Zastosowania sztucznej inteligencji

Od kilku lat obserwujemy wzrost liczby programów i rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji (artificial intelligence). Firmy dostrzegają korzyści AI wynikające m.in. z szybkości i ciągłości działania oraz minimalizacji ryzyka wystąpienia nieprawidłowości. Systemy bazujące na sztucznej inteligencji uczą się na swoich pomyłkach, dzięki czemu nie popełniają dwa razy tego samego błędu. Potencjał tej technologii widzą nie tylko przedsiębiorcy, ale również organizacje rządowe i pozarządowe. Unia Europejska podniosła o 70% wysokość grantów przeznaczonych dla badaczy i naukowców pracujących nad rozwiązaniami związanymi z AI w programie “Horyzont 2020” względem poprzedniej edycji.

Już dzisiaj wiele branż korzysta z systemów opartych na sztucznej inteligencji. Według firmy Gartner w 2019 r. największy odsetek rozwiązań wykorzystujących AI stanowiły chatboty (26%) oraz programy do analizy transakcji finansowych i wykrywania wyłudzeń (21%). Często buduje się również wirtualnych asystentów oraz aplikacje do rozpoznawania obiektów. Sztuczna inteligencja ma zastosowanie w tak wielu rozwiązaniach, że nie sposób wszystkich wymienić. Poniżej zaprezentujemy kilka z nich.

Chatboty

Chatbot (czatbot) jest programem komputerowym, który udziela odpowiedzi na pytania klientów i prowadzi z nimi konwersację. Z tego powodu takie rozwiązanie często nosi tytuł wirtualnego asystenta lub doradcy. System rozpoznaje pytanie i stara się wybrać najbardziej pasującą odpowiedź z bazy. W przypadku, gdy program nie rozumie zadanego pytania, dopytuje się użytkownika o co mu konkretnie chodzi, prosi o sprecyzowanie wypowiedzi i tym samym uczy się, aby w przyszłości wiedzieć, jak odpowiedzieć na podobne zapytanie. Należy pamiętać, że chatboty posiadają wiedzę tylko z konkretnego zakresu np. z obszaru związanego z działalnością firmy lub sprzedawanego produktu, którą czerpią z własnych baz danych jak i z zewnętrznych źródeł m.in. stron internetowych i wyszukiwarek. Największym atutem tego rozwiązania jest umiejętność prowadzenia wielu konwersacji jednocześnie o każdej porze dnia i nocy. Kiedy program komunikuje się z użytkownikami przy pomocy wiadomości tekstowych, mamy do czynienia z chatbotem. Voiceboty stanowią pewną odmianę tego systemu, a mianowicie są to rozwiązania które przeprowadzają rozmowy z klientami, dlatego też często pracują na infoliniach.

Chatboty są wykorzystywane nie tylko w branży e-commerce do udzielania informacji i sprzedawania produktów, ale również w innych obszarach. Wiele rozwiązań edukacyjnych oferuje tzw. wirtualnego nauczyciela, który wspiera użytkownika i personalizuje ścieżkę nauki. Dodatkowo wirtualny korepetytor dba o systematyczność ucznia i przypomina mu o kolejnych lekcjach. Chatboty używane są także podczas kampanii marketingowych. Ich zadanie polega na wysyłaniu ofert promocyjnych i kuponów zniżkowych. Warto podkreślić, że coraz więcej firm decyduje się na przeprowadzenie konkursów z użyciem tego kanału komunikacji. Rozwiązanie nie tylko przyjmie wszystkie zgłoszenia, ale również przeanalizuje prace konkursowe, wyłoni zwycięzców i poinformuje ich o wygranej. 

Marka Desperados przeprowadziła loterię z wykorzystaniem chatbota działającego na Messengerze. Przy użyciu komunikatora należało wysłać wiadomość zawierającą kod spod kapsla piwa, a program od razu udzielał informacji zwrotnej o wygranej bądź też zachęcał do dalszego udziału w zabawie. W przypadku wpisania zwycięskiego kodu, uczestnik otrzymywał szczegółowe instrukcje o sposobie odebrania nagrody pieniężnej. Pieniądze mogły zostać natychmiast wypłacone w bankomacie, dzięki integracji rozwiązania z systemem BLIK. 

Kolejnym przykładem czatbota jest Emma pełniąca funkcję wirtualnego konsultanta w singapurskim banku OCBC. Emma odpowiada na pytania klientów dotyczące kredytów hipotecznych oraz pożyczek na cele remontowe. Nie tylko udziela informacji na temat dostępnych ofert, ale również przedstawia szacunki ogólnych kosztów kredytu zależne od sytuacji i wysokości zarobków każdej ubiegającej się o niego osoby. Bank OCBC podzielił się informacją, że ponad 10% rozmówców zdecydowało się na skorzystanie z oferty przedstawionej przez Emmę. Dodatkowo konwersacja z robotem skróciła czas obsługi klienta o 4 minuty i zmniejszyła zaangażowanie pracowników w tym obszarze.

Na chatbota postawili również twórcy serialu Wentworth. Aby podnieść zaangażowanie widzów i utrzymać oglądalność na wysokim poziomie, w piątym sezonie wprowadzono nowego bohatera, a mianowicie szczura więziennego, który był chatbotem. Widzowie mogli kontaktować się i rozmawiać o serialu jego z nową postacią. Dzięki temu rozwiązaniu otrzymywali dodatkowe informacje i wskazówki o losach bohaterów, a także poznawali część historii zawartej w nieemitowanych jeszcze odcinkach. Ponoć nikt nie lubi spojlerów. Dane zgromadzone przez twórców Wentworth przeczą temu stwierdzeniu, ponieważ chatbot zarejestrował ponad 2,2 miliona interakcji podczas trwania całego piątego sezonu. Dodatkowo przeciętny użytkownik rozmawiał ze szczurem więziennym średnio ponad godzinę. 

Systemy rekomendacyjne

Systemy rekomendacyjne powstają w oparciu o algorytmy wykorzystywane w uczeniu maszynowym (machine learning). Program poznaje zachowanie klienta na stronie, analizuje jego wybory i w ten sposób personalizuje ofertę pod jego potrzeby. System rekomendacji wybiera i poleca konsumentowi te produkty, które powinny mu się spodobać i przypaść mu do gustu. Program działa na podstawie analizy wcześniejszej aktywności i preferencji klienta. Tego typu narzędzia wykorzystuje się najczęściej w branży e-commerce w celu zwiększenia sprzedaży.

Najczęściej mamy do czynienia z systemami rekomendacji bazujących na wspólnej filtracji (collaborative filtering), na podobieństwie cech klientów lub produktów (content-based filtering) lub z rozwiązaniami łączącymi elementy z tych obydwu programów (hybrid). Metoda wspólnej filtracji polega na gromadzeniu i analizowaniu danych na temat zachowania klientów. Poznając preferencje konsumentów można szybko stworzyć listę rekomendowanych produktów dla osób mających podobny gust i upodobania. Łatwo to wyjaśnić na przykładzie. Jeśli Jacek ma podobne preferencje do Bartka, który kupił książkę “Wieża Jaskółki”, to program właśnie tę książkę zarekomenduje Jackowi. W przypadku gdy narzędzie działa w oparciu o cechy produktu takie jak: kategoria, cena czy segment, to system poleciłby Bartkowi inną książkę autorstwa Andrzeja Sapkowskiego. 

Netflix w swoich usługach wykorzystuje kilka rodzajów systemów rekomendacyjnych. Użytkownik w wierszach widzi propozycje z różnych typów tego rozwiązania. Na górze znajdują się polecane filmy i seriale, które powinny spodobać się widzowi. W tym przypadku program bazuje o jego wcześniejsze wybory i obejrzane produkcje. Poniżej użytkownik widzi najczęściej oglądane programy i seriale w całym serwisie Netflix, w konkretnym kraju lub z danej kategorii. Te wszystkie pozycje również wyświetlane są przez systemy rekomendacyjne.

Wyszukiwarki

Jeszcze kilkanaście lat temu wyszukiwarki bazowały na liście synonimów stworzonej przez człowieka i na jej podstawie dopasowywały wyniki wyszukiwania do wpisanej frazy. Obecnie ten proces został zautomatyzowany i zastąpiony przez rozwiązania wykorzystujące sztuczną inteligencję.

Najpopularniejszą wyszukiwarką na świecie jest oczywiście ta dostarczana przez Google, która każdego dnia obsługuje kilka miliardów zapytań. Aby usprawnić i przyspieszyć proces wyszukiwania, firma Google stworzyła system RankBrain działający w oparciu o sztuczną inteligencję i wspomagający działanie algorytmu wyszukiwarki. RankBrain nie tylko rozpoznaje słowa kluczowe, ale również określa kontekst pytania i intencje użytkownika, dzięki czemu lepiej dopasowywuje wyniki wyszukiwania do zapytań. Rozwiązanie wykorzystuje uczenie maszynowe i na podstawie wpisywanych zwrotów stara się zrozumieć oraz połączyć różne wyrażenia semantyczne o zbliżonych intencjach. Sformułowania “basen w pobliżu” oraz “gdzie najbliżej można popływać?” wyrażają te same motywy użytkownika i wyszukiwania powinny dać podobne wyniki. Dodatkowo RankBrain dobrze radzi sobie z nieznanymi słowami i frazami. Za pomocą sztucznej inteligencji próbuje odgadnąć znaczenie nowych zwrotów i dobrać znane mu synonimy, na podstawie których wyświetli listę wyników. 

Programy do rozpoznawania obiektów

Systemy do rozpoznawania obiektów analizują zdjęcia i określają co się na nich znajduje. Obiektyw Google jest darmową aplikacją, która na podstawie fotografii rozpoznaje przedmioty, budynki, zwierzęta lub charakterystyczne miejsca i wyświetla o nich podstawowe informacje. 

Kolejnym przykładem oprogramowania rozpoznającym obiekty jest aplikacja Aipoly Vision stworzona dla osób niewidomych i słabo widzących. Rozwiązanie w czasie rzeczywistym identyfikuje przedmioty, potrawy, kolory, zwierzęta, rośliny czy tekst i wymawia je. Co więcej aplikacja działa w pełni w trybie offline i jest dostępna w dwudziestu sześciu wersjach językowych.

Użytecznym rozwiązaniem dla wszystkich osób będących na diecie i dbających o zbilansowane posiłki jest aplikacja Calorie Mama, która na podstawie zdjęcia rozpoznaje pojedyncze składniki i wylicza skumulowaną wartość odżywczą posiłku oraz liczbę spożytych kalorii. Rozwiązanie w łatwy i szybki sposób pomaga trzymać się zaleceń dietetyka.

Ciekawym narzędziem wykorzystującym sztuczną inteligencję jest oprogramowanie zbudowane przez firmę TensorFlight, które dokonuje automatycznej analizy nieruchomości na podstawie zdjęć lotniczych, satelitarnych i tych z poziomu ulicy. Rozwiązanie przeznaczone jest głównie dla firm ubezpieczeniowych i reasekuracyjnych, które na podstawie danych dostarczonych przez program, mogą lepiej oszacować ryzyko związane m.in. z zalaniem lub zawaleniem się budynku. Warto wspomnieć, że program zastępuje tradycyjne manualne inspekcje nieruchomości, które generują duże koszty i często bywają nieprecyzyjne. 

Oprócz rozpoznawania obiektów istnieje wiele programów do rozpoznawania tekstu, dźwięku, głosu, twarzy lub emocji. Systemy do rozpoznawania twarzy wykorzystuje się często w bankowości do potwierdzenia tożsamości klienta, a także w kryminalistyce do identyfikacji przestępców. Jednak takie rozwiązania znajdują zastosowanie również w innych obszarach.

Firma Caterpillar dostarcza olbrzymie ciężarówki używane na różnych budowach oraz w górnictwie. Przedsiębiorstwo zauważyło, że duża część jego pojazdów wykorzystywana jest podczas nocnych zmian, w czasie których częściej dochodzi do wypadków powstałych na skutek zmęczenia lub senności pracowników. Z tego powodu firma zdecydowała się na zainstalowanie w każdej kabinie kamerki, która jest zintegrowana ze specjalnym programem mierzącym oznaki zmęczenia kierowcy. System analizuje zachowanie pracownika m.in. to na jak długo zamyka oczy lub w jakiej pozycji trzyma głowę i w razie zauważenia oznak zmęczenia włącza alarm dźwiękowy w ciężarówce, który rozbudza kierowcę. W przypadku kilkukrotnego włączenia się alarmu, program może kazać pracownikowi udać się na drzemkę. 

Sztuczna inteligencja tworząca sztukę

Na początku rozwiązania AI zastępowały monotonne i proste, lecz niezbędne czynności wykonywane przez człowieka. Z czasem technologia rozwinęła się do tego stopnia, że nie tylko potrafi powtórzyć konkretne zadanie, ale również stworzyć coś nowego np. namalować obraz lub napisać książkę. 

Brytyjski dziennik “The Guardian” opublikował esej, której współautorem jest sztuczna inteligencja, a mianowicie uczący się maszynowo otwarty model językowy GPT-3. Urządzenie na podstawie dostarczanych mu tekstów uczy się układać logiczne i poprawne składniowo oraz gramatycznie zdania. Zadaniem maszyny było napisanie tekstu o sztucznej inteligencji, która posiada dobre intencje i nie chce zastąpić człowieka tylko polepszyć jego życie. GPT-3 wygenerował osiem wersji artykułu, z których każdy posiadał interesujące fragmenty. Ostatecznie dziennikarze zdecydowali się na wybranie kilku fragmentów z każdej wersji i połączeniu ich w jeden wspólny artykuł. Redaktorzy stwierdzili, że edycja tych tekstów w niczym nie różniła się od poprawiania tekstu napisanego przez człowieka, a co więcej zajęła im mniej czasu. 

26 lutego 2021 r. odbyła się premiera sztuki teatralnej “AI: Kiedy robot pisze sztukę” napisanej w 95% przez sztuczną inteligencję. Aktorzy czeskiego teatru Pavla Szvandy wystawili spektakl, którego scenariusz został stworzony przez maszynę. Algorytm, który wygenerował tekst został opracowany przez naukowców z Uniwersytetu Karola. Przedstawienie opowiada o codziennym życiu maszyn. Aktorzy występujący w sztuce przyznają, że niektóre wypowiedzi napisane przez sztuczną inteligencję nie są do końca logiczne, a czasem dochodzi do zbyt szybkiej zmiany wątku. Mimo pewnych niedociągnięć spektakl został pozytywnie odebrany przez publiczność i zdobył dobre recenzje. 

Sztuczna inteligencja nie tylko potrafi pisać, ale także malować obrazy. W 2018 r. powstał “Portrait of Edmond De Belamy”, który był pierwszym obrazem namalowanym przez urządzenie o nazwie Obvious. Maszyna najpierw przeprowadziła analizę kilku tysięcy portretów stworzonych przez wybitnych malarzy, a następnie wygenerowała własny obraz. Stworzone dzieło przedstawia mężczyznę o rozmazanym obliczu. Mimo, iż obraz nie jest wyraźny, to jest to duży przełom dla zastosowania AI.

Obecnie korzystamy z rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. Ze względu na swoje zalety i szybki rozwój technologii możemy spodziewać się, że w niedalekiej przyszłości powstawać będzie coraz więcej produktów wykorzystujących AI. Firmy chcące zwiększyć swoją konkurencyjność na rynku już teraz powinny zainteresować się tą dziedziną i szukać odpowiednich rozwiązań pasujących do ich potrzeb oraz automatyzujących procesy.