Od wyśmiewanych wizji do rzeczywistości: dlaczego sztuczna inteligencja i roboty usługowe wyprzedziły swoich krytyków

Między euforią a pogardą – technologiczna podróż przez czas

Historia innowacji technologicznych często podąża przewidywalnym schematem: po fazie przesadnej euforii nieuchronnie następuje okres rozczarowania i pogardy, zanim technologia w końcu po cichu podbije codzienne życie. Zjawisko to można zaobserwować szczególnie wyraźnie w dwóch obszarach technologii, które są obecnie uważane za kluczowe technologie XXI wieku: sztucznej inteligencji i robotach usługowych.

Pod koniec lat 80. badania nad sztuczną inteligencją znalazły się w jednym z najgłębszych kryzysów w swojej historii. Nastała tzw. druga zima sztucznej inteligencji, finansowanie badań zostało ograniczone, a wielu ekspertów uznało wizję myślących maszyn za porażkę. Podobny los spotkał roboty usługowe dwie dekady później: o ile na przełomie tysiącleci niedobór wykwalifikowanych pracowników nie był jeszcze problemem społecznym, roboty dla sektora usług odrzucono jako kosztowne chwyty marketingowe i nierealistyczną fantastykę naukową.

Niniejsza analiza bada równoległe ścieżki rozwoju obu technologii i ujawnia mechanizmy prowadzące do systematycznego niedoceniania rewolucyjnych innowacji. Pokazuje, że zarówno początkowa euforia, jak i późniejsza niechęć były równie błędne – i jakie wnioski można z tego wyciągnąć dla oceny przyszłych technologii.

Nadaje się do:

• Gospodarka platformowa w okresie przejściowym: Rozwój od września 2018 r. do września 2025 r.

Wspominając wczorajszy dzień: historia źle zrozumianej rewolucji

Korzenie współczesnych badań nad sztuczną inteligencją sięgają lat 50. XX wieku, kiedy to pionierzy tacy jak Alan Turing i John McCarthy położyli teoretyczne podwaliny pod myślące maszyny. Słynna konferencja w Dartmouth z 1956 roku jest powszechnie uważana za narodziny sztucznej inteligencji jako dyscypliny naukowej. Pierwsi badacze byli inspirowani bezgranicznym optymizmem: głęboko wierzyli, że maszyny osiągną poziom ludzkiej inteligencji w ciągu kilku lat.

Lata 60. XX wieku przyniosły pierwsze spektakularne sukcesy. Programy takie jak Logic Theorist potrafiły dowodzić twierdzeń matematycznych, a w 1966 roku Joseph Weizenbaum stworzył ELIZĘ, pierwszego chatbota w historii. ELIZA symulowała psychoterapeutę i potrafiła naśladować ludzkie rozmowy tak przekonująco, że nawet sekretarka Weizenbauma poprosiła o rozmowę z programem w cztery oczy. Paradoksalnie, Weizenbaum był przerażony tym sukcesem – chciał udowodnić, że maszyny nie dadzą się oszukać.

Jednak pierwsze poważne rozczarowanie nastąpiło na początku lat 70. XX wieku. Niesławny Raport Lighthilla z 1973 roku uznał badania nad sztuczną inteligencją za fundamentalną porażkę i doprowadził do drastycznych cięć w finansowaniu badań w Wielkiej Brytanii. W Stanach Zjednoczonych DARPA poszła w jego ślady, wprowadzając podobne środki. Rozpoczęła się pierwsza zima sztucznej inteligencji.

Przełomowym momentem była krytyka perceptronów – wczesnych sieci neuronowych – dokonana przez Marvina Minsky'ego i Seymoura Paperta w 1969 roku. Wykazali oni matematycznie, że proste perceptrony nie potrafiły nawet nauczyć się funkcji XOR i w związku z tym były bezużyteczne w praktycznych zastosowaniach. Krytyka ta doprowadziła do zastoju w badaniach nad sieciami neuronowymi na prawie dwie dekady.

Lata 80. XX wieku były początkowo okresem renesansu sztucznej inteligencji (AI) wraz z rozwojem systemów eksperckich. Te systemy oparte na regułach, takie jak MYCIN, wykorzystywany w diagnostyce chorób zakaźnych, w końcu zdawały się przynieść przełom. Firmy inwestowały miliony w wyspecjalizowane maszyny Lisp, optymalnie zaprojektowane do obsługi programów AI.

Ale ta euforia nie trwała długo. Pod koniec lat 80. stało się jasne, że systemy eksperckie miały fundamentalne ograniczenia: mogły działać tylko w ściśle określonych obszarach, były niezwykle wymagające pod względem konserwacji i całkowicie zawodziły w obliczu nieprzewidzianych sytuacji. Branża maszyn Lisp załamała się spektakularnie – firmy takie jak LMI zbankrutowały już w 1986 roku. Rozpoczęła się druga zima sztucznej inteligencji, jeszcze ostrzejsza i trwalsza niż pierwsza.

Jednocześnie robotyka początkowo rozwijała się niemal wyłącznie w sektorze przemysłowym. Japonia objęła wiodącą rolę w technologii robotyki już w latach 80. XX wieku, ale koncentrowała się również na zastosowaniach przemysłowych. Honda rozpoczęła prace nad robotami humanoidalnymi w 1986 roku, ale utrzymywała te badania w ścisłej tajemnicy.

Ukryty fundament: Jak przełomy narodziły się w cieniu

Choć pod koniec lat 80. badania nad sztuczną inteligencją powszechnie uznawano za porażkę, w tym samym czasie, choć w dużej mierze niezauważone, miały miejsce przełomowe odkrycia. Najważniejszym przełomem było ponowne odkrycie i udoskonalenie propagacji wstecznej przez Geoffreya Hintona, Davida Rumelharta i Ronalda Williamsa w 1986 roku.

Ta technika rozwiązała fundamentalny problem uczenia się w wielowarstwowych sieciach neuronowych, obalając tym samym krytykę Minsky'ego i Paperta. Jednak społeczność zajmująca się sztuczną inteligencją początkowo ledwie zareagowała na tę rewolucję. Dostępne komputery były zbyt wolne, danych szkoleniowych było zbyt mało, a powszechne zainteresowanie sieciami neuronowymi zostało trwale osłabione przez druzgocącą krytykę lat 60. XX wieku.

Tylko nieliczni wizjonerscy badacze, tacy jak Yann LeCun, dostrzegli transformacyjny potencjał propagacji wstecznej. Przez lata pracowali w cieniu ugruntowanej symbolicznej sztucznej inteligencji, kładąc podwaliny pod to, co później podbiło świat jako głębokie uczenie. Ten równoległy rozwój ukazuje charakterystyczny wzorzec innowacji technologicznych: przełomy często następują właśnie wtedy, gdy technologia jest publicznie uznawana za porażkę.

Podobne zjawisko można zaobserwować w robotyce. Podczas gdy w latach 90. uwaga opinii publicznej skupiała się na spektakularnych, ale ostatecznie powierzchownych sukcesach, takich jak zwycięstwo Deep Blue nad Garrim Kasparowem w 1997 roku, japońskie firmy, takie jak Honda i Sony, po cichu rozwijały podwaliny nowoczesnych robotów usługowych.

Choć Deep Blue był kamieniem milowym w dziedzinie mocy obliczeniowej, wciąż opierał się wyłącznie na tradycyjnych technikach programowania, bez żadnych realnych możliwości uczenia się. Sam Kasparow zdał sobie później sprawę, że prawdziwy przełom tkwił nie w samej mocy obliczeniowej, ale w rozwoju samouczących się systemów zdolnych do samodoskonalenia.

Rozwój robotyki w Japonii skorzystał na odmiennym kulturowo podejściu do automatyki i robotów. Podczas gdy w krajach zachodnich roboty postrzegano przede wszystkim jako zagrożenie dla miejsc pracy, Japonia postrzegała je jako niezbędnych partnerów w starzejącym się społeczeństwie. Ta kulturowa akceptacja umożliwiła japońskim firmom ciągłe inwestowanie w technologie robotyczne, nawet gdy krótkoterminowe korzyści komercyjne nie były oczywiste.

Kluczowe znaczenie miało również stopniowe doskonalenie podstawowych technologii: czujniki stawały się mniejsze i bardziej precyzyjne, procesory wydajniejsze i energooszczędne, a algorytmy oprogramowania bardziej zaawansowane. Z biegiem lat te stopniowe postępy kumulowały się w jakościowe skoki, które jednak były trudne do zauważenia dla osób z zewnątrz.

Teraźniejszość i przełom: Kiedy niemożliwe staje się codziennością

Dramatyczna zmiana w postrzeganiu sztucznej inteligencji i robotów usługowych paradoksalnie rozpoczęła się w momencie, gdy obie technologie spotkały się z najostrzejszą krytyką. Zima AI z początku lat 90. zakończyła się gwałtownie serią przełomów, których korzenie tkwiły w rzekomo nieudanych podejściach z lat 80.

Pierwszym punktem zwrotnym było zwycięstwo Deep Blue nad Kasparowem w 1997 roku, które, choć nadal oparte na tradycyjnym programowaniu, na stałe zmieniło postrzeganie możliwości obliczeniowych przez opinię publiczną. Ważniejszy jednak był renesans sieci neuronowych, który rozpoczął się w latach 2000., napędzany wykładniczo rosnącą mocą obliczeniową i dostępnością ogromnych ilości danych.

Dekady pracy Geoffreya Hintona nad sieciami neuronowymi w końcu przyniosły owoce. Systemy głębokiego uczenia osiągnęły wyczyny w rozpoznawaniu obrazu, przetwarzaniu języka naturalnego i innych obszarach, które jeszcze kilka lat wcześniej uważano za niemożliwe. AlphaGo pokonało mistrza świata w Go w 2016 roku, a ChatGPT zrewolucjonizowało interakcję człowiek-komputer w 2022 roku – oba oparte były na technikach, których początki sięgają lat 80. XX wieku.

W tym samym czasie roboty usługowe ewoluowały od wizji science fiction do praktycznych rozwiązań rzeczywistych problemów. Zmiany demograficzne i rosnący niedobór wykwalifikowanych pracowników nagle stworzyły pilną potrzebę zautomatyzowanej pomocy. Roboty takie jak Pepper były wykorzystywane w domach opieki, a roboty logistyczne zrewolucjonizowały magazyny.

Kluczowy był nie tylko postęp technologiczny, ale także zmiana ram społecznych. Niedobór wykwalifikowanych pracowników, który nie stanowił problemu na przełomie tysiącleci, stał się jednym z głównych wyzwań stojących przed gospodarkami rozwiniętymi. Nagle roboty przestały być postrzegane jako zabójcy miejsc pracy, a stały się niezbędnymi pomocnikami.

Pandemia COVID-19 jeszcze bardziej przyspieszyła ten rozwój. Usługi bezkontaktowe i zautomatyzowane procesy zyskały na znaczeniu, a jednocześnie dramatycznie uwidoczniły się niedobory kadrowe w kluczowych obszarach, takich jak opieka zdrowotna. Technologie, które przez dekady uważano za niepraktyczne, nagle okazały się niezbędne.

Dziś zarówno sztuczna inteligencja, jak i roboty usługowe stały się codziennością. Asystenci głosowi, tacy jak Siri i Alexa, opierają się na technologiach bezpośrednio zaczerpniętych z ELIZY, ale zostały znacząco udoskonalone dzięki nowoczesnym technikom sztucznej inteligencji. Roboty opiekuńcze już teraz rutynowo wspierają personel w japońskich domach opieki, a roboty humanoidalne stoją u progu przełomu w innych obszarach usług.

Praktyczne przykłady: Kiedy teoria spotyka się z rzeczywistością

Przemianę wyśmiewanych koncepcji w niezbędne narzędzia najlepiej zilustrować konkretnymi przykładami, które pokazują drogę od laboratoryjnej ciekawości do gotowości rynkowej.

Pierwszym imponującym przykładem jest robot Pepper opracowany przez SoftBank Robotics. Pepper powstał w oparciu o dziesięciolecia badań nad interakcją człowiek-robot i początkowo był pomyślany jako robot sprzedażowy. Pepper jest obecnie z powodzeniem wykorzystywany w niemieckich domach opieki do angażowania pacjentów z demencją. Robot potrafi prowadzić proste rozmowy, oferować trening pamięci i promować interakcje społeczne poprzez swoją obecność. To, co w latach 2000. uważano za kosztowny gadżet, okazuje się obecnie cennym wsparciem dla przepracowanego personelu pielęgniarskiego.

Szczególnie godna uwagi jest akceptacja pacjentów: osoby starsze, które nigdy nie dorastały z komputerami, wchodzą w interakcje z humanoidalnym robotem w sposób naturalny i bez zastrzeżeń. Potwierdza to kontrowersyjną od dziesięcioleci teorię, że ludzie mają naturalną tendencję do antropomorfizacji maszyn – zjawisko zaobserwowane już w latach 60. XX wieku w przypadku ELIZY.

Drugi przykład pochodzi z logistyki: wykorzystania autonomicznych robotów w magazynach i centrach dystrybucji. Firmy takie jak Amazon zatrudniają obecnie dziesiątki tysięcy robotów do sortowania, transportu i pakowania towarów. Roboty te wykonują zadania, które jeszcze kilka lat temu uważano za zbyt złożone dla maszyn: autonomicznie poruszają się w dynamicznym środowisku, rozpoznają i manipulują szeroką gamą obiektów oraz koordynują swoje działania z ludzkimi współpracownikami.

Przełom nie nastąpił w wyniku pojedynczego skoku technologicznego, lecz integracji różnych technologii: udoskonalenia w technologii czujników umożliwiły precyzyjną percepcję otoczenia, wydajne procesory umożliwiły podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym, a algorytmy sztucznej inteligencji zoptymalizowały koordynację między setkami robotów. Jednocześnie czynniki ekonomiczne – niedobory kadrowe, rosnące koszty pracy i rosnące wymagania jakościowe – nagle sprawiły, że inwestowanie w technologię robotyki stało się opłacalne.

Trzeci przykład można znaleźć w diagnostyce medycznej, gdzie systemy sztucznej inteligencji wspomagają lekarzy w wykrywaniu chorób. Nowoczesne algorytmy rozpoznawania obrazu potrafią diagnozować raka skóry, choroby oczu, a nawet raka piersi z dokładnością równą, a nawet przewyższającą, dokładność specjalistów medycznych. Systemy te bazują bezpośrednio na sieciach neuronowych, które opracowano w latach 80. XX wieku, ale przez dziesięciolecia uznawano je za niepraktyczne.

Ciągłość rozwoju jest szczególnie imponująca: dzisiejsze algorytmy głębokiego uczenia wykorzystują zasadniczo te same zasady matematyczne, co propagacja wsteczna z 1986 roku. Kluczowa różnica tkwi w dostępnej mocy obliczeniowej i wolumenie danych. To, co Hinton i jego współpracownicy zademonstrowali na małych, zabawkowych problemach, działa teraz na obrazach medycznych z milionami pikseli i zestawach danych treningowych z setkami tysięcy przykładów.

Te przykłady pokazują charakterystyczny schemat: technologie wspomagające często pojawiają się dziesiątki lat przed ich praktycznym zastosowaniem. Pomiędzy naukowym studium wykonalności a gotowością rynkową zazwyczaj następuje długa faza stopniowych ulepszeń, podczas której technologia wydaje się być w stagnacji dla osób z zewnątrz. Przełom następuje często nagle, gdy jednocześnie zbiegają się kilka czynników – dojrzałość technologiczna, konieczność ekonomiczna i akceptacja społeczna.

Nasze globalne doświadczenie branżowe i biznesowe w zakresie rozwoju biznesu, sprzedaży i marketingu - Zdjęcie: Xpert.Digital

Skupienie się na branży: B2B, digitalizacja (od AI do XR), inżynieria mechaniczna, logistyka, odnawialne źródła energii i przemysł

Więcej na ten temat tutaj:

• Centrum biznesowe Xpert

Centrum tematyczne z przemyśleniami i wiedzą specjalistyczną:

• Platforma wiedzy na temat globalnej i regionalnej gospodarki, innowacji i trendów branżowych
• Zbieranie analiz, impulsów i informacji ogólnych z obszarów, na których się skupiamy
• Miejsce, w którym można zdobyć wiedzę i informacje na temat bieżących wydarzeń w biznesie i technologii
• Centrum tematyczne dla firm, które chcą dowiedzieć się więcej o rynkach, cyfryzacji i innowacjach branżowych

Cienie i sprzeczności: Ciemna strona postępu

Jednak historia sukcesu sztucznej inteligencji i robotów usługowych nie jest pozbawiona ciemnych stron i nierozwiązanych sprzeczności. Początkowa pogarda dla tych technologii miała po części całkowicie uzasadnione powody, które pozostają aktualne do dziś.

Centralnym problemem jest tzw. problem „czarnej skrzynki” współczesnych systemów sztucznej inteligencji. O ile systemy eksperckie lat 80. XX wieku charakteryzowały się, przynajmniej teoretycznie, zrozumiałymi procesami decyzyjnymi, dzisiejsze systemy głębokiego uczenia są całkowicie nieprzejrzyste. Nawet ich twórcy nie potrafią wyjaśnić, dlaczego sieć neuronowa podejmuje daną decyzję. Prowadzi to do poważnych problemów w krytycznych obszarach zastosowań, takich jak medycyna czy autonomiczne pojazdy, gdzie identyfikowalność i rozliczalność mają kluczowe znaczenie.

Joseph Weizenbaum, twórca ELIZY, nie bez powodu stał się jednym z najsurowszych krytyków rozwoju sztucznej inteligencji. Jego ostrzeżenie, że ludzie mają tendencję do przypisywania maszynom ludzkich cech i obdarzania ich nadmiernym zaufaniem, okazało się prorocze. Efekt ELIZY – skłonność do mylenia prymitywnych chatbotów z inteligentniejszymi, niż są w rzeczywistości – jest dziś bardziej aktualny niż kiedykolwiek, ponieważ miliony ludzi codziennie wchodzą w interakcje z asystentami głosowymi i chatbotami.

Robotyka stoi przed podobnymi wyzwaniami. Badania pokazują, że sceptycyzm wobec robotów w Europie znacząco wzrósł w latach 2012–2017, szczególnie w odniesieniu do ich wykorzystania w miejscu pracy. Ten sceptycyzm nie jest irracjonalny: automatyzacja rzeczywiście prowadzi do utraty niektórych miejsc pracy, nawet gdy powstają nowe. Twierdzenie, że roboty wykonują jedynie zadania „brudne, niebezpieczne i nudne”, jest mylące – coraz częściej przejmują również prace wymagające wysokich kwalifikacji.

Rozwój pielęgniarstwa jest szczególnie problematyczny. Chociaż roboty pielęgniarskie są chwalone jako rozwiązanie niedoborów kadrowych, istnieje ryzyko dalszej dehumanizacji i tak już przeciążonego sektora. Interakcja z robotami nie może zastąpić opieki nad ludźmi, nawet jeśli mogą one wykonywać pewne zadania funkcjonalne. Pokusa tkwi w przedkładaniu wzrostu wydajności nad potrzeby człowieka.

Kolejnym fundamentalnym problemem jest koncentracja władzy. Rozwój zaawansowanych systemów sztucznej inteligencji wymaga ogromnych zasobów – mocy obliczeniowej, danych i kapitału – które mogą zgromadzić jedynie nieliczne globalne korporacje. Prowadzi to do bezprecedensowej koncentracji władzy w rękach kilku firm technologicznych, co ma nieprzewidywalne konsekwencje dla demokracji i uczestnictwa społecznego.

Historia maszyn Lisp z lat 80. XX wieku oferuje tu pouczającą analogię. Te wysoce wyspecjalizowane komputery były technicznie genialne, ale skazane na komercyjny upadek, ponieważ kontrolowała je jedynie niewielka elita i były niekompatybilne ze standardowymi technologiami. Obecnie istnieje niebezpieczeństwo, że podobne, odizolowane rozwiązania rozwiną się w dziedzinie sztucznej inteligencji – z tą różnicą, że tym razem władza leży w rękach kilku globalnych korporacji, a nie wyspecjalizowanych, niszowych firm.

Wreszcie, pozostaje kwestia długoterminowych skutków społecznych. Optymistyczne przewidywania z lat 50. XX wieku, że automatyzacja zapewni więcej czasu wolnego i dobrobyt dla wszystkich, nie sprawdziły się. Zamiast tego, postęp technologiczny często prowadził do wzrostu nierówności i nowych form wyzysku. Niewiele jest powodów, by sądzić, że sztuczna inteligencja i robotyka będą miały tym razem inny wpływ, chyba że zostaną podjęte celowe środki zaradcze.

Nadaje się do:

• Postępy w technologii robotyki: kompleksowy przegląd

Horyzonty przyszłości: co przeszłość ujawnia na temat jutra

Równoległe historie rozwoju sztucznej inteligencji (AI) i robotów usługowych dostarczają cennych spostrzeżeń, które pozwalają ocenić przyszłe trendy technologiczne. Można zidentyfikować kilka wzorców, które z dużym prawdopodobieństwem pojawią się w przyszłych innowacjach.

Najważniejszym wzorcem jest charakterystyczny cykl hype'u: nowe technologie zazwyczaj przechodzą fazę zawyżonych oczekiwań, po której następuje okres rozczarowania, zanim w końcu osiągną praktyczną dojrzałość. Cykl ten nie jest przypadkowy, lecz odzwierciedla różne ramy czasowe przełomów naukowych, rozwoju technologicznego i społecznej adopcji.

Kluczowe jest uświadomienie sobie, że przełomowe innowacje często pojawiają się właśnie wtedy, gdy technologia jest publicznie uznawana za porażkę. Propagacja wsteczna (backpropagation) została opracowana w 1986 roku, w trakcie drugiej zimy sztucznej inteligencji (AI). Podwaliny współczesnych robotów usługowych pojawiły się w latach 90. i 2000., kiedy roboty wciąż uważano za science fiction. Dzieje się tak, ponieważ cierpliwe badania podstawowe prowadzone są z dala od opinii publicznej, przynosząc owoce dopiero po latach.

W przyszłości oznacza to, że szczególnie obiecujące technologie będą często pojawiać się w obszarach obecnie uważanych za problematyczne lub zawodzące. Komputery kwantowe są na tym samym etapie rozwoju, co sztuczna inteligencja w latach 80.: teoretycznie obiecujące, ale jeszcze niewykonalne w praktyce. Energia termojądrowa znajduje się w podobnej sytuacji – od dziesięcioleci brakuje jej 20 lat do wejścia na rynek, ale w tle wciąż widoczny jest ciągły postęp.

Drugim ważnym wzorcem jest rola warunków ekonomicznych i społecznych. Technologie zyskują na popularności nie tylko ze względu na swoją przewagę techniczną, ale także dlatego, że rozwiązują konkretne problemy. Zmiany demograficzne stworzyły zapotrzebowanie na roboty usługowe, niedobór wykwalifikowanych pracowników sprawił, że automatyzacja stała się koniecznością, a digitalizacja wygenerowała ogromne ilości danych, które w ogóle umożliwiły uczenie głębokie.

Podobne czynniki wpływające na przyszłość można już dziś zidentyfikować: zmiana klimatu będzie promować technologie przyczyniające się do dekarbonizacji. Starzejące się społeczeństwo będzie napędzać innowacje w medycynie i opiece. Rosnąca złożoność systemów globalnych będzie wymagać lepszych narzędzi analitycznych i kontrolnych.

Trzeci wzorzec dotyczy konwergencji różnych gałęzi technologii. Zarówno w sztucznej inteligencji, jak i robotach usługowych, przełom nie był wynikiem pojedynczej innowacji, lecz raczej integracji kilku linii rozwoju. W przypadku sztucznej inteligencji ulepszone algorytmy, większa moc obliczeniowa i bardziej rozbudowane zbiory danych połączyły się. W przypadku robotów usługowych nastąpiła konwergencja postępów w technologii czujników, mechanice, magazynowaniu energii i oprogramowaniu.

Przyszłe przełomy najprawdopodobniej pojawią się na styku różnych dyscyplin. Połączenie sztucznej inteligencji z biotechnologią może zrewolucjonizować medycynę spersonalizowaną. Integracja robotyki z nanotechnologią może otworzyć zupełnie nowe obszary zastosowań. Połączenie obliczeń kwantowych z uczeniem maszynowym może rozwiązać problemy optymalizacyjne, które obecnie są uważane za nierozwiązywalne.

Jednocześnie historia ostrzega przed wygórowanymi oczekiwaniami krótkoterminowymi. Większość rewolucyjnych technologii potrzebuje 20–30 lat od odkrycia naukowego do powszechnego zastosowania w społeczeństwie. Ten okres jest niezbędny, aby pokonać techniczne problemy początkowe, obniżyć koszty, zbudować infrastrukturę i zyskać akceptację społeczną.

Szczególnie ważną lekcją jest to, że technologie często rozwijają się zupełnie inaczej, niż pierwotnie przewidywano. ELIZA miała pokazać ograniczenia komunikacji komputerowej, ale stała się modelem dla współczesnych chatbotów. Deep Blue pokonał Kasparowa czystą mocą obliczeniową, ale prawdziwa rewolucja nadeszła wraz z systemami samouczącymi. Roboty usługowe pierwotnie miały zastąpić ludzi, ale okazują się cennym uzupełnieniem w sytuacjach niedoborów kadrowych.

Ta nieprzewidywalność powinna być dla nas przypomnieniem o pokorze przy ocenie nowych technologii. Ani nadmierna euforia, ani bezkrytyczna pogarda nie oddają w pełni złożoności rozwoju technologicznego. Zamiast tego potrzebne jest zniuansowane podejście, które poważnie traktuje zarówno potencjał, jak i ryzyko nowych technologii, a także jest gotowe na rewizję ocen w oparciu o nowe spostrzeżenia.

Lekcje z niezrozumianej epoki: Co pozostało z wiedzy

Równoległe historie sztucznej inteligencji i robotów usługowych ujawniają fundamentalne prawdy o naturze zmian technologicznych, wykraczające daleko poza te konkretne obszary. Pokazują, że zarówno ślepa euforia technologiczna, jak i powszechna technofobia są równie mylące.

Najważniejszym wnioskiem jest dostrzeżenie luki czasowej między przełomem naukowym a praktycznym zastosowaniem. To, co dziś jawi się jako rewolucyjna innowacja, często ma swoje korzenie w dziesięcioleciach badań podstawowych. Propagacja wsteczna Geoffreya Hintona z 1986 roku kształtuje dziś ChatGPT i pojazdy autonomiczne. ELIZA Josepha Weizenbauma z 1966 roku jest nadal żywa we współczesnych asystentach głosowych. Ta długa latencja między wynalazkiem a zastosowaniem wyjaśnia, dlaczego oceny technologii tak często kończą się niepowodzeniem.

Rola tak zwanej „doliny rozczarowań” odgrywa tu kluczową rolę. Każda znacząca technologia przechodzi fazę, w której jej początkowe obietnice nie mogą zostać spełnione i zostaje uznana za porażkę. Faza ta jest nie tylko nieunikniona, ale wręcz konieczna: odsiewa wątpliwe podejścia i wymusza skupienie się na prawdziwie realistycznych koncepcjach. Dwie „zimy” w dziedzinie sztucznej inteligencji w latach 70. i 80. XX wieku wyeliminowały nierealistyczne oczekiwania i stworzyły przestrzeń dla cierpliwej pracy u podstaw, która później doprowadziła do prawdziwych przełomów.

Kolejny kluczowy wniosek dotyczy roli warunków społecznych. Technologie zwyciężają nie tylko ze względu na swoją przewagę techniczną, ale także dlatego, że odpowiadają na konkretne potrzeby społeczne. Zmiany demograficzne przekształciły roboty usługowe z ciekawostki w konieczność. Niedobór wykwalifikowanych pracowników przekształcił automatyzację z zagrożenia w ratunek. Ta zależność kontekstowa wyjaśnia, dlaczego ta sama technologia jest oceniana zupełnie inaczej w różnych momentach.

Szczególnie istotne jest znaczenie czynników kulturowych. Pozytywne nastawienie Japonii do robotów umożliwiło dalsze inwestycje w tę technologię, nawet gdy na Zachodzie uważano ją za niepraktyczną. Ta otwartość kulturowa przyniosła efekty, gdy roboty nagle stały się poszukiwane na całym świecie. Z drugiej strony, rosnący sceptycyzm wobec automatyzacji w Europie doprowadził do tego, że kontynent ten pozostawał w tyle w zakresie kluczowych technologii przyszłości.

Historia ostrzega również przed niebezpieczeństwami związanymi z technologiczną monokulturą. Maszyny Lisp z lat 80. były technicznie genialne, ale poniosły porażkę, ponieważ stanowiły niekompatybilne, odizolowane rozwiązania. Obecnie istnieje odwrotne zagrożenie: dominacja kilku globalnych firm technologicznych w dziedzinie sztucznej inteligencji i robotyki może prowadzić do problematycznej koncentracji władzy, hamując innowacje i komplikując demokratyczną kontrolę.

Wreszcie, analiza pokazuje, że krytyka technologiczna jest często uzasadniona, ale z niewłaściwych powodów. Ostrzeżenie Josepha Weizenbauma przed humanizacją komputerów było prorocze, ale jego wniosek, że sztuczna inteligencja nie powinna być rozwijana z tego powodu, okazał się błędny. Sceptycyzm wobec robotów usługowych opierał się na uzasadnionych obawach o miejsca pracy, ale pomijał ich potencjał w zakresie rozwiązania problemu niedoborów siły roboczej.

Ta wiedza jest szczególnie ważna dla oceny nowych technologii. Krytyka nie powinna być skierowana przeciwko samej technologii, ale przeciwko problematycznym zastosowaniom lub niewystarczającym regulacjom. Zadanie polega na wykorzystaniu potencjału nowych technologii przy jednoczesnej minimalizacji związanego z nimi ryzyka.

Historia sztucznej inteligencji i robotów usługowych uczy nas pokory: ani entuzjastyczne przepowiednie lat 50., ani pesymistyczne prognozy lat 80. nie spełniły się. Rzeczywistość była bardziej złożona, wolniejsza i bardziej zaskakująca, niż oczekiwano. Tę lekcję należy zawsze brać pod uwagę, oceniając dzisiejsze technologie przyszłości – od komputerów kwantowych, przez inżynierię genetyczną, po energię syntezy jądrowej.

Jednocześnie historia pokazuje, że cierpliwe, nieustanne badania mogą prowadzić do rewolucyjnych przełomów nawet w niesprzyjających okolicznościach. Dziesięciolecia pracy Geoffreya Hintona nad sieciami neuronowymi były długo wyśmiewane, ale dziś kształtują nasze życie. Powinno to nas zachęcić do niepoddawania się, nawet w pozornie beznadziejnych obszarach badań.

Ale być może najważniejsza lekcja jest taka: postęp technologiczny nie jest ani automatycznie dobry, ani automatycznie zły. Jest narzędziem, którego efekty zależą od tego, jak go wykorzystujemy. Zadaniem nie jest demonizowanie ani idealizowanie technologii, lecz świadome i odpowiedzialne jej kształtowanie. Tylko w ten sposób możemy zapewnić, że kolejna generacja niedocenianych technologii rzeczywiście przyczyni się do dobrobytu ludzkości.

☑️Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki

☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim języku narodowym!

Konrad Wolfenstein

Chętnie będę służyć Tobie i mojemu zespołowi jako osobisty doradca.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) . Mój adres e-mail to: wolfenstein ∂ xpert.digital

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Stworzenie lub dostosowanie strategii cyfrowej i cyfryzacji

☑️Rozbudowa i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej

☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B

☑️ Pionierski rozwój biznesu / marketing / PR / targi

Skorzystaj z bogatej, pięciokrotnej wiedzy specjalistycznej Xpert.Digital w ramach kompleksowego pakietu usług | Badania i rozwój, XR, PR i optymalizacja widoczności cyfrowej — Zdjęcie: Xpert.Digital

Xpert.Digital posiada dogłębną wiedzę na temat różnych branż. Dzięki temu możemy opracowywać strategie „szyte na miarę”, które są dokładnie dopasowane do wymagań i wyzwań konkretnego segmentu rynku. Dzięki ciągłej analizie trendów rynkowych i śledzeniu rozwoju branży możemy działać dalekowzrocznie i oferować innowacyjne rozwiązania. Dzięki połączeniu doświadczenia i wiedzy generujemy wartość dodaną i dajemy naszym klientom zdecydowaną przewagę konkurencyjną.

Więcej na ten temat tutaj:

• Wykorzystaj 5-krotną wiedzę Xpert.Digital w jednym pakiecie – już od 500 €/miesiąc