🔮 Czy AI potrafi przewidzieć przyszłość? – Nadzieje, narzędzia i wyzwania.
➕ Test predykcji w praktyce i Polak, który zmienił świat.
🔉Wolisz wersję audio? Nie możesz przeczytać teraz maila?
Przesłuchaj tutaj
Możesz nas słuchać także na Apple Podcast i Spotify.
🎯W DZISIEJSZYM WYDANIU
🎓 AI od zera do zrozumienia: Czy AI potrafi przewidzieć przyszłość? – Nadzieje, narzędzia i wyzwania
🤖 AI w praktyce: Test predykcji w praktyce
🥡 AI na Wynos:AKTUALIZACJA: Najnowsza wersja generatora promptów jest już dostępna na naszej stronie, sprawdź co się zmieniło.
Naukowcy twierdzą, że chiński "chip AGI" zasilany światłem jest teraz milion razy bardziej wydajny niż dotychczas - czytaj dalej.
Sztuczna inteligencja nawiązuje kontakt w kosmosie - o co chodzi?
Karpathy ujawnia zaskakującą zbieżność wyników LLM, co wywołuje debatę na temat różnorodności w procesie dostrajania modeli - sprawdź na X.
Ministerstwo Zdrowia planuje przeznaczyć 1,26 mld zł z Krajowego Planu Odbudowy na wdrożenie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji - w jakie rozwiązania zainwestujemy?
Badacze z Google DeepMind oraz biochemik zostali uhonorowani Nagrodą Nobla, Sztuczna inteligencja to rewolucja. Sprawdź co stworzyli.
📚 Rekomendowana Biblioteka:
Tak wprowadziliśmy świat w AI | Wojciech Zaremba (co-founder Open AI) - This Is IT - Maciej Kawecki.
🔮 Czy AI potrafi przewidzieć przyszłość? – Nadzieje, narzędzia i wyzwania
Technologia staje się coraz ważniejsza w prognozowaniu przyszłych wydarzeń, od codziennych decyzji zakupowych po zarządzanie kryzysami zdrowotnymi. Inteligentne systemy analizujące ogromne zbiory danych pomagają przewidzieć, co wydarzy się za kilka dni, tygodni, a nawet lat. Firmy technologiczne, takie jak IBM i Amazon, inwestują ogromne środki w rozwój narzędzi, które pomagają przedsiębiorstwom prognozować trendy, optymalizować zasoby i unikać strat. Ale czy te systemy są naprawdę tak niezawodne, jak się wydaje? Zastanówmy się, na czym stoją dzisiejsze technologie predykcyjne i co naprawdę mogą nam zaoferować.
Weźmy na przykład IBM Watson Studio – platforma, która analizuje dane, by wspierać decyzje w takich dziedzinach jak finanse, zdrowie czy logistyka. Watson Studio nie tylko przewiduje przyszłe potrzeby biznesowe, ale pomaga również zarządzać zasobami w sposób bardziej efektywny. Amazon Forecast natomiast to narzędzie wykorzystywane przez przedsiębiorstwa do przewidywania zapotrzebowania na produkty, co pozwala na unikanie nadwyżek i braków w magazynach. Wyobraź sobie firmę, która dzięki zaawansowanej analizie wie, kiedy dokładnie będzie potrzebowała więcej zapasów i w którym momencie popyt na dany produkt zacznie spadać.
Zaawansowane algorytmy wkraczają również do naszego życia codziennego. Spotify Discover Weekly to funkcja, która przewiduje, jakie utwory mogą Ci się spodobać, analizując, co wcześniej lubiłeś. Co tydzień otrzymujesz nową, spersonalizowaną playlistę – i często okazuje się, że trafia w Twoje gusta. Netflix działa podobnie, proponując filmy i seriale na podstawie wcześniejszych wyborów. Czy te algorytmy znają nas lepiej niż my sami? Może czasem tak.
Inteligentne algorytmy stają się także nieodłącznym elementem transportu. Uber Surge Pricing to przykład dynamicznego ustalania cen, który przewiduje wzrost zapotrzebowania na przejazdy i natychmiast dostosowuje ceny. Na przykład podczas koncertów czy w godzinach szczytu ceny rosną, mobilizując większą liczbę kierowców. To nie tylko optymalizuje działanie systemu, ale także zwiększa jego dostępność w krytycznych momentach. Jednak ta forma prognozowania budzi też kontrowersje – kiedy cena wzrasta, nie każdy jest skłonny zaakceptować taką zmianę.
W świecie biznesu technologia predykcyjna, jak Google Cloud AI Platform, dostarcza narzędzi, które pomagają firmom przewidywać trendy rynkowe i dostosowywać strategie marketingowe. Znając przyszłe preferencje konsumentów, firmy mogą reagować szybciej i precyzyjniej, dostarczając produkty i usługi tam, gdzie będą najbardziej potrzebne. Czy jednak prognozy oparte na danych z przeszłości są zawsze trafne? Rzeczywistość może zmieniać się dynamicznie, a algorytmy, choć potężne, nie zawsze nadążają za tymi zmianami.
Technologie predykcyjne mają także ogromny wpływ na zdrowie publiczne. BlueDot to system, który analizował dane epidemiologiczne i przepływy pasażerskie, aby przewidzieć wybuch pandemii COVID-19, zanim świat zaczął reagować. Dzięki zaawansowanej analizie danych z różnych źródeł, BlueDot był w stanie stworzyć model, który ostrzegał przed globalnym zagrożeniem. To dowód na to, że technologia może być kluczowym elementem w zapobieganiu i zarządzaniu kryzysami zdrowotnymi.
Systemy predykcyjne, takie jak Salesforce Einstein czy H2O.ai, umożliwiają firmom analizę danych klientów i przewidywanie przyszłych zachowań. Choć te narzędzia mogą pomóc firmom lepiej dostosowywać swoje strategie, istnieje ryzyko, że algorytmy te mogą nieświadomie faworyzować niektóre grupy społeczne, utrwalając nierówności. W Stanach Zjednoczonych miały miejsce przypadki, w których systemy oceniające zdolność kredytową faworyzowały jedne grupy demograficzne, a dyskryminowały inne.
Równie poważnym wyzwaniem jest kwestia prywatności. W dobie globalnej analizy danych, systemy te zbierają ogromne ilości informacji na nasz temat. Afera Cambridge Analytica przypomina, jak łatwo dane osobowe mogą być niewłaściwie wykorzystywane, a inteligentne algorytmy mogą stać się narzędziem manipulacji. Czy zatem możemy ufać, że nasze dane są bezpieczne, kiedy w grę wchodzą technologie, które mogą przewidzieć nasze zachowania?
Więcej przykładów? Proszę bardzo…
Branża: Finanse
Przykład: FICO – W finansach banki wykorzystują algorytmy do oceny ryzyka kredytowego klientów. System FICO analizuje historię kredytową i inne dane, aby przewidzieć, jakie jest prawdopodobieństwo, że klient spłaci swoje zobowiązania. Pozwala to bankom na podejmowanie lepszych decyzji dotyczących udzielania kredytów.Branża: Handel detaliczny
Przykład: Walmart – W handlu detalicznym Walmart używa analizy dużych danych do przewidywania przyszłego popytu na produkty. Dzięki temu firma może lepiej zarządzać zapasami, unikać nadwyżek lub braków w magazynach, szczególnie w kluczowych okresach, takich jak sezon świąteczny.Branża: Zarządzanie klęskami żywiołowymi
Przykład: NOAA – Narodowa Służba Oceaniczna i Atmosferyczna (NOAA) opracowuje systemy prognozujące klęski żywiołowe, takie jak huragany i pożary lasów. Algorytmy analizują dane pogodowe i satelitarne, co pozwala na wczesne ostrzeganie i lepsze zarządzanie ewakuacjami oraz przygotowaniami.Branża: Energetyka
Przykład: General Electric – W sektorze energetycznym GE wykorzystuje algorytmy do przewidywania awarii sieci energetycznych oraz zapotrzebowania na energię. Dzięki analizie danych historycznych i warunków pogodowych możliwe jest lepsze zarządzanie sieciami i minimalizowanie przerw w dostawach.Branża: Medycyna
Przykład: DeepMind Health – W medycynie DeepMind pracuje nad algorytmami, które analizują dane pacjentów i obrazy medyczne, aby przewidzieć rozwój takich chorób jak nowotwory, choroby serca i cukrzyca. To pozwala lekarzom na wcześniejsze działania zapobiegawcze i lepszą opiekę nad pacjentem.Branża: Rolnictwo
Przykład: John Deere – Firma John Deere wykorzystuje technologię do monitorowania warunków pogodowych i wilgotności gleby. Systemy te przewidują, kiedy najlepiej sadzić rośliny oraz jak zminimalizować ryzyko związane z ekstremalnymi warunkami pogodowymi, co zwiększa efektywność produkcji rolnej.Branża: Cyberbezpieczeństwo
Przykład: Palo Alto Networks – W cyberbezpieczeństwie Palo Alto Networks używa predykcyjnych algorytmów do przewidywania ataków hakerskich. Systemy analizują dane z poprzednich incydentów, aby identyfikować nowe zagrożenia i lepiej chronić sieci przed potencjalnymi atakami.Branża: Logistyka
Przykład: DHL i UPS – Firmy logistyczne, takie jak DHL i UPS, wykorzystują technologie predykcyjne do optymalizacji tras dostaw. Systemy przewidują ruch drogowy, warunki pogodowe i inne czynniki, co pozwala minimalizować opóźnienia i redukować koszty transportu.Przewidywanie przyszłości – od gustów muzycznych po klęski żywiołowe czy pandemię – staje się rzeczywistością, ale granice tej technologii wciąż są niejasne. Przyszłość zależy od tego, jak daleko będziemy gotowi się posunąć, ufając systemom, które mają nam pomóc zrozumieć, co przyniesie jutro.
📝 Test predykcji w praktyce
Wejdź na swój profil na Netflixie, Spotify lub YouTube. Sprawdź rekomendacje treści, które algorytm proponuje na podstawie Twojej wcześniejszej aktywności.
Wybierz trzy propozycje z listy rekomendacji – mogą to być filmy, piosenki, czy inne treści, które algorytm sugeruje, że Ci się spodobają.
Oceń, jak trafne są te propozycje:
Czy wybrana treść faktycznie była zgodna z Twoimi gustami?
Czy trafiłeś na coś nowego, co Cię zaskoczyło, czy algorytm zasugerował coś, co już znałeś?
Porównaj wyniki: Czy algorytm trafił w sedno, czy może wprowadził Cię na manowce?
Jak AI zmienia codzienną pracę? Sprawdź w wywiadach z:
🔗 Michał Stężała – grafik, który opowiada, jak AI zmienia jego codzienną pracę.
🔗 Marek Piórkowski – CEO TextUnited, który zdradza, jak AI rewolucjonizuje tłumaczenia.
🔗 Kacper Kaliński – inżynier oprogramowania, który pracuje nad rozwojem technologii AI.
Od 22 października do 24 października 2024 roku odbędzie się XVIII edycja konferencji: I ❤️ Marketing&Technology! Konferencja potrwa aż trzy dni, ale nas rzecz jasna interesują najbardziej dwa wydarzenia podczas tego eventu:
Konferencja I ❤️ AI, która będzie wisienką na torcie wydarzenia w warszawskich Złotych Tarasach (czwartek 24.10.2024) - TUTAJ SZCZEGÓŁY a spodziewać możecie się tam choćby takich wystąpień:
Klinknij w zdjęcie, jesli chcesz dowiedzieć się ILE BILETÓW pozostało jeszcze na ten dzień konferencji 👆🏻 Jak wygląda konferencja?
Przede wszystkim posłuchać będziesz mógł/-a wystąpień oraz panelu dyskusyjnego. Jednak na tym nie koniec, bo konferencja jest w zgrywalizowana - możesz uczestniczyć w wydarzeniu zadając pytania i ocenić wystąpienia. W trakcie spotkania w Złotych Tarasach przewidziano czas na networking, gdzie spotkać będziesz mógł/-a się z uczestnikami wydarzeń, również tymi, których zobaczysz na scenie.
Obejrzyj prelekcję Pawła Tkaczyka z ubiegłego roku, który opowiada o tym “Jak planować pracę asystentów AI?”
Horyzont.ai współpracuje ze sprawnymarketing.pl przy okazji promocji wydarzenia
🥡 AI na Wynos
➡️ AKTUALIZACJA: Najnowsza wersja generatora promptów jest już dostępna na naszej stronie, sprawdź co się zmieniło.
➡️ Naukowcy twierdzą, że chiński "chip AGI" zasilany światłem jest teraz milion razy bardziej wydajny niż dotychczas - czytaj dalej.
➡️ Sztuczna inteligencja nawiązuje kontakt w kosmosie - o co chodzi?
➡️ Karpathy ujawnia zaskakującą zbieżność wyników LLM, co wywołuje debatę na temat różnorodności w procesie dostrajania modeli - sprawdź na X.
➡️ Ministerstwo Zdrowia planuje przeznaczyć 1,26 mld zł z Krajowego Planu Odbudowy na wdrożenie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji - w jakie rozwiązania zainwestujemy?
➡️ Badacze z Google DeepMind oraz biochemik zostali uhonorowani Nagrodą Nobla, Sztuczna inteligencja to rewolucja. Sprawdź co stworzyli.
Tak wprowadziliśmy świat w AI | Wojciech Zaremba (co-founder Open AI) - This Is IT - Maciej Kawecki
Jeśli masz jakieś ekscytujące pomysły lub projekty, śmiało się z nami skontaktuj, odpowiadając na ten email lub śledząc nas na X: @JakubNorkiewicz @oskar_korszen
