Rozszerzona Inteligencja (Augemented Intelligence), czyli jak wesprzeć ludzką inteligencję?
Sztuczna Inteligencja ma niewątpliwie obiecującą przyszłość w świecie technologii oraz potencjał, aby zrewolucjonizować praktycznie wszystkie branże. Firmy technologiczne zaczynają też rozumieć, że dzięki kombinacji ludzkich możliwości oraz Uczenia Maszynowego mogą osiągnąć znacznie większą wartość biznesową. Czym zatem jest Rozszerzona Inteligencja?
Rozszerzona Inteligencja (Augemented Intelligence) – definicja
Inteligencja Rozszerzona, w języku angielskim określana mianem Augemented Intelligence, Intelligence Amplification (IA) czy Extended Intelligence (EI), to w istocie „wariacja” lub bardziej zaawansowana wersja Sztucznej Inteligencji, czyli Artificial Intelligence (AI).
Podczas gdy Sztuczna Inteligencja obejmuje tworzenie oprogramowania, które ma pracować i reagować tak samo, jak jego ludzkie odpowiedniki, Rozszerzona Inteligencja wykorzystuje ten sam software w celu usprawnienia działań pracowników. Wymaga więc ona współpracy ludzi oraz robotów programowych, którzy czerpiąc ze swoich mocnych stron mogą wspólnie osiągnąć większą wartość biznesową. Innymi słowy, głównym celem IA jest umożliwienie człowiekowi lepszej i mądrzejszej pracy.
Sprawdź również jak funkcjonuje pracownik cyfrowy.
Sztuczna Inteligencja vs Rozszerzona Inteligencja (SI vs IA)
Rozszerzona Inteligencja nie różni się technicznie od tego, co zaoferowała już Sztuczna Inteligencja. Jest to raczej inne spojrzenie na usprawnienia technologiczne, a zwłaszcza te, które pozwalają komputerom i oprogramowaniu uczestniczyć w zadaniach, które do tej pory uważano za zarezerwowane dla ludzi.
Wykorzystywana jest przy tym Rzeczywistość Rozszerzona, czyli Augemented Reality (AR). To technologia, która pozwala łączyć świat realny z tym generowanym komputerowo. Dzięki użyciu urządzeń, takich jak kamera, smartfon czy tablet, możliwe jest na przykład nałożenie wirtualnych obiektów 3D generowanych w czasie rzeczywistym na obraz, który użytkownik widzi przed sobą. Umożliwia to między innymi sprawdzenie, jak dany produkt będzie się komponował z otoczeniem, w którym miałby docelowo się znaleźć.
Należy jednak pamiętać, że istnieje wiele umiejętności, którym nie jest w stanie dorównać nic poza inteligencją na poziomie ludzkim (jeśli kiedykolwiek zostanie ona stworzona). Dla przykładu, nawet trywialne zadania, takie jak podnoszenie przedmiotów o różnych kształtach i umieszczanie ich w odpowiednich otworach, czyli coś, co może wykonać czteroletnie dziecko, są niezwykle skomplikowane z punktu widzenia Sztucznej Inteligencji.
Do tej pory nikomu nie udało się stworzyć tzw. General Artificial Intelligence lub Strong Artificial Intelligence, czyli systemu, który potrafiłby samodzielnie myśleć i działać. Poziom jego umiejętności jest porównywalny do ludzkich możliwości, a nawet w pewnych aspektach (takich, jak moc obliczeniowa) je przekracza. Sztuczna Inteligencja, którą dysponujemy obecnie, nosi miano Narrow Artificial Intelligence i jest skuteczna w wykonywaniu pojedynczych czynności i ograniczonych zestawów zadań.
Do czego wykorzystywana jest Rozszerzona Inteligencja?
Jeśli spojrzeć na SI z perspektywy Rozszerzonej Inteligencji, pojawia się sporo interesujących możliwości.
Dzięki postępom w dziedzinie Cloud Computing, generowana jest i przechowywana ogromna ilość danych. Mogą one dotyczyć z pozoru trywialnych informacji, takich jak czas spędzany przez odwiedzających na stronie. Dane kryją jednak w sobie również odpowiedzi na to, jak zmniejszyć zatłoczenie w miastach, zidentyfikować oznaki raka na wcześniejszych etapach, pomóc uczniom, którzy pozostają w tyle czy zapobiegać cyberatakom. Problem polega na tym, że bieżące przeglądanie wszystkich tych zmiennych wykracza poza ludzkie możliwości.
Tak się składa, że właśnie w tym miejscu IA (a zwłaszcza Uczenie Maszynowe) może pomóc ludzkim ekspertom. Rozszerzona Inteligencja jest szczególnie dobra w analizowaniu ogromnych ilości danych oraz znajdowaniu wzorców i korelacji, które albo pozostałyby niezauważone przez analityków, albo zostałyby wykryte z opóźnieniem.
Dowiedz się więcej także o robotyzacji i jej wdrożeniu w procesach biznesowych.
Przykładowe zastosowania Rozszerzonej Inteligencji. Jakie branże szczególnie mogą wykorzystać Rozszerzoną Inteligencję?
W zakresie opieki zdrowotnej, dla przykładu, algorytm Sztucznej Inteligencji może przeanalizować objawy i funkcje życiowe pacjenta oraz zestawić je z historią chorób, zarówno jego, jak i całej rodziny, a nawet milionów innych chorych, których dane znajdują się w bazie. Dzięki temu lekarz w przeciągu kilku sekund otrzyma sugestie odnośnie możliwych przyczyn złego samopoczucia. Algorytmy mogą także przeanalizować obraz radiologiczny sto razy szybciej, niż ludzie i dzięki temu pomóc ludzkim ekspertom w dotarciu do większej liczby pacjentów w krótszym czasie. Oprócz poprawy jakości opieki, umożliwiają one także zmniejszenie prawdopodobieństwa błędów medycznych przy jednoczesnym przyspieszeniu czasochłonnych procedur, takich jak procesowanie dokumentów.
Z kolei w dziedzinie edukacji, Sztuczna Inteligencja może pomóc zarówno nauczycielom, jak i uczniom. Algorytmy mogą na przykład monitorować reakcje i interakcje uczestników zajęć oraz porównywać je z wrażeniami i wynikami ich rówieśników, aby dowiedzieć się, jakie mają mocne strony oraz gdzie jest pole do poprawy. Dzięki temu nauczyciele będą mogli optymalnie wykorzystać swój czas i poświęcić go na obszary, w których będą mogli wywrzeć największy wpływ na swoich uczniów. Dzięki wsparciu inteligentnych asystentów, ci drudzy otrzymają również materiały uzupełniające i ćwiczenia, które pomogą im uzupełnić luki w wiedzy czy umiejętnościach oraz lepiej przygotować się na przyszłe wyzwania.
Inteligencja Rozszerzona znajduje oczywiście zastosowanie w wielu różnych dziedzinach biznesu i przemysłu, takich jak
- sprzedaż: zwiększenie zaangażowania i konwersji poprzez umożliwianie kupującym online robienia zakupów w sposób spójny z ich stylem myślenia dzięki wykorzystaniu maszynowego rozpoznawania,
- turystyka: optymalizacja procesu reklamacji i analizy opinii klientów,
- produkcja: wspomaganie i przyspieszenie procesu projektowania generatywnego,
- przemysł petrochemiczny: optymalizacja wiercenia precyzyjnego.
Poczytaj również o przyspieszeniu pracy w działach operacyjnych.
Jak Rozszerzona Inteligencja może wpłynąć na przedsiębiorstwo?
Jak pokazują powyższe przykłady i wiele innych, Rozszerzona Inteligencja nie polega na wypieraniu ludzkiego potencjału, ale raczej na jego wzmacnianiu i rozwijaniu poprzez wykorzystanie „potoku” generowanych przez nas wszystkich danych. Głównym celem jest więc tutaj poszerzenie wiedzy i doświadczenia każdego użytkownika, od klienta, przez pracownika terenowego, aż po dyrektora generalnego. Jest to możliwe dzięki wyposażeniu ich w oprogramowanie, które nieustannie analizuje i interpretuje dane oraz wyciąga z nich wnioski. Jeśli więc i Ty chcesz poszerzyć swoją wiedzę z zakresu automatyzacji lub poznać pełnię jej możliwości, zapraszamy serdecznie do kontaktu!
Porozmawiajmy!
a my pomożemy Ci wdrożyć najnowsze rozwiązania!
Podobne wpisy:
Fauxtomation – jak rozpoznać fałszywą automatyzację i nie wpaść w złe wnioski?
Wpływ sztucznej inteligencji na proces obsługi klienta przez przedsiębiorstwa
Uczenie maszynowe, czyli przyszłość zaawansowanej analizy danych
Test Turinga — czy człowiek jest w stanie rozpoznać maszynę?