Osiągnięcia sztucznej inteligencji
Sztuczna inteligencja (SI) dokonała w ostatnich latach niezwykłych postępów, przekształcając branże od opieki zdrowotnej i finansów po sztukę i rozrywkę. Od generatywnych modeli językowych tworzących tekst przypominający ludzki po systemy SI opanowujące skomplikowane gry i badania naukowe – te osiągnięcia ukazują szybki rozwój inteligencji maszynowej. W tym artykule przyglądamy się najważniejszym ostatnim przełomom w SI, podkreślając ich wpływ, potencjalne zastosowania oraz przyszłość innowacji w dziedzinie SI.
Przez wiele lat (2023–2025) sztuczna inteligencja dokonała ogromnego skoku na wielu frontach. Duże modele językowe (LLM) i chatboty, systemy multimodalne, narzędzia naukowe SI oraz robotyka odnotowały przełomy.
Giganci technologiczni wypuścili nowych asystentów SI, społeczności open source udostępniły potężne modele, a nawet regulatorzy zaczęli reagować na wpływ SI.
Poniżej przedstawiamy najbardziej uderzające osiągnięcia, od rozszerzeń GPT-4 i Google Gemini po Nagrodę Nobla dla AlphaFold oraz odkrycia naukowe i artystyczne napędzane przez SI.
Generatywne modele językowe i chatboty
Nowoczesne LLM stały się znacznie bardziej zaawansowane i multimodalne. GPT-4 Turbo OpenAI (ogłoszony w listopadzie 2023) potrafi teraz przetworzyć 128 000 tokenów w jednym zapytaniu (około 300 stron tekstu) i jest znacznie tańszy w użyciu niż GPT-4.
GPT-4o oznacza fundamentalną zmianę w kierunku prawdziwie multimodalnej SI, która może płynnie obsługiwać tekst, obrazy i dźwięk w rozmowach w czasie rzeczywistym.
— Zespół badawczy OpenAI, maj 2024
W maju 2024 OpenAI wprowadziło GPT-4o (Omni), ulepszony model obsługujący tekst, obrazy i dźwięk w czasie rzeczywistym – dając GPT-4 zdolność „widzenia i słyszenia” w rozmowach. ChatGPT ma teraz wbudowane funkcje obrazów i głosu: użytkownicy mogą przesyłać zdjęcia lub mówić do bota, który odpowiada na podstawie tych danych wizualnych lub dźwiękowych.
GPT-4 Turbo & GPT-4o
GPT-4 Turbo (listopad 2023): Obniżone koszty i wydłużony kontekst do 128 tys. tokenów.
GPT-4o (maj 2024): Umożliwił prawdziwie multimodalną SI, generując tekst, mowę i obrazy z prędkością zbliżoną do ludzkiej.
Ewolucja ChatGPT
Pod koniec 2023 ChatGPT „potrafi teraz widzieć, słyszeć i mówić” – można przesyłać obrazy i dźwięki jako zapytania.
Zintegrowano DALL·E 3 (październik 2023) do generowania obrazów w rozmowie.
Seria Gemini Google
W grudniu 2024 Google DeepMind wprowadził pierwsze modele Gemini 2.0 („Flash” i prototypy) zaprojektowane na „erę agentów” – SI, która może autonomicznie wykonywać wieloetapowe zadania.
- Testy z udziałem ponad 1 miliarda użytkowników
- Ulepszone zdolności rozumowania
- Zaawansowane możliwości multimodalne
Modele open source i korporacyjne
Meta wypuściła LLaMA 3 w kwietniu 2024 (otwarte modele LLM do 400 mld parametrów) deklarując lepszą wydajność.
- Postępy Claude 3 od Anthropic
- Integracja Microsoft Copilot
- API asystentów OpenAI
Napędzają też nowe aplikacje „asystentów” przez API (np. Google „AI Overviews”, OpenAI Assistants API), zwiększając dostępność SI.
Postępy multimodalnej i kreatywnej SI
Kreatywność i rozumienie wizualne SI eksplodowały. Modele tekst-na-obraz i tekst-na-wideo osiągnęły nowe szczyty:
OpenAI DALL·E 3 (październik 2023) generuje fotorealistyczne obrazy z opisów i jest zintegrowany z ChatGPT do wspomaganego tworzenia promptów.
Google wprowadził Imagen 3 (październik 2024) i Veo 2 (grudzień 2024) – najnowocześniejsze silniki tekst-na-obraz i tekst-na-wideo – które znacznie poprawiają jakość, szczegółowość i spójność w generowaniu sztuki i wideo przez SI.
Nawet muzyczna SI się rozwinęła dzięki narzędziom MusicFX Google i powiązanym badaniom (np. eksperymenty MusicLM).
Zaawansowane możliwości generowania
- DALL·E 3 i Imagen 3: Potrafią wiernie realizować subtelne polecenia (w tym tekst osadzony na obrazach)
- Google Veo 2: Generuje krótkie klipy wideo z pojedynczych opisów tekstowych, co oznacza znaczący postęp w syntezie wideo
- Stable Diffusion i Midjourney: Wydano nowsze wersje (v3, v6) z ulepszonym realizmem w 2024
Integracja Apple Intelligence
Apple wprowadziło Apple Intelligence (w iOS 18 i macOS 15, pod koniec 2024) – wbudowaną generatywną SI na iPhone/iPad/Mac.
Pisanie i komunikacja
- Przepisywanie, korekta, streszczanie w Mail/Pages
- Ulepszone możliwości Siri
- Przetwarzanie języka naturalnego
Narzędzia wizualne i kreatywne
- Image Playground: Tworzenie ilustracji za pomocą tekstu
- Genmoji: Emoji generowane przez SI
- Clean Up: Usuwanie niechcianych obiektów ze zdjęć
Historyczne osiągnięcie na rynku sztuki
Przykład godny uwagi: w listopadzie 2024 Sotheby's sprzedało pierwszy obraz namalowany przez humanoidalnego robota.
Rekordowa sprzedaż dzieła sztuki SI
Portret Alana Turinga namalowany przez robota zasilanego SI Ai-Da osiągnął cenę 1,08 mln USD.
Ta rekordowa sprzedaż („A.I. God: Portret Alana Turinga”) podkreśla rosnącą rolę SI w kreatywności i jej wpływ kulturowy.
Wczesna sztuka SI
- Produkty nastawione na nowość
- Surrealistyczne, abstrakcyjne obrazy
- Ograniczone zastosowania praktyczne
- Podstawowe modele tekst-na-obraz
Nowoczesna kreatywność SI
- Przydatne generowanie obrazów (logotypy, diagramy, mapy)
- Realizm zbliżony do ludzkiego
- Zintegrowane procesy twórcze
- Możliwości multimodalne
Ogólnie modele generatywne demokratyzują kreatywność: każdy może teraz tworzyć sztukę, muzykę lub wideo za pomocą kilku słów. Przemysł przesunął się z samej nowości (surrealistyczne obrazy) na praktyczne generowanie obrazów (logotypy, diagramy, mapy) i realizm zbliżony do ludzkiego.
(W marcu 2025 OpenAI wypuściło nawet „4o Image Generation”, integrując swój najlepszy model obrazowy z GPT-4o dla precyzyjnych, fotorealistycznych wyników sterowanych rozmową.)
Narzędzia te szybko są włączane do aplikacji, przeglądarek i procesów twórczych.
SI w nauce, medycynie i matematyce
Osiągnięcia SI napędziły odkrycia naukowe i postępy badawcze:
AlphaFold 3 – rewolucyjne przewidywanie biomolekuł
W listopadzie 2024 Google DeepMind (we współpracy z Isomorphic Labs) zaprezentował AlphaFold 3, nowy model przewidujący struktury 3D wszystkich biomolekuł (białka, DNA, RNA, ligandy itd.) jednocześnie z bezprecedensową dokładnością.
Twórcy natychmiast udostępnili darmowy AlphaFold Server, aby naukowcy na całym świecie mogli przewidywać struktury molekularne. To rozszerzenie przewidywań białkowych AlphaFold 2, które ma zrewolucjonizować odkrywanie leków i badania genomiki.
AlphaProteo – projektowanie leków
Również w 2024 DeepMind ogłosił AlphaProteo, SI, która projektuje nowe wiążące białka – molekuły silnie wiążące się z docelowymi białkami.
- Przyspiesza tworzenie przeciwciał
- Opracowuje biosensory
- Generuje potencjalne leki
- Tworzy struktury białek dla określonych celów
Matematyka – AlphaGeometry
DeepMind's AlphaGeometry i AlphaProof osiągnęły kolejny przełom.
- 19 sekund na rozwiązanie zadania z Międzynarodowej Olimpiady Matematycznej
- Poziom srebrnego medalisty
- Zaawansowane możliwości matematyki na poziomie szkoły średniej
Przełomy w komputerach kwantowych – AlphaQubit & Willow
SI poprawiła też nowoczesny sprzęt. W 2024 Google ogłosił AlphaQubit, dekoder SI, który znacznie lepiej niż wcześniejsze metody wykrywa błędy w komputerach kwantowych (np. chipy Sycamore Google).
W grudniu 2024 Google zaprezentował Willow, nowy chip kwantowy, który dzięki zaawansowanej korekcji błędów rozwiązał zadanie benchmarkowe w mniej niż 5 minut, co zajęłoby najlepszym superkomputerom ~10^24 lat.
Med-Gemini to znaczący skok w możliwościach medycznej SI, osiągając 91,1% dokładności na benchmarkach amerykańskich egzaminów medycznych – wynik znacznie przewyższający wcześniejsze modele.
— Zespół badawczy Google Health AI, 2024
W medycynie i zdrowiu modele SI również poczyniły postępy. Na przykład nowy Med-Gemini Google (dostrojony na danych medycznych) uzyskał 91,1% na benchmarku egzaminów medycznych w USA (styl USMLE), przewyższając poprzednie modele.
Wprowadzono narzędzia SI do radiologii i patologii (np. Derm i Path Foundations) poprawiające analizę obrazów. Ogólnie SI stała się niezbędnym partnerem badawczym – od nanoskalowego mapowania ludzkiego mózgu (z pomocą SI w obrazowaniu EM) po przyspieszenie badań przesiewowych gruźlicy w Afryce, jak raportują badacze Google.
SI w robotyce i automatyzacji
Roboty zasilane SI uczą się wykonywać złożone zadania w rzeczywistym świecie.
Humanoidalne roboty Tesli Optimus zostały publicznie zaprezentowane w październiku 2024 („We, Robot”). Kilkadziesiąt jednostek Optimus chodziło, stało, a nawet tańczyło na scenie – choć późniejsze raporty wskazały, że początkowe demonstracje były częściowo zdalnie sterowane przez ludzi.
Mimo to wydarzenie podkreśliło szybki postęp w kierunku robotów ogólnego przeznaczenia.
Roboty ALOHA DeepMind
Laboratorium SI Google poczyniło imponujące postępy w robotach domowych. W 2024 robot ALOHA (Autonomous Legged Household Assistant) nauczył się wiązać sznurowadła, wieszać koszulę, naprawiać innego robota, wkładać tryby, a nawet sprzątać kuchnię korzystając wyłącznie z planowania SI i widzenia.
Projekt „ALOHA Unleashed” open source pokazał roboty koordynujące dwie ręce do zadań, co jest pierwszym takim osiągnięciem w manipulacji ogólnego przeznaczenia.
Robotic Transformers
DeepMind wprowadził RT-2 (Robotic Transformer 2), model wizja-język-akcja, który może uczyć się zarówno z obrazów internetowych, jak i danych z prawdziwych robotów.
RT-2 pozwala robotom interpretować instrukcje jak człowiek, wykorzystując wiedzę z sieci. Zademonstrowano go, pomagając robotowi sortować przedmioty według poleceń tekstowych.
Zastosowania przemysłowe
Inne firmy również poczyniły postępy: Boston Dynamics kontynuowało udoskonalanie robotów Atlas i Spot (choć bez pojedynczego przełomu), a pojazdy autonomiczne zasilane SI poprawiły się (beta Tesla Full Self-Driving została szerzej udostępniona, choć pełna autonomia pozostaje nierozwiązana).
W produkcji firmy skoncentrowane na SI, takie jak Figure AI, pozyskały fundusze na budowę robotów domowych do prac domowych.
Faza demonstracji
- Imponujące kontrolowane pokazy
- Nauka konkretnych zadań
- Ograniczone wdrożenia w rzeczywistym świecie
- Wymagana nadzór człowieka
Pełna autonomia
- Bezpieczna współpraca z ludźmi
- Możliwości ogólnego przeznaczenia
- Wiarygodna praca w rzeczywistym świecie
- Skalowalne wdrożenia
Te wysiłki pokazują roboty wykonujące coraz trudniejsze zadania bez programowania. Jednak prawdziwe w pełni autonomiczne humanoidy są jeszcze w perspektywie.
Demonstracje (Optimus, ALOHA, RT-2) to kamienie milowe, ale badacze ostrzegają, że przed bezpieczną i niezawodną współpracą robotów z ludźmi na dużą skalę jest jeszcze dużo pracy.
SI w produktach, przemyśle i społeczeństwie
Wpływ SI sięga codziennych produktów, a nawet polityki:
Integracja SI w codziennej technologii
Główne produkty technologiczne włączyły agentów SI. Microsoft Copilot (wbudowany w Windows, Office, Bing) i Google Bard/Bard AI w wyszukiwarce (oparty na Gemini) udostępniły moc LLM użytkownikom.
Urządzenia Apple otrzymały Apple Intelligence (jak wyżej), a producenci sprzętu, tacy jak Nvidia, sprzedali rekordowe ilości GPU do SI, napędzając chmurę i konsumencką SI.
EU AI Act – pierwsze kompleksowe prawo dotyczące SI
Odzwierciedlając zasięg SI, regulatorzy również podjęli działania. 1 sierpnia 2024 weszła w życie EU AI Act, pierwsze kompleksowe prawo dotyczące SI.
Ramowy system oparty na ryzyku
- SI niskiego ryzyka: Minimalne zasady (filtry spamu, gry wideo)
- Zasady przejrzystości: Systemy SI muszą ujawniać, że są SI
- SI wysokiego ryzyka: Ścisły nadzór (narzędzia medyczne, rekrutacyjne)
- SI niedopuszczalna: Zakazana (rządowe systemy punktacji społecznej)
Globalny wpływ
Zestaw tych zasad (wraz z nadchodzącymi wytycznymi dotyczącymi modeli ogólnego przeznaczenia) to ważne osiągnięcie w zarządzaniu SI i prawdopodobnie wpłynie na standardy na całym świecie.
Historyczne inwestycje i wyceny
Sektor SI odnotował historyczne finansowanie i wyceny:
| Firma | Osiągnięcie | Wartość/Wpływ | Znaczenie |
|---|---|---|---|
| OpenAI | Wycena | 157 mld USD | Rekord |
| NVIDIA | Kapitalizacja rynkowa | 3,5+ bln USD | Lider sprzętu SI |
| Wiele startupów | Rundy finansowania | Wielomiliardowe | Faza wzrostu |
Te liczby podkreślają, jak SI stała się centralnym elementem gospodarki technologicznej.
Patrząc w przyszłość: transformujący wpływ SI
Krótko mówiąc, SI nie jest już ograniczona do laboratoriów czy pokazów nowości – jest wbudowana w telefony, samochody, miejsca pracy i politykę publiczną.
Rewolucja wiedzy
Ogromne możliwości wiedzy GPT-4 pokazują potencjał SI jako uniwersalnego asystenta wiedzy.
Przełomy naukowe
Rewolucje naukowe AlphaFold pokazują moc SI w przyspieszaniu odkryć i badań.
Codzienna integracja
SI jest coraz bardziej płynnie integrowana z naszymi codziennymi narzędziami i procesami.
Powyższe osiągnięcia – od ogromnej wiedzy GPT-4 po rewolucje naukowe AlphaFold – pokazują szybkie dojrzewanie SI.
W miarę zbliżania się 2025 roku te osiągnięcia zapowiadają jeszcze potężniejsze i praktyczniejsze zastosowania SI w naszym codziennym życiu.
