Sztuczna Inteligencja

Współczesne modele uczenia maszynowego, od systemów rozpoznawania obrazu po wielkie modele językowe, osiągnęły imponujące zdolności. Jednak ich siła bywa zwodnicza. Jednym z największych wyzwań w dziedzinie AI jest ich podatność na ataki adwersarialne (ang. adversarial attacks). Są to celowo spreparowane, niewielkie zaburzenia danych wejściowych (np. zmiana kilku pikseli w obrazie), które są niezauważalne dla człowieka, ale potrafią całkowicie zmylić model, prowadząc do błędnych i często absurdalnych decyzji. Do tej pory walka z tym problemem koncentrowała się na dwóch głównych frontach: ...

W świecie sztucznej inteligencji, uczenie ciągłe (Continual Learning) jest jednym z największych wyzwań. Chodzi o to, aby modele AI mogły uczyć się nowych rzeczy w sposób sekwencyjny, bez zapominania tego, czego nauczyły się wcześniej. To kluczowa umiejętność, która przybliża nas do stworzenia prawdziwie inteligentnych systemów, zdolnych do adaptacji w dynamicznie zmieniającym się świecie. Niestety, tradycyjne sieci neuronowe cierpią na tzw. katastrofalne zapominanie (catastrophic forgetting). Gdy uczą się nowego zadania, mają tendencję do nadpisywania wiedzy zdobytej przy poprzednich zadaniach. Publikacja “Monte Carlo Functional Regularisation for Continual Learning” (arXiv:2508.13006) autorstwa Pengcheng Hao, Menghao Waiyan William Zhu i Ercan Engin Kuruoglu, przedstawia nowatorskie podejście do tego problemu. ...

Wyobraź sobie, że uczysz się grać w szachy. Opanowujesz wszystkie zasady, strategie, otwarcia. Stajesz się całkiem dobrym graczem. A teraz ktoś wprowadza nową figurę z zupełnie nowymi zasadami poruszania się. Czy ucząc się grać z tą nową figurą, zapominasz, jak poruszać się pionkiem czy skoczkiem? Oczywiście, że nie. Twój mózg potrafi integrować nową wiedzę, nie tracąc tej już nabytej. Niestety, dla wielu systemów sztucznej inteligencji jest to ogromne wyzwanie, znane jako “katastroficzne zapominanie”. ...

W erze Big Data, dane stały się najcenniejszym zasobem organizacji. Jednak dostęp do nich często ograniczony jest przez barierę techniczną – konieczność posługiwania się językami zapytań, takimi jak SQL. Od lat marzeniem analityków i inżynierów jest stworzenie systemu, który pozwoliłby na “rozmowę” z bazą danych w naturalnym języku. Systemy Text-to-SQL mają realizować tę wizję, jednak ich droga jest wyboista. Starsze modele, choć obiecujące, często zawodziły w starciu z realnym światem: były “kruche”, nie radziły sobie z nieznanymi schematami baz danych i wymagały kosztownego dostrajania do każdej nowej dziedziny. ...

W świecie, gdzie sztuczna inteligencja (AI) rozwiązuje coraz bardziej złożone problemy, formalne dowodzenie twierdzeń matematycznych pozostaje jednym z najtrudniejszych wyzwań. To Mount Everest dla maszynowego rozumowania, wymagający nie tylko potężnej mocy obliczeniowej, ale przede wszystkim głębokiej, logicznej dedukcji. Publikacja naukowa “Goedel-Prover-V2: Scaling Formal Theorem Proving with Scaffolded Data Synthesis and Self-Correction” przedstawia przełomowy system, który wznosi automatyczne dowodzenie na nowy poziom. Architektura Systemu Sercem Goedel-Prover-V2 jest zaawansowany model językowy, który został specjalnie przeszkolony i dostosowany do pracy z asystentami dowodzenia, takimi jak Lean. Architektura systemu opiera się na cyklicznej interakcji między kilkoma kluczowymi komponentami: ...

Czy można usprawnić pracę call center za pomocą sztucznej inteligencji? Artykuł „Optimising Call Centre Operations using Reinforcement Learning: Value Iteration versus Proximal Policy Optimisation” autorstwa Kwong Ho Li i Wathsala Karunarathne pokazuje, że tak — i to z dużym sukcesem. Autorzy badają dwa podejścia do uczenia ze wzmocnieniem (RL) w kontekście optymalizacji procesu kierowania połączeń: klasyczne Value Iteration (VI) i nowoczesne Proximal Policy Optimisation (PPO). Czym jest uczenie ze wzmocnieniem? Uczenie ze wzmocnieniem to dziedzina AI, w której agent podejmuje decyzje w środowisku, otrzymując nagrody za dobre działania. Celem jest maksymalizacja sumy nagród — w praktyce: optymalizacja decyzji. ...

Wyobraź sobie, że analizujesz dane z czujników. Nagle jeden z nich pokazuje -999°C. To tzw. outlier — odstający punkt, który potrafi całkowicie zafałszować analizę. 🧩 Czym jest faktoryzacja? Faktoryzacja macierzy to technika pozwalająca rozłożyć dane $X$ na dwa nieujemne składniki: $$ X \approx WH $$ Gdzie $W$ zawiera „cechy”, a $H$ mówi ile której cechy potrzeba. 💡 Problem Standardowe metody, takie jak NMF (Non-negative Matrix Factorization), są wrażliwe na błędy i wartości odstające. Gdy dane są „brudne”, analiza bywa bezużyteczna. ...

W ostatnich latach rozwój sztucznej inteligencji kojarzy się głównie z coraz większymi modelami i coraz większymi zbiorami danych. GPT-4, Claude, Gemini – każdy z nich bije rekordy rozmiarów i mocy obliczeniowej. Ale czy większy zawsze znaczy lepszy? Zespół badaczy (Baek, Park, Ko, Oh, Gong, Kim) w swojej najnowszej publikacji “AI Should Sense Better, Not Just Scale Bigger” (arXiv:2507.07820) przekonuje, że doszliśmy do momentu, w którym większe modele niekoniecznie są najbardziej efektywną drogą rozwoju. Zamiast tego proponują zupełnie nowe podejście: sensoryka adaptacyjna. ...