Jak dzielimy sztuczną inteligencję? Jak się uczy i jak rozwijają ją duzi gracze? Kiedy dorówna mózgowi i czy pozbawi nas pracy? Na te i inne pytania odpowiada nam Tomasz Wesołowski.

Działa w branży internetowej od 2000 roku m.in. jako założyciel i dyrektor zarządzający Empathy Internet Software House, a następnie członek zarządu w Grupie Unity. Tomasz Wesołowski – jako CEO firmy 2040.io zaangażowany jest w projekt budowy inteligentnego asystenta dla działów sprzedaży o imieniu Edward. Aktywnie działa na rzecz rozwoju branży. Jest pomysłodawcą cyklu barcampów technologicznych Techcamp, współtwórcą Klubu Dyrektorów Ecommerce oraz twórcą Akademii Empathy realizującej cykl branżowych wydarzeń edukacyjnych. Interesuje się zagadnieniami user experience i wpływem rozwoju sztucznej inteligencji na nasze codzienne życie.

W udzielonym dla nas wywiadzie opowiada właśnie o sztucznej inteligencji – jej uczeniu się, wykorzystaniu i przyszłości, botach oraz o tym, czy AI uczyni nas bezrobotnymi.

Monika Kuchta: Zacznijmy od tego czym jest sztuczna inteligencja i jak ją dzielimy?

Tomasz Wesołowski: Tak naprawdę jest bardzo wiele definicji sztucznej inteligencji i niektórzy wręcz twierdzą, że już osiągnęliśmy poziom inteligentnych maszyn. Prawda jest taka, że obecnie jesteśmy na poziomie tzw. Artificial Narrow Intelligence, czyli dziedzinowej inteligencji komputerów, którą w jakiś sposób można nazwać sztuczną inteligencją. Potrafi się uczyć, wyciągać wnioski w podobny sposób jak ludzie, jednak do prawdziwej sztucznej inteligencji (Artificial General Intelligence), która będzie w stanie wyciągać wnioski na różne tematy i będzie pracowała jak mózg człowieka – do tego jest jeszcze daleko. Gdy osiągniemy ten poziom, to kolejnym krokiem rozwoju będzie „super inteligencja” (Artificial Super Intelligence), która wielokrotnie przewyższy możliwości człowieka. Natomiast w zakresie dziedzinowej sztucznej inteligencji mamy duże postępy. W niektórych obszarach komputery już dziś są w stanie osiągać lepsze wyniki niż ludzie.

Sztuczna inteligencja to ewolucja czy raczej rewolucja?

Przełom, który dokonał się w okolicach 2012 roku połączony z „demokratyzacją” algorytmów AI i ich upowszechnianiem w wielu zastosowaniach może sugerować, że jesteśmy pośrodku rewolucji.  Natomiast z pojęciem sztucznej inteligencji mamy do czynienia od wielu wielu lat, a w zasadzie już od lat 50. Paradoksalnie jednym z głównych czynników, który spowodował „boom” był rozwój kart graficznych, które jak się okazało, świetnie nadają się do przetwarzania problemów związanych z uczeniem maszynowym. Bez wątpienia ważne jest też zaangażowanie „dużych graczy”, którzy udostępnili różnego rodzaju oprogramowanie i algorytmy na licencjach Open Source oraz na bieżąco dzielą się ze społecznością swoimi odkryciami.

Jak ci ogromni gracze jak Facebook, Google tworzą i rozwijają AI?

Facebook i Google pracują nad tym od wielu lat. Zaangażowali w to i duże środki i bardzo wiele zdolnych osób. Natomiast całkiem niedawno uwolniono wiele technologii,udostępniając je na licencji Open Source. Dzięki łatwiejszemu dostępowi do technologii łatwiej będzie o ludzi, którzy się na tym znają i o to między innymi chodzi. Z drugiej strony  im więcej danych jest pozyskiwanych przez dużych graczy, tym lepsze stają się ich algorytmy.

Jak zbierane i przetwarzane są dane?

Na przykład Google i Facebook mają bardzo duże biblioteki danych z zachowań użytkowników. Produkujemy i wrzucamy do sieci coraz więcej contentu. Dzięki temu sprawiamy, że Google czy Facebook mają coraz więcej danych do przetwarzania i coraz więcej danych dla swoich algorytmów. Jest to więc taki samonapędzający się mechanizm.

Więc jaki wpływ ma obecność i aktywność użytkowników na rozwój AI?

Tak naprawdę korzystając na co dzień z takich narzędzi jak wyszukiwarki, czaty, translator Google czy Skype zasilamy olbrzymią ilością danych te wszystkie algorytmy. Im więcej my z nich korzystamy, tym lepsze się te algorytmy stają, dzięki temu, że mają więcej danych do „nauki”.

Jak uczy się takie sztuczne inteligencje? Co jest niezbędne i na ile można je wytrenować?

Mamy bardzo dużo różnych algorytmów do uczenia maszynowego– na przykład są algorytmy, które dobrze sprawdzają się do tworzenia modeli rozpoznawania obrazów, rozpoznawania dźwięków czy klasyfikacji tekstu. Do niedawna zastosowanie ich w praktyce było dość trudne. Obecnie, dzięki temu że pojawiło się wiele bibliotek ułatwiających ich obsługę wydaje się to dużo prostsze. Drugą rzeczą są dane. Wykorzystując algorytmy uczenia maszynowego trenujemy tzw. model, który będzie wykorzystywany np. do rozpoznawania obrazów. Na przykład „pokazujemy” mu dużo różnych obrazów, które są w odpowiedni sposób opisane. Następnie weryfikujemy czy wyciągane wnioski są prawdziwe, czy fałszywe, dzięki temu w kolejnych korelacjach osiąga coraz lepsze wyniki. Gdy zyskuje oczekiwaną skuteczność można powiedzieć, że trening się zakończył. Jeśli już mamy taki wytrenowany model to wtedy jesteśmy w stanie podawać mu do rozpoznania dane, których nie używaliśmy do trenowania, a on na podstawie swojej „wiedzy” będzie w stanie je rozpoznać..

Jak na rynek wpływa tworzenie syntezatorów mowy? Jak to jest rozwijanie i jak to można wykorzystać?

Do tej pory w dość łatwy sposób byliśmy w stanie rozpoznać czy słyszymy głos generowany komputerowo. Natomiast musimy zdać sobie sprawę, że w tym momencie rozmawiając na Skype, czy korzystają z Hangouts produkujemy bardzo dużo próbek dźwięku do uczenia maszynowego. Dzięki temu tworzone są już  takie syntezatory, które brzmią dokładnie jak ludzie. A kolejnym krokiem będą syntezatory, które naśladują czyjś głos – mając określoną ilość próbek dźwięku, ładując czyjś głos do syntezatora będziemy mogli mówić innym głosem. Wiemy też jak obecnie działają strony z automatycznym tłumaczeniem – potrafią przetłumaczyć kilka zdań, ale nie rozumieją kontekstu, bardziej zaawansowanych fraz. Natomiast dzięki wykorzystaniu algorytmów sztucznej inteligencji jest szansa, że za parę lat będziemy w stanie płynnie „mówić” w innym języku, a do tego symulować czyjś głos.

Jak generalnie oceniasz rozwój botów. Który jest najbliższy ideałowi?

Mamy do czynienia z boomem na tzw. chatboty. Na platformie Facebooka jest ponad 30 tysięcy botów, na platformie Microsoftu ponad 45 tysięcy. Nie wspominając np. o Slacku, czy innych niezależnych platformach. Większość z nich obecnie nie nadaje się do niczego – albo są robione tylko dla zabawy, albo próbują z marnym skutkiem symulować konwersacje z ludźmi. Bardzo trudno jest stworzyć bota, który będzie z nami rozmawiał w taki sposób, jak inny człowiek, natomiast boty wyspecjalizowane do poszczególnych działań mogą już dziś ułatwić nam życie. Przykładem takiego działania jest oprogramowanie tworzone u nas w 2040.io. Pracujemy obecnie nad inteligentnym asystentem wspierającym prace działów sprzedaży, który uczył się będzie zachowań użytkownika, a dzięki połączeniu do niego danych takich jak e-mail, telefon, czy kalendarz będzie w stanie wnioskować i generować przydatne porady.

W jaki sposób biznesowo i komercyjne wykorzystać sztuczną inteligencję?

Algorytmy uczenia maszynowego możemy obecnie wykorzystać wszędzie tam, gdzie mógłby coś zrobić człowiek, ale wymagałoby to bardzo dużo czasu i wiele zasobów. Te mechanizmy w tym momencie nie robią nic innego jak zastępują człowieka np. w klasyfikacji obrazu. Przykładem może być tutaj obrazowanie medyczne, czyli analiza komórek pod kątem zmian chorobowych. Kiedyś robił to diagnosta – dziś jest w stanie zrobić to maszyna. Gdy tylko mamy wytrenowany model jest on w stanie zrobić to błyskawicznie. Ponadto możemy wykorzystać algorytmy do optymalizacji procesów produkcyjnych, przemysłowych, czy sprzedażowych, o czym wspominałem już odpowiadając na poprzednie pytanie.

Kiedy nastąpi taki moment, że sztuczna inteligencja dorówna ludzkiemu mózgowi lub nawet go przewyższy?

Są różne przewidywania. Obecnie mediana przewidywań ekspertów to rok 2040. Wtedy będziemy dysponowali sztuczną inteligencją, która dorównywać nam będzie możliwościami (Artificial General Intelligence). Nie wiem czy nastąpi to w 2030, 2040 może 2050 roku, ale prędzej czy później to się uda. Stworzenie sztucznej inteligencji, która przewyższy nas możliwościami (Artificial Super Intelligence) będzie miało miejsce bardzo niedługo po tym, gdy osiągniemy pierwszy poziom. Musimy zdać sobie sprawę, że możliwości poznawcze ludzi o różnym IQ są w zasadzie bardzo podobne. Więc jeśli będzie istnieć sztuczna inteligencja, która będzie w stanie reagować, uczyć się jak człowiek, to dzięki temu, że będzie miała moc obliczeniową, która setki tysięcy razy przewyższa mózg człowieka będzie też w stanie przejść bardzo szybko na wyższy poziom inteligencji. Takie algorytm będzie w stanie posiąść sumę wiedzy całej ludzkości w kilka lat. Już teraz większość naszej wiedzy jest dostępna w internecie. Pomyślmy o tym, że taki inteligentny komputer mając dostęp do sieci będzie w stanie w krótkim czasie posiąść całą wiedzę, której zgromadzenie zajęło nam setki lat.

Czy wtedy ta inteligencja uczyni nas bezrobotnymi? Czy zostaniemy daleko w tyle za tą technologią?

Wiele zawodów już wkrótce stanie się zawodami niepotrzebnymi z punktu widzenia gospodarki. Pytanie co wtedy będą robić ludzie. Jedna z teorii mówi, że każdy będzie musiał utrzymywać jakiś „dochód podstawowy”, bo nie będzie tyle pracy dla wszystkich. Z drugiej strony ludzie nie są w stanie nic nie robić. Przecież pracujemy nie tylko po to aby zarabiać pieniądze, ale też po to, aby coś tworzyć, spotykać innych ludzi, wymieniać się informacjami, itd. Na pewno przed nami jest duża rewolucja związana z postrzeganiem pieniądza, konieczności pracy. Jeżeli za parę lat większość rzeczy będą w stanie robić maszyny to po co my będziemy potrzebni. Ale popatrzmy na to z drugiej strony – jeszcze 15 lat temu nie było takich zawodów z jakimi mamy teraz do czynienia. Więc może zmieni się sposób postrzegania tego czym jest praca, jak pracujemy i co za to mamy. Trudno dziś przewidzieć jak to się wszystko potoczy.

Myślisz, że zastąpione zostaną tylko zawody mechaniczne, czy zawody z dziedzin artystycznych także?

Wiele  czynności, które są powtarzalne, są w stanie od zaraz zastąpić komputery. Można powiedzieć, że obecnie jest to bardziej problem opłacalności technologii, ale pamiętajmy że każda technologia z czasem tanieje. W fabrykach jest coraz więcej automatyzacji, coraz więcej robotów, które zastępują ludzi. Ale jeśli chodzi prace kreatywne, to  na przykład podczas Olimpiady w Rio to boty tworzyły i publikowały relacje. Większość postów została wygenerowana przez maszyny, które zastępowały dziennikarzy. Uważaliśmy przez wiele lat, że komputery są w stanie wykonywać tylko powtarzalne, „mechaniczne” prace. Ale od niedawna wiemy już, że nie tylko. Udało nam się wytworzyć np. generatywne sieci neuronowe, które potrafią generować twórczo nowe zestawy danych na bazie tego co „widziały”. Okazuje się, że komputery mogą być czasem bardziej kreatywne niż ludzie :)

Czy jako osoba zajmująca się tym na co dzień masz jakieś marzenia związane ze sztuczną inteligencją?

Moje marzenie na przyszłość wiąże się z tym, abyśmy w sposób rozważny podchodzili do rozwoju technologii. Chciałbym doczekać chwili, kiedy stworzymy inteligentny komputer, ale z drugiej strony wolałbym nie być świadkiem momentu, w którym wymknie on nam się spod kontroli. Wierzę, że tworząc naszą firmę jesteśmy częścią dużej zmiany na rynku oprogramowania. A zmiana ta dokona się z udziałem botów i algorytmów sztucznej inteligencji.  Dlatego biznesowe marzenie na najbliższy rok jest takie, aby tworzony przez nas inteligentny asystent dla działów sprzedaży (o imieniu Edward) stał się prawdziwym doradcą dla wielu przedsiębiorców, pomagając im w codziennej pracy.


Promuj biznes na łamach MARKETINGLINK!

Zobacz możliwości reklamy w portalu