Sztuczna inteligencja - podróż w nieznane

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.