Portal sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja jest tematem obszernym i szeroko omawianym zarówno w sferze naukowej, publicystycznej, jak i politycznej. Są to działania oparte o modelowanie wiedzy, danych i rozwijanie systemów algorytmów oraz mocy obliczeniowych, co w obecnym stanie techniki pozwala na uzyskanie względnie zautomatyzowanego systemu pozyskiwania, przetwarzania i analizy danych, który daje możliwość samoistnego (autonomicznego) ulepszania systemu lub przewidywania zachowań i działań na podstawie analizy zebranych danych i korelacji między nimi, z możliwością wpływu na środowisko zewnętrzne oraz pozostające z nim w interakcji za pomocą sensorów i siłowników. Interakcje te mogą zachodzić mechanicznie lub z udziałem człowieka w cyklu życia sztucznej inteligencji począwszy od etapu kreacji, rozwoju, wdrożenia, stosowania, aż po etap decyzji o wyłączeniu z pracy i utylizacji.

Warto jednak zaznaczyć, że nie wypracowano prawnej definicji sztucznej inteligencji w ustawodawstwach krajowych i konwencjach międzynarodowych. Podejmowane są próby opisowego podejścia i tak w Polityce dla rozwoju sztucznej inteligencji w Polsce od roku 2020 (Polityka AI) autorzy powołują się na definicję:

 

Sztuczną inteligencję (ang. Artificial Intelligence – AI) próbuje się definiować jako dziedzinę wiedzy obejmującą m.in. sieci neuronowe, robotykę i tworzenie modeli zachowań inteligentnych oraz programów komputerowych symulujących te zachowania, włączając w to również uczenie maszynowe (ang. machine learning), głębokie uczenie (ang. deep learning) oraz uczenie wzmocnione (ang. reinforcement learning).

 

Z kolei w raporcie Game-changing technologies: Transforming production and employment in Europe tematyka sztucznej inteligencji jest ujęta w następującym schemacie:

W dokumentach Komisji Europejskiej z kolei sztuczną inteligencję określa się jako:

Systemy (…) zaprojektowane przez ludzi systemy oprogramowania (i ewentualnie również sprzętu), które, biorąc pod uwagę złożony cel, działają w wymiarze fizycznym lub cyfrowym, postrzegając swoje środowisko poprzez pozyskiwanie danych, interpretując zebrane ustrukturyzowane lub nieustrukturyzowane dane, rozumując na podstawie wiedzy lub przetwarzając informacje, uzyskane z tych danych i decydując o najlepszym działaniu (działaniach), jakie należy podjąć, aby osiągnąć dany cel. Systemy AI mogą wykorzystywać reguły symboliczne lub uczyć się modelu numerycznego, a także dostosowywać swoje zachowanie poprzez analizę wpływu poprzednich działań na środowisko.

Jako dyscyplina naukowa AI obejmuje kilka podejść i technik, takich jak uczenie maszynowe (którego konkretnymi przykładami są uczenie głębokie i uczenie wzmacniające), rozumowanie maszynowe (które obejmuje planowanie, harmonogramowanie, reprezentację wiedzy i rozumowanie, wyszukiwanie i optymalizację) oraz robotykę (która obejmuje sterowanie, percepcję, czujniki i siłowniki, a także integrację wszystkich innych technik w systemy cyber-fizyczne).

Istnieje jednak konsensus międzynarodowy w zakresie ujęcia definicji sztucznej inteligencji od strony modelu systemowego, opartego na technicznym nurcie rozwoju modelu inteligentnego agenta. Podejście to sprowadza się do opisu sztucznej inteligencji jako Systemu AI. Polityka AI opiera się na przyjęciu Systemu AI centralnego pojęcia dla technologicznego ujęcia sztucznej inteligencji. Tym samym polska Polityka AI przyjmuje za własną definicję Systemu AI wypracowaną w ramach OECD przez grupę niezależnych ekspertów AIGO (OECD).

System AI według OECD to system oparty na koncepcji maszyny, która może wpływać na środowisko, formułując zalecenia, przewidywania lub decyzje dotyczące zadanego zestawu celów. Czyni to, wykorzystując dane wejściowe, dane maszynowe lub ludzkie do:

• postrzegania rzeczywistych lub wirtualnych środowisk,
• streszczania takiego postrzegania w modele ręcznie lub automatycznie,
• wykorzystywania interpretacji modeli do formułowania opcji wyników.

 

W schemacie system sztucznej inteligencji składa się z trzech głównych elementów:

• czujników (sensorów),
• logiki operacyjnej (modeli algorytmów),
• siłowników (aparatu wykonawczego).

Czujniki zbierają nieprzetworzone dane ze środowiska, a siłowniki podejmują działania w celu zmiany stanu środowiska. Kluczowa siła systemu sztucznej inteligencji znajduje się w jego logice operacyjnej (modelach algorytmów), która dla danego zestawu celów i na podstawie danych wejściowych z czujników zapewnia ekstrakcje (wynik) dla siłowników – jako zalecenia, przewidywania lub decyzje, które mogą wpłynąć na stan środowiska.

System AI według OECD