„I zadali ludzie komputerowi pytanie: »Czy Bóg istnieje?«
I rzekł im komputer: »Teraz już tak« i zwarł wtyczkę”.
Stephen Hawking
Na pewno wszyscy się z tym terminem spotkaliśmy, ale zanim przejdziemy do opowiadania o zastosowaniu sztucznej inteligencji w sektorze cyberbezpieczeństwa, wyjaśnijmy sobie czym ona w ogóle jest.
Sztuczna inteligencja (SI) — ang. Artificial intelligence, w skrócie AI — to inteligencja przejawiana przez maszyny, programy lub nieżywe jednostki. System sztucznej inteligencji może być wykorzystywany w każdej dziedzinie, od robotyki po ekonomię, aż do branży cyberbezpieczeństwa. SI oparta jest na obliczaniu algorytmów na podstawie zgromadzonych informacji. Jest w stanie „sama” dobrać najlepsze rozwiązanie czy nawet podejmować za nas decyzje. Skutecznie.
SI staje się coraz bardziej niezbędnym narzędziem do codziennego funkcjonowania i musimy pożegnać się z przekonaniem, że to tylko fantazje rodem z książek czy filmów sci-fi.
W jaki sposób działa SI? Sztuczna inteligencja gromadzi informacje na kilka różnych sposobów. Oto one:
Tego typu gromadzenie informacji przez maszynę polega na zbieraniu określonej ilości danych i wychwytywanie zależności między nimi. Dzięki temu maszyna jest w stanie zaobserwować pewne powtarzające się działania oraz stworzyć algorytm oparty na dotychczas zebranych informacjach. Kolejno tworzy prognozy dotyczące danych oraz znajduje odpowiednie rozwiązanie. Uczenie maszynowe wykorzystuje się np. w chatbotach lub w personalizowanych reklamach.
Dzięki temu, że uczenie maszynowe przetwarza ogromną ilość danych, programy dbające o cyberbezpieczeństwo są w stanie zawczasu wyeliminować zagrożenia w sieci lub zapobiec potencjalnym cyberatakom.
Te systemy potrafią znajdować naprawdę zaawansowane rozwiązania oraz wyciągać wnioski poprzez imitowanie inteligencji człowieka. Zostały zaprojektowane z myślą o rozwiązywaniu skomplikowanych problemów na podstawie zebranej wiedzy eksperckiej.
System ekspercki składa się zazwyczaj z dwóch podsystemów — z tzw. mechanizmu wnioskowania (ang. inference engine) oraz bazy wiedzy. Baza wiedzy to zbiór faktów oraz zasad, natomiast inference engine używa tego zbioru zasad do wyciągania wniosków, kreując w ten sposób fakty.
To fascynująca metoda sztucznej inteligencji. Nie wymaga ona dostarczania bazy danych, ponieważ sama jest w stanie gromadzić potrzebne dane do wykonania zadania. Sieci neuronowe składają się ze sztucznych neuronów, wysyłających sygnały. Neurony mają również swoje wagi, które zmieniają się wraz z postępem zebranej wiedzy. Waga neuronu może zwiększać lub zmniejszać sygnał.
Sztuczne sieci neuronowe są wykorzystywane w identyfikacji systemów, chemii kwantowej, rozpoznawaniu twarzy i obrazów, automatycznej transkrypcji, eksploracji danych itd.
Głębokie uczenie to nieco bardziej rozbudowana forma uczenia maszynowego, która wykorzystuje sztuczne sieci neuronowe. Jest w stanie zapewniać bardziej precyzyjne wyniki, przez co wymaga znacznie mniej kontroli ze strony człowieka niż uczenie maszynowe. Gromadzi i porządkuje dane na podstawie hierarchii, aby później móc wyciągać najlepsze wnioski. Uczenie głębokie wykorzystuje się np. do rozpoznawania obrazów.
SI znajduje zastosowanie w niemal każdym sektorze. Nie jest zaskoczeniem, że systemy SI są najchętniej wykorzystywane przez firmy do tworzenia spersonalizowanych treści marketingowych. Ponadto pomagają również przy optymalizacji produktów oraz wspierają firmową logistykę.
Również boty internetowe opierają się na sztucznej inteligencji. Obsługa klienta poprzez czat na żywo z „komputerem” czy też asystenci głosowi jak Siri firmy Apple lub Alexa to już chleb powszedni w naszym codziennym życiu.
Innymi przykładami wykorzystania SI są np. samochody autonomiczne, tłumaczenia maszynowe (np. Google Translate), wyszukiwarki internetowe oraz sektor cyberbezpieczeństwa.
Jedna z najlepszych sieci VPN na rynku
Zadbaj o swoje cyberbezpieczeństwo