Percepcja wizualna, rozpoznawanie mowy, tłumaczenie języków, podejmowanie decyzji czy określanie trendów to tylko niektóre obszary, którymi interesuje się sztuczna inteligencja (artificial intelligence). AI jako dziedzina nauki została zdefiniowana już w latach 50. XX w., jednak znaczące osiągnięcia odnotowała dopiero pod jego koniec. Obecnie coraz śmielej sięgają po nią także producenci systemów do zarządzania firmą typu SAP, bezpowrotnie zmieniając przy tym oblicze biznesu.

Gdy powie się AI, warto powiedzieć BI - czyli o nowych technologiach w biznesie

Jak przezwyciężyć niedoskonałość

Niedoskonałość to cecha nierozerwalnie połączona z człowieczeństwem. Nie zmienia to faktu, że od zarania dziejów usilnie próbujemy z nią walczyć. Wszyscy zdajemy sobie sprawę z możliwości, jak i ograniczeń związanych z ludzkim ciałem. Trudno nie nabrać przekonania, że pomimo nieustannie poprawianych rekordów świata w niemal każdej dziedzinie sportowej zdolności motoryczne człowieka są bliskie osiągnięcia absolutnego maksimum – a jeżeli nie, to ich powolny wzrost w czasie doskonale oddaje wykres funkcji logarytmicznej. Raczej nikt nie wierzy w to, że w przyszłości będziemy biegać z prędkością 20 m/s czy skakać na wysokość trzeciego piętra. Człowiek jako istota rozumna dość szybko zdał sobie sprawę z ograniczeń swojego ciała, a do radzenia sobie z nimi zaczął używać maszyn. Prosta dźwignia rozwiązała problem z niewystarczającą siłą do przemieszczania obiektów, a pojazdy trwale zmieniły sposób naszego poruszania się po globie. Czy symbioza postępu technologicznego oraz ludzkiego życia jednoznacznie położy kres ograniczeniom ludzkiego ciała? Czy maszyny staną się odpowiedzią na ludzką niedoskonałość?

Nawet jeżeli odpowiedzi są twierdzące, pozostaje jeszcze druga, niezmaterializowana kwestia, czyli niedoskonałości ludzkiego umysłu. Nie jest odkrywcze stwierdzenie, że każdy czasami podejmuje błędne decyzje, dokonuje niewłaściwej oceny czy wyciąga niepoprawne wnioski. Ciężka praca, nauka oraz zbierane doświadczenie pomagają ograniczyć częstotliwość występowania podobnych sytuacji, natomiast nigdy nie udaje się ich całkowicie wyeliminować. W myśl słów są ludzie, którzy nie popełniają błędów – to ci, za których myślą inni. Można zastanowić się nad przypadkiem, w którym tymi „innymi” są maszyny. Dochodzimy w tym momencie do fundamentów powstania dość młodej gałęzi nauki, czyli artificial intelligence. AI zostało zdefiniowane jako system komputerowy realizujący zadania, które w normalnych warunkach wymagają ludzkiej inteligencji. Jak łatwo się więc spodziewać, liczba obszarów, które obejmuje AI, jest ogromna.

Mały klik dla człowieka, Big Data dla ludzkości

Krokiem milowym dla AI było pokonanie szachowego arcymistrza Garriego Kasparowa przez komputer Deep Blue opracowany przez amerykańską firmę IBM w 1997 r. To historyczne wydarzenie po raz pierwszy udowodniło, że komputerowa inteligencja jest w stanie przewyższyć ludzką, a inwestowanie w AI może przyczynić się do gwałtownego postępu technologicznego oraz bezpośrednio wpłynąć na wszystkie aspekty ludzkiego życia.

Od 2000 r. nastąpił gwałtowny rozwój sztucznej inteligencji. Stało się to głównie za sprawą ogólnego wzrostu mocy obliczeniowej komputerów, pozwalającej na opracowywanie coraz bardziej skomplikowanych algorytmów wykorzystywanych do modelowania AI. Drugim filarem umożliwiającym jej rozwój było pojawienie się tzw. Big Data. Bez danych wsadowych żaden stworzony model AI nie mógłby poprawnie funkcjonować, a jego użyteczność prawdopodobnie ograniczałaby się tylko do pewnych prostych scenariuszy. Obecnie dzięki masowemu gromadzeniu i magazynowaniu danych w formie cyfrowej z najróżniejszych źródeł (m.in. social media, Internet of Things) jesteśmy w stanie zasilić modele AI miliardami najróżniejszych informacji i przypadków, co pozwala na większą elastyczność opracowanych modeli oraz umożliwia na przykład podjęcie trafnych decyzji na podstawie dostarczonych danych wsadowych.

Pozostałe 72% artykułu dostępne jest dla zalogowanych użytkowników serwisu.

Jeśli posiadasz aktywną prenumeratę przejdź do LOGOWANIA. Jeśli nie jesteś jeszcze naszym Czytelnikiem wybierz najkorzystniejszy WARIANT PRENUMERATY.

Zaloguj Zamów prenumeratę Kup dostęp do artykułu

Zobacz również

MS Excel w planowaniu płynności finansowej (cz. 2)

MS Excel w planowaniu płynności finansowej (cz. 2)

Płynność to nie tylko teoretyczne wskaźniki. To także faktyczne zapotrzebowanie na środki finansowe w danym dniu. W tym artykule pokażę, w jaki sposób można szacować te potrzeby w zautomatyzowany sposób.

Czytaj więcej

Zacznijmy od podstaw – kluczowe wskaźniki działu administracji systemu ERP

Zacznijmy od podstaw – kluczowe wskaźniki działu administracji systemu ERP

O ile dużo pisze się o usługach wdrożeniowych, o tyle kwestie utrzymania i serwisowania systemu nie są już tak szeroko dyskutowane. To prawda, że moment wdrożenia jest dla organizacji kluczowy. Często wiąże się z powstaniem nowych procesów w firmie lub niemal całkowitym przeprojektowaniem już posiadanych. Wdrożenie systemu klasy ERP nie tylko oznacza pracę w innym środowisku informatycznym, ale musi dotyczyć także zmian w zachowaniu zespołu. Jednak po przeprowadzeniu tej rewolucji należy przejść do codzienności. I gdy reflektory już nie świecą, a robota wdrożeniowców została skończona, wchodzą ci, dzięki którym możliwe jest codzienne korzystanie z systemu.

Czytaj więcej

Polecamy

Przejdź do

Partnerzy

Reklama