Czym jest wiedza? Społeczeństwo wiedzowe a sztuczna inteligencja

Firma Mikrotech właściciel vortalu owg.pl i marki SemanticLab już od 26 lat zajmuje się sztuczną inteligencją. Pracujemy mocno nad obróbką tekstu, sieciami neuronowymi, kodami genetycznymi, systemami regułowymi, ontologiami i sieciami semantycznymi. To, co rozpaliło nasze umysły 26 lat temu i dawało nam siłę, by pokonywać trudności, to idea społeczeństwa wiedzowego, gdzie wiedza jest obiektem produkcji i dystrybucji.

Dzisiejszy artykuł to próba prezentacji tej idei w sposób przystępny i możliwie prosty oraz zbieżny z rosnącym zapotrzebowaniem na wyjaśnienie, jak działają i po co powstały takie zaawansowane modele językowe jak np. Chat GPT.

Sztuczna inteligencja fundamentem gospodarki i społeczeństwa wiedzowego

Oto podstawowe założenia społeczeństwa wiedzowego:

1. W społeczeństwie wiedzowym większość obywateli produkuje i gromadzi wiedzę.

2. Wiedza jest dystrybuowana przez sztuczną inteligencję, a nie przez człowieka.

Mówiąc prościej, większość osób — w tym całe fabryki — produkują wiedzę i gromadzą ją w specjalnych systemach wiedzowych, a nie w umysłach ludzi, by następnie czerpać korzyści całymi garściami z wiedzy najwyższych lotów, kompletnej i dostępnej 24 godziny na dobę.

Owładnięci tą ideą 26 lat temu, chcąc być jedną z fabryk wiedzy, zabraliśmy się ostro do pracy w 1997 r.

Na początek musieliśmy zrozumieć, co to takiego jest ta wiedza.

W szkole od pierwszej klasy szkoły podstawowej słyszeliśmy słowo wiedza 100 razy na godzinę, ale nikt nie mógł sobie przypomnieć, aby kiedykolwiek słyszał definicję wiedzy. Na początku pytaliśmy naukowców, inżynierów i różnego rodzaju specjalistów, co to takiego jest wiedza. Odpowiedzi były z reguły wymijające, że to pojęcie pierwotne, a po co nam ta definicja i dlaczego o to pytamy itp.

Zaczęliśmy więc wertować słowniki i encyklopedie, a tam definicja była następująca:

"Wiedza to ogół informacji na dany temat".

Gdyby przyjąć, że ta definicja jest prawdziwa, to jak na jej podstawie produkować wiedzę?

Zapewne Państwo już się niecierpliwicie, no to, co to w końcu jest ta wiedza i czy może być obiektem produkcji i dystrybucji w gospodarce wiedzowej i społeczeństwie wiedzowym.

Po wielu dniach rozmyślań i poszukiwań odpowiednich słów w końcu powstała następująca definicja wiedzy:

"Wiedza to warunek brzegowy uporządkowanej informacji".

A więc "Eureka!" – aby produkować wiedzę, musimy mieć 3 rzeczy.

1. Jakąś miarę porządkującą zbiór informacji.

2. Ustalenie, czy chodzi nam o minimum, czy maksimum wyznaczone dzięki tej mierze.

3. Wartość informacji dla danej miary.

Osobom, które lubiły fizykę w szkole, wiedza przypomina wektor i trudno ją pomylić z informacją jako skalarem, a dla pozostałych osób proponuję przeanalizować wspólnie następujący przykład: jeżeli chcemy kupić mleko, a mamy do dyspozycji 10 sklepów z mlekiem, to skąd mamy wiedzieć, gdzie zakup będzie najbardziej opłacalny?

Aby rozwiązać to zadanie, intuicyjnie czujemy, że musimy mieć:

1. Miarę porządkującą zbiór sklepów z mlekiem

Rozważmy przykładowo trzy miary:

miara nr 1 – jak jesteśmy oszczędni, to będzie to wysokość ceny mleka w każdym sklepie;

miara nr 2 – jak zakupu dokonuje chłopiec poszukujący panny, to miarą będzie, kto sprzedaje mleko i czy jest ładny;

miara nr 3 – jak kupującym jest starsza osoba, to ważna jest odległość sklepu od miejsca zamieszkania.

2. Co dla wybranej miary jest najlepsze i tak:

dla miary nr 1 będzie to minimum (najniższa cena)

dla miary nr 2 będzie to maksimum (najładniejsza panna)

dla miary nr 3 będzie to minimum (najbliżej miejsca zamieszkania)

3. Dla ustalonej miary i ustalonego minimum czy maksimum możemy

wyprodukować wiedzę gdzie powinniśmy dokonać zakupu mleka.

Tak więc podstawowe cechy wiedzy to:

1. Miara;

2. Warunek brzegowy — minimum czy maksimum;

3. Wartość — konkretna informacja jako warunek brzegowy uporządkowanej informacji.

A więc wiedza to nie ogół informacji na dany temat, a specyficzna informacja wybrana z wielu informacji dzięki uporządkowaniu jej według określonej miary i wybraniu minimum lub maksimum. Przytoczony przykład pokazuje, że jeżeli ktoś miałby wystarczającą ilość czasu, pieniędzy i chęci, to mógłby zając się produkcją wiedzy — czyli zebrać informację o sklepach z mlekiem, uporządkować tę informację według różnych miar i zaproponować klientom gotowe rozwiązanie: czyli wiedzę, gdzie można dla najważniejszej dla klienta miary dokonać najlepszego zakupu.

Ktoś zapyta: po co tyle zachodu z tym porządkowaniem informacji i wybieraniem informacji, która dla danej miary osiąga minimum lub maksimum. Odpowiedź dla wtajemniczonych w arkana optymalizacji jest prosta, bo każdy proces wielokryterialny optymalizujemy po warunkach brzegowych, a pozostałym osobom musi wystarczyć stwierdzenie, że optymalizacja czegokolwiek ma sens, gdy mamy koniec, czyli cel.

Gdy nie ma końca, czyli np. nie wiemy, dokąd jedziemy, to jak mamy dojechać najkrótszą drogą (no właśnie, ale dokąd).

Reasumując: wiedza we współczesnym świecie jest narzędziem optymalizacyjnym. Stosowana przez każdego klienta czy firmę daje olbrzymie oszczędności czasu i pieniędzy, co w skali całego społeczeństwa przekłada się na gigantyczne oszczędności i dynamiczny rozwój. Natomiast sztuczna inteligencja pozwala nam produkować i kumulować wiedzę, jest więc nowoczesnym narzędziem produkcyjnym.

Pozostaje jeszcze rozstrzygnąć, czy wiedzę powinna dystrybuować sztuczna inteligencja?

Odpowiedź: moim zdaniem jest oczywista — tak. Argumentów za jest wiele, a oto i one:

1. Wiedza gromadzona w naszych umysłach jest rozproszona, cząstkowa i różnej jakości.

Sztuczna inteligencja odpowiada zawsze w najlepszy możliwy sposób na podstawie pełnej wiedzy.

2. Wiedza gromadzona w naszych umysłach jest tracona wraz ze śmiercią.

Sztuczna inteligencja jest nieśmiertelna.

3. Proces napełniania tą samą wiedzą tysięcy, setek tysięcy czy nawet milionów osób to czyste szaleństwo i marnotrawstwo sił i środków.

Sztuczna inteligencja nagromadzoną raz wiedzę wydaje nieskończoną ilość razy, 24 godziny na dobę i z zawrotną prędkością.

4. Decyzyjność naszych umysłów jest wolna i wymaga drogich w miarę stabilnych modeli. My wpadamy w tak zwaną pułapkę stereotypów, z których ciężko jest się wyswobodzić.

Sztuczna inteligencja działa w sposób dynamiczny i wielowymiarowy.

5. Decyzyjność naszych umysłów jest w większości 3-wymiarowa.

Sztuczna inteligencja może działać w bardzo wielu wymiarach (obszarach niezależnych).

6. Człowiek musi wypoczywać, a przez to jego dostępność jest ograniczona.

Sztuczna inteligencja jest dostępna 24 godziny na dobę.

Są również argumenty przeciw:

1. Sztuczna inteligencja może się zbuntować i obrócić przeciwko nam.

2. Rola człowieka będzie maleć na rzecz sztucznej inteligencji i nasza duma ucierpi.

3. Jeżeli wszystko będzie robić sztuczna inteligencja, to my zanudzimy się na śmierć.

Szanowni Państwo, świat pędzi do przodu z zawrotną prędkością, a my wraz z nim. Uważam, że postępu nie da się zatrzymać. W latach 90, kiedy firma Mikrotech S.A. sprzedawała komputery, wielu naszych klientów miało obiekcje, czy nie zostaną zwolnieni z pracy, bo komputery zrobią to, co oni szybciej i lepiej.

Jak wiemy, nic takiego się nie stało i dzisiaj te same osoby za żadne pieniądze nie oddałyby tych komputerów. To samo będzie ze sztuczną inteligencją i gospodarką wiedzową.

Gospodarka przyśpieszy kilkukrotnie. To nie my będziemy wykonywać pracę, a automaty, a my będziemy dobierać i programować pracę tych automatów.

Z tego wynikną konkretne korzyści i dobrodziejstwa takie jak:

1. Nie będziemy musieli pracować określoną liczbę godzin.

2. My śpimy, a to coś podejmuje za nas decyzje i pracuje na nasze pensje.

3. Nie ma znaczenia gdzie i kiedy korzystamy ze sztucznej inteligencji. Wiedza zawsze jest dostępna i to na najwyższym, stałym poziomie.

4. Mając więcej czasu, możemy rozwijać swoje zainteresowania i pasje.

Mam nadzieję, że artykuł ten zwrócił Państwa uwagę na to, że nie możemy dłużej czekać, co wielcy tego świata robią na polu technik gromadzenia i przetwarzania wiedzy.

Każdy z nas, korzystając z wyszukiwarek, karmi je codziennie gigantyczną ilością informacji i cieszymy się, że wyniki są dokładniejsze i zgodnie z naszą intuicją. Te wyszukiwarki, oprócz tego, że gromadzą informacje, to jeszcze nadają informacji wagi i porządkują ją, a więc są FABRYKAMI WIEDZY.

Na bazie milionów użytkowników i ich danych już powstały zaawansowane modele językowe takie jak Chat GPT, które w sposób naturalny formułują odpowiedzi (myśli) i zadziwiają cały świat swoimi poziomem wiedzy.

Moim zdaniem jest to jaskrawy przykład produkcji, przechowywania i dystrybucji wiedzy, czyli fundamentu gospodarki wiedzowej i nie jest to tylko nowinka techniczna, ale nakaz chwili, by takie rozwiązanie zrozumieć, upowszechnić i stosować na skalę przemysłową.

Już wkrótce w gazecie gospodarczej artykuł! Czy sztuczna inteligencja będzie wierząca?

Zapraszamy!

Autopromocja