REKLAMA

REKLAMA

Kategorie
Zaloguj się

Zarejestruj się

Proszę podać poprawny adres e-mail Hasło musi zawierać min. 3 znaki i max. 12 znaków
* - pole obowiązkowe
Przypomnij hasło
Witaj
Usuń konto
Aktualizacja danych
  Informacja
Twoje dane będą wykorzystywane do certyfikatów.

Sztuczna inteligencja w praktyce. Nudna, ale użyteczna?

Subskrybuj nas na Youtube
Dołącz do ekspertów Dołącz do grona ekspertów
Maciej Kalisiak
Compute and Data Services Sales Manager, Hewlett Packard Enterprise
Maciej Kalisiak
Photographer:Wojciech Sarnowski
Źródło zewnętrzne

REKLAMA

REKLAMA

Faktyczne zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji mogą być mniej ekscytujące niż sugerowałby ogromny szum wokół tego zjawiska. Sukces w tym obszarze nie musi zależeć od przełomowego sposobu myślenia, ale od realistycznych oczekiwań, skrupulatnego planowania i odpowiedniego zarządzania ryzykiem. Dobrym przykładem są roboty przemysłowe wspierane sztuczną inteligencją.

REKLAMA

Powszechny zachwyt nad możliwościami, jakie oferuje ChatGPT, to nie pierwsza w historii sytuacja, gdy AI nie schodzi z nagłówków gazet. W roku 2011 w amerykańskiej edycji teleturnieju znanego w Polsce jako „Va Banque” jednym z uczestników został system Watson (i wygrał!), co rozbudziło globalną dyskusję na temat sztucznej inteligencji, stopnia jej rozwoju i potencjalnych praktycznych zastosowań. Niedługo potem szał na AI ucichł. Pytanie brzmi: czy teraz ponownie atmosfera wokół AI ulegnie ochłodzeniu? A może jednak odważne plany twórców generatywnej sztucznej inteligencji zostaną wcielone w życie?

REKLAMA

Najbardziej prawdopodobnym scenariuszem jest to, że tym razem uda się osiągnąć równowagę. Analityk Benedict Evans zasugerował, że generatywna sztuczna inteligencja będzie sprowadzać się do "nudnej automatyzacji nudnych procesów w nudnych biurach nudnych firm". Brzmi to trochę pesymistycznie, ale te "nudne" zastosowania będą w rzeczywistości tym, co przełoży się na efekt skali.

AI wspiera robota przemysłowego

Spójrzmy na zastosowanie AI w oparciu o rozwiązanie dla robotów przemysłowych. Asystent działający na bazie generatywnej sztucznej inteligencji zwiększa wydajność i bezpieczeństwo podczas instalacji, obsługi i konserwacji robota przemysłowego. Działa jak wysoce wyspecjalizowany technik serwisowy, który wspiera personel fabryki w wykonywaniu złożonych zadań.

REKLAMA

Komunikując się z asystentem AI, pracownicy fabryki nie muszą korzystać z żadnego specjalnego systemu ani używać konkretnych poleceń. Dialog z maszyną możliwy jest w kilku językach. Prostym przykładem interakcji może być: "Wypadek! Jak mogę natychmiast zatrzymać robota?" Odpowiedź: "Naciśnij przycisk zatrzymania awaryjnego. To duży czerwony przycisk w prawym górnym rogu urządzenia".

Komunikacja z asystentem AI może odbywać się również za pośrednictwem obrazów. Na przykład podczas konfiguracji robota operator może zrobić zdjęcie danego znaku kalibracyjnego, na podstawie którego system stwierdzi, czy jest to prawidłowa pozycja maszyny.

Dalszy ciąg materiału pod wideo

Zwiększona wydajność i bezpieczeństwo - w fabryce i poza nią

Opisane możliwości mogą znacząco przyczynić się do zwiększenia wydajności i bezpieczeństwa operacji wykonywanych przez roboty. Personel fabryki nie musi być zależny od pomocy wyspecjalizowanego technika serwisowego, co pozwala zaoszczędzić czas i pieniądze. Asystent AI wspiera personel fabryki również w przestrzeganiu przepisów bezpieczeństwa - na przykład pomagając w określeniu, czy obecna pozycja robota jest bezpieczna. W przypadku poważnych problemów, asystent AI może dostarczyć kluczowych informacji, aby zapobiec uszkodzeniom i przestojom w produkcji.

Działanie takiego asystenta AI można rozszerzyć na całe środowisko produkcyjne fabryki, a także na łańcuch dostaw - szkoląc go w zakresie dalszej dokumentacji technicznej, a także dostarczając informacji o dostawcach, umowach, warunkach prawnych i regulacjach, kosztach czy emisjach CO2. Generatywna sztuczna inteligencja staje się zatem narzędziem do obniżania kosztów, minimalizowania ryzyka i poprawy zrównoważonego rozwoju w całym łańcuchu dostaw.

W przemyśle nie ma miejsca na błędne informacje

Wdrażanie aplikacji takich, jak wcześniej wspomniana, wymaga realistycznego spojrzenia na ryzyko i ograniczenia technologii, a także dokładnego planowania i rygorystycznej realizacji. Jest to szczególnie ważne w przypadku produkcji przemysłowej. W fabryce wyposażonej w setki zaawansowanych maszyn nie można zaakceptować działania podejmowanego na bazie błędnych zaleceń. Jednocześnie to właśnie przemysł jest obszarem, gdzie zwiększenie wydajności o kilka punktów procentowych może dać decydującą przewagę konkurencyjną (np. na hiperkonkurencyjnych rynkach, takich jak podzespoły samochodowe) – nawet jeśli ewangeliści AI takie rodzaje wdrożeń uznają za mało spektakularne czy po prostu nudne.  

Z operacyjnego punktu widzenia, wdrażanie generatywnej sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie zazwyczaj rozpoczyna się od testów i programów pilotażowych. Ale jeśli podchodzimy do sprawy na poważnie i rozważamy przejście od pilotażu do wdrożenia na pełną skalę, od samego początku należy wziąć pod uwagę cały szereg strategicznych, organizacyjnych i technicznych zależności.

Obejmuje to podstawowe wymagania, takie jak wiedza specjalistyczna w zakresie tworzenia wartości danych i sztucznej inteligencji, a także integracja asystentów AI z procesami bezpieczeństwa operacyjnego i zarządzania ryzykiem. Uruchomienie dużego modelu językowego w ramach prywatnej lokalnej infrastruktury IT pomaga chronić tajemnice handlowe i uniknąć zależności od publicznej chmury. Wreszcie, model sztucznej inteligencji musi umożliwiać wyjaśnianie generowanych przez siebie treści - oznacza to, że musi istnieć możliwość prześledzenia treści do jej źródeł danych. Dzięki temu informacje generowane przez AI bez odpowiednich, godnych zaufania źródeł, mogą zostać bezpośrednio zablokowane.

Ciężka praca i cierpliwość

Wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji jako faktycznego wsparcia w przedsiębiorstwie nie jest rewolucyjnym rozwiązaniem. To skomplikowany, czasem nużący proces. Wbrew chwytliwym hasłom, nie chodzi w nim o ratowanie planety czy wymyślanie na nowo procesów funkcjonowania całej branży. Chodzi natomiast o sukcesywne generowanie oszczędności w codziennym działaniu, przyspieszanie procesów biznesowych i zapobieganie przestojom.

Wymaga to cierpliwości i wytrwałości. Mówi się, że generatywna sztuczna inteligencja jest jak dostępność tysięcy sprawnych stażystów na wyciągnięcie ręki. Umożliwiają oni osiągnięcie znacznego wzrostu produktywności już teraz, ale przyszłość jest znacznie bardziej obiecująca. Obietnica ta zostanie jednak spełniona tylko wtedy, gdy firmy zainwestują w dalsze szkolenia - zarówno w zakresie technologii, jak i własnej zdolności do tworzenia wartości za jej pomocą.

Autor: Maciej Kalisiak
Compute and Data Services Sales Manager, Hewlett Packard Enterprise.
Z wykształcenia inżynier mikro- i optoelektroniki. Ukończył studia na Wydziale Elektroniki i Technik Informacyjnych Politechniki Warszawskiej. Od 2008 roku związany z branżą IT. Zaczynał jako inżynier wsparcia sprzedaży serwerów x86 na rynku SMB i Enterprise. W obecnej roli poszukuje nowych, innowacyjnych rozwiązań związanych z najnowszymi trendami IT. Prywatnie mąż i ojciec dwóch córek oraz zapalony sportowiec amator.

Polecamy: „Spółki. W jakiej formie prowadzić biznes”

 

Zapisz się na newsletter
Najlepsze artykuły, najpoczytniejsze tematy, zmiany w prawie i porady. Skoncentrowana dawka wiadomości z różnych kategorii: prawo, księgowość, kadry, biznes, nieruchomości, pieniądze, edukacja. Zapisz się na nasz newsletter i bądź zawsze na czasie.
Zaznacz wymagane zgody
loading
Zapisując się na newsletter wyrażasz zgodę na otrzymywanie treści reklam również podmiotów trzecich
Administratorem danych osobowych jest INFOR PL S.A. Dane są przetwarzane w celu wysyłki newslettera. Po więcej informacji kliknij tutaj.
success

Potwierdź zapis

Sprawdź maila, żeby potwierdzić swój zapis na newsletter. Jeśli nie widzisz wiadomości, sprawdź folder SPAM w swojej skrzynce.

failure

Coś poszło nie tak

Źródło: Źródło zewnętrzne

Oceń jakość naszego artykułu

Dziękujemy za Twoją ocenę!

Twoja opinia jest dla nas bardzo ważna

Powiedz nam, jak możemy poprawić artykuł.
Zaznacz określenie, które dotyczy przeczytanej treści:
Autopromocja

REKLAMA

QR Code

REKLAMA

Sztuczna inteligencja (AI)
Zapisz się na newsletter
Zobacz przykładowy newsletter
Zapisz się
Wpisz poprawny e-mail
Czy AI osłabia nasz mózg? Wielomiesięczne użytkowanie ChatuGPT może obniżać aktywność komórek mózgowych, zmniejszać zaangażowanie poznawcze, kreatywność i pogarszać pamięć

Jak AI wpływa na nasz mózg? Wielomiesięczne użytkowanie ChatuGPT może obniżać aktywność komórek mózgowych, zmniejszać zaangażowanie poznawcze, kreatywność i pogarszać pamięć – ostrzegają autorzy niewielkiego badania, którego wyniki (na razie bez recenzji) opublikowano w serwisie ArXiv.

BBC ostrzega: Google zabije internet. Kto zapłaci twórcom treści, dziennikarzom, skoro roboty nie klikają w reklamy?

Internet powstał z myślą o ludziach, ale jego przyszłość może należeć do maszyn. W nowym paradygmacie to nie my przeglądamy sieć – to sztuczna inteligencja przegląda ją za nas. Taki scenariusz przedstawia dziennikarz BBC Thomas Germain. Czy to koniec swobodnego eksplorowania sieci i początek epoki zunifikowanych informacji, w której algorytm decyduje, co powinniśmy wiedzieć, a co lepiej pominąć?

Sztuczna inteligencja zabierze 14% miejsc pracy. Jak wdrożyć AI w firmie i dlaczego nie można z tym zwlekać?

Automatyzacja i sztuczna inteligencja nie są już przyszłością – stały się teraźniejszością. Firmy stoją przed trudnym wyborem: albo zaczną zmiany już teraz, albo zderzą się z brutalną rzeczywistością, a na adaptację do niej nie będzie czasu. Jak odpowiedzialnie i skutecznie przygotować organizację oraz ludzi do nieuniknionych przemian?

To już nie jest science-fiction. Modele AI potrafią zabiegać o przetrwanie

Jeden z modeli AI zrobił w maju coś, czego maszyna nie powinna była potrafić: zmienił swój kod, by nie zastosować instrukcji nakazującej mu samolikwidację; AI skutecznie uczy się, jak wymykać się spod ludzkiej kontroli - napisał na łamach "Wall Street Journal" Judd Rosenblatt, szef firmy Studio EI.

REKLAMA

Dlaczego AI i tworzenie oprogramowania przypominają forex? Technologia w służbie celu – nigdy odwrotnie

Technologia i tworzenie oprogramowania przypominają rynek forex. Są tacy, którzy dużo zyskują – i dzięki technologii wyprzedzają konkurencję o pięć kroków naraz. Ale większość niestety przegrywa.

Dezinformacja bronią XXI wieku. 6 wskazówek jak się przed nią chronić i nie rozpowszechniać „fake newsów”

Manipulowanie informacjami i ingerencja zagraniczna są poważnym zagrożeniem dla społeczeństwa. Fake newsy mogą podważać wiarygodność instytucji i procesów demokratycznych, uniemożliwiając ludziom podejmowanie świadomych decyzji lub zniechęcając ich do głosowania. Komisja Europejska w swoim wzmocnionym komunikacie przedstawia sześć wskazówek, jak wykryć i przeciwdziałać manipulacji informacjami.

12 topowych narzędzi do generowania obrazów AI – przegląd

Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje tworzenie grafik, umożliwiając szybkie generowanie realistycznych obrazów, koncepcyjnych ilustracji i wizualizacji produktów – bez potrzeby angażowania grafików czy długiego procesu projektowego. Wszystko zależy od tego, czego potrzebujesz: fotorealizmu, stylizowanych grafik koncepcyjnych, a może prostych ilustracji do mediów społecznościowych? Sprawdź 12 najlepszych generatorów obrazów AI, które pomogą Ci wybrać idealne narzędzie do Twoich kreatywnych projektów.

Legislacja a technologia. Regulowanie odpowiedzialności za sztuczną inteligencję

Pamiętacie "A.I. Sztuczna Inteligencja"? Film Spielberga, w którym robot marzy o byciu chłopcem? Ta wizja przyszłości staje się coraz mniej odległa. Choć maszyny jeszcze nie płaczą, już teraz wkraczają w nasze życie, podejmując decyzje w biznesie i przemyśle. To rewolucja, ale z jednym "ale": kto odpowiada za błędy tych cyfrowych mózgów?

REKLAMA

Prawo sztucznej inteligencji: co pominięto w AI Act i projekcie polskiej ustawy. Gdzie szukać przepisów o AI jeżeli nie ma ich w AI Act ani w polskiej implementacji?

Sam AI Act jako mimo że jest rozporządzeniem unijnym i nie wymaga implementacji do przepisów prawa danego państwa członkowskiego, tak jak Dyrektywy unijne, to jednak wymaga uzupełnienia w prawie krajowym – co polski ustawodawca już zauważył. Obecnie prace nad taką ustawą (Projekt ustawy o systemach sztucznej inteligencji) są prowadzone, a wynik prac legislacyjnych możemy znaleźć tu: https://legislacja.rcl.gov.pl/projekt/12390551 . Dodatkowo wcześniej opracowano również projekt ustawy o związkach zawodowych mający na celu zapewnienie właściwego informowania pracowników o wykorzystywaniu AI. Te akty prawne w mojej ocenie regulują głównie działania developerów AI oraz relacje między nimi a organami państwowymi i użytkownikami. TO czego ewidentnie brakuje, to regulacji sytuacji prawnej użytkowników i ich relacji z pozostałymi osobami. Czy to oznacza, że nie jest ona uregulowana w prawie?

Sztuczna inteligencja (AI) - pierwsze europejskie regulacje prawne

W obecnych czasach jesteśmy świadkami kolejnego przełomowego wydarzenia na miarę rewolucji przemysłowej z XVIII wieku oraz nie tak odległej rewolucji cyfrowej. Mowa o sztucznej inteligencji AI (ang. artificial intelligence).

REKLAMA