Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji (AI)

1. Czym jest AI, ML i Deep Learning? Proste porównania

Te trzy pojęcia często są używane zamiennie, ale tworzą swego rodzaju "piramidę", gdzie każde kolejne jest bardziej specjalistyczną częścią poprzedniego.

• AI (Artificial Intelligence) - Sztuczna Inteligencja:

  • Co to jest? To najszersze pojęcie. Obejmuje wszystkie systemy i maszyny, które naśladują ludzką inteligencję – czyli mogą uczyć się, rozumować, rozwiązywać problemy, postrzegać środowisko i podejmować decyzje.
  • Porównanie z życia: Każde urządzenie, które "myśli" jak człowiek. To jak cała nauka o gotowaniu. Zawiera w sobie wszystko: od smażenia jajek po wypiekanie tortów.

• ML (Machine Learning) - Uczenie Maszynowe:

  • Co to jest? To poddziedzina AI. Koncentruje się na algorytmach, które uczą się na podstawie danych. Zamiast być explicitly programowane ("jeśli X, to zrób Y"), systemy ML znajdują w danych wzorce i same tworzą reguły.
  • Porównanie z życia: To jak nauka gotowania konkretnej potrawy na podstawie przepisu i własnych prób. Im więcej razy zrobisz sos boloński, tym lepiej wyczujesz, ile dodać przypraw, kiedy zdjąć z ognia. Komputer "czuje" to poprzez analizę tysięcy danych.
  • AI to cel (myśląca maszyna), a ML to kluczowa metoda, by ten cel osiągnąć.

• Deep Learning (Głębokie Uczenie) - Poddziedzina ML:

  • Co to jest? To jeszcze węższa, ale niezwykle potężna gałąź ML. Wykorzystuje sztuczne sieci neuronowe inspirowane budową ludzkiego mózgu (warstwy połączonych "neuronów"). Te sieci są w stanie samodzielnie wyodrębniać bardzo złożone cechy z surowych danych (np. pikseli obrazu).
  • Porównanie z życia: Jeśli ML to nauka gotowania z przepisu, to Deep Learning to sytuacja, w której dajesz komuś 1000 zdjęć spaghetti i 1000 zdjęć pizzy, a ta osoba sama dochodzi do tego, jakie cechy (okrągły kształt, ser, sos pomidorowy) odróżniają jedno danie od drugiego. Im "głębsza" (bardziej złożona) sieć, tym bardziej skomplikowane rzeczy potrafi rozpoznać.

Podsumowanie hierarchii: Deep Learning ⊂ (jest częścią) Machine Learning ⊂ (jest częścią) Artificial Intelligence

2. Przykłady użycia AI w życiu codziennym

AI już jest wszędzie wokół nas. Oto kilka znanych przykładów:

• Google Translate / Tłumacze online: To nie jest już proste słownikowe podstawianie słów. Nowoczesne translatory używają ML (a konkretnie Deep Learning) do analizowania ogromnych ilości tekstu w dwóch językach. Uczą się kontekstu, idiomów i struktury gramatycznej, by tłumaczyć całe zdania w sposób naturalny.
• Netflix / Spotify / Serwisy streamingowe: Systemy rekomendacyjne to kwintesencja ML. Algorytmy analizują twoje zachowanie (co oglądasz, jak długo, co pomijasz) oraz zachowania milionów innych użytkowników. Następnie znajdują wzorce ("ludzie, którzy oglądali serial X, polubili też serial Y") i przewidują, co może ci się spodobać.
• Rozpoznawanie twarzy (Facebook, telefony): Aplikacje społecznościowe i smartfony używają Deep Learning do identyfikacji twarzy. Sieć neuronowa została wytrenowana na milionach zdjęć, aby nauczyć się rozpoznawać unikalne cechy twarzy (np. kształt oczu, odległość między nosem a ustami) i mapować je do unikalnego "odcisku twarzy".
• Asystenci głosowi (Siri, Alexa, Google Assistant): Łączą kilka technologii AI: przetwarzanie języka naturalnego (NLP) do zrozumienia twojego polecenia, uczenie maszynowe do jego interpretacji i syntezę mowy do udzielenia odpowiedzi.
• ChatGPT: To zaawansowany chatbot, wykorzystujący wielkoskalowy model językowy (LLM) oparty na Deep Learning. "Czytał" on ogromne ilości tekstu z internetu, dzięki czemu nauczył się statystycznych zależności między słowami. Potrafi generować spójne, kreatywne i kontekstowe odpowiedzi, tłumaczyć, pisać kod i podsumowywać tekst na podstawie "wiedzy" zdobytej podczas treningu.

3. Krótka historia i etyka AI

Krótka historia:

• Lata 50.: Narodziny pojęcia "sztuczna inteligencja" (konferencja w Dartmouth, 1956, John McCarthy).

• Lata 60.-70.: Okres wielkiego optymizmu i obietnic ("maszyny prześcigną ludzi za 20 lat"), który zderzył się z ograniczeniami mocy obliczeniowej i danych -> tzw. "zima AI".

• Lata 80.: Rozwój ekspertowych systemów (AI naśladująca wiedzę eksperta w wąskiej dziedzinie) i odrodzenie badań.

• Lata 90.-2000: AI zaczyna wygrywać z ludźmi w grach (Deep Blue vs. Kasparov w szachach, 1997), co dowodzi jej siły w obliczeniach.

• 2010-obecnie: Era Big Data i Deep Learning. Dostęp do ogromnych mocy obliczeniowych (chmura, procesory GPU) i gigantycznych zbiorów danych z internetu pozwolił na gwałtowny rozwój głębokich sieci neuronowych. Przełomowe momenty to m.in. wygrana AlphaGo z mistrzem Go (2016) i upowszechnienie modeli językowych jak GPT.

Etyka AI - Plusy i Minusy: