Robot w banku

Sztuczna inteligencja stała się już codziennością, tymczasem dla wielu ludzi pojęcie to w dalszym ciągu przywodzi na myśl coś niepokojącego i nieobliczalnego zarazem.

AI to nie Terminator

Upowszechniania przez twórców kina science-fiction, apokaliptyczna wizja Terminatora, Mechagodzilli i innych, złowieszczych androidów, które wymknęły się spod ludzkiej kontroli, w dalszym ciągu zdaje się przesłaniać prawdziwą, bardziej przyjazną ludzkości twarz inteligentnych automatów.

-Przeprowadzone w ubiegłym roku badania  udowodniły, że około 62% ludzi nie orientuje się zbytnio w tematyce związanej ze sztuczną inteligencją – zauważył dr Konrad Maj, ekspert z Uniwersytetu SWPS.

Przypadek ten stanowi podręcznikowe wręcz potwierdzenie tezy, iż nieświadomość i brak odpowiedniej wiedzy to najlepsza pożywka dla rozlicznych lęków i fobii.

Zdecydowana większość uczestników analiz, prowadzonych przez SWPS podkreślała bowiem, że prace nad zastosowaniami AI powinny być prowadzone ze szczególną ostrożnością, tak, by nie przynieść tyleż negatywnych, co nieobliczalnych rezultatów.

Inteligencja sztuczna, a może raczej rozszerzona?

Pełne niepokoju lub przynajmniej rezerwy opinie można usłyszeć nie tylko u przysłowiowego fryzjera czy w pociągu, także konferencje i panele dyskusyjne poświęcone tej problematyce nierzadko zmierzają ku ewentualnym zagrożeniom, jakie ludzkości niesie domniemany bunt maszyn.

– Czy sztuczna inteligencja nas pozabija, a może „tylko” zastąpi? Czy robot wyeliminuje z rynku pracy ludzi? – takie obiekcje uczestników debat przytoczył dr Konrad Maj.

Odpowiedzialność za taki stan rzeczy w pewnym stopniu ponosi twórca pojęcia „sztuczna inteligencja”, amerykański informatyk John McCarthy, który użył tego sformułowania po raz pierwszy w roku 1956, podczas konferencji naukowej w Dartmouth.

– Dziś cały czas definiujemy to pojęcie na nowo, a samo mówienie o AI być może nie jest najwłaściwsze – dodał ekspert Uniwersytetu SWPS.

Twierdzi on, że bardziej adekwatnym określeniem byłaby obecnie „inteligencja rozszerzona”, w tworzeniu zaawansowanych, samouczących się algorytmów chodzi przecież jedynie o to, żeby zwiększyć a potencjał ludzki, a nie zastąpić go poprzez maszyny.

Komputer nie ma funkcji poznawczych

Pomimo dynamicznego postępu technik teleinformatycznych, który zaskakuje nas dosłownie na każdym kroku, wizja przejęcia kontroli nad światem przez inteligentne maszyny na chwile obecną nie wchodzi w grę – ocenił dr Konrad Maj.

Na podstawie prostego przykładu angielskiego słowa „THE CAT”, w którym drukowane litery „A” i „H” zapisano w identyczny sposób, wykazał on różnicę pomiędzy funkcjonowaniem ludzkiego mózgu a najdoskonalszego nawet procesora. Przedstawiony rebus nie stanowił żadnego wyzwania dla nikogo z uczestników webinarium, natomiast komputer mógłby się poważnie pogubić próbując rozszyfrować tę zagadkę.

– Ludzie myślą kontekstualnie, potrafią na podstawie kontekstowych danych wnioskować o całości. Komputery jeszcze długo będą operować na poziomie prostych algorytmów. Maszyny jeszcze przez wiele lat nie będą mieć wykształconych funkcji poznawczych, stale jest to tylko symulacja działań podejmowanych przez ludzi – dodał reprezentant SWPS.

Sieci neuronowe, czyli duży krok ku AI

Oczywiście, nie oznacza to, iż zdolności poznawcze robotów stoją w miejscu: do niedawna sprawne i bezpieczne poruszanie się po drogach było wyłączną domeną Homo sapiens, dziś coraz więcej pojazdów autonomicznych pomyślnie przechodzi testy, wykonywane w standardowym natężeniu ruchu.

Owa wielka zmiana to w znacznej mierze zasługa sieci neuronowych. Dr Maj nadmienił, że wprowadzenie tej technologii oznacza zmianę podejścia do programowania. W tradycyjnym modelu komputer otrzymywał odpowiedni zasób danych i na podstawie wprowadzonych przez człowieka-programistę reguł udzielał odpowiedzi, w przypadku sztucznej inteligencji systemy w oparciu o dokonywane obliczenia są w stanie wygenerować reguły, a co za tym idzie rozwiązania.

Przykładowym zastosowaniem tego typu funkcjonalności jest możliwość zidentyfikowania przestępcy na podstawie zdjęć. Minusem takich samouczących się technologii jest jednakże tzw. problem czarnej skrzynki. –

Niekiedy nie do końca wiemy w jaki sposób te decyzje są podejmowane – dodał reprezentant SWPS.

Raport „Sztuczna inteligencja w bankowości”

Webinarium było okazją do prezentacji obszernego raportu zatytułowanego „Sztuczna inteligencja w bankowości”, który już za kilka dni zostanie opublikowany na portalu alebank.pl.

To kolejny już przykład harmonijnej współpracy pomiędzy polskim sektorem bankowym a dostawcami technologii IT.

Odnosząc się do treści tego wyjątkowego dokumentu, członek zarządu Microsoft Polska Paweł Jakubik wskazał, że reprezentowana przezeń organizacja ze szczególnym zaangażowaniem potraktowała to zadanie. –

Podeszliśmy do tematu sztucznej inteligencji kompleksowo. Oceniamy, że AI aktualnie przechodzi z fazy koncepcyjnej i pilotażowej do fazy projektowej, tym webinarium chcemy pokazać, że to już  naprawdę się dzieje – stwierdził reprezentant Microsoft Polska, przypominając, że niedawno ogłoszony projekt polskiej doliny cyfrowej ma na celu nie tylko tworzenie innowacyjnych wdrożeń, ale i digitalizację kraju, rzecz jasna połączoną z kreowaniem cyfrowych kompetencji naszych rodaków.

Raport technologiczny dla sektora bankowego pt. „Sztuczna inteligencja w bankowości” zostanie udostępniony wszystkim zainteresowanym w postaci pliku PDF w przeciągu maks. 2 dni roboczych, o czym poinformujemy czytelników portalu aleBank.pl w osobnym komunikacie

– Około 6000 partnerów Microsoft w Polsce, w szczególności Operator Chmury Krajowej, będą prowadzić programy certyfikacyjne – dodał Paweł Jakubik.

Żeby kupić meble, nie trzeba otwierać tartaku – czyli jak wdrażać AI w banku

Dalsza część konferencji upłynęła na rozważaniach i refleksjach, związanych z wdrażaniem innowacyjnych technologii w sektorze bankowym.

Paweł Jakubik wskazał kilka wyznaczników nowoczesnego, inteligentnego banku, zaliczając do tego typu rozwiązań między innymi analizę predykcyjną, automatyzację, otwarte API i czatboty.

Przypomniał, iż szwajcarski potentat bankowy UBS w ostatnich latach uruchomił cały pakiet ciekawych projektów bazujących na AI i Data Analytics.

Inteligentne systemy wdrażane są zresztą nie tylko w bankach. Przykładowo, w Polsce jednym z liderów tego obszaru jest energetyka i branża paliwowa.

Jarosław Mastalerz, partner zarządzający w mAkcelerator przypomniał, iż cyfrowe przyspieszenie w branży bankowej, któremu polskie instytucje finansowe zawdzięczają obecną pozycję liderów e-transformacji, została w pewnym stopniu wyhamowana przez posunięcia regulacyjne.

Dodał, że we współczesnym świecie budowa systemów bazujących na AI w oparciu o własne zasoby banku mija się z celem. – To tak, jakby chcieć dysponować nie tylko własnym tartakiem, ale i lasem, podczas gdy wystarczy iść do salonu meblowego i zamówić meble pod wymiar – dodał Jarosław Mastalerz.  

Panel poświęcony sztucznej inteligencji nie mógłby się obyć bez prezentacji praktycznego zastosowania tej technologii w praktyce bankowej.

Swoje wdrożenia pokazali przedstawiciele czterech firm: Tomasz Wesołowski, CEO w firmie Edward.ai, Magda Piotrkowska, Head of Sales i członek zarządu Digital Fingerprints, Łukasz Skłodowski, CEO w WorkAI oraz Zbigniew Borgosz, General Manager firmy Crayon.