System AI można zdefiniować jako koncepcję maszyny, która posiada możliwość wpływania na środowisko (rzeczywiste lub wirtualne) poprzez:
- tworzenie zaleceń,
- przewidywanie (predykcję),
- podejmowanie decyzji na temat określonych celów,
na podstawie danych wejściowych (pochodzących od maszyn lub ludzi).
AI wykorzystuje dane wejściowe do:
- postrzegania środowiska,
- tworzenia i interpretowania modeli (ręcznych lub automatycznych),
- formułowania wniosków na podstawie ww. modeli.
System sztucznej inteligencji składa się z trzech głównych elementów:
- czujników (sensorów),
- logiki operacyjnej (modeli algorytmów),
- siłowników (aparatu wykonawczego).
Wdrażanie AI w różnych branżach to zmiana paradygmatu w kierunku systemów komputerowych, które mogą symulować doświadczenia podobne do zdolności sensorycznych, przetwarzania i reagowania ludzkiego mózgu, co pozwala maszynom na m.in. wspomagane komputerowo uczenie się, wnioskowanie i percepcję.
Sztuczna inteligencja to również dziedzina nauki i inżynierii odpowiedzialna za tworzenie inteligentnych maszyn, zwłaszcza programów komputerowych. W tym przypadku termin „inteligencja” odnosi się do pewnego rodzaju zdolności do planowania, rozumowania i uczenia się oraz komunikowania się w języku naturalnym dla człowieka.
Termin sztuczna inteligencja po raz pierwszy został użyty prawdopodobnie przez Johna McCarthy’ego w 1956 roku na konferencji w Dartmouth.
Podstawowe elementy
Podstawowe komponenty AI to:
- uczenie się – obejmuje zapamiętywanie poszczególnych elementów, takich jak różne rozwiązania problemów, słownictwo, języki obce itp.,
- wnioskowanie – możliwość wyciągania wniosków, które pasują do danej sytuacji lub kontekstu zapytania,
- rozwiązywanie problemów – używanie danych w celu przedstawienia działań prowadzących do rozwiązania problemów,
- percepcja – interpretacja i rozumienie wzorców zawartych w danych wejściowych dla danej sytuacji i wyprowadzanie spostrzeżeń na podstawie uczenia się na dany temat,
- przetwarzanie języka naturalnego – rozpoznanie oraz interpretacja ludzkiego języka i mowy.
Mechanizm działania
Systemy AI działają poprzez połączenie dużych zbiorów danych z inteligentnymi algorytmami przetwarzania, dzięki czemu mogą uczyć się na podstawie analizowanych wzorców i cech zawartych w danych. Za każdym razem, gdy AI przeprowadza rundę przetwarzania danych, testuje i mierzy własną wydajność oraz zdobywa dodatkową wiedzę.
Ponieważ sztuczna inteligencja może pracować bez przerwy, niezwykle szybko wykonuje setki, tysiące, a nawet miliony operacji. Dlatego w bardzo krótkim czasie uczy się wykonywania nowych zadań i staje się niezwykle sprawna w tym, do czego jest szkolona.
Powiązanie z innymi technologiami
AI znajduje zastosowania we wszystkich dziedzinach nowoczesnego przemysłu, a zwłaszcza w:
- wizji komputerowej i rozpoznawaniu obiektów (np. znaków, pisma odręcznego, twarzy);
- wirtualnej i rozszerzonej rzeczywistości;
- diagnostyce;
- teorii gier i planowaniu strategicznym;
- przetwarzaniu języka naturalnego, tłumaczeniach i chatbotach;
- automatyzacji, sterowaniu i robotyce.
Wdrażanie rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji daje możliwości otwierania nowych dróg dla biznesu i wprowadzania zmian w już prowadzonych działaniach.
Technologie AI stają się coraz bardziej osiągalne i łatwo dostępne nawet dla małych i średnich przedsiębiorstw.
Znaczenie dla gospodarki
Sztuczna inteligencja wspomaga wiele obszarów nowoczesnego przemysłu, w tym:
- Inteligentne fabryki – zdolność do analizy dużych zbiorów danych i zastosowania AI w procesach produkcyjnych; organizowanie i wykorzystanie zbiorów danych w celu poprawy kontroli jakości, standaryzacji i konserwacji; tworzenie analiz funkcjonalności sprzętu i gruntowne usprawnianie linii produkcyjnych.
- Konserwację predykcyjną – znalezienie wzorców, które mogą pomóc w przewidywaniu i ostatecznym zapobieganiu awarii; zautomatyzowana i inteligentna predykcja umożliwia lepsze planowanie i określanie stanu urządzeń i sprzętu.
- Wizję komputerową – wykrywanie, identyfikacja i oznaczanie obiektów.
- Systemy cyberfizyczne – inteligentne sieci energetyczne, robotyka i inteligentna produkcja; prowadzenie wydajnej i efektywnej współpracy (z dowolnego miejsca na świecie) w celu zapewnienia w pełni rozproszonego środowiska produkcyjnego.
- Robotykę oraz współpracę człowiek-robot – zapewnienie bezpieczeństwa personelu, a także przekazywanie robotom większej odpowiedzialności za podejmowanie decyzji, które mogą jeszcze bardziej zoptymalizować procesy w oparciu o dane zbierane w czasie rzeczywistym z hali produkcyjnej.
Patrz także:
- Artykuł „Predictive Maintenance przewidzi, kiedy nastąpi awaria” na portalu Fundacji Platforma Przemysłu Przyszłości
- Tag „AI” na portalu Fundacji Platforma Przemysłu Przyszłości
- Tag „Predictive Maintenance” na portalu Fundacji Platforma Przemysłu Przyszłości
- Opracowanie „Predictive Maintenance: podejście umożliwiające optymalną eksploatację obiektów technicznych” na portalu Fundacji Platforma Przemysłu Przyszłości