Gdzie zacząć uczyć się o sztucznej inteligencji? Przegląd nieprogramistyczny

To jest przegląd, który może Ci się przydać, jeśli:

  • zastanawiasz się, czy zbliżamy się już do spełnienia scenariusza z filmu Terminator,
  • chcesz lepiej rozumieć jak automatyzacja i sztuczna inteligencja może wpływać na Twoje miejsce pracy (i kolejne, które wybierzesz) i życie codzienne (np. ochronę zdrowia),
  • szukasz inspiracji do tego, jak wykorzystanie aktualnie dostępnych technologii z zakresu „sztucznej inteligencji” może pomóc Ci w pracy, biznesie lub życiu osobistym.
  • chcesz pokazać, lub pobawić się prostymi demo technologii związanych z AI np. na lekcji lub warsztatach.

Artykuły i wideo (dla posiadających mało czasu)

Nawet podstawowa wiedza o tym, jak działa, co może, a czego jeszcze nie, sztuczna inteligencja jest ważne. Nie tylko w popkulturze, ale nawet w mediach występuje wiele mitów, które straszą albo odwracają uwagę od poważniejszych zastosowań i konsekwencji rozwoju AI. Przykładowo obawiając się rozwoju zw. generalnej sztucznej inteligencji, zapominamy o tym, jak jej wąskie zastosowanie zmienia dziś diametralnie rynek pracy.

Na stronach Polsko-Japońskiej Akademii Technik Komputerowych znajdziemy zapis wykładu podstawowego dr Sinh Hoa Nguyen, który wyjaśnia różnice między tzw. wąską i szeroką (generalną) sztuczną inteligencją.

Festiwal Przemiany z Centrum Nauki Kopernik przy okazji edycji 2018 na temat algorytmów przygotował serię krótkich wideo z ekspertami i ekspertkami tłumaczącymi podstawowe pojęcia związane z AI.

Seria wideo o podstawowych pojęciach od Google (po angielsku) dostępnych na YouTube pozwoli szybko oswoić się ze słownictwem, ale również tym jaki jest aktualny stan rozwoju tych technologii.

Jeśli wolisz posłuchać zamiast czytać, to z pomocą przychodzą podcasty. W języku polskim polecam odcinek Biznesu Myśli w rozmowie z Aleksandrą Przegalińska (dostępny również jako zapis tekstowy), która razem z dr. Dominikiem Batorskim i Jakubem Koźniewskim występuje też w podcaście Człowiek 2.0 o algorytmach (ale w tej serii znajdziesz więcej odcinków o rozwoju zaawansowanych technologii i ich wpływie na świat. Po angielsku śmiało mogę polecić jeden z moich ulubionych podcastów w ostatnich miesiącach, Making Sense Sama Harrisa, a zwłaszcza odcinki z prof. Nickiem Bostromem, który analizuje scenariusze rozwoju AI oraz Possible Minds z trójką rozmówców: historykiem technologii, psycholożką uczenia się i autorem jednego z najpopularniejszych podręczników o sztucznej inteligencji.

Darmowe kursy (dla posiadających więcej czasu)

Elements of AI

Fiński (ale dostępny po angielsku) kurs to świetne wprowadzenie w postaci 6 częściowego kursu obejmującego najważniejsze pojęcia, współczesne zastosowanie i konsekwencje używania AI, uczenia maszynowego, sieci neuronowych. Elements of AI projekt, który ma na celu być przystępny dla każdego obywatela i obywatelki (został opracowany przez zespół z Uniwersytety Helsińskiego, fińskie firmy oraz rządowe centrum ds. sztucznej inteligencji. Treść kursu dostępna jest na stronie, aby rozwiązywać zadania, które kończą każdy podrozdział, musimy stworzyć konto i wybrać czy chcemy uczyć się we własnym tempie lub zapisać na 6 tygodniowy (po ok 5 godzin tygodniowo) kurs, który stara się motywować do wykonania zadań w czasie.

zrzut ekrany z kursu o sztucznej inteligencji, napis Machine learning

Akademia Khana

Akademia Khana tworzy nie tylko popularne na YouTube wideo edukacyjne, ale również zadania i materiały edukacyjne do nich dopasowane, dostępne przez stronę i aplikację mobilną (od niedawna również w języku polskim). Pośród ich lekcji znajdziemy dziesiątki poświęcone inteligentnym technolgiom. Na temat sztucznej inteligencji szczególnie ciekawe mogą być lekcje o tym czym są i i jak działają algorytmy (oraz bardziej zaawansowany i rozbudowany kurs o rodzajach algorytmów).

Google

Korporacja w ramach programu AI Impact wspiera finansowo organizacje pozarządowe w wykorzystywaniu technologii do rozwiązywania problemów społecznych i ekologicznych, posiada również zestaw poradników dla nich. AI for Social Good to materiały, które pomogą szukać praktycznych zastosowań uczenia maszynowego w ich pracy.

Kolejnym materiałem, który może przydać się bardziej zaawansowanym technologicznie osobom, lub takim, które szukają zastosowań biznesowych dla sztucznej inteligencji, jest podręcznik o projektowaniu skupionym na ludziach. Google People&AI (Designing human-centered AI products), który poświęcony jest typowym problemom i błędom w projektowaniu usług i narzędziu na podstawie AI i radzi, jak tworząc je badać potrzeby odbiorców i przewidywać potencjalne negatywne (lub trudne do przewidzenia) konsekwencje.

Microsoft

Podobnie do Google, Microsoft oferuj serię darmowych (niestety również tylko angielskojęzycznych) kursów o zastosowaniu biznesowym sztucznej inteligencji oraz o konkretnych technologiach, które służą jej rozwojowi. Zwłaszcza dwa, AI Business School i Responsible AI mogą przydać się nie-programistom, a osobom, które chcą zrozumieć potencjał biznesowy oraz konsekwencje technologii, które mogą mieć wpływ na bezpieczeństwo, zdrowie, pracę ludzi. Treści kursów Microsoftu oscylują od bardzo podstawowych po bardzo zaawansowane, poza wyborem głównego tematu w nawigacji po nich pomoże nam planer ścieżki edukacyjnej, który za pomocą sesji pytań i odpowiedzi zasugeruje nam polecane moduły do nauki.

Demo i mini-narzędzia (dla chcących zrozumieć przez zabawę)

Wspominani wcześniej giganci technologiczni poza kursami prezentują w sieci wiele wersji pokazowych swoich wybranych eksperymentów z technologiami. Z kolekcji eksperymentów Google szczególnie ciekawy jest Teachable Machine, na przykładzie rozpoznawania obrazów (nasza gestykulacja przed kamerą) pokazuje, jak działa nabieranie pewności przez algorytm (im więcej przykładów w danej klasie, tym większa pewność, że coś podobnego do nich zostanie poprawnie sklasyfikowane). Możemy również przyjrzeć się zapleczu działania sieci neuronowych i (znów za pomocą kamery) sprawdzić co widzą i jak analizują obrazy.

zrzut ekranu narzędzia Teachable Machines, osoba machająca do kamery i wykres o rozpoznawaniu obrazu

Teachable Machine

Eksperymenty i mini- narzędzia od Microsoftu ilustrują podobne technologie, ale na innych przykładach np. tłumaczenia obrazów (zdjęć, grafik) na teksty, a nawet krótkie historie oraz zmiany prostych projektów stron czy aplikacji na gotowy kod HTML.

Trochę mniej spektakularne wizualnie, ale nadal niewymagające umiejętności programowania narzędzia, prezentuje firma explosion.ai. Na jej stronach znajdziemy np. demo automatycznego klasyfikowania elementów tekstu (np. jakie słowo czy cały zwrot jest nazwą instytucji, jakie określeniem osoby, jakie daty, miejsca etc.

Comixify.ai to polski projekt, który zmienia materiały w wideo w komiksy.

Remove.bg to zaś nie tylko demo, ale również niezwykle przydatne i proste narzędzie do usuwania tła ze zdjęć przedstawiających ludzi czy samochodów. Funkcja, która do niedawna wymagała pracy w progamie graficznym dziś znacznie sprawniej wykonywana jest przez uczącą się technologie rozpoznawania obrazów.

Affectiva to seria narzędzi (od aplikacji mobilnej po wyszukiwarkę gifów) które starają się rozpoznawać emocje na twarzy i obrazach cyfrowych, które również możemy przetestować na żywo, w przeglądarce internetowej lub na smartfonie. Bardziej zaawansowane narzędzie, które możemy samodzielnie konfigurować, oferuje firma Lobe.ai, to demo niestety wymaga rejestracji i przyjęcia do programu beta.

Technologie, które określamy dziś sztuczną inteligencją potrafią nie tylko rozpoznawać obrazy, ale również je generować. This Person Does Not Exist od lat pokazuje, jak rozwija się algorytm tworzący obrazy twarzy ludzi, którzy nie istnieją. Demo firmy tworzącej procesory graficzne Nvidia potrafi z prostego rysunku ręcznego generować obrazy zwierząt. Podmiany twarzy na maski (faceswap) oraz sterowanych nasza twarzą animowanych emoji, które dobrze znamy z aplikacji Instgram czy Snapchat również tworzone są z wykorzystaniem podobnych technologii.

Więcej informacji?

Opisane tu materiały zebrałem i wykorzystywałem do prowadzenia krótkich warsztatów o cyberbezpieczeństwie i tym czy jest dzisiaj sztuczna inteligencja w ramach programu Rozwoju Kompetencji Cyfrowych oraz własnych warsztatach dot. potencjału nowych technologii dla organizacji pozarządowych. Jeśli szukasz czegoś zaawansowanego, uczącego programowania i budowania aplikacji stosujących technologie takie jak uczenie maszynowe czy sieci neuronowe, w sieci i na żywo, bezpłatnie i płatnie, można znaleźć wiele kursów (np. Google Macihne Learning oraz MIT Artificial Inteligence), szkoleń i podręczników (przegląd linków do takich zaawansowanych materiałów znajdziesz tutaj).

Zdjęcie tytułowe z AI for Good Global Summit 2018 ITU Pictures, Geneva, na licencji CC BY 2.0. Żródło Wikimedia Commons.

Ten post ma 2 komentarzy

  1. *Polsko-Japońskiej Akademii Technik Komputerowych 🙂

    1. Poprawione. Dziękuję za czujność! 🙂

Dodaj komentarz

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.

Close Menu