Vzrušujúca súčasnosť

Umelá inteligencia (UI) nie je niečo, čoho by sme sa mali v budúcnosti obávať. Je to niečo, čo je našou vzrušujúcou súčasnosťou.

Článok v tomto duchu publikoval David Gelernter, známy umelec, spisovateľ a profesor počítačových vied na Yale University, v renomovanom denníku Chicago Tribune. V ňom konštatuje, že nástup počítačov s uvažovaním podobným ľudskému je ešte stále otázkou niekoľkých desaťročí, ale keď už príde čas „všeobecnej umelej inteligencie“, udeje sa to v krátkom čase. Ak myslenie umelej inteligencie dosiahne ekvivalent priemerného IQ 100, ďalším krokom budú zariadenia s IQ 500 a potom 5 000. To si nikto nevie predstaviť, čo také IQ znamená. Časom vraj budeme stavať také stroje, ktoré nebudú vidieť veľa rozdielov medzi ľuďmi a izbovými rastlinami. A čo prinesie, resp. prináša umelá inteligencia do priemyslu? Odhaduje sa, že vďaka umelej inteligencii sa napr. zlepší výroba polovodičov o 30 %, zníži sa počet nepodarkov a odpadu a zoptimalizuje sa výroba mikroelektronických zariadení. UI navyše zrýchli a zlacní testovanie, zníži o 10 % ročné náklady na prediktívnu údržbu priemyselných zariadení, skráti ich výpadky o 20 % a o štvrtinu zníži aj náklady na kontroly a inšpekcie zariadení. V priebehu nasledujúcich piatich rokov narastie podľa konzultačnej spoločnosti PwC nasadenie strojového učenia a rôznych analytických nástrojov kvôli zlepšeniu prediktívnej údržby o 38 %. Najperspektívnejšími oblasťami využitia UI, strojového učenia a nasadenia IoT v priemyselných podnikoch sa javí správa podnikových technických prostriedkov, riadenie dodávateľských reťazcov a riadenie a správa zásob. UI podľa ďalšej významnej spoločnosti McKinsey zníži chyby predpovedí v rámci dodávateľských reťazcov o 50 % a pomôže znížiť predajné straty o 65 %, a to vďaka lepšej dostupnosti produktov. Skombinovaním monitorovania v reálnom čase a strojového učenia bude možné optimalizovať činnosti v najnižších prevádzkových úrovniach a poskytnúť prehľad o vyťažiteľnosti jednotlivých zariadení a plánovaných výkonoch výroby. Výrobné podniky už teraz dokážu vďaka využívaniu strojového učenia dosiahnuť 35 % zníženie času potrebného na testovanie a kalibráciu, a to vďaka presnej predikcii výsledkov kalibrácie a testovania. A to som spomenul len zlomok toho, čo od UI môžeme očakávať. Prichádza pomaly, nebadane, ale nezadržateľne.