W przeszłości sądzono, że ludzki mózg jest zbudowany i funkcjonuje bardzo podobnie jak komputery. Dziś wiemy już, że to porównanie jest zdecydowanie zbyt proste. Wciąż nie rozumiemy, w jaki sposób w ludzkim mózgu powstaje świadomość i czy może ona zostać oddzielona od organu macierzystego.
Naukowcy, wynalazcy i przedsiębiorcy skupili się póki co na wybranych, prostszych aspektach funkcjonowania mózgu, tworząc selektywne rozwiązania tzw. sztucznej inteligencji (SI). Terminu SI po raz pierwszy użyto podczas konferencji w amerykańskim Dartmouth College w 1956 roku. Wtedy było to jednak pojęcie czysto abstrakcyjne i teoretyczne. Oprócz korzyści, naukowcy wskazywali na zagrożenia związane z potencjalnym wykorzystaniem SI. Skoro bowiem maszyny będą zastępowały ludzi w coraz bardziej skomplikowanych czynnościach, samodoskonaląc się i rozwijając, to rola człowieka w tym procesie stanie się coraz mniejsza. Uniwersytet Stanforda przeprowadził w 2016 roku badanie, z którego wynika, że nawet, jeśli SI będzie miała znaczący wpływ na miejsca pracy, będzie on zrównoważony przez inne pozytywne skutki dla społeczeństwa. Jako przykłady podano asystentów głosowych oraz przemysł samochodowy.
Asystenci głosowi są preinstalowani w każdym nowoczesnym smartfonie, stając się również integralną częścią inteligentnych budzików i głośników. Dzięki nim możemy sterować różnymi urządzeniami w domu oraz korzystać z coraz liczniejszych usług zdalnych. Przetwarzanie języka naturalnego ma na celu wprowadzenie jak najprostszej dla ludzi komunikacji z maszynami. W przeszłości algorytmy rozpoznawania mowy porównywały wzorce wymowy zapisane przez użytkownika z poleceniami głosowymi. Te komendy musiały być więc krótkie i jednoznaczne. Współcześnie swoboda wypowiedzi jest znacznie większa, a w przyszłości maszyny będą w stanie dodatkowo wyczuć emocje człowieka, dostosowując prowadzony dialog do bieżącej sytuacji. Docelowo rozmowa z maszyną będzie tak samo naturalna jak z innym człowiekiem. To, co naturalne dla ludzi jest jednak zupełnie obce sposobom komunikacji pomiędzy urządzeniami.
Maszyny komunikują się dziś za pośrednictwem łączy przewodowych i bezprzewodowych w ramach tzw. Internetu rzeczy (IoT). Stąd między innymi potrzeba wprowadzania coraz szybszych standardów łączności na krótkich i długich dystansach. Dzisiejszy, ogromny potencjał transmisji 5G za kilka lat zapewne wyczerpie się, stępując kolejnym standardom. IoT odnosi się do sieci łączącej inteligentne urządzenia w taki sam sposób, w jaki Internet łączy komputery i ich użytkowników z całego świata. W ramach Internetu rzeczy istnieje praktycznie nieskończona liczba sposobów, w jakie można łączyć urządzenia do celów wzajemnej współpracy oraz realizacji potrzeb ludzi.
Kombinacja oprogramowania i sprzętu, stosowana do zaprojektowania, przetestowania i wdrożenia do produkcji nowych modeli samochodów jest coraz bardziej wyrafinowana. Roboty, angażowane początkowo do wykonywania pojedynczych czynności, stają się coraz bardziej uniwersalne. Dzięki jednoczesnemu zbieraniu danych o popełnianych błędach i potencjale skrócenia wybranych czynności możliwa jest szybka aktualizacja oprogramowania skutkująca natychmiastową poprawą parametrów produkcji. Służą do tego rozwiązania tzw. uczenia maszynowego (ML). Wyobraźmy sobie, że każde z ramion robotów montujących elementy samochodów zawiera miniaturową kamerę. Kamera rejestruje pracę konkretnego ramienia oraz współpracę z innymi ramionami. Te filmy są potem porównywane z parametrami jakościowymi gotowego pojazdu. Dzięki możliwości konfrontacji doświadczeń wielu robotów SI proponuje zmiany do konkretnych etapów procesu montażowego, człowiek zaś zatwierdza je lub odrzuca. Do ludzi więc należy dziś podejmowanie decyzji w kluczowych aspektach procesu. Jutro zapewne to maszyny otrzymają samodzielność decyzyjną. Jednak to nie one poniosą konsekwencje ewentualnych błędów i wynikających z nich strat, np. finansowych. Stąd bardzo wolne tempo dawania maszynom swobody w podejmowaniu decyzji.
Wiele osób ma obawy i lęki związane z postępującą digitalizacją oraz automatyzacją życia. W miarę jak maszyny zaczynają zastępować ludzi w niektórych zawodach pojawiają się obawy, że w końcu ludzie przestaną być zupełnie potrzebni pracodawcom. Tymczasem, szczególnie w przypadku inżynierów, SI otwiera nowe, ekscytujące horyzonty rozwoju w celu rozwiązania największych problemów cywilizacyjnych. Połączenie potencjału sztucznej inteligencji z rosnącym stopniem skomplikowania potrzeb ludzkości może dać imponujące rezultaty, których świadkami i uczestnikami tak naprawdę już jesteśmy.
