Jak uczy się sztuczna inteligencja?

Sztuczna inteligencja (AI) stała się nieodłącznym elementem współczesnego biznesu. Jej potencjał do automatyzacji procesów, optymalizacji działań w celu zwiększenia rentowności oraz wspierania podejmowania decyzji jest nieoceniony. Jednak sztuczna inteligencja wnika w niemalże wszystkie dziedziny życia – nie tylko biznes, ale także rozrywkę, medycynę czy naukę. To, co umożliwia AI tak szerokie zastosowanie, to zdolność uczenia się, pozwalająca na adaptację do nowych sytuacji i poprawę wydajności w czasie.

Podobnie jak ludzie uczą się poprzez doświadczenia, eksperymentowanie i przyswajanie nowych informacji, tak również sztuczna inteligencja rozwija swoje umiejętności poprzez analizę ogromnych ilości danych. Ta analogia do procesu uczenia się ludzi jest szczególnie widoczna w koncepcji sieci neuronowych, które naśladują działanie ludzkiego mózgu oraz uczeniu maszynowym. Sprawdźmy zatem, jak dokładnie wygląda proces uczenia się sztucznej inteligencji.

Podstawy sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja to obszar informatyki, który zajmuje się tworzeniem systemów komputerowych i algorytmów zdolnych do wykonywania zadań, które zwykle wymagają ludzkiej inteligencji. AI skupia się na tworzeniu algorytmów i modeli, które mogą analizować ogromne ilości danych, znajdować wzorce i wyciągać wnioski na podstawie tych danych.

Praktyczne zastosowanie sztucznej inteligencji obejmuje np. systemy rekomendacji w platformach e-commerce, chatboty w obsłudze klienta, autonomiczne pojazdy, analizę dużych zbiorów danych w celach biznesowych czy też diagnozowanie chorób na podstawie obrazów medycznych.

AI obejmuje szeroki zakres technologii, w tym:

• Eksperckie systemy: programy, które wykorzystują wiedzę specjalistyczną do podejmowania decyzji w wąsko określonych dziedzinach.
• Przetwarzanie języka naturalnego (NLP): technologie umożliwiające komputerom rozumienie i generowanie języka naturalnego.
• Wizja komputerowa: systemy zdolne do rozpoznawania i interpretowania obrazów.

Kiedy technologia staje się sztuczną inteligencją?

Aby nazwać technologię sztuczną inteligencją, system powinien posiadać zdolność do wykonywania zadań, które tradycyjnie wymagałyby ludzkiej inteligencji, takich jak rozumowanie, uczenie się, rozwiązywanie problemów, rozpoznawanie wzorców, przetwarzanie języka naturalnego i podejmowanie decyzji.

Jedną ze zdolności sztucznej – i ludzkiej – inteligencji jest uczenie się. Uczenie się w kontekście AI odnosi się do zdolności systemu do doskonalenia swoich umiejętności i wydajności na podstawie doświadczenia oraz analizy zależności w dużych bazach danych. Proces ten jest fundamentalny dla tworzenia systemów sztucznej inteligencji, które są w stanie adaptować się do nowych zadań i sytuacji.

Rodzaje uczenia maszynowego

Sztuczna inteligencja wykorzystuje różne rodzaje algorytmów uczenia maszynowego, które wspólnie umożliwiają tworzenie zaawansowanych, inteligentnych systemów.

1. Machine learning (uczenie maszynowe): jest to technika, która pozwala systemom komputerowym na uczenie się z danych bez wyraźnego zaprogramowania. Algorytmy uczenia maszynowego analizują dane wejściowe, identyfikują wzorce i wykorzystują te informacje do prognozowania lub podejmowania decyzji. Przykłady to klasyfikacja obrazów, analiza sentymentów w tekstach czy prognozowanie popytu.
2. Sieci neuronowe: inspirowane biologicznymi strukturami mózgu modele matematyczne, które są używane do rozpoznawania wzorców i przetwarzania informacji. Sieci składają się z warstw neuronów, które są połączone ze sobą i które przetwarzają dane wejściowe, przechodząc przez różne poziomy abstrakcji. Są one kluczowym elementem wielu systemów AI, zwłaszcza w zadaniach związanych z przetwarzaniem obrazów i dźwięków.

3. Deep Learning (uczenie głębokie): jest to poddziedzina uczenia maszynowego, która wykorzystuje wielowarstwowe sieci neuronowe do analizy danych. Deep learning jest szczególnie skuteczny w przetwarzaniu dużych ilości nieustrukturyzowanych danych, takich jak obrazy, dźwięki i teksty. Przykłady zastosowań to rozpoznawanie mowy, tłumaczenie języka, generowanie obrazów i diagnostyka medyczna.
4. Robotyka: jest to dziedzina zajmująca się projektowaniem, konstruowaniem i operowaniem robotami. W kontekście AI, robotyka często wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego do nawigacji, manipulacji obiektami i interakcji z otoczeniem. Inteligentne roboty mogą działać w dynamicznych i nieprzewidywalnych środowiskach, podejmując autonomiczne decyzje.

Na czym polega uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe to dziedzina sztucznej inteligencji, która koncentruje się na tworzeniu algorytmów i modeli komputerowych zdolnych do samodzielnego uczenia się i podejmowania decyzji na podstawie danych. Proces uczenia się poprzez nabywanie doświadczeń i wyciąganie wniosków przypomina to, w jaki sposób uczą się ludzie.

Zamiast programować komputer, by wykonywał konkretne zadania, machine learning umożliwia maszynom odkrywanie wzorców i zależności w danych oraz na ich podstawie przewidywanie wyników lub podejmowanie decyzji. Odpowiadają za to odpowiednio zaprojektowane algorytmy uczenia maszynowego.

Proces uczenia się sztucznej inteligencji

Wyobraź sobie maszynę, która zaczyna jako czysta karta, a następnie, krok po kroku, uczy się rozpoznawać wzorce, podejmować decyzje i przewidywać przyszłe zdarzenia, podobnie jak robi to człowiek. Proces uczenia się AI zazwyczaj obejmuje kilka kluczowych kroków.

Zbieranie i przygotowanie danych

Dane są podstawą każdego modelu uczenia maszynowego. Zbieranie odpowiednich danych jest pierwszym krokiem, który często wymaga dużej ilości czasu i zasobów. Dane te muszą być następnie przetworzone i oczyszczone, aby były odpowiednie do trenowania modelu.

Wybór modelu i algorytmu

Kolejnym krokiem jest wybór odpowiedniego modelu i algorytmu, który będzie używany do uczenia. Wybór zależy od rodzaju problemu, dostępnych danych oraz oczekiwanej wydajności modelu.

Trenowanie modelu

Trenowanie modelu polega na dostarczaniu mu danych treningowych i dostosowywaniu jego parametrów w celu minimalizacji błędu predykcji. Proces ten może być iteracyjny i wymaga pracy na dużych zbiorach danych.

Walidacja i testowanie

Po wstępnym przeszkoleniu modelu należy go przetestować na oddzielnych zestawach danych, aby upewnić się, że działa prawidłowo na niewidzianych wcześniej danych. Pomaga to wykryć problemy, takie jak przeuczenie (overfitting) lub niedouczenie (underfitting).

Implementacja i monitorowanie

Ostateczny model jest implementowany w rzeczywistym środowisku, gdzie jest używany do przewidywań lub podejmowania decyzji. Model musi być monitorowany i regularnie aktualizowany w miarę zmiany danych.

Metody uczenia maszynowego

W celu skutecznego rozwiązywania różnorodnych problemów uczenie maszynowe korzysta z różnych metod i technik. Wyróżniamy trzy główne rodzaje uczenia maszynowego:

Uczenie nadzorowane

W uczeniu nadzorowanym model jest trenowany na oznakowanych danych, co oznacza, że każdy przykład w zestawie treningowym zawiera zarówno wejście (cechy), jak i odpowiednie wyjście (etykieta). Celem jest nauczenie modelu, jak przewidywać etykiety dla nowych, niewidzianych wcześniej danych. Typowe zastosowania obejmują:

• Klasyfikacja: przypisywanie etykiet do kategorii, np. rozpoznawanie obiektów na obrazach.
• Regresja: przewidywanie wartości ciągłych, np. prognozowanie cen mieszkań.

Uczenie nienadzorowane

W uczeniu nienadzorowanym model otrzymuje jedynie dane wejściowe bez etykiet. Celem jest odkrycie struktury lub wzorców w danych. Typowe techniki obejmują:

• Grupowanie (klasteryzacja): grupowanie podobnych danych, np. segmentacja klientów.
• Asocjacja: odkrywanie reguł asocjacyjnych między danymi, np. analiza koszykowa w handlu detalicznym.

Uczenie ze wzmocnieniem

Uczenie maszynowe ze wzmocnieniem polega na tym, że agent (program komputerowy) uczy się, jak działać w środowisku poprzez interakcję z nim i otrzymywanie nagród za dobre akcje. Poprzez powtarzane próby i błędy agent optymalizuje swoje zachowanie, aby osiągnąć jak najlepsze wyniki. Proces przypomina trenowanie psa, który uczy się wykonywać sztuczki, aby otrzymać smakołyki.

Przykłady zastosowań obejmują:

• Gry: algorytmy takie jak AlphaGo, które uczą się strategii gry.
• Robotyka: uczenie robotów wykonywania złożonych zadań.

Wyzwania związane z uczeniem sztucznej inteligencji

Dane są fundamentem, na którym opiera się uczenie maszynowe. Jakość, dokładność i kompletność danych są kluczowe dla trenowania modeli AI. Warto jednak pamiętać, że modele uczenia maszynowego mają ograniczenia w rozróżnianiu złośliwych danych wejściowych od niezłośliwych, a także w identyfikacji nieprawidłowych danych.

Modele często zasilane są danymi szkoleniowymi pochodzącymi z publicznych, olbrzymich baz danych, do których często dostęp mają osoby z zewnątrz. Takie zbiory w łatwy sposób mogą stać się celem cyberataku, zwłaszcza jeśli są publiczne i darmowe. Wraz z upływem czasu, złośliwe dane wątpliwej jakości mogą zostać uznane za prawidłowe, jeśli ich formatowanie pozostanie niezmienione.

W obliczu coraz powszechniejszego wykorzystania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do wspomagania kluczowych decyzji, np. w medycynie, skutki błędnych decyzji mogą być poważne, a nawet tragiczne. Brak możliwości przedstawienia dowodów na poparcie decyzji podejmowanych przez sztuczną inteligencję staje się barierą zarówno przed sądem, jak i przed opinią publiczną. W kontekście biznesu takie decyzje mogą narazić firmę na ryzyko utraty reputacji, straty finansowe oraz problemy prawne.

Jak używać danych do trenowania sztucznej inteligencji?

Niezależnie od tego, czy szkolenie sztucznej inteligencji jest nadzorowane, czy nienadzorowane, dane treningowe są absolutnie niezbędne. Jakość i dostępność takich danych – oraz ich ciągłe poszerzanie i aktualizowanie – odgrywa kluczową rolę we wszystkich systemach AI.

Zaawansowane modele AI mogą dodawać własne wyniki do danych treningowych, ale zazwyczaj wymaga to udziału człowieka. Innymi słowy, potrzebny jest system, który pozwoli AI zrozumieć, kiedy wyciąga właściwe wnioski, a kiedy nie.

Właściwe dane treningowe stanowią podstawę szkolenia Twojej sztucznej inteligencji. Są punktem odniesienia dla jej pierwszych sukcesów i krzywej uczenia się. Z czasem jednak kolejne wyniki będą wpływać na jej zachowanie, aby optymalizować wskaźniki sukcesu.

Nie oznacza to jednak, że można oszczędzać na danych treningowych. W rzeczywistości potrzebujesz jak najwięcej danych, z kilku powodów:

1. Wyeliminuj ludzkie uprzedzenia: ludzie nie są doskonali i każdy robi rzeczy trochę inaczej, jednak sztuczna inteligencja polega na danych. Im masz ich więcej, tym łatwiej usunąć te uprzedzenia.
2. Obsługa wartości odstających: w procesie uczenia mogą pojawić się wartości, które znacząco różnią się od pozostałych.
3. Daj AI trochę swobody: w przypadku modelowania w nienadzorowanym uczeniu, musisz umożliwić AI podejmowanie odpowiednich decyzji. Jakość danych treningowych i jasno określone cele znacznie to ułatwiają.

Metody zabezpieczenia danych

Zabezpieczenie danych oraz modeli jest kluczowe, aby chronić poufność informacji i zapewnić integralność procesów decyzyjnych oraz trafne rozwiązywanie złożonych problemów. Istnieje kilka sposobów na to, jak to osiągnąć:

• Szyfrowanie danych: wszystkie dane, zarówno te przechowywane, jak i te w trakcie przesyłania, powinny być szyfrowane. Szyfrowanie zapewnia, że nawet jeśli dane zostaną przechwycone przez nieuprawnione osoby, będą one nieczytelne bez odpowiednich kluczy deszyfrujących.
• Zarządzanie tożsamością i dostępem (IAM): systemy IAM umożliwiają kontrolowanie, kto ma dostęp do danych i modeli, a także określanie poziomu dostępu. Użytkownicy powinni mieć dostęp tylko do tych danych i funkcji, które są niezbędne do wykonywania ich obowiązków.
• Regularne audyty i monitorowanie: przeprowadzanie regularnych audytów bezpieczeństwa oraz monitorowanie aktywności w systemach w czasie rzeczywistym pozwala na wczesne wykrywanie i reagowanie na podejrzane działania. Audyty pomagają także w identyfikacji słabych punktów w systemie bezpieczeństwa.

• Ochrona przed atakami z zewnątrz i wewnątrz: firmy muszą być przygotowane na ataki zarówno z zewnątrz (hakerzy), jak i z wewnątrz (nielojalni pracownicy). Ochrona powinna obejmować firewall, systemy wykrywania włamań (IDS), systemy zapobiegania włamaniom (IPS) oraz oprogramowanie antywirusowe.
• Bezpieczne przechowywanie modeli AI: modele sztucznej inteligencji, zwłaszcza te o wysokiej wartości, powinny być przechowywane w zabezpieczonych środowiskach z kontrolowanym dostępem. Może to obejmować bezpieczne serwery, chmury z zaawansowanymi funkcjami bezpieczeństwa lub izolowane systemy.
• Szkolenie pracowników: personel powinien być regularnie szkolony z zakresu bezpieczeństwa danych i najlepszych praktyk. Wiedza na temat potencjalnych zagrożeń i sposobów ich unikania jest kluczowa dla zachowania bezpieczeństwa całej organizacji.
• Zarządzanie incydentami: firma powinna mieć opracowany plan reagowania na incydenty bezpieczeństwa. Plan ten powinien obejmować procedury identyfikacji, oceny, przeciwdziałania i raportowania incydentów. Szybka i skuteczna reakcja może znacząco zmniejszyć skutki naruszenia bezpieczeństwa.
• Bezpieczne udostępnianie danych: gdy dane muszą być udostępniane zewnętrznym partnerom lub klientom, ważne jest stosowanie bezpiecznych metod udostępniania, takich jak zabezpieczone portale, tokenizacja danych (zastępowanie danych wrażliwych niewrażliwymi) czy tymczasowe klucze dostępu.

 Sztuczna inteligencja – więcej niż trenowanie danych

Podsumowując, uczenie się sztucznej inteligencji to złożony proces, który obejmuje zbieranie i przetwarzanie danych, wybór modelu, trenowanie, walidację oraz implementację. Mimo wyzwań, jakie niesie ze sobą ta dziedzina, perspektywy na przyszłość są niezwykle obiecujące, co czyni ją jedną z najważniejszych i najbardziej ekscytujących dziedzin współczesnej nauki i technologii.