Sztuczna inteligencja - podróż w nieznane

SI © Goethe-Institut Krakau

Według informatycznej definicji „sztuczna inteligencja”  SI  to określenie programu komputerowego, który zamiast wykonywać listę dokładnych instrukcji wykorzystuje zaawansowane modele statystyczne do tego, żeby rozwiązać zadanie. „Inteligencja” oznacza, że program – na podstawie zbioru danych zawierającego przykłady zadań i poprawne odpowiedzi – sam znajduje występujące między nimi zależności (wzorce). Słowem, które najczęściej pojawia się w kontekście SI, jest algorytm – inaczej zbiór instrukcji. Algorytmami są przepisy kulinarne, prawa w kodeksie karnym czy klucze odpowiedzi do zadań maturalnych. W programowaniu algorytm to instrukcja dla komputera, która pozwala maszynie wykonać zadanie, np. posortować zbiór liczb w kolejności od najmniejszej do największej czy
wysłać użytkownikowi powiadomienie o 9 rano każdego dnia. Algorytm uczenia maszynowego różni się od zwykłego algorytmu tym, że w wyniku jego działania powstają nowe reguły.

Sztuczna inteligencja powstaje w wyniku modelowania statystycznego, czyli opisywania zależności, jakie da się zaobserwować w rzeczywistości, w postaci formuł matematycznych. Najbardziej popularna forma uczenia maszynowego (nadzorowane uczenie maszynowe) polega na doskonaleniu modeli statystycznych w oparciu o duże zbiory danych, zawierające zadania i ich rozwiązania. Na bazie danych treningowych model statystyczny „uczy się” zależności między zadaniami a rozwiązaniami. Jeśli model statystyczny zostanie wytrenowany na reprezentatywnych, różnorodnych i dobrze opisanych danych, prawdopodobnie poprawnie wykona zadanie także pracując na nowych (dla siebie) danych. Dobrych efektów można jednak oczekiwać tylko wtedy, kiedy system pracuje na danych o podobnej strukturze do danych treningowych. Jeśli np. zmienią się proporcje rozpoznawanych obiektów, jego dokładność spadnie. Jeśli zaś w procesie trenowania model zaobserwował nie zawsze prawdziwe zależności i nie zostało to skorygowane przez nadzorującego uczenie maszynowe człowieka,odpowiedzi będą nietrafione (lub trafione przypadkowo, jeśli wciąż system będzie dostawał do oceny zdjęcia wilków na śniegu i psów na trawie). SI nie jest autonomiczna : nie projektuje się sama; sama też nie określa i nie modyfikuje zadanych jej zadań i problemów. O tym, jak będzie działać i czemu będzie służyć dany system SI zawsze decydują ludzie. Co więcej, w tym procesie często ścierają się opinie i wiedza: właściciela systemu, programistów, analityków danych i audytorów.

Z okazji 100. rocznicy urodzin Stanisława Lema przygotowujemy w październiku razem z Tygodnikiem Powszechnym dodatek o sztucznej inteligencji. Dodatkowi będzie towarzyszyć cykl debat o sztucznej inteligencji, podczas których będziemy zajmować się trzema tematami  z zakresu sztucznej inteligencji w ujęciu społecznym oraz dwoma w kontekście sztucznej inteligencji i sztuki:
- Sztuczna inteligencja i demokracja
- Uprzedzenia algorytmów
- Czy sztuczna inteligencja nas uratuje - o wierze w technokrację
- Sztuczna inteligencja i muzyka
- Sztuczna inteligencja i sztuki wizualne

Cykl rusza 4 listopada 2021, planowany jest jako spotkania na żywo i streamingowane.