Najpopularniejszy w Polsce portal o finansach i biznesie

GUS:
Przemysł w górę najszybciej w tym roku

Za mało sztucznej inteligencji. Wywiad z prof. Leszkiem Pacholskim

Za mało sztucznej inteligencji. Wywiad z prof. Leszkiem Pacholskim

Mamy tylko kilka znaczących firm, które z sukcesami zajmują się Artificial Intelligence (AI), jak na przykład Alphamoon, CardioCube, Craftinity, Deepsense.ai, Kogifi czy Reliability Solutions.
Mamy tylko kilka znaczących firm, które z sukcesami zajmują się Artificial Intelligence (AI), jak na przykład Alphamoon, CardioCube, Craftinity, Deepsense.ai, Kogifi czy Reliability Solutions.

Rozmowa z prof. Leszkiem Pacholskim, byłym rektorem Uniwersytetu Wrocławskiego.

Panie profesorze, czerwcowy kongres Impact'18 będzie otwierany przez obdarzonego sztuczną inteligencją robota Sophie. Jest to z całą pewnością wydarzenie przełomowe. Jak wygląda poziom zaawansowania prac nad Artificial Intelligence w Polsce?

- Nie ulega wątpliwości, że powinniśmy jak najszerzej wprowadzać sztuczną inteligencję, gdyż w tej chwili poziom jej obecności w gospodarce i innych dziedzinach życia jest w Polsce niewielki. Mamy tylko kilka znaczących firm, które z sukcesami zajmują się Artificial Intelligence (AI), jak na przykład Alphamoon, CardioCube, Craftinity, Deepsense.ai, Kogifi czy Reliability Solutions. Jedną z nich o najdłuższych tradycjach jest wrocławski Neurosoft, której prezesem jest absolwent naszych studiów. Od 25 lat opracowuje i sprzedaje swoje produkty – inteligentne systemy transportu i bezpieczeństwa ruchu drogowego. Przed wielu laty pracownicy firmy uczyli system dostarczając dane np. zdjęcia samochodów poszczególnych marek. Obecnie technologia poszła na tyle do przodu, że systemy AI potrafią się uczyć samodzielnie, czego przykładem jest program AlphaGo Zero, który sam nauczył się gry w Go i rozgromił swojego poprzednika, AlphaGo, uczonego przez ludzi.

Bezpłatne wejściówki na Impact'18 - wystarczy się zarejestrować

Szkoda tylko, że jak mówi pan profesor, mamy tak mało podmiotów działających w sektorze AI.

- Rzeczywiście, biorąc pod uwagę wielkość polskiego państwa takich przykładów jest zdecydowanie za mało. Polska w środkowej części Europy ma większy potencjał demograficzny niż cała reszta państw łącznie z Austrią. Jesteśmy dużą gospodarką, ale poziom zaawansowania w kierunku sztucznej inteligencji mamy niski. Moi koledzy z zagranicy nie mają wątpliwości, że Polska powinna być w tej dziedzinie regionalnym liderem, a nim niestety nie jest.

Dlaczego? Czego nam brakuje?

- Przede wszystkim brakuje nam mobilnych kadr i ekspertów. Sztuczna inteligencja to bardzo szerokie pojęcie. W tej chwili widzimy gigantyczny rozwój technik opartych na „uczeniu głębokim” (ang. deep learning) a specjaliści, którzy się tym zajmują to osoby zazwyczaj młode i nieprawdopodobnie mobilne. Od pewnego czasu buduje się systemy otwarte, czyli tzw. open source. Przypomnę, że jednym z pierwszych liderów AI był IBM, ale ich technologia jest zamknięta i chroniona licznymi patentami. IBM sprzedaje gotowe systemy, tworzone przez ludzi z myślą o konkretnych zastosowaniach. To, co się dzieje obecnie wygląda inaczej. W listopadzie 2015 r. Google pod licencją open source udostępnił TensorFlow, swoje główne narzędzie do budowy głębokich sieci neuronowych. Każdy może z niego korzystać. Do tego dochodzi inicjatywa Elona Muska i Sama Altmana, którzy wyłożyli 1 mld dolarów na zbudowanie „open AI”, czyli „otwartej sztucznej inteligencji”, która ma być budowana w sposób dostępny dla wszystkich tak, jak np. system operacyjny Linux.

Panie profesorze, przecież co i raz słyszymy pochwały, że Polska kształci świetnych informatyków. Co się potem z nimi dzieje? Uciekają w świat?

- Wielu najlepszych wyjeżdża, ale nie tylko to jest problemem. Mamy generalnie kolosalny niedobór kadry informatycznej i olbrzymie zapotrzebowanie na informatyków ze strony firm usługowych, które nie mają wobec nich najwyższych wymagań. Zatrudniają nawet studentów pierwszych lat i w efekcie wielu z nich nie kończy studiów albo kończy je mało starannie, gdyż już i tak mają dobrze płatną pracę. Tymczasem mogliby się nauczyć rzeczy bardziej zaawansowanych. Kilka lat temu jedna z firm we Wrocławiu zatrudniła 1/3 studentów po pierwszym semestrze uniwersyteckiej informatyki. Usłyszałem wtedy, że przeprowadziliśmy dla firmy selekcję pracowników, bo przyjmujemy w konkursie najlepszych kandydatów. Zostaną oni dobrymi programistami, ale nie będą mieć wiedzy pozwalającej na twórczą pracę w zakresie sztucznej inteligencji. Ponadto, po wielu latach praca, którą część z nich wykonuje, może zostać zautomatyzowana i przestaną być niezbędni.

Tymczasem poziom zastosowania sztucznej inteligencji decyduje o rozwoju gospodarczym każdego kraju.

- Rozpowszechnianie AI w gospodarce jest nieuchronne. Ostatnio bardzo dużo się mówi, nie zawsze zresztą dobrze, o zastosowaniach analitycznych systemów podejmowania decyzji, generujących ogromne zyski firmom reklamowym, jak np. Cambridge Analytica. Jest też mnóstwo powtarzalnej, ciężkiej pracy, zarówno umysłowej w centrach usługowych, jak i fizycznej przy taśmach produkcyjnych, która człowieka nuży, a którą robot wykona szybko, dokładnie i bez spowodowanej powtarzalnością irytacji. Ogromnym obszarem wciąż głównie potencjalnych zastosowań jest również medycyna. Urządzenia i systemy stają się coraz tańsze i bardziej dostępne, a eksperci coraz drożsi i trudniej dostępni. Dyrektorzy szpitali onkologicznych narzekają na brak histopatologów, przez co trzeba czasem kilka miesięcy czekać na wyniki analizy, która trwa tylko kilkanaście minut. Problem ten można rozwiązać budując systemy analizujące cyfrowe obrazy pobranej od pacjenta tkanki. Już są wyspecjalizowane mikroskopy robiące odpowiednie zdjęcia, trzeba tylko nauczyć system ich komputerowej analizy. Takich przykładów można podać więcej. Kilka lat temu opiniowałem rozprawę doktorską młodego informatyka z Holandii, który zbudował system obsługujący tomografy komputerowe i kierujący pomiarami na podstawie pierwszych otrzymanych sygnałów, dzięki czemu unika się powtarzania badań oraz otrzymuje wstępną diagnozę, która jest następnie weryfikowana przez lekarza. System ten pracuje już w kilku holenderskich szpitalach.

Dobrym poligonem doświadczalnym dla badań nad AI są eksperymenty wielkiej fizyki, takie jak te, które prowadzi się w CERN-ie. Trudno sobie wyobrazić przeprowadzanie podobnych eksperymentów w Polsce, ale trzeba mieć na uwadze fakt, że wiedza ekspertów w zakresie AI zdobyta przy okazji takich badań może być użyteczna przy budowie technologicznie zaawansowanych technologii.

Więcej o rewolucji w sztucznej inteligencji można dowiedzieć się na kongresie Impact'18, który będzie miał miejsce 13-14 czerwca w Krakowie. Wydarzenie to zgromadzi liderów innowacji, naukowców, pionierów digitalizacji i twórców startupów z całego świata, którzy wspólnie budują przyszłość technologii. Podczas wydarzenia odbędzie się szereg paneli eksperckich oraz indywidualnych spotkań. W programie przewidziano osiem ścieżek tematycznych dotyczących m.in. transportu, energii i środowiska, technologii 5.0, Czwartej Rewolucji Przemysłowej, badań naukowych i rozwoju technologicznego, cyfryzacji usług publicznych oraz biotechnologii.


Czytaj także
Polecane galerie
WERT
2018-05-19 07:38
PO CO NAM SZTUCZNA - JAK NIE MAMY NORMALNEJ ????
Geth.
2018-05-17 22:09
A jaka jest różnica pomiędzy inteligencją sztuczną a naturalną????
Jedna i druga jest zdolna do nauki ( autoprogramowania ) i uczenia się na błędach , tyle że SI będzie zainstalowana na sprzęcie ( komputerach ) stworzonych przez człowieka w ciągu ostatnich stu lat , a inteligencja naturalna na układach białkowych stworzonych przez ewolucję w ciągu 3,5 miliarda lat.
Aleluja i do przodu !!!!!
~J
2018-05-17 21:52
Skoro student dał się podkupić po I semestrze, to oznacza, że nie nadaje się na osobę, którą powinien zostać po opuszczeniu murów tej oraz innych uczelni. Kiedyś znajomy cieśla powiedział bardzo mądre zdanie. "Wyrobników mamy wielu, ale twórców jak na lekarstwo!" Klepaczy kodu mamy na pęczki, ale ludzi od mądrego projektowania systemów jak na lekarstwo. Przez kilkanaście lat pracy przeżyłem wiele wdrożeń i na placach jednej ręki mogę policzyć systemy, które są pomocne, reszta w mniejszym lub większym stopniu jest zgodna z przepisami, ale swoje przeznaczenie realizuje w znikomym stopniu.
Pisać kod małpę można nauczyć, ale myślenia przy jego pisaniu już nie!
Pokaż wszystkie komentarze (6)