Jak uczenie maszynowe zmienia biznes
Najbardziej konkurencyjne instytucje dokonują strategicznych inwestycji w sztuczną inteligencję (SI), a szczególnie w samuczenie się maszyn, używając danych lokalizacyjnych jako wątku, który łączy automatyzację oraz ulepszone modelowanie procesów i zapewnia przewagę biznesową.
Te czołowe instytucje używają już analiz lokalizacji do odkrywania ukrytych zależności, zdobywania kluczowych informacji i kształtowania przewagi konkurencyjnej. Korzyści płynące z używania inteligentnej geolokalizacji można teraz zwiększyć dzięki samouczeniu się maszyn.
Sztuczna inteligencja a inteligencja naturalna
Agata Błachnio, Piotr Filipkowski
Rok:
Wydawnictwo:
Miejsce wydania:
Budzisz się. Twój organizm od dawna jest pod kontrolą. Nie możesz spać dłużej niż ustalono. Aby wejść pod prysznic, musisz wstukać kod, co jest równoznaczne z tym, że odciągane są z twojego konta pieniądze za wodę. Twój robot - pomoc domowa - bez słowa przynosi ci coś nazywane wcześniej śniadaniem. Każdy kęs, który spożywasz w ciągu dnia, jest dokładnie obliczony, aby nie zabrakło ci potrzebnych składników. Siadasz przy komputerze i łączysz się ze swoim zakładem pracy. Z domu od dawna już nie wychodzisz, bo właściwie nie masz po co. Towarzystwo zapewniają ci wyspecjalizowane roboty, które są do złudzenia podobne do ludzi. Wszystkie roboty, które ci służą, przypominają istoty ludzkie, ale nie potrafią cię kochać, są zupełnie pozbawione uczuć. Emocje to coś dla nich niezrozumiałego i nieosiągalnego. Czy tak może wyglądać świat już niedługo?
Obecnie nie można postawić znaku równości między sztuczną inteligencją i inteligencją naturalną. Czy w przyszłości jest to możliwe, czy to zawsze będzie tylko temat s-f?
Człowiek od wieków chce być lepszym, pokonywać Naturę, stwarzać coś co dotychczas mogło zaistnieć bez jego udziału. Sztuczne zapłodnienie, sztuczna krew, sztuczne narządy, sztuczna siatkówka oka, sztuczny mózg czy sztuczna inteligencja pojawienie się tych pojęć (które mogą wydawać się sprzeczne same w sobie) sugeruje chęć przejęcia kontroli przez człowieka, kontroli, którą zawsze miała Natura, Bóg Stworzyciel, Los czy Przypadek. W czasach szybkiego rozwoju nauki, możliwość stworzenia, także czegoś takiego jak sztuczna inteligencja, staje się coraz bardziej realna.
Kiedy Cyceron po raz pierwszy użył słowa inteligencja (łac. intelligentia), raczej nie przypuszczał, że kiedyś powstanie pojęcie sztucznej inteligencji, przypisywane nie ludziom, a maszynom. Bowiem jesteśmy inteligentni, wg jednej z definicji, jeśli umiemy celowo działać, racjonalnie myśleć oraz radzimy sobie z trudnościami. Zaś Hebb, psycholog, mówił o inteligencji jako o łącznym efekcie oddziaływania biologicznego wyposażenia (potencjału) oraz oddziaływaniu środowiska, uczenia się i aktywności własnej. Większość badaczy (np. Stern, Wechsler, Tiepłow czy polski psycholog - Strelau) twierdzi, że w inteligencji jest jakiś pierwiastek wrodzony. Od kilku lat psychologowie (np. Goleman - autor amerykańskiego bestseleru pt. "Inteligencja emocjonalna") zaczęli posługiwać się terminem - "inteligencja emocjonalna", która jest bardzo ważna w radzeniu sobie w życiu. Jest to między innymi umiejętność kontroli emocjonalnej, co nie jest cechą wrodzoną.
Sztuczna inteligencja (AI - ang. artificial inteligence) w ostatnich latach staje się coraz bardziej popularna i częściej stosowana przez ludzi biznesu. Gwałtowny rozwój elektroniki oraz informatyki sprzyja rozwojowi tej dziedziny nauki. Sztuczna inteligencja jest jedną z bardziej interesujących części informatyki, w którą zaangażowane są liczne grupy wysokiej klasy specjalistów z tej dziedziny, posługujących się najnowocześniejszymi narzędziami informatycznymi. Przed stworzeniem pierwszych "inteligentnych" maszyn, jej idea trwała w wyobraźni wielu ludzi. Filmy i książki science fiction przedstawiały przyszłość, w której człowiek był zastępowany maszyną, a fenomenem tej rzeczywistości były roboty. Dziś, dla człowieka współczesnego, nie jest zaskoczeniem robot, czy "inteligentny" program komputerowy. Dzięki szybkiemu rozwojowi elektroniki oraz informatyki jesteśmy w stanie stworzyć to, co kiedyś było jedynie tematem literatury fantastyczno - naukowej. AI jest wykorzystywane w różnych dziedzinach nauki jak medycyna, ekonomia czy zarządzanie. W zakres sztucznej inteligencji wchodzą systemy ekspertowe, sztuczne sieci neuronowe oraz logika rozmyta.
Systemy ekspertowe czyli co czarodziej wyciągnie z kapelusza
Sztuczne sieci neuronowe czyli sieci które się uczą
Zbiory rozmyte czyli maszyna lubi precyzję
znacznie
prawie zerowy
Aspekt psychologiczny AI
Sztuczna Inteligencja - czy to trafne określenie?
Po co AI?
Przyszłość AI
Balagurusamy E., Howe J.A.M. Expert systems for management and engeneering, NY Ellis Horwood 1990
Buller, A., Sztuczny mózg. To już nie fantazje. Warszawa (1998), Pruszyński i S-ka.
Castillo E., Alvarez E., Expert System:Uncertainty and Learning, Southampton; Boston; London; New York: Computational Mechanics Publ.: Elsevier,1991.
Damasio, A. R., Błąd Kartezjusza. Emocje, rozum i ludzki mózg., Poznań (1999), Rebis.
Goldberg, D. E., Algorytmy genetyczne i ich zastosowania, WNT, Warszawa, 1995.
Goleman, D., Inteligencja emocjonalna. Poznań (1997), Media Rodzina.
Harmon P., Maus R., Morrissey W. Expert systems tools and applications NY John Wiley, 1988.
Hebb, D. O., The organization of behavior., New York (1949), Wiley.
Inteligentne systemy w zarządzaniu - Teoria i praktyka , Red. J. S. Zieliński, PWN Warszawa 2000
Inteligentne systemy w zarządzaniu - Teoria i praktyka , Red. J. S. Zieliński, PWN Warszawa 2000 Kacprzyk J. Zbiory rozmyte w analizie systemowej. Analiza systemowa i jej zastosowania. PWN, Warszawa 1996.
Masters T., Sieci neuronowe w praktyce. Programowanie w języku C++, WNT, Warszawa 1996.
Michalewicz, Z., Algorytmy genetyczne + struktury danych = programy ewolucyjne, WNT, Warszawa, 1996.
Mulawka J.J. Systemy ekspertowe, WNT Warszawa 1996
Osowski S., Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym, Warszawa 1996, WNT.
Penrose R., Cienie Umysłu, Zysk i S-ka Wydawnictwo Poznań 2000
Strelau, J. Inteligencja, 83 - 152. W: Tomaszewski, T. (Ed). Psychologia ogólna. Temperament i inteligencja., Warszawa (1995), PWN.
Tyszka, T., Psychologiczne pułapki oceniania i podejmowania decyzji., GWP, Gdańsk (1999).
Pierwsza definicja systemu ekspertowego, podana przez E. Feigenbauma z Uniwersytetu Stanford w 1977 roku mówi, że jest to inteligentny program komputerowy wykorzystujący wiedzę oraz procedury wnioskowania do rozwiązywania problemów o wysokim stopniu złożoności, niezbędny jest jednak ekspert, danej dziedziny, do jego rozwiązania. Obecnie można tę definicję uszczegółowić ze względu na znaczny rozwój form komunikacji, przechowywania danych oraz tworzenia procedur. Tak więc system ekspertowy jest systemem komputerowym, który naśladuje procesy uczenia się, zapamiętywania, komunikacji, przyczynowości i realizacji działań ludzkiego eksperta w danej dziedzinie wiedzy, dzięki czemu człowiek może być zastąpiony przez komputer z gwarancją sukcesu w rozwiązywaniu problemu.Schemat rozwiązywania problemu przez system ekspertowy, w dużym uproszczeniu wygląda następująco: informatyk, którego nazwijmy czarodziejem, wraz z pomocą eksperta w dziedzinie związanej z problemem, tworzą odpowiednią bazę danych, którą umieszczają w inteligentnej maszynie - systemie ekspertowym, który może przypominać kapelusz. W kapeluszu za pomocą dostarczonej wiedzy następuje wnioskowanie, po czym czarodziej wyjmuje królika, który jest rozwiązaniem nawet bardzo skomplikowanych problemów.Inspiracją do powstania sztucznych sieci neuronowych (SSN) były badania systemów nerwowych istot żywych. Już w roku 1943 McCulloch i Pitts opracowali model komórki nerwowej, którego idea przetrwała lata i stanowi do dzisiaj podstawowe ogniwo większości używanych modeli. Podstawą działania SSN są algorytmy uczące, umożliwiające zaprojektowanie odpowiedniej struktury sieci i dobór jej parametrów, dopasowanych do problemu podlegającemu rozwiązaniu. SSN mają zdolność uczenia się i adaptacji do zmieniających się warunków środowiskowych, zdolność uogólniania nabytej wiedzy, stanowiąc pod tym względem system sztucznej inteligencji.Na początku lat 60-tych Widrow opracował postawy teoretyczne i podstawowe implementacje techniczne adaptacyjnych układów przetwarzających, stanowiące istotny wkład w rozwój sieci neuronowych. W latach 80-tych rozwój teorii sieci neuronowych odbywał się w zawrotnym tempie, a liczba ośrodków uprawiających tę interdyscyplinarną (skupiającą informatyków, fizyków, matematyków czy psychologów) dziedzinę nauki jest znacząca. Ogromny wzrost finansowania tej dziedziny nauki spowodował istotny postęp zarówno w teorii, jak i zastosowaniach praktycznych. W połączeniu z gwałtownym rozwojem systemów komputerowych dało to podstawę opracowania nowych rozwiązań technologicznych, dotyczących sztucznego spostrzegania i świadomości, sterowania skomplikowanymi systemami, przetwarzania sygnałów mowy itp.SSN stanowią zwykle część sterującą procesem, bądź część decyzyjną, przekazującą sygnał wykonawczy innym elementom urządzenia nie związanym bezpośrednio z sieciami neuronowymi. Funkcje pełnione przez sieć można sklasyfikować w kilku podstawowych grupach: aproksymacji (czyli przybliżania), klasyfikacji i rozpoznawania wzorców, predykcji (przewidywania), sterowania oraz asocjacji. Istotną zaletą sieci jest możliwość jej realizacji w technice o wielkim stopniu scalenia. Zróżnicowanie elementów sieci jest niewielkie, a ich powtarzalność ogromna. Stwarza to perspektywę zbudowania uniwersalnego procesora, tzw. neurokomputera, który w przyszłości mógłby zastąpić klasyczne procesory sterujące pracą komputerów.Metody sztucznej inteligencji służą próbie opisywania rzeczywistości w sposób naśladujący rozumowanie człowieka. Ich celem jest przezwyciężenie wad tradycyjnych algorytmów komputerowych, które zawodzą zwłaszcza w sytuacjach, w których człowiek jest w stanie rozwiązać postawiony problem bez większych trudności. W realnym świecie wiele zjawisk opisywanych jest w sposób bardzo nieprecyzyjny. Wyraża się to w takich stwierdzeniach jak np. "znacznie", "dużo", "większość" itd., w zdaniach takich jak: Cena towaruprzekracza 1000 zł. Stan zapasów magazynowych jest. Ludzie są w stanie interpretować takie stwierdzenia i wykorzystywać tak sformułowaną wiedzę do rozwiązywania stawianych przed nimi problemów. Te określenia jest jednak bardzo trudno zdefiniować. Ich nieprecyzyjność jest przyczyną trudności dostatecznie dokładnego określenia wartości wszystkich występujących zmiennych. Problem polega na ustaleniu, co to właściwie znaczy "prawie" czy "znacznie". Taki rodzaj braku precyzji nazywany jest "rozmyciem".definiuje się przez funkcję, która przyjmuje wartości (0,1).Pojęcie zbioru rozmytego wprowadził w 1965 r. Lotfi A. Zadeh. Pojęcie zbioru rozmytego jest uogólnieniem pojęcia zbioru ostrego, polegającym na dopuszczeniu, aby funkcja charakterystyczna (przynależności) zbioru przyjmowała obok stanów krańcowych 0 i 1 również wartości pośrednie. Umożliwia to odejście od binarnego widzenia świata. W przeciwieństwie do zbiorów ostrych, stanowiących jedynie pewne przybliżenie zjawisk rzeczywistego świata, zbiory rozmyte modelują owe zjawiska wierniej i dokładniej.Wydaje się, że nigdy maszyna nie będzie mogła w pełni naśladować człowieka. Człowiek, który jest istotą złożoną, a specyficzne dla niego funkcje psychiczne to: intelekt, wola i emocje, myśli, może chcieć, skierować swoje działania ku wyznaczonemu celowi, a także odczuwa; potrafi kochać, bać się, cieszyć się, nienawidzić, zazdrościć, wstydzić się, odczuwać zażenowanie czy zdradzać. Łatwo sobie wyobrazić urządzenie, które myśli na nasz wzór, które rozwiązuje jakiś problem, ale czy nie trudno uwierzyć, że "coś" sztucznego może odczuwać emocje, nie mówiąc już o uczuciach wyższych. Searle mówi o czterech cechach zjawisk umysłowych, a mianowicie: świadomość, intencjonalność, subiektywność przyczynowe oddziaływanie. Filozof ten sceptycznie podchodzi do stworzenia maszyny inteligentnej, bowiem jak twierdzi operacje, które wykonuje komputer są zdeterminowane syntaktyką (składnią), natomiast świadomość, myśli, emocje wymagają jeszcze "czegoś" poza syntaktyką.Wykorzystując informacje na temat umysłu człowieka, naukowcy próbują stworzyć sztuczny umysł. AI może być pomocna w wielu dziedzinach życia. Wykorzystanie systemów ekspertowych np. w medycynie ułatwia pracę lekarzy. Naukowcy mają nadzieję, że można też będzie wykorzystać takie systemy w psychologii, np. do leczenia lęków czy psychoz, zwłaszcza wobec tych osób, u których sama osoba psychoterapeuty wywołuje lęk. Nie można jednak zapominać, że kontakt z drugim człowiekiem - psychologiem jest podstawą w terapii.Sztuczna inteligencja ma pomóc ludziom w podejmowaniu decyzji w wielu dziedzinach życia. Dzisiejsza psychologia poznając człowieka, nie oddziela myślenia i emocji, które nawzajem na siebie oddziaływają. Jest ryzyko, że człowiek podejmując decyzje podda się emocjom, natomiast komputer postępuje według określonego algorytmu. Jak twierdzi A. Damasio, psycholog - autor książki "Błąd Kartezjusza" - nie jest możliwe stworzenie koncepcji umysłu, z pominięciem procesów emocjonalnych i uczuciowych. Uczucia bowiem są elementami poznania w jednakowym stopniu jak inne obrazy percepcyjne. Jednak nie można mówić o emocjach w oderwaniu od ciała, gdyż odnoszą się do niego. Uczucia mają wpływ na kształt procesów poznawczych. Jednak, jak się wydaje, maszyna może okazać się lepsza w podejmowaniu takich decyzji, gdzie trzeba postępować z tak zwaną "zimną krwią", czyli bez udziału emocji.Sztuczna inteligencja, czyli maszyny z umiejętnością wnioskowania i uczenia się, daje perspektywę uwolnienia ludzi od prostych, ale uciążliwych prac, ale też od takich, które wymagają dużej wiedzy. Celem twórców AI (którzy są przedstawicielami wielu dziedzin) jest stworzenie maszyny, która wykonuje jedną czynność np. gra w szachy. Jednak to o czym marzą, a w co nie wierzy wielu sceptyków to stworzenie maszyny, która będzie w pełni naśladować inteligencję człowieka, a wręcz będzie ją przewyższać.Zastępując programowanie systemów sztucznej inteligencji uczeniem, możemy stracić pewność poprawności wykonanego zadania, bowiem taki system przestanie działać według algorytmów czyli według określonych wzorów. Nie dyskwalifikuje to takich systemów, zwłaszcza tam, jak pisze A. Buller - obecnie tworzący AI w Japonii - "gdzie zmysły i rozum człowieka są jeszcze mniej wiarygodne lub w ogóle bezradne ".Pomimo oparcia sztucznej inteligencji na systemach obliczeniowych, jest ona w stanie tworzyć sztukę. Można oczywiście zadać w tym miejscu pytanie czym jest sztuka i piękno, które wydaje się pojęciem bardzo subiektywnym. Trudno o jedną definicją sztuki uznajemy, że w szerokim rozumieniu można przyjąć, że sztuką jest to wszystko co zostało stworzone, chciałoby się dodać, przez człowieka. Jednak amerykański naukowiec Christopher Longuet-Higgins skonstruował różne układy komputerowe, komponujące muzykę według dostarczonych przez niego kryteriów. Może same urządzenia nie zdają sobie sprawy z tworzonego piękna, to jednak człowiek, programujący maszynę, jest w stanie docenić efekt końcowy.Komputery działają zupełnie inaczej niż ludzie zajmujący się rozwiązywaniem jakiegoś problemu. Elektroniczne maszyny niewątpliwie mają duże znaczenie w wyjaśnianiu wielu zagadnień związanych z procesami umysłowymi i stanowią bezcenną pomoc w rozwoju nauki, techniki i instytucji społecznych. Wielu naukowców twierdzi, że program budowy robotów kierowanych elektronicznymi komputerami nie doprowadzi do skonstruowania sztucznej inteligencji - to znaczy maszyny, która rozumie, co robi i może wykorzystać to rozumienie w działaniu. Takie urządzenie mogłoby działać, gdyby w jego konstrukcji został wykorzystany ten sam proces fizyczny, który stanowi podstawę istnienia ludzkiej świadomości. Na obecnym etapie rozwoju techniki, przemysł nie jest w stanie skonstruować maszyny zaprogramowanej w sposób niealgorytmiczny, czyli potrafiącej rozumować bez podanego wzoru. Ludzie mają przewagę, bowiem potrafią myśleć twórczo, czuć i dostosować drogę działania do każdej sytuacji i tylko oni potrafią wychwycić niuanse społeczne i sytuacyjne.Rozwój AI jest ważny, bowiem może pomóc człowiekowi w codziennym życiu. Prawdopodobnie zastosowania AI będą wraz z jej rozwojem rozszerzać się. Sztuczna maszyna będzie mogła (a właściwie po części już to robi) zastąpić człowieka w wielu czynnościach, naśladując niektóre procesy. Obie inteligencje i naturalna i sztuczna są (czy będą) podobne, w niektórych aspektach, w niektórych będzie lepsza jedna z nich. Jednak nigdy nie będzie tak, że będzie można postawić znak równości pomiędzy sztuczną inteligencją i inteligencją naturalną.Autorzy:Agata Błachnioe-mail: Adres poczty elektronicznej jest chroniony przed robotami spamującymi. W przeglądarce musi być włączona obsługa JavaScript, żeby go zobaczyć.Katedra Psychologii Emocji i Motywacji, KULPiotr Filipkowskie-mail: Adres poczty elektronicznej jest chroniony przed robotami spamującymi. W przeglądarce musi być włączona obsługa JavaScript, żeby go zobaczyć.Katedra Informatyki Gospodarczej i Logistyki, Wydział Zarządzania Politechnika Białostocka
Doskonałość i zaufanie do sztucznej inteligencji
Sztuczna inteligencja w UE
Sztuczna inteligencja (AI) może nam pomóc znaleźć rozwiązanie wielu problemów społecznych. Będzie to jednak możliwe tylko, jeśli technologia będzie wysokiej jakości i będzie rozwijana i wykorzystywana w sposób godny zaufania. Unijne ramy strategiczne oparte na wartościach UE sprawią, że obywatele z większym zaufaniem zaakceptują rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji. Ramy takie będą jednocześnie stanowić dla przedsiębiorstw zachętę do wprowadzania tego rodzaju rozwiązań.
Dlatego Komisja Europejska zaproponowała szereg działań, które mają zapewnić doskonałość w dziedzinie sztucznej inteligencji, oraz przepisy gwarantujące wiarygodność technologii.
Rozporządzenie w sprawie europejskiego podejścia do sztucznej inteligencji oraz aktualizacja skoordynowanego planu w sprawie sztucznej inteligencji zagwarantują bezpieczeństwo i ochronę praw podstawowych obywateli i przedsiębiorstw, a jednocześnie wzmocnią inwestycje i innowacje we wszystkich krajach UE.
Budowanie zaufania przez pierwsze w historii ramy prawne dotyczące sztucznej inteligencji
Komisja proponuje nowe przepisy, dzięki którym systemy sztucznej inteligencji stosowane w UE będą bezpieczne, przejrzyste, etyczne, bezstronne i kontrolowane przez człowieka. Systemy wykorzystujące sztuczną inteligencją kategoryzowane są według poziomu ryzyka: Niedopuszczalne ryzyko Zakazane będzie wszystko, co zostanie uznane za wyraźne zagrożenie dla obywateli UE: od prowadzonej przez rządy oceny punktowej obywateli (tzw. social scoring) po zabawki z asystentem głosowym, które zachęcającą dzieci do niebezpiecznych zachowań. Wysokie ryzyko
infrastruktura krytyczna (np. transport) – zagrożenie dla życia i zdrowia obywateli
kształcenie lub szkolenie zawodowe – możliwość decydowania o dostępie do kształcenia i szkolenia zawodowego danej osoby (np. punktacja egzaminów)
elementy bezpieczeństwa produktów (np. zastosowanie sztucznej inteligencji w chirurgii wspomaganej robotami)
zatrudnienie, zarządzanie pracownikami i dostęp do samozatrudnienia (np. oprogramowanie do sortowania CV na potrzeby procedur rekrutacji)
podstawowe usługi prywatne i publiczne (np. punktacja kredytowa uniemożliwiająca obywatelom uzyskanie pożyczki)
egzekwowanie prawa – kolizja z prawami podstawowymi osób (np. weryfikacja autentyczności dokumentów potwierdzających)
zarządzanie migracją, azylem i kontrolą granic (np. punktacja wniosków o udzielenie azylu)
sprawowanie wymiaru sprawiedliwości i procesy demokratyczne (np. stosowanie prawa do konkretnego zbioru faktów). Wszystkie te zastosowania będą dokładnie oceniane przed wprowadzeniem do obrotu i przez cały cykl rynkowy.
Ograniczone ryzyko Systemy sztucznej inteligencji, takie jak chatboty, podlegają minimalnym obowiązkom w zakresie przejrzystości, które mają umożliwić podejmowanie świadomych decyzji osobom wchodzącym w interakcję z tego rodzaju treściami. Użytkownik może wówczas podjąć decyzję o kontynuowaniu lub rezygnacji z korzystania z danej aplikacji. Minimalne ryzyko Swobodne korzystanie z zastosowań takich jak gry wideo z wykorzystaniem sztucznej inteligencji lub filtry spamu. Zdecydowana większość systemów sztucznej inteligencji należy do tej kategorii, na którą nowe przepisy nie mają wpływu. Systemy te charakteryzują się minimalnym a nawet zerowym zagrożeniem dla praw i bezpieczeństwa obywateli.
Nowe przepisy obowiązujące dostawców systemów sztucznej inteligencji wysokiego ryzyka
Krok 1 Krok 2 Krok 3 Krok 4 Opracowywany jest system AI obarczony wysokim ryzykiem Musi on zostać poddany ocenie zgodności i spełniać wymogi w zakresie AI. W przypadku niektórych systemów niezbędny jest udział jednostki notyfikowanej. Rejestracja samodzielnych systemów AI w unijnej bazie danych Konieczne jest podpisanie deklaracji zgodności dla danego systemu AI, który powinien być również opatrzony oznakowaniem CE. System może zostać wprowadzony do obrotu Jeżeli w cyklu życia systemu AI nastąpią istotne zmiany, należy wrócić do kroku 2.
Po wprowadzeniu systemu AI do obrotu organy publiczne odpowiadają za nadzór rynku, użytkownicy zapewniają nadzór i monitorowanie przez człowieka, a dostawcy stosują system monitorowania po wprowadzeniu do obrotu. Dostawcy i użytkownicy będą również zgłaszać poważne incydenty i nieprawidłowe działanie.
Doskonałość w dziedzinie sztucznej inteligencji
W 2018 r. Komisja i państwa członkowskie UE rozpoczęły działanie w tej dziedzinie i połączyły siły w ramach skoordynowanego planu w sprawie sztucznej inteligencji, który pomógł stworzyć podstawy dla krajowych strategii i rozwoju polityki.
Przedstawiona w 2021 r. aktualizacja skoordynowanego planu w sprawie sztucznej inteligencji daje impuls do działania i jest dostosowana do priorytetów Komisji w zakresie cyfryzacji i ekologii oraz do europejskiej reakcji na pandemię koronawirusa.
Skoordynowany plan wspiera doskonałość w dziedzinie sztucznej inteligencji na wszystkich etapach (od laboratorium po rynek) oraz przedstawia wizję przyspieszenia inwestycji w AI, realizacji strategii AI w celu ich terminowego wdrożenia oraz harmonizacji polityki w zakresie AI w całej UE.
W związku z tym Komisja planuje utworzyć:
partnerstwo publiczno-prywatne w dziedzinie sztucznej inteligencji, danych i robotyki, które ma określić i wdrożyć wspólny europejski program badań naukowych, innowacji i wdrożeń oraz inwestować w działania w ramach tego programu
dodatkowe sieci centrów doskonałości w dziedzinie sztucznej inteligencji, które będą odpowiadać za wymianę wiedzy, rozwój współpracy z sektorem przemysłu oraz propagowanie różnorodności i włączenia społecznego
placówki testowo-doświadczalne, które będą zajmować się działalnością doświadczalną i testowaniem najnowocześniejszej technologii w warunkach rzeczywistych
ośrodki innowacji cyfrowych, które będą pełnić funkcję punktów kompleksowej obsługi zapewniających dostęp do wiedzy technicznej i możliwości doświadczalnych, aby przedsiębiorstwa mogły testować technologię przed dokonaniem inwestycji
platformę „Sztuczna inteligencja na żądanie”, która będzie centralnym europejskim repozytorium zasobów AI (takich jak wiedza fachowa, algorytmy, ramy oprogramowania, narzędzia rozwojowe) niezbędnych użytkownikom biznesowym i publicznym.
Projekty finansowane przez UE w dziedzinie sztucznej inteligencji
UE sfinansowała do tej pory wiele projektów w dziedzinie AI, które oferują rozwiązania we wszystkich obszarach życia społecznego, takich jak rolnictwo, opieka zdrowotna, produkcja czy transport.
Trzy przykłady obszarów, w których zastosowanie technologii AI przyniosło szczególne korzyści, to opieka zdrowotna, środowisko i walka z dezinformacją.
Rehabilitacja neurologiczna pacjentów intensywnej terapii, którzy przeszli COVID-19
Projekt CDAC przyczynił się do opracowania i walidacji klinicznej innowacyjnych technologii, które zostały już wcześniej wykorzystane w rehabilitacji ponad 3 tys. pacjentów z udarem mózgu w całej Europie. Więcej projektów finansowanych przez UE w dziedzinie zdrowia Inteligentne czujniki pomagające wyżywić coraz liczniejszą ludność świata
W ramach projektu ANTARES opracowuje się technologie inteligentnych czujników i dużych zbiorów danych, które mogą pomóc rolnikom w produkcji większej ilości żywności w sposób zrównoważony dla społeczeństwa, dochodów gospodarstw rolnych i środowiska. Więcej projektów finansowanych przez UE w tej dziedzinie Narzędzia online do weryfikacji faktów i obalania mitów
WeVerify to projekt oferujący systemy weryfikacji, np. plugin pomagający weryfikatorom faktów, dziennikarzom, działaczom na rzecz praw człowieka oraz użytkownikom internetu w obalaniu mitów i weryfikacji faktów w nagraniach wideo i obrazach udostępnianych w internecie. Więcej projektów finansowanych przez UE w dziedzinie walki z dezinformacją
Zalety sztucznej inteligencji
UE dysponuje potencjałem, który może jej zapewnić pozycję światowego lidera w dziedzinie bezpiecznej sztucznej inteligencji. Przez opracowanie solidnych ram regulacyjnych opartych na prawach człowieka i podstawowych wartościach UE może rozwinąć system sztucznej inteligencji, który będzie przynosił korzyści Europejczykom, przedsiębiorstwom i rządom.
Europejczycy Europejczycy lepsza opieka zdrowotna, bezpieczniejszy i czystszy transport i lepsze usługi publiczne Przedsiębiorstwa Przedsiębiorstwa innowacyjne produkty i usługi, na przykład w dziedzinie energii, bezpieczeństwa i opieki zdrowotnej; wyższa wydajność i bardziej efektywna produkcja Rządy Rządy tańsze i bardziej zrównoważone usługi, takie jak transport, energia i gospodarowanie odpadami
Sztuczna inteligencja w UE w liczbach
