Ta treść została automatycznie przetłumaczona z ukraińskiego.
Sztuczna inteligencja już pomaga w wyszukiwaniu informacji, tłumaczeniu tekstów, tworzeniu obrazów, rozpoznawaniu twarzy na zdjęciach i planowaniu tras. Jednak SI to nie jeden program i nie cyfrowy umysł, który istnieje gdzieś oddzielnie od komputerów. Pod tą nazwą kryje się duża grupa technologii zdolnych do wykonywania zadań, do których wcześniej potrzebna była ludzka interwencja.
Co to jest sztuczna inteligencja
Sztuczna inteligencja, czyli SI, to dziedzina informatyki zajmująca się tworzeniem systemów zdolnych do analizowania informacji, znajdowania wzorców, dokonywania prognoz, podejmowania określonych decyzji lub generowania nowej treści.
Po angielsku sztuczna inteligencja nazywana jest artificial intelligence, stąd pochodzi powszechnie używane skrócenie AI.
Do technologii SI należą:
- rozpoznawanie twarzy, obiektów i mowy;
- automatyczne tłumaczenie;
- systemy rekomendacyjne;
- prognozowanie pogody, popytu czy ryzyk;
- generowanie tekstów, obrazów, muzyki i wideo;
- zarządzanie robotami i autonomicznymi maszynami;
- wyszukiwanie podejrzanych transakcji bankowych;
- analiza zdjęć medycznych.
Dlatego asystent głosowy, algorytm rekomendacji YouTube i chatbot oparty na dużym modelu językowym to różne systemy, chociaż wszystkie one wykorzystują SI.
Większość współczesnych opracowań należy do tzw. wąskiej sztucznej inteligencji. Może ona bardzo dobrze wykonywać jedno zadanie lub określony zestaw zadań, ale nie ma uniwersalnego ludzkiego umysłu. Nawet najpotężniejszy model językowy nie rozumie świata tak, jak człowiek, nie ma własnego doświadczenia życiowego ani świadomości.
Jak działa SI
W tradycyjnym programie programista zapisuje konkretne zasady: jeśli zdarzy się określone wydarzenie, system powinien wykonać określoną akcję. W uczeniu maszynowym podejście jest nieco inne. Algorytmowi daje się dużą liczbę przykładów, aby samodzielnie znalazł w nich statystyczne wzorce.
Na przykład system rozpoznawania kotów uczy się na dużej kolekcji obrazów. Podczas treningu model stopniowo określa, które kombinacje kształtów, linii, kolorów i tekstur najczęściej są związane z kotami. Po tym może ocenić, czy na nowym zdjęciu znajduje się kot.
Wynik takiego uczenia nazywa się modelem SI. To matematyczny system dostosowany do wykonywania określonych zadań. Jednocześnie model i gotowa usługa to nie to samo. Na przykład, ChatGPT jest produktem, przez który użytkownik wchodzi w interakcję z modelami GPT. Podobnie Gemini to zarówno nazwa rodziny modeli Google, jak i nazwa chatbota stworzonego na ich podstawie.
Osobnym kierunkiem są sieci neuronowe — systemy, których struktura w pewnym sensie przypomina interakcję neuronów w mózgu. Kiedy sieć neuronowa ma wiele warstw, mówi się o głębokim uczeniu. To właśnie ono stało się podstawą większości współczesnych systemów rozpoznawania i generowania.
Co to jest generatywna SI
Sztuczna inteligencja stała się szczególnie zauważalna dzięki rozpowszechnieniu generatywnych modeli. Nie tylko klasyfikują lub znajdują informacje, ale także tworzą nową treść: tekst, obrazy, kod, audio czy wideo.
Duże modele językowe, czyli LLM, uczą się na ogromnych zbiorach tekstów. Otrzymując zapytanie, taki model krok po kroku prognozuje najbardziej odpowiednie kontynuacje. To znacznie bardziej skomplikowane niż zwykłe autouzupełnianie: system uwzględnia kontekst, styl, strukturę zdań i powiązania między pojęciami.
Jednak model językowy nie wyciąga gotowej odpowiedzi z ukrytej encyklopedii. Generuje tekst na podstawie przyswojonych wzorców. Dlatego odpowiedź może brzmieć przekonująco, ale zawierać błędy lub wymyślone fakty. Takie zjawisko nazywa się halucynacją SI.
Współczesne modele coraz częściej są multimodalne. Mogą pracować nie tylko z tekstem, ale także ze zdjęciami, dokumentami, tabelami, dźwiękiem i wideo. Na przykład taki system jest w stanie odczytać tekst ze zdjęcia, wyjaśnić diagram lub odpowiedzieć na pytanie dotyczące przedstawionego obiektu.
Od czego zaczęła się historia sztucznej inteligencji
Pomysły na stworzenie mechanicznego umysłu istniały długo przed pojawieniem się komputerów. Jednak przekształcać je w naukowe zadania zaczęto dopiero w XX wieku.
Ważną postacią w wczesnej historii SI był brytyjski matematyk Alan Turing. W artykule z 1950 roku zadał pytanie: „Czy maszyny mogą myśleć?” Zamiast szukać dokładnej definicji myślenia, Turing zaproponował praktyczny test, później nazwany testem Turinga. Jeśli podczas rozmowy tekstowej człowiek nie może niezawodnie odróżnić maszyny od innej osoby, zachowanie maszyny można uznać za inteligentne.
Sam termin artificial intelligence pojawił się w 1956 roku. Został zaproponowany przez amerykańskiego naukowca Johna McCarthy'ego na letnim seminarium badawczym w Dartmouth College. To spotkanie często nazywane jest symbolicznym początkiem SI jako odrębnej dziedziny naukowej.
W latach 50. i 60. XX wieku badacze tworzyli programy, które rozwiązywały zadania logiczne, dowodziły twierdzenia i grały w proste gry. Wydawało się, że do pojawienia się inteligencji maszynowej pozostało niewiele czasu. Jednak wczesne komputery miały zbyt małą moc obliczeniową, a stworzone ręcznie zasady słabo działały poza wąskimi warunkami laboratoryjnymi.
Czy maszyna zdała test Turinga
Na to pytanie przez długi czas nie było jednoznacznej odpowiedzi, ponieważ test Turinga nie ma jednego oficjalnego regulaminu ani powszechnie uznawanego progu przejścia. Badacze przeprowadzali rozmowy o różnej długości, angażowali różną liczbę sędziów i różnie oceniali wyniki. Dlatego twierdzenia o „pierwszym zdaniu testu” często wywoływały kontrowersje.
W oryginalnym artykuł z 1950 roku Turing nie ustalił 30% jako oficjalnego progu udanego przejścia. Przewidywał, że za około 50 lat komputery nauczą się prowadzić grę imitacyjną na tyle dobrze, że po pięciu minutach pytań przeciętny uczestnik poprawnie rozpozna maszynę w nie więcej niż 70% przypadków. Z czasem to przypuszczenie zaczęto traktować jako punkt odniesienia: maszyna musi przekonać przynajmniej 30% sędziów, że przed nimi stoi człowiek.
Jedną z najsłynniejszych prób był eksperyment z 2014 roku, przeprowadzony w Londynie z udziałem badaczy związanych z Uniwersytetem Reading. Chatbot Eugene Goostman, który udawał 13-letniego chłopca z Ukrainy, przekonał 33% sędziów, że rozmawiają z człowiekiem. Organizatorzy nazwali to pierwszym zdaniem testu Turinga, jednak wielu specjalistów krytycznie podeszło do tego wniosku. Obraz młodego rozmówcy, dla którego angielski rzekomo nie był językiem ojczystym, pozwalał tłumaczyć dziwne odpowiedzi, błędy językowe i luki w wiedzy. Ponadto dyskusję wywołała niewielka liczba sędziów i krótki czas rozmowy.
Wiarygodniejsze wyniki zaprezentowały nowoczesne duże modele językowe. Badania początkowo opublikowano jako preprint w 2025 roku, a następnie opublikowano w czasopiśmie naukowym Proceedings of the National Academy of Sciences. W standardowej wersji testu trójstronnego uczestnik jednocześnie korespondował z człowiekiem i systemem SI, a następnie miał określić, kto jest kim.
GPT-4.5, której za pomocą promptu nadano obraz młodego, obeznanego z kulturą internetową rozmówcy, uznano za człowieka w 73% przypadków. Oznacza to, że uczestnicy wybierali ją zamiast prawdziwego człowieka częściej, niż można by się spodziewać przy losowym zgadywaniu. Llama 3.1 405B z tym samym ustawieniem uzyskała wynik 56% i w sumie okazała się statystycznie nieodróżnialna od ludzi. Bez specjalnego promptu, który nadawał ludzki sposób komunikacji, wyniki obu modeli były znacznie gorsze.
Autorzy nazwali to pierwszym wiarygodnym eksperymentalnym dowodem na to, że nowoczesne modele językowe mogą zdać standardową trójstronną wersję testu Turinga. Jednak udany wynik nie dowodzi, że maszyna ma świadomość, rozumie własne słowa lub myśli tak jak człowiek. Pokazuje przede wszystkim zdolność systemu do przekonywującego naśladowania ludzkiego zachowania podczas krótkiej rozmowy tekstowej. Dlatego dzisiaj test Turinga coraz częściej traktuje się jako sprawdzenie człowiekopodobności komunikacji, a nie jako ostateczny dowód na pojawienie się prawdziwego umysłu maszynowego.
„Zimy SI” i powrót zainteresowania
Przesadzone oczekiwania wielokrotnie zmieniały się w rozczarowanie. Finansowanie było ograniczane, a tempo badań spowalniało. Takie okresy nazywane są „zimami sztucznej inteligencji”.
W latach 80. XX wieku popularność zyskały systemy ekspertowe. Wykorzystywały one duże zestawy reguł, opracowanych przez specjalistów, i mogły pomagać w diagnostyce, finansach lub przemyśle. Jednak utrzymanie takich systemów było kosztowne, a ich możliwości pozostawały ograniczone.
Sytuacja zaczęła się zmieniać dzięki trzem czynnikom: gromadzeniu danych cyfrowych, pojawieniu się potężniejszych procesorów i udoskonaleniu algorytmów uczenia maszynowego.
W 1997 roku komputer szachowy IBM Deep Blue pokonał mistrza świata Garry'ego Kasparowa. W 2012 roku sieć neuronowa AlexNet wykazała znaczący postęp w rozpoznawaniu obrazów. A w 2016 roku system AlphaGo od Google DeepMind pokonał jednego z najsilniejszych graczy świata w go — grze, którą długo uważano za zbyt skomplikowaną dla komputerów.
Kolejnym przełomowym momentem było pojawienie się w 2017 roku architektury transformera. Umożliwiła ona efektywniejszą pracę z dużymi zbiorami tekstu i stała się podstawą wielu nowoczesnych modeli językowych.
Pod koniec 2022 roku firma OpenAI otworzyła szeroki dostęp do ChatGPT. Generatywna SI przestała być głównie technologią laboratoryjną: zaczęli z niej korzystać uczniowie, nauczyciele, programiści, dziennikarze, projektanci i pracownicy firm.
Jakie firmy opracowują sztuczną inteligencję
Dziś własne jednostki badawcze i modele mają dziesiątki firm. Niektóre koncentrują się na uniwersalnych asystentach, inne — na wyszukiwaniu, programowaniu, robotyce, medycynie, wideo lub rozwiązaniach korporacyjnych.
OpenAI
OpenAI to amerykańska firma, która stoi za ChatGPT. Jej główne opracowania należą do rodziny GPT — dużych multimodalnych modeli do pracy z tekstem, obrazami, plikami i kodem programowym.
Firma opracowuje również modele i systemy do tworzenia obrazów, wideo, mowy i programowania. Jej produkty obejmują ChatGPT, generator wideo Sora oraz narzędzia Codex. Aktualny katalog modeli OpenAI regularnie się zmienia, dlatego konkretne wersje stopniowo zastępują się nawzajem.
Google i Google DeepMind
Google bada SI od dziesięcioleci, a jej jednostka Google DeepMind jest znana z systemów AlphaGo, AlphaFold oraz rodziny modeli Gemini.
Gemini obejmuje uniwersalne multimodalne modele o różnej mocy: Pro są ukierunkowane na skomplikowane zadania, Flash — na szybką i tańszą pracę, a Flash-Lite — na masowe wykonywanie prostszych zapytań. Osobno Google rozwija Imagen dla obrazów, Veo dla wideo oraz specjalistyczne modele audio. Firma integruje SI w Google Search, Android, Gmail, Google Docs i inne usługi.
Anthropic
Anthropic stworzyła rodzinę dużych modeli językowych Claude. Dzieli się ona na kilka głównych linii: Haiku przeznaczona jest przede wszystkim do szybkich i stosunkowo niedrogich operacji, Sonnet oferuje równowagę między szybkością a możliwościami, a Opus jest ukierunkowana na bardziej skomplikowane zadania. W nowych pokoleniach firma rozwija również modele do długotrwałych procesów wieloetapowych.
Claude może analizować dokumenty i obrazy, pisać teksty i kod, pracować z narzędziami oraz wykonywać sekwencje działań.
Meta
Firma Meta, do której należą Facebook, Instagram i WhatsApp, opracowuje rodzinę modeli Llama. W przeciwieństwie do całkowicie zamkniętych systemów komercyjnych, modele Llama są udostępniane z dostępnymi wagami na licencji Meta. Umożliwia to firmom i badaczom uruchamianie ich na własnym sprzęcie, dodatkowe uczenie i dostosowywanie do konkretnych zadań.
Meta wykorzystuje również SI w swoich mediach społecznościowych: do rekomendacji, systemów reklamowych, moderacji i pracy asystenta Meta AI.
Microsoft
Microsoft jest nie tylko dużym inwestorem i partnerem OpenAI, ale także samodzielnym twórcą SI. Firma tworzy kompaktowe modele rodziny Phi, a także integruje sztuczną inteligencję w Windows, Microsoft 365, GitHub i chmurze Azure.
Nazwa Copilot łączy szereg asystentów Microsoftu. Na przykład GitHub Copilot pomaga w programowaniu, a Microsoft 365 Copilot pracuje z dokumentami, arkuszami kalkulacyjnymi, prezentacjami i pocztą. Różne produkty Copilot mogą korzystać z różnych modeli, w tym opracowań OpenAI.
Amazon
Amazon aktywnie stosuje SI w e-commerce, logistyce, usługach chmurowych i asystencie głosowym Alexa. Poprzez platformę Amazon Bedrock firma oferuje przedsiębiorstwom dostęp do modeli różnych twórców.
Własna rodzina modeli Amazon nosi nazwę Nova. Obejmuje systemy do pracy z tekstem i danymi multimedialnymi, a także osobne narzędzia do generowania obrazów i wideo.
xAI
Firmę xAI założył Elon Musk. Jej głównym produktem jest rodzina modeli i chatbot Grok, ściśle zintegrowany z platformą X. Grok pracuje z tekstem, kodem programowym i obrazami, a nowe wersje otrzymują narzędzia do wyszukiwania i wykonywania bardziej skomplikowanych zadań.
Mistral AI
Francuska firma Mistral AI opracowuje uniwersalne i specjalistyczne modele. Do jej głównych rodzin należą Mistral Large, Mistral Small i kompaktowe modele Ministral. Osobno firma oferuje Codestral do programowania, Pixtral do pracy z obrazami i Voxtral do audio.
Część modeli Mistral jest dostępna z otwartymi wagami, co uczyniło firmę jednym z najbardziej zauważalnych europejskich twórców SI.
Chińscy twórcy
Dużą rolę w rozwoju SI odgrywają również chińskie firmy technologiczne. Alibaba tworzy rodzinę Qwen, Baidu — ERNIE, a DeepSeek zyskała popularność dzięki modelom językowym ogólnego przeznaczenia oraz modelom zoptymalizowanym do skomplikowanych rozważań.
W tym segmencie szczególnie szybko rozwijają się modele z otwartymi wagami. Można je uruchamiać lokalnie lub wykorzystywać jako podstawę dla własnych usług, chociaż warunki licencjonowania w każdym przypadku różnią się.
Jakie są różnice między modelami SI
Obecność dziesiątek nazw nie oznacza, że każdy model jest zupełnie oddzielną technologią. Często firma tworzy całe rodziny: najpotężniejszą wersję do skomplikowanych zadań, szybszą i tańszą — do codziennych operacji, a także kompaktowy model do smartfonów lub lokalnych urządzeń.
Modele mogą różnić się:
- typami danych, z którymi pracują;
- szybkością i kosztami użytkowania;
- zakresem kontekstu, który są w stanie przetworzyć;
- jakością programowania i rozumowania logicznego;
- możliwością uruchamiania na własnym sprzęcie;
- dostępem do internetu i zewnętrznych narzędzi;
- warunkami licencjonowania.
Jeden model lepiej pisze kod programowy, inny szybciej analizuje krótkie zapytania, trzeci specjalizuje się w obrazach lub mowie. Dlatego pytanie „który SI jest najlepszy?” nie ma uniwersalnej odpowiedzi: wszystko zależy od konkretnego zadania.
Gdzie już spotykamy SI
Sztuczna inteligencja weszła do codziennego życia znacznie wcześniej, niż stały się popularne generatywne chatboty. Sortuje spam w poczcie, rekomenduje muzykę i filmy, poprawia zdjęcia ze smartfona, koryguje błędy w tekstach i pomaga bankom wykrywać oszustwa.
W medycynie SI stosuje się do analizy zdjęć i poszukiwania obiecujących molekuł. W przemyśle — do kontroli jakości i prognozowania awarii. W transporcie — do planowania tras i pracy systemów wspomagania kierowcy. W nauce modele pomagają przetwarzać duże zbiory danych, których człowiek nie byłby w stanie sprawdzić ręcznie.
Jednocześnie SI nie gwarantuje poprawnego wyniku. Model może powtarzać uprzedzenia z danych treningowych, błędnie interpretować zapytanie lub pewnie podawać wymyślone informacje. Szczególnie ostrożnie należy podchodzić do odpowiedzi związanych z medycyną, finansami, prawem i bezpieczeństwem.
Sztuczna inteligencja nie jest ani wszechwiedzącym cyfrowym rozmówcą, ani zwykłym systemem wyszukiwania. To potężne narzędzie do pracy z informacjami, którego możliwości zależą od modelu, danych, ustawień i postawionego zadania. Technologia rozwija się niezwykle szybko, jednak weryfikacja faktów, ocena konsekwencji i odpowiedzialność za decyzje wciąż pozostają w gestii człowieka.
