Sztuczna inteligencja

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:

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: