ARTYKUŁ PRZEGLĄDOWY
Data is the fuel of generative artificial intelligence
Więcej
Ukryj
1
Faculty of Command and Naval Operations, Polish Naval Academy, Poland
A - Koncepcja i projekt badania; B - Gromadzenie i/lub zestawianie danych; C - Analiza i interpretacja danych; D - Napisanie artykułu; E - Krytyczne zrecenzowanie artykułu; F - Zatwierdzenie ostatecznej wersji artykułu
Data nadesłania: 15-07-2024
Data akceptacji: 27-09-2024
Data publikacji: 30-09-2024
Autor do korespondencji
Wojciech Sokołowski
Faculty of Command and Naval Operations, Akademia Marynarki Wojennej, Śmidowicza 69, 81-127, Gdynia, Polska
SLW 2024;60(1):199-216
SŁOWA KLUCZOWE
DZIEDZINY
STRESZCZENIE
TThe aim of the article is to present the generative technology of artificial intelligence and a general analysis of its achievements and technological limitations. In turn, the hypothesis is as follows: data is the main factor ensuring the development of generative AI. The identified research niche includes stimulants of this development, the need to clarify the concept of generative AI and the indication of the most frequently used sources and methods of obtaining data. At the beginning, the concept and genesis of artificial intelligence were explained, which was necessary to move on to further considerations regarding the analyzed generative artificial intelligence. The self-learning mechanisms used by this type of artificial intelligence are discussed, consisting mainly in the analysis of specific data sets, thanks to which computers learn things that have not been known before. The advantages of generative artificial intelligence were also indicated, including increased productivity, greater efficiency and high creativity. Part of the attention was also paid to the limitations of this technology, including inaccurate and fuzzy output information, uncritical analyzes and often biased conclusions, copyright infringement and high requirements for memory and computing power of computers. Two factors have been identified that have recently stimulated the development of generative intelligence, i.e. the growing computing power of computers and easy access to large data sets. The main subject of considerations are large data sets, dynamically and uncontrollably self-replicating in Internet servers. Today, data resources are collected very efficiently, including: in Big Data, Cloud Computing and Internet of Things technologies, and their use is almost cost-free and publicly available. It was enough to improve the technology of artificial neural networks, expand multi-layer machine learning and create deep learning for generative intelligence to gain enormous momentum and become a symbol of the beginning of the 21st century. The whole investigation was summarized with a synthetic ending.
REFERENCJE (32)
1.
Albrzykowski, L., 2023. Uczenie maszynowe. Elementy matematyki w analizie danych. Gliwice: Helion.
2.
Ambrust, M., Fox, A., et al., 2010. A view of cloud computing. Communications of the AMC, 53(4).
3.
Berry, M., Linoff, G.S., 2000. Mastering Data Mining. New York: Wiley.
4.
Błażewicz, G., 2023. Marketing Automation. W kierunku sztucznej inteligencji i hieperpersonalizacji. Warsaw: PWN.
8.
Dziembek, D., 2016. Cloud Computing – charakterystyka i obszary zastosowań w przedsiębiorstwach, [in:] Knosala, R., 2016. Innowacje w zarządzaniu i inżynierii produkcji. T.2., Opole: Oficyna Wydawnicza Polskiego Towarzystwa Zarządzania Produkcją (PTZP).
9.
Ficoń, K., 2013. Sztuczna inteligencja nie tylko dla humanistów. Warsaw: BEL Studio.
10.
Ficoń, K., Krasnodębski, G., 2018. Zastosowanie algorytmów sztucznej inteligencji do rozwiązania problemu komiwojażera. Gospodarka Materiałowa i Logistyka, 12/2018.
11.
Ficoń, K., Sokołowski, W., 2023. Wykorzystanie komputerowych metod eksploracji danych i odkrywania wiedzy w zarządzaniu kryzysowym. Rocznik Bezpieczeństwa Morskiego, No. XVII/2023.
12.
Gaza, M., 2013. Wykorzystanie potencjału chmury obliczeniowej w Europie. Warsaw: Ministerstwo Administracji i Cyfryzacji, Departament Informatyzacji.
13.
Hand, D., Mannila, H., Smith, P., 2005. Eksploracja danych. Warsaw: WNT.
14.
Hurbans, R., 2021. Algorytmy sztucznej inteligencji. Gliwice: Helion.
15.
Kamiński, A., 2018. Inteligentna fabryka – nowe trendy w rozwoju systemów informatycznych dla przemysłu. Zarządzanie i Finanse, R. 16, 3/2.
16.
European Commission, 2012. Wykorzystanie potencjału chmury obliczeniowej w Europie. Bruksela, dated 27.9.2012 COM(2012) 529 Final.
17.
Lee, K.F., Qiufan, Ch., 2021. Sztuczna inteligencja 2041, Dziesięć wizji przyszłości. Poznań: Media Rodzina.
18.
Lucey, T., 1991. Management Information System. London: DP Publications London Ltd.
19.
Malucha, M., 2018. Internet rzeczy – kontekst technologiczny i obszary zastosowań. Studia i Prace, 54/2, 2018.
20.
Miller, D., 2016. Internet rzeczy. Warsaw: PWN.
21.
Moczydłowska, J. M., 2023. Przemysł 4.0 (?). Ludzie i technologie. Warsaw: Difin.
22.
Moczydłowska, J.M., 2013. Przemysł 4.0. ludzie i technologie. Warsaw: Difin.
23.
Pasieczny, L., 1981. Encyklopedia organizacji i zarządzania. Warsaw: PWE.
24.
Penc, J., 1997. Leksykon biznesu. Warsaw: AW Placet.
25.
Russell, S., Norvig, P., 2003. Artificial Intelligence: A Modern Approach, 2nd edition. Hoboken, New Jersey: Prentice Hall.
26.
Szeliga, M., 2017. Data Science i uczenie maszynowe. Warsaw: PWN.
27.
Szpor, G., Grochowski, L., 2021. Wielka Encyklopedia Prawa XXII Prawo informatyczne. Warsaw: Fundacja USII.
28.
Szreder, M., 2015. Big Data wyzwaniem dla człowieka i statystyki. Wiadomości Statystyczne, 8.
29.
Tadeusiewicz, R., 1993. Sieci neuronowe. Warsaw: AOW EXIT.
30.
Tadeusiewicz, R., 2021. Archipelag sztucznej inteligencji. Warsaw: AOW EXIT.
31.
Thagard, P., 1993. Computational Philosophy of Science. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press.
32.
Wodecki, A., 2021. Sztuczna inteligencja we współczesnych organizacjach. Warsaw: PWN.