Prosto o Innowacjach

Sztuczna Inteligencja – Prosto o Innowacjach

Czym jest Sztuczna Inteligencja, jak się ją tworzy i gdzie spotkasz się z nią na co dzień? Jakiś czas temu, gdy szalała pandemia, przyszło mi do głowy, że chciałabym móc dzielić się szerzej dostępem wiedzy, którą sama mam na wyciągnięcie ręki. Stąd też nowy segment na moim blogu: Prosto o Innowacjach!

Rozmowa z inżynierem Machine Learning, CTO GetDressed, Danielem Miką

Na co dzień obracam się w technologiach, biznesie, marketingu. Otacza mnie całe mnóstwo wspaniałych specjalistów w różnych dziedzinach. Gdy opublikowałam pomysł na kontent tego typu na moim Instastories, spotkałam się z fantastycznym odzewem. I mimo różnych obaw, usłyszałam od naprawdę ważnych dla mnie autorytetów „Better done than perfect”!

Od naszej rozmowy z Danielem minęły dwa miesiące. Po jej przesłuchaniu dochodzę do wniosku, że wartość tego materiału bynajmniej nie zmalała. Kilka słów na temat AI znajdziecie w tym artykule. Jeśli jednak cenicie sobie zdobywanie wiedzy, przez słuchanie jak ktoś opowiada, to zapraszam!

Rozmowa o Sztucznej Inteligecji z Danielem Miką, CTO GetDressed

Kim jest Daniel?

Na co dzień pracuje jako CTO w GetDressed, startupie, który wspólnie całym zespołem rozwijamy. Daniel jest odpowiedzialny za rozwój algorytmów sztucznej inteligencji, dobierających ubrania —  naszego inteligentnego stylisty.

Ponadto Daniel jest również Machine Learning Inżynierem w ogólnoświatowym projekcie Omdena. Został również laureatem międzynarodowego hackathonu HackYeah 2019: The Future of Media. W ramach jego współtworzył algorytmy AI przetwarzające ludzki język.

Swój wolny czas poświęca na szerzenie idei proaktywności i przedsiębiorczości wśród młodzieży poprzez partycypację w działaniach Fundacji SEED.

O czym rozmawiamy?

Zaczynamy od wprowadzenia w temat Sztucznej Inteligencji, by wyjaśnić, czym ona tak naprawdę jest i jakiego rodzaju problemy rozwiązuje. Mówimy o tym, gdzie AI stosuje biznes oraz gdzie my, użytkownicy spotykamy się z nią na co dzień.

Pojawia się wątek tego, jak Sztuczna Inteligencja się uczy? Oraz w jaki sposób ten proces jest podobny do uczenia się przez człowieka np. języków obcych. Wyjaśniamy również jaką częścią Sztucznej Inteligencji są Machine Learning czy Computer Vision.

Z tego wywiadu dowiecie się również, jaka jest rola inżyniera przy tworzeniu AI, jak rozróżnić model, środowisko, czy zbiór uczący oraz do czego każde z nich służy.

Sztuczna Inteligencja programista
Rola inżyniera przy tworzeniu Sztucznej Inteligencji.

Czym jest Sztuczna inteligencja?

„Sztuczna Inteligencja to zbiór różnego rodzaju rozwiązań, które mają zasymulować ludzką inteligencję. W tym dużym zbiorze są różne typy rozwiązań technologicznych. Najbardziej popularnym i najszybciej rozwijającym się jest teraz uczenie maszynowe (Machine Learning) i jego odmiany.

Ta dziedzina Sztucznej Inteligencji zakłada przede wszystkim to, że na podstawie różnego rodzaju danych statystycznych lub obserwowalnych zjawisk, zebranych informacji można stworzyć taki algorytm, który niekoniecznie zapisze jak zrozumieć konkretne zdanie, ale algorytm, który potrafi wywnioskować, jaka wiedza byłaby mu potrzebna, żeby zrozumieć różne zdania i później odtworzyć ten proces korzystając z dostarczonych danych. Taki algorytm jest tak naprawdę w stanie modelować to, co się dzieje, gdy człowiek tworzy to zdanie.”

Daniel Mika, CTO GetDressed

Gdzie spotkamy Sztuczną Inteligencję na co dzień?

Daniel wspomina o tłumaczu Google, asystentach głosowych, czy aparatach w naszych telefonach. Prawdopodobnie jednak jesteście również świadomi wielu innych miejsc, w których znajdziecie Sztuczną Inteligencję.

Za każdym razem, gdy mówimy o algorytmach Facebooka, Youtuba, Instagrama, TikToka, mówimy w domyśle o algorytmach Sztucznej Inteligencji. To one tworzą profile naszych zainteresowań, naszego gustu, potrzeb, nierzadko również korzystając z historii naszych zakupów, czy działań z innych platform.

Tak na przykład, TikTok wysyła wszystkie dane o Twoich zachowaniach do Facebooka, o czym piszę szerzej tutaj.

Sztuczna Inteligencja w codziennym życiu - asystenci głosowi
Sztuczna Inteligencja w codziennym życiu – asystenci głosowi.

Rola inżyniera w tworzeniu AI

Inżynier nie tylko musi wybrać odpowiednie modele do konkretnego problemu. Niezwykle istotnym aspektem jest również stworzenie właściwego środowiska, dobranie typu informacji, które będzie wykorzystywała Sztuczna Inteligencja czy ostatecznie zebranie właściwych zbiorów uczących.

Zbiory uczące to dane, na których możemy uczyć modele wykorzystujące Machine Learning. Mogą to być setki tysięcy zdjęć kotów i psów, słowniki różnych wyrażeń i zdań w podobnych językach czy próbki głosu osób o tej samej płci. Wszystko zależy od tego, co chcemy osiągnąć, jaki problem chcemy rozwiązać.

Specjalizacje w AI: Computer Vision

Szczególnie bliskimi dla Daniela specjalizacjami są Computer Vision, czyli przetwarzanie obrazu oraz Natural Language Processing, przetwarzanie języka naturalnego.

Mimo że prace nad Computer Vision trwają już kilkadziesiąt lat, bo mniej więcej od lat 60 ubiegłego wieku, rozpoznawanie elementów czy kolorów na obrazie, ich rozróżnianie czy właściwe klasyfikowanie wciąż stanowi dla komputera trudność. Dlaczego? Dlatego, że tam, gdzie nasz mózg widzi jeden kolor czy przedmiot, komputer widzi setki tysięcy kolorów, pikseli.

Stąd też również wspomniany przez nas pozornie trywialny problem rozróżniania kota od psa na zdjęciu może stanowić wyzwanie. Szczególnie jeśli fotografia odstaje od tych, na których uczyliśmy AI na przykład jakością oświetlenia.

Wartościowe materiały – Sztuczna Inteligencja

Polecane materiały do poszerzenia swojej wiedzy z zakresu Sztucznej Inteligencji:

Nauka Sztucznej Inteligencji – polecane materiały.
  • „Pozycja dla osób które nie miały do tej pory większej styczności z AI niezależnie od tego, czym się zajmujecie i w jakim wieku jesteście, jeśli chcecie mieć proste zrozumienie sztucznej inteligencji i nie chcecie przy tym czytać za dużo o programowaniu i zaawansowanej matematyce, bardzo polecam jeden z dwóch otwartych kursów: Polski, stworzony przez ośrodek przetwarzania informacji https://navoica.pl/courses/course-v1:OPI_PIB_DZI+Podstawy_SI+Podstawy_SI_01/about lub w języku angielskim udostępniony dla wszystkich również za darmo kurs stworzony przez rząd Niderlandów https://app.ai-cursus.nl/home
  • „Jeśli masz jakiekolwiek podstawy programistyczne lub matematyczne, lub po prostu chciałbyś nauczyć się jak działają rozwiązania AI, by w przyszłości potencjalnie je tworzyć, lub pracować blisko tej technologii polecam nigdy nie przetermiujący się kurs 6.034 z MIT OCW dostępny w formie nagrań na Youtoube z Patrickiem Winstonem: https://youtu.be/TjZBTDzGeGg
  • „Polecam również kurs Stanford o numerze CS221, który jest świetnym wstępem do sztucznej inteligencji: https://youtu.be/J8Eh7RqggsU
  • „Warto też od samego początku zaangażować się w społeczność i dołączyć do grupy Machine Learning Studing Groups. Jej członkowie pomagają sobie zdobyć wiedzę związaną z tym tematem. Na pewno chętnie odpowiedzą na twoje pytania.”

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *