Sztuczna inteligencja to dziedzina, w której Polska nie kształci specjalistów na wystarczającą skalę, aby zdobyć swoje miejsce w światowym ekosystemie. Młodzi studenci i absolwenci najczęściej wybierają karierę w sektorze prywatnym, rzadko decydując się na pozostanie na uczelniach i działalność naukową. Kwestie talentów to wąskie gardło, które może utrudnić rozwój SI i jej szerokiego zastosowania w gospodarce. Tymczasem algorytmy mają ogromne znaczenie dla postępów w nauce i mogą przyspieszać jej odkrycia. Bez wsparcia państwa w tych aspektach trudno myśleć o większej dynamice rozwoju w zakresie SI.

Sztuczna inteligencja jest od lat wymieniana jako kluczowa, przełomowa technologia. Rzadko kiedy mówi się o tym, że jest ona inna niż wiele rozważanych badań czy innowacji, dlatego że mamy do czynienia z technologią horyzontalną, która znajduje bardzo szerokie zastosowania, a w szczególności zastosowania w innych dziedzinach badań. Spodziewamy się, że badania naukowe czy innowacje będą bardzo mocno wspierane przez sztuczną inteligencję i dzięki temu przyspieszą. Inwestując w sztuczną inteligencję, spodziewamy się więc efektu synergii – bardzo mocnego wsparcia interdyscyplinarnych badań, przyspieszenia badań także w innych dziedzinach
– mówi dr hab. Piotr Sankowski, prof. Uniwersytetu Warszawskiego, lider grupy badawczej w IDEAS NCBR.

Sztuczna inteligencja i jej wpływ na tempo odkryć naukowych

Już dziś widać, że sztuczna inteligencja przyspieszyła tempo odkryć naukowych. Dzieje się tak poprzez zwiększenie możliwości badaczy w zakresie analizy danych, rozpoznawania wzorców i generowania hipotez. Oparte na sztucznej inteligencji algorytmy są zdolne do błyskawicznego przeszukiwania ogromnych zbiorów danych, na przykład w celu identyfikacji markerów chorobowych, które później będzie można oznaczać już na etapie diagnozowania. Możliwości SI są jednak dużo szersze i w sposób podobny do opisanego powyżej modele mogą poszukiwać innowacyjnych materiałów do zastosowania w elektronice czy energetyce odnawialnej.

Choć potencjał związany z rozwojem sztucznej inteligencji jest ogromny, to okazuje się, że nie do końca jeszcze potrafimy go zagospodarować. Z danych Komisji Europejskiej wynika, że zaledwie 8 proc. europejskich przedsiębiorstw zatrudniających co najmniej 10 pracowników wykorzystuje u siebie SI. W Polsce odsetek ten jest dużo poniżej średniej dla Wspólnoty i wynosi 3,7 proc. Plasuje nas to na trzecim miejscu od końca, przed Rumunią i Bułgarią.

Potrzeba budowy ekosystemu wspierającego sztuczną inteligencję i innowacje

Musimy walczyć i mówić o tym, że inwestycje w sztuczną inteligencję, rozwój kompetencji badawczych i po stronie przemysłu, i całego ekosystemu są bardzo ważne i wymagają wzmocnienia. Wydaje się, że my gramy poniżej ligi, w której moglibyśmy grać pod względem talentu ludzkiego i bogactwa. Powinniśmy zrozumieć, jak bardzo ważna jest ta technologia, i inwestować w tworzenie nowych jednostek badawczych, wspierać badania interdyscyplinarne, ale też ekosystem start-upowy, inwestycje wysokiego ryzyka w takie pomysły księżycowe, duże pomysły badawcze, duże projekty, które rzeczywiście mogą bardzo dużo zmienić
– przekonuje prof. Piotr Sankowski.

Jak podkreśla, to kompetencje ludzi i ich talenty są kluczowe w rozwoju zastosowań z zakresu sztucznej inteligencji. Właśnie z tym mamy w Polsce największy problem.

Trzeba walczyć o zatrzymanie talentów ludzkich, bo o tym za mało się mówi. W Polsce w technologii zbyt małą rolę przypisujemy do znaczenia talentów, do tego, jak naukowcy, którzy rozwijają tę technologię, rozwijają ciekawe pomysły, przenoszą je do przemysłu, tworzą innowacyjne firmy. Musimy zawalczyć o to, żeby stworzyć w Polsce taki ekosystem, który zaczyna się właśnie wokół bardzo silnych jednostek naukowych, ale kończy się w silnym przemyśle
– ocenia lider grupy badawczej w IDEAS NCBR.

Aby to się udało, zdaniem eksperta potrzeba przede wszystkim wsparcia ze strony państwa, którego zadaniem powinna być praca na rzecz zatrzymywania talentów w kraju, zapewnienia szeroko pojętego ekosystemu badawczego, a także mitygacji ryzyka przy dużych projektach naukowych.

Sztuczna inteligencja i potrzeba większego kształcenia specjalistów

Mamy trochę specjalistów, ale żeby zaistnieć na arenie światowej, powinniśmy kształcić ich więcej. To właśnie dlatego powstało IDEAS NCBR, żeby kształcić specjalistów na tym trzecim poziomie kształcenia, czyli na studiach doktorskich. Jeszcze na studiach licencjackich i magisterskich ludzie studiują po to, żeby dostać dobrą pracę, ale jak już dostają dobrą pracę, to nie zostają w nauce i badaniach. Wiele instytucji akademickich w Polsce przeżywa teraz ogromny problem związany z luką pokoleniową wśród wykładowców akademickich w informatyce, bo przemysł po prostu jest bardzo atrakcyjny
– mówi prof. Piotr Sankowski.

Jego zdaniem to właśnie brak chętnych na studia doktorskie, ale też chętnych do uczenia kolejnych generacji specjalistów od sztucznej inteligencji jest wąskim gardłem systemu, które przeszkadza w wykorzystywaniu na szerszą skalę potencjału SI. Więcej uwagi powinno się poświęcać kształceniu kadr również na pozostałych etapach edukacji.

Liczba absolwentów informatyki jeszcze kilka lat temu spadała, teraz przestała, ale też nie wzrasta, a powinniśmy kształcić ich zdecydowanie więcej, powinniśmy walczyć o to, żeby najlepsze instytucje naukowe w Polsce mogły kształcić wyraźnie więcej informatyków. Nie powinno się to tak odbywać, jak niestety czasami bywa, że kiedy postanawiamy kształcić więcej pewnych specjalistów, to oni są kształceni wszędzie, bez kontroli jakości, co wyraźnie widzieliśmy w przypadku lekarzy. Powinniśmy więc dążyć do tego, żeby wzmacniać najlepsze instytucje tak, by kształciły więcej specjalistów
– podkreśla ekspert.

Inwestycje i innowacje w badaniach naukowych

Jak wynika z kwietniowego raportu IDEAS NCBR i Ośrodka Przetwarzania Informacji – Państwowego Instytutu Badawczego, w ciągu 3,5 roku tylko 207 osób w Polsce obroniło doktorat o sztucznej inteligencji w dyscyplinach związanych z informatyką. Choć z roku na rok widać trend wzrostowy, to średnio jest to 50 ekspertów rocznie spośród 4,7 tys. ogółem obronionych doktoratów. Dzieje się tak, pomimo że AI jest obszarem najbardziej dynamicznego rozwoju naukowego, gdzie innowacje pojawiają się najszybciej.

Jak podkreślali autorzy raportu, IDEAS NCBR chce właśnie zachęcać młodych do pozostania w nauce i zadbać o wysoko wykwalifikowaną kadrę wykładowców. Utworzony w 2021 roku ośrodek badawczo-rozwojowy prowadzi badania w obszarze sztucznej inteligencji i ekonomii cyfrowej. Jego misją jest stworzenie platformy łączącej środowisko akademickie z biznesowym i zbudowanie największej w Polsce przestrzeni przyjaznej prowadzeniu innowacyjnych badań.

Sztuczna inteligencja to dość nowa dziedzina badań i po zainwestowaniu w nią możemy zobaczyć efekty już po dwóch–trzech latach. Po trzech latach naszego funkcjonowania wiele zespołów badawczych publikuje na najlepszych światowych konferencjach i bierze udział w wyścigu w pewnych, jeszcze bardzo specjalistycznych technologiach. Jesteśmy zauważani, obecni i rzeczywiście prowadzimy bardzo dobre badania naukowe w tej dziedzinie
– mówi lider grupy badawczej IDEAS NCBR.

Naukowcy z tej instytucji opracowali już m.in. prototyp oprogramowania służącego zabezpieczeniu rozmów online przed technologią deepfake. ProvenView wykorzystuje do autoryzacji kryptograficzną technologię Zero-Knowledge Proofs (ZKP), która pozwala zweryfikować prawdziwość informacji, nie ujawniając przy tym szczegółów o niej.

 

Źródło: Agencja Informacyjna Newseria