• Alicja Filipowicz
• November 25,2022

Sztuczna inteligencja… pozbawia nas inteligencji?

Wywiady i felietony

Autor: Konrad Świrski

Ostatnie lata przynoszą coraz bardziej zaskakujące oznaki, że ludzkość niekoniecznie musi się ciągle rozwijać.

W opowiadaniu Borgesa „Nieśmiertelny” z tomu „Historie prawdziwe i wymyślone” – bohater – rzymski żołnierz epoki Dioklecjana, Marcus Flaminius Rufus, odnajduje zaginione i opuszczone miasto i rzekę, której wody dają nieskończone życie. Nad jej brzegiem mieszkają Troglodyci (wśród nich sam Homer) – ludzie, którzy żyjąc nieskończenie długo, powoli zapominając i tracąc wszelkie oznaki inteligencji, doprowadzają się do postaci najbardziej prymitywnych zwierząt.

Wydawało mi się to kiedyś bardziej wymyślone niż prawdziwe, ale tylko do czasu. Ostatnie lata przynoszą coraz bardziej zaskakujące oznaki, że ludzkość niekoniecznie musi iść wyłącznie do przodu, ale że możemy się cofać w rozwoju i to nawet w szybkim tempie. Są już badania poziomu inteligencji wśród młodzieży (w całej Europie), pokazujące gwałtowny spadek IQ. Zresztą, że jest coraz gorzej można stwierdzić gołym okiem, jeśli tylko ogląda się codziennie wiadomości albo słucha kolejnych sporów i dyskusji politycznych. Wiemy, że coraz gorzej… i nawet chyba wiemy dlaczego.

Jedna z teorii o rozwoju człowieka twierdzi, że kluczowy postęp nastąpił, ponieważ nasi homoidalni przodkowie musieli dużo biegać w pogoni za zwierzyną w czasach paleolitu, a to przynosiło przegrzanie zwojów mózgowych i coraz więcej kłębiących się w głowie myśli. A co, jeśli odwrócimy ten proces? Jeśli w każdym momencie będzie tylko łatwiej i prościej, jeśli nie będziemy musieli się wysilać, a każdą podpowiedź przyniesie nam… sztuczna inteligencja? To chyba dzieje się właśnie teraz, a więc przyspieszona odwrotna rewolucja (w kierunku Troglodytów), która pojawiła się wraz z pojawieniem się telefonów komórkowych, zaawansowanej komunikacji i (szczególnie!) wszechobecnej sztucznej inteligencji.

Lista numerów

Na początek przyszły same telefony komórkowe i komunikacja z dowolnego miejsca. Popatrzmy na filmy z lat 50., 60., 70., czy nawet 80. Tam wszędzie ludzie umawiali się na mieście (o danej godzinie) i (jak to możliwe?) spotykali się bez problemu. Nie mieli przecież komórki i nie mówili „że już właśnie się zbliżam” albo będę za 15 minut w innym miejscu – ale potrafili spotkać się jak było to zaplanowane, a potem jeszcze na dodatek rozmawiać ze sobą przez więcej niż 5 minut i to bez ekranu smartfona. Zadziwiające, ale tak było, a dziś nagle zgubiliśmy umiejętność spotykania się na mieście bez komórki.

A lista numerów? Pamiętam jeszcze w czasach telefonów stacjonarnych (i komunikacji po drucie), że znałem wszystkie telefony – od standardowych alarmowych, poprzez prognozy pogody i zgłoszenia awarii do niezliczonych numerów znajomych (bliższych i dalszych), ale też i ciotek, wujków, babci i dalszej rodziny. Dziś pamiętam jeden (ten najważniejszy, żony) i częściowo swój własny (ale tu też mogę się pomylić). Można powiedzieć, że postęp, bo nie musimy się wytężać i ćwiczyć pamięci. A efekty widoczne są od razu w kolejnym pokoleniu…

Kolejny krok to poruszanie się w terenie i nawigacja. Nikt już nie pamięta, ale kiedyś było coś, co też nazywało się mapy, tylko było drukowane na papierze. Mapę trzeba było rozwinąć, przeanalizować, zaplanować trasę, a potem na bieżąco korygować samą podróż. Wszyscy podróżujący po USA niech wyobrażą sobie, że można było znajdować drogę wśród plątaniny autostrad, zjazdów, większych i mniejszych ulic i to patrząc na mapę (była ona standardowa dla całych USA w postaci małej książeczki formatu A3). Ale dzięki temu w jakiś magiczny sposób nabierało się orientacji w terenie, widziało się więcej (charakterystyczne znaki), umiało się wykorzystywać słońce (kierunki świata), a w najgorszym wypadku pytało się miejscowych o drogę (choć to raczej kobiety). Dziś cała umiejętność czytania map i samej nawigacji jest czymś zapomnianym jak sztuka pisania romantycznych listów (tak, kiedyś też to się robiło). Za pomocą Google Maps dotrze się wszędzie i w każdym najbardziej zapomnianym zakątku świata. Tylko co, jeśli nie ma zasięgu albo samego telefonu komórkowego czy samochodowej nawigacji?

Czytanie przywilejem elity

Szybko poszło to dalej, bo nie tylko nie czytamy już map, ale nie czytamy w ogóle. Świat Instagrama czy Tik Toka preferuje obrazki, piktogramy i w pewien sposób jest przerażający, jak futurystyczne życie z książki „Fahrenheit 451” Roya Bradbury’ego (chciałbym polecić przeczytanie książki, ale większość ludzi nie będzie chciała czytać). Tam totalitarny system ogłupiał społeczeństwo, zabraniało się właśnie słowa pisanego (i książek), a komunikację sprowadzało do komiksowych obrazków – okazuje się, że nie potrzeba żadnych tyranów, bo tyranię sobie wprowadzimy sami.

Niestety „Fahrenheit 451” chyba nie istnieje w formie komiksu – co najwyżej można obejrzeć sobie film (ten ostatni, nowy jest słaby, bardziej polecam coś z lat 60., ale przecież po starocie nikt nie sięga…). Nie umiemy więc czytać i nie umiemy liczyć (po co są automatyczne kasy i informacje ile wydać reszty – po co umieć odejmować i dodawać), zresztą nawet kasy też są niepotrzebne – nasz telefon załatwi wszystko i nawet nie będziemy umieli przeczytać ile mamy na koncie – tylko buźka (zielona uśmiechnięta, żółta i czerwona wykrzywiona) powie nam, czy możemy jeszcze coś kupić czy nie.

Za chwilę będzie gorzej, bo wszechwładne osiągnięcia IT i sztucznej inteligencji dalej czynią nasz świat lepszym, łatwiejszym i prostszym (a nas czynią głupszymi). Nie mówię już o nauce języków obcych (po co, skoro są automatyczne translatory i nawet rozpoznawanie mowy, a za chwilę każdy będzie miał certyfikat C2 z kilkudziesięciu języków w swoim smartfonie).

Popatrzmy więc na ostatnią „wielką umiejętność” – prowadzenie samochodu. Właściwie po co tworzyć wielki problem z prowadzeniem (i wielkie zagrożenie na drodze), kiedy sztuczna inteligencja włączy pojazdy autonomiczne. To już dziś możliwe i na dobrym poziomie – samo powszechne wprowadzenie automatycznego prowadzenia zatrzymują jeszcze chciwi prawnicy, szukający łatwych możliwości oskarżenia korporacji samochodowych i informatycznych za potencjalne i hipotetyczne wypadki. Po co mamy szukać nowych dróg (i błądzić), kiedy wystarczy tylko podać cel (AI automatycznie przetworzy dane i zabierze nas w podróż).

Iluzja pracy

Ten czas (automatycznego prowadzenia) możemy wykorzystać na przykład na zakupy (ale po co wybierać, AI zna twoje preferencje i zrobi codzienny automatyczny koszyk zakupowy, w którym są zarówno produkty niezbędne, ale i niespodzianki – coraz popularniejsza opcja „Zaskocz mnie”). Chyba też nie trzeba się martwić o wybór partnerów – IT wie lepiej i zaplanuje zarówno okazjonalny seks, jak i partnerkę/partnera na całe życie. A następnie również wychowanie dzieci (cały program z oprogramowaniem) i domowe zwierzęta (zresztą taniej i lepiej wyjdą wirtualne).

W końcu ostatnim akordem będzie sama praca – albo jej iluzja – nic nie trzeba robić, a wystarczy płaca minimalna. Dzięki temu będziemy mieli o wiele więcej wolnego czasu i będziemy mogli zrealizować nasze marzenia, czyli jeszcze więcej oglądania kotków w internecie, wysyłania memów i ikonek (predefiniowanych) do znajomych (w większości wirtualnych) i najwyżej jakiś serial (coraz głupszy, bo i tak nie łapiemy akcji).

A za chwilę… zanik inteligencji i Troglodyci oraz zataczające kręgi koło czasu. Sztuczna inteligencja w swojej słodkiej zemście doprowadzi nas do poziomu prehistorycznego kalkulatora. Ale po co ja piszę takie pesymistyczne rzeczy, przecież i tak już nikt nie czyta wpisów na blogu ani gazet (no chyba, że byłby to podcast albo może komiks).

Ekspert: AI w medycynie nuklearnej wkroczyła na III i IV poziom 5-stopniowej skali – Nauka To Lubię

Przewidywany czas: 4 min

W medycynie nuklearnej sztuczna inteligencja wkroczyła już na III i IV poziom w pięciostopniowej skali. Oznacza ona oszczędność czasu, szansę uniknięcia błędów ludzkich i skuteczniejsze terapie dla pacjentów – ocenia prof. Janusz Braziewicz z Polskiego Towarzystwa Medycyny Nuklearnej.

Wkraczająca do nowoczesnej medycyny sztuczna inteligencja budzi skrajne emocje: w środowisku medycznym jak i w społeczeństwie jedni wiążą z nią duże nadzieje, inni mają obawy i wątpliwości. Tak jest np. z medycyną nuklearną, w której wykorzystywane są nowoczesne technologie.

Prof. Janusz Braziewicz – kierownik Zakładu Medycyny Nuklearnej z Ośrodkiem PET w Świętokrzyskim Centrum Onkologii twierdzi, że zaawansowanie automatyzacji i sztucznej inteligencji w medycynie nuklearnej jest już na tyle duże, ze wkroczyło na III i IV poziom w pięciostopniowej skali.

Pierwszy poziom oznacza jedynie działania manualne, drugi – maszynowo-manualne, a trzeci – zautomatyzowane działania maszynowo-manualne. Na czwartym poziomie pojawia się automatyzacja, ale „z ludzką ręką”, piąty oznacza pełną automatyzację.

W diagnostyce obrazowej wygląda to w ten sposób, że na poziomie III (warunkowej automatyzacji) skaner czy system opisowy pod wpływem operatora dostosowuje się do narzucanych mu warunków i wykonuje zlecone zadanie.

„Obecnie obserwujemy duże przyspieszenie technologiczne i wejście na poziom IV (wysokiej automatyzacji), kiedy to system automatycznie przetwarza samodzielnie pozyskane dane i dostarcza specjaliście wstępnie przeanalizowane informacje. Ma to miejsce na przykład wówczas, kiedy system zeskanuje ułożonego na stole skanera PET/TK pacjenta i na podstawie swego rodzaju skanu topogramowego, w oparciu o analizę danych anatomicznych chorego zaproponuje wykonanie skanu PET i tomografu komputerowego z uwzględnieniem wskazania klinicznego i sylwetki pacjenta” – wyjaśnia w informacji przekazanej PAP prof. Braziewicz, członek Zarządu Polskiego Towarzystwa Medycyny Nuklearnej.

Odbywa się to z użyciem automatycznie dostosowanych parametrów akwizycji, z minimum wymaganej dawki promieniowania ze strony tomografu komputerowego. Algorytm po stronie PET ustala: szybkość przesuwu łóżka podczas płynnego skanowania różnych części ciała pacjenta, zastosowanie różnych matryc rekonstrukcyjnych, zastosowanie bramkowania oddechowego dla odpowiedniego obszaru klatki piersiowej i tułowia.

Według prof. Braziewicza bezzasadne są zatem obawy, że komputery zastąpią lekarzy. W przypadku diagnostyki obrazowej stają się one wręcz niezbędne. Powodem jest choćby lawinowy wzrost diagnostycznych badań obrazowych, w tym również z zakresu medycyny nuklearnej. Jedynie w latach 2000-2010 liczba badań tomografii komputerowej i rezonansu magnetycznego wzrosła dziesięciokrotnie. Z kolei w medycynie nuklearnej taki gwałtowny wzrost liczby badań SPECT i PET przypada na okres po 2010 r.

„W ślad za tym nie następuje niestety proporcjonalny wzrost liczby dostępnych lekarzy specjalistów, którzy mogliby je szybko i rzetelnie przeprowadzić. Brakuje także wyszkolonych techników, korzystających z zaawansowanych metod akwizycji z zastosowaniem narzędzi, jakie oferuje dany skaner. Efektem jest przeciążenie ilością pracy poszczególnych grup specjalistów i często coraz dłuższy czas oczekiwania na opisanie badań. Co istotne, presja obniża jakość pracy. Jak pokazują badania, jeśli skróci się o 50 proc. czas na interpretację badania radiologicznego, to stosunek błędów interpretacyjnych wzrośnie o niemal 17 proc.” – zaznacza prof. Janusz Braziewicz.

Sztuczna inteligencja w coraz bardziej skomplikowanej i wymagającej diagnostyce obrazowej może zatem usprawnić i wspomóc pracę lekarza. „Wdrożenia algorytmów opartych na Artificial Intelligence (AI) przynoszą oszczędność czasu i szansę na pełną standaryzację procedur, ale także na uniknięcie błędów ludzkich i skuteczniejsze, spersonalizowane terapie dla pacjentów” – twierdzi specdjalista.

Obecnie medycy nuklearni rozwijają nowy trend teranostyki, który wydaje się być przyszłością personalizowanej medycyny poprzez ścisłe połączenie diagnostyki i terapii w celu dobrania do potrzeb konkretnego pacjenta celowanego leczenia. „W obszarze sztucznej inteligencji medycy nuklearni coraz częściej wspierają proces terapii, pomagając w ocenie trafności i zasadności zaleconego leczenia już w początkowej jego fazie. Nie bez znaczenia jest w tym kontekście wykorzystywanie hybrydowych badań PET/CT na przykład w planowaniu radioterapii” – tłumaczy prof. Janusz Braziewicz.

Sztuczna inteligencja określa proces, w którym maszyna, czyli komputer, uczy się i naśladuje funkcje poznawcze specyficzne dla człowieka, aby wykonywać zadania, jakie zwyczajowo wykonywane są przez ludzki umysł: rozpoznawanie obrazów, identyfikacja różnic czy stawianie logicznych wniosków i prognozowanie. W procesie deep learning komputer już nie organizuje danych i nie wykonuje wcześniej zdefiniowanych ciągów równań, ale zbiera podstawowe parametry dotyczące tych danych i jest tak zaprogramowany, że przygotowuje się do samodzielnego uczenia się przez rozpoznawanie wzorców przy użyciu wielu kolejnych warstw przetwarzania.

„Trzeba mieć zatem świadomość, że algorytmy AI będą tak dobre, jak dane, na których były trenowane. Wyzwaniem będzie zatem zgromadzenie odpowiednio opracowanych dużych zestawów danych oraz odpowiednio wydajnych centrów obliczeniowych” – uważa przedstawiciel Polskiego Towarzystwa Medycyny Nuklearnej.

Jego zdaniem szanse zastosowania sztucznej inteligencji w medycynie to przede wszystkim digitalizacja wszystkich danych dotyczących konkretnego pacjenta, z uwzględnieniem takich aspektów, jak miejsce zamieszkania, historia chorób w rodzinie, dotychczasowe hospitalizacje, podejmowane wcześniej terapie lekowe i obecnie przyjmowane leki, styl życia, rodzaj wykonywanej pracy, kondycja psychofizyczna.

Ta ilość danych może być przetworzona przez wydajne komputery. Jeśli maszyny będą miały zaimplementowane algorytmy deep learning, jest szansa, że wesprą specjalistów w szybszej i trafniejszej diagnostyce oraz lepszej opiece farmakologicznej. Korzyści z wdrożeń sztucznej inteligencji może odnieść zatem cały system opieki zdrowotnej, w tym: świadczeniodawca, lekarz, ale przede wszystkim – sam pacjent” – uważa specjalista.

Podkreśla, że lekarze, którzy będą używać z dużą rozwagą i odpowiedzialnością systemów opartych na sztucznej inteligencji zastąpią tych, którzy ich nie będą używać. Tym bardziej, że w nowoczesnych rozwiązaniach nie mówimy już o wielkości danych generowanych przy badaniach i dalej poddawanych processingowi w gigabajtach, terabajtach czy nawet petabajtach. Bardzo szybko nadchodzi era exabajtów danych – dodaje prof. Janusz Braziewicz. (PAP)

źródło:

Polski rynek i sztuczna inteligencja: realne marzenia

Z raportu Digital Poland Foundation wyłania się interesujący i optymistyczny obraz sektora polskich spółek AI. Jednak aby osiągnąć top 20%-25% krajów budujących AI do 2025 r., nasz rynek musiałby wzrosnąć przynajmniej 24-krotnie, do poziomu 8,3 mld zł przychodów z tworzenia AI.

Na naszych oczach dynamicznie rozwija się technologia, która w założeniach ma za zadanie rozwiązywać problemy tak, jak człowiek. Sztuczna inteligencja (Artificial Intelligence, AI) obejmuje kreowanie inteligentnych maszyn, zdolnych realizować czynności właściwe ludzkiemu mózgowi. Liderami w zakresie rozwiązań opartych o AI są globalne marki, jak m.in. Microsoft, Google, Facebook, Amazon czy Apple.

Ile AI w firmie AI

Rośnie także liczba polskich firm, które tworzą rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji. Większość można zakwalifikować jako start-upy, które działają głównie na potrzeby krajowych firm. Są również odważni innowatorzy, którzy szukają szansy na rynkach zagranicznych, także tych o najwyższym poziomie zaawansowania technologicznego. Sprzyja temu fakt, że Polska staje się gospodarzem wielu zagranicznych centrów badawczo-rozwojowych lub oddziałów globalnych korporacji należących do branży ICT.

Zobacz również:

Najpełniejszy obraz polskiego rynku AI przynosi raport fundacji Digital Poland Foundation „Map of the Polish AI”, przygotowany z inspiracji Ministerstwa Rozwoju.

Opracowanie przedstawia obraz sektora krajowych podmiotów zajmujących się tworzeniem rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. Autorzy raportu do pełnoprawnych jednostek sektora AI zaliczają te, które osiągają co najmniej 70% przychodów z usług i produktów opartych na sztucznej inteligencji. To łącznie 36 proc. firm objętych badaniem.

Struktura przychodów z AI, Digital Poland Foundation

Źródło: „Map of the Polish AI” - Digital Poland Foundation

Polskie firmy AI są zlokalizowane przede wszystkim w sześciu najważniejszych aglomeracjach (Warszawa, Trójmiasto, Kraków, Poznań, Wrocław i okręg przemysłowy Katowic), gdzie jest zlokalizowanych 85 proc. firm z polskiego sektora AI. W Warszawie znajduje się łącznie 43 proc. polskich firm AI.

Zatrudniają one zazwyczaj niewielkie zespoły –

połowa polskich firm zajmujących się sztuczną inteligencją liczy do 5 specjalistów AI a tylko 15 proc. zatrudnia ich więcej niż 20.

Najczęściej używanym językiem jest Python, z którego korzysta 87 proc. deweloperów a z "R Studio" – 38 proc. Popularne się też inne języki – 50 proc. programistów używa C/C++ i C# a 30 proc. Javy, co świadczy, że w oparciu o sztuczną inteligencję tworzone kompleksowe rozwiązania informatyczne.

Komu sztuczna inteligencja

W Polsce najczęściej tworzone są rozwiązania w zakresie analityki, Big Data, Business Intelligence (43 proc.), a także na potrzeby sprzedaży, marketingu i reklamy (37 proc.). Co czwarta firma AI oferuje rozwiązania dla branży FinTech, InsurTech, internetu rzeczy, przemysłu 4.0, RPA i usług B2B. Najmniej rozwiązań sztucznej inteligencji jest tworzonych dla branży rozrywkowej, gamingowej, muzycznej, medialnej, sportowej, rolnictwa, technologii żywności i obronności.

Sektory gospodarki kupujące usługi AI, Digital Poland Foundation

Źródło: „Map of the Polish AI” - Digital Poland Foundation

Autorzy raportu wykazali interesujące różnice pomiędzy firmami AI, które rozpoczęły prace nad sztuczną inteligencją w ciągu ostatnich dwóch lat (2017-2018) a tymi, które zajęły się tą technologią przed 2017 rokiem. Nowi gracze w mniejszym stopniu angażują się w tworzenie tradycyjnych aplikacji, są natomiast bardziej skoncentrowani na internecie rzeczy, przemyśle 4.0, automatyzacji procesów, B2B, bezpieczeństwie, obsłudze klienta i chatbotach.

Spośród badanych firm AI 62 proc. prowadzi prace nad rozwiązaniami w zakresie przetwarzania i rozpoznawania obrazów a 55 proc. zajmuje się aplikacjami służącymi do eksploracji danych, 52 proc. systemami rekomendującymi a 43 proc. aplikacjami do przetwarzania języka naturalnego.

Norbert Biedrzycki, Microsoft, FOTO: archiwum

"W Polsce kierunki inwestowania są takie same jak na świecie. Spośród polskich startup-ów zajmujących się sztuczną inteligencją, które otrzymały finansowanie w 2017 i 2018 roku, ponad 85% rozwija technologie uczenia maszynowego.

Ich zakres działania koncentruje się na takich obszarach jak efektywność operacyjna, wykrywanie oszustw, komunikacja z klientem, rozpoznawanie obrazów i mowy, analizy danych i prognozowanie zachowań klientów. Część startupów specjalizuje się w robotyce, budując autonomiczne roboty dla konkretnych zastosowań przemysłowych. Kilka opracowuje wirtualnych asystentów oraz technologie przetwarzania mowy i pisma w języku polskim" – komentuje Norbert Biedrzycki, Head of Services CEE, Microsoft Polska.

Aplikacje AI w usługach, Digital Poland Foundation

Źródło: „Map of the Polish AI” - Digital Poland Foundation

Potrzeba finansowania i specjalistów

Dwie trzecie firm objętych badaniem opiera finansowanie na własnych zasobach a co piąta otrzymała dotację lub grant. Natomiast 23 proc. firm skorzystało z funduszy VC.

W przypadku finansowania z zewnętrznych źródeł najczęściej wybierane są subsydia i granty, z których korzysta 57 proc. firm a z funduszy VC pozyskuje kapitał 59 proc. firm AI. Tylko co dziesiąta firma otrzymuje finansowanie z inkubatorów akademickich pomimo, że wdrożono wiele programów w ostatniej dekadzie.

Jedna trzecia polskich firm AI otrzymuje finansowane przynajmniej częściowo od inwestorów z zagranicy, ponieważ krajowy sektor VC niechętnie podejmuje ryzyko inwestycji w najnowsze technologie preferując wypróbowany biznes eCommerce. Stąd dostęp do kapitału pochodzącego od inwestorów zagranicznych odgrywa kluczową rolę w rozwoju komercyjnego sektora sztucznej inteligencji w Polsce.

Pieniądze to nie wszystko. Aby rozwijać tą technologię potrzeba specjalistów najwyższej klasy i w tym zakresie kluczową rolę system kształcenia. Warto więc, by polskie uczelnie wprowadzały coraz więcej zajęć związanych ze sztuczną inteligencją i jej zastosowaniami. Polskie firmy sektora AI podobnie, jak ma to miejsce za granicą, współpracują ze środowiskiem akademickim: 77 proc. ankietowanych podmiotów zatrudnia naukowców lub współpracuje z nimi.

"Polska potrzebuje ekspertów w obszarze AI, by rozwijać nowe technologie sztucznej inteligencji oraz – co nawet istotniejsze – aby dostosowywać do lokalnych potrzeb istniejące technologie wielkich firm oraz start-upów z całego świata. Na stanowiskach data scientists, niezbędnych do rozwoju uczenia maszynowego opartego na big data w polskich firmach, mogliby pracować naukowcy oraz specjaliści dziś zatrudnieni w start-upach. Nasz kraj ma duży potencjał aby rozwijać bazę ekspertów uczenia maszynowego, m.in. ze względu na dużą liczbę studentów kierunków matematyczno-informatycznych. Według danych Eurostatu w 2015 roku na milion mieszkańców przypadało u nas 1700 absolwentów kierunków ważnych dla rozwoju sztucznej inteligencji (matematyka, statystyka, informatyka). Podobna sytuacja jest w Wielkiej Brytanii, ale już we Francji studentów kierunków ścisłych jest o 38% mniej" – uważa Norbert Biedrzycki.

Bariery popytu

Popyt na rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji jest w Polsce ograniczony przez mały apetyt na ryzyko wśród największych, należących do skarbu państwa, spółek, niechętnych implementować najnowsze i nie w pełni przetestowane technologie. Nie sprzyjają popytowi również ograniczone budżety dużych firm w Polsce, które są relatywnie niższe niż w krajach wysoko rozwiniętych a także mała liczba dużych firm.

Respondenci z czterech na dziesięć ankietowanych firm AI twierdzą, że ich potencjalni klienci nie rozumieją własnych potrzeb i nie widzą potencjalnych korzyści, jakie dałaby implementacja sztucznej inteligencji. Na brak wystarczających informacji o tej technologii wskazuje 38 proc. badanych firm AI. Istnieje więc pilna potrzeba solidnej edukacji zarządów, dyrektorów i pozostałych osób kluczowych o sztucznej inteligencji.

Obecnie 73 proc. polskich firm AI otrzymuje część przychodów od zagranicznych klientów a 33 proc. osiąga z tego źródła większość przychodów.

Piotr Mieczkowski, Digital Poland Foundation

Zdecydowana większość spółek rozwijających AI w Polsce sprzedaje swoje usługi zagranicą. Jednym z głównych powodów takiego stanu rzeczy jest brak wystarczającego popytu na usługi i produkty AI na rynku lokalnym. Niestety polskie spółki skarbu państwa najczęściej nie rozumieją czym jest AI i jakie daje korzyści, co przekłada się na brak zamówień. W konsekwencji wiele spółek rozwijających AI w Polsce, szuka swoich szans poza Polską. Aż 35% z nich otwiera swoje odziały lub tymczasowe biura np. w USA czy Wielkiej Brytanii

- mówi Piotr Mieczkowski, Dyrektor Wykonawczy, Digital Poland Foundation.

I dodaje: "Nie brakuje nam kadry wdrożeniowej, gdyż nie bez powodu takie firmy jak Intel, Google, ByteDance, Samsung czy TCL otworzyły u nas swoje centra rozwoju AI. Powinien być to zatem czytelny sygnał dla polskiego rządu, by zaadresować właściwie kwestie wygenerowania popytu lokalnie w Polskiej Strategii Rozwoju AI. Strategia ta ujrzy światło w czerwcu 2019 i powinna zawierać szereg innych elementów. Przede wszystkim powinniśmy dobrze opisać kwestie współpracy i odpowiedzialności za realizację strategii. Muszą powstać instytucje koordynujące (jak np. w UK Instytut ds. AI), w szczególności instytucja odpowiedzialna za wdrożenia i monitorowanie strategii AI. Skoro z badania Map of Polish AI wiemy, że polski rynek AI jest mocno zdominowany przez młode firmy to powinniśmy postawić też na ich rozwój. W strategii powinien znaleźć się wątek finansowania z NCBiR wzorowany na DARP oferujący granty w trybie konkursowych z możliwością realizacji Proof of Concept. Powinniśmy też w strategii jasno zdefiniować sektory, w jakich chcemy, jako kraj operować i mieć przewagę np. sektor finansowy, logistyka czy rolnictwo".

Wyjście z pułapki

W Polsce funkcjonuje wiele organizacji pracujących nad rozwiązaniami opartymi na sztucznej inteligencji. Jednak działając każda odrębnie, nie mają one odpowiedniej siły oddziaływania. Aby skoordynować prace na rzecz rozwoju sektora sztucznej inteligencji, pięć dużych towarzystw utworzyło w 2018 roku Polskie Porozumienie o Rzecz Rozwoju Sztucznej Inteligencji. Oczekuje się, że skoordynowane działania przyniosą pozytywne efekty dla rozwoju sztucznej inteligencji w Polsce.

Narodowe Centrum Badań i Rozwoju wspiera aktywnie rozwój AI w Polsce finansując między innymi takie projekty, jak systemy jazdy autonomicznej, znaki dostosowujące się do warunków na drodze czy inteligentne chatroboty usprawniające proces rekrutacji.

Zgodnie z „Założeniami do strategii AI w Polsce” opublikowanej w listopadzie ubiegłego roku przez Ministerstwo Cyfryzacji,

Polska powinna być twórcą AI a nie tylko jej konsumentem i stać się równoprawnym graczem na globalnym rynku AI. Naszym celem jest być w top 20%-25% krajów budujących AI. W praktyce oznacza to, że nasz rynek budowy AI musi do 2025 roku wzrosnąć przynajmniej 24-krotnie do poziomu 8,3 mld zł przychodów z tworzenia AI. Oznacza to również, że do tego czasu w Polsce powinno funkcjonować około 720 firm budujących AI i w komercyjną budowę AI należałoby zainwestować w rozwój biznesu do 2023 roku 9,5 mld zł, czyli około 0,5 proc. PKB.

Dla porównania Wielka Brytania przeznacza na ten cel 2,45 proc. PKB czyli więcej niż na utrzymanie i rozwój wojska.

Autorzy Strategii zidentyfikowali sześć kluczowych ekosystemów: biznesowy, start-upowy, technologiczny, naukowy, państwowy oraz edukacyjny. Przewiduje się, że sztuczna inteligencja zlikwiduje część miejsc pracy ale jednocześnie na każde zlikwidowane milion stanowisk, stworzy około 1,3 miliona nowych miejsc pracy u twórców tej technologii. Wdrożenie AI w kluczowych obszarach gospodarki powinno podnieść dynamikę wzrostu PKB o dodatkowe 1,5 – 2,5% rocznie. Rozwój sektora AI ma się opierać nie na taniej sile roboczej naszych programistów, lecz na budowaniu innowacji i wysokoprzetworzonych rozwiązań.

Jednak osiągnięcie tego celu wymaga fundamentalnej zmiany podejścia do rozwoju innowacji, w szczególności do AI. Firmy, które zanegują lub będą zbyt długo zwlekać z wdrażaniem AI w przeciągu 5 lat zaczną tracić lub całkowicie utracą pozycję konkurencyjną. Pociąg nowoczesności może odjechać a Polska na dziesiątki lat utknęłaby w pułapce średniego rozwoju przechodząc do drugiej a nawet trzeciej ligi w rankingach innowacyjności gospodarki. Nie można do takiej sytuacji dopuścić - polskie firmy powinny stać się silnymi międzynarodowymi graczami na rynku AI, bowiem mamy ogromny intelektualny potencjał.