Sztuczna inteligencja nawiązała rywalizację z człowiekiem [Imaging Neuroscience ]
Sztuczna inteligencja potrafi interpretować sytuacje społeczne i relacje między ludźmi na podstawie zdjęć i filmów niemal tak samo trafnie, jak ludzie – wynika z badania naukowców fińskich, które publikuje czasopismo „Imaging Neuroscience”.
Naukowcy z Uniwersytetu w Turku w Finlandii badali, jak dokładnie ChatGPT potrafi oceniać interakcje społeczne
.Na co dzień ludzie ciągle dokonują szybkich ocen zachowań innych osób oraz interakcji między nimi. Najnowsze modele sztucznej inteligencji – takie jak duży model językowy ChatGPT, opracowany przez OpenAI – potrafią opisywać to, co dzieje się na zdjęciach, obrazach lub filmach. Nie jest jednak jasne, czy możliwości interpretacyjne sztucznej inteligencji ograniczają się do łatwo rozpoznawalnych szczegółów, czy potrafi ona również interpretować złożone interakcje społeczne między ludźmi.
Naukowcy z Uniwersytetu w Turku w Finlandii badali, jak dokładnie ChatGPT potrafi oceniać interakcje społeczne. Poproszono go o ocenę na podstawie zdjęć i filmów 138 różnych wskaźników – takich jak zachowania, cechy wyglądu, mimika – które mogą być pomocne w ocenie sytuacji społecznych. Następnie uzyskane wyniki porównano z ponad 2 tys. podobnych ocen dokonanych przez ludzi.
Okazało się, że interpretacje dostarczane przez ChatGPT były bardzo zbliżone do ocen dokonywanych przez ludzi. Oceny sztucznej inteligencji były nawet bardziej spójne niż oceny dokonywane przez jedną osobę.
– Ponieważ ocena wskaźników społecznych dokonana przez ChatGPT była średnio bardziej spójna niż ocena pojedynczego uczestnika badania, jego interpretacje można uznać za bardziej wiarygodne niż te dokonane przez jedną osobę. Jednak oceny kilku osób łącznie są nadal dokładniejsze niż te dokonywane przez sztuczną inteligencję – skomentował współautor pracy Severi Santavirta.
Zwrócił uwagę, że zebranie ocen ponad 2 tys. ludzi zajęło łącznie ponad 10 tys. godzin pracy, podczas gdy ChatGPT wygenerował te same oceny w zaledwie kilka godzin.
AI mogłaby przewidywać, jak odebrane zostaną materiały audiowizualne przez grupę docelową [ Imaging Neuroscience ]
.Dlatego, zdaniem autorów pracy, sztuczna inteligencja może być praktycznym narzędziem do wykorzystania w zakrojonych na szeroką skalę, pracochłonnych eksperymentach neurobiologicznych, gdzie na przykład interpretacja nagrań wideo podczas obrazowania mózgu wymagałaby znacznego wysiłku ze strony człowieka. AI może zautomatyzować ten proces, obniżając w ten sposób koszty przetwarzania danych i znacznie przyspieszając badania.
Wyniki te wskazują ponadto, że sztuczna inteligencja może znaleźć także inne praktyczne zastosowania. Automatyczna ocena sytuacji społecznych przez AI na podstawie nagrań wideo mogłaby na przykład pomóc lekarzom i pielęgniarkom w monitorowaniu samopoczucia pacjentów. Co więcej, zdaniem naukowców AI mogłaby przewidywać, jak odebrane zostaną materiały audiowizualne przez grupę docelową lub przewidywać nietypowe sytuacje na podstawie nagrań z kamer bezpieczeństwa.
Jak podkreślił Santavirta, zaletą sztucznej inteligencji jest to, że nie męczy się jak człowiek, ale może monitorować sytuacje przez całą dobę.
Pięć filarów rozwoju sztucznej inteligencji w Polsce
.Polska przespała ostatnie siedem lat i chyba nadal się nie obudziła. Nie ma nas na mapach najważniejszych klastrów rozwijających naukę i technologię. Dane Eurostatu wykorzystania technologii AI w przedsiębiorstwach pokazują, że jesteśmy na końcu rankingu krajów EU, tylko przed Rumunią – pisze prof. Włodzisław DUCH.
Ministerstwo Cyfryzacji opracowało dokument „Polityka rozwoju sztucznej inteligencji w Polsce do 2030 roku” (64 strony). Pod koniec roku 2020 uchwalono podobny dokument „Polityki dla rozwoju sztucznej inteligencji w Polsce od roku 2020” (71 stron). Za obydwa dokumenty odpowiada „minister właściwy do spraw informatyzacji”, czyli Ministerstwo Cyfryzacji. Celem jest wskazanie działań, które wzmocnią pozycję Polski na arenie międzynarodowej jako jednego z liderów “Kontynentu AI”.
Oczywiście było już wiele innych dokumentów strategicznych dotyczących cyfryzacji, rozwoju gospodarki, opieki zdrowotnej, w tym opracowanie „Resortowa Strategia Sztucznej Inteligencji do roku 2039” (MON). To ambitne cele, ale nie mamy obecnie wyobrażenia o tym, jak daleko zajdzie sztuczna inteligencja w ciągu następnych 2-3 lat. Dlatego potrzebujemy strategii adaptacyjnej, dostosowującej się do zmieniającej się sytuacji, w której co miesiąc mamy nowe systemy AI o coraz większych możliwościach.
Kluczem staje się adaptacja, stworzenie takich warunków, w których „Efektywna współpraca nauki, sektora publicznego oraz biznesu umożliwi rozwój i implementację najnowszych technologii cyfrowych oraz odpowiednie ich wykorzystywanie”, jak słusznie czytamy w opracowaniu polityki rozwoju na następne 5 lat. Dokument ten powstał w oparciu o kilka opracowań, w tym raportu „Gdzie jest polska nisza AI i jak ją wykorzystać” (Polski Instytutu Ekonomiczny), „Rekomendacji merytorycznych do dokumentu Polityka Rozwoju Sztucznej Inteligencji w Polsce 2025-2030” (GRAI, Grupa Robocza ds. Sztucznej Inteligencji), studium SMART, „Transformacja Polski dzięki wykorzystaniu inteligentnych rozwiązań cyfrowych”, i kilku innych opracowań.
Wiedząc, jak złożonym zagadnieniem jest cyfryzacja, a w szczególności jak szybko rozwija się sztuczna inteligencja, warto się zastanowić nad propozycją konkretnych działań. W 2008 roku Unia Europejska powołała Europejski Instytut Innowacji i Technologii (EIT), z siedzibą w Budapeszcie, którego zadaniem jest integracja badań naukowych, biznesu i sektora publicznego. To model znany jako “trójkąt wiedzy”, KIC, Knowledge and Innovation Communities. Powstało osiem takich wspólnot wiedzy, zajmujących się wielkimi wyzwaniami: klimatem, energią, materiałami, zdrowiem, żywnością, transportem, produkcją przemysłową i cyfryzacją. Polska bierze w nich udział, ale próżno szukać wzmianki o takich działaniach w dokumentach na temat polityki rozwoju AI. Wspomniano tylko, że „Efektywna współpraca nauki, sektora publicznego oraz biznesu umożliwi rozwój i implementację najnowszych technologii cyfrowych oraz odpowiednie ich wykorzystywanie.”
W 2015 roku zostawiłem nowej ekipie MNiSW 13 stron uwag na temat najważniejszych spraw dotyczących nauki, innowacji, współpracy międzynarodowej i informatyzacji. Niestety troska o rozwój naszego kraju nie jest zwykle priorytetem dla odchodzącej władzy, która stara się utrudnić nowej ekipie realizację toczących się działań. Nic dziwnego, że autorzy kolejnych strategii o działaniach toczących się od kilkunastu lat nie wspominają. W rozwój wspólnot wiedzy zainwestowano spore środki, zarówno z programów EIT jak i krajowych, warto więc zrobić przegląd wyników i wykorzystać je w obecnej polityce rozwoju.
Obecne propozycje są nakierowane przede wszystkim na wdrażanie istniejących systemów AI w firmach. Jednak szerokie zastosowania AI w konkretnych obszarach będą wymagać dalszego rozwoju, a nie tylko implementacji znanych algorytmów. Bez tego znowu zajmiemy się zakupem licencji od dużych firm i budową traktorów w systemie miar imperialnych.
Bez zabawy Faradaya z cewkami i magnesami nie mielibyśmy dzisiaj prądu. Bez teorii Heisenberga i Schrödingera nie byłoby mechaniki kwantowej, na której oparta jest cała technologia półprzewodników. Bez matematyki nie byłoby podatków (no, może tym byśmy się nie martwili). Nie powinniśmy zapominać o naukach podstawowych, tworzących fundamenty dla nowych technologii. Rozwój sztucznej inteligencji to przede wszystkim nowe algorytmy, które umożliwiły analizę obrazów i innych sygnałów (sieci konwolucyjne), zrozumienie i generację tekstów (GPT, generatywne transformery), tworzenie obrazów i muzyki (modele dyfuzyjne), głębokie rozumowanie (grafy wiedzy). Obecne postępy tylko w niewielkiej części związane są z nowym sprzętem i budową centrów danych, w większym stopniu to coraz lepsze algorytmy. Warto inwestować w informatykę, nie tylko w technologie obliczeniowe.
Tekst dostępny na łamach Wszystko co Najważniejsze: https://wszystkoconajwazniejsze.pl/prof-wlodzislaw-duch-sztuczna-inteligencja-w-polsce
PAP/MB
