Twój dostęp nie jest aktywny. Skorzystaj z oferty i zapewnij sobie dostęp do wszystkich treści.


Czytaj i słuchaj bez ograniczeń. Zaloguj się lub skorzystaj z naszej oferty

Studium

I ty karmisz sztuczną inteligencję

AI jest tak inteligentna jak dane, którymi je nakarmimy. To często niewdzięczna praca za bardzo niskie stawki.
rysunki Maria Regucka
POSŁUCHAJ

Panie profesorze, dziękuję za rozmowę. Wysyłam wypowiedzi z prośbą o autoryzację – piszę w mailu do jednego z moich rozmówców. Jesteśmy po rozmowie do tego artykułu na temat sztucznej inteligencji i metod jej uczenia.

Klikam „Wyślij”.

„Zdaje się, że miał zostać załączony plik” – Gmail zwraca uwagę w okienku, które właśnie wyskoczyło i wstrzymuje wysyłkę. Faktycznie, nie załączyłem pliku tekstowego, bo wypowiedzi do autoryzacji wkleiłem w treści wiadomości. Ale Gmail – bazując na swoim doświadczeniu – przyjmuje prostą zasadę. Jeśli nadawca używa takich wyrażeń jak odmiany czasownika „wysyłać” lub rzeczowników „załącznik” czy „plik”, to zakłada, że do maila miał zostać załączony plik. U mnie go nie było, więc wyskoczyło okienko.

To jeden z najprostszych przykładów działania sztucznej inteligencji. Nawet w takim przypadku nie zwróciłaby ona jednak uwagi na słowo „wysyłam”, gdyby nie żmudna praca człowieka, który zdecydował, które słowa w danym języku powinny wywołać taką reakcję.

 


Naukowcy próbowalinauczyć komputery myśleć samodzielnie już ponad pół wieku temu. Samego terminu sztuczna inteligencja (artificial intelligence, AI) pierwszy raz użyto w 1955 roku w propozycji letnich warsztatów badawczych na Uniwersytecie Dart­mouth w stanie New Hampshire. Spotkali się na nich w kolejnym roku matematycy, fizycy i informatycy, z których wielu specjalizowało się w obserwacji, analizie i modelowaniu działania ludzkiego umysłu.

Podczas warsztatów naukowcy mieli szukać odpowiedzi na pytanie, jak nauczyć maszyny odtwarzania ludzkich zdolności, takich jak język czy abstrakcyjne myślenie, a także samodoskonalenia się i rozwiązywania problemów, z którymi do tej pory mogli sobie radzić tylko ludzie.

Termin „sztuczna inteligencja” przypisuje się organizatorowi warsztatów Johnowi McCarthy’emu, ale pod propozycją podpisani są jeszcze trzej inni naukowcy: Marvin Minsky, Nathaniel Rochester i Claude Shannon.

– Wtedy większą wagę kładło się na człowieka, stawiano go jako wzór do naśladowania dla maszyn. To było humanistyczne podejście – maszyna miała być tak inteligentna jak człowiek i zastąpić go w myśleniu. Dziś mamy podejście ścisłe, technologiczne 
– maszyna ma pomagać człowiekowi, już jest od niego inteligentniejsza, a zastąpić ma go w niektórych powtarzalnych czynnościach – mówi doktor Maciej Kawecki z Wyższej Szkoły Bankowej w Warszawie i prezes Instytutu Lema. Już wtedy jednak pracowano między innymi nad sieciami neuronowymi, które dziś są jednym z ważniejszych elementów sztucznej inteligencji, z jaką mamy do czynienia na co dzień. W dużym uproszczeniu zwykło się mawiać, że sieć neuronowa jest w strukturze podobna do ludzkiego mózgu.

Sztuczne neurony otrzymują z zewnątrz informacje i je przetwarzają, czyli przypisują do tak zwanych wag. Każda informacja ma swoją liczbową wagę – jedna jest bardziej istotna, inna mniej. Każda informacja może wpłynąć na to, czy i co neuron przekaże dalej.

Dostęp online

Zapewnij sobie dostęp online do wszystkich tekstów, nagrań audio i wersji na czytniki.

Skorzystaj z oferty

W mailu z początku artykułu praca sieci neuronowej – jeśli jej wagi były zerojedynkowe – mogła wyglądać następująco. Informacja, jaka dotarła do algorytmu: nadawca użył słowa „wysyłam”. Człowiek zdecydował, że taka informacja będzie miała dla sztucznej inteligencji wagę 1. AI zrozumie, że ma wyświetlić okienko z uwagą o brakującym załączniku. Gdybym nie użył słowa „wysyłam”, do AI nie dotarłaby informacja o wadze równej 1 i nie wyskoczyłoby okienko.

Ale można przyjąć inny scenariusz: dla „wysyłam” dać wagę 0, a dla „wyskoczyć” – wagę 1 i zdecydować, że w takim przypadku użytkownik zobaczy okienko z numerami telefonów zaufania dla osób, które zmagają się z myślami samobójczymi.

W tym przykładzie mogłoby jednak dochodzić do zbyt wielu fałszywie dodatnich wyników (false positives), czyli okienko z telefonami zaufania pokazywałoby się osobom, które chcą tylko wyskoczyć na drinka, z zajęć czy do sklepu.

Takie problemy rozwiązuje sieć neuronowa. Przyjmijmy, że skrzynka pocztowa ma wyświetlać komunikat o telefonach zaufania, ale nie chce zbyt wielu fałszywie pozytywnych wyników. Neuron przekazuje więc dalej informację o tym, że nadawca maila użył słowa „…

Chcesz przeczytać do końca? Wykup dostęp online

Zapewnij sobie dostęp do ulubionych tekstów, nagrań audio, a także miesięcznika w wersji na czytniki.

Wykup dostęp online

Artykuł ukazał się w marcowym numerze miesięcznika „Pismo. Magazyn opinii” (3/2021) pod tytułem Mrówka taka jak ty.

-

-

-

  • -
ZAPISZ
USTAW PRĘDKOŚĆ ODTWARZANIA
0,75X
1,00X
1,25X
1,50X
00:00
50:00