AI zyskuje coraz większą popularność i staje się stałym uczestnikiem każdego obszaru życia. Potencjał technologiczny wydaje się ograniczony jedynie przez naszą wyobraźnię, a możliwości, które niesie wykorzystanie sztucznej inteligencji bywają czasem wręcz przytłaczające. Obserwujemy jednak, że fascynacja możliwościami AI połączona z modą niejednokrotnie wpędzają w przekonanie, że tylko wykorzystanie sztucznej inteligencji może zagwarantować sukces projektu. Niestety takie podejście nie zawsze okazuje się być właściwym.
Sztuczna inteligencja, czyli co?
Do pojemnego worka artificial intelligence wrzucane jest coraz więcej mechanizmów, które z AI nie mają nic wspólnego. Zgodnie z definicją „to obszar informatyki, który zajmuje się tworzeniem systemów komputerowych zdolnych do wykonywania zadań, które normalnie wymagają ludzkiej inteligencji”, którego zastosowanie można podzielić na kilka podstawowych obszarów:
1. Uczenie maszynowe – polega na budowaniu systemów, które potrafią uczyć się na podstawie danych bez konieczności programowania przez człowieka każdej możliwej ścieżki. Techniki uczenia maszynowego obejmują m.in. sieci neuronowe, drzewa decyzyjne, czy algorytmy klastrowania.
2. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) – obszar zajmujący się interakcjami między komputerami a ludzkimi językami. Systemy NLP umożliwiają komputerom rozumienie, interpretowanie i generowanie ludzkich języków.
3. Wizja komputerowa – obszar sztucznej inteligencji zajmujący się analizą, interpretacją i rozumieniem obrazów i wideo przez komputery.
4. Robotyka – Integracja systemów sztucznej inteligencji z robotyką, aby umożliwić robotom wykonywanie zadań wymagających inteligencji.
Czy wykorzystanie sztucznej inteligencji to jedyna droga do sukcesu?
Nie! Sposób realizacji wymagań i dobór narzędzi zależy od wielu czynników, między innymi budżetu, stopnia skomplikowania projektu, zasobów klienta, kompetencji zespołu czy dostępnego zbioru. Niejednokrotnie zastosowanie mniej zaawansowanych mechanizmów pozwala dostarczyć pożądaną wartość w wersji bardziej opłacalnej dla klienta.
Nie każdy IF to sztuczna inteligencja. Jak nie dać się nabrać?
Dobrym przykładem obrazującym nadmiarowe, marketingowe wykorzystanie sztucznej inteligencji jest nazywanie prostych warunków logicznych sztuczną inteligencją. Często powtarzalne czynności użytkownika, bazujące na warunkach IF, można po prostu zastępować silnikami decyzyjnymi bez konieczności angażowania AI.
Aby odróżnić prawdziwą sztuczną inteligencję od prostych warunków IF, warto zwrócić uwagę na to, czy system potrafi samodzielnie się uczyć, adaptować do zmieniających warunków i podejmować decyzję na podstawie zaimplementowanego modelu. Sztuczna inteligencja wykracza poza prostą logikę warunkową poprzez wykorzystanie zaawansowanych technik, o których pisaliśmy na początku tego artykułu. Dlatego tak istotne jest, aby zweryfikować jakie technologie i narzędzia są wykorzystywane w danym systemie i zrozumieć logikę jego działania. Jeżeli funkcjonalności nie korzystają ze wskazanych wyżej mechanizmów można mieć pewność, że AI to w tym wypadku tylko chwyt marketingowy.
Korzystanie z dobrodziejstw AI może być niewątpliwą szansą podczas realizacji projektów informatycznych, o ile zostanie wykorzystana w odpowiednich warunkach i we właściwym celu. Bądźmy jednak ostrożni na wszechobecne hasła marketingowe gloryfikujące wykorzystanie sztucznej inteligencji wszędzie, nawet tam, gdzie nie jest potrzebna.
Commenti