Naukowiec Computer Vision z DeepMind – Mateusz Malinowski

Gartner opublikowała tak zwany hype cycle 2017, po polsku pewnie to brzmi jako cykl szumu albo cykl dojrzałości technologii. Hype cycle został wymyślony przez Gartner w 1995 roku i składa się z pięciu faz: najpierw pierwsze informacje na temat technologii, druga faza to dużo szumu i wielkie oczekiwania, trzecia faza rozczarowania, bo wykrywają się pewne ograniczenia, czwarta faza naprawa tych ograniczeń i znów oczekiwania. Piąta i ostatnia faza stabilizacja. Mówi się, że wtedy technologia dojrzała i oczekiwania są połączone z możliwościami.

Cycle Hype | Gartner | 2017
Cycle Hype | Gartner | 2017

Dla przykładu, na samym początku, czyli w fazie jeden jest tak zwany smartdust, po polsku to zabrzmi jako “inteligentny kurz”. W dużym uproszczeniu, wobraź sobie ziarno piasku, a teraz pomyśl, że tam jest mini-procesor, bateria i sensory. Bateria jest ładowana poprzez słońce lub inne naturalne źródła energie. Takie cząstki mogą robić wiele różnych rzeczy, obserwować otoczenia, mierzyć różne parametry i nawet szpiegować. Stanisław Lem, jeszcze w roku 1964, pisał w “Niezwyciężony” podobną wizję. Teraz o tym mało się mówi, ale wiele się robi w miejscach, o których też mało się mówi :).

Dla przykładu. Pamiętasz o swoich uczuciach kilka czy kilkanaście lat temu, kiedy po raz pierwszy wyszedł w publiczność ekran dotykowy. Wtedy to zrobiło wrażenie. Natomiast jest stosunkowa stara technologia, która już była znana co najmniej w latach 70-tych. ubiegłego stulecia. Podobnie do smartdust jest 4D printing, który też jest w pierwszej fazie. Jednym słowem 4D printing można wytłumaczyć jako – “transformer”. Wyobraź sobie, że został wydrukowany jakiś obiekt, który może transformować w inny obiekt z czasem. To ma wiele obszarów zastosowań w biznesie. Ale temat rzeka, podziel się swoją opinią czy chcesz więcej dowiedzieć się na temat technologii przyszłości jak smartdust lub 4D Printing?

Wracając do cyklu dojrzałości (hype cycle). Zwykle technologia przesuwa się w czasie od lewej strony do prawej, czyli od fazy numer 1 do fazy numer 5. Dla każdej technologii to potrzebuję różną ilość czasu od kilka lat do 10 (czy nawet więcej). Machine learning po raz pierwszy pojawił się w cyklu dojrzałości 3 lata temu (przed tym były tematy powiązane takie jak data science lub bigdata). Przez trzy lata (włączając rok 2017) machine learning jest cały czas jest w fazie numer 2 (czyli dużo szumu). Ciekawostką jest, że 3 lata temu machine learning był bliżej fazy trzeciej niż w roku 2017.

A co to oznacza w praktyce? Kilka wniosków. To, że jesteśmy na etapie, kiedy ilość szumu rośnie. Temat jest bardzo nagrzany i zawiera sporo magii. Kolejny wniosek jest taki, że oczekiwania rosną znacznie szybciej niż biznes jest gotów je wykorzystać. Stąd płynie kolejny wniosek, że po fazie drugiej jest faza trzecia – czyli rozczarowania wynikające z błędnego rozumienia możliwości. Postaram się pomóc Ci przejść z fazy drugiej w fazę trzecią z najmniejszą stratą jak materialną tak i moralną i przygotuję na to osobny odcinek. Już mam kilka pomysłów jak to można zrobić, ale chętnie posłucham Twoje przemyślenia na ten temat.

Naukowiec Computer Vision

Gościem dzisiejszego odcinku jest naukowiec z DeepMind – Mateusz Malinowski. W drugim odcinku podcastu już wspomniałem o turing test, również o tym rozmawialiśmy w innych odcinkach podcastu, np. w 10-ym z Aleksandrą Przegalińską. Natomiast Mateusz kilka lat temu zdefiniował Visual Turing Test, który nabiera coraz większą popularność i ważność.

Mateusz Malinowski | Naukowiec Computer Vision
Mateusz Malinowski

Czytaj dalej Naukowiec Computer Vision z DeepMind – Mateusz Malinowski

Share

Sztuczna inteligencja w Stanford

Inwestycje w sztuczną inteligencją gwałtownie rosną (między innymi Reinforcement Learning). Rynek jest zdominowany przez gigantów informatycznych takich jak Google czy Baidu (chiński analog Google). McKinsey (link do raportu) szacuje, że w roku 2016 zostało zainwestowane ok. 30 miliardów dolarów w sztuczną inteligencję. Z czego 20 miliardów dolarów przez duże firmy takie jak Google.

McKinsey | Czerwiec 2017
Raport McKinsey | Czerwiec 2017

Warto zwrócić uwagę, że 90% wydatków były zainwestowane w tak zwany Research and Development. Tylko 10% na przejęcia innych projektów (tak zwana droga na skróty lub inne rozgrywki biznesowe, mniej technologiczne). Innymi słowa, duże firmy pompują niesamowitą potęgę w postaci zespołów które rozwiją sztuczną intelingencję. Inwestycje wzrosły trzykrotnie w porównaniu do roku 2013 i jak wskazuje trend, będą rozwijać się dalej. Po takich liczbach coraz bardziej rozumiesz, że świat będzie zmieniał się jeszcze szybciej… niż myślisz :).

McKinsey zrobiła wywiad z więcej niż trzema tysiącami tak zwanymi “C-level executives”. Celem było sprawdzić faktyczny stan używania sztucznej inteligencji w życiu realnym. Warto zwrócić uwagę na zróżnicowanie informacji. Wywiady objęły 14 sektorów gospodarki, z 10 krajów w Europie, Ameryce Północnej i Azji. Firmy zatrudniające pracowników od mniej niż 10 do ponad 10 tys.

Jakie są wyniki? Raport jest dość długi (80 stron), który polecam do przeczytania. Swoją drogą, daj mi znać o ile chcesz, żebym robił streszczenia takich raportów jako osobne odcinki. Teraz podam kilka faktów, które najbardziej rzuciły się w oczy:

  1. Inwestycje w sztuczną inteligencję są zdominowane przez AI gigantów: na dzień dzisiejszy to Google, Amazon, Baidu, Microsoft, Apple itd.
  2. Najwięcej inwestycji skupiło się w obszarze machine learning (ok. 5-7 mld. dolarów), następnie computer vision (2.5 – 3.5 mld. dolarów), NLP  (0.6-0.9 mld.) i inne. Warto zwrócić uwagę, że oderwanie Computer Vision czy NLP od machine learning trochę nie ma sensu, ale z drugiej strony chodzi bardziej o zastosowanie biznesowe, niż rozumienie techniczne. Postaram się w jednym z odcinków bardziej wyjaśnić  na przykładach na czym polega różnica i co mają wspólnego.
  3. Branża HighTech i motoryzacyjna okazały się najbardziej zwinne w adaptacji sztucznej inteligencji, również goni je sektor finansowy. Natomiast w ostatnim wagoniku są branże budowlana i turystyczna. Co mnie osobiście zaskoczyło. Bo ilość tematów które można w tych branżach optymalizować jest ogromna. Zobaczymy jak to zmieni się z czasem.
  4. Adaptacja sztucznej inteligencji wymaga wysiłku i transformacji firmy. Składa się z kilku warstw i trudno pominąć którąś z nich. Zaczynając do znalezienia tak zwanych “use cases”, ogarnięcie tematów z danymi, zbudowanie odpowiedniej infrastruktury z narzędziami do analizy, połączenie w całość i zbudowanie tak zwany “workflow” i ostatni, najtrudniejszy krok wybudowanie odpowiedniej kultury, otwartość, uczenia się na błędach jak najszybciej, chęć do eksperymentów, mierzenia wszystkiego itd.
  5. Chiny gonią… inwestują coraz więcej i widać, że mają ambitne plany. Dla przykładu w Azji (głównie Chiny) w roku 2010 zostało zainwestowane 100 mln. dolarów, trzy lata później w roku 2013 –  200 mln dolarów (dwa razy więcej), a jeszcze trzy lata później w roku 2016 – od 1.5 do 2.5 mld. dolarów (ponad 10 razy więcej).  Co myślisz, o tym, żeby zrobić osobny odcinek o rozwoju Chin? Mało o tym kraju wiemy, ale to co tam teraz się dzieje, wygląda jak duże “wow”. Pamiętam, że kilka lat temu, było dla mnie trochę żartobliwe, że warto uczyć się chińskiego. Teraz już to brzmi dość pragmatycznie :). Od zawsze było tak, że centrum świata przesuwa się od wschodu do zachodu (kiedyś wcześniej, kilka tysięcy lat temu Indie i kraje obok były takim centrum świata). Pamiętam jak o tym czytałem, myślałem… czy to jest prawda? Jak to jest możliwe, że kiedyś centrum z zachodu przesunie się do Azji. Przecież tam jest bieda… ale chyba na naszych oczach odbywa się kolejne przesunięcie.  Czy ma to sens według Ciebie?

Teraz kilka liczb biznesowych o korzyściach (z wcześniej wspomnianego raportu). Amazon osiągnął niesamowity wynik po wykupieniu firmy o nazwie Kiva w roku 2012, chociaż zaczęły używać pod koniec roku 2014 (to jest też ciekawe, na ile jest ważne firmie dojrzeć, sama technologia to za mało).

Firma Kiva produkuje roboty, które automatyzują proces zbierania i pakowania w dużych magazynach. Inwestycja była warta 775 mln. dolarów. Co udało się osiągnąć? Udało się zredukować czas na tak zwany “click to ship”. To jest czas potrzebny na dostarczenia produktu od momentu zakupu. Przedtem ludzie potrzebowali 60-75 min. gdy pracownicy przeszukują stany, zbierają produkt, pakują i wysyłają, teraz jedynie 15 min (i czas nadal zmniejsza się), chociaż pojemność magazynowa wzrosła o 50%. Mało tego, koszt operacyjny został zredukowany ok. 20% tylko dało zwrot blisko 40% od pierwotnej inwestycji.

Myślę, że warto również zacytować CEO Amazon. Jeff Bezos mówi:

„dwie rzeczy dotyczące wysyłki towarów z magazynu, który nigdy się nie zmieni, to: chęć obniżania cen i szybsza dostawa”.

Kolejny przykład Netflix (który już również jest dostępny na rynku polskim). Dzięki mądrym rekomendacjom filmów, podobnie udało się Netflixowi uniknąć rezygnacji subskrypcji i to zmniejszyłoby przychody o 1 miliard dolarów rocznie!

Trochę długi wyszedł wstęp, a teraz przechodzimy do gościa którym jest Łukasz Kidziński. Cieszę, że miałem okazję go poznać.

Łukasz Kidziński
Łukasz Kidziński

To jest człowiek, który rozwija swoją pasję – machine learning. Teraz jest w Stanford gdzie robi bardzo ciekawy projekt.  Jest pozytywnym człowiekiem i ma super podejście do życia. Łukasz mówi:

“Wszyscy jesteśmy szczęśliwi, więc dobrze wybierać rzeczy, które dalej będą dla nas wartościowymi. Mamy ogromną liczbę możliwości, to warto podejmować dobre wybory.”

Łukasz przez dłuższy czas mieszka za granicą i trochę wstydził się, że ma akcent. Nawet proponował zrobić to po angielsku :). No właśnie i tutaj pytanie jest do Ciebie, co myślisz o tym, żeby czasem nagrywać odcinek po angielsku? Jest bardzo dużo ciekawych osób które nie mówią po polsku, natomiast waham się na ile to będzie dobrze odebrane przez Ciebie.

Łukasz opowiadał o tym jaka jest różnica życia w Polsce i Dolinie Krzemowej. Poruszyliśmy również tematy etyczne i bezpieczeństwa. Bardzo fajnie to Łukasz ujął:

“… strach przed sztuczną inteligencją może faktycznie wpłynąć na jej rozwój. Mogą pojawić się ustawy, które zupełnie nie mają sensu, więc jest pewne ryzyko na tym poziomie. Ale szczerze, zamiast bać się sztucznej inteligencji, lepiej bać się ludzkiej głupoty.“

W książce “Ja, Robot” (Isaac’a Asimova) było zakazane używać robotów na Ziemi, dlatego wysłali ich w kosmos :). Ciekawa, czy zaboczymy to już niedługo. Jakie masz zdanie?

Już nie przedłużam i zapraszam do wysłuchania.

Czytaj dalej Sztuczna inteligencja w Stanford

Share

Sztuczna inteligencja w ING Banku Śląski

Robotic process automation zmienia świat! Według KPMG  45% a może nawet i 75% prac w finansowym sektorze będzie wykonywane przez roboty w najbliższe 15 lat. Mówiąc bardziej precyzyjnie, przez tak zwany Robotic Process Automation (RPA). Dzisiaj o tym, ale nie tylko będzie mowa.

Gościem podcastu jest Ernest Wagner, który od 2004 stworzył kilka firm: agencję interaktywną, software house, technologiczny dom doradczy i kilka startupów w modelu SaaS. W 2015 roku stworzył zespół, który uruchomił bank mobile-first o nazwie Loot.io oceniony jako jeden z najgorętszych startupów w UK. Zarządza projektami IT od ponad 16 lat. Od 2014 roku doradza klientom w tematach związanych z danymi i sztuczną inteligencją. Od początku 2017 roku odpowiada za sztuczną inteligencję w ING Banku Śląskim.

Ernest Wagner
Ernest Wagner

Ernest posiada doświadczenie na skrzyżowaniu kilku dziedzin: sztuczna inteligencja, finanse, startupy. Dlatego ta rozmowa czasem była trochę o innych, ale bardzo ciekawych tematach. Na przykład Ernest mówi:

“Bąbel na rynku startupowym niewątpliwie istnieje, może podobny do tego, jak w latach 90-tych, nawet większy, bo jest dużo więcej pieniędzy w tym rynku technologicznym teraz. Wielu mądrych inwestorów, moim zdaniem i których szanuję, przewiduje krach w tym sektorze w najbliższym czasie.”

Również na samym końcu dowiesz się jak dostać bezpłatną godzinną konsultację ze mną.

Już nie przedłużam i zapraszam do wysłuchania. Czytaj dalej Sztuczna inteligencja w ING Banku Śląski

Share

Sztuczna inteligencja w MIT

Dzisiaj będziemy mówić o sztucznej inteligencji, ale trochę z innej strony.

Aleksandra Przegalińska
Aleksandra Przegalińska. Źródło. Autor:  Albert Zawada.

Aleksandra Przegalińska jest doktorem filozofii, a teraz prowadzi badania w MIT. Żyjemy w bardzo ciekawych czasach, cytując Olę:

„Myślę że jesteśmy na etapie wykuwania jakiegoś nowego paradygmatu, jeżeli o to chodzi, bo rzeczywiście doszliśmy do ściany”.

Poznasz również opinie Oli  na temat, czy Test Turinga już jest zaliczony, czym jest dolina niesamowitości i jak wyglądają najnowsze tematy w tym obszarze.  Również o tym, co to jest microtargeting, co potencjalnie pomogło Donaldowi Trumpowi, prezydentowi Stanów Zjednoczonych, wygrać wybory. Zapraszam wysłuchania…

Czytaj dalej Sztuczna inteligencja w MIT

Share

Sztuczna inteligencja w Appsilon Data Science

13 czerwca odbyła się konferencja Minds + Machines, tym razem Berlinie, zorganizowana przez General Electric. Jeff Immelt, który jest CEO, powiedział: “Europe can lead the digital industrial era”, czyli po polsku

“Europa może prowadzić cyfrową przemysłową erę”

Jeff Immelt | Minds and Machines
Jeff Immelt | Minds and Machines

Również dodał, już od razu polsku, że „GE inwestuje w technologie, takie jak automatyzacja, zaawansowana produkcja i sztuczna inteligencja czy data science – wraz z nowymi umiejętnościami – które mogą przekształcić przemysł i zwiększyć wydajność. GE od dawna angażuje się w Europę i inwestuje w jej przyszłość”.

W skrócie można powiedzieć, że GE skupia się teraz na trzech kierunkach:

  • Sztuczna inteligencja i tematy powiązane
  • 3D printing
  • VR/AR – wirtualna lub rozszerzona rzeczywistość

Warto powiedzieć, General Electric to ogromna firma, w której pracuje ok. 300 tys. ludzi. Również to co jest tworzone, czyli tematy przede wszystkim przemysłowe (takie jak turbiny, silniki i inne), nie są wprost powiązane z IT. Ale jak widać zmiany zwiąny ze sztuczna inteligencją docierają wszędzie. Jako osoba, która pracuje w GE, mogę potwierdzić, że temat zwiazany ze sztuczną inteligencja staje się coraz bardziej aktualny i wiele rzeczy się zmienia. Przede wszystkim w podejściu do myślenia i rozwiązywaniu problemów.

Ciekawy jestem Twojej opinii na ten temat.

W tym czasie przechodzę do dzisiejszego gościa którym jest Filip Stachura. Młody, utalentowany i otwarty na wyzwania człowiek. Niestety (albo stety) zwykle tacy ludzie wyjeżdżają z kraju, Filip też przez jakiś czas pracował w Kalifornii. Ale jednak wrócił do Polski i postanowił tu w Polsce zająć się tematami związanymi z analizą danych.

Filip Stachura | CEO Appsilon Data Science
Filip Stachura | CEO Appsilon Data Science

Jak sam twierdzi:

„Chciałbym doprowadzić do rozkwitu, abyśmy mogli sprawiać, że najlepsi ludzie będą mieli wybór, czy chcą wyjechać zagranicę czy chcą zostać tutaj i pracować nad projektami z Polski.”

O tym i o wielu innych ciekawych rzeczach dowiesz się z dzisiejszej rozmowy.

Również na końcu będzie ogłoszenie, które po raz pierwszy pojawi się w Biznes Myśli (później będzie w innych źródłach). Zapraszam.

Czytaj dalej Sztuczna inteligencja w Appsilon Data Science

Share

Sztuczna inteligencja w IBM – Piotr Pietrzak

Jesteśmy po kolejnej rocznej konferencji przygotowana przez dużego gracza – tym razem Apple. Pewnie jak spodziewasz się również  tam było o machine learning. Na przykład pojawił się nowy produkt Apple HomePod (zintegrowany z Siri) który podobnie ma konkurować z Amazon Echo czy Google Home. Siri będzie działać jeszcze lepiej.

W iOS11, to jest system operacyjny dla iphone, który ma pojawić się we wrześniu 2017, będzie wbudowany Core ML umożliwiający uruchomienie modeli na telefonie. Apple stawia na to, żeby taki model był uruchamiany na komórce. Dlaczego to jest ważne? Chodzi o dane, pamiętasz, że dane to jest nowoczesny surowiec. Wysłanie ich na zewnątrz zawsze wiąże się z ryzykiem.

Na końcu podcastu polecam miejsca gdzie możesz posłuchać więcej na ten temat.

Sztuczna inteligencja w IBM

Już nie przedłużam i przechodzimy do dzisiejszego tematu. Piotr Pietrzak który jest CTO w IBM zgodził się podzielić się swoim doświadczeniem.  Dowiesz się więcej o słynnej grze kiedy maszyna wygrały w szachy Garry Kasparov’ego, o zwycięstwu Watson w grze Jeopardy i wele innych tematów. Gorąco zapraszam.

Piotr Pietrzak | CTO IBM
Piotr Pietrzak | CTO IBM

Czytaj dalej Sztuczna inteligencja w IBM – Piotr Pietrzak

Share

Sztuczna inteligencja – Microsoft

Dosłownie dwa tygodnie temu skończyła się konferencja Google I/O. To coroczne technologiczne wydarzenie, gdzie Google chwali się swoimi wynalazkami, po raz pierwszy odbyła się w roku 2008. W tym roku właściwie nie było żadnych wynalazków…  W dużym uproszczeniu można powiedzieć, że Google przemyśla „wszystkie” swoje produkty w kontekście AI first. Wzór jest bardzo prosty, bierzesz dowolny produkt dodajesz AI i dostajesz wow :).

Sundar Pichai, który jest CEO Google zwraca uwagę na to, że właśnie to jest ważny kierunek rozwoju i Google koncentruje się na tym. Teraz to brzmi jeszcze bardziej wiarygodnie, żeby zacząć interesować się tematem. Sundar ostatnio powiedział:

„Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja odblokowała pewne możliwości, które były nie do pomyślenia jeszcze kilka lat temu”.

Co o tym myślisz?

Dzisiaj gościem jest Barbara Fusińska, która jest Data Solution Architect w Microsoft.

Również czeka na Ciebie zniżka na konferencję… szczegóły na samym końcu.

Czytaj dalej Sztuczna inteligencja – Microsoft

Share

Sztuczna inteligencja w księgowości

Software is eating the world, czyli po polsku oprogramowanie zjada świat. To słynny artykuł napisany przez Marca Andreessena. Dosłownie tydzień temu na konferencji CEO Nvidia powiedział „Software Is Eating the World, but AI Is Going to Eat Software”, czyli „oprogramowanie zjada świat, ale sztuczna inteligencja zamierza zjeść oprogramowania”.

Software Is Eating the World, but AI Is Going to Eat Software
Software Is Eating the World, but AI Is Going to Eat Software. Źródło zdjęcia.

Czytaj dalej Sztuczna inteligencja w księgowości

Share

Inteligentny asystent sprzedaży


Inteligentny asystent to bardzo gorący temat. Tym zajmują się również duzi gracze. Podam Ci kilka przykładów. Amazon stworzył Echo oraz dosłownie kilka tygodnie temu dodali nową funkcję Echo Look który pomoże ubierać się. Google ma Home, Apple ma Siri, Microsoft ma Cortanę, Facebook ma M itd.

Dzisiaj rozmowa będzie o Edwardzie, który jest tworzony przez firmę 2040. Tomek Wesołowski jest CEO tej firmy i zgodził się podzielić się swoim doświadczeniem.

Edward - inteligentny asystent do sprzedaży
Edward – inteligentny asystent do sprzedaży

Zapraszam!

Czytaj dalej Inteligentny asystent sprzedaży

Share

Sztuczna inteligencja w biznesie – Podcast #4

Sztuczna inteligencja w biznesie to alchemia 2.0

AI zajmuję pozycję numer jeden w liście trendów na rok 2017 według Gartner. Co ciekawe, kolejne pozycję również są związane ze sztuczną inteligencją np. inteligentne aplikacje, inteligentne rzeczy, rozszerzona rzeczywistość itd. O tym dzisiaj będziemy dyskutować.

Gartner - Trendy 2017
Gartner – Trendy 2017

Czytaj dalej Sztuczna inteligencja w biznesie – Podcast #4

Share