Dlaczego nie należy obawiać się robotów i sztucznej inteligencji? – Część II

Dlaczego nie należy obawiać się robotów i sztucznej inteligencji? – Część II

Z pierwszej części artykułu dowiedzieliśmy się, w jakich obszarach życia, przemysłu i rozwoju nowoczesnych technologii towarzyszy nam sztuczna inteligencja (SI) i robotyka, oraz dlaczego nie powinniśmy się ich obawiać. Dziś przyjrzymy się zastosowaniu SI w biznesie – czyli temu, co możemy osiągnąć dzięki automatyzacji, uczeniu maszynowemu i rozszerzonej analityce danych, oraz powiemy o tym, że to nic złego, gdy pomaga nam lub wyręcza nas w pracy inteligentny asystent.

Dlaczego nie należy obawiać się robotów i sztucznej inteligencji? – Część I

Dlaczego nie należy obawiać się robotów i sztucznej inteligencji? – Część I

Współcześnie, sztuczna inteligencja (SI) znajduje zastosowanie nie tylko w superkomputerach dostępnych w siedzibie NASA czy centrum badań wojskowych. Dziś, asystent głosowy, nawigacja, sklep internetowy, czy sportowy zegarek mogą na bieżąco analizować dane i uczyć się reguł, zachowań i wzorców. Czy jednak wizja zaawansowanych technologicznie androidów rodem z Terminatora, nadal nie spędza nam snu z powiek?
Nawet jeśli, to nie powinna. Wychodząc od truizmu, można by tekst rozpocząć i zakończyć słowami, że SI jest jak nóż – można nim kroić chleb, ale można też nim kogoś skaleczyć. Tak samo jest ze sztuczną inteligencją, którą można wykorzystać zarówno w szczytnym celu, jak i niemoralnym.

Najlepsze zastosowania machine learningu w codziennym życiu – część II

Najlepsze zastosowania machine learningu w codziennym życiu – część II

W pierwszej części artykułu opowiedzieliśmy o tym, jak uczenie maszynowe może pomagać nam na co dzień podczas podróżowania, jak może monitorować nasze zdrowie i ostrzegać przed niebezpieczeństwem, oraz jak sprytnie zachęca nas do większej rozrzutności podczas robienia zakupów online. Dziś przyjrzymy się bliżej kolejnym udogodnieniom z jakich korzystamy niemal codziennie, choć nie zawsze zdajemy sobie sprawy, że stoi za nimi analizująca dane, błędy i anomalie – samoucząca się sztuczna inteligencja.