Sztuczna inteligencja

Minęło 9 lat od jednego z największych triumfów sztucznej inteligencji: 14 stycznia 2011 r. superkomputer Watson zwyciężył w telewizyjnym teleturnieju „Jeopardy!” (w Polsce „Va banque”) – jego uczestnicy muszą formułować pytania do podanych w formie zdań oznajmujących odpowiedzi.

Sztuczna inteligencja może za jakiś czas przejąć obowiązki młodszych prawników i asystentów prawnych, ale człowieka z rynku prawniczego nie wyeliminuje.

Decydenci nie powinni dopuścić do nadmiernej i niepotrzebnej regulacji prawnej dotyczącej sztucznej inteligencji. Choć trzeba działać przy poszanowaniu danych osobowych i ochrony prywatności, to należy również pamiętać, że sztuczna inteligencja ma pozytywny wpływ na różne dziedziny życia.

Będzie przegląd przepisów, a być może propozycja nowych regulacji dotyczących profilowania. Wezwał do tego Parlament Europejski

KE rozważa wprowadzenie czasowego zakazu stosowania technologii rozpoznawania twarzy w przestrzeni publicznej – tak wynika z fragmentu dokumentu, który wyciekł do sieci. Nie wiadomo, czy ostatecznie ta propozycja znajdzie się w oficjalnym dokumencie, na razie wzbudziła poważne dyskusje.

Życie w świecie, w którym wszystkie systemy są automatyczne, może być bardzo zdehumanizowane i sztuczne. Na pewno będziemy potrzebować ludzi, żeby np. prowadzić procedury odwoławcze - mówi dr Alek Tarkowski, prezes fundacji Centrum Cyfrowe, współautor raportu „AlgoPolska. Zautomatyzowane podejmowanie decyzji w służbie społeczeństwu”

Rząd Kanady analizuje przyszłość rynku pracy i nieuniknione zastępowanie ludzi robotami oraz sztuczną inteligencją. Nie ma dramatycznych prognoz, ale szacuje się, że 11 proc. miejsc pracy zniknie w ciągu kilkunastu lat.

Z Tomaszem Zalewskim, partnerem w kancelarii Bird&Bird, założycielem fundacji LegalTech Polska rozmawiał Robert Bohdanowicz z Dziennika Gazety Prawnej.

Polscy prawnicy dopiero zaczynają doceniać, co mogą dać im chatboty.

Oczekujemy od technologii coraz większego uczłowieczenia – ma być bardziej inteligentna i dotrzymywać nam towarzystwa. A jednocześnie sami dzięki niej stajemy się bardziej zrobotyzowani. Otwiera to nowe szanse, ale stwarza też nieznane wcześniej zagrożenia.

Większość z nas zapewne kiedyś słyszała o znajomym, sąsiedzie, kuzynie, który bardzo szybko wzbogacił się „grając na giełdzie”. Pewnie też wielu z nas słyszało o ludziach, którzy cały swój majątek stracili, inwestując w ryzykowne aktywa. Rozwój internetu sprawił, że i przeciętny Kowalski może stać się traderem, a wpisując w wyszukiwarkę hasło „jak grać na giełdzie” znajdzie dziesiątki, jak nie setki poradników i wskazówek, które mają pomóc zarobić grube miliony. Czy wyposażony w komputer i algorytmy uczenia maszynowego faktycznie może odkryć drogę do bogactwa?

Od kilku lat tego typu przekonanie lansuje potężny klub sytych i bogatych zwycięzców poprzednich trzech przemian. Którego centrum jest Światowe Forum Ekonomiczne w Davos. Sam nie jestem do końca przekonany, czy mówienie o czwartej rewolucji jest uzasadnione. I pewnie nie tylko ja tak uważam. Nie możemy jednak zapominać o jednym. Silni i bogaci m.in. po to są silni i bogaci, żeby móc nazywać rzeczywistość po swojemu.

Rok 2019 przyniesie dynamiczny rozwój technologicznych trendów zauważalnych już od pewnego czasu. Kluczową rolę odegra sztuczna inteligencja, która w coraz większym stopniu wkracza w codzienną działalność firm i konsumentów. Na rynek pracy wpłynie robotyzacja i rozwój urządzeń z zakresu Internetu rzeczy (ang. Internet of Things, IoT). Znaczenia nabierze także przechodzenie organizacji na tzw. model miękki, czyli zawieranie umów subskrypcyjnych (przykładowo na usługi chmurowe) zamiast inwestycji w sprzęt czy serwery.

Jeżeli mówimy o takim obszarze usług jakim jest zarządzanie majątkiem czy doradztwo inwestycyjne to sadze ze na tych polach sztuczna inteligencja nie może zastąpić człowieka – mówi Stanisław Markowski, dyr. w firmie Dorsum.

Automatyzacja, robotyzacja, big data i sztuczna inteligencja zmieniają modele biznesowe. Media są branżą, która w ostatnich latach musiała poradzić sobie z wieloma procesami dostosowawczymi. Jakie szersze refleksje – dla różnych branż i dla całej gospodarki – płyną z tych doświadczeń? Na co czeka i na co powinien przygotować się sektor usług?

Czy nowoczesna maszyna za kilka lat będzie mogła złożyć oświadczenie woli? A jeśli tak, to czyja to będzie wola: twórcy maszyny, jej właściciela, a może samego robota? Na te pytania trzeba odpowiedzieć bardzo szybko.

Koncern wydaje miliardy na badania i nie ma sobie równych w liczbie patentów.

Biznesowi wyjadacze często nie rozumieją znaczenia nowych technologii . Skupieni na zwiększaniu rentowności nie przeprowadzają odpowiednio szybko transformacji cyfrowej

Początki uczenia maszynowego sięgają przełomu lat 50. i 60. Kluczowym momentem w rozwoju tej technologii było powstanie systemu eksperckiego Dendral na Uniwersytecie Stanforda, którego podstawowym zadaniem było ustalanie struktury molekularnej nieznanych chemicznych związków organicznych. Obecnie machine learning jest wykorzystywane w biznesie na szeroką skalę, m.in. do personalizacji ofert sprzedażowych czy identyfikacji nowych form kontaktu z klientami. Potwierdzają to dane SAS, z których wynika, że 68% firm postrzega uczenie maszynowe jako istotny trend technologiczny.