Chris Duffey | Kreatywność wzmocniona przez AI: Przyszłość już tu jest08.10.2018

Na przestrzeni dziejów najwięksi innowatorzy łączyli artystyczną kreatywność z logiką nauki. Wystarczy spojrzeć na Leonarda da Vinci, który uważał się za człowieka nauki i techniki w takim samym stopniu, jak za artystę. Sztuczna inteligencja (ang. Artificial Intelligence, AI) wpisuje się w tę perspektywę – jest konwergencją sztuki i nauki.

Co 10-15 lat pojawia się na świecie nowa, przełomowa platforma technologiczna. Spójrzcie na to, jak rewolucja w dziedzinie komputerów stacjonarnych pomogła zdemokratyzować twórczość i dostęp do informacji. Następnie wszechobecne stały się urządzenia mobilne, co pomogło w przekazywaniu tych informacji. Później szybko pojawiła się potrzeba przechowywania danych w chmurze. A teraz mamy sztuczną inteligencję, której rozwój jest pod wieloma względami napędzany przez potrzebę stworzenia narzędzi, umożliwiających zrozumienie wszystkich tych danych.

Z tego powodu sztuczna inteligencja jest uważana za najważniejszy wynalazek naszego pokolenia – otaczający nas system operacyjny, który zapewni świetlaną przyszłość nieskończenie wielu kolejnym innowacjom biznesowym. AI wprowadzi je w zakresie tworzenia produktów, usług i doświadczeń na dużą skalę, a następnie będzie napędzać automatyzację w celu zwiększenia wydajności tych działań. Innowacyjne przedsiębiorstwa zawsze zajmowały się stwarzaniem nowych możliwości dla swoich produktów i klientów, a AI jest właśnie taką szansą.

Jest takie stare powiedzenie, że prawdziwą oznaką inteligencji nie jest wiedza, lecz wyobraźnia. To ważny temat w dyskusjach o sztucznej inteligencji, chociaż – co jeszcze bardziej specyficzne dla AI – prawdziwą oznaką inteligencji jest inteligentna wyobraźnia. Rozumiemy przez to fakt, że wyobraźnię można teraz lepiej oprzeć na wiedzy, a przez to zauważalnie ją wzmocnić.

Dlatego sztuczna inteligencja to bez wątpienia platforma naszych czasów, najważniejsze obecnie medium. Nadszedł moment, by przedsiębiorstwa potroiły wysiłki, jeśli chodzi o wymianę wartości z klientami dzięki AI, ponieważ znajdujemy się w chwili, kiedy daje ona nareszcie podstawy do działania w celu zwiększenia innowacyjności.

Przedstawmy znaczenie AI w szerszym kontekście. W czasie, kiedy piszę ten tekst, jeśli spojrzy się na obecny krajobraz kulturowy, można zauważyć, że sztuczna inteligencja przenika wszystko. Weźmy np. hollywoodzkie programy i filmy. W rzeczywistości niektóre produkcje pełnometrażowe nie tylko opowiadają o AI, lecz także są zapowiadane przez trailery tworzone z jej wykorzystaniem. Można zauważyć wzrost popularności asystentów głosowych bazujących na AI, takich jak Alexa Amazona i HomePod Apple’a. Pojawia się wiele technologii AI, takich jak Mobileye, której używa się w samochodach autonomicznych, a także, oczywiście, wiele płomiennych i ważnych dyskusji na temat etyki i zarządzania sztuczną inteligencją. Żeby lepiej zrozumieć ogromne możliwości, jakie stwarza sztuczna inteligencja, musimy najpierw przyjrzeć się radykalnie zmieniającemu się i oportunistycznemu krajobrazowi rynku.

Zmiany społeczne

Transformacja społeczna, której doświadczamy, to czas bez precedensu. Sektor cyfrowy zakłóca funkcjonowanie każdej branży i każdego z nas. Treści są przez nas konsumowane za pomocą rosnącej liczby urządzeń i szybciej niż kiedykolwiek wcześniej. Ludzie oczekują, że ich doświadczenia będą spersonalizowane, połączone i wolne od zakłóceń w każdym punkcie kontaktu marki z klientem i niczego mniej nie zamierzają tolerować – to istota transformacji cyfrowej. Firmy zaczynają zdawać sobie sprawę z potrzeby przejścia od strategii skoncentrowanej na produkcie, do podejścia stawiającego na doświadczenie, zarówno dla klientów, jak i w ramach swoich organizacji.

Doświadczenia

Świat ulega zmianom w wyniku transformacji cyfrowej, szczególnie wskutek potrzeby tworzenia doświadczeń wolnych od jakichkolwiek zakłóceń. 71% konsumentów twierdzi, że wybierze dany produkt lub daną usługę zamiast oferty konkurencji ze względu na dobrze zaprojektowane doświadczenia.

Wyróżniające się doświadczenia stały się decydujące dla przyciągnięcia i utrzymania klientów. Tworzenie niezwykłych treści i odnajdowanie inspiracji to kluczowe kwestie. Silne doświadczenia zmieniają to, w jaki sposób się komunikujemy, jak spędzamy wspólnie czas, pracujemy i odnosimy się do świata wokół. Może to dotyczyć relacji indywidualnych: w rodzinach, wśród przyjaciół czy współpracowników, w czasie pracy w grupie czy korzystania z mediów społecznościowych. Albo relacji między jednostką a grupą: firmy z klientem, między firmami, nauczyciela z uczniem, rządu z obywatelem, artysty z publicznością... Te oparte na danych doświadczenia są teraz sposobem na przebicie się przez szum informacyjny i wywarcie wpływu.

Wykorzystywanie danych

Doświadczenia napędzają zatem innowacyjny sukces na polu biznesu, ponieważ są zasilane danymi. Poprzez wykorzystanie mocy danych jesteśmy w stanie pomóc tworzyć doświadczenia, które mają znaczenie. Każdego dnia powstaje 2,5 tryliona bajtów danych. AI może wykorzystać wiele z nich w taki sposób, żeby – przykładowo – inteligentnie określić, jak konsumenci wchodzą w interakcję z marką lub porzucają ją. Pomaga to ustalić, co działa, a co nie, prowadząc do tworzenia kolejnych doświadczeń – pięknych, silnych przeżyć, które zostają oparte na insightach i są wspierane przez dane. W AI nie chodzi jednak o technikę samą w sobie, ale o to, w jaki sposób można ją wykorzystać, by pomóc w tworzeniu tych wciągających i nieoczekiwanych doświadczeń. W Adobe lubimy myśleć o AI „na odwrót” – jako o IA – inteligentnym asystencie. Dzięki systemom AI, uczenia maszynowego (ang. Machine Learning, ML) i uczenia głębokiego (ang. Deep Learning, DL) maszyny stają się niezastąpione jako inteligentna pomoc.

Na przestrzeni dziejów ludzkość zawsze wykorzystywała możliwości „inteligentnych asystentów”. Jeden z przykładów to gołębie sportowe lub pocztowe. Kiedy dorastałem, miałem gołębicę, którą nazwałem Roxanne. Była mistrzynią w wyścigach gołębi. Rozpiera mnie duma, że wygrała wiele zawodów i zawsze zadziwiało mnie to, jak ona i inne gołębie sportowe potrafią odnaleźć drogę do domu. Na dziobie gołębia można zauważyć małe, białe skupisko komórek – znajduje się w nich niezwykle dużo żelaza. Jedna z teorii głosi, że to ich wewnętrzny kompas, który reaguje na pole magnetyczne Ziemi. Nawiasem mówiąc, gołębie to niezwykłe i niedoceniane istoty w królestwie zwierząt. Te fenomenalne stworzenia rozwijają prędkość nawet do 150 km/h, potrafią przelecieć ponad 1100 km drogi do domu w jeden dzień, widzą na odległość prawie 42 km i zarejestrowano przypadki, kiedy przeleciały prawie 11300 km w 55 dni.

W XVIII w. p.n.e. Grecy regularnie posługiwali się gołębiami w celu dostarczania wiadomości, zwłaszcza wyników igrzysk olimpijskich, do różnych państw-miast. Wykorzystywanie gołębi do przekazywania wiadomości może wydawać się niepraktyczne, ale wystarczy rozważyć alternatywę. Według greckiej legendy dostarczenie do Aten wieści o porażce Persów pod Maratonem zajęło większą część dnia. To zaledwie 42 km, ale biegacze umierali z wyczerpania. Jednakże dzięki pomysłowi użycia gołębia do dostarczania wyników zawodów, zajmowało to tylko kilka godzin.

A jest to zaledwie jeden z przykładów tego, jak ludzie wykorzystywali inteligentną pomoc, żeby zwiększyć swoje możliwości. W podobny sposób ci, którzy odniosą sukces w przyszłości będą korzystali z AI.

Historia sztucznej inteligencji

Obecnie istnieją zasadniczo trzy główne szkoły myślenia o sztucznej inteligencji. Pierwszą z nich jest technologiczna osobliwość. Zakłada się tu, że w pewnym momencie człowiek i maszyna staną się jednością.

To dość ciekawa perspektywa, ale prawdopodobnie oddalona o wiele lat lub w ogóle niemożliwa do urzeczywistnienia; zresztą wszystko to tylko założenia – niezależnie od ram czasowych toczy się wiele dyskusji na temat tego, jak dokładnie miałaby wyglądać Osobliwość. Inny sposób myślenia to wariant „Przyjaciel czy wróg?”. Wszyscy znamy to z nagłówków gazet. Założenie jest takie, że w pewnym momencie AI może zacząć postrzegać ludzką inteligencję jako zagrażającą jej konkurencję. Albo, na bardziej praktycznym poziomie: istnieje obawa, że sztuczna inteligencja odbierze ludziom pracę. Trzecią osią – tą, której my się trzymamy – jest to, że sztuczna inteligencja wzmocni kreatywność.

Mając to na uwadze, kiedy mówimy o AI jako o wzmocnieniu kreatywności, warto odnieść się, na zasadzie analogii, do komputerów oraz tego, jak historycznie o nich uczono i jak je wykorzystywano. Do lat 80. nauczyciele w szkole podstawowej uczyli o komputerach, mówiąc najpierw, w jaki sposób zostały one wynalezione i jak sposób działają, z naciskiem na kwestie techniczne. Jeśli jednak szybko przejdziemy do dzisiejszej metodyki nauczania, nie chodzi już o aspekty techniczne, lecz raczej o robienie z komputera lub oprogramowania użytku w środowisku szkolnym, bez względu na to, czy chodzi o rozdawanie iPadów do nauki strategii matematycznych, czy też o korzystanie z inteligentnej tablicy do czytania. Teraz sytuacja wygląda podobnie w odniesieniu do AI – nie zaczynamy od technicznych aspektów, lecz raczej od tego, jak i gdzie można ją wykorzystać do rozwiązywania problemów biznesowych. Świetną metaforą jest dyrygent lub kompozytor: zasadniczo muszą oni znać możliwości wszystkich instrumentów w orkiestrze, ale niekoniecznie muszą potrafić grać na każdym z nich lub wiedzieć jak te instrumenty zostały skonstruowane; muszą jednak wiedzieć, jak je wszystkie połączyć, żeby stworzyć arcydzieło i w zasadzie właśnie o tym mówimy w związku ze sztuczną inteligencją na poziomie strategii biznesowej. Ludzie nie interesują się technicznymi aspektami AI, tylko raczej tym, co można dzięki niej osiągnąć, w jaki sposób może ona służyć ludziom i firmom.

Do pewnego stopnia warto jednak zrozumieć, gdzie i jak AI przyszła na świat – oto bardzo krótki przegląd jej historii. Rok 1956 to narodziny sztucznej inteligencji. Wszystko zaczęło się od zamiaru stworzenia maszyn, które będą działać jak ludzie. Latem 1956 roku naukowcy z Dartmouth College zebrali się, aby skonstruować maszynę, która działałaby i myślała jak człowiek. Celem było stworzenie sztucznie inteligentnej istoty. Była to dość odważna wizja przyszłości AI, biorąc pod uwagę, że najlepszą technologią tamtych czasów był komputer typu mainframe, wykorzystujący karty perforowane.

Później nastąpiła seria cykli wzrostu i załamywania się koniunktury badawczej. Przez lata stało się to sześć czy siedem razy. Ludzie najpierw bardzo się ekscytowali, po czym przychodziło rozczarowanie, z wielu powodów. Z tymi cyklicznymi wzlotami i upadkami wiąże się pewna nazwa – „zima AI”. Tę nazwę wzorowano na tzw. „zimie nuklearnej”, która była przedmiotem obaw w latach 50. Na terenie, na którym nastąpił atak jądrowy nikt nie mógł żyć przez wiele lat – była to bezpośrednia analogia dotycząca wyczerpania się na kilka lat finansowania po załamaniu się koniunktury dla badań.

W 1966 r. rozpoczęła się pierwsza zima AI, która dotyczyła tłumaczenia maszynowego. Był to szczytowy moment zimnej wojny w Rosji. Badacze chcieli wykorzystać AI do przetłumaczenia 60 wierszy tekstu po rosyjsku. Tłumaczenia z rosyjskiego na angielski wypadły na oko całkiem dobrze, ale kiedy przystąpiono do sprawdzenia poprawności przekładu, tłumacząc tekst z powrotem na rosyjski, okazało się, że semantyka ludzkiego języka jest tak skomplikowana i że jest w nim tak wiele zmiennych, że doprowadziło to do pierwszej zimy AI.

Przejdźmy do roku 1970 – zimy AI numer dwa, dotyczącej tzw. „mikroświatów”. Naukowcy chcieli stworzyć eksperyment z bardzo ograniczonym światem i kontrolować w nim wszystkie zmienne. Przykładowo: niech komputerowe ramię weźmie blok A i postawi go obok bloku B. Działało to naprawdę dobrze, ale po prostu nie dało się tego realizować w większej skali, co doprowadziło do drugiej zimy AI.

Kolejny przykład: w 1980 r. nadeszła trzecia zima AI, związana z systemami ekspertowymi. Myślano tak: usuńmy wszystkie zmienne, spróbujmy stworzyć coś skalowalnego i działajmy odgórnie, a nie oddolnie. Oznaczało to udanie się do ekspertów w danej dziedzinie i skodyfikowanie ich wiedzy w szeregach zasad. Przeprowadzano z ekspertem wywiad i następnie programowano jego wiedzę. Niestety, zbudowanie jednego systemu ekspertowego nie pomogło w budowie kolejnego, a to doprowadziło do załamania prac nad tymi systemami, a w rezultacie do zimy AI numer trzy.

W 2012 r. nastąpił jednak ogromny przełom: powstała dziedzina sztucznej inteligencji zwana uczeniem maszynowym, a w szczególności – uczenie głębokie. Wprowadza się do systemu dane, struktury wzorowane na ludzkim mózgu je analizują, a następnie algorytmy pomagają komputerowi uczyć się na podstawie tych danych. Jednym z przykładów, o których często słyszymy, są sieci neuronowe.

Dzisiaj wszystkie największe firmy technologiczne, włączając Adobe, wykorzystują te metody. Na przykład system Adobe Sensei to technologia, która napędza sztuczną inteligencję we wszystkich produktach z rodziny Adobe, aby radykalnie poprawić projektowanie i dostarczanie cyfrowych doświadczeń. Przyczynia się on także do przyspieszenia technologicznego, jakie obserwujemy w krajobrazie sztucznej inteligencji.

_________

Kolejny odcinek cyklu Chrisa Duffey o sztucznej inteligencji i kreatywności już wkrótce...