieustrukturyzowanych danych, takich jak obrazy, filmy i dźwięk.

Algorytmy głębokiego uczenia się oparte są na sztucznych sieciach neuronowych, które symulują sposób, w jaki ludzki mózg przetwarza informacje.

Głębokie uczenie się było wykorzystywane w wielu zastosowaniach, w tym w rozpoznawaniu obrazu i mowy, przetwarzaniu języka naturalnego i autonomicznej jeździe.

Niektóre z najpopularniejszych platform głębokiego uczenia to TensorFlow, Keras i PyTorch .

Wpływ sztucznej inteligencji na społeczeństwo

Sztuczna inteligencja (AI) staje się coraz bardziej wpływową technologią, wpływającą na różne aspekty naszego codziennego życia. Chociaż oferuje znaczne korzyści, stwarza również potencjalne ryzyko i względy etyczne.

Oto niektóre sposoby, w jakie sztuczna inteligencja wpływa na społeczeństwo, wraz z najnowszymi statystykami i przykładami.

1. Zatrudnienie

Oczekuje się, że sztuczna inteligencja zakłóci rynek pracy, prowadząc do zmian w charakterze i ilości dostępnych miejsc pracy.

Według raportu Światowego Forum Ekonomicznego szacuje się, że do 2025 roku przyjęcie sztucznej inteligencji i automatyzacji doprowadzi do przesunięcia około 85 milionów miejsc pracy .

Oczekuje się jednak, że stworzy również 97 milionów nowych miejsc pracy na całym świecie , głównie w dziedzinach informatyki, inżynierii i matematyki.

Przykłady:

• Amazon używa robotów do automatyzacji operacji magazynowych, zmniejszając zapotrzebowanie na pracę fizyczną.
• Branża opieki zdrowotnej wykorzystuje algorytmy sztucznej inteligencji do diagnozy medycznej i spersonalizowanych planów leczenia, tworząc nowe możliwości pracy dla pracowników służby zdrowia.

2. Opieka zdrowotna

Sztuczna inteligencja jest już wykorzystywana w opiece zdrowotnej w celu poprawy wyników leczenia pacjentów i obniżenia kosztów. Algorytmy sztucznej inteligencji mogą analizować obrazy medyczne i dane pacjentów, identyfikując wzorce, które mogą być trudne do wykrycia przez lekarzy.

Służy również do opracowywania spersonalizowanych planów leczenia w oparciu o skład genetyczny pacjenta i historię medyczną.

Przykłady:

• Google DeepMind Health wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizy obrazów medycznych w celu wykrycia wczesnych objawów chorób oczu, takich jak retinopatia cukrzycowa.
• Watson Health firmy IBM wykorzystuje sztuczną inteligencję do opracowywania spersonalizowanych planów leczenia raka w oparciu o DNA pacjenta.

3. Edukacja

Sztuczna inteligencja może zmienić edukację, zapewniając uczniom spersonalizowane doświadczenia edukacyjne. Może analizować styl uczenia się ucznia i zapewniać dostosowane lekcje i informacje zwrotne.

Może również zmniejszyć obciążenie nauczycieli, automatyzując zadania, takie jak ocenianie i planowanie lekcji.

Przykłady:

• Platforma sztucznej inteligencji Carnegie Learning zapewnia uczniom spersonalizowane korepetycje z matematyki, analizując ich mocne i słabe strony w celu stworzenia dostosowanego planu nauki.
• Adaptacyjna platforma edukacyjna firmy Knewton wykorzystuje sztuczną inteligencję do personalizacji doświadczeń edukacyjnych, dostosowując treść i poziom trudności lekcji w oparciu o wyniki ucznia.

4. Media społecznościowe

Sztuczna inteligencja jest szeroko wykorzystywana przez platformy mediów społecznościowych do analizowania danych i zachowań użytkowników, co prowadzi do bardziej spersonalizowanego i angażującego doświadczenia użytkownika.

Istnieją jednak obawy dotyczące etycznych implikacji sztucznej inteligencji w mediach społecznościowych, w tym kwestii związanych z prywatnością, uprzedzeniami i rozpowszechnianiem dezinformacji.

Przykłady:

• Algorytm Facebooka wykorzystuje sztuczną inteligencję do sugerowania treści, które mogą zainteresować użytkownika, w oparciu o jego historię przeglądania i interakcje na platformie.
• System sztucznej inteligencji Twittera służy do wykrywania i usuwania spamu i złośliwych treści z platformy, zapewniając bezpieczniejsze i bardziej pozytywne wrażenia użytkownika.

Najbliższa przyszłość AI

Najbliższa przyszłość sztucznej inteligencji zapowiada się ekscytująco, a na horyzoncie pojawia się wiele nowych aplikacji i postępów. Oto kilka przykładów niedalekiej przyszłości sztucznej inteligencji wraz z najnowszymi statystykami.

1. Pojazdy autonomiczne

Oczekuje się, że w najbliższej przyszłości pojazdy autonomiczne staną się bardziej powszechne, a firmy takie jak Tesla, Waymo i Uber będą intensywnie inwestować w tę technologię.

Według raportu Allied Market Research, globalny rynek pojazdów autonomicznych ma osiągnąć wartość 556,67 mld USD do 2026 r., rosnąc w tempie CAGR na poziomie 39,47% w latach 2019-2026 .

Przykłady:

• Waymo, spółka zależna Alphabet, testuje swoje autonomiczne pojazdy w Arizonie i planuje uruchomić usługę komercyjną w najbliższej przyszłości.
• Tesla pracuje nad rozwojem w pełni autonomicznych pojazdów i wprowadziła już kilka zaawansowanych funkcji wspomagających kierowcę.

2. Przetwarzanie języka naturalnego

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to poddziedzina sztucznej inteligencji, która koncentruje się na interakcji między komputerami a ludźmi za pośrednictwem języka naturalnego.

Posiada liczne aplikacje, w tym wirtualnych asystentów, chatboty i tłumaczenia językowe.

Według raportu MarketsandMarkets, oczekuje się, że globalny rynek NLP osiągnie 35,1 miliarda dolarów do 2026 roku , rosnąc w CAGR na poziomie 21,5% od 2021 do 2026 roku .

Przykłady:

• Asystent Google wykorzystuje NLP do zrozumienia zapytań użytkowników i odpowiadania na nie, umożliwiając bardziej naturalną i konwersacyjną interakcję.
• Amazon Alexa może wykonywać szeroki zakres zadań, od ustawiania przypomnień po sterowanie inteligentnymi urządzeniami domowymi, używając NLP do rozumienia poleceń użytkownika.

3. Opieka zdrowotna

Sztuczna inteligencja jest już wykorzystywana w opiece zdrowotnej w celu poprawy wyników leczenia pacjentów i obniżenia kosztów, i oczekuje się, że trend ten utrzyma się w najbliższej przyszłości.

Raport Tractica przewiduje, że globalny rynek opieki zdrowotnej AI osiągnie 36,1 miliarda dolarów do 2025 roku , rosnąc w tempie 41,5%.

Przykłady:

• FDA zatwierdziła kilka algorytmów sztucznej inteligencji do diagnostyki medycznej i planowania leczenia, w tym algorytm wykrywający retinopatię cukrzycową.
• Naukowcy wykorzystują sztuczną inteligencję do opracowywania nowych terapii lekowych, a ostatnie badanie wykorzystuje sztuczną inteligencję do zidentyfikowania potencjalnego kandydata na lek na chorobę Alzheimera.

4. Cyberbezpieczeństwo

Sztuczna inteligencja jest coraz częściej wykorzystywana do poprawy bezpieczeństwa cybernetycznego dzięki możliwości analizowania dużych ilości danych i wykrywania wzorców, które mogą wskazywać na cyberatak.

Według raportu MarketsandMarkets, globalny rynek sztucznej inteligencji na rynku cyberbezpieczeństwa ma osiągnąć do 2026 r .

Przykłady:

• IBM Watson for Cybersecurity wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizowania ogromnych ilości danych dotyczących bezpieczeństwa, pomagając identyfikować potencjalne zagrożenia i luki w zabezpieczeniach.
• System Enterprise Immune firmy Darktrace wykorzystuje sztuczną inteligencję do wykrywania cyberataków i reagowania na nie w czasie rzeczywistym, poprawiając poziom bezpieczeństwa organizacji.

Sztuczna inteligencja i zagrożenia dla prywatności

W miarę jak sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej zaawansowana i powszechna, pojawiają się coraz większe obawy dotyczące zagrożeń dla prywatności związanych z tą technologią. Oto kilka przykładów zagrożeń związanych ze sztuczną inteligencją i prywatnością oraz najnowsze statystyki.

1. Technologia rozpoznawania twarzy

Technologia rozpoznawania twarzy jest wykorzystywana w różnych kontekstach, w tym w organach ścigania, reklamie i mediach społecznościowych.

Rodzi to jednak poważne obawy dotyczące prywatności, ponieważ może być wykorzystywane do śledzenia ruchów i działań ludzi bez ich zgody.

Według raportu Pew Research Center, 56% Amerykanów nie czuje się komfortowo z wykorzystaniem technologii rozpoznawania twarzy przez firmy lub rząd.

Przykłady:

• W 2019 roku Rada Nadzorcza San Francisco zakazała policji i innym agencjom rządowym używania technologii rozpoznawania twarzy, powołując się na obawy dotyczące prywatności i swobód obywatelskich.
• Niedawne badanie przeprowadzone przez National Institute of Standards and Technology wykazało, że wiele komercyjnych algorytmów rozpoznawania twarzy ma wyższy poziom błędów w przypadku osób o ciemniejszej karnacji, co budzi obawy dotyczące potencjalnej stronniczości i dyskryminacji.

2. Inteligentne urządzenia domowe

Inteligentne urządzenia domowe, takie jak Amazon Alexa i Google Home, stają się coraz bardziej popularne, ale budzą również obawy dotyczące prywatności, ponieważ zbierają dane o działaniach i rozmowach użytkowników.

Według ankiety przeprowadzonej przez Pew Research Center, 81% Amerykanów uważa, że ​​potencjalne ryzyko związane z gromadzeniem danych przez firmy przewyższa korzyści.

Przykłady:

• W 2019 roku ujawniono, że Alexa firmy Amazon nagrywała rozmowy i wysyłała je do zewnętrznych kontrahentów w celu analizy bez wiedzy i zgody użytkowników.
• Niedawne badanie przeprowadzone przez Consumer Reports wykazało, że wielu inteligentnym urządzeniom domowym brakuje podstawowej ochrony prywatności i bezpieczeństwa, co czyni je podatnymi na ataki hakerów i naruszenia bezpieczeństwa danych.

3. Media społecznościowe

Platformy mediów społecznościowych, takie jak Facebook i Twitter, wykorzystują sztuczną inteligencję do analizowania danych użytkowników i kierowania reklam. Rodzi to jednak obawy dotyczące prywatności, ponieważ dane osobowe użytkowników są wykorzystywane bez ich wiedzy i zgody.

Według ankiety przeprowadzonej przez Pew Research Center , 79% Amerykanów nie ma pewności, czy firmy będą wykorzystywać ich dane osobowe w sposób odpowiedzialny.

Przykłady:

• W 2018 roku ujawniono, że Cambridge Analytica zebrała dane milionów użytkowników Facebooka bez ich zgody i wykorzystała te dane do wpłynięcia na wybory prezydenckie w USA w 2016 roku.
• Niedawne badanie przeprowadzone przez Norweską Radę Konsumentów wykazało, że aplikacje randkowe, takie jak Tinder i Grindr, udostępniały dane użytkowników zewnętrznym reklamodawcom bez wiedzy i zgody użytkowników.

Przygotowanie na przyszłość sztucznej inteligencji

Ponieważ sztuczna inteligencja rozwija się w szybkim tempie, ważne jest, aby osoby prywatne, organizacje i rządy przygotowały się na przyszłość tej technologii.

Oto kilka kluczowych sposobów, w jakie możemy przygotować się na przyszłość sztucznej inteligencji, wraz z najnowszymi statystykami.

1. Inwestuj w edukację i szkolenia

Ponieważ sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej powszechna wśród siły roboczej, będzie rosło zapotrzebowanie na pracowników posiadających umiejętności w tej dziedzinie.

Według raportu Światowego Forum Ekonomicznego do 2022 roku 54% wszystkich pracowników będzie wymagało znacznego przekwalifikowania i podwyższenia kwalifikacji.

Inwestowanie w programy edukacyjne i szkoleniowe może pomóc osobom i organizacjom przygotować się na przyszłość AI.

Przykłady:

• Rząd Wielkiej Brytanii ogłosił inwestycję o wartości 1 miliarda funtów w edukację i badania w zakresie sztucznej inteligencji, mające na celu rozwój nowej generacji ekspertów w dziedzinie sztucznej inteligencji i pobudzenie wzrostu gospodarczego.
• W Stanach Zjednoczonych National Science Foundation przyznała granty w wysokości ponad 100 milionów dolarów na badania i edukację w zakresie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.

2. Wspieraj współpracę i innowacje

Współpraca i innowacje są kluczem do uwolnienia pełnego potencjału sztucznej inteligencji. Pracując razem, osoby, organizacje i rządy mogą dzielić się wiedzą i zasobami oraz opracowywać nowe i innowacyjne aplikacje dla sztucznej inteligencji.

Przykłady:

• Partnership on AI, koalicja firm i organizacji zajmujących się rozwojem odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, zrzesza ponad 100 członków, w tym Amazon, Google i Microsoft .
• Unia Europejska uruchomiła sztandarową inicjatywę o wartości 1 miliarda euro , aby wspierać badania i innowacje w dziedzinie sztucznej inteligencji i robotyki.

3. Zajmij się implikacjami etycznymi i społecznymi

Ponieważ sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej rozpowszechniona w społeczeństwie, ważne jest, aby zająć się etycznymi i społecznymi implikacjami tej technologii. Obejmuje to takie kwestie, jak uprzedzenia, prywatność i zmiana pracy.

Przykłady:

• IEEE Global Initiative on Ethics of Autonomous and Intelligent Systems, grupa ponad 300 ekspertów z przemysłu, środowisk akademickich i rządowych, pracuje nad opracowaniem standardów etycznych dla sztucznej inteligencji.
• Komisja Europejska opublikowała wytyczne dotyczące etyki AI, które obejmują takie zasady, jak przejrzystość, odpowiedzialność i niedyskryminacja.

Szybkie linki:

• Korzyści ze sztucznej inteligencji: wkład sztucznej inteligencji w nasze społeczeństwo i gospodarkę!
• Jak sztuczna inteligencja zmienia biznes?
• Co to jest sztuczna inteligencja?
• Jaka jest różnica między sztuczną inteligencją (AI) a uczeniem maszynowym?

Wniosek: Przyszłość sztucznej inteligencji 2023

Podsumowując, sztuczna inteligencja (AI) szybko się rozwija i przekształca każdy aspekt naszego życia, od opieki zdrowotnej po transport, edukację, rozrywkę i nie tylko.

Chociaż sztuczna inteligencja może przynieść ludzkości ogromne korzyści, takie jak zwiększona wydajność, dokładność, bezpieczeństwo i dostępność, wiąże się również z nowymi wyzwaniami i zagrożeniami, którymi należy się zająć.

Przygotowując się na przyszłość sztucznej inteligencji, ważne jest opracowanie mechanizmów nadzoru w celu zapewnienia, że ​​sztuczna inteligencja jest rozwijana i wykorzystywana w odpowiedzialny i etyczny sposób.

Musimy również zapewnić, aby sztuczna inteligencja była bezpieczna i niezawodna oraz zgodna z ludzkimi wartościami i zasadami etycznymi. W ten sposób możemy wykorzystać moc sztucznej inteligencji, aby przynosić ludzkości znaczące korzyści, jednocześnie minimalizując potencjalne zagrożenia i wyzwania.