Ze świata nauki

Od ponad 3 miliardów lat ewolucja na Ziemi kształtuje organizmy, wprowadzając zmiany w strukturach białek, które wpływają na ich funkcje i właściwości. Dzięki przełomowym osiągnięciom w dziedzinie sztucznej inteligencji naukowcy coraz lepiej rozumieją ten swoisty język życia i zaczynają go modyfikować według własnych potrzeb. Badacze zaprezentowali właśnie model ESM3 – nowoczesny model językowy oparty na głębokim uczeniu, który umożliwia programowalne projektowanie białek o nowych właściwościach. To przełom, który może zrewolucjonizować biotechnologię, medycynę i wiele innych dziedzin.

„Sztuczna inteligencja nie jest ani sztuczna, ani inteligentna” – pisze Kate Crowford w książce "Atlas sztucznej inteligencji. Władza pieniądze i środowisko naturalne". Systemy AI powstają przy wykorzystaniu naturalnych zasobów, infrastruktury i ludzkiej pracy. Nie są autonomiczne ani inteligentne, a do ich trenowania wykorzystuje się duże zbiory danych. Rozwój systemów opartych na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym stawia przed państwami, przedsiębiorstwami i jednostkami wiele wyzwań. Jednym z nich jest dyskryminacja ze względu m.in. na płeć czy pochodzenie etniczne.

Coraz bardziej oswajamy się ze sztuczną inteligencją, chociaż wciąż nie do końca umiemy stwierdzić, czy bardziej nas ona pociąga, czy też się jej obawiamy. Jak zmienia się nasz stosunek do nowych technologii i czy właściwie diagnozujemy wiążące się z nimi zagrożenia? O relacji człowieka z robotami oraz SI mówi dr Sebastian Szymański, filozof z Uniwersytetu Warszawskiego. 

Obecny przekrój mobilnych aplikacji do leczenia zdrowia psychicznego jest wynikiem 70-letnich poszukiwań automatyzacji terapii. Teraz zaawansowane programy AI stawiają nowe pytania etyczne.

Sztuczna inteligencja w świecie nauki może zrobić duże zamieszanie. Są jej zwolennicy i przeciwnicy. Czy powinniśmy wykorzystywać AI w prowadzaniu badań?

Zanim zaczęliśmy postrzegać psa jako przyjaciela człowieka, najpierw traktowaliśmy go jako użyteczne narzędzie – pilnował stada, pomagał polować. W końcu zaczęliśmy po prostu cenić jego towarzystwo. Czy to samo może stać się z maszynami? Wiele wskazuje na to, że tak. O tym, jak człowiek reaguje na roboty i czy bardziej jesteśmy skłonni traktować je jako sojuszników czy wrogów opowiada dr Anita Pollak z Wydziału Nauk Społecznych Uniwersytetu Śląskiego, laureatka konkursu Swoboda badań, w ramach którego realizowała projekt badawczy dotyczący relacji ludzi z robotami w miejscu pracy.

Nowoczesne technologie zacierają granicę pomiędzy tym, co prawdziwe a sztuczne. Od momentu pojawienia się deepfake'ów problem autentyczności treści znajdowanych w internecie stał się szczególnie palący.

Techniki badania ludzkiej komórki wsparte metodami uczenia głębokiego (deep learning) otwierają przed nami szanse zbadania ludzkiej komórki w dotąd niemożliwej skali. Jest jeszcze wiele do odkrycia, a sprawa jest ważna – wiele chorób zaczyna się od tego, że nie działa jakiś element komórki.

Od dwóch dziesięcioleci uczenie maszynowe towarzyszy nauce i wiele wskazuje na to, że będzie ono również technologią przyszłości. Możliwości, które przynosi, zmieniają całe dziedziny życia społecznego, jak np. opiekę medyczną, edukację, transport, przemysł żywnościowy i produkcję. Coraz większe znaczenie uczenie maszynowe odnosi w innych dziedzinach nauki i badań.

IV ogólnopolska interdyscyplinarna konferencja z cyklu „Człowiek a/i/lub maszyna” organizowana wspólnie przez Uniwersytet Papieski Jana Pawła II w Krakowie oraz Uniwersytet Śląski w Katowicach odbędzie się 17 kwietnia 2020 roku w Krakowie (ul. Bernardyńska 3, Lektorium, II piętro). 

W 2021 roku w Argonne National Laboratory w stanie Illinois pracę rozpocznie Aurora – superszybki komputer, najszybszy w USA, a być może także na świecie. Ma być to pierwszy komputer, którego moc obliczeniowa osiągnie eksaskalę, czyli ponad trylion operacji na sekundę. Aurora będzie zdolna do symulacji skomplikowanych systemów, a także umożliwi dalszy rozwój sztucznej inteligencji i prowadzenie skomplikowanych badań materiałoznawczych.

Rozmowa z dr. Tomaszem Xięskim z Zakładu Systemów Informatycznych na Wydziale Informatyki i Nauki o Materiałach Uniwersytetu Śląskiego o tym, jaka jest historia, teraźniejszość i przyszłość sztucznej inteligencji, jaki związek mają artystyczne wyobrażenia o maszynach uczących z rzeczywistością i czy rzeczywiście mamy się czego bać.

Sztuczna inteligencja nie ma poczucia humoru. Nie potrzebuje go, ale przede wszystkim nie rozumie - brakuje jej zdrowego rozsądku i kontekstu. Być może w przyszłości właśnie humor będzie kluczowym czynnikiem w Teście Turinga, którego zadaniem ma być odróżnienie człowieka od maszyny.

Jest błyszczących, superszybki i nieprawdopodobnie mocny. Ale nie pochodzi ze stajni Ferrari. Nazywa się Summit jest komputerem. W Tennessee w USA właśnie pokazano najszybszy i „najinteligentniejszy” komputer na świecie.

Ludzie nie są jedynym gatunkiem, który jest w stanie pojąć abstrakcyjne pojęcie matematyczne, jakim jest zero, czyli brak. Podobno potrafią to też inne naczelne, delfiny i pewien gatunek papug. Australijscy naukowcy ustalili, że do tego grona należy też dołączyć pszczoły. Na dodatek, podobnie jak niektóre inne zwierzęta, te pożyteczne owady rozumieją, że zero to mniej niż jeden.

Rozwój sztucznej inteligencji jest niezwykle obiecujący na polu medycyny, szczególnie we wczesnej diagnostyce. Narzędzia SI rozwijają się w dużym tempie, a zespoły badawcze chwalą się, że ich komputery potrafią rozpoznawać niektóre choroby szybciej niż lekarze specjaliści. Redaktorzy tygodnika „Nature” uważnie śledzą ten rozwój i postanowili w najnowszym numerze opublikować swoją opinię na ten temat. Przekazujemy ją (ze skrótami) czytenikom Przystanku Nauka.

W czwartek 14 grudnia 2017 o godz. 12.00 w Instytucie Informatyki Uniwersytetu Śląskiego (Sosnowiec, ul. Będzińska 39, sala B-5) odbędzie się wykład pt. „AI – Artifficial Inteligence”, który poprowadzi Jakub Kolczyński (Application Development Manager w firmie Accenture).

Google stworzyło projekt AutoML, w którym sztuczna inteligencja ma pomagać ludziom tworzyć kolejne systemy sztucznej inteligencji. Po kilku miesiącach pracy AutoML potrafi już stworzyć mocniejsze i bardziej wydajne systemy niż doświadczeni inżynierowie.

24 stycznia 2016 roku zmarł w Bostonie Marvin Minsky – pionier tworzenia sztucznej inteligencji na długo przed nadejściem mikroprocesorów i superkomputerów, człowiek, który połączył naukowe pragnienie wiedzy z filozoficznym dążeniem do prawdy. Jako powód zgonu rodzina podała krwotok mózgowy. Miał 88 lat.