Sztuczna inteligencja szanse możliwości i zagrożenia AI | Prof. Zbigniew Michalewicz

Znaczniki czasowe

00:00:00 – Sztuczna inteligencja wprowadzenie.
00:01:29 – Co to jest sztuczna inteligencja?
00:01:50 – Co to jest AI? Definicja i test Turinga.
00:08:47 – Przyszłość sztucznej inteligencji AGI.
00:14:50 – Jak działa ChatGPT i GPT.
00:23:06 – Wykorzystanie AI w firmach.
00:29:12 – AI w optymalizacji promocji sklepowych.
00:51:19 – Przyszłość AI i jej wpływ na rynek pracy.
00:59:32 – Przyszłość Edukacji w czasach sztucznej inteligencji.

Posłuchaj odcinka co to jest sztuczna inteligencja

Co to jest sztuczna inteligencja, jak AI wpływa na nasze życie, rynek pracy i świat biznesu, jakie wyzwania i możliwości niesie ze sobą rozwój sztucznej inteligencji? Dowiesz się tego wszystkiego z dzisiejszego wywiadu.

Kluczowe spostrzeżenia z wywiadu AI:

• Sztuczna inteligencja: definicja i ścieżka ewolucyjna: Sztuczna inteligencja, często skracana do AI, to dziedzina, która zafascynowała zarówno naukowców, jak i laików, głównie ze względu na perspektywę odtworzenia ludzkiej inteligencji w maszynach. Podróż AI rozpoczęła się od propozycji testu Turinga przez Alana Turinga, metody oceny, czy maszyna jest w stanie wykazać zachowanie nieodróżnialne od ludzkiego. Formalne narodziny sztucznej inteligencji datuje się na 1955 rok, za sprawą Johna McCarthy’ego. Od tego czasu AI ma na celu nie tylko imitowanie ludzkich funkcji poznawczych, ale również ich rozszerzanie dzięki postępowi technologicznemu.
• Przełomowe postępy w AI i nadchodzące wyzwania: Technologia AI poczyniła znaczące postępy, z sieciami neuronowymi mającymi potencjał przewyższenia ludzkiego mózgu pod względem mocy obliczeniowej i łączności. Jednak ten szybki rozwój niesie za sobą wyzwania, szczególnie w przewidywaniu przyszłej trajektorii AI. Etyczne i społeczne implikacje niekontrolowanego rozwoju AI budzą niepokój wśród ekspertów, co podkreśla potrzebę ostrożnego podejścia.
• Sztuczna inteligencja w biznesie: taktyka i strategia: W sektorze biznesowym AI znalazła zastosowanie w ulepszaniu analityki predykcyjnej, optymalizacji strategii operacyjnych i wprowadzaniu systemów ciągłego uczenia się. Moduły oparte na AI okazały się kluczowe w prognozowaniu trendów rynkowych, rekomendowaniu skutecznych strategii biznesowych i adaptacji do zmieniającej się dynamiki rynku, co przyczyniło się do zwiększenia rentowności i efektywności decyzyjnej.
• Sztuczna inteligencja w praktyce: od teorii do rzeczywistości: Analiza przypadku ukazuje złożony proces wdrażania AI w optymalizacji strategii promocyjnych dla sieci sklepów spożywczych, podkreślając jej potencjał w transformacji branż takich jak górnictwo, motoryzacja czy handel detaliczny przez usprawnianie operacji i maksymalizację wyników finansowych dzięki inteligentnym procesom decyzyjnym.
• Efekt AI na rynku pracy: transformacja i wyzwania: Dominacja AI sygnalizuje zmiany na rynku pracy, gdzie automatyzacja zastępuje niektóre zawody, tworząc jednocześnie zapotrzebowanie na nowe umiejętności. Integracja AI w różnych sektorach wymaga siły roboczej biegłej w pracy z technologiami AI, co zwiastuje istotną transformację rynku pracy.
• Etyczne dylematy AI: przyszłość i jej wpływ na społeczeństwo: Szybki rozwój AI stawia na pierwszym planie kwestie etyczne i podkreśla potrzebę ram regulacyjnych, aby ograniczyć potencjalne zagrożenia. Przyszłość AI zależy od równowagi między wspieraniem innowacji a odpowiedzialnością etyczną.
• Wydajność biznesowa dzięki AI: Efektywność AI w analizowaniu dużych zbiorów danych i zalecaniu optymalnych rozwiązań zmieniła zasady gry dla firm, usprawniając operacje i decyzje. Wprowadzenie rozwiązań opartych na AI w różnych branżach nie tylko zwiększyło efektywność operacyjną, ale także wpłynęło na rentowność i produktywność.
• Historia automatyzacji i AI: Ponad 50-letnia ewolucja automatyzacji ukazuje stopniowe przejście ku zaawansowanym technologiom, takim jak AI, podkreślając trwały charakter postępu technologicznego.
• Dynamika rynku pracy: Szybkie postępy technologiczne, zwłaszcza w automatyzacji i AI, wywołują obawy dotyczące ich wpływu na zatrudnienie. Rządy i decydenci stoją przed zadaniem opracowania strategii radzenia sobie z potencjalnymi zwolnieniami, a propozycje takie jak powszechny dochód podstawowy są rozważane jako możliwe rozwiązania.
• Nowa definicja edukacji dla przyszłości: Zmieniający się rynek pracy wymaga zmiany paradygmatu w edukacji, skupiającej się na krytycznym myśleniu, logicznym rozumowaniu i umiejętnościach rozwiązywania problemów. Program nauczania promujący samodzielne myślenie, skuteczną komunikację i adaptację jest kluczowy do przygotowania do przyszłych wyzwań.
• Przedsiębiorcze spostrzeżenia: Rozważania na temat osobistych doświadczeń z zakładania i prowadzenia udanych przedsiębiorstw podkreślają znaczenie umiejętności adaptacyjnych i efektywnego zarządzania ludźmi dla rozwoju biznesu. Narracja bada dynamikę skalowania biznesu, zwracając uwagę na znaczenie pielęgnowania relacji międzyludzkich i kultury organizacyjnej dla trwałego sukcesu.
• Ewolucja modeli biznesowych i znaczenie powtarzających się przychodów: Dyskusja rozszerza się na zmieniającą się dynamikę modeli biznesowych, z naciskiem na przejście od rozwiązań stacjonarnych do usług opartych na chmurze. Ta zmiana podkreśla rosnące znaczenie stabilnego strumienia przychodów z miesięcznych subskrypcji, co wpływa na wycenę firmy i zapewnia długoterminową stabilność.
• AI jako katalizator wyceny przedsiębiorstw: Integracja AI z operacjami biznesowymi jest kluczowym czynnikiem w ulepszaniu nowoczesnych modeli biznesowych, co wpływa na wyceny przedsiębiorstw. Podkreślone jest znaczenie powtarzających się przychodów, wspieranych przez systemy AI, w zwiększaniu wartości rynkowej i stabilności operacyjnej.

Prof. Dr hab. Zbigniew Michalewicz, to ekspert w dziedzinie Sztucznej Inteligencji. Opublikował ponad 300 artykułów i wiele książek na temat analityki predykcyjnej, optymalizacji oraz systemów samouczących się, które zostały zacytowane przez ponad 10 000 autorów. Wśród nich znajdują się prace takie jak „The Rise of Artificial Intelligence”, „Adaptive Business Intelligence” oraz „How to Solve It: Modern Heuristics” . Zbigniew jest Głównym Naukowcem w firmie Complexica.

Posiada ponad 35 lat doświadczenia akademickiego i przemysłowego oraz posiada ekspercką wiedzę na temat licznych technologii Sztucznej Inteligencji. Był współzałożycielem i Głównym Naukowcem NuTech Solutions (które zostało przejęte przez Netezza, a następnie przez IBM) oraz współzałożycielem i Głównym Naukowcem SolveIT Software (które zostało przejęte przez Schneider Electric po tym, jak stało się trzecią najszybciej rozwijającą się firmą w Australii). Obie firmy osiągnęły około 200 pracowników przed ich przejęciem.

Podczas swojej kariery w świecie korporacji, Zbigniew prowadził liczne duże projekty z zakresu analityki predykcyjnej i optymalizacji dla głównych korporacji, w tym Ford Motor Company, BHP Billiton, Departament Obrony USA oraz Bank of America. Zbigniew Michalewicz pełnił również funkcję Przewodniczącego Komitetu Technicznego ds. Obliczeń Ewolucyjnych, a później jako Wiceprezes Wykonawczy Rady Sieci Neuronowych IEEE.

Więcej dowiesz się z poniższych stron:

• Complexica – https://www.complexica.com/dr-zbigniew-michalewicz
• Strona osobista: https://cs.adelaide.edu.au/~zbyszek/