Sztuczna Inteligencja w pigułce – jak wygląda rynek technologii przyszłości?

Czym jest sztuczna Inteligencja? Na jakim poziomie zaawansowania są współczesne technologie wykorzystywane przez największych w tej branży? Jak szybko i w jaki sposób rozwija się rynek? Jakie są prognozy na najbliższą przyszłość? Odpowiadamy na wszystkie powyższe pytania i… zapraszamy do dyskusji. Najbliższe spotkania odbędą się już 13 września w Krakowie i 27 września w Katowicach.

Wyścig ku sztucznej inteligencji

Marzenia ludzkości o stworzeniu pierwszej, myślącej maszyny sięgają starożytności. Już klasyczni filozofowie próbowali przedstawić ludzką myśl jako mechaniczną reprezentację symboli i cyfr! Pragnienie stworzenia prawdziwej sztucznej inteligencji rozbudziły na nowo pierwsze, programowalne komputery zbudowane w latach 40-tych XX wieku. Natomiast powojenne lata przynosiły coraz ciekawsze doświadczenia i publikacje. Niestety, początkowy entuzjazm słabł wraz badaniami, których rozwiązania wymagały ówcześnie nieosiągalnej mocy obliczeniowej. Pomimo zaangażowania licznych ośrodków badawczych prace nad sztuczną inteligencją nie przyniosły zadowalających rezultatów.

Przełom w dziedzinie algorytmiki zdawał się nastąpić w latach 80-tych, wraz z pojawieniem się rozwiązań bazujących na sieciach neuronowych. Ta innowatorska myśl miała być receptą na problemy związane z implementacją uczenia maszynowego. Niestety i tym razem dostępna moc obliczeniowa nie była w stanie sprostać wymaganiom tych skomplikowanych algorytmów i nie przyniosła zadowalających wyników.

Dopiero wraz z udoskonaleniem produkcji skomplikowanych układów scalonych, osiągnięcia w dziedzinie mocy obliczeniowej oraz współbieżności procesorów, pozwoliły na realizację marzeń naukowców XX wieku, czyli stworzenie pierwszych, wydajnych i szeroko dostępnych algorytmów, implementujących rozwiązania bazujące na sztucznej inteligencji.

Historia dzieje się na naszych oczach?

Sztuczna inteligencja, a właściwie uczenie maszynowe, które ma do niej doprowadzić, rozwija się w wielu kierunkach. Począwszy od najstarszych wyzwań, czyli rozpoznawania obiektów, czy też ludzkiej twarzy, oraz rozpoznawania mowy poprzez rozumienie naturalnego języka i tłumaczenie go, aż po najnowsze usługi, które znajdują rozwiązania w obszarach biznesowych. Niewątpliwie impetu temu wyścigowi nadaje zaangażowanie największych graczy, jeśli chodzi o rynek IT.

Począwszy od roku 2011, największe firmy technologiczne, takiej jak Microsoft, czy Google, rozpoczęły budowanie swojej bazy wiedzy w obszarze sztucznej inteligencji, przejmując technologiczne startupy. Proces ten nabierał coraz większego rozmachu i osiągnął swój szczyt z końcem roku 2016, kiedy to oficjalnie mówiliśmy o 21 przejęciach mniejszych spółek. Głównym obszarem zainteresowania największych potentatów stały się spółki, które w swoim portfolio posiadały rozwiązania z obszaru przetwarzania mowy, obrazu, oraz usług biznesowych. Głównym celem tych przejęć, jak pokazują obserwacje, jest zbudowanie podstawowych kompetencji z obszaru sztucznej inteligencji. Spółki, takie jak Facebook, czy Twitter, skupiają się na startupach, które mogą zaoferować rozwiązania lub wiedzę z obszaru przetwarzania obrazu. Z kolei spółki pokroju Ebay lub Oracle bardziej skupione są na startupach mogących dostarczyć rozwiązania, które będą potrafiły bardziej zrozumieć biznesową potrzebę klienta, a co za tym idzie, stworzyć bardziej dopasowaną usługę.

W chwili obecnej rynek zdominowany jest głównie przez dostawców znanych z szerokiego portfolio usług i rozwiązań. W zależności od obszaru, w którym działają firmy, ich starania w zakresie rozwoju sztucznej inteligencji, mogą być nakierowane bardziej na finalnego odbiorcę poprzez tworzenie rozwiązań dla Smartfonów, szeroko pojęte IoT, oraz media społecznościowe (Google, Microsoft, Apple, Facebook) lub rozwiązania bardziej umocowane w rozwoju aplikacji i technologii chmurowej (Google, Microsoft, IBM, Amazon, INTEL).

Co oferuje rynek

Obecnie najpopularniejszą metodą dostarczania rozwiązań z obszaru sztucznej inteligencji jest model usługowy określany jako „aaS” (as a Service) i jego odmiana dotycząca AI, czyli MLaaS (Machine Learning as a Service). Dzieje się tak głównie ze względu na szybkość dostarczenia nowych rozwiązań oraz ich umiarkowany koszt. Firmy rzadko mogą w nieskończoność rozbudowywać swoją infrastrukturę, oraz portfolio aplikacyjne, bazujące na sztucznej inteligencji, więc wspomniany model staje się ciekawą alternatywą, także dla mniejszych graczy. Wśród największych dostawców mamy głównie duże firmy z obszaru IT, które jednak, mimo wszystko, starają dostarczać się unikatowe rozwiązania, budując swoje kompetencje, oraz portfolio w odmienny sposób.

Microsoft stara się swoich najlepszych ekspertów gromadzić w ramach działającego „Microsoft Research”. W porównaniu do innych potentatów Microsoft i IBM skupiają się w głównej mierze na przejęciach spółek, które w swoim portfolio mają rozwiązania wspierające pracę developerów, inteligentne aplikacje dla klienta indywidualnego (chatboty) oraz usługi businessowe dla klienta korporacyjnego. Microsoft udostępnia swoje usługi z obszaru AI głównie poprzez platformę Azure AI. Jest to w pełni kompletne rozwiązanie, która z jednej strony daje dostęp do gotowych interfejsów API, takich jak serwisy kognitywne, co umożliwia budowania zróżnicowanych modeli biznesowych, bazujących na uczeniu maszynowym. Microsoft wspiera również rozwiązania w obszarze inteligentnej infrastruktury, oraz rozwój narzędzi usprawniających pracę developerów. Warto wspomnieć, iż Microsoft ostatnimi czasy rozszerza także modele współpracy, wychodząc z ofertą na urządzenia, które nie są wpięte do chmury, a jednak wykorzystują potencjał uczenia maszynowego. Przykładem mogą być drony, które mogą rozpoznawać obraz w czasie lotu, wykorzystując modele uczenia maszynowego wcześniej przygotowane w Chmurze Microsoftu.

IBM bardzo mocno inwestuje w swoje jednostki z obszaru serwisów kognitywnych, oraz uczenia maszynowego, które skupia pod szyldem „IBM Research”. Wraz z Microsoftem są niewątpliwymi liderami, jeżeli chodzi o liczbę zarejestrowanych patentów. IBM promuje swoje rozwiązania z obszaru sztucznej inteligencji poprzez swój sztandarowy produkt, jakim jest IBM Watson. Oferując rozwiązania w modelu usługowym, IBM dostarcza bardzo zbliżony pakiet rozwiązań, co wcześniej wspomniany Microsoft, zachowując jednocześnie przy tym pewne unikatowe serwisy, których konkurencja nie zawsze posiada. Zdecydowanie najlepiej w porównaniu z konkurencją wypadają serwisy bazujące na analizie języka, gdzie wydaje się, że IBM dostarcza najbardziej kompleksową ofertę, którą stale rozbudowuje.

Amazon większość swojego businessu w obszarze sztucznej inteligencji buduje również jak poprzednicy poprzez serwisy kognitywne, dostarczane do klienta w postaci modelu usługowego. Amazon w porównaniu do konkurencji nie ma tak rozbudowanego portfolio serwisów, niemniej jednak pod swoim parasolem posiada najważniejsze rozwiązania z obszaru sztucznej inteligencji, takie jak: analizy z obszaru tekstu pisanego, mowy lub analizy obrazu. Dostarcza także rozwiązania poświęcone programistom, dzięki którym mogą być tworzone rozwiązania „szyte na miarę” pod kątem potrzeb biznesu. Warto wspomnieć, iż sztandarowym produktem, jeżeli chodzi o rozwiązania z elementami sztucznej inteligencji dla finalnego konsumenta jest Alexa. Alexa jest wirtualnym asystentem wspierającym komunikację głosową z użytkownikiem. W procesie tym Amazon używa polskiego syntezatora głosu IVONA, którego przejął w 2013 roku.

Google w głównej mierze buduje swoje kompetencje i pozycję, poprzez kolejne przejęcia spółek działających w szeroko pojętym obszarze sztucznej inteligencji. Jest niewątpliwym liderem w tym obszarze z 11 spółkami które dołączyły do szerokiej rodziny Google. Dużą przewagą firmy jest także fakt, iż działa w niemalże każdym sektorze, posiadając bardzo zróżnicowane portfolio technologiczne. W przypadku unikatowości serwisów dostarczanych przez Google na pewno warto zwrócić uwagę na rozwiązania wspierające procesy rekrutacyjne, dające firmom przewagę w obszarze wyszukiwania i ofertowania przyszłych pracowników. Ciekawe i cały czas testowane wydają się rozwiązania Google, bazujące na wirtualizacji obrazu, dające możliwość testowania swoich pomysłów przy mniejszych wymaganiach sprzętowych i na większą skalę. Jeżeli chodzi o rodzime zastosowanie to firma Google przoduje w rozwiązaniach bazujących na tłumaczeniach języka polskiego.

W przypadku firmy Apple, patrząc tylko po liczbie przejęć, to wydawać by się mogło, że Apple najbardziej odstaje od stawki. Tak naprawdę początki uczenia maszynowego w Apple to końcówka roku 2015. Mimo, że usilnie starają się nadgonić rynek poprzez zatrudnianie głośnych nazwisk, to różnica w stosunku do konkurencji jest jeszcze znacząca. Strategia firmy Apple w obszarze sztucznej inteligencji skupia się na rozwiązaniach, które można uruchomić na lokalnych urządzeniach, aniżeli w chmurze, jak u pozostałych dużych graczy. Tym samym wprowadzono rozwiązanie CreateML umożliwiające programistom tworzenie rozwiązań z elementami sztucznej inteligencji dla produktów z rodziny Apple. Czy strategia ta, bazująca na daleko idącej unikalności usługi, przyniesie rezultat? Czas pokaże, jednak wiemy już, że analogiczne rozwiązanie dla systemów Android zostało wprowadzone przez firmę Google już trzy lata temu.

Facebook w porównaniu do konkurencji z rynku inwestuje w swoją indywidualność i mimo niewielkiej ilości przejęć, to te, które miały miejsce, są bardzo wpasowane w ogólną strategię firmy, wspierając ją w obszarze analizy obrazu i szeroko pojętych chatbotów.

Gdzie nas to zaprowadzi?

Elementy sztucznej inteligencji zaczynają być widoczne w coraz większej ilości obszarów naszego życia. Począwszy od smartfonów, a skończywszy na rozwiązaniach pochodzących z naszego najbliższego domowego otoczenia. Sztuczna inteligencja coraz śmielej wchodzi w sfery naszego życia i otoczenia, gdzie jeszcze jakiś czas temu nie miała racji bytu. Wykorzystanie nowoczesnych technologii z obszaru sztucznej inteligencji jest również podstawą idei Przemysłu 4.0, mającej na celu zwiększanie konkurencyjności. Idea ta zakłada tworzenie produktów i rozwiązań w wirtualnym świecie, zanim trafią one do końcowego odbiorcy. Taki scenariusz nie będzie możliwy bez wykorzystania rozwiązań z obszaru uczenia maszynowego i analizy dużych zbiorów danych.

W roku 2010 Luke Wróblewski sformułował stwierdzenie „Mobile First”, wskazujące, iż powstające aplikacje powinny być w pierwszej kolejności przygotowywane na rozwiązania mobilne, co zupełnie zrewolucjonizowało podejście do tworzenia aplikacji. Kilka lat później należy sobie zadać pytanie, czy patrząc na to jak zmienia się nasze otoczenie, nie powinniśmy w najbliższym czasie rozpatrywać tworzonych rozwiązań w duchu „A.I. First”? Wszystko bowiem wskazuje, iż sztuczna inteligencja, jej zróżnicowane formy i właściwości sprawią, iż jesteśmy świadkami kolejnego technologicznego skoku.

Interesuje Cię to, jak nowe technologie zmieniają świat?

Autora wraz z jego zespołem będziemy mogli spotkać na najbliższym IT [email protected], organizowanym przez Capgemini. Spotkanie odbędzie się 13 września o 18:00 na Placu Nowym 1 w Krakowie, a dwa tygodnie później tj. 27 września o tej samej godzinie w Spencer Bistro & Cafe w Katowicach. Do zobaczenia!

Autor: Tomasz Cieślar