Co to jest sztuczna inteligencja?

To będzie gruby artykuł.

Tak jak rozbudowany jest ten temat. Dla przeciętnego człowieka natłok wiadomości mówiących ogólnie o sztucznej inteligencji może być przytłaczający. Ilość ekspertów od AI, która wyrosła w ciągu ostatnich miesięcy jest zastraszająca.

I wszyscy nazywają niezliczone technologie, platformy, startupy, rozwiązania jednym zwrotem — „Sztuczna inteligencja”.

Odczarujmy więc znaczenie AI / SI / Sztuczna inteligencja — zwał jak zwał.

Po lekturze poniższego artykułu będziesz wiedzieć, co jest, a co nie jest żadną inteligencją. Rozbijemy tę dziedzinę na mniejsze i najpowszechniej używane technologie. Pogadamy trochę o definicjach i pokażemy wszystko na przykładach.

Zapraszamy!

Sztuczna inteligencja — definicja w jednym zdaniu

Długo szukaliśmy jednoznacznej definicji.

Jak się jednak okazuje, każda publikacja określa SI inaczej. Jedne wychodzą z punktu widzenia naukowego, inne historycznego, a jeszcze inne praktycznego. Wiele z nich jest jednak trudno zrozumiałe dla przeciętnego człowieka.

Dlatego też zdecydowaliśmy się umieścić kilka terminów, aby szerzej spojrzeć na tę technologię.

Definicja sztucznej inteligencji:

Sztuczna inteligencja jest to technologia, pozwalająca komputerom i maszynom naśladować ludzkie myślenie oraz podejmować decyzje. (autor nieznany)
„Sztuczna inteligencja (SI), ang. Artificial Intelligence (AI), dziedzina nauki zajmująca się badaniem mechanizmów ludzkiej inteligencji (psychol.) oraz modelowaniem i konstruowaniem systemów, które są w stanie wspomagać lub zastępować inteligentne działania człowieka.” (PWN)
„Konstruowanie maszyn, o których działaniu dałoby się powiedzieć, że są podobne do ludzkich przejawów inteligencji.” (Wikipedia)

Czym nie jest sztuczna inteligencja?

Zanim wejdziemy w temat głębiej, chcielibyśmy zwrócić uwagę na jeden, często pomijany aspekt.

W 2025 roku termin AI jest najbardziej nadużywanym buzzwordem w internecie. Wszystkie firmy tworzące oprogramowanie, startupy czy platformy SaaS mają już elementy sztucznej inteligencji w swoich technologiach (a przynajmniej w materiałach marketingowych). Nie wspominając o tych, które powstały na fali SI.

Czy na pewno wszystkie mają coś wspólnego z AI?
Obawiamy się, że nie do końca.

Nie sposób wymienić wszystkie nadużycia specjalistów od marketingu, próbujących opakować stare rozwiązania jako AI. Jednak spróbujemy przynajmniej zasygnalizować kilka przykładów technologii, które obok sztucznej inteligencji nawet nie stały.

Dzięki temu sam będziesz w stanie wyczuć, czy dane rozwiązanie rzeczywiście używa AI.

10 przykładów technologii, które nie mają nic wspólnego ze sztuczną inteligencją.

Proste chatboty
Wiele firm używa chatbotów, które odpowiadają na podstawowe pytania za pomocą predefiniowanych skryptów, bez rzeczywistego uczenia maszynowego czy zrozumienia kontekstu.
Podstawowe rekomendacje produktów
Systemy rekomendacji oparte są często na prostych algorytmach współwystępowania, a nie na zaawansowanej analizie danych czy uczeniu głębokim.
Automatyczne wypełnianie formularzy
Funkcje te korzystają głównie z prostych reguł i makr, a nie z inteligentnego rozpoznawania wzorców czy adaptacyjnego uczenia się.
Personalizacja treści na stronach internetowych
Personalizacja często opiera się na statycznych regułach (np. lokalizacja geograficzna) zamiast na dynamicznej analizie zachowań użytkowników przez AI.
Systemy z podstawową automatyzacją
Systemy informatyczne często oferują automatyczne przypomnienia czy segmentację klientów na podstawie prostych kryteriów, bez wykorzystania modeli AI.
Sortowanie treści
Sortowanie treści na podstawie kilku podstawowych parametrów (np. popularność, daty dodania) jest często określane jako AI, mimo braku zaawansowanej analizy.
Automatyczne tagowanie zdjęć
Niektóre systemy używają prostych reguł do tagowania obrazów, bez wykorzystania zaawansowanego rozpoznawania obrazów.
Oprogramowanie do e-mail marketingu z automatyzacją
Automatyczne wysyłanie e-maili na podstawie podstawowych reguł (np. data urodzin) jest często nazywane AI, mimo braku inteligentnego dostosowania treści.
Proste analizy danych statystycznych
Narzędzia oferujące podstawowe analizy danych, takie jak średnie czy trendy, są czasami reklamowane jako rozwiązania AI, mimo braku zaawansowanej analizy predykcyjnej.
Automatyczne Zarządzanie Reklamami
Systemy, które automatycznie ustawiają budżety reklamowe na podstawie prostych reguł, często są promowane jako wykorzystujące AI, mimo że nie stosują zaawansowanych algorytmów optymalizacyjnych.

Co to jest Sztuczna Inteligencja?

Do rzeczy! (Jakby powiedzieli tragarze).

Jesteśmy tutaj, aby dowiedzieć się wszystkiego o SI. Przeszliśmy już przez definicje, które mówią mniej lub więcej o tej technologii. W kolejnych krokach przejdziemy przez jej składowe, przykłady, zastosowania i sposób działania.

Zacznijmy więc od tego, dlaczego sztuczna inteligencja to nie jedna konkretna technologia jak internet, czy elektryczność.

Jakie technologie składają się na sztuczną inteligencję?

Przetwarzanie języka naturalnego (Natural Language Processing, NLP):
Jest to podstawowa technologia, z której korzystają czaty, asystenci głosowi, przyspieszająca i ułatwiająca komunikację. Pozwala komputerom rozumieć i generować ludzki język. Mówimy tutaj zarówno o treściach pisemnych, głosowych. Mamy więc wejście i wyjście do innych systemów przetwarzających dane. (Więcej tutaj)
Big Data (Duże dane? Tłumaczenie nie ma sensu): Choć nie są to bezpośrednio elementy SI, odgrywają kluczową rolę w jej funkcjonowaniu. Big Data to ogromne ilości danych, które są niezbędne do trenowania modeli SI. Technologia ta odnosi się do ogromnych i zróżnicowanych zbiorów danych, które są analizowane przez algorytmy AI w celu wyciągania użytecznych wniosków. Dzięki przetwarzaniu Big Data, systemy sztucznej inteligencji mogą uczyć się, rozpoznawać wzorce oraz podejmować bardziej precyzyjne decyzje. (Więcej tutaj)
Chmura Obliczeniowa (Cloud): w kontekście sztucznej inteligencji to globalna sieć serwerów, która przechowuje dane i uruchamia potężne algorytmy AI, umożliwiając dostęp do zaawansowanych obliczeń przez internet bez potrzeby posiadania własnego superkomputera.
Dzięki temu firmy i użytkownicy mogą korzystać z narzędzi AI, takich jak rozpoznawanie mowy czy analiza obrazów, z dowolnego miejsca na świecie, płacąc tylko za wykorzystane zasoby.
Uczenie maszynowe (Machine Learning): To podstawowa technologia SI, która pozwala komputerom uczyć się na podstawie danych bez konieczności programowania każdego kroku.
Wyobraź sobie, że uczysz dziecko rozpoznawania owoców – pokazujesz mu wiele jabłek, bananów i pomarańczy, a ono samo zaczyna je rozpoznawać. Uczenie maszynowe działa podobnie, analizując duże ilości danych, aby nauczyć się rozpoznawać wzorce.
Sieci neuronowe (Neural Networks): Są one inspirowane sposobem, w jaki działa ludzki mózg. Składają się z wielu połączonych „neuronów”, które współpracują, aby przetwarzać informacje. Dzięki sieciom neuronowym SI może wykonywać skomplikowane zadania, takie jak rozpoznawanie twarzy na zdjęciach czy tłumaczenie języków.
Computer Vision (Wizja komputerowa??): Umożliwia komputerom „widzenie” i interpretowanie obrazów, zdjęć oraz filmów. Dzięki temu, technologie takie jak rozpoznawanie twarzy, analiza obrazów medycznych czy autonomiczne samochody mogą funkcjonować efektywnie.
Robotyka (Robotics, IoT): Integruje sztuczną inteligencję z fizycznymi maszynami, aby tworzyć roboty zdolne do wykonywania różnych zadań. Mogą to być roboty przemysłowe w fabrykach, które budują samochody, czy roboty asystujące w domu, pomagające w codziennych czynnościach.
Nie jest to stricte technologia oparta na SI. Jest jednak ważnym łącznikiem, między oprogramowaniem a wykonywaniem akcji w świecie rzeczywistym.
Szacuje się, że jej rola będzie rosła jeszcze bardziej wraz z rozwojem agentów AI.
Systemy eksperckie (Expert Systems): Systemy eksperckie w kontekście sztucznej inteligencji to programy komputerowe, które naśladują proces podejmowania decyzji przez ekspertów w określonej dziedzinie, bazując na zbiorze reguł i faktów. Wykorzystują one wbudowaną bazę wiedzy i mechanizmy wnioskowania, aby rozwiązywać złożone problemy, takie jak diagnoza medyczna czy analiza ryzyka finansowego.
Na przykład, systemy medyczne mogą pomagać lekarzom w diagnozowaniu chorób, analizując objawy i sugerując możliwe przyczyny.

To jedynie wierzchołek góry lodowej, jaką są technologie oparte na, lub wspierające rozwój SI.

Podsumowując, sztuczna inteligencja to połączenie różnych technologii, które razem pozwalają komputerom na naukę, rozumienie, interpretację i podejmowanie decyzji podobnych do ludzkich.

Jak działa sztuczna inteligencja?

Biorąc pod uwagę fakt, jak wiele technologii składa się na to pojęcie, odpowiedź w jednym artykule, byłaby zdecydowanie niepełna.

Dlatego też zdecydowaliśmy się na napisanie osobnej serii, wyjaśniającej jak działają poszczególne technologie związane z AI.

Na dole artykułu znajdziesz linki do wszystkich części, które ukazały się w serii.

Jak wygląda sztuczna inteligencja?

Może niektórych tutaj rozczarujemy, ale AI nie ma jednej fizycznej formy.

To przede wszystkim oprogramowanie działające na komputerach i w chmurze obliczeniowej. Może przyjmować postać algorytmów analizujących dane, systemów rekomendacyjnych, jak te na platformach streamingowych, czy wirtualnych asystentów głosowych, takich jak Siri lub Alexa.

W bardziej zaawansowanych przypadkach AI może być częścią robotów humanoidalnych, które naśladują ludzkie gesty i mimikę, ale nadal są sterowane przez oprogramowanie.

Najczęściej jednak AI to niewidoczne procesy działające w tle, analizujące informacje i podejmujące decyzje na podstawie wzorców w danych.

W praktyce więc, sztuczna inteligencja to zazwyczaj pomieszczenie pełne kabli i serwerów z mrugającymi niebieskimi diodami.

jak wygląda sztuczna inteligencja - serwerownia

Na czym polega sztuczna inteligencja?

Kiedy wiemy już, że każda składowa technologia AI ma swoją charakterystykę, odpowiedzialność i zastosowanie, możemy się pokusić o uproszczenie działania algorytmów sztucznej inteligencji.

SI w ujęciu ogólnym działa poprzez kilka kluczowych etapów:

Zbieranie danych: AI gromadzi informacje z różnych źródeł, takich jak teksty, obrazy czy dźwięki, aby zrozumieć otaczający świat.
Przetwarzanie danych: Zebrane dane są analizowane i przekształcane w formę zrozumiałą dla systemu AI, co umożliwia identyfikację wzorców i zależności.
Uczenie się: Na podstawie przetworzonych danych AI uczy się rozpoznawać wzorce i podejmować decyzje, korzystając z technik takich jak uczenie maszynowe czy sieci neuronowe.
Podejmowanie decyzji: Po zakończeniu procesu uczenia się AI wykorzystuje zdobytą wiedzę do podejmowania decyzji lub przewidywania wyników w nowych sytuacjach.
Działanie: Na podstawie podjętych decyzji AI wykonuje określone działania, takie jak generowanie odpowiedzi, sterowanie urządzeniami czy rekomendowanie treści.
Ewaluacja i doskonalenie: AI monitoruje wyniki swoich działań, analizuje je i w razie potrzeby dostosowuje swoje modele, aby poprawić efektywność i dokładność w przyszłości.

Te etapy pozwalają systemom AI na efektywne funkcjonowanie i adaptację do zmieniających się warunków oraz zadań.

Sztuczna inteligencja — przykłady

No dobrze, ale co to w ogóle znaczy w praktyce?

Na koniec, przeanalizujmy kilka systemów sztucznej inteligencji w kontekście powyższego podziału na etapy, żeby lepiej zrozumieć, jak działa AI. Nie będziemy jednak wchodzić bardzo głęboko, czy dany system korzysta z LLM, czy uczenia maszynowego. Zostawmy to na później.

Oto opis trzech systemów AI i jak opisane etapy działania AI wyglądają w praktyce:

1. Asystent głosowy (np. Google assistant, Siri)

Zbieranie danych: Asystent głosowy rejestruje dźwięk komend użytkownika, takich jak „Jaka jest pogoda?”.
Przetwarzanie danych: Nagranie głosu jest konwertowane na tekst (przez rozpoznawanie mowy, NLP), a następnie analizowane pod kątem intencji, czyli tego, co użytkownik chce uzyskać.
Uczenie się: System uczył się wcześniej na milionach próbek mowy i pytań, by rozpoznawać różne sposoby zadawania tego samego pytania.
Podejmowanie decyzji: AI decyduje, że pytanie dotyczy pogody i przekierowuje zapytanie do odpowiedniego źródła informacji, np. prognozy pogody.
Działanie: Asystent głosowy odczytuje odpowiedź na podstawie danych pogodowych, np. „Dziś będzie 18°C i słonecznie”.
Ewaluacja i doskonalenie: Jeśli użytkownik powie „Nie o to mi chodziło”, system może uczyć się na tej interakcji, by lepiej rozpoznawać podobne przypadki w przyszłości.

2. System rekomendacji filmów (np. HBO max, Netflix)

Zbieranie danych: System zbiera dane o tym, jakie filmy i seriale użytkownik oglądał, jakie ocenił pozytywnie, jak długo oglądał dany tytuł itp.
Przetwarzanie danych: Dane te są organizowane w profil użytkownika i analizowane w kontekście podobnych użytkowników.
Uczenie się: System uczył się wcześniej na ogromnych zbiorach danych, analizując wzorce – np. osoby oglądające thrillery często lubią także kryminały.
Podejmowanie decyzji: Na podstawie zebranych informacji system wybiera filmy i seriale, które najbardziej pasują do preferencji użytkownika.
Działanie: Na ekranie głównym platformy pojawiają się rekomendacje, takie jak „Filmy, które mogą Ci się spodobać”.
Ewaluacja i doskonalenie: System monitoruje, czy użytkownik faktycznie kliknął zaproponowany film – jeśli tak, uznaje decyzję za trafioną, jeśli nie, może dostosować swoje algorytmy w przyszłości.

3. Chatbot obsługujący klientów (np. na stronie firmy lub banku)

Zbieranie danych: Klient wpisuje pytanie, np. „Jak mogę zresetować hasło do mojego konta?”.
Przetwarzanie danych: Chatbot analizuje tekst, rozkłada go na słowa kluczowe i rozpoznaje intencję użytkownika (problem z hasłem).
Uczenie się: System został wytrenowany na tysiącach rozmów klientów, dzięki czemu rozpoznaje typowe problemy i pytania.
Podejmowanie decyzji: AI decyduje, że odpowiedzią na pytanie klienta jest dostarczenie instrukcji resetowania hasła.
Działanie: Chatbot wyświetla instrukcję krok po kroku, np. „Kliknij ten link, aby zresetować hasło”.
Ewaluacja i doskonalenie: Po zakończeniu rozmowy system może zapytać: „Czy ta odpowiedź była pomocna?” i dostosować swoje odpowiedzi na podstawie zebranych opinii.

Każdy z tych przykładów pokazuje, jak etapy działania AI przekładają się na praktyczne zastosowania w codziennym życiu – od obsługi klienta, przez rozrywkę, po osobistych asystentów.

Podsumowanie

Mamy nadzieję, że nasz artykuł lekko przybliży odpowiedź na pytanie 'co to jest sztuczna inteligencja’.

Wiemy, że nie jest to artykuł dedykowany dla ekspertów. Znajdzie się tutaj dużo uproszczeń i przykładów z życia codziennego. Jednak jeśli dopiero zaczynasz interesować się tym tematem, wejście głębiej powinno być teraz łatwiejsze.

Zapraszamy do zapoznania się z innymi artykułami w naszym portalu.

W serii „Jak działa sztuczna inteligencja” pojawiły się: