Na rozwoju sztucznej inteligencji zyskają nie tylko kraje inwestujące w tworzenie tej technologii i bazujących na niej narzędzi. Na znaczne korzyści mogą liczyć także ci, którzy będą potrafili dostatecznie wcześniej wykorzystać rozwiązania z zakresu AI w życiu społecznym i gospodarczym. Obecnie przodują w tym kraje Dalekiego Wschodu. Szansę na sukces ma również Polska, która powinna w jak najszerszym zakresie korzystać z ich doświadczeń – przekonują autorzy raportu „Sztuczna inteligencja. Made in Asia”.  

Skorzystanie z dobrodziejstw sztucznej inteligencji w coraz większym stopniu przestaje zależeć od rozwiązań technologicznych. Postępy w dziedzinie algorytmów, uczenia maszynowego czy sieci neuronowych sprawiają, że technologia nie jest już podstawową przeszkodą we wdrażaniu systemów bazujących na AI. Decydującymi o implementacji stają się coraz bardziej czynniki społeczne i  gospodarcze, takie jak: gotowość społeczeństwa do wykorzystania technik sztucznej inteligencji, istnienie odpowiedniego systemu regulacji prawnych czy poziom przygotowania rynku do zaadaptowania innowacyjnych rozwiązań w celach biznesowych. 

Miejscem, gdzie już na dużą skalę wykorzystuje się sztuczną inteligencję w różnych dziedzinach życia społecznego, są kraje azjatyckie, głównie te z Dalekiego Wschodu. Polskę podobny stopień zaawansowania zastosowań AI dopiero czeka. Zwracają na to uwagę autorzy raportu „Sztuczna inteligencja. Made in Asia”, przygotowanego i wydanego przez Instytut Kościuszki. Dlatego, ich zdaniem, warto, abyśmy dokładnie przyglądali się temu, co w zakresie implementacji sztucznej inteligencji dzieje się w Azji. To może być dobry poligon doświadczalny, z którego wnioski mogą okazać się bardzo przydatne również dla nas. Chodzi nie tylko o sposoby i obszary wykorzystania AI, lecz także o nowe, adekwatne do tworzącej się sytuacji modele biznesowe czy pojawiające się wraz z rozwojem zastosowań rozwijanej ostatnio bardzo intensywnie technologii konsekwencje społeczno-gospodarcze i kulturowe. 

W raporcie zaprezentowane zostały przykłady różnych sposobów podejścia do wykorzystania technik sztucznej inteligencji w krajach Dalekiego Wschodu – Singapurze, Indiach, Korei Południowej, Japonii, Malezji. Nie ma zbyt wielu przykładów z Chin, które uchodzą za jednego z liderów rozwoju sztucznej inteligencji nie tylko w regionie, ale i na świecie. Jest to, jak przekonują autorzy raportu, zabieg celowy. „Celem niniejszego raportu jest poruszenie najbardziej istotnych kwestii, związanych nie tyle z samym rozwojem sztucznej inteligencji, ile jej implementacją w realnej gospodarce” – czytamy we wstępie. Chodzi m.in. o pokazanie, że nie tylko globalne potęgi są w stanie wdrażać i wykorzystywać sztuczną inteligencję na masową skalę. Przykłady z mniejszych państw mają udowodnić, że również kraje takie jak Polska są w stanie skutecznie i z dużym pożytkiem dla siebie wykorzystać pozycję tzw. early adopters w dziedzinie AI. 

Decydującymi dla implementacji sztucznej inteligencji stają się coraz bardziej czynniki społeczne i gospodarcze, takie jak: gotowość społeczeństwa do wykorzystania nowej technologii, istnienie odpowiedniego systemu regulacji prawnych czy poziom przygotowania rynku. 

Nowe rozwiązania, nowe możliwości 

Wyzwania związane z implementacją technik sztucznej inteligencji w krajach azjatyckich, zastosowane mechanizmy i modele działania oraz już osiągnięte i spodziewane efekty wdrożeń przedstawiono na przykładzie trzech sektorów: opieki zdrowotnej, transportu i rolnictwa. W każdym z tych obszarów wykorzystanie rozwiązań AI może przynieść wiele wymiernych oraz istotnych z gospodarczego i społecznego punktu widzenia korzyści. W medycynie pozwala na wczesne wykrywanie chorób, lepszą diagnostykę, łatwiejsze opracowywanie nowych leków, optymalizację podejmowania decyzji w procesach leczenia chorych i opieki nad osobami starszymi. 

W transporcie sztuczna inteligencja umożliwia nie tylko rozwój rozwiązań służących stworzeniu autonomicznych samochodów. Znajduje także zastosowanie w autonomicznych pojazdach szynowych, statkach morskich i w ruchu powietrznym. Pozwala na optymalizację systemów przewozu osób i towarów, wspiera zarządzanie ruchem, przyczynia się do powstawania nowego modelu mobilności jako usługi integrującej różne środki transportu. Przynosi również konkretne korzyści biznesowe, dzięki możliwości obniżania kosztów transportu za pomocą stałego monitorowania i analizowania czynników mających istotny wpływ na realizację przesyłek. 

Rolnictwo może zyskać na polepszeniu zarządzania uprawami, m.in. dzięki zastosowaniu analityki predykcyjnej. Zmniejszenie wydatków na nawozy i pestycydy przyniesie automatyzacja wykrywania i niszczenia chwastów czy detekcja pojawiania się chorób i szkodników na roślinach. Warto zwrócić także uwagę na perspektywy rozwojowe związane z możliwościami monitorowania jakości produktów rolnych, automatyzacją sadzenia roślin i zbioru upraw, kontrolą jakości gleby czy gospodarowania zasobami wody. 

W transporcie sztuczna inteligencja pozwala nie tylko na rozwój autonomicznych samochodów. Pozwala także na optymalizację systemów przewozu osób i towarów, wspiera zarządzanie ruchem, przyczynia się do powstawania nowego modelu mobilności jako usługi.

Konieczna współpraca 

Autorzy raportu „Sztuczna inteligencja. Made in Asia” podkreślają, że jednym z podstawowych warunków sukcesu w implementowaniu rozwiązań wykorzystujących sztuczną inteligencję jest ścisła współpraca firm komercyjnych, sektora publicznego oraz środowisk naukowych. To jeden z najważniejszych wniosków z doświadczeń azjatyckich. Kluczowe znaczenie ma przy tym zaangażowanie w proces przemian i rozwoju korzystnych zastosowań ze strony rządów państw i instytucji państwowych. 

Dla przykładu, japońska strategia Society 5.0 stawia sobie za cel stworzenie warunków do jak najpełniejszego korzystania przez społeczeństwo z możliwości oferowanych przez najnowsze, zaawansowane technologie. W planach jest m.in. tworzenie kompleksowych placówek medycznych bazujących na sztucznej inteligencji. Jednym z ich zadań będzie zapobieganie problemom związanym z niedoborem lekarzy i pielęgniarek. Rząd japoński zamierza przeznaczyć 100 mln dolarów na powołanie dziesięciu takich ośrodków. 

Z kolei w Singapurze przyjęta została strategia Smart Mobility 2030. Jednym z elementów działania na rzecz rozwoju pojazdów autonomicznych jest dopuszczenie do ich testowania na drogach publicznych z zachowaniem określonych warunków bezpieczeństwa. Natomiast w Korei Południowej władze państwowe zainwestowały 10 mln dolarów w stworzenie sztucznego miasta K-City pozwalającego na sprawdzanie w warunkach miejskich rozwiązań dla autonomicznych pojazdów. 

Największe problemy z upowszechnieniem się rozwiązań bazujących na sztucznej inteligencji są obecnie w rolnictwie. Składa się na to kilka powodów. Oferowane na rynku narzędzia są za drogie, a przez to nieopłacalne dla mniejszych gospodarstw. Na terenach wiejskich występują problemy z dostępem do sieci, a w konsekwencji z dostępem do potrzebnych zazwyczaj większych mocy obliczeniowych. Rolnicy nie są chętni do dzielenia się danymi z własnych gospodarstw w obawie przed ich nieuprawnionym wykorzystaniem, np. przez spekulantów działających na rynkach płodów rolnych. W Indiach pobudzaniu innowacyjności w rolnictwie, m.in. poprzez wykorzystanie technik sztucznej inteligencji, ma służyć program AGRI-UDAAN. Wspiera rozwój start-upów i umożliwia im znalezienie inwestorów. 

Jednym z najważniejszych wyzwań związanych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji w rolnictwie jest dopasowanie poszczególnych narzędzi oraz rozwiązań do specyficznych, lokalnych lub regionalnych warunków klimatycznych i geograficznych. Prace ukierunkowanie na znalezienie zadowalających rozwiązań będą jednak przybierać na sile, gdyż rolnictwo jawi się jako coraz bardziej atrakcyjny i perspektywiczny rynek dla zastosowań rozwiązań bazujących na AI. 

W Korei Południowej władze państwowe zainwestowały 10 mln dolarów w stworzenie sztucznego miasta K-City pozwalającego na testowanie rozwiązań dla autonomicznych pojazdów.