225. AI, czyli o co chodzi ze sztuczną inteligencją

W ostatnich latach komputery nauczyły się między innymi: odróżniać przedmioty, rozpoznawać twarze, wygrywać w GO, rozdzielać efektywnie zadania pracownikom, wskazywać na najbardziej trafne decyzje z dużych zbiorów danych, rozmawiać z klientami na czacie firmowym i głosem, na infolinii. Wszystko to ma swoje źródło w zastosowaniu sztucznej inteligencji i jej „wyjścia” do świata fizycznego. Mamy do czynienia z rozkwitem mechanizmów, które dla ich użytkowników przejawiają się m. in. w supermożliwościach wyszukiwania, rozpoznawania mowy oraz co najważniejsze – uczenia się. Wszystko to dzieje się w oparciu o zadane kryteria, ze strony człowieka, ale już bazując na własnych doświadczeniach uczących się – a zatem inteligentnych, programów.

Chyba każdy z nas słyszał o tym w ostatnim czasie. Zamiennie używa się terminów AI, uczenie maszynowe, uczenie głębokie, sztuczna inteligencja, inteligentne sieci neuronowe – i ich kombinacji. To nie to samo, ale – mówiąc w uproszczeniu – chodzi o to samo.

Pomysł na to, aby algorytmy w sposobie działania przypominały ludzki mózg i procesy w nim zachodzące nie jest nowy. Wywodzi się on z połowy XX wieku (patrz prace Franka Rosenblatta i percepton). Barierą była jednak technologia i jej niewielkie możliwości – która limitowała rozwój sztucznych sieci neuronowych. Aktualny rozkwit uczenia maszynowego opartego o sieci neuronowe, który stanowi sedno sztucznej inteligencji ma swe źródła w trzech zjawiskach, które zdarzyły się w ostatnich latach. Pierwsze z nich to rozwój tzw. uczenia głębokiego, które pozwala na wyodrębnianie przez programy różnic i uczenie się kolejnych warstw tematu/problemu, zaczynając od najprostszych, najłatwiejszych – często z inicjacją i pomocą ze strony człowieka. Gdy pierwsze kryteria są już odróżniane skutecznie przez program, algorytmy wchodzą na kolejne, trudniejsze, poziomy szczegółowości – coraz głębiej (stąd nazwa uczenia głębokiego). Do takich procesów potrzebne są bardzo duże (ogromne) ilości danych. Takie zbiory stały się dostępne w ostatnich latach – i to jest drugi czynnik. Finalnym elementem układanki pt. rozkwit AI było zastosowanie do uczenia algorytmów procesorów kart graficznych. Procesory te wykonują wiele operacji jednocześnie – w odróżnieniu od tradycyjnych procesorów będących sercem komputerów. Przyspieszyło to diametralnie cały proces uczenia maszynowego, czyniąc go znacznie bardziej dostępnym i przystępnym.

Jednocześnie, jesteśmy na początku możliwości, rozwoju i wykorzystania całej tej magii. Gwałtowny rozwój technologii AI ostatnich kilku lat w połączeniu z niezwykle szerokimi możliwościami jej wykorzystania w przyszłości, powoduje ogromne zainteresowanie tematem – i nadawanie mu, zupełnie słusznie, dużej wagi – i nazwy „rewolucja”. Tradycyjnie też, w tego typu sytuacjach, wokół tematu narastają mity i roi się od uproszczeń. Media krzyczą o zabieraniu pracy ludziom (co jest bardzo dużym uproszczeniem i niekoniecznie jest prawdziwe). Wielu ludzi „interesuje się” tematem, łapiąc z niego pojedyncze wątki – i dobudowując kolejne, swoje.

Inną sprawą jest, że aktualnie rozpoczynająca się (r)ewolucja AI wykształci nowych liderów i krezusów – tych, którzy na nią postawią i będą w stanie wygrać. A poziom inwestycji, przynajmniej na dzisiaj, zanim technologia AI nie upowszechniła się i nie dała jeszcze szerokiego i taniego dostępu do zaawansowanych narzędzi, jest bardzo duży. Inwestują w nią zatem najwięksi, najbardziej bogaci oraz ryzykanci. Co oznacza, że sporo ponad 90% z nas, rozumianych jako ludzie, firmy, organizacje, ten początek fali, po prostu ominie. Ale, z drugiej strony, nie ma co narzekać. Dopadną nas kolejne fale – gdy wszystko to będzie bardziej powszechne, dostępne, prostsze w użyciu oraz tańsze. To na pewno. ;-) W ramach starego powiedzenia, o tym, że ułamek procenta ludzi rządzi światem, kilka procent patrzy im na ręce, a grubo ponad 90% nie ma pojęcia co się dzieje – warto przynajmniej znać podstawy dotyczące AI. O tym, jaki wpływ rozwój sztucznej inteligencji może mieć na HR – napiszę wkrótce.

Jeszcze chwilę o biznesie. Autorzy artykułu Collaboratgive Intelligence: Humans and AI are joining forces, wskazują… że w zderzeniu z aktualną siłą AI, zadaniem ludzi w firmach działających już z AI, jest pełnienie trzech kluczowych funkcji. Pierwsza z nich to uczenie algorytmów wykonywania poszczególnych działań. Druga, to tłumaczenie, dlaczego wnioski z decyzji AI wyglądają tak, a nie inaczej. Chodzi o to, że efekty np. podejmowania decyzji poprzez analizę bardzo dużych zbiorów danych mogą być słuszne – ale w wielu kontekstach potrzeba jeszcze wyjaśnienia ludziom „dlaczego właśnie tak” – jako, że na pierwszy rzut oka często, po prostu, nie wiadomo. Trzecia funkcja to nadzór nad właściwym i etycznym wykorzystaniu działania sztucznej inteligencji.

Autorzy tego artykułu wsparcie dla rozwoju i skuteczności AI definiują również w trzech kierunkach: wzmocnienia zdolności intelektualnych (np. przekopywanie ogromnych zbiorów danych), komunikacji z klientami i pracownikami (różnego rodzaju boty) oraz naśladowanie ludzkich umiejętności (np. wsparcie w pracach fizycznych). Autorzy, którzy powołują się na badania 1500 firm, konkludują, że największe szanse na odskoczenie konkurencji będą miały firmy, które wykorzystują AI do współpracy z ludźmi (a nie chcą jedynie zastępować proste czynności wykonywane przez ludzi) oraz… że aktualnie (stan na koniec 2018), tylko pojedyncze firmy dokonują przemodelowania procesów biznesowych, tak aby wykorzystać możliwości, jakie daje AI. Oczywiście łączy się to z dużymi nakładami, nie tylko kapitałowymi, ale też – efekty mogą być spektakularne.

I na koniec – sam termin sztuczna inteligencja oznacza dziś w praktyce coś zupełnie innego, niż potocznie myślano i nazywano jeszcze kilka, kilkanaście lat temu. Nie mówiąc już o rozumieniu, znanym z filmów sci-fi. Warto o tym pamiętać, bo to jeden z fundamentów zrozumienia tematu. 

Przygotowując wpis korzystałem m. in. z informacji z artykułów:

• A. Singh – Deep Learning Will Radically Change the Ways We Interact with Technology https://hbr.org/2017/01/deep-learning-will-radically-change-the-ways-we-interact-with-technology (polecam w szczególności zainteresowanym tym jak działa AI – prosto i czytelnie wyjaśnione)
• H. James Wilson, Paul R. Daugherty, Collaborative Intelligence: Humans and AI Are Joining Forces: https://hbr.org/2018/07/collaborative-intelligence-humans-and-ai-are-joining-forces

Dla zainteresowanych, gorąco polecam poniższy webinar HBR, wchodzący w szczegóły tematu sztucznej inteligencji i możliwości jakie otwiera współpraca człowieka z AI.