„Ciężko obrażać się na sztuczną inteligencję”. Debata nad AI w Politechnice Lubelskiej

Naukowcy, eksperci i studenci dyskutowali o korzyściach, wyzwaniach i ryzykach związanych ze sztuczną  inteligencją. Na Politechnice Lubelskiej zakończyła się dwudniowa konferencja.

– Rozmawiając o sztucznej inteligencji ludzie skupiają się na wadach. Możemy wyobrazić sobie wyciek wrażliwych danych – mówi dr Dariusz Majerek z Wydziału Matematyki i Informatyki Technicznej Politechniki Lubelskiej. – Kończą nam się też zasoby w postaci procesorów GPU służące do szybkiego przetwarzania danych. Coraz trudniej dostępne a zarazem coraz droższe są też usługi chmurowe, które są niezbędne, bo modele potrzebują ogromnych klastrów obliczeniowych. Na domowym komputerze nie popracują. Podczas uczenia modeli pozostawiamy też olbrzymi ślad węglowy. Problemem jest też to, że większości modeli uczenia maszynowego czy sztucznej inteligencji jest „czarnymi skrzynkami”: działają świetnie, ale nie wiemy, dlaczego i nie wiemy, czy my możemy im zaufać.

Problem jest duży, bo sztuczna inteligencja może nam np. podpowiedzieć, że trzeba przeprowadzić operację medyczną, ale nie powie już jaka jest niepewność związana z tą decyzją.

– Istnieje też obawa, że rozwój sztucznej inteligencji będzie wiązać się dla wielu osób z utratą pracy, bo część zawodów przestanie być potrzebna. Tak jednak działo się także podczas poprzednich rewolucji przemysłowych i ludzie przebranżowili się – zauważa Majerek.

Naukowiec widzi jednak wiele korzyści.

– Dzisiaj jest mi trudno wyobrazić sobie dyscyplinę naukową czy dziedzinę naszego życia,  w której sztuczna inteligencja nie byłaby obecna. Obecna jest w telefonach, gdzie podpowiada nam słowa, gdy piszemy wiadomości tekstowe. Obecna jest na platformach streamingowych podpowiadając, jaki film może nam się spodobać. Znajdziemy ją też w aplikacjach z muzyką proponując kolejne utwory – wylicza naukowiec. – W swojej pracy zajmuje się budowaniem modeli, które będziemy mogli wykorzystywać na rzecz ochrony środowiska.

Przykładem są oczyszczalnie ścieków, które zgodnie z przepisami muszą raz w tygodniu badać, to co wpuszczają do rzek. Jeśli metale ciężkie przedostaną się do ścieków kilka dni wcześniej to badanie ich nie wykryje lub stwierdzi je po fakcie, gdy środowisko będzie już zanieczyszczone.

– Dlatego budujemy np. sztuczne zmysły. Elektroniczny nos co sekundę może robić badania dostarczające informacji, czy mamy do czynienia z zagrożeniem i powinniśmy podjąć działania. Z kolei sztuczne oko na podstawie zdjęć mikroskopowych pomaga ocenić kondycję osadu czynnego – opowiada doktor.

Podobnych przykładów jest więcej, bo sztuczna inteligencja może też np. pomagać  w medycynie. Gdy lekarz stwierdzi u pacjenta niedobór żelaza przepisze tabletki, ale może do problemu w ogóle nie dojdzie, gdy będziemy wzbogacać naszą dietę o przyswajalne makro- i mikroelementy np. z cebuli hodowanej na pożywce wzbogaconej właśnie o żelazo.

– I w takich sytuacjach są nam potrzebne algorytmy uczenia maszynowego są nam potrzebne, żeby sprawdzić jakie powinny być konfigurację parametrów wejściowych, żeby nie zabić tej cebuli, ale zarazem żeby tego żelaza miała odpowiednią ilość – mówi naukowiec. – Dlatego ciężko byłoby dzisiaj obrażać się na sztuczną inteligencję dlatego, że niesie też zagrożenia.