Jak teoria gier, cybernetyka i teoria informacji wpłynęły na rozwój sztucznej inteligencji?

John von Neumann oraz Norbert Wiener to dwaj wybitni naukowcy, którzy, obok innych matematyków i informatyków, odegrali kluczową rolę w rozwoju sztucznej inteligencji. Choć ich prace w dużej mierze dotyczyły różnych obszarów matematyki i technologii, to ich wkład w rozwój teorii gier, cybernetyki i teorii informacji stanowi fundament, na którym zbudowano współczesną sztuczną inteligencję.

John von Neumann, wybitny matematyk, którego prace w zakresie mechaniki kwantowej zyskały międzynarodowe uznanie, spędził ostatnie lata swojej kariery w Instytucie Zaawansowanych Studiów w Princeton. Tam, od 1933 roku, współpracował z takimi gigantami jak Albert Einstein i Hermann Weyl. Jego najbardziej znane prace dotyczyły teorii gier, w szczególności zagadnienia tzw. gier o sumie zerowej. W 1928 roku von Neumann udowodnił twierdzenie minimax, które zakłada istnienie optymalnej strategii w takich grach, gdzie zysk jednego gracza jest dokładnie równy stracie drugiego. Teoria gier, opracowana przez von Neumanna i Oskara Morgensterna w książce "Teoria gier i zachowanie ekonomiczne" (1944), nie tylko znalazła zastosowanie w ekonomii, ale miała także duży wpływ na rozwój teorii sztucznej inteligencji, zwłaszcza w kontekście algorytmów optymalizacyjnych i modelowania decyzji.

Z kolei Norbert Wiener, amerykański matematyk i filozof, jest uznawany za twórcę cybernetyki, dziedziny, która łączyła matematykę, informatykę oraz badania nad kontrolą i komunikacją w systemach. Jego przełomowa książka "Cybernetyka: Kontrola i komunikacja w zwierzęciu i maszynie" (1948) stanowiła kamień węgielny dla rozwoju teorii sterowania, szczególnie w kontekście systemów sprzężenia zwrotnego. Wiener'ska wizja, że procesy informacyjne w organizmach żywych i maszynach są analogiczne, wprowadziła fundamentalne pojęcia dotyczące obliczeń i algorytmów, które stały się podstawą rozwoju maszyn obliczeniowych, w tym komputerów cyfrowych. Jego rozważania na temat pracy systemów dwu stanowych (np. w kontekście neuronów, które mogą być w stanie spoczynku lub aktywności) wyprzedzały swoje czasy i stanowiły teoretyczne podstawy dla późniejszych prac nad maszynami cyfrowymi.

Książka "Cybernetyka i psychopatologia", w której Wiener analizował zagrożenia związane z błędami w systemach obliczeniowych, wciąż pozostaje niezwykle aktualna. Jego spostrzeżenia dotyczące wpływu awarii w systemach obliczeniowych na szersze procesy społeczne były wręcz prorocze, a dzisiaj są podstawą wielu analiz w zakresie bezpieczeństwa komputerowego i sztucznej inteligencji. Wiener ostrzegał, że "możliwość stworzenia maszyn, które same będą w stanie tworzyć jeszcze bardziej inteligentne maszyny, jest nie tylko realna, ale wręcz nieunikniona". To proroctwo stało się rzeczywistością w kontekście współczesnych systemów AI, które samodzielnie uczą się i rozwijają, potrafiąc przejść do coraz bardziej złożonych poziomów inteligencji.

Wreszcie, Claude Shannon, który rozwinął teorię informacji, wywarł ogromny wpływ na rozwój informatyki. Jego prace nad przesyłaniem informacji i kodowaniem stały się fundamentem dla późniejszych technologii cyfrowych, które umożliwiły rozwój nowoczesnych komputerów oraz sztucznej inteligencji. Podstawowym założeniem teorii informacji Shannona jest to, że informacja może być traktowana jako jednostka, którą można przechowywać, przetwarzać i przesyłać za pomocą algorytmów, co stało się kluczowe w kontekście rozwoju AI. Jego koncepcja bitu jako jednostki informacji jest podstawą wszystkich współczesnych technologii komputerowych.

Wszystkie te koncepcje – teoria gier von Neumanna, cybernetyka Wienera oraz teoria informacji Shannona – stanowiły fundamenty, na których zbudowano współczesne systemy sztucznej inteligencji. Ich prace wyznaczyły nowe ścieżki myślenia o tym, jak można wykorzystać matematykę, informatykę i psychologię do tworzenia maszyn, które potrafią uczyć się, adaptować i podejmować decyzje w sposób zbliżony do ludzkiego.

Ważne jest, aby pamiętać, że pomimo wielkich osiągnięć tych naukowców, wciąż jesteśmy na początku drogi w pełnym zrozumieniu potencjału i zagrożeń związanych z rozwijającą się sztuczną inteligencją. Współczesne badania w dziedzinie AI, jak również w obszarze bezpieczeństwa technologii cyfrowych, nieustannie odnoszą się do podstawowych koncepcji sformułowanych przez Wienera, von Neumanna i Shannona. Jednak to, co wtedy wydawało się abstrakcyjnymi teoretycznymi rozważaniami, dzisiaj stało się realnym wyzwaniem i bodźcem do dalszych badań. Z tego powodu, zagrożenia związane z autonomią maszyn, samodzielnym uczeniem się przez AI, oraz kwestie etyczne związane z rozwojem tych technologii wymagają nieustannej refleksji i monitorowania.

Jak pandemia COVID-19 przyspiesza rozwój sztucznej inteligencji i Big Data w różnych częściach świata

W wyniku pandemii COVID-19 na całym świecie pojawiła się pilna potrzeba dostosowania różnych sektorów do nowych warunków, a także wykorzystania nowych technologii w walce z kryzysem zdrowotnym i jego konsekwencjami społecznymi oraz ekonomicznymi. Zjawisko to szczególnie widać w kontekście zastosowania sztucznej inteligencji (AI) i Big Data, które zyskują na znaczeniu, stając się niezbędnym narzędziem w analizie danych, optymalizacji zasobów, a także w opracowywaniu nowych modeli rozwiązywania problemów globalnych.

Przykładem takiego rozwoju technologii jest inicjatywa związana z utworzeniem centrum danych w Kigali, stolicy Rwandy. Projekt ten, zapoczątkowany przez porozumienie między Ruandą a UNECA (United Nations Economic Commission for Africa), ma na celu poprawę dostępu do danych na kontynencie afrykańskim, gdzie wciąż istnieją duże problemy z gromadzeniem, przetwarzaniem i wykorzystywaniem danych na dużą skalę. Yusuf Murangwa, dyrektor generalny Narodowego Instytutu Statystyki Ruandy (NISR), zaznacza, że powstanie tego centrum umożliwi Afryce równoczesny rozwój w erze rewolucji danych, zapobiegając opóźnieniu kontynentu w tym zakresie. Centrum w Kigali będzie miało za zadanie promowanie wymiany wiedzy w zakresie nowych metod statystycznych, narzędzi analitycznych oraz zapewnienie szkoleń w zakresie wykorzystywania Big Data i nauki o danych w procesach rozwoju.

Jednak wyzwaniem, które stoi przed tymi inicjatywami, jest niewystarczająca infrastruktura oraz brak odpowiednich zasobów finansowych do realizacji szeroko zakrojonych projektów związanych z Big Data. Dodatkowo, rozwój sztucznej inteligencji, szczególnie w kontekście analizy danych statystycznych i zarządzania nimi, wymaga zaawansowanych systemów, które są wciąż na etapie rozwoju, zarówno w kwestii technologii, jak i legislacji. Ważnym aspektem jest także ochrona prywatności, w tym zapewnienie, że dane zbierane w ramach takich inicjatyw będą wykorzystywane zgodnie z międzynarodowymi zasadami ochrony danych osobowych, co zapewni zgodność z zasadami podstawowymi dla oficjalnych statystyk ONZ.

Z kolei Dubaj, wdrażając projekt „Dubai in Motion”, wykorzystuje sztuczną inteligencję i Big Data do optymalizacji mobilności obywateli. Program ten, który zbiera dane na temat transportu publicznego, ruchu taksówek czy obłożenia hoteli, ma na celu stworzenie modeli, które pozwolą na bardziej efektywne zarządzanie ruchem w mieście i wprowadzenie bardziej ekologicznych rozwiązań transportowych. Zbierane dane mają umożliwić przewidywanie potrzeb mieszkańców oraz ułatwić planowanie zielonych przestrzeni i infrastruktury transportu niskoemisyjnego. Dubaj zamierza także wykorzystać AI do monitorowania ścieżek rowerowych i kontrolowania przestrzegania przepisów ruchu drogowego. Jednym z celów jest wprowadzenie systemów autonomicznych środków transportu do 2030 roku, co w przypadku Dubaju, jednego z najbardziej innowacyjnych miast na świecie, staje się kwestią priorytetową.

Pandemia w znacznym stopniu przyspieszyła także rozwój sztucznej inteligencji w Rosji, gdzie firmy już wdrażają rozwiązania oparte na AI w walce z wirusem. Na przykład, startup Promobot oferuje roboty, które są w stanie mierzyć temperaturę ciała lub dezynfekować powierzchnie bezkontaktowo, a Sberbank, największy bank w Rosji, rozwinął autonomiczne roboty do dezynfekcji pomieszczeń za pomocą promieniowania UV. Ponadto, Rosja podejmuje działania w celu rozwoju sztucznej inteligencji w różnych sektorach gospodarki, inwestując znaczące sumy w technologie, które wspierają analizę danych genetycznych, a także rozwój metod wykrywania COVID-19 z wykorzystaniem rozpoznawania obrazów.

Warto również zauważyć, że pandemia COVID-19 nie tylko przyspiesza rozwój sztucznej inteligencji w sektorze zdrowia, ale również wpływa na wiele innych obszarów życia społecznego i gospodarczego. W Rosji już w 2020 roku rozpoczęto wdrażanie systemów opartych na sztucznej inteligencji do monitorowania przestrzegania ograniczeń związanych z kwarantanną, co obejmowało wykorzystanie rozbudowanej sieci kamer monitorujących na obszarze Moskwy. W ramach „Mapy drogowej rozwoju technologii AI w Rosji” do 2030 roku przewiduje się, że udział produktów związanych z AI w PKB kraju wzrośnie do 3,6%, co jest znaczną wartością w skali globalnej. Rosja stawia na rozwój AI jako kluczowego elementu swojej strategii rozwoju gospodarczego, wskazując na kluczowe obszary, takie jak poprawa jakości życia obywateli, bezpieczeństwo narodowe i konkurencyjność gospodarki.

W kontekście tych globalnych przemian warto dostrzec, jak technologie AI i Big Data mogą stać się nie tylko odpowiedzią na wyzwania związane z pandemią, ale także fundamentem przyszłych rozwiązań w wielu branżach, od transportu po medycynę. Kluczowe będzie jednak odpowiednie zarządzanie tymi danymi, zapewnienie ich ochrony i zagwarantowanie, że technologie te będą wykorzystywane z pełnym poszanowaniem praw człowieka i prywatności.

Jak obliczyć iloczyn skalarny i jego zastosowania?
Jak poprawić ekspozycję obrazu w radiografii, gdy występuje niedoświetlenie lub nadmierne naświetlenie?
Jak generatywna sztuczna inteligencja zmienia nasze rozumienie twórczości?
Jakie znaczenie mają codzienne czynności w naszym życiu?