...

BRIEF dociera do polskich firm i ich pracowników – do wszystkich tych, którzy poszukują inspiracji w biznesie i oczekują informacji o ludziach, trendach i ideach.

Skontaktuj się z nami

Google prezentuje nowy potężny algorytm. Czym jest MUM?

telefon, google

Takiej technologii jeszcze nie było - MUM, czyli Multitask Unified Model może zrewolucjonizować wyszukiwanie w internecie. Rozpoznaje i generuje treści w aż 75 językach, wyłapując informacje zarówno z tekstu, jak i grafiki. Google zapewnia, że algorytm ma być 1000 razy bardziej skuteczny niż dotychczasowy BERT.

Co roku na konferencji Google I/O można spodziewać się zapowiedzi nowych, rewolucyjnych technologii. Teraz uwagę przykuł nowy algorytm MUM (Multitask Unified Model). Potrafi on udzielać odpowiedzi na złożone zapytania, na które nie ma bezpośredniej odpowiedzi. By przedstawić możliwości MUM, inżynierowie Google posłużyli się konkretnym przykładem. Wspinacz chce zdobyć Fudżi i przygotowując się do wyprawy, szuka informacji w internecie. Wpisuje w wyszukiwarkę, że wcześniej wspinał się na Mount Adams – świętą górę rdzennych Amerykanów, a na japoński szczyt chce wejść jesienią. Chce się dowiedzieć, czy nowa wyprawa będzie trudniejsza od poprzedniej, jakich warunków się spodziewać, co ze sobą zabrać. Obecnie odpowiedź na tak złożone zapytanie nie jest możliwa – trzeba wpisywać wiele różnych fraz, by uzyskać potrzebne dane. MUM, niczym ekspert, od razu udzieli kompleksowej odpowiedzi, zasugeruje odpowiedni strój czy ćwiczenia. Jak to możliwe?

Nowe supermoce

MUM korzysta ze sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Rozumie i tłumaczy treści w 75 językach, zatem będzie w stanie dotrzeć do specjalistycznych źródeł po japońsku i od razu przedstawić użytkownikowi wyciągnięte z nich informacje. Ponadto nasz wspinacz może „spytać” Google o jakiś szczegół obrazkiem – np. wysyłając zdjęcie butów, by upewnić się, czy będą odpowiednie na wyprawę. W przyszłość MUM ma również rozpoznawać przekazy audio i wideo.

Wyzwanie dla SEO

Każdy nowy algorytm stanowi wyzwanie dla SEO i trudno przewidzieć jego wpływ na wyniki wyszukiwania. W przypadku MUM, który rejestruje i interpretuje różne źródła informacji, trzeba będzie skupić się także na optymalizacji obrazów, audio i wideo. Można też się spodziewać, że internauci zachęceni kompleksowymi odpowiedziami Google, będą wpisywać rozbudowane zapytania. Z pewnością utrudni to analizę słów kluczowych.

Robert_StolarczykTermin wdrożenia MUM nie jest znany. Wprowadzenie technologii może potrwać miesiące, a nawet lata. – Najpierw inżynierowie Google muszą przeanalizować potrzeby użytkowników i nauczyć algorytm, jak odpowiadać na zapytania. Specjaliści SEO mają więc jeszcze czas na przygotowanie się do zmian.

Robert Stolarczyk, CEO PromoTraffic, agencji prowadzącej działania digitalowe dla e-commerce


Źródło: PromoTraffic

Brief.pl - jedno z najważniejszych polskich mediów z obszaru marketingu, biznesu i nowych technologii. Wydawca Brief.pl, organizator Rankingu 50 Kreatywnych Ludzi w Biznesie.

BRIEF

Zastosowanie nowych technologii w branży medycznej

ai-w-medycynie

Nowoczesna technologia i usługi w chmurze dla firm, są sukcesywnie wykorzystywane w wielu branżach na całym świecie. Wśród tych najefektywniej działających, wymienia się naukę, handel, ale także rozrywkę i branżę zdrowotną. Ta ostatnia zyskuje w ten sposób poprawę i wzmocnienie zasobów ludzkich, a także zwiększa skuteczność w stawaniu poprawnych diagnoz (a tym samym – w leczeniu). Czy nowe rozwiązania są naprawdę solidnym filarem, który realnie wspiera ekspertów, lekarzy i naukowców?

AI w medycynie

Sztuczna inteligencja w zastosowaniu medycznym jest odpowiedzią na ogromny zbiór informacji, która coraz częściej przybiera formę elektroniczną. Obszerne zbiory danych, które gromadzone są w sposób ciągły i sukcesywny, opierają się na licznych komponentach i informacjach – np. tych, monitujących stan zdrowia pacjenta [6]. Na podstawie tak obszernych informacji możliwe jest np. oszacowanie i podjęcie terapii farmakologicznej i ewentualnych środków operacyjnych. O tych nieocenionych możliwościach branża medyczna przekonuje się od początku XXI wieku [7], kiedy to zaczęto wykorzystywać przetworzone informacje w celu diagnostyki pacjentów.

Nowe perspektywy, bazujące na szybszym przetwarzaniu i lepszej organizacji, wprowadziła właśnie sztuczna inteligencja, która opiera się na uczeniu maszynowym [4] – głównie przy użyciu sztucznych sieci neuronowych oraz technologii głębokiego uczenia.

Dotychczasowe wnioski pozwalają stwierdzić, że AI ułatwia stworzenie opłacalnego planu, bazującego na opiece nad pacjentami. Odpowiednie procesy i algorytmu realnie mogą przyczynić się do szybszych decyzji, które są kluczowe w kontekście walki z np. chorobą onkologiczną. Badania wykazały, że średnia analiza, wykonywana przed bezpośrednim postawieniem diagnozy, wynosić może nawet 4 godziny. Systemy sztucznej inteligencji skracają ten czas do kilkunastu minut, usprawniając pracę całego personelu medycznego (nierzadko złożonego z kilku tysięcy pracowników na jeden szpital).

Wśród zalet stosowania AI w branży medycznej wymienia się więc:

  • możliwość szybkiego oszacowania tzw. grupy wzmożonego ryzyka,
  • analizę odciążającą pracowników szpitala, zwiększając tym samym ich zasoby i możliwości,
  • lepsze i sprawniejsze decyzje, związane z podjętym leczeniem lub diagnozą,
  • porządkują zebrane, obszerne dane i przetrzymują ją w bezpiecznym miejscu (tzw. chmura dla biznesu [5]),
  • ułatwiają posumowanie kliniczne, uwzględniając np. parametry związane z chorobami współistniejącymi.

Drukowanie 3D

Druk w formacie 3D, nazywany także techniką przyrostową, jest stosunkowo nową, ale prężnie rozwijającą się metodą wytwarzania. Pierwszą z nich, tzw. stereolitografię, stworzono pod koniec lat 80-tych. To właśnie ona zapoczątkowała kolejne możliwości i techniki – m.in. FDM, SLM czy 3DP [2].

Ostatecznie drukarki 3D pozwalają stworzyć realistyczne modele, które złożone są za pomocą ciągłych anatomicznie układów [1]. Wydruki przypominają więc określone przedmioty, zarówno pod kątem formy, jak i kolorów, kształtów i w przypadku medycyny – faktury tkanek.

Mając na względzie możliwości druku, obecnie w medycynie wykorzystuje się go do zarówno definiowania, diagnozowania, jak i bezpośredniego leczenia schorzeń. Wśród tych najpopularniejszych wymienia się:

  • Rekonstrukcję twarzy i czaszki. Maszyna jest zdolna do wykonania określonych modeli twarzy, dzięki czemu chirurdzy mogą z powodzeniem zrekonstruować zniszczony fragment ciała. Dowodem na efektywne działanie tej metody jest słynny przypadek Erica Mogera, który po przebytej chorobie nowotworowej wymagał rekonstrukcji twarzy. University Collage w Londynie stworzył wydrukowaną z nylonu protezę, która umożliwiła normalne funkcjonowanie Erica.  Inżynieria rekonstrukcyjna dotychczas może być wykorzystywana do wewnętrznych struktur ciała pacjenta, jak i do powłok skórnych – z zastosowaniem skanerów przestrzennych. [3]
  • Tworzenie protez.  Druk 3D umożliwia tworzenie zaawansowanych prototypów, które następnie można wykorzystuje w procesie rehabilitacji i leczenia. Historia wskazuje na przypadki, w których to drukarka 3D stworzyła zaawansowaną protezę ręki, która była zdolna odczytywać fale mózgowe pacjenta. Ostatecznie więc proteza była wprowadzana w ruch, zastępując ludzką tkankę.
  • Tworzenie implantów – biodrowych, zębowych [4] lub stawów. Stworzony w ten sposób implant może spowodować, że operowane biodro jest silniejsze i bardziej wytrzymałe, co nijako kłóci się z dotychczasowymi ustaleniami i wnioskami dot. zabiegów medycznych. Można więc wnioskować, że implanty nie tylko pozwalają wrócić do zdrowia, ale wręcz udoskonalają stan pacjenta.

Bibliografia

[1]Sarecka-Hujar, B., Ostróżka-Cieślik, A., & Banyś, A. (2016). Innowacyjne technologie w medycynie i farmacji. Acta Bio-Optica et Informatica Medica. Inżynieria Biomedyczna, 22(1).

[2]Bis, J., Kret, M., & Płatek, P. (2008). Techniki druku 3D-przykłady zastosowań. Wykład wygłoszony na podczas Targów Wirtotechnologia.

[3] SUJKA, W. Inżynieria rekonstrukcyjna w medycynie.

[4] Dawood, A., Marti, B. M., Sauret-Jackson, V., & Darwood, A. (2015). 3D printing in dentistry. British dental journal, 219(11), 521-529.

[5] Anegis

[6] Horn, W. (2001). AI in medicine on its way from knowledge-intensive to data-intensive systems. Artificial Intelligence in Medicine, 23(1), 5-12.

[7] [2] Altman, RB (1999). Sztuczna inteligencja w medycynie: spektrum wyzwań od opieki zarządzanej do medycyny molekularnej. AI Magazine , 20 (3), 67. https://doi.org/10.1609/aimag.v20i3.1467


Źródło: Anegis

Brief.pl - jedno z najważniejszych polskich mediów z obszaru marketingu, biznesu i nowych technologii. Wydawca Brief.pl, organizator Rankingu 50 Kreatywnych Ludzi w Biznesie.

BRIEF

SAS wskazuje najważniejsze trendy analityczne na rok 2020

trendy analityczne

Według IDC rynek rozwiązań analitycznych w zakresie Big Data w 2019 roku był wart prawie 190 mld dol. Eksperci SAS nie mają wątpliwości, że analityka będzie miała kluczowe znaczenie również w nadchodzącym roku. Ma to związek z coraz bardziej złożonymi wyzwaniami, jakim musi stawić czoła biznes – od przeciwdziałania nadużyciom, po rosnące oczekiwania klientów.

Analityka to dziedzina, która wciąż ewoluuje wraz ze zmieniającymi się potrzebami biznesu. Ogromny wpływ na jej rozwój ma upowszechnienie algorytmów „sztucznej inteligencji”. Technologia ta usprawnia zarówno samo działanie modeli analitycznych, jak i interakcje użytkowników z systemem. Dzięki temu rozwiązania klasy Business Intelligence będą bardziej przydatne dla większej liczby pracowników organizacji.

Patryk Choroś, Business Development Director w SAS.

Eksperci SAS wskazują 3 najważniejsze trendy, które wpłyną na oblicze analityki w roku 2020.

 

  • Coraz częściej będziemy rozmawiali z maszynami

Asystenci głosowi stają się coraz popularniejsi, co potwierdzają wyniki badania reichelt elektronik. Aż 87% respondentów przyznało, że korzysta z asystentów głosowych za pośrednictwem smartfonów. W biznesie obsługa systemów analitycznych za pomocą komend głosowych również zyskuje na znaczeniu dzięki technologii NLP (Natural Language Processing). Jak przewiduje Gartner, dzięki NLP i analityce konwersacyjnej, do 2021 roku odsetek pracowników wykorzystujących rozwiązania z zakresu analityki i business intelligence wzrośnie z 35% do ponad 50%, włączając w to nowe kategorie użytkowników, głównie pracowników pierwszej linii kontaktu z klientami.

  • Sztuczna inteligencja pozwoli zrozumieć wyniki analiz

Zdaniem ekspertów SAS demokratyzacja analityki będzie postępowała w nadchodzącym roku, co ma związek z coraz powszechniejszym wykorzystaniem sztucznej inteligencji do tłumaczenia wyników analiz. Dzięki temu coraz więcej osób w ramach organizacji będzie mogło korzystać z narzędzi analitycznych i nie będą one zarezerwowane jedynie dla specjalistów Data Science. Trend dostrzega firma SAS, która w najnowszej wersji SAS® Viya® duży nacisk położyła na przejrzystość realizacji zadań i procesów analitycznych. Oprogramowanie tworzy diagramy przebiegu kroków modelowania, tak aby proces analityczny był bardziej zrozumiały. Nowe funkcjonalności wspierają pracę i upraszczają wiele skomplikowanych czynności wykonywanych do tej pory ręcznie. AI umożliwia również doskonalenie modeli analitycznych m.in. przez określanie ich mocnych i słabych stron, a także szacowanie ryzyka, czy otrzymane wyniki będą zaburzone statystycznie.

  • Analiza grafów pozwoli odpowiedzieć na złożone pytania zadawane przez użytkowników

Wraz ze wzrostem popularności narzędzi analitycznych użytkownicy biznesowi wykorzystują je do zadawania coraz bardziej złożonych pytań. Znalezienie na nie odpowiedzi wymaga przetwarzania zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych danych, często pochodzących z wielu źródeł, zewnętrznych i wewnętrznych. Tradycyjne metody analityczne nie zawsze to umożliwiają, dlatego w 2020 roku znaczenie będzie zyskiwała analiza powiązań i grafów. Ten zestaw technik analitycznych umożliwia zobrazowanie powiązań pomiędzy poszczególnymi analizowanymi klientami, transakcjami czy miejscami. Techniki te są już z powodzeniem wykorzystywane w wykrywaniu nadużyć, modelowaniu społeczności i analizie kryminalnej. Dzisiaj eksperci Gartnera przewidują, że rynek aplikacji z zakresu analityki graficznej będzie rósł o 100% rocznie przez najbliższe pięć lat.

Brief.pl - jedno z najważniejszych polskich mediów z obszaru marketingu, biznesu i nowych technologii. Wydawca Brief.pl, organizator Rankingu 50 Kreatywnych Ludzi w Biznesie.

BRIEF

Mówi, ale nie czuje. Chatbot z ludzką twarzą to przyszłość obsługi klienta

Chatboty wykorzystywane do kontaktów z klientami potrafią już przetwarzać język, ale go nie rozumieją. Taki wirtualny pracownik obsługi klienta ma więc ograniczone możliwości rozmowy. W przeciwieństwie do ludzi nie wie, czym są emocje, tym samym nie wie także, czym jest etyka. Mimo to firmy coraz częściej stawiają na chatboty – wynika z badań dr Aleksandry Przegalińskiej, które mają być pierwszym krokiem w kierunku samoregulacji rynku chatbotów.

Wirtualni asystenci uczą się coraz szybciej. Nie muszą jeść, spać, nie chorują. W kontakcie z klientami potrafią zmieniać zdanie w zależności od tego, z kim rozmawiają. Jednak z powodu braku etyki chatbotów – ustalonego systemu wartości i braku nadzoru nad ich rozwojem – może dochodzić do różnych patologii. 

Zmierzamy w kierunku rozumienia kontekstu przez chatboty. Mają one rozumieć naszą intonację, okoliczności wypowiedzi. Tak, by uniknąć sytuacji podobnej z chatbotem Tay – botem Microsoftu, którego proces uczenia nie był nadzorowany, co w konsekwencji doprowadziło do tego, że chatbot stał się rasistą i antysemitąmówi dr Aleksandra Przegalińska, badaczka sztucznej inteligencji z Akademii Leona Koźmińskiego, która od maja analizuje interakcje zachodzące pomiędzy człowiekiem a humanoidem.

Pod jej kierunkiem naukowcy z Akademii Leona Koźmińskiego, Uniwersytetu SWPS i amerykańskiego Massachusetts Institute of Technology zajmują się określeniem ram etycznych dla funkcjonowania chatbotów online. Jak zaznaczają badacze, zaufanie jest centralnym punktem udanej interakcji człowiek – chatbot. Dlatego też stworzyli autorską metodologię analizy treści komunikatów powstających w takich interakcjach, która łączy metody neurobiologiczne, eksplorację tekstu i uczenie się maszynowe. Z badań wynika, że boty reagują inaczej w zależności od tego, z kim rozmawiają.

Chatboty mają ograniczone zdolności komunikacji. Nie są w stanie odpowiadać na skomplikowane pytania ani szeregować twierdzeń według konkretnego klucza. Mogą jedynie odpowiadać na jednozdaniowe stwierdzenia. W badaniu potwierdziliśmy tzw. Uncanny Valley Effect – czyli „efekt dziwności” towarzyszący interakcji człowieka z humanoidami – wyjaśnia dr Aleksandra Przegalińska, kierownik studiów z zastosowania sztucznej inteligencji w biznesie.

Alternatywne boty na miarę nowoczesnej obsługi klienta 

Wnioski z prowadzonych badań mają pomóc m.in. w tworzeniu botów alternatywnych dla tych, które aktualnie budowane są na rynku. Systemy obsługi klientów zmieniły się nie do poznania, ponieważ coraz więcej firm odchodzi od tradycyjnej i kosztownej obsługi na rzecz tej nowoczesnej, opartej właśnie na chatbotach. Jak przewiduje międzynarodowa firma analityczna Global Market Insights, światowy rynek chatbotów w 2024 roku ma być wart 1,3 biliona dolarów.

Projekt badawczy prowadzony jest od maja 2019 roku ze środków Narodowego Centrum Nauki. W skład zespołu badawczego wchodzą: prof. Peter Gloor z MIT, dr Anna Stróż z UW, dr. hab. Grzegorz Mazurek oraz dr Leon Ciechanowski z Akademii Leona Koźmińskiego.

Brief.pl - jedno z najważniejszych polskich mediów z obszaru marketingu, biznesu i nowych technologii. Wydawca Brief.pl, organizator Rankingu 50 Kreatywnych Ludzi w Biznesie.

BRIEF

Smart nie znaczy inteligentny

Sztuczna inteligencja to obecnie popularne hasło wykorzystywane przez wielu dostawców technologii. Jak przekonują producenci, coraz więcej dostępnych na rynku urządzeń korzysta z AI, począwszy od telewizorów, poprzez lodówki, a kończąc na klimatyzatorach. Eksperci SAS zwracają uwagę, że w wielu przypadkach kojarzenie sztucznej inteligencji z produktami z kategorii „smart” jest błędem. Prawdziwie inteligentne urządzenie jest w stanie samodzielnie decydować, a także podejmować działania bez udziału człowieka. Jak zatem rozpoznać rozwiązanie, które faktycznie wykorzystuje AI?

Jak wynika z badań przeprowadzonych przez VMware, większość z nas nie rozumie czym jest sztuczna inteligencja. Aż 45% respondentów uważa, że AI to materialna „rzecz” np. robot. Zdaniem ekspertów z firmy SAS, która wykorzystuje sztuczną inteligencję w systemach analitycznych np. do rozpoznawania obrazów, tekstu czy mowy, takie wyobrażenie może wynikać z przekazu medialnego oraz sposobu, w jaki firmy przedstawiają inteligentne urządzenia.

Trudno się dziwić, że przeciętny człowiek chce w jakiś sposób zmaterializować sztuczną inteligencję. Trudno sobie wyobrazić zbiór inteligentnych algorytmów, usprawniających działanie systemów IT czy usług. Jeżeli ekspres jest w stanie przygotować kawę o określonej godzinie, to dla osób nierozumiejących do końca pojęcia AI, może być postrzegany jako inteligentne urządzenieMiłosz Trawczyński, Business Consulting Manager w SAS Polska. Wizja wojny robotów znana z filmów science fiction ma jakąś fizyczną formę, tymczasem prawdziwe AI działa w tle wielu procesów, bazując na danych i wiedzy w nich zawartej. 

O ile sztuczna inteligencja dopiero zaczyna być częścią życia przeciętnego użytkownika, który o wiele częściej ma do czynienia z urządzeniami smart, w procesie optymalizacji biznesu jest ona obecna od dawna. Zdaniem ekspertów SAS AI stanowi odpowiedź na rosnące wymagania klientów. Bez automatyzacji i analityki wspartej sztuczną inteligencją nie da się np. opracowywać spersonalizowanej oferty sprzedażowej dla każdego klienta. Trudno też spełnić oczekiwania odnośnie czasu obsługi, jeżeli konsultant musi samodzielnie analizować każdy przypadek. Przykładowo w branży ubezpieczeniowej przyspieszenie i zmniejszenie kosztów analizy szkód przebiega automatycznie dzięki inteligentnemu przetwarzaniu zdjęć pojazdów. 

Smart czy inteligentny? 

Sztuczna inteligencja to szerokie pojęcie obejmujące wszelkie próby naśladowania pracy, którą wykonuje mózg człowieka. Do AI zaliczamy zarówno proste systemy oparte o kilka zdefiniowanych przez programistę reguł, potrafiące np. grać w kółko i krzyżyk, jak i złożone modele potrafiące rozpoznawać obiekty na zdjęciach czy interpretować wypowiedzi w języku naturalnym. Wyróżnikiem sztucznej inteligencji jest możliwość podejmowania decyzji i opracowywania rozwiązań określonych problemów. Rozwiązania smart są w stanie jedynie przetwarzać informacje oraz zapamiętywać preferencje użytkownika. Możliwość sterowania urządzeniem z poziomu aplikacji nie oznacza, że wykorzystuje ono sztuczną inteligencję. System ogrzewania, który jest w stanie nauczyć się preferencji mieszkańców, nie jest przykładem rozwiązania działającego w oparciu o AI. Abyśmy mogli go za takie uznać, musiałby np. samodzielnie ustawiać odpowiednią temperaturę. 

„Rozmowy” inteligentnych urządzeń

Mimo że sztuczna inteligencja to zbiór algorytmów, jesteśmy w stanie wskazać urządzania, które ją wykorzystują. Przykład stanowią autonomiczne samochody, które mogą samodzielnie, bez ingerencji kierowcy prowadzić pojazd. Co więcej, zbierają one dane dotyczące jazdy i mogą kontaktować się z innymi inteligentnymi samochodami. Zbiór połączonych ze sobą lub z siecią urządzeń wykorzystujących sztuczną inteligencję tworzy ekosystem AIoT (ang. Artificially Intelligent Internet of Things). Czy to oznacza, że w pewnym momencie inteligentne urządzenia będą w stanie funkcjonować samodzielnie i wymieniać się informacjami, a człowiek stanie się zbędny? 

Nie zapominajmy, że to ludzie tworzą systemy sztucznej inteligencji. Projektują je, określają reguły, procedury i kryteria w ramach których działa maszyna. Dany system musi się ich nauczyć i wdrożyć je w życie. Następnie może je rozwijać np. poznając w jaki sposób użytkownik korzysta z danego rozwiązania i proponując dostosowanie niektórych funkcji do jego potrzeb – tłumaczy Miłosz Trawczyński, Business Consulting Manager w SAS Polska

Brief.pl - jedno z najważniejszych polskich mediów z obszaru marketingu, biznesu i nowych technologii. Wydawca Brief.pl, organizator Rankingu 50 Kreatywnych Ludzi w Biznesie.

BRIEF

Kompetencje przyszłości – krytyczne myślenie/wyciąganie wniosków

ludzie trzymajacy sie za rece zespol

W zawrotnym tempie powstają nowe rozwiązania i usługi technologiczne. Nie jesteśmy w stanie poznać i przeprocesować poznawczo wszystkich nowinek, systemów, aplikacji czy urządzeń. Z dnia na dzień zmienia się też rynek pracy, zarówno po stronie pracowników jak i pracodawców.

Czy jesteśmy dziś w stanie przygotować się do dynamicznych zmian, jakie coraz szybciej serwuje nam biznes, środowisko oraz społeczeństwo? Jakie kompetencje są obecnie kluczowe, żeby efektywnie i zwinnie odnaleźć się na rynku? Kim jest idealny pracownik przyszłości? 

Zdecydowanie jedną z najważniejszych ludzkich umiejętności jest zdolność do analizowania danych oraz kojarzenia faktów, czyli potoczne „łączenie kropek”. Każdego dnia jesteśmy zalewani informacjami – zarówno merytorycznie istotnymi (wiadomości, newsy, artykuły, blogi, kursy online, etc.) jak i tymi mniej ważnymi (memy, filmy, seriale, reklamy, etc.). Umiejętność syntezy niewielkich danych z różnych dyscyplin nauki lub biznesu będzie w przyszłości stanowiła o sile najlepszych z nas.

Koncepcja krytycznego myślenia nie jest nowa – od wielu lat to właśnie „otwarty umysł”, „fluencja intelektualna” czy „interdyscyplinarne wykształcenie” były synonimem człowieka renesansu. Dziś zmienia się nieco koncepcja osoby wszechstronnie wykształconej. Każdy z nas ma pod ręką całą wiedzę nowożytnego świata. Nieważne więc to, co wiemy, ale jak tę wiedzę umiemy wykorzystać w jak najszerszej perspektywie.

Nad rynkiem pracy wisi widmo automatyzacji pracy i sztucznej inteligencji. Mówi się o krawędzi wydajności ludzkiej pracy – nie tylko automatycznej i mechanicznej, ale także tej intelektualnej. Według mnie te twierdzenia są mocno na wyrost.

Uczenie maszynowe czy „sztuczna inteligencja” faktycznie potrafią dziś osiągać najwyższy poziom ekspertyzy w jednej, często wąskiej dziedzinie. Jednak (na szczęście) ich umiejętności nie wykraczają poza zadania, do których zostały stworzone. System sztucznej inteligencji AlphaGo (który nauczony jest ekstremalnie skutecznej gry w “Go”) będzie świetnie radził sobie z ludzkim graczem, ale nie wciąganie żadnych wniosków ze swoich działań. Nie będzie umiał wykorzystać swojego doświadczenie w innych grach. Jeśli każemy mu zagrać w chińczyka lub Scrabble – nabyte umiejętności nie będą nic warte. 

Jeśli algorytmy analizujące treści “przeczytają” 1000 artykułów dotyczących jednej wybranej teorii lub tezy – na pewno będą bardzo dobrze zorientowane w danym temacie. Jednak absolutnie nie będą umiały przełożyć zdobytej sztucznie “wiedzy” na jakiekolwiek inne dziedziny nauki. 

Człowiekowi czasami wystarczy kilka pozornie niepowiązanych ze sobą artykułów czy publikacji, żeby wyciągnąć zupełnie nowe wnioski i znaleźć między nimi wspólny mianownik. Seryjni przedsiębiorcy otwierają kolejne firmy, które w warstwie biznesowej nie mają ze sobą nic wspólnego, ale doświadczenie, jakie zdobyli, pozwala im minimalizować błędy i podejmować słuszne decyzje.

W mojej ocenie sztuczna inteligencja jeszcze długo nie zostanie detektywem czy dziennikarzem śledczym. Nie będzie potrafiła szybko i sprawnie “przełączać się” między tematami, wyciągnąć własnych wniosków i dokonywać efektywnej analizy zebranego materiału. Te umiejętności długo pozostaną w ludzkich rękach.

Głęboko wierzę, że bycie ciekawym świata, szukanie nowych bodźców do samorozwoju oraz krytyczne myślenie będą kluczowymi czynnikami determinującymi sukces w najbliższej przyszłości.


Autor: 

Paweł Zawadzki

Paweł Zawadzki – z wykształcenia psycholog, zawodowo od 10 lat związany z marketingiem, komunikacją i produkcją angażujących treści wideo. Nagradzany za międzynarodowe projekty komunikacyjne (między innymi: Digital Channel Award w Berlinie oraz Phygital Distribution & Experience w Lizbonie). Pracował dla ogólnopolskich telewizji jako koordynator i kierownik produkcji. Na rynku agencji kreatywnych efektywnie prowadzi projekty dla takich marek jak Pekao S.A czy Allegro. Obecnie zarządza agencją i domem produkcyjnym “Większe Logo” zapewniając kompleksowe wsparcie produkcyjne na potrzeby digital marketingu.

 

Brief.pl - jedno z najważniejszych polskich mediów z obszaru marketingu, biznesu i nowych technologii. Wydawca Brief.pl, organizator Rankingu 50 Kreatywnych Ludzi w Biznesie.

BRIEF

Jak sztuczna inteligencja i głębokie uczenie zmieniają e-commerce?

Przez kolejne dwa lub trzy lata tempo rozwoju sztucznej inteligencji nabierze wprost niewyobrażalnego tempa. Zdaniem Devina Weniga, dyrektora generalnego i prezesa eBay, to właśnie w handlu w pierwszej kolejności będzie nam dane obserwować najbardziej obiecujące praktyczne zastosowania sztucznej inteligencji. Już teraz zespół eBay stosuje algorytmy głębokiego uczenia maszynowego, które rozpoznają podróbki. Udostępnia także rozwiązanie dla osób z ograniczoną sprawnością, za pomocą którego można sterować kursorem na ekranie bez użycia rąk.

Żyjemy w rzeczywistości, w której samochód może sam poprowadzić nas do celu podróży, komputery mogą już diagnozować choroby i tworzyć teorie naukowe, a termostat zaczyna chłodzić dom, bo wie, że za 15 minut przekręcimy klucz w zamku. W historii rozwoju sztucznej inteligencji pojawiło się wiele szumu i mnóstwo obietnic. W ostatnich latach poczyniono znaczne postępy i sztuczna inteligencja znajduje coraz więcej praktycznych zastosowań – między innymi w e-commerce.

Odkrycie prawdziwych intencji zakupowych

Niezależnie od platformy, którą posługuje się użytkownik, zrozumienie czego chcą klienci to klucz do dostarczenia prawdziwie osobistego, kontekstowego doświadczenia zakupowego. Oczywiście personalizacja to nic nowego – to stały element strategii każdej firmy zajmującej się handlem.  Niemniej jednak, do tej pory skupiano się głównie na grupowaniu towarów lub analizie zachowania użytkowników. Na czym to polega? Upraszczając: platforma sprzedażowa wie, że klienci kupujący mydło zazwyczaj kupują też szczoteczki do zębów, więc rekomenduje im zakup odpowiednich produktów.

Sztuczna inteligencja z pewnością przyspieszy proces odejścia od zwykłego grupowania towarów na korzyść przetwarzania zgromadzonej wiedzy o osobach, zachowaniu, trendach i kontekstach. Konsumenci będą mogli poczuć się, jakby tuż obok stał ich osobisty doradca – do tego za każdym razem będzie mądrzejszy i coraz lepiej dostosowany do ich potrzeb. Wyobraź sobie, że chcesz kupić szalik. Korzystając ze sztucznej inteligencji, platformy i narzędzia handlowe będą w stanie przewidzieć, czy interesuje cię zakup szalika za 30 czy za 300 zł. Będą wiedzieć, jaki kolor ci odpowiada, czy wolisz włókna naturalne, czy może sztuczne oraz jaką kolejną rzecz zamierzasz kupić. Wraz z dostępem online do towarów ze wszystkich stron świata, sztuczna inteligencja pomoże konsumentom odnaleźć te odpowiednie wśród wszechogarniającego chaosu – mówi Devin Wenig, dyrektor generalny i prezes eBay.

 

Głęboka analiza danych na potrzeby handlu

Podejście eBay do sztucznej inteligencji to efekt prowadzonych badań oraz wszechstronnej wiedzy o zachowaniu konsumentów, gromadzonej przez dziesięciolecia. Platforma używa algorytmów uczenia maszynowego do rozpoznawania przedmiotów wystawionych na sprzedaż, znajdowania podobnych produktów i szeregowania rekomendacji. Wdraża również sztuczną inteligencję w różnych obszarach – od analizy uporządkowanych danych, po tłumaczenie maszynowe, zarządzanie ryzykiem i ochronę przed oszustwami.

Niedawno przejęliśmy Expertmaker, firmę, która stworzyła zaawansowaną platformę AI umożliwiającą optymalizację i automatyzację. Obecnie pracujemy nad wdrożeniem ich technologii na naszej platformie, aby skrócić czas wysyłki i dostawy, zwiększyć zaufanie, obniżyć ceny i osiągnąć wiele innych korzyści – mówi Devin Wenig, dyrektor generalny i prezes eBay.

Sztuczna inteligencja znajduje swoje zastosowanie w projektowaniu innowacyjnych rozwiązań, które nie tylko usprawniają procesy zakupowe, ale także w ogóle umożliwiają je osobom z ograniczoną sprawnością. W ubiegłym roku grupa pracowników eBay stworzyła technologię HeadGaze, dzięki której osoby z niedowładem górnych kończyn mogą samodzielnie dokonać zakupów na platformie. Technologia wykorzystuje Apple ARKit i aparat iPhone X do śledzenia ruchu głowy, co pozwala na łatwe poruszanie się po interfejsie platformy bez używania rąk. Zespół zbudował model wirtualnego piórka, które podąża za ruchem głowy (w górę, w dół, z boku na bok), zbierając z ARKit informacje 3D o ruchu głowy i stosując mapowanie geometrii 3D, aby uzyskać lokalizację „kursora” na ekranie. Jednocześnie zespół zaprojektował i wdrożył także nowe widgety interfejsu użytkownika, które wyczuwają i reagują na interakcję „kursora”. Podobnie jak mysz przemieszcza kursor po ekranie pulpitu, projekt HeadGaze pozwala wskazać głową dowolne miejsce na ekranie i aktywować wyznaczone „przyciski”. Technologia ta została udostępniona w ramach otwartych zasobów, a w kwietniu br. została wybrana finalistą konkursu Fast Company’s World Changing Ideas Awards w kategorii AI + Data.

Głęboka analiza danych to także sposób na walkę z podróbkami zalewającymi rynek online. Dzięki wykorzystaniu techniki rozpoznawania obrazów, eBay uczy sztuczną inteligencję, w jaki sposób powinna rozpoznawać oryginalne produkty – weryfikacja komputerowa powinna być jak najbardziej zbliżona do mechaniki rozpoznawania przedmiotów przez mózg człowieka. W momencie, kiedy konsument ocenia buty czy torbę, pobiera i przetwarza różnego rodzaju informacje – od stylu po wzór na tkaninie. Klient podejmuje decyzję, który przedmiot jest oryginalny, zgodnie z najlepszą hipotezą opartą na wielu czynnikach i zdobytych spostrzeżeniach. Algorytmy eBay działają na analogicznej zasadzie stale ucząc się, by jeszcze lepiej rozpoznawać podróbki od oryginalnych produktów.

Trendy e-commerce w 2019 roku

Obecnie branża handlu online stoi u progu nowej rewolucji. W ciągu najbliższych kilku lat będziemy świadkami bezprecedensowej konwergencji, zbliżania się technologii oraz oczekiwań sprzedawców i konsumentów. Coraz większe znaczenie będą zyskiwały technologie oparte na sztucznej inteligencji, algorytmach głębokiego uczenia maszynowego i wyszukiwania wizualnego. Maszyny staną się jeszcze lepsze w dekodowaniu języka naturalnego, więc handel w coraz większym stopniu będzie opierać się na komunikacji głosowej, a w efekcie pole wyszukiwania straci na znaczeniu. Dzięki technologii i skupieniu się na potrzebach konsumenta, proces robienia zakupów stanie się bardziej intuicyjny, dostępny i po prostu łatwiejszy.

 

Brief.pl - jedno z najważniejszych polskich mediów z obszaru marketingu, biznesu i nowych technologii. Wydawca Brief.pl, organizator Rankingu 50 Kreatywnych Ludzi w Biznesie.

BRIEF

Trendy technologiczne na 2019 rok według Cisco

Zgodnie z przewidywaniami, rok 2018 upłynął pod znakiem większej gotowości do wykorzystania bogactwa danych w ramach organizacji. Optymalizacja i zarządzanie środowiskami multicloud stanowiły priorytet dla wielu przedsiębiorstw, podobnie jak potrzeba umieszczenia cyberbezpieczeństwa w centrum strategii biznesowej. Oba te trendy pozostaną aktualne w roku 2019.

W nadchodzącym roku najpewniej będziemy obserwowali intersującą mieszankę „ewolucji” – ekspansję i rozwój trendów, które są obecnie na rynku oraz „rewolucji” zmieniających się oczekiwań, co wymusi na organizacjach szybszą cyfrową transformację i implementację nowych technologii.

 

  • Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe staną się codziennością

 

Dzięki pracy społeczności badaczy, większej dostępności gotowych zbiorów danych, wzrostowi mocy obliczeniowej oraz postępowi matematycznemu, w ciągu ostatnich kilku lat, sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe zyskały szansę na błyskawiczny rozwój.

Innowacje w zakresie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego pozwoliły rozwiązać wiele problemów, z którymi zmagał się biznes, przez co w technologii tej pokładane są ogromne nadzieje. Niektóre zastosowania, szczególnie konsumenckie, takie jak autonomiczne samochody czy roboty przypominające człowieka, wpływają na wyobraźnię opinii publicznej. Powszechny entuzjazm jest jednak tylko częściowo uzasadniony, ponieważ przedsiębiorstwa wciąż uczą się, jak wdrażać AI i ML (ang. Artificial Intelligence i Machine learning).

Po pierwsze, aby móc wdrożyć AI i ML, biznes musi odpowiednio zarządzać zasobami cyfrowymi: procesem pozyskiwania, przetwarzania i obiegu danych, które dostarczają systemom informacji, służących do wizualizacji danych. Na ich podstawie specjalista może wyciągać wnioski, przewidywać następstwa oraz tworzyć szerszy obraz danego zagadnienia biznesowego. Mimo ogromnych oczekiwań, 2019 będzie rokiem, w którym sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe raczej przyśpieszą pracę człowieka i wesprą go w procesach podejmowania lepszych decyzji, niż zrobią to za niego. Przykładowo, fundusze hedgingowe już teraz wykorzystują AI do wsparcia nowych modeli handlowych. W czasach ogromnych niedoborów specjalistów działy HR sięgają po sztuczną inteligencję w celu pozyskania i utrzymania pracowników.

Cisco wykorzystuje AI i ML do rozwiązywania realnych problemów w sposób pragmatyczny. Przykładowo, analizuje ogromne zbiory danych sieciowych, identyfikuje i zapobiega rozprzestrzenianiu się zagrożeń lub zapewnia sprawniejszy przepływ pracy. Cisco DNA Analytics może wydobywać dane dotyczące telemetrii sieciowej, bezpiecznie je anonimizując, agregując oraz ucząc się zawartych w nich wzorców. Następnie sprawnie przekazuje zdobytą wiedzę i spostrzeżenia wszystkim klientom. Umożliwia to redukcję kosztów operacji sieciowych oraz zwiększenie poziomu bezpieczeństwa. Z kolei Cisco Encrypted Traffic Analytics (ETA) jako pierwsze rozwiązanie na rynku wykorzystuje uczenie maszynowe do wykrywania złośliwego oprogramowania w ramach szyfrowanego ruchu sieciowego bez potrzeby odszyfrowywania go. Natomiast Cisco WebEx Assistant używa przetwarzanie języka naturalnego do rozpoznawania głosu czy automatycznego „wdzwaniania” się na spotkania. Możemy spodziewać się dalszego, dynamicznego rozwoju tej technologii w 2019 roku.  

 

  • Internet się rozrasta w niewyobrażalny wcześniej sposób

 

Jak wynika z raportu Cisco Visual Networking Index (VNI), do 2022 roku ruch IP w sieci osiągnie większy poziom niż w całej dotychczasowej historii Internetu.  

Zapotrzebowanie odnośnie przepustowości będzie wciąż rosło w równym tempie. Globalny ruch IP wzrośnie trzykrotnie w okresie 2017 – 2022. Skumulowany roczny wskaźnik wzrostu wyniesie 26%.  

Do 2022 roku ponad 60% światowej populacji będą stanowili użytkownicy Internetu. Osoby dopiero wkraczające w ten cyfrowy świat będą miały do czynienia z zupełnie inną siecią – łączącą ludzi w ich codziennym życiu za pośrednictwem urządzeń wearables, inteligentnych urządzeń gospodarstwa domowego oraz autonomicznych samochodów. Mniej widoczny, lecz nie mniej znaczący dla rozwoju sieci, będzie szeroki wachlarz sensorów Internetu rzeczy – wykorzystywanych np. w portach w celu optymalizacji i zapewnienia bezpieczeństwa żeglugi lub projektach smart city mających na celu ułatwienie znajdowania miejsc parkingowych, co wpływa na ochronę środowiska. Ponad 28 miliardów urządzeń i połączeń będzie online, a ponad połowa z nich będzie związana z komunikacją M2M (machine-to-machine).

Wszystkie te dodatkowe połączenia wpłyną na znaczny wzrost przepustowości, a także szybkości Wi-Fi oraz Internetu mobilnego. Średnia prędkość połączeń z siecią, zarówno szerokopasmową, jak i bezprzewodową, ulegnie podwojeniu do 2022 roku, a w przypadku połączeń w sieciach mobilnych potrojeniu, w porównaniu z rokiem 2017.

 

  • Od ultra-HD, do wideo na żywo i wirtualnej rzeczywistości (VR) – wzrost znaczenia mediów wizualnych będzie wymagał dużej przepustowości sieci

 

Już do 2022 r. treści wideo będą stanowić 82% całego ruchu IP. W tym czasie kontent wideo na żywo wzrośnie 15-krotnie w stosunku do stanu z 2017 r. W 2022 r. będzie stanowił już 17% całego internetowego ruchu wideo.

Ruch generowany przez wirtualną i rozszerzoną rzeczywistość również wzrośnie, ponieważ technologie te staną się coraz popularniejsze wśród konsumentów. Będzie to spowodowane większą dostępnością sprzętu i rosnącym zasobem treści do konsumpcji. W ciągu następnych pięciu lat ruch związany z aplikacjami wykorzystującymi rzeczywistość wirtualną i rozszerzoną ma wzrosnąć 12-krotnie. W przyszłym roku powinniśmy zaobserwować także więcej zastosowań VR w biznesie, od wirtualnych prezentacji po testy i oceny produktów i nieruchomości online.

 

  • Łączność komórkowa będzie nadal rosnąć, a sieć 5G zacznie wychodzić z bloków startowych

 

W 2019 roku mobilny ruch danych nadal będzie rósł szybciej w stosunku do innych form ruchu w sieci. W związku z wczesnym etapem rozwoju sieci 5G, protokoły 3G i 4G nadal będą używane w 2019 roku.

Według raportu Cisco Visual Networking Index, już do 2022 roku 22% globalnego ruchu internetowego będzie pochodziło z sieci komórkowych (wzrost z 12% w 2017 r.). Do 2022 roku około 3% urządzeń / połączeń mobilnych w skali globalnej będzie w stanie obsłużyć technologię 5G. Co ciekawe, prawie 12% globalnego ruchu mobilnego będzie pochodziło właśnie z 5G.

Zgodnie z oczekiwaniami, operatorzy sieci komórkowych z całego świata rozpoczynają wprowadzanie próbnych sieci 5G (Lifewire: Dostępność sieci 5G na całym świecie). Wielu ekspertów z branży uważa, że wdrożenia 5G na dużą skalę zaczną kształtować się dopiero w 2020 r., kiedy standardy sieci mobilnych, optymalne biznesplany, spektrum związanych z tym usług i inne kwestie operacyjne zostaną dopracowane.

 

  • Technologia blockchain otworzy rynek na nowe innowacyjne zastosowania, nie tylko dla dużych przedsiębiorstw

 

Blockchain nadal będzie rozwijać się w obszarach związanych z zarządzaniem łańcuchem dostaw, sieciami, cyfrową tożsamością czy handlem walutami. Prawdopodobnie wszyscy najwięksi dostawcy usług w chmurze wdrożą rozwiązania oparte o blockchain już do końca 2019 roku i technologia ta stanie się niezbędnym elementem oferty związanej ze sztuczną inteligencją (AI) i Internetem rzeczy (IoT) już w ciągu najbliższych kilku lat.

Równie interesujące jest wykorzystanie blockchaina poza biznesem. Wśród wielu zastosowań, technologia ta może służyć m.in. do zwalczania handlu dziećmi, sprawdzania czy minerały w produktach pochodzą ze źródeł wolnych od konfliktów, a także do kupowania i sprzedaży energii na niezależnych mikrogiełdach.

Eksperci Cisco wierzą w wartość partnerstw z takimi organizacjami, jak Trusted IoT Alliance, Hyperledger i Blockchain Research Institute, mających na celu zbadanie potencjału technologii blockchain. Tego typu inicjatywy będą odgrywać coraz większą rolę w odkrywaniu innowacyjnych sposobów i możliwości użycia blockchaina w ciągu najbliższych kilku lat.

 

  • Firmy będą coraz częściej musiały przedefiniować wykorzystanie ich sieci

 

W 2019 roku coraz więcej firm będzie musiało skoncentrować się na transformacji sieci, aby nadal móc dostarczać klientom najwyższej jakości usługi.

Niestety dzisiejsze sieci nie zostały zbudowane tak, aby zaspokoić potrzeby, które narodzą się w ciągu najbliższych kilku lat. Niezależnie od technologii – 5G, wirtualna rzeczywistość, IoT czy sztuczna inteligencja (AI) / uczenie maszynowe (ML) – za wszystkimi trendami, które zyskują na znaczeniu, stoi cyfrowy szkielet składający się z wielu publicznych i prywatnych sieci. Co więcej, biorąc pod uwagę, że do 2020 roku milion rzeczy co godzinę będzie pojawiać się online, obecna infrastruktura sieciowa stanie się coraz bardziej obciążona. Wzrost liczby urządzeń, wymagań dotyczących przepustowości i powierzchni ataków oznacza także, że manualne administrowanie sieciami stanie się niepraktyczne.

Firmy muszą mieć możliwość włączania dowolnego urządzenia z dowolnego miejsca w dowolnym czasie w wielu domenach. To, co wcześniej uważano za niezależne sieci – budowane oddzielnie i połączone ze sobą – musi teraz zostać skonsolidowane w jedną, wielodomenową architekturę. Powinna ona być wysoce zautomatyzowana, przewidywać działania, dążyć do samooptymalizacji, uczenia się i naprawy, a bezpieczeństwo traktować jako fundament.

 

Brief.pl - jedno z najważniejszych polskich mediów z obszaru marketingu, biznesu i nowych technologii. Wydawca Brief.pl, organizator Rankingu 50 Kreatywnych Ludzi w Biznesie.

BRIEF

Robert Lewandowski i Dawid Urban zainwestowali w Samurai Labs – laboratorium sztucznej inteligencji, które ochroni dzieci przed cybernękaniem i przemocą w Internecie.

Samurai Labs to laboratorium, które opracowało pierwszą skuteczną, potwierdzoną naukowo metodę wykrywania i zapobiegania przemocy w sieci, chroniącą dzieci. Jest to możliwe, dzięki nowatorskiemu połączeniu uczenia maszynowego z wnioskowaniem - tzw. trzecią falą sztucznej inteligencji. Inwestycja pozwoliła Samurai Labs na akwizycję i przejęcie technologii oraz patentów spółek Fido.ai i Fido Labs Europe.

Rozwiązanie ważnego społecznego problemu

Problem cybernękania jest poważny. W USA codziennie 12 dzieci popełnia samobójstwo, a głównym powodem jest właśnie przemoc jakiej doświadczają w Internecie. W Polsce, wedlug  raportu NIK, 39% uczniów doświadczyło cybernękania. Technologia Samurai Labs będzie wykorzystywana wszędzie tam, gdzie internauci są narażeni na tego typu zachowanie, m.in.: w serwisach społecznościowych i randkowych, serwisach e-sport, aplikacjach na smartfony, na forach internetowych czy w grach online. Rozwiązanie będzie analizować rozmowy, a szkodliwe treści zostaną przez system automatycznie zablokowane i raportowane do moderatora forum, który podejmie ostateczną decyzję o ewentualnej blokadzie użytkownika, lub o powiadomieniu stosownych instytucji w przypadku wykrycia przestępstwa (np. pedofilii). – Nie chcemy cenzurować Internetu, każdy ma prawo do swoich poglądów czy wypowiedzi. W Internecie nie może być jednak miejsca dla przemocy, zwłaszcza względem dzieciaków. Zastanówmy się przez chwilę, czy często na ulicy spotykamy osoby, które wykrzykują do przechodniów „życzę Ci śmierci”? raczej nie… A w sieci takie wpisy to codzienność. Samurai ma właśnie przeciwdziałać tego typu zachowaniu, które w realnym świecie jest nieakceptowane. Dzięki naszemu rozwiązaniu będziemy mogli uchronić dzieci przed tego typu agresją – wyjaśnia Michał Wroczyński.

Technologia przyszłości w rękach Polaków

Samurai Labs wykorzystuje do wykrywania przemocy w Internecie technologię będącą połączeniem uczenia maszynowego (z ang. Machine Learning / Deep Learning) z wnioskowaniem w oparciu o język oraz wiedzę ekspertów badających przemoc internetową.  – Mark Zuckerberg zakłada, że na skuteczne rozwiązanie, które będzie wykrywać przemoc w Internecie trzeba poczekać jeszcze od 5 do 10 lat. System AI Facebook’a wyłapuje zaledwie 38% wypowiedzi, które uznano za szerzące nienawiść. Dzięki naszemu autorskiemu podejściu, rozwijanemu już od pięciu lat, wyprzedziliśmy zespoły pracujące nad tym zagadnieniem. To, co dziś jest odległe dla światowych gigantów, dla naszego zespołu jest w zasięgu ręki. Dlatego właśnie powstało Samurai Labs, agregujące wiedzę i doświadczenie ekspertów, oraz łączące  symboliczne i statystyczne metody sztucznej inteligencji w rozwiązanie, które uczyni Internet bezpieczniejszym. Przewaga technologiczna jaką osiągnęliśmy pozwoli nam zrealizować ten cel, a także zająć pozycję lidera na nowym, wartym miliardy dolarów rynku.” – mówi Michał Wroczyński. Ta przewaga sprawia, że będzie to pierwszy produkt na rynku, który w czasie rzeczywistym ochroni dzieci zapobiegając przemocy – zadziała zanim stanie się krzywda – dodaje Wroczyński.

Liderzy rozwiązań AI

Nowatorskie podejście Samurai Labs wpisuje się w tak zwaną trzecią falę sztucznej inteligencji (ang. the third wave of AI), nazwaną tak w 2017 roku przez Agencję Zaawansowanych Projektów Badawczych w Obszarze Obronności (Defense Advanced Research Projects Agency, DARPA). To  kolejny, następujący po uczeniu maszynowym (Machine Learning / Deep Learning), etap w rozwoju sztucznej inteligencji. Prototyp Samurai Labs został przebadany przez Katedrę Informatyki Akademii Górniczo-Hutniczej w Krakowie we współpracy z ekspertem w zakresie cyberprzemocy z Kitami Institute of Technology w Japonii. Naukowcy porównali jego skuteczność w wykrywaniu przemocy w Internecie z pięcioma innymi, dostępnymi na rynku produktami. Rozwiązanie Samurai Labs już teraz wykrywa najwięcej przypadków przemocy (ponad 84% czułości, ang. recall). – Wspólnym problemem dostępnych na rynku rozwiązań jest wysoki wskaźnik fałszywych alarmów. Średnio w czterech na pięć przypadków blokują one komunikat niesłusznie, podczas gdy Samurai, już na etapie prototypu, myli się czterokrotnie rzadziej, osiągając wskaźnik precyzji na poziomie ponad 80% (ang. precision). Oznacza to, że na 5 przypadków myli się tylko raz, a to dopiero początek naszej drogi – tłumaczy Gniewosz Leliwa, dyrektor ds. badań nad sztuczną inteligencją i co-founder w Samurai Labs. Innowacyjna technologia Fido.ai, która została zakupiona przez Samurai Labs, tworzona jest od 2013 roku. Firma jako jedna z pierwszych skutecznie połączyła podejście statystyczne z symbolicznym w rozumieniu języka, za co została wyróżniona w takich rankingach jak 100 najlepszych firm AI na świecie opracowanym przez agencję badawczą CB Insights. Otrzymała także tytuł Gartner’s Cool Vendor oraz New European Tech Star, przyznany przez Financial Times & Google.  

Twórcy innowacji

Samurai Labs zostało założone przez Michała Wroczyńskiego, Gniewosza Leliwę, oraz Grzegorza Rutkiewicza . Michał Wroczyński (CEO) to lekarz i kognitywista, od ponad 15 lat specjalizujący się w projektach związanych ze sztuczną inteligencją (AI). Jest twórcą 5 firm: Intermedia, Media Web Designs, Fido Interactive, Fido Intelligence oraz Fido.ai. Fido Interactive, jako jedna z pierwszych firm na świecie tworzyła chatboty, wdrażając je w Polsce już w 2001 roku. W ramach Fido Intelligence, Wroczyński wraz z zespołem, we współpracy z Politechniką Gdańską, opracował pierwszy na świecie system do wykrywania treści pedofilskich w Internecie (Cerber) oraz system do wykrywania agresji w Internecie (ISPAD). Samurai Labs to jego szósty projekt. Pracami nad technologią Samurai Labs kieruje Gniewosz Leliwa (dyrektor ds. badań nad sztuczną inteligencją) – fizyk kwantowy, autor nowej teorii rozumienia języka przez komputery. Za biznesową stronę przedsięwzięcia odpowiada Grzegorz Rutkiewicz (odpowiedzialny za działania operacyjne), przedsiębiorca, twórca m.in. sukcesów Fido, komercjalizacji botów oraz systemów sztucznej inteligencji dla Heyah, TP S.A., Ergo Hestia i innych projektów realizowanych dla czołowych polskich spółek. Zespół ten wraz z inżynierami lingwistycznymi i ekspertami do spraw sztucznej inteligencji jest u progu stworzenia pierwszego komercyjnego systemu skutecznie chroniącego użytkowników przed cyberprzemocą.

Inwestycja w przyszłość

Drugi z inwestorów, Dawid Urban, to anioł biznesu, wielokrotnie nagradzany za osiągnięcia na rynku inwestycyjnym. W 2018 roku został uhonorowany tytułem Diamentów Inwestycji W doborze firm, które wspieram, kieruje się ściśle określonymi kryteriami. Inwestuję w odważne projekty. Przede wszystkim zależy mi na ich innowacyjności i potencjale rozwojowym. Równie ważne jest jednak to, żeby miały jednocześnie pozytywny wpływ na świat, który nas otacza – podkreśla Urban – Samurai Labs spełnia wszystkie te kryteria i jest inicjatywą, która może realnie zwalczać cyberprzemoc w sieci. W mojej ocenie obecnie to główny problem współczesnego Internetu – dodaje Urban.

www.samurailabs.com

Brief.pl - jedno z najważniejszych polskich mediów z obszaru marketingu, biznesu i nowych technologii. Wydawca Brief.pl, organizator Rankingu 50 Kreatywnych Ludzi w Biznesie.

BRIEF