| REKLAMA |
 |
Stephen Hawking powiedział, że każdy aspekt ludzkiego życia zostanie przemieniony przez AI, co może być największym wydarzeniem w historii naszej cywilizacji. Moment ten wydaje się być tylko kwestią czasu. Jednak jeśli ktoś ma obawy, że maszyny przejmą kontrolę nad światem, może na razie spać spokojnie.
Iluzja inteligencji
Aby dokładnie zrozumieć to, że w obecnej formie sztuczna inteligencja jest inteligentna tylko z nazwy, należy odnieść się do powszechnie funkcjonującej definicji. Według niej AI jest systemem informatycznym, który może rozumować podobnie jak człowiek. Definiowane w ten sposób rozwiązanie określa się mianem „silnego AI”. Systemy sztucznej inteligencji nie dotarły jeszcze do tego punktu rozwoju. Większość maszyn swoją pracę opiera na tzw. „słabym AI”, czyli systemach inteligentnie realizujących wąsko określone zadania. System grający w pokera nie postawi pasjansa ani nie zagra w szachy. System wykrywający oszustwa nie poprowadzi samochodu ani nie udzieli porady prawnej. A nawet system sztucznej inteligencji wykrywający nadużycia w ochronie zdrowia nie będzie w stanie wykryć oszustwa podatkowego czy nadużycia w bankowości. Maszyny posiadają zdolności nadludzkie, ponieważ wykonują swoją pracę niezawodnie, dokładnie i przez całą dobę. Inteligencja wymaga jednak kreatywności, innowacyjności, intuicji, niezależnego rozwiązywania problemów i wyrozumiałości, a tego maszynom brakuje.
Dynamiczny rozwój AI
Sztuczna inteligencja to koncepcja znana od dziesięcioleci. Jednak dopiero teraz znajduje ona szerokie, praktyczne zastosowanie wraz ze wzrostem ilości i różnorodności dostępnych danych, a także dostępnością wysoce wydajnych mocy obliczeniowych. Sztuczna inteligencja jest szerokim pojęciem, obejmującym wiele dyscyplin, takich jak uczenie maszynowe, które automatyzuje proces budowy modeli analitycznych w celu wydobywania wiedzy ukrytej w danych bez potrzeby programowania maszyny przez człowieka, sieci neuronowe wzorowane na pracy ludzkiego mózgu, które przetwarzają napływające dane i przekazują wyniki przetwarzania do kolejnych jednostek w celu odnalezienia powiązań i interpretacji danych, uczenie głębokie, które umożliwia rozpoznawanie złożonych wzorców w danych i znajduje zastosowanie w takich obszarach jak rozpoznawanie obrazów i przetwarzanie języka naturalnego. Warto też pamiętać, że sztuczna inteligencja swoją mądrość czerpie z danych. Oznacza to, że każda nieścisłość w danych odzwierciedlona będzie w wynikach. Dlatego dostępność i jakość danych będą miały kluczowe znaczenie dla jej dalszego rozwoju.
Jednak wykorzystanie rozwiązań opartych o tzw. „słabe AI” przynosi już dziś imponujące efekty w dziedzinach takich jak motoryzacja – kierowanie autonomicznym samochodem, marketing i sprzedaż – bardziej pogłębiona analiza potrzeb i zachowań klientów w celu zapewnienia im inteligentnej i spersonalizowanej obsługi czy medycyna, gdzie maszyna jest w stanie wykrywać na zdjęciach diagnostycznych różne formy raka ze skutecznością dorównującą doświadczonym radiologom. Sztuczna inteligencja posiada potencjał, dzięki któremu ma szansę przekształcić wiele branż, być może nawet wszystkie. Według przewidywań branżami, na które w najbliższym czasie może znacząco wpłynąć ze względu na duży zasób i wartość danych, będą finanse, transport i rolnictwo.
Iluzja inteligencji
Aby dokładnie zrozumieć to, że w obecnej formie sztuczna inteligencja jest inteligentna tylko z nazwy, należy odnieść się do powszechnie funkcjonującej definicji. Według niej AI jest systemem informatycznym, który może rozumować podobnie jak człowiek. Definiowane w ten sposób rozwiązanie określa się mianem „silnego AI”. Systemy sztucznej inteligencji nie dotarły jeszcze do tego punktu rozwoju. Większość maszyn swoją pracę opiera na tzw. „słabym AI”, czyli systemach inteligentnie realizujących wąsko określone zadania. System grający w pokera nie postawi pasjansa ani nie zagra w szachy. System wykrywający oszustwa nie poprowadzi samochodu ani nie udzieli porady prawnej. A nawet system sztucznej inteligencji wykrywający nadużycia w ochronie zdrowia nie będzie w stanie wykryć oszustwa podatkowego czy nadużycia w bankowości. Maszyny posiadają zdolności nadludzkie, ponieważ wykonują swoją pracę niezawodnie, dokładnie i przez całą dobę. Inteligencja wymaga jednak kreatywności, innowacyjności, intuicji, niezależnego rozwiązywania problemów i wyrozumiałości, a tego maszynom brakuje.
Dynamiczny rozwój AI
Sztuczna inteligencja to koncepcja znana od dziesięcioleci. Jednak dopiero teraz znajduje ona szerokie, praktyczne zastosowanie wraz ze wzrostem ilości i różnorodności dostępnych danych, a także dostępnością wysoce wydajnych mocy obliczeniowych. Sztuczna inteligencja jest szerokim pojęciem, obejmującym wiele dyscyplin, takich jak uczenie maszynowe, które automatyzuje proces budowy modeli analitycznych w celu wydobywania wiedzy ukrytej w danych bez potrzeby programowania maszyny przez człowieka, sieci neuronowe wzorowane na pracy ludzkiego mózgu, które przetwarzają napływające dane i przekazują wyniki przetwarzania do kolejnych jednostek w celu odnalezienia powiązań i interpretacji danych, uczenie głębokie, które umożliwia rozpoznawanie złożonych wzorców w danych i znajduje zastosowanie w takich obszarach jak rozpoznawanie obrazów i przetwarzanie języka naturalnego. Warto też pamiętać, że sztuczna inteligencja swoją mądrość czerpie z danych. Oznacza to, że każda nieścisłość w danych odzwierciedlona będzie w wynikach. Dlatego dostępność i jakość danych będą miały kluczowe znaczenie dla jej dalszego rozwoju.
Obecnie jednym z najgorętszych i jednocześnie najciekawszych kierunków badań w obszarze AI jest zwiększenie elastyczności i wszechstronności dostępnych metod. Powstają pierwsze systemy, które potrafią zrozumieć powiązania między obiektami czy zdarzeniami (tzw. rozumowanie relacyjne, z ang. relational reasoning), a także uczyć się nowych umiejętności bez zapominania dotychczasowych. Jest to kolejny krok do uczynienia sztucznej inteligencji bardziej „ludzką” – mówi Michał Kudelski, Senior Business Solution Manager w SAS Polska.AI w każdej branży
Jednak wykorzystanie rozwiązań opartych o tzw. „słabe AI” przynosi już dziś imponujące efekty w dziedzinach takich jak motoryzacja – kierowanie autonomicznym samochodem, marketing i sprzedaż – bardziej pogłębiona analiza potrzeb i zachowań klientów w celu zapewnienia im inteligentnej i spersonalizowanej obsługi czy medycyna, gdzie maszyna jest w stanie wykrywać na zdjęciach diagnostycznych różne formy raka ze skutecznością dorównującą doświadczonym radiologom. Sztuczna inteligencja posiada potencjał, dzięki któremu ma szansę przekształcić wiele branż, być może nawet wszystkie. Według przewidywań branżami, na które w najbliższym czasie może znacząco wpłynąć ze względu na duży zasób i wartość danych, będą finanse, transport i rolnictwo.
W biznesie już od wielu lat wdrażamy rozwiązania oparte o metody uczenia maszynowego – modele analityczne przynoszą konkretne korzyści biznesowe naszym klientom. Spodziewamy się, że w niedalekiej przyszłości wykorzystanie AI będzie lawinowo wzrastać. Spowoduje to dalszy wzrost nakładów kierowanych na rozwój tej dziedziny, co przesunie nas w kierunku „silnego AI”. Systemy AI będą działały w sposób zbliżony do sposobu działania doradcy biznesowego, a więc wygodniejszy i bardziej przystępny dla odbiorcy. Interakcja człowiek-maszyna zmieni się nie do poznania, nie tylko w biznesie – mówi Michał Kudelski, Senior Business Solution Manager w SAS Polska.Źródło: SAS Institute
Najnowsze wiadomości
Kwantowy przełom w cyberochronie - nadchodząca dekada przepisze zasady szyfrowania na nowo
Przez długi czas cyfrowe bezpieczeństwo opierało się na prostym założeniu: współczesne komputery potrzebowałyby ogromnych zasobów i wielu lat, aby złamać silne algorytmy szyfrowania. Rozwój technologii kwantowej zaczyna jednak tę regułę podważać, a eksperci przewidują, że w perspektywie 5–10 lat może nadejść „dzień zero”. Jest to moment, w którym zaawansowana maszyna kwantowa będzie w stanie przełamać większość aktualnie stosowanych zabezpieczeń kryptograficznych w czasie liczonym nie w latach, lecz w godzinach.
PSI prezentuje nową identyfikację wizualną
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
F5 rozszerza portfolio bezpieczeństwa o narzędzia do ochrony systemów AI w środowiskach enterprise
F5 ogłosiło wprowadzenie dwóch nowych rozwiązań - F5 AI Guardrails oraz F5 AI Red Team - które mają odpowiedzieć na jedno z kluczowych wyzwań współczesnych organizacji: bezpieczne wdrażanie i eksploatację systemów sztucznej inteligencji na dużą skalę. Nowa oferta łączy ochronę działania modeli AI w czasie rzeczywistym z ofensy
Snowflake + OpenAI: AI bliżej biznesu
Snowflake przyspiesza wykorzystanie danych i sztucznej inteligencji w firmach, przenosząc AI z fazy eksperymentów do codziennych procesów biznesowych. Nowe rozwiązania w ramach AI Data Cloud integrują modele AI bezpośrednio z danymi, narzędziami deweloperskimi i warstwą semantyczną. Partnerstwo z OpenAI, agent Cortex Code, Semantic View Autopilot oraz rozwój Snowflake Postgres pokazują, jak budować skalowalne, bezpieczne i mierzalne wdrożenia AI w skali całej organizacji.
Najnowsze artykuły
Magazyn bez błędów? Sprawdź, jak system WMS zmienia codzienność logistyki
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Migracja z SAP ECC na S4 HANA: Ryzyka, korzyści i alternatywne rozwiązania
W ostatnich latach wiele firm, które korzystają z systemu SAP ECC (Enterprise Central Component), stoi przed decyzją o przejściu na nowszą wersję — SAP S4 HANA. W obliczu końca wsparcia dla ECC w 2030 roku, temat ten staje się coraz bardziej aktualny. Przemiany technologiczne oraz rosnące oczekiwania związane z integracją nowych funkcji, jak sztuczna inteligencja (AI), skłaniają do refleksji nad tym, czy warto podjąć tak dużą zmianę w architekturze systemu. Przyjrzyjmy się głównym powodom, dla których firmy rozważają migrację do S4 HANA, ale także argumentom, które mogą przemawiać za pozostaniem przy dotychczasowym systemie ECC, przynajmniej na krótki okres.
Jak maksymalizować zyski z MTO i MTS dzięki BPSC ERP?
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Ponad połowa cyberataków zaczyna się od błędu człowieka
Ponad 2/3 firm w Polsce odnotowała w zeszłym roku co najmniej 1 incydent naruszenia bezpieczeństwa . Według danych Unit 42, zespołu analitycznego Palo Alto Networks, aż 60% ataków rozpoczyna się od działań wymierzonych w pracowników – najczęściej pod postacią phishingu i innych form inżynierii społecznej . To pokazuje, że w systemie ochrony organizacji pracownicy są kluczowym ogniwem – i że firmy muszą nie tylko edukować, ale też konsekwentnie egzekwować zasady cyberhigieny. Warto o tym pamiętać szczególnie teraz, w październiku, gdy obchodzimy Europejski Miesiąc Cyberbezpieczeństwa.
MES - holistyczne zarządzanie produkcją
Nowoczesna produkcja wymaga precyzji, szybkości i pełnej kontroli nad przebiegiem procesów. Rosnąca złożoność zleceń oraz presja kosztowa sprawiają, że ręczne raportowanie i intuicyjne zarządzanie coraz częściej okazują się niewystarczające. Firmy szukają rozwiązań, które umożliwiają im widzenie produkcji „na żywo”, a nie z opóźnieniem kilku godzin czy dni. W tym kontekście kluczową rolę odgrywają narzędzia, które porządkują informacje i pozwalają reagować natychmiast, zamiast po fakcie.
Infrastruktura w punkcie zwrotnym - 5 prognoz kształtujących AI, odporność i suwerenność danych w 2026 roku
W 2026 roku zyskają firmy, które traktują infrastrukturę nie jako obszar generujący koszty, lecz ja… / Czytaj więcej
Tylko 7% firm w Europie wykorzystuje w pełni potencjał AI
72% firm w regionie EMEA uznaje rozwój narzędzi bazujących na sztucznej inteligencji za priorytet s… / Czytaj więcej
Chmura publiczna w Unii Europejskiej – między innowacją a odpowiedzialnością za dane
Transformacja cyfrowa w Europie coraz mocniej opiera się na chmurze publicznej, która stała się fun… / Czytaj więcej
Jak Cisco pomaga Europie spłacić dług technologiczny w krytycznej infrastrukturze sieciowej
Cyfryzacja, rozwój sztucznej inteligencji i nadchodzące komputery kwantowe wymagają od Europy stabi… / Czytaj więcej
MŚP inwestują w AI, kompetencje pracowników nadal wyzwaniem
Europejskie małe i średnie firmy coraz śmielej inwestują w sztuczną inteligencję, ale to kompetencj… / Czytaj więcej
AP EU AI Cloud: nowy standard suwerennej chmury i AI dla europejskich organizacji
SAP EU AI Cloud to zapowiedziana 27 listopada 2025 r. platforma, która łączy dotychczasowe inicjaty… / Czytaj więcej
