WYKRESY, KTÓRE WARTO ZOBACZYĆSztuczna inteligencja w ofensywie. Czy trend ma twarde podstawy?

Na giełdach trwa inwestycyjna gorączka związana z tematem sztucznej inteligencji. Inwestorzy sądzą, że rozwój w tym zakresie może stać się przyczyną kolejnej rewolucji technologicznej i ścigają się w kupnie spółek, które mogą mieć cokolwiek wspólnego z tą tematyką. Sprawdzamy, czy za tym trendem idą faktycznie twarde dane.

Szał zakupów spółek, które robią cokolwiek związanego ze sztuczną inteligencją, opanował najpierw inwestorów za Oceanem, a potem także tych z GPW. Zapalnikiem trendu był debiut ChatGPT, a właściwie niespodziewanie szybki wzrost popularności tej usługi. W zaledwie pięć dni miał on zyskać milion użytkowników. Czy trend, który tak szybko „odpalił” wśród inwestorów, ma jednak solidne podstawy?

ChatGPT has crossed 1M+ users in just 5 days.

To compare, it took Netflix 41 months, FB - 10 months, and Instagram - 2.5 months.

But many haven’t yet realized its full potential.

Here are the 10 mindblowing things you can do using it right now:

— Aleksandr Volodarsky 🇺🇦 (@volodarik) December 8, 2022

Big Techy stawiają na sztuczną inteligencję

Fala popularności AI wśród inwestorów ma przełożenie na szefów firm, którzy chcą „podłączyć” swoją firmę pod wiodący temat. W końcu może mieć to wymierny efekt w postaci wzrostu kursu akcji, a niejednokrotnie zarządy spółek posiadają pakiety akcji swoich spółek. Widać to po częstotliwości użycia frazy „sztuczna inteligencja” w czasie konferencji wynikowych. Jak wyliczył Bloomberg, na próbce największych firm technologicznych z Wall Street fraza ta padała ponad 200 razy w pierwszym kwartale 2023 r. To rekordowy odczyt, znacznie przewyższający dotychczasowe wyniki, a jednocześnie dwa razy wyższy niż kwartał wcześniej.

Z tego połowa wspominek przypada na trzy firmy: Google, Meta i Microsoft. Z drugiej strony szefostwo Apple’a tylko dwa razy wspomniało tę frazę, a na konferencji Amazona nie padła ona ani razu.

Rusza fala przejęć w branży SI

Jeśli popularność tematu sztucznej inteligencji nie skończy się nagle, a firmy poważnie potraktują składne obietnice inwestycji, można się spodziewać fali fuzji i przejęć wśród spółek rozwijających tę technologię. Ten trend widać było już w 2021 roku, w ubiegłym roku ze względu na bessę powoli wygasł, ale pierwsze miesiące 2023 przyniosły wyraźne ożywienie.

AI-related M&A has made a resurgence so far this year in the wake of the ChatGPT phenomenon! pic.twitter.com/dIIg61Ete3

— Longview Economics (@Lvieweconomics) February 9, 2023

To jeden z powodów, który dalej może napędzać zwyżki w branży sztucznej inteligencji. Inwestorzy mogą liczyć, że spółki działające na tym rynku staną się celem przejęć ze strony gigantów po znacznie wyższych niż giełdowe cenach.

Rewolucja (?) w rozpoznawaniu mowy i obrazu

W trakcie drugiej dekady XXI wieku dokonały się rewolucyjne postępy w zmniejszaniu poziomu błędów w rozpoznawaniu obrazu i mowy przez programy komputerowe. Dzięki rozwojowi sieci neuronowych i uczeniu maszynowym poziom błędów w rozpoznawaniu obrazów i mowy spadł poniżej poziomu błędów zdarzających się ludziom. Szczególnie jest to widoczne w rozpoznawaniu obrazu, gdzie poziom błędów spadł w 2017 roku do 2,25%. Dla porównania „ludzki” poziom błędu to 5,1%. Choć wygląda to zachęcająco, to jednak do wykonania jest sporo pracy. Sztuczna inteligencja radzi sobie bowiem doskonale w pewnych kategoriach obrazów, a miernie w innych. Przykładowo rudego lisa rozpozna zawsze, ale butelkę wody już w mniej niż w połowie przypadków. Teraz pewnie jest o niebo lepiej, bo cytowane badania te pochodzą z 2014 roku, ale to pokazuje, że nie ze wszystkimi obrazami komputer radzi sobie równie dobrze.

W przypadku rozpoznawania mowy SI także już od kilku lat wykazuje poziom błędów niższy niż ludzie. Jednak najczęściej dotyczy to modeli trenowanych w warunkach idealnych. Kiedy przychodzi co do czego, okazuje się, że komputer nie jest w stanie poradzić sobie z określonym akcentem czy rozmowami prowadzonymi wśród hałasu. I choć poziom błędów liczony jako stosunek źle rozpoznanych słów jest niski, to wciąż może powodować, że będą one występować w kluczowych słowach wszystkich zdań, przez co żadna przekazywana informacja nie będzie prawidłowa.

Jednak najważniejszym problemem dla oprogramowania wciąż pozostaje rozpoznanie kontekstu wypowiedzi. Choć poziom błędów w rozpoznawaniu mowy w przypadku ludzi jest spory, to jest on niwelowany przez inne czynniki, takie jak historia rozmów czy znajomość osoby, z którą się rozmawia. To powoduje, że oprogramowaniu wciąż trudno rywalizować z człowiekiem w tym zakresie.

Wydajność SI rośnie ekspresowo

Na pewno faktem przemawiającym za coraz powszechniejszym użyciem oprogramowania opartego na sieciach neuronowych i uczeniu maszynowym jest fakt, że w ostatniej dekadzie znacznie przyspieszyła złożoność wykonywanych obliczeń. O ile do 2010 roku powiększała się ona dwukrotnie co każde dwa lata, to ostatnio tempo wzrosło do 10 razy co roku.

To powoduje, że znacznie spada także koszt trenowania sieci neuronowych. I nic nie wskazuje, żeby tutaj coś miało się zmienić. Dzięki temu technologie tego typu stają się powszechnie dostępne.

Optymistyczne prognozy

Prognozy wielu ośrodków analitycznych wskazują na szybki rozwój rynku sztucznej inteligencji. Poniższa jest jedną z wielu dostępnych w sieci. I choć należy je traktować z ostrożnością (bo jak wiadomo, prognozowanie jest trudne, zwłaszcza jeśli dotyczy przyszłości), to jednak pokazuje, jaka przyszłość może czekać tę branżę.

Niski procent nasycenia rynku

Argumentem za tym, żeby poważnie traktować prognozy rozwoju rynku, są wyniki ankiet pokazujące, że wykorzystanie systemów sztucznej inteligencji w firmach jest na razie na znikomym poziomie. W Stanach Zjednoczonych, w zależności od branży, waha się na jednocyfrowym poziomie, ale tylko w porywach nasycenie rynku sięga 7% firm. Daje to olbrzymie pole do zagospodarowania przez branżę. Szczególnie teraz, na fali rosnącej popularności.

Kiedy sztuczna inteligencja dorówna ludzkiej?

Już od wielu dziesiątek lat robione są ankiety na temat terminu osiągnięcia przez sztuczną inteligencję poziomu ludzkiej. Dwóch badaczy - Jonathan Wang oraz Brian Potter z Machine Intelligence Research Institute - zebrało prognozy z lat 1950-2012 na ten temat. Okazało się, co prezentuje poniższy wykres, że mediana prognoz oscyluje wokół terminu 26-27 lat na osiągnięcie takiego poziomu.

Przy czym prognozy ekspertów niewiele różnią się od prognoz laików w tym temacie. I tak jest od lat. Wszystko wskazuje zatem na to, że wszelkie prognozy w tym zakresie należy włożyć między bajki.

"Wszędzie sztuczna inteligencja"

Wygląda na to, że przekaz dla inwestorów jest jasny ;)

AI everywhere: https://t.co/T2fA06ygHi pic.twitter.com/Lj884baPBr

— The Transcript (@TheTranscript_) February 9, 2023

Źródło: