Sztuczna inteligencja (AI) koncentruje się przede wszystkim na przewidywaniu i obejmuje szeroką gamę algorytmów wykraczających poza zwykłą automatyzację zadań. Można go nawet zastosować do automatyzacji procesów pisania. Istota sztucznej inteligencji polega na jej zdolności do uczenia się na liczbach i dokonywania dokładnych przewidywań.
Dotyczy to dużych modeli językowych, które w swej istocie służą jako silniki przewidywania słów. Istnieją jednak przypadki, w których przewidywane słowo może nie odpowiadać faktycznej dokładności w przypadku konkretnego pytania. Mimo to kolejne przewidywania podążają ścieżką, która może odbiegać od dokładności, ale umiejętnie konstruuje spójny ciąg słów.
Ponadto sztuczna inteligencja obejmuje algorytmy uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się neuronowego, które wykraczają poza możliwości predykcyjne. Algorytmy te odgrywają zasadniczą rolę w prognozowaniu zdarzeń krytycznych, takich jak awarie silników lub utrata klientów w określonych firmach. Nawet w obszarze zasobów ludzkich algorytmy sztucznej inteligencji mają kluczowe znaczenie w przewidywaniu odejścia pracowników. Chociaż automatyzacja wykracza poza dziedzinę sztucznej inteligencji, przewidywanie pozostaje jej podstawową domeną.
Sztuczna inteligencja to nie automatyzacja, a automatyzację można osiągnąć bez algorytmów sztucznej inteligencji. Na przykład Robotic Process Automation, który automatyzuje kopiowanie i wklejanie informacji, nie wymaga sztucznej inteligencji. Może zastąpić człowieka, zapewnić szybki postęp i odpowiedzieć na złożone pytania, ale sztuczna inteligencja nie jest do tego potrzebna. Sytuacja jest inna. Jeśli chcemy przewidzieć kolejne zadanie, chcemy zautomatyzować lub przewidzieć, ile faktur zostanie uregulowanych w kolejnym miesiącu. W tym przypadku oczekuje się zaangażowania sztucznych systemów.
Powstanie systemów AI i ich wpływ na różne dziedziny
Metody sztucznej inteligencji przekształciły różne dziedziny, wywierając głęboki wpływ na społeczeństwo i kształtując sposób, w jaki żyjemy, pracujemy i współdziałamy. W opiece zdrowotnej sztuczna inteligencja zwiększyła dokładność diagnostyczną, umożliwiając wczesne wykrywanie chorób i spersonalizowane plany leczenia. Ekscytującym przykładem opieki zdrowotnej jest Butterfly Network.
Firma produkuje podręczny system ultradźwiękowy, który łączy się ze smartfonami. Zespół uzyskał zezwolenie FDA 510(k) na automatyczny licznik linii B. Ta najnowocześniejsza technologia wykorzystuje sztuczną inteligencję, aby pomóc pracownikom służby zdrowia w ocenie nieprawidłowości w funkcjonowaniu płuc. Ten przełomowy rozwój sztucznej inteligencji może zwiększyć dokładność diagnozy i poprawić opiekę nad pacjentem, dostarczając pracownikom służby zdrowia cennych informacji umożliwiających wczesne wykrywanie i spersonalizowane plany leczenia w przypadkach związanych z nieprawidłowościami w funkcjonowaniu płuc.
Innym przykładem są robotyczni asystenci napędzani sztuczną inteligencją, którzy są w stanie poprawić opiekę nad pacjentem i precyzyjnie wykonywać skomplikowane operacje. Intuitive Surgical to firma, która osiągnęła doskonałość w korzystaniu z robotycznych asystentów zasilanych sztuczną inteligencją w celu poprawy opieki nad pacjentem i wykonywania skomplikowanych operacji oraz innych zadań. Jednym z ich najbardziej godnych uwagi osiągnięć jest system chirurgiczny daVinci, najnowocześniejsza zrobotyzowana platforma chirurgiczna, która łączy w sobie robotykę, zaawansowane narzędzia obrazowania i sztuczną inteligencję. Platforma ta, zaprojektowana i stworzona przez niesamowitych naukowców zajmujących się sztuczną inteligencją, zapewnia chirurgom większą precyzję, kontrolę i zwinność podczas zabiegów małoinwazyjnych.
Instytucje finansowe również skorzystały na algorytmach AI, optymalizując strategie inwestycyjne, wykrywając oszustwa i poprawiając doświadczenia klientów poprzez spersonalizowane rekomendacje. Co więcej, sztuczna inteligencja zrewolucjonizowała edukację, torując drogę inteligentnym systemom nauczania, które zapewniają uczniom dostosowane do ich potrzeb doświadczenia edukacyjne. Algorytmy AI analizują preferencje użytkowników w zakresie rozrywki, aby oferować spersonalizowane rekomendacje treści i generować realistyczne środowiska wirtualne. Integracja sztucznej inteligencji rodzi jednak problemy etyczne, takie jak prywatność, stronniczość i zmiana miejsca pracy. Dlatego istotne jest odpowiedzialne podejście do tych wyzwań, zapewniając projektowanie, wdrażanie i uregulowanie technologii sztucznej inteligencji z korzyścią dla całego społeczeństwa.
Oczywiście nie jestem w stanie przeanalizować każdego pionowego i obecnego świata sztucznej inteligencji i wyjaśnić każdego możliwego przykładu ulepszenia rozwiązań opartych na AI. Myślę jednak, że kierunek ten można również wyjaśnić, przyglądając się, na co trafiają pieniądze:
Źródło: State of AI 2022 i Dealroom.co
Cel artykułu: zbadanie współpracy człowieka i sztucznej inteligencji
W 2018 roku McKinsey przeprowadził badania na temat sztucznej inteligencji i znalazł kilka interesujących podsumowań. Wiem, że to badanie sprzed pięciu lat, ale bardziej interesuje mnie, co się właściwie wydarzyło i w jaki sposób sztuczna inteligencja zarobiła pieniądze. Mam wrażenie, że mam alergię na futurystyczne rozmowy i możliwości sztucznej inteligencji. Chcę poznać prawdziwą sytuację, abyśmy my, ludzie, mogli zrozumieć, gdzie leżą możliwości produktywności.
Dlatego McKinsey przyjrzał się różnym branżom i znalazł kilka praktycznych przykładów działania sztucznej inteligencji i jej wpływu. Dobrze jest wiedzieć o przeszłych sukcesach sztucznej inteligencji, ponieważ daje nam to lepszy obraz tego, co potrafi i jak może być użyteczna w różnych obszarach.
Źródło: McKinsey’a, Funkcje biznesowe, w których sztuczna inteligencja została zaadaptowana przez przemysł (% respondentów)
Następnie pojawiły się zapytania dotyczące tego, w jaki sposób ludzie mogą skutecznie wykorzystywać inteligentne systemy i zapewnić większą liczbę osób możliwość współpracy i dalszego ich rozwijania.
Celem tego artykułu jest zbadanie przyszłości interakcji człowieka i maszyny, odkrycie sposobów na jej ulepszenie i zachęcenie większej liczby osób do współpracy, co poprawi produktywność zespołu, przedsiębiorstwa i miejsca pracy.
Wzmocnienie i zrozumienie komunikacji skoncentrowanej na człowieku
W dzisiejszym dynamicznym środowisku pracy wydajny i produktywny przepływ informacji zapewnia sukces organizacji. Jednak według badań i raportów firmy Microsoft wiele osób doświadcza znacznych zakłóceń w produktywności.
Według badań interakcja wirtualna okazała się szczególnie trudna w przypadku niektórych aspektów współpracy. Większość respondentów (58%) potrzebuje pomocy w skutecznej burzy mózgów w środowisku wirtualnym, w którym cały proces kieruje technologią. Dodatkowo znaczny odsetek (57%) uważa, że nadrabianie zaległości jest trudne, wpływające na komfort pracy i zdrowie psychiczne. W szczególności większość osób zgłosiła, że pod koniec spotkań często potrzebne są wyjaśnienia dotyczące kolejnych kroków (55%) i trudno jest im podsumować kluczowe wyniki (56%).
Co więcej, statystyki pokazują zdumiewający wzrost liczby spotkań i rozmów prowadzonych na platformach współpracy od 2020 r. Liczba spotkań i rozmów w zespołach rośnie o oszałamiające 192% tygodniowo. Statystyki te podkreślają pilną potrzebę poprawy jakości i efektywności wirtualnego dotyku, aby odzyskać utraconą produktywność i usprawnić przepływ pracy. Systemy znacząco wpływają na interakcje międzyludzkie i należy pamiętać, że technologia nie powinna ograniczać ani ograniczać jednostek.
Pojawienie się sztucznej inteligencji może zrewolucjonizować doświadczenia związane z interakcją, zmieniając sposób, w jaki ludzie wchodzą w interakcje i współpracę. Dzięki integracji sztucznej inteligencji i technologii informatycznych przepływ informacji staje się czymś więcej niż tylko wymianą wiadomości; ewoluuje w dynamiczny i udoskonalony proces, który przekracza tradycyjne granice.
Niezależnie od tego, czy uczestniczysz synchronicznie, czy asynchronicznie, interakcja oparta na sztucznej inteligencji umożliwia poszczególnym osobom dostęp do treści dyskusji i przeglądanie ich w sposób, który najlepiej odpowiada ich przepływowi pracy i preferencjom.
Rola przetwarzania języka naturalnego w interakcji człowiek-AI
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to integralna część sztucznej inteligencji, która koncentruje się na umożliwieniu komputerom rozumienia języka pisanego i mówionego oraz reagowania na niego, odzwierciedlając zdolności ludzkie.
NLP odgrywa kluczową rolę w przetwarzaniu kognitywnym, które umożliwia komputerom skuteczne gromadzenie, analizowanie i rozumienie liczb i statystyk.
Łącząc lingwistykę obliczeniową, uczenie maszynowe i inne techniki uczenia się, NLP umożliwia maszynom przetwarzanie informacji takich jak ludzkie zrozumienie, wychwytywanie intencji i emocji stojących za słowami mówionymi lub pisanymi.
NLP obsługuje różne aplikacje, w tym oprogramowanie do tłumaczenia języków, takie jak Tłumacz Google, sterowanych głosem wirtualnych asystentów, takich jak Alexa i Siri, oraz systemy GPS.
Technologię tę można podzielić na cztery główne obszary, do których zaliczają się m.in
- Klasyfikacja tekstu,
- Ekstrakcja tekstu,
- Tłumaczenie maszynowe,
- Generacja języka naturalnego.
Dzięki klasyfikacji tekstu można przypisywać tekstom etykiety, aby klasyfikować je na podstawie ich treści, ujawniając emocje zawarte w narracji tekstu oraz intencje autora lub mówiącego.
Ekstrakcja tekstu polega na analizowaniu i wydobywaniu słów kluczowych lub niezbędnych informacji tekstowych, pomagając dane analiza i wyszukiwanie. Przykładem ekstrakcji tekstu jest sytuacja, gdy firma wykorzystuje technologię języka naturalnego do analizowania recenzji klientów i wyodrębniania słów kluczowych związanych z cechami produktu lub zadowoleniem klienta. Proces ten pomaga w analizie i wyszukiwaniu informacji, zapewniając cenny wgląd w preferencje klientów i identyfikując obszary wymagające poprawy.
Tłumaczenie maszynowe umożliwia automatyczne tłumaczenie tekstu z jednego języka na drugi, wypełniając lukę językową i umożliwiając interakcje międzyjęzykowe. Ten aspekt przetwarzania języka naturalnego odgrywa kluczową rolę w przetwarzaniu języków niszowych, takich jak zachowanie i wspieranie języków tubylczych.
Wreszcie generowanie języka naturalnego obejmuje (znane głównie dzięki ChatGPT lub Bard):
- Zbieranie i analizowanie nieustrukturyzowanych informacji w celu generowania treści,
- Syntetyzowanie informacji,
- Tworzenie spójnych narracji lub wyjść tekstowych na podstawie analizowanych informacji.
Te funkcje NLP zapewniają ludziom niezrównany poziom mocy dzięki technologii. Zatem pytanie brzmi:
W jaki sposób ludzie mogą wykorzystać fantastyczną naturę nauki NLP i wykorzystać ją do interakcji?
Ludzie mogą wykorzystać niesamowity potencjał nauki o przetwarzaniu języka naturalnego, aby zrewolucjonizować interakcję na niezliczone sposoby. Oto tylko kilka:
- NLP umożliwia maszynom rozumienie i generowanie ludzkiego języka, wypełniając lukę między ludźmi a komputerami. Pojawienie się platform takich jak liczydło.ai wprowadza przełomową możliwość transformacji naszej interakcji z maszynami. Platformy te umożliwiają użytkownikom wprowadzanie podpowiedzi, takich jak „Napisz mi sekwencję, która pobiera zmienne A i umieszcza je w modelu B”. W odpowiedzi platforma automatycznie generuje odpowiedni kod. To rewolucyjne podejście zmienia nasze podejście do maszyn, usprawniając proces programowania i eliminując potrzebę ręcznego kodowania, podczas gdy ludzie mogą skoncentrować się na bardziej kreatywnej pracy.
- NLP może odblokować jeszcze bardziej wyrafinowane aplikacje, takie jak interfejsy języka naturalnego do złożonych zadań – firma Klarna, firma typu „kup teraz, zapłać później”, oferuje interakcję poprzez interfejs konwersacyjny. Zamiast szukać okularów przeciwsłonecznych lub piłki nożnej, użytkownicy mogą napisać: „Klarna, daj mi najlepszą piłkę dla dzieci”, a wyniki zostaną szybko znalezione, co skraca czas potrzebny na klasyczne wyszukiwanie w Google. Klarna jest w stanie to zrobić, gdyż sztuczna inteligencja „wchodzi w interakcję” z maszynami (serwerami) i kontroluje proces odpytywania, przepływ informacji i separację wyników
- NLP nie tylko wzmacnia aspekty pisania, ale także wpływa na sposób mówienia. Oto zdjęcie interfejsu mojego samochodu.
Zapytałem tylko: „Hej, Siri, zamów dla mnie Starbucks”. Pojawiły się opcje i dzięki prostej „Opcji 2” na ladzie czekał mój szczupak z mlekiem migdałowym. Mogę skupić się na prowadzeniu pojazdu, podczas gdy systemy AI wysyłają monity o rozpoznanie mojego głosu, oddzielenie hałasu od kontekstu itp.
Jeśli przeniesiemy to na poziom produkcyjny, przyciski i przełączniki nie będą już potrzebne. Na ekranie dotykowym operator napisze komunikat: „Teraz przejdź do trybu kontroli jakości i oddziel produkty wadliwe od usterek”, a cały łańcuch produkcyjny zareaguje.
Potencjał sztucznej inteligencji w zakresie wspomagania zdrowia psychicznego i dobrostanu ludzi
Przeprowadził to zespół złożony z naukowców z IBM i Uniwersytetu Kalifornijskiego kompleksowe badania 28 badań koncentruje się na systemach sztucznej inteligencji w zdrowiu psychicznym. Ich odkrycia wskazują, że w zależności od konkretnej zastosowanej techniki sztucznej inteligencji i jakości danych szkoleniowych algorytmy te wykazują imponujący zakres dokładności wynoszący 63–92% w wykrywaniu różnych chorób psychicznych.
Ponadto rozwiązania do śledzenia zdrowia psychicznego wykorzystujące technologię sztucznej inteligencji również odgrywają ważną rolę wraz z dobrymi danymi. Produkty te można łączyć z urządzeniami do noszenia w celu śledzenia parametrów życiowych, takich jak tętno, ciśnienie krwi i poziom tlenu. To nie przyszłość. Technologia ta jest dostępna dla klientów.
Dobrym przykładem byłoby BioBeaty (nabyta przez aplikację Huma zajmującą się zdrowiem psychicznym, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizowania danych wejściowych z czujników z urządzeń do noszenia). Jego celem jest pomaganie organizacjom w zapobieganiu wypaleniu pracowników. Donoszono, że zmniejsza częstotliwość i czas trwania zwolnień lekarskich nawet o 31%.
Lęk, stan ściśle powiązany z dobrym samopoczuciem, może być potencjalną przyczyną zawrotów głowy. Intrygującą ilustracją tego jest Mayo Clinic, która wykorzystuje moc sztucznej inteligencji w diagnozowaniu i leczeniu zawrotów głowy. Gorąco polecam wysłuchanie tego podcastu, aby głębiej zagłębić się w temat: https://mayoclinictalks.podbean.com/e/utilizing-artificial-intelligence-to-evaluate-dizziness/
Na podstawie powyższych badań i mojego doświadczenia mogę jedynie stwierdzić (nie odkrywając ponownie gorączki złota), że Deloitte miał rację (wykres poniżej) i rynek automatycznej pomocy ze sztuczną inteligencją będzie tylko rósł. Możliwości współpracy człowieka i sztucznej inteligencji już tu są i będą tylko rosnąć, co spowoduje zmianę produktywności. Mniej problemów związanych ze zdrowiem psychicznym oznacza mniej wyzwań i lepszy świat pracy.
Źródło: Deloitte’a
Poprawa ludzkiego dotyku dzięki narzędziom i systemom AI
Czy sztuczna inteligencja może poprawić sposób, w jaki mówimy, piszemy i rozszerzyć nasze możliwości „dotykowe”? Czy ludzki intelekt jest w stanie wycisnąć więcej i przenieść komunikację na wyższy poziom za pomocą systemów AI?
Zobaczmy, co powiedział kiedyś Jeff Hancock, profesor komunikacji na Uniwersytecie Stanforda powiedział:
„Większość ludzi doświadczyła pewnego rodzaju komunikacji opartej na sztucznej inteligencji, a najczęstszą z nich były proste, inteligentne odpowiedzi w wiadomościach e-mail zawierające opcje takie jak „brzmi dobrze”, „świetnie” lub „przepraszam, nie mogę”. Odkryliśmy, że nawet jeśli nie korzystasz z odpowiedzi generowanych przez sztuczną inteligencję, wpływają one na Twój sposób myślenia. Te trzy opcje przygotują Cię. Kiedy odpisujesz na wiadomość e-mail, zwykle piszesz krótszą wiadomość. Masz tendencję do pisania prostszych e-maili. I wcale nie jest to mniej skomplikowane językowo: masz więcej pozytywnego afektu, co oznacza, że używasz więcej terminów związanych z pozytywnymi emocjami, a mniej negatywnych. Dzieje się tak, ponieważ w ten sposób buduje się inteligentne odpowiedzi: są bardzo krótkie, bardzo proste i przesadnie pozytywne. Nie musisz nawet używać tych systemów, aby faktycznie na nie wpływać.”
Dzięki powszechnej dostępności narzędzi generatywnej AI znaleźliśmy się w szczęśliwej sytuacji, w której możemy wykorzystać te narzędzia i znacznie zwiększyć naszą produktywność. Różne systemy np wydra.ai, odzyskać.ai, I taskade.com pozwalają nam usprawnić nasze procesy pracy i odblokować nowy poziom wydajności i wydajności. Narzędzia te umożliwiają nam realizację zadań z większą łatwością i skutecznością, zapewniając pozornie nieskończone możliwości maksymalizacji produktywności.
Wyczuwam wyraźną korelację między wypowiedzią profesora Hancocka a wykorzystaniem systemów sztucznej inteligencji bez autorefleksji. Kluczowe jest uznanie, że systemy te nie są niezależne, w pełni zautomatyzowane ani samowystarczalne.
Musimy pozostać zaangażowani i uważni oraz prowadzić badania zawsze, gdy podczas wykonywania zadań polegamy na sztucznej inteligencji. Proces rozpoczyna się od monitu lub polecenia uruchamiającego silniki AI. Możliwość uzyskania słabych wyników jest tuż za rogiem.
Wynik może być katastrofalny, jeśli zapewnimy monit niskiej jakości lub źle skonfigurujemy ustawienia w systemach takich jak reclaim.ai. Inni zauważą i doświadczą negatywnych konsekwencji, potencjalnie skutkujących spadkiem ogólnej wydajności. Dlatego niezwykle istotne jest ostrożne podejście do wykorzystania sztucznej inteligencji, upewniając się, że aktywnie uwzględniamy dane wejściowe i ustawienia, aby zoptymalizować pożądane wyniki.
Przykłady badań AI w służbie zdrowia i korzyści z nich płynące
Zastosowania diagnostyczne i lecznicze – Poszukiwania sztucznej inteligencji w diagnozowaniu i leczeniu chorób stanowią ważny obszar zainteresowań od lat 70. XX wieku wraz z utworzeniem MYCIN na Uniwersytecie Stanforda w celu wykrywania infekcji bakteryjnych przenoszonych przez krew (źródło: HBR). Te wczesne systemy nie przekraczały znacząco możliwości diagnostów, a ich integracja z przepływami pracy lekarzy i systemami dokumentacji medycznej wymagała udoskonalenia. W obecnej dobie krajobraz diagnostyki i leczenia chorób znacznie ewoluował wraz z postępem technologii sztucznej inteligencji. Sztuczna inteligencja odgrywa obecnie kluczową rolę w przekształcaniu opieki zdrowotnej, zwiększając możliwości personelu medycznego i poprawiając wyniki pacjentów. Powstało wiele innowacyjnych projektów i inicjatyw, które pokazały potencjał AI w tym obszarze.
Godnym uwagi przykładem jest zastosowanie algorytmów głębokiego uczenia się w obrazowaniu medycznym. Te modele uczenia się, wytrenowane na ogromnej liczbie danych, mogą analizować obrazy medyczne, takie jak zdjęcia rentgenowskie, tomografię komputerową i rezonans magnetyczny, w celu identyfikowania anomalii i zapewniania dokładnych diagnoz.
Zebra Medical Vision, Aidoc i PathAI to doskonałe przykłady firm, które szeroko wykorzystują sztuczną inteligencję do diagnozowania i przewidywania leczenia w służbie zdrowia oraz kontaktu z lekarzami i pacjentami.
Zebra Medical Vision wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizowania danych z obrazowania medycznego, oferując radiologom zautomatyzowany wgląd. Ich algorytmy potrafią identyfikować i ustalać priorytety krytycznych wyników skanów obrazowych, w tym krwawień mózgu, złamań i podejrzanych zmian. Zebra Medical Vision poprawia wydajność i lepszą opiekę nad pacjentem, pomagając radiologom w procesie diagnostycznym.
Aidoc specjalizuje się w platformie radiologicznej opartej na sztucznej inteligencji, która analizuje obrazy medyczne, takie jak tomografia komputerowa. Ich algorytmy wykrywają i ustalają priorytety krytycznych nieprawidłowości, takich jak krwotoki wewnątrzczaszkowe i zatorowość płucna. Umożliwiając radiologom szybką identyfikację i segregację pilnych przypadków, technologia Aidoc ułatwia szybsze i dokładniejsze diagnozowanie.
PathAI specjalizuje się w zastosowaniu sztucznej inteligencji w patologii i badaniach z nią związanych. Ich platforma pomaga patologom w analizowaniu i interpretacji preparatów histopatologicznych, co prowadzi do poprawy dokładności i wydajności diagnostyki. Technologia PathAI wykazuje ogromny potencjał we wspomaganiu diagnozowania raka i innych chorób poprzez analizę próbek tkanek.
Trudno powiedzieć i policzyć, jak duży jest to rynek, ale dopiero patrząc na rankingi CBInsight najlepszych z najlepszych, widzimy co najmniej 150 firm (starannie wybranych). Tutaj jest źródło.
Aplikacje angażujące pacjentów i przestrzegające zaleceń – Godne uwagi przykłady obejmują MyChart, który zapewnia pacjentom dostęp do ich dokumentacji medycznej, planowania wizyt i bezpiecznej komunikacji z dostawcami. Innym przykładem jest Mango Health – aplikacja zawierająca przypomnienia o lekach, identyfikację tabletek i system nagród zachęcających do przestrzegania zaleceń lekarskich. Korzyści z rozwiązywania tego typu problemów są oczywiste – usprawniony przepływ informacji, natychmiastowa pomoc zdrowotna dla klientów i wiedza dostępna niemal natychmiast.
W ostatnich latach nastąpił znaczny rozwój zastosowań związanych z zaangażowaniem pacjentów i przestrzeganiem zasad przestrzegania zaleceń, co jest napędzane postępem technologicznym i rosnącym uznaniem znaczenia zaangażowania pacjentów w opiekę zdrowotną.
Oto kilka kluczowych osiągnięć w tej dziedzinie:
- Platformy mobilnego zdrowia (mzdrowia): powszechne zastosowanie smartfonów i urządzeń mobilnych ułatwiło rozwój aplikacji angażujących pacjentów i przestrzegających zaleceń. Platformy te oferują przyjazne dla użytkownika interfejsy, spersonalizowane doświadczenia i interakcję w czasie rzeczywistym, umożliwiając pacjentom dostęp do informacji na temat opieki zdrowotnej i kontakt z zespołem opiekuńczym w dowolnym miejscu i czasie.
- Spersonalizowane i dostosowane do potrzeb doświadczenia: ostatnie postępy w analizie i zarządzaniu danymi umożliwiły aplikacjom angażującym pacjentów zapewnianie spersonalizowanych i dostosowanych do potrzeb doświadczeń. Aplikacje te mogą analizować dane pacjentów, preferencje i historię zdrowia, aby dostarczać ukierunkowane treści edukacyjne, przypomnienia o lekach i interwencje behawioralne dostosowane do potrzeb i sytuacji każdej osoby (dobrym przykładem są aplikacje Apple Health).
- Integracja z urządzeniami do noszenia: aplikacje angażujące pacjentów obecnie często integrują się z urządzeniami do noszenia, takimi jak urządzenia do monitorowania kondycji i inteligentne zegarki. Integracje te umożliwiają pacjentom śledzenie wskaźników stanu zdrowia, w tym aktywności fizycznej, tętna i wzorców snu. Wykorzystując te dane, aplikacje mogą zapewniać spersonalizowane spostrzeżenia, wyznaczanie celów i informacje zwrotne, motywując pacjentów do dalszego zaangażowania i przestrzegania planów leczenia. Popularne aplikacje mogą poprawić kontakt międzyludzki, szczególnie z lekarzami, integrując aplikacje ze świadczeniodawcami (patrz zdjęcie poniżej; to zrzut ekranu mojego smartfona)
- Gaming i zachęty behawioralne: Wiele aplikacji angażujących pacjentów wykorzystuje obecnie techniki grywalizacji w celu zwiększenia motywacji i przestrzegania zaleceń przez pacjentów. Aplikacje te przekształcają przestrzeganie zasad leczenia w interaktywne i wciągające doświadczenie dzięki wyzwaniom, nagrodom i śledzeniu postępów. Elementy grywalizacji mogą być szczególnie skuteczne w poprawie przestrzegania zaleceń wśród młodszych pacjentów i osób leczących się na choroby przewlekłe (Pasemko aplikacja, która nie jest wyłącznie aplikacją związaną z opieką zdrowotną, ma wiele wbudowanych nawyków, które wspierają zdrowie psychiczne i projektowanie skupione na człowieku, a także może wysyłać dane z aplikacji Streaks do f.i. Aplikacje Apple Health)
- Zdalne monitorowanie i integracja telezdrowia: Wraz z rozwojem telezdrowia aplikacje angażujące pacjentów w coraz większym stopniu uwzględniają możliwości zdalnego monitorowania. Pacjenci mogą używać tych aplikacji do zdalnego udostępniania zespołowi opiekuńczemu parametrów życiowych, aktualizacji objawów i innych danych zdrowotnych. Integracja ta umożliwia podmiotom świadczącym opiekę zdrowotną dokładniejsze monitorowanie pacjentów, identyfikowanie potencjalnych problemów i podejmowanie interwencji w odpowiednim czasie.
- Lepsze wrażenia użytkownika i projekt interfejsu: Komfort użytkowania i wygląd interfejsu aplikacji angażujących pacjentów uległy znacznej poprawie. Programiści coraz częściej skupiają się na intuicyjnej nawigacji, przyjaznym dla użytkownika układzie i jasnych instrukcjach, aby zapewnić pacjentom łatwy dostęp do informacji, zrozumienie planów leczenia i bezproblemową interakcję z aplikacją. Świetnym przykładem jest moim zdaniem ten aplikacja. Ma w sobie dużo „empatii”, ale jest zaprojektowany z myślą o klientach – podejście skoncentrowane na człowieku.
Aplikacje administracyjne – Systemy AI zrewolucjonizowały wiele branż, a opieka zdrowotna nie jest wyjątkiem. W administracji opieki zdrowotnej aplikacje AI okazały się niezwykle korzystne, oferując usprawnione procesy, większą dokładność i lepszą opiekę nad pacjentem.
Według ankiety przeprowadzonej przez Morning Consult istotne odkrycie ujawniło, że 49% kadry kierowniczej w amerykańskiej służbie zdrowia uważa, że sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe (ML) są bardzo skuteczne w poprawie wydajności operacyjnej, wydajności systemu opieki zdrowotnej i wydajności organizacyjnej. Statystyka ta podkreśla rosnące uznanie wśród liderów sektora opieki zdrowotnej dla transformacyjnego potencjału technologii AI i ML.
Organizacje zajmujące się opieką zdrowotną mogą usprawnić swoje działania, zoptymalizować alokację zasobów i usprawnić administrację, wykorzystując moc tych zaawansowanych technologii i inne kwestie związane z technologią. Wyniki ankiety podkreślają rosnące zaufanie do sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego jako podstawowych narzędzi zwiększania wydajności i skuteczności w branży opieki zdrowotnej.
Konsekwencje dla personelu medycznego
Rosnąca skuteczność sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego (ML) w opiece zdrowotnej ma poważne konsekwencje dla personelu medycznego. Chociaż technologie te zapewniają znaczny postęp w zakresie wydajności operacyjnej, wydajności systemu opieki zdrowotnej i wydajności administracyjnej, niezwykle ważne jest zrównoważenie ich wdrożenia z względami humanitarnymi, sztuką medyczną i znaczeniem interakcji międzyludzkich.
Ponieważ sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe automatyzują rutynowe zadania, pracownicy służby zdrowia mogą w większym stopniu skoncentrować się na współczujących aspektach opieki, wykorzystując swoją wiedzę i empatię do zapewniania spersonalizowanych i holistycznych terapii.
Ponadto integrację sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w opiece zdrowotnej należy postrzegać raczej jako uzupełnienie medycyny, a nie jej zamiennik. Wykorzystując te technologie jako narzędzia, świadczeniodawcy mogą usprawnić proces podejmowania decyzji klinicznych, zwiększyć dokładność diagnostyczną i poprawić wyniki leczenia pacjentów.
Czy sztuczna inteligencja może przejąć opiekę zdrowotną?
Moim zdaniem ludzki intelekt zawsze będzie wyprzedzał systemy AI. Nie można zaprzeczyć, że ludzki umysł ma niezwykłą zdolność do kreatywności, inteligencji emocjonalnej i zdolności krytycznego myślenia, których systemy sztucznej inteligencji jeszcze nie przewyższyły.
Chociaż sztuczna inteligencja jest wyjątkowa w wykonywaniu określonych zadań, ludzka inteligencja obejmuje szerszy zakres zdolności poznawczych. Nasze rozumienie świata kształtowane jest przez nasze doświadczenia, emocje i wartości, co pozwala nam poruszać się po złożonych dylematach etycznych z empatią.
Co więcej, ludzka inteligencja nie ogranicza się do racjonalnego myślenia, gdyż nasza intuicja i kreatywność odgrywają istotną rolę w rozwiązywaniu problemów. Warto zauważyć, że ludzie są twórcami i motorami sztucznej inteligencji, co gwarantuje, że jej dojrzewanie będzie opierać się na naszych możliwościach.
Wieloaspektowy charakter i wrodzone cechy ludzkiej inteligencji sprawiają, że jest ona lepsza od systemów sztucznej inteligencji, które pozostają narzędziami zaprojektowanymi, aby nam pomagać, a nie zastępować.
Ostatecznie celem powinno być wykorzystanie technologii sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, aby umożliwić pracownikom służby zdrowia świadczenie wyjątkowej opieki, przy jednoczesnym priorytetowym traktowaniu dobrostanu i zadowolenia pacjentów.
Inteligentne systemy i złożone zadania
Uczenie maszynowe i głębokie uczenie się w rozwiązywaniu złożonych zadań
ML i DL tworzą solidne rozwiązania dla złożonych zadań. Techniki te, opracowane przez uniwersytety i badaczy, umożliwiają komputerom uczenie się na podstawie danych i dokonywanie przewidywań lub podejmowania decyzji bez wyraźnego programowania. Odkrywają skomplikowane wzorce i dostarczają cennych spostrzeżeń poprzez analizę ogromnych ilości danych.
Na przykład w rozpoznawaniu obrazu algorytmy DL mogą dokładnie klasyfikować obiekty na zdjęciach (np. badania przesiewowe w kierunku raka piersi).
Uczenie maszynowe umożliwia chatbotom rozumienie ludzkiego języka i odpowiadanie na niego w procesie przetwarzania języka naturalnego (przykład: https://www.druidai.com/chatbots-for-healthcare-pharma i narzędzie do sprawdzania objawów)
W służbie zdrowia modele głębokiego uczenia się neuronowego są wykorzystywane do analizy obrazów medycznych i wspomagania diagnozy. Techniki te przekształcają branże poprzez optymalizację procesów, usprawnianie procesu decyzyjnego i wspieranie innowacji w środowiskach bogatych w dane.
Zdolność sztucznej inteligencji do skutecznego radzenia sobie z czasochłonnymi procesami
Przeprojektowanie procesów ma ogromne znaczenie dla osiągnięcia doskonałości operacyjnej i optymalizacji wydajności organizacyjnej. Wraz z pojawieniem się sztucznej inteligencji organizacje mogą w wysokim stopniu automatyzować i optymalizować procesy, co skutkuje zwiększoną wydajnością i produktywnością.
Sztuczna inteligencja opracowana w wyniku szeroko zakrojonych badań zrewolucjonizowała przeprojektowanie procesów, dostarczając cennych spostrzeżeń i narzędzi automatyzacji, które pomagają usprawnić operacje, obniżyć koszty i poprawić zadowolenie klientów.
W kolejnej części tego artykułu przygotowałem kilka przykładów podkreślających znaczenie człowieka w skutecznym wykorzystaniu technologii AI.
Ludzka wiedza, empatia i zrozumienie kontekstu uzupełniają możliwości sztucznej inteligencji w zakresie osiągania pozytywnych wyników. Łącząc siłę sztucznej inteligencji z ludzką oceną, badaniami i nauką, organizacje mogą wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji dla wspólnego dobra, osiągając doskonałość operacyjną, zapewniając jednocześnie etyczne i odpowiedzialne praktyki.
Studia przypadków pokazujące wpływ AI na konkretne zadania
- Konserwacja predykcyjna: algorytmy AI przewidują awarie maszyn, umożliwiając proaktywną konserwację oraz redukując przestoje i koszty napraw. Ludzka wiedza łączy się ze spostrzeżeniami sztucznej inteligencji, aby zapewnić optymalne podejmowanie decyzji w sposób kontekstowy.
- Wykrywanie oszustw: sztuczna inteligencja analizuje wzorce danych w celu wykrywania oszustw i zapobiegania im, chroniąc organizacje przed stratami finansowymi i utratą reputacji. Nadzór ludzki i wiedza dziedzinowa uzupełniają możliwości sztucznej inteligencji, zapewniając dokładne i etyczne wyniki.
- Obsługa klienta: chatboty oparte na sztucznej inteligencji zapewniają automatyczną pomoc, skracając czas oczekiwania, skracając czas reakcji i poprawiając jakość obsługi klienta. Interwencja człowieka zapewnia empatię, zrozumienie zróżnicowanych potrzeb klientów i radzenie sobie ze złożonymi sytuacjami wykraczającymi poza zakres sztucznej inteligencji.
- Zarządzanie zapasami: sztuczna inteligencja przewiduje wzorce popytu i optymalizuje poziomy zapasów, zmniejszając koszty zapasów i poprawiając efektywność łańcucha dostaw. Podejmowanie decyzji przez człowieka kontekstualizuje spostrzeżenia AI, biorąc pod uwagę dynamikę rynku i relacje z dostawcami.
- Robotic Process Automation (RPA): Roboty programowe automatyzują rutynowe zadania, redukując błędy, zwiększając wydajność oraz oszczędzając czas i pieniądze. Ludzie wnoszą swój wkład, projektując i nadzorując systemy RPA, koncentrując się na przedsięwzięciach strategicznych i kreatywnych.
- Alokacja zasobów: sztuczna inteligencja optymalizuje alokację zasobów, analizując wzorce danych, poprawiając wydajność i redukując koszty. Ludzie zapewniają specjalistyczną wiedzę kontekstową, biorąc pod uwagę szersze cele organizacyjne i wpływ na interesariuszy.
- Optymalizacja przepływu pracy: sztuczna inteligencja identyfikuje nieefektywności i automatyzuje procesy, poprawiając wydajność, redukując koszty i poprawiając jakość wyników. Ludzie wnoszą głębokie zrozumienie zależności procesowych i organizacyjnych, aby skutecznie kierować zmianami opartymi na sztucznej inteligencji.
- Analityka predykcyjna: algorytmy sztucznej inteligencji analizują wzorce danych, aby zapewnić wgląd w przyszłe trendy i ryzyko, pomagając w podejmowaniu lepszych decyzji. Ludzka interpretacja tych spostrzeżeń dodaje kontekst krytyczny, edukację i wiedzę dziedzinową, umożliwiając zróżnicowane i odpowiedzialne działania.
- Zarządzanie łańcuchem dostaw: sztuczna inteligencja przewiduje popyt, dostosowuje poziom zapasów i automatyzuje procesy, poprawiając wydajność i redukując koszty. Ludzie zapewniają zgodność z względami etycznymi i społecznymi, takimi jak zrównoważony rozwój i praktyki sprawiedliwego handlu.
- Process Mining: sztuczna inteligencja analizuje dzienniki zdarzeń w celu zidentyfikowania nieefektywności procesów, co prowadzi do zwiększenia wydajności i oszczędności. Eksperci-ludzie wykorzystują ustalenia AI do proponowania i wdrażania ulepszeń, biorąc pod uwagę szerszy kontekst i potrzeby interesariuszy.
Sztuczna inteligencja skoncentrowana na człowieku i względy etyczne
Znaczenie rozwijania systemów sztucznej inteligencji, które priorytetowo traktują potrzeby ludzkie
W szybko zmieniającym się krajobrazie technologicznym ewolucja systemów sztucznej inteligencji ma ogromne znaczenie, szczególnie w przypadku priorytetowego traktowania potrzeb człowieka.
Chcę wspomnieć o istotnym elemencie. Niezwykle istotne staje się podkreślenie znaczenia projektowania i wdrażania systemów sztucznej inteligencji zgodnych z podstawowymi wartościami, takimi jak empatia, nauka, etyka i kontrola. Empatia jest tym, czego oczekuje większość ludzi. Nic nie zastąpi uścisku dłoni, przytulenia czy zwykłego aktywnego słuchania.
Ludzie na ogół mogą bać się sztucznej inteligencji, ponieważ media przedstawiają ją jako zimne, wysysające krew roboty, które chcą przejąć władzę nad światem i ukraść nasze terytoria. Musimy pamiętać, że lekarze, pielęgniarki, strażacy i policjanci są szkoleni, aby zachowywać się w określony sposób, w sposób, w jaki sztuczna inteligencja nie jest w stanie się rozwijać, obsługiwać i utrzymywać.
Zapewnienie, że technologie sztucznej inteligencji oszczędzają czas i zwiększają ludzkie możliwości
Jednym z kluczowych aspektów opracowywania systemów sztucznej inteligencji, które priorytetowo traktują ludzkie potrzeby, empatię i różnorodność, jest zapewnienie, że technologie te oszczędzają czas i zwiększają ludzkie możliwości. Wykorzystując moc sztucznej inteligencji, możemy zautomatyzować przyziemne i powtarzalne zadania, uwalniając cenny czas, który każdy może poświęcić na bardziej znaczące i kreatywne przedsięwzięcia.
Niezależnie od tego, czy usprawnia procesy administracyjne, analizuje ogromne ilości danych, czy pomaga w podejmowaniu złożonych decyzji, sztuczna inteligencja może być siłą transformacyjną zwiększającą wydajność i produktywność osób i organizacji.
Rozwiązanie obaw związanych z zastępowaniem ludzi przez sztuczną inteligencję w niektórych dziedzinach
Należy jednak rozwiać obawy dotyczące potencjalnego zastąpienia człowieka w niektórych dziedzinach. Chociaż sztuczna inteligencja może niewątpliwie wykonywać określone zadania z niezwykłą precyzją i szybkością, należy ją traktować jako narzędzie zwiększające ludzkie możliwości, a nie jako substytut ludzkiego zaangażowania.
Wykorzystując technologie sztucznej inteligencji w celu uzupełnienia ludzkich umiejętności i wiedzy specjalistycznej, możemy stworzyć symbiotyczną relację, która prowadzi do najlepszych wyników. Takie podejście pozwala nam wykorzystać moc sztucznej inteligencji, zachowując jednocześnie unikalne cechy i spostrzeżenia, które posiadają tylko ludzie, takie jak kreatywność, intuicja i empatia.
Przy opracowywaniu systemów sztucznej inteligencji niezwykle istotne jest uwzględnienie implikacji etycznych wynikających z ich wdrożenia. Wytyczne i ramy etyczne powinny być osadzone w strukturze procesów rozwoju sztucznej inteligencji, aby zapewnić odpowiedzialne i rozliczalne praktyki (proszę sprawdzić następną sekcję tego postu).
Należy aktywnie zająć się potencjalnymi stronniczością i niezamierzonymi konsekwencjami, które mogą wyniknąć z algorytmów sztucznej inteligencji, aby złagodzić wszelkie szkody, jakie mogą one spowodować. Przejrzystość, uczciwość i włączenie powinny być zasadami przewodnimi przy tworzeniu systemów sztucznej inteligencji, które szanują i odzwierciedlają różnorodne potrzeby i wartości ich użytkowników.
Co więcej, wspieranie empatii jest niezbędne przy opracowywaniu systemów sztucznej inteligencji, w których priorytetem są potrzeby człowieka. Rozumiejąc i wczuwając się w użytkowników końcowych, czy to klientów, czy osoby fizyczne wchodzące w interakcję z technologiami sztucznej inteligencji, możemy zapewnić, że ich doświadczenia znajdą się na pierwszym miejscu przy projektowaniu systemu (pacjenci szpitali nie dbają o to, do którego szpitala trafią. Chcą być obsłużeni profesjonalnie, niezależnie od koloru skóry i akcentu).
Systemy sztucznej inteligencji należy budować tak, aby wzmacniały pozycję jednostek i pomagały im w dążeniu do poprawy ich życia i dobrostanu, a nie wykorzystywania ich lub manipulowania nimi w celu uzyskania korzyści finansowych lub innych ukrytych motywów.
Wreszcie ustanowienie skutecznych mechanizmów kontroli ma kluczowe znaczenie dla odpowiedzialnego rozwoju i wdrażania systemów sztucznej inteligencji.
Żadnych czarnych skrzynek takich jak ChatGPT czy Bard.
Obejmuje to projektowanie systemów sztucznej inteligencji z myślą o możliwości wyjaśnienia i interpretacji, umożliwiając użytkownikom zrozumienie wyników wytwarzanych przez te systemy i kwestionowanie ich. Przejrzystość w procesie decyzyjnym dotyczącym algorytmów sztucznej inteligencji może pomóc w budowaniu zaufania i wspieraniu współpracy między ludźmi a systemami sztucznej inteligencji. Pełna dokumentacja (wyjaśniona wizualnie w formie opowiadania historii) powinna być obowiązkowa, aby każdy mógł zrozumieć, jak działają te systemy.
Implikacje etyczne i wytyczne dotyczące odpowiedzialnego rozwoju sztucznej inteligencji
W Soheil Human znajduje się interesujący akapit, autorstwa Ryana Watkina artykuł
„Podobnie próby opracowania sztucznej inteligencji, która odpowiada i/lub reaguje na społeczności znajdujące się w niekorzystnej sytuacji (niezależnie od tego, czy ze względu na rasę, płeć, pochodzenie etniczne, ekonomię, czy kombinację tych i innych zmiennych) wymaga multidyscyplinarnego zrozumienia potrzeb ludzkich – integrującego wiele „ poziomach” (potrzeby indywidualne, organizacyjne, społeczne). Innymi słowy, potrzeby mogą zasadniczo przyczynić się do zmiany praktyki stosowania uniwersalnej sztucznej inteligencji na podejście bardziej świadome człowieka (skoncentrowane na człowieku), pluralistyczne i włączające).„
Muszę przyznać, że podoba mi się ten fragment. Być może nigdy nie będziemy w stanie stworzyć „jednego” scentralizowanego klienta, uniwersytetu i przyjaznego nauce modelu sztucznej inteligencji. Zamiast tego organizacje skupią się na osiągnięciu różnorodności, etyki i sprawiedliwości poprzez tworzenie modeli sztucznej inteligencji, które z jednej strony będą budować silną, konkurencyjną przewagę, a z drugiej będą uczciwie służyć swoim klientom.
Zaprojektowanie wytycznych odpowiedzialnego rozwoju AI nie jest zadaniem trywialnym. Większość z nas dowiedziała się, że Microsoft znacząco ograniczył kadrę odpowiedzialną za edukowanie pracowników w zakresie odpowiedzialnego rozwoju narzędzi AI (źródło). Mając taką wiedzę, trudno mówić o wytycznych. Kto powinien je założyć? Kto powinien być odpowiedzialny za ich ochronę? Czy potrzebujemy egzekwowania prawa opartego na sztucznej inteligencji? Czy powinny to być zachęty czy kary?
Prowadząc badania na potrzeby tego artykułu, starałem się rozszerzyć zakres i upewnić się, że znajdę odpowiedź po stronie biznesu i rządu. Rzeczywiście, to był dobry pomysł. Google opublikowało ekscytujące ramy budowania sztucznej inteligencji skupionej na odpowiedzialności (źródło). Zaleca opracowanie solidnego podejścia eksperymentalnego i monitorowanie wyników. Pozostawia dużo miejsca dla ludzi stojących za budowaniem modeli AI. Czy możemy być pewni, że będą się do tego stosować i rygorystycznie testować modele? Nie znam odpowiedzi. Łatwiej jest monitorować i eksperymentować z mniejszymi zbiorami danych niż z większymi, więc podejście Google może być odpowiednie dla Soheil Human, sugestie Ryana Watkina.
Unia Europejska koncentruje się na innym podejściu; jest bardziej wszechstronny, prawdopodobnie zbyt wszechstronny i jednocześnie zbyt ogólny (połączyć). Co ciekawe, unijny sposób rozwoju sztucznej inteligencji uwzględnia różne warstwy, co czyni sztuczną inteligencję odpowiedzialną, podczas gdy podejście Google o nich nie wspomina. Te warstwy to:
- Ludzka agencja i nadzór,
- Solidność techniczna i bezpieczeństwo,
- Zarządzanie prywatnością i danymi,
- Przezroczystość,
- Różnorodność, niedyskryminacja i sprawiedliwość,
- Dobrostan społeczny i środowiskowy,
- Odpowiedzialność.
Być może połączenie tych dwóch sposobów jest dobrą rzeczą, ale brak personelu odpowiedzialnego za sztuczną inteligencję nie jest rozwiązaniem. Więc myślę, że Microsoft nie ma racji!
Wspólna przyszłość interakcji człowiek-AI
Wykorzystanie mocy sztucznej inteligencji do zwiększania ludzkiej inteligencji
Osobiście wierzę, że szczyt produktywności i poprawy biznesu można osiągnąć, gdy sztuczna inteligencja usprawni pracę człowieka. Moje obserwacje opierają się na tym, co widzę, co robią firmy, gdy ludzie są na polowaniu. Czy układanie produktów na półce jest zadaniem godnym zaufania i prostym?
Oczywiście Twoje pudełko Cheerios lub puszka Coca-Coli znajdują się w tym samym miejscu w supermarkecie. Dlaczego nie stworzyć robotów, które będą układać te produkty na półce? Dlaczego ludzie są do tego potrzebni? Cóż, wygląda na to, że to zadanie nie jest na tyle proste, aby zastąpić je roboty.
Cztery lata temu, to stało się kiedy Walmart Inc ogłosił koniec współpracy z Bossa Nova Robotics Inc, porzucając wieloletnie badania i wysiłki mające na celu zautomatyzowanie zadania skanowania półek i śledzenia zapasów. Decyzja ta zniweczyła wysiłki największego sprzedawcy detalicznego na świecie mające na celu poprawę jakości obsługi klientów i ułatwienie pracy pracownikom sklepów poprzez wykorzystanie robotów.
Jeśli spojrzymy na tę grafikę i zastanowimy się, w jaki sposób sztuczna inteligencja może nam pomóc, łatwiej będzie nam zrozumieć, że sztuczna inteligencja nas potrzebuje, a my potrzebujemy sztucznej inteligencji.
Źródło: Sztuczna inteligencja, inteligencja ludzka i inteligencja hybrydowa oparta na wzajemnym wzmacnianiu”, Jarrahi, Luts, Newlands
W praktyce inteligencja maszyn jest często wspomagana przez ludzi. Wąska inteligencja sztucznej inteligencji opiera się na obszernych danych szkoleniowych generowanych lub przetwarzanych przez ludzi. Niektórzy dostawcy sztucznej inteligencji nawet ukrywają ilość pracy ludzkiej niezbędną do szkolenia usług sztucznej inteligencji.
Co więcej, systemy sztucznej inteligencji mogą potencjalnie zwiększać ludzką inteligencję. Zamiast zastępować ludzi, sztuczna inteligencja zazwyczaj rozszerza lub wzmacnia ludzkie możliwości, zapewniając narzędzia pomocnicze, takie jak analityka predykcyjna. Na przykład osobiści inteligentni asystenci zwiększają zdolności poznawcze użytkowników, pomagając w przetwarzaniu i poruszaniu się po rozległych obszarach informacyjnych. W grach strategicznych, takich jak szachy, arcymistrzowie współpracują ze sztuczną inteligencją, aby skupić się na planowaniu strategicznym, jednocześnie polegając na maszynach do obliczeń analitycznych. Rozszerzona ludzka inteligencja wyłania się ze współpracy między ludźmi i sztuczną inteligencją, wzmacniając i podnosząc ludzkie zdolności poznawcze.
Skuteczne interakcje między ludźmi a sztuczną inteligencją prowadzą do sztucznej inteligencji wspomaganej przez człowieka i zwiększonej ludzkiej inteligencji. Nakładający się obszar między ludźmi i sztuczną inteligencją reprezentuje ich wzajemny postęp poprzez interakcję.
Rzeczywiste zastosowania sztucznej inteligencji pokazują, że osiągnięcie inteligentnej wydajności wykracza poza duże zbiory danych i algorytmy; wkład człowieka jest kluczowy. Systemy sztucznej inteligencji to systemy socjotechniczne, które mogą się rozwijać jedynie poprzez interakcję i uzupełnianie ludzkiego rozumowania i podejmowania decyzji przez maszyny.
Opracowanie skutecznej symbiozy człowieka i sztucznej inteligencji wymaga stawienia czoła wyzwaniom, takim jak rozbieżna wiedza ukryta między ludźmi i maszynami, która może utrudniać wzajemne zrozumienie.
Przykłady udanej współpracy człowieka i sztucznej inteligencji w różnych branżach
Medycyna i opieka zdrowotna
- Uniwersytet Kalifornijski w San Francisco (UCSF) opracował system sztucznej inteligencji, który ma pomóc radiologom w analizie mammografii. Przykład: system sztucznej inteligencji UCSF do analizy mammograficznej.
- Technologia sztucznej inteligencji pomaga lekarzom w różnych zadaniach związanych z opieką zdrowotną i wczesnym wykrywaniu chorób. Przykład: systemy chirurgiczne wspomagane sztuczną inteligencją i narzędzia do wykrywania chorób.
Dziennikarstwo:
- Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, takie jak Grammarly i Hemingway, pomagają w sprawdzaniu błędów gramatycznych i stylistycznych.
Produkcja:
- Sztuczna inteligencja służy do analizowania danych dotyczących wydajności i przewidywania potrzeb konserwacyjnych. Przykład: system sztucznej inteligencji firmy Airbus do analizy osiągów samolotów. Hansrobot pomaga zwiększyć produktywność procesów produkcyjnych.
Marketing:
- Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do spersonalizowanych reklam, chatbotów i analizy danych. Przykład: HubSpot wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizy danych klientów i optymalizacji działań marketingowych.
Prawo:
- Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do badań i analizy dokumentów w dziedzinie prawa. Przykład: Jasność to platforma oparta na sztucznej inteligencji do analizy umów prawnych.
Rolnictwo:
- Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe analizują dane, aby pomóc rolnikom w podejmowaniu świadomych decyzji. Przykład: John Deere wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizy gleby i planowania upraw.
Sztuka:
- Generatywna sztuczna inteligencja służy do tworzenia oryginalnych dzieł sztuki. Przykłady: DALL-E, Jasper Art, Midjourney. Godne uwagi dzieła sztuki: Portret Edmonda de Belamy’ego (obraz wygenerowany przez sztuczną inteligencję sprzedany w Christie’s za 432 500 dolarów w 2018 r.).
Jak współpraca człowieka i sztucznej inteligencji może kształtować lepsze społeczeństwo i świat
Potężne połączenie ludzkiej kreatywności i zaawansowanych możliwości sztucznej inteligencji otwiera w przyszłości zupełnie nowy świat możliwości dla społeczeństwa skupionego na człowieku, umożliwiając nam dokonanie niezwykłych wyczynów, które kiedyś uważano za niemożliwe. Sztuczna inteligencja jest szczególnie biegła w przetwarzaniu ogromnych ilości danych, identyfikowaniu skomplikowanych wzorców, dokonywaniu dokładnych prognoz, dostarczaniu cennych informacji na temat złożonych zbiorów danych i odkrywaniu ukrytych korelacji, które są trudne do dostrzeżenia przez człowieka.
Jednakże ludzie wnoszą niezastąpione cechy, takie jak empatia, krytyczne myślenie i zróżnicowane umiejętności podejmowania decyzji, dzięki którym możemy poruszać się po niuansach i niejednoznacznościach naszego świata. Myśląc nieszablonowo, okazując empatię innym i kierując się względami etycznymi, możemy odpowiedzialnie i z korzyścią wykorzystywać sztuczną inteligencję dla poprawy społeczeństwa.
Razem ludzie i sztuczna inteligencja tworzą bezkonkurencyjny sojusz, który ma potencjał zrewolucjonizowania różnych branż, od opieki zdrowotnej, przez finanse, po edukację i transport, w sposób skupiony na ludzkich potrzebach i wartościach. To partnerstwo umożliwia nam rozwiązywanie złożonych problemów, podejmowanie świadomych decyzji i torowanie drogi dla lepszej przyszłości dla wszystkich członków społeczeństwa. Podejmując tę transformacyjną podróż, możemy osiągnąć to, co kiedyś uważano za nieosiągalne i zbudować przyszłość skupioną na człowieku.
Wniosek
Podsumowując, sztuczna inteligencja zrewolucjonizowała wiele sektorów, zwiększając precyzję prognoz diagnostycznych i umożliwiając spersonalizowane podejście do wielu wyzwań stojących przed człowiekiem i przyrodą. Wspomniane powyżej osiągnięcia i postępy były możliwe dzięki wspólnym wysiłkom poszczególnych osób i algorytmów sztucznej inteligencji.
Podsumowanie wspólnego potencjału interakcji człowiek-AI
W dużej mierze wspólny potencjał interakcji człowiek-AI odpowiada na potrzebę niezwykłych wyników. Łącząc wiedzę ludzką z algorytmami sztucznej inteligencji, osiągnięto znaczące postępy i ulepszenia w różnych dziedzinach. Partnerstwo to nie tylko pokonuje ograniczenia każdej ze stron, ale także zapewnia poziom kontroli nad wynikami. Zbiorowa inteligencja ludzi i moc obliczeniowa sztucznej inteligencji są bardzo obiecujące w zakresie rozwiązywania złożonych wyzwań, napędzania postępu i kształtowania przyszłości.
Powyższe przykłady dowodzą, że ludzie potrafią skutecznie kierować sztuczną inteligencją. Przykłady te pokazują udaną współpracę między ludzką wiedzą a algorytmami sztucznej inteligencji, pokazując zdolność do osiągania pożądanych wyników. Wykorzystując zbiorową inteligencję ludzi i moc obliczeniową sztucznej inteligencji, osiągnięto znaczące postępy i ulepszenia w różnych dziedzinach. Umacnia to pogląd, że interakcja człowieka i sztucznej inteligencji może prowadzić do owocnych i wpływowych wyników, jeśli jest odpowiednio prowadzona.
Zachęcanie do zrównoważonego podejścia, które przyniesie korzyści zarówno ludziom, jak i systemom sztucznej inteligencji
Kluczem do uwolnienia pełnego potencjału relacji między ludźmi a sztuczną inteligencją jest utrzymanie zrównoważonego podejścia, które wspiera jedno i drugie. Ponieważ technologia rozwija się w niespotykanym dotychczas tempie, priorytetem jest dobro wszystkich zaangażowanych stron.
Uznając mocne strony i możliwości systemów AI, możemy wykorzystać ich moc do rozwiązywania skomplikowanych problemów i zwiększania ludzkich możliwości. Jednocześnie przy opracowywaniu i wdrażaniu sztucznej inteligencji musimy stać na straży wartości ludzkich, empatii i względów etycznych.
Promując harmonijne współistnienie ludzi i systemów sztucznej inteligencji, możemy stworzyć przyszłość, w której technologia będzie pozytywną siłą wprowadzającą zmiany, wzbogacającą nasze życie i wzmacniającą nasz wspólny potencjał.
Przyjmijmy holistyczną perspektywę, w której cenimy dobro ludzi i systemów sztucznej inteligencji, torując drogę światu, w którym kwitną innowacje, a współczucie wyznacza naszą drogę naprzód.