Kategoria: Aktualności

  • Nasz blog Split w lipcu – Postacie niezależne oparte na sztucznej inteligencji

    Nasz blog Split w lipcu – Postacie niezależne oparte na sztucznej inteligencji

    W tym miesiącu zagłębiamy się w temat, który poruszyliśmy już jakiś czas temu: postacie niezależne (NPC) oparte na sztucznej inteligencji w grach wideo. Pomysł został zaproponowany przez naszego programistę front-end, Friedricha.

    Przypomnijmy: NPC to niegrywalne postacie w różnych grach wideo, które pomagają uczynić środowisko gry bardziej realistycznym – na przykład przechodnie, uczestnicy ruchu drogowego lub przeciwnicy.

    Bez wykorzystania sztucznej inteligencji poruszają się one zawsze po wcześniej zaprogramowanych ścieżkach lub wykonują ustalone akcje. Nawet jeśli mogą być one różne, są z góry określone i ograniczone.

    Do tej pory w tworzeniu gier z różnych powodów rezygnowano z wykorzystania sztucznej inteligencji. Na przykład, ucząca się sztuczna inteligencja mogłaby z czasem stać się prawie niezwyciężona, niszcząc tym samym doświadczenie z gry.

    Niemniej jednak temat sztucznej inteligencji w tworzeniu gier jest daleki od zakończenia – NVIDIA opublikowała pierwsze filmy, w których NPC rozmawiają ze sobą. Godne uwagi jest to, że każda rozmowa przebiega inaczej i się nie powtarza. Takie rozmowy są możliwe dzięki generatywnej sztucznej inteligencji i (w tym przypadku) frameworkowi Convai. Ale to nie wszystko. NPC są również w stanie w naturalny sposób wchodzić w interakcje z graczem lub fikcyjnym otoczeniem. Możliwe są całe rozmowy, które wpływają również na dalsze akcje (na przykład zmianę lokalizacji).

    Unreal Engine 5 również umożliwia twórcom gier tworzenie nowych, realistycznych światów, w których gracze mogą wchodzić w interakcje z każdym NPC. Replica również opracowała inteligentne NPC, które mogłyby w przyszłości tchnąć więcej życia w światy gier.

    Nawet dla osób niezainteresowanych grami warto obejrzeć filmy demonstracyjne producentów i dać się zaimponować fascynującymi możliwościami. Wyobraźmy sobie, o ile więcej można doświadczyć w grach opartych na tekście lub mowie, gdy gracze mogą rozmawiać z absolutnie każdym NPC i wywoływać odpowiednie akcje. Z liniowej historii powstaje świat gry, który dostosowuje się indywidualnie do każdego gracza. Zachowania i działania NPC stają się całkowicie nieprzewidywalne, a ta sama gra staje się unikalnym doświadczeniem dla każdego gracza. Z pewnością w tej dziedzinie będą miały miejsce rewolucyjne zmiany w przyszłości, na które czekamy z niecierpliwością.

  • Nasz splitblog w czerwcu – AI i pogoda

    Nasz splitblog w czerwcu – AI i pogoda

    Temat naszego splitbloga na ten miesiąc pochodzi od naszego team leadera ds. rozwoju: Bartosza. Kto go zna, ten wie, że jest on ludzkim scyzorykiem szwajcarskim i jako taki jest nie tylko doskonale obeznany z meteorologią, ale także jest utalentowanym pisarzem. Dlatego też nie omieszkał sam napisać tekstu na wybrany przez siebie temat. Ale przeczytajcie sami!

    Hej Siri, jaka będzie pogoda?

    Właściwie proste pytanie. Ale także takie, na które odpowiedź wcale nie wydaje się taka prosta. A gdy się przyjrzeć bliżej, to dopiero wtedy zauważa się, co jest potrzebne, aby odpowiedzieć na pytanie, czy warto zabrać ze sobą parasol, czy nie.

    Przede wszystkim musimy zebrać dane. I to całkiem sporo. Na całym świecie znajdują się niezliczone stacje pomiarowe, które mierzą temperaturę, ciśnienie i wilgotność powietrza oraz kierunek i prędkość wiatru. Dodatkowo korzystamy z danych z balonów meteorologicznych, samolotów, statków i satelitów.

    Aby na podstawie tego określić pogodę, potrzebujemy jeszcze modelu pogodowego. Nie jest to model fizyczny, lecz raczej matematyczny opis naszej pogody za pomocą wielu równań i parametrów, do których wprowadzamy nasze dane pomiarowe, aby zobaczyć, jak pogoda będzie się rozwijać.
    Parametry? Jakie znowu parametry? No cóż… to jest cała masa danych i cała masa równań, a żeby to obliczyć, potrzebowaliśmy do tej pory niezwykle wydajnych superkomputerów i nawet one nie były w stanie wystarczająco szybko wykonać tego zadania, ponieważ: na co nam najlepsza prognoza, jeśli jest gotowa dopiero wtedy, gdy już się wydarzyło.
    Zaczynamy więc upraszczać rzeczy, na przykład: co się dzieje w pobliżu gruntu? Albo na przejściu z wody do lądu? Skomplikowane procesy są znacznie upraszczane, a tym samym nieco mniej dokładne, ale także obliczalne w dającym się przewidzieć czasie.

    Dość o pogodzie! W końcu ma tu chodzić o AI. A może jednak istnieje jakieś połączenie?

    Tak, istnieje. Od pewnego czasu istnieją bowiem bardzo interesujące podejścia AI, które obiecują prognozy pogody bez tak dużego nakładu obliczeniowego i czasowego. W zeszłym roku dział badań AI Google DeepMind opublikował model GraphCast, który, wytrenowany na danych historycznych, potrzebuje tylko ułamka mocy obliczeniowej numerycznych (czyli: opisanych wcześniej) modeli pogodowych i może na przykład dostarczyć 10-dniową prognozę w mniej niż minutę. A GraphCast wydaje się być nie tylko szybszy, ale – przynajmniej częściowo – także dokładniejszy niż numeryczne modele pogodowe i na przykład przewidział wcześniej niż modele numeryczne, w którym miejscu huragan Lee uderzy w ląd.

    Nic więc dziwnego, że wszystkie duże służby meteorologiczne eksperymentują obecnie z podejściami AI, podobnie jak Niemiecka Służba Pogodowa (DWD), która nawet kilka dni temu w komunikacie prasowym ogłosiła przełom w prognozowaniu pogody wspomaganym przez AI dzięki swojemu nowo opracowanemu modelowi AI-Var.

    Wraz z tempem, w jakim rozwija się obecnie cała dziedzina sztucznej inteligencji, pozostaje bardzo ekscytujące, co przyszłość – również w sensie meteorologicznym – ma dla nas w zanadrzu. A do tego czasu okażmy może trochę łagodności naszym meteorologom i ich prognozom, jak widzieliśmy, nie jest to wcale takie proste.

    Źródła:https://www.dwd.de/DE/presse/pressemitteilungen/DE/2024/20240617_pm_ki_news.html
    https://www.spektrum.de/news/graphcast-neues-ki-modell-soll-genauere-wettervorhersage-liefern/2198859

  • Nasz Splitblog w maju – Strach przed AI

    Nasz Splitblog w maju – Strach przed AI

    W naszym Splitblogu zajmujemy się dziś bardzo aktualnym i szeroko dyskutowanym tematem, mianowicie strachem przed sztuczną inteligencją (AI). Jest to propozycja tematu od naszego dewelopera Sörena, który dba o to, aby Splitbot mógł obsługiwać również wiadomości e-mail.

    Od czego najlepiej zacząć, gdy chodzi o tak wrażliwy temat? Może od samego strachu. Strach ostrzega nas przed niebezpieczeństwami i pomaga nam podejmować szybkie decyzje. W związku z tym jest on niezwykle ważny i użyteczny dla przetrwania gatunku ludzkiego.

    Również gdy spotykamy się z nieznanym, często reagujemy strachem. Jest to odruch, który służy również szybkiemu działaniu i na przykład ucieczce. Jeśli jednak strach nas opanuje, może poważnie zakłócić codzienne życie. Dlatego warto przyjrzeć się bliżej rzeczom, które nas przerażają, aby odebrać im grozę.

    Obraz sztucznej inteligencji, który istnieje w wyobraźni wielu ludzi, jest – trzeba przyznać – bardzo groźny. Obraz ten jest często kształtowany przez stare klasyki science fiction i jest wyraźnie przerysowany. Media również przyczyniają się do tego, często prezentując bardzo jednostronne i negatywne relacje. Społeczeństwo konsumuje media, aby być ostrzeżonym przed nadchodzącymi zagrożeniami – nic więc dziwnego, że nagłówki często celują w nasze lęki. Jeśli jednak spojrzy się nie tylko na sensacyjne nagłówki, ale także przeczyta powiązane artykuły, często ukazuje się zupełnie inny obraz.

    Aby dalej zgłębić temat, należy wyjaśnić jeszcze jedną ważną kwestię. Mianowicie pojęcie „inteligencji”. Słowo to wywodzi się z łacińskiego „intellegere” i oznacza „rozpoznawać”, „rozumieć” lub „dostrzegać”. William Stern zdefiniował inteligencję jako zdolność adaptacji do nieznanych sytuacji. Zdolność człowieka do znalezienia rozwiązania nawet w zupełnie nowej sytuacji.

    Dokładnie tego, według dzisiejszego stanu techniki, nie potrafi żaden system AI.

    To, co wydaje nam się spontaniczną reakcją, na przykład chatbotów, jest w rzeczywistości jedynie bardzo szybkim dostępem i prezentowaniem wcześniej zdefiniowanych danych. Domniemany humor, zdolności twórcze czy też prognozy opierają się wyłącznie na statystycznie najwyższym prawdopodobieństwie trafienia, które system ustala dla rozwiązania. Oznacza to również, że AI nie może reagować, jeśli nie ma wystarczających danych do rozwiązania problemu.

    Co możemy teraz zrobić z tą wiedzą w odniesieniu do naszych lęków? Tak, systemy AI mogą znacznie szybciej uzyskiwać dostęp do znacznie większych ilości danych niż większość ludzi. Ale czy w przewidywalnej przyszłości będą w stanie samodzielnie działać i myśleć? Zdecydowanie nie.

    Tak, dzięki systemom AI nasz świat pracy ulegnie zmianie. Procesy zostaną przyspieszone, a przepływy informacji zmienione. Zadania pracowników w wielu przypadkach również ulegną zmianie. Będą potrzebni eksperci, którzy będą potrafili obsługiwać i wykorzystywać te systemy. Nadszedł więc czas, aby się na to przygotować i intensywnie zapoznać się z możliwościami wykorzystania, zamiast izolować się z powodu strachu. Kształcenie ustawiczne i zdobywanie nowych umiejętności zawsze były częścią rozwoju zawodowego i osobistego.

    Tak, absolutnie słuszne jest wyrażanie obaw i kwestionowanie innowacji. Tylko w ten sposób można zapewnić, że podczas rozwoju sztucznej inteligencji zostaną uwzględnione wszystkie istotne czynniki. Różne perspektywy są kluczowe dla osiągnięcia dobrych wyników. Tym ważniejsze jest, aby rozwój sztucznej inteligencji nie był pozostawiony wyłącznie gigantycznym korporacjom, które często nie zapewniają wglądu, ale aby aktywnie i lokalnie współtworzyć ten rozwój.

     

  • Girlsday 2024

    Girlsday 2024

    Podczas Girls’Day młode kobiety mają możliwość zdobycia wiedzy na temat świata zawodowego. Szczególny nacisk kładzie się na branże, w których odsetek kobiet jest niższy niż 40%, takie jak IT, rzemiosło, nauki przyrodnicze i technika.

    Dlaczego właściwie potrzebny jest Girls’Day?

    Wyjaśnienie jest proste. Pomimo bardzo dobrego wykształcenia szkolnego, ponad połowa młodych kobiet w Niemczech wybiera tylko dziesięć zawodów w systemie dualnym. Wśród tych dziesięciu zawodów nie ma ani jednego o profilu naukowo-technicznym. Girls’Day oferuje zatem młodym kobietom możliwość zagłębienia się w dziedziny zawodowe, których w innym przypadku raczej by nie rozważały. Uczestniczącym przedsiębiorstwom pomaga on zaprezentować się szczególnie kobiecym adeptom zawodu i rozprawić się z uprzedzeniami dotyczącymi niektórych czynności.

    Podczas inauguracji tegorocznego Girls’Day pod hasłem „Sztuczna inteligencja (AI) i transformacja świata pracy” kanclerz federalny Olaf Scholz dyskutował z uczennicami i ekspertkami o perspektywach zawodów STEM. Kanclerz federalny stwierdził: „Girls’Day jest ważny i to 'as long as it takes’ – tak długo, jak to konieczne. Nasze społeczeństwo jest różnorodne i odmienne – to powinno odzwierciedlać się w życiu zawodowym. Dlatego tak ważne jest, aby zachęcać dziewczęta do podejmowania również zawodów technicznych, naukowych lub matematycznych. I dlatego tak wiele dużych, małych i średnich przedsiębiorstw angażuje się w Girls’Day. Wiedzą: dobre zespoły to zazwyczaj zespoły mieszane”.

    W pełni zgadzamy się z tym stwierdzeniem i również w tym roku wspieramy tę akcję, oferując dwóm uczennicom możliwość zajrzenia za kulisy Kontor Business IT GmbH i naszej spółki córki, Splitbot GmbH. Bardzo się cieszymy, że mogłyśmy gościć dziś u nas dwie 14-letnie Sarah i Nilę i pokazać im naszą codzienną pracę. Mamy nadzieję, że udało nam się pokazać obu, że IT nie jest nudne.

  • Nasz blog rozdzielający w kwietniu – P kontra NP

    Jak wyjaśnić osobom postronnym temat, którego własny umysł ledwo potrafi pojąć? Przed tym wyzwaniem stanął nasz zespół redakcyjny w tym miesiącu. Podejmujemy próbę i mamy nadzieję, że nam się udało.

    Dziękujemy naszemu programiście Maxowi, który poszerzył nasze horyzonty propozycją tematu „Problem P kontra NP”

    Zanim przejdziemy do tego konkretnego tematu, chcielibyśmy najpierw bliżej przyjrzeć się pojęciu „problem milenijny”.

    Problemami milenijnymi nazywa się obecnie siedem nierozwiązanych problemów matematycznych, wymienionych w 2000 roku przez Clay Mathematics Institute (CMI) w Cambridge. Instytut obiecał nagrodę w wysokości miliona dolarów za rozwiązanie każdego z tych problemów, pod warunkiem opublikowania go w czasopiśmie naukowym.

    Lista obejmuje następujące problemy:

    1. dowód hipotezy Bircha i Swinnertona-Dyera z teorii liczb
    • analiza istnienia i regularności rozwiązań problemu wartości początkowej dla trójwymiarowych niewścisłych równań Naviera-Stokesa

    Tylko jeden z tych problemów, mianowicie dowód hipotezy Poincarégo w topologii, został dotychczas rozwiązany. Rosyjski matematyk Grigorij Jakowlewicz Perelman udowodnił w 2002 roku, że hipoteza jest prawdziwa. Po tym, jak trzy zespoły pomyślnie zweryfikowały rozwiązanie, Perelman miał otrzymać obiecaną nagrodę pieniężną w 2010 roku, mimo że opublikował rozwiązanie tylko w internecie. Perelman odrzucił jednak pieniądze i związane z nimi wyróżnienie.

    Przyjrzyjmy się teraz bliżej nierozwiązanemu od dziesięcioleci problemowi P kontra NP w informatyce. Jest to tak zwany problem decyzyjny. Pytanie, które się pojawia, brzmi: czy klasa problemów, które można rozwiązać algorytmicznie przy stosunkowo małym nakładzie pracy („czas wielomianowy”) (klasa P), jest równoważna klasie problemów, które niekoniecznie można rozwiązać przy małym nakładzie pracy, ale przynajmniej można je zweryfikować przy rozsądnym nakładzie pracy („niedeterministycznie wielomianowo”) (klasa NP).

    Aby zobrazować problem, można na przykład wyobrazić sobie tak zwane „problemy plecakowe” w informatyce. Wyobraź sobie, że planujesz wycieczkę i musisz spakować plecak. Pytanie brzmi: jakie przedmioty zmieszczą się w plecaku i ile wagi możesz jeszcze zapakować? Na to pytanie łatwo odpowiedzieć, po prostu pakując plecak i sprawdzając całkowitą wagę. Prawdziwym wyzwaniem jest jednak przewidzenie, które przedmioty należy wybrać, aby uzyskać optymalną wagę. To typowy problem NP.

    Pytanie, które stawia problem milenijny P kontra NP, brzmi więc: Czy komputer może szybko i efektywnie rozwiązać problem NP, czy też problemy te są z zasady bardziej czasochłonne, nawet dla wydajnego komputera? Odpowiedź na to pytanie mogłaby zrewolucjonizować świat technologii komputerowej.

    Gdyby okazało się, że P równa się NP, byłby to przełom w rozwiązywaniu wielu trudnych problemów, w tym optymalizacji uczenia maszynowego i kryptografii. Oznaczałoby to nawet, że tajemnice nauki i technologii mogłyby być odkodowane jak nigdy dotąd, a nasz świat mógłby być ulepszony dzięki mocy obliczeniowej komputerów.

    Z drugiej strony, odpowiedź na pytanie, że P nie równa się NP, oznaczałaby, że istnieje fundamentalne ograniczenie dla świata komputerów. Niektóre problemy są po prostu zbyt złożone, aby komputer mógł je rozwiązać szybko i efektywnie.

    To właśnie dlatego problem milenijny P kontra NP jest tak ważny i interesujący. Jest to wyzwanie, które wystawia na próbę granice matematyki i informatyki, pomagając nam jednocześnie poszerzyć naszą wiedzę i ulepszyć nasz świat dzięki niesamowitej mocy komputerów.

    Jak wszyscy wiemy, obecnie różne systemy AI podbijają rynek. Szczególnie w odniesieniu do opisanego problemu, AI mogłaby być kluczem. Być może oprogramowaniu AI uda się udowodnić założenie, że P równa się NP. Albo jeden z nadchodzących modeli AI sam mógłby być dowodem na to, że problem NP może być rozwiązany przez wydajny komputer równie szybko i efektywnie, jak problem P.

  • AI.STARTUP.HUB Hamburg – jesteśmy w tym!

    AI.STARTUP.HUB Hamburg – jesteśmy w tym!

    W startupie zawsze jest coś do nauczenia się. Nowe cele czekają na osiągnięcie, nowe wyzwania na pokonanie. Ale jak najlepiej do tego podejść? Skąd uzyskać wiarygodną wiedzę ekspercką, wsparcie i pomoc oraz niezbędne kontakty? Nasza rekomendacja: wziąć udział w programie akceleracyjnym. Po zdobyciu nieocenionego doświadczenia w programie akceleracyjnym Gateway49 w Lubece, udało nam się teraz zostać częścią letniej edycji 2024 AI.STARTUP.HUB Hamburg.

    AI.STARTUP.HUB oferuje (przyszłym) założycielom i założycielkom AI oraz ich zespołom doskonałe wsparcie na wszystkich etapach rozwoju. Od generowania pomysłów po internacjonalizację – każdy zespół ma tu szansę uczyć się od najlepszych w branży.

    Aby sprostać potrzebom jak największej liczby zespołów i etapów rozwoju, AI.STARTUP.HUB oferuje dwa różne programy: Program AI Accelerator dla już założonych startupów oraz Program AI Ideation dla zespołów, które chcą z sukcesem założyć firmę i mają innowacyjny pomysł.

    AI.STARTUP HUB Hamburg jest bezpieczną przystanią dla wszystkich, którzy są gotowi aktywnie się angażować i rozwijać. Hub jest projektem wspólnym Hamburg Innovation GmbH i Artificial Intelligence Center Hamburg (ARIC) e. V., realizowanym we współpracy z partnerami: Exponential Innovation Institute (Exii), Machine Learning in Engineering (MLE) Uniwersytetu Technicznego w Hamburgu (TUHH) i German Entrepreneurship. Tak wiele skumulowanej wiedzy specjalistycznej w jednym formacie to prawdziwy skarb dla każdego startupu.

    Oprócz coachingu i mentoringu, jednym czynnikiem szczególnie decydującym o naszym udziale była wymiana doświadczeń z innymi zespołami z branży. Nie można nie doceniać, jak cenne jest spojrzenie poza własne podwórko. Dlatego szczególnie cieszymy się na możliwość dzielenia się zarówno naszymi sukcesami, jak i porażkami z innymi zespołami, aby uczyć się od siebie nawzajem i razem.

    Wraz z inauguracją 9 kwietnia w nowej lokalizacji przy Sandtorkai w Hamburgu rozpoczęła się nasza sześciomiesięczna podróż. Był to godny początek z łącznie 17 ekscytującymi prezentacjami w niezwykle zrelaksowanej i konstruktywnej atmosferze. Jesteśmy zachwyceni innymi zespołami oraz mentorami i mentorkami, a także bardzo dumni z tego kolejnego kamienia milowego na naszej drodze.

  • Nasz blog w marcu – Deep Mind Gemini 1.5

    Dziś przyjrzymy się nowemu modelowi AI od Google. Jest to multimodalny model AI, który może przetwarzać różne rodzaje informacji, takie jak teksty, obrazy, kody programów i informacje audio oraz ich kombinacje.

    Propozycja tematu od naszego programisty Matsa, który jest głównym odpowiedzialnym za rozwój naszego chatbota Kosmo

    Kilka tygodni temu Google DeepMind zaprezentował Gemini 1.5 – aktualizację dotychczasowych modeli AI od Google.

    Przełomowa jest szczególnie ilość danych, jaką Gemini 1.5 może przetwarzać. W oknie kontekstowym można udostępnić do 1 miliona tokenów. W wewnętrznych eksperymentach ilość danych można było nawet zwiększyć do 10 milionów tokenów. Token to rodzaj jednostki podstawowej, za pomocą której na przykład zdania są dzielone na mniejsze jednostki (tokeny) i w ten sposób mogą być przetwarzane przez model. Token jest więc grupą znaków. Dla porównania: Chat GPT-4 Turbo może przetwarzać 128000 tokenów (stan na grudzień 2023). Odpowiada to książce o objętości około 300 stron. Gdyby dostarczono więcej stron, model nie miałby już dostępu do informacji z pierwszych stron. Obrazowo mówiąc, na końcu książki nie pamiętałby już, kto jest jej autorem.

    Gemini 1.5 może przechwytywać i analizować do godziny materiału wideo, jedenaście godzin nagrań audio, teksty zawierające do 700000 słów lub 30000 linii kodu. I co jeszcze bardziej zdumiewające: potrafi „zapamiętać” treści i powiązać je z nowymi informacjami.

    Podczas prezentacji nowego modelu, Gemini 1.5 otrzymał zadanie przeanalizowania 402-stronicowego transkryptu misji Apollo 11 i znalezienia w nim trzech humorystycznych momentów. Rzeczywiście, model zdołał w ciągu około 30 sekund znaleźć trzy zabawne momenty. Na przykład, pilot modułu dowodzenia Michael Collins powiedział w jednym miejscu: „Car właśnie myje zęby, więc go zastąpię.”.

    Bez dodatkowych informacji badacze następnie przesłali odręczny rysunek przedstawiający wystający but i zapytali, jaki moment przedstawia obraz. Odpowiedź przyszła natychmiast: „Mały krok dla człowieka, ale wielki krok dla ludzkości.” Gemini 1.5 potrafi więc bez konkretnych instrukcji tworzyć i poprawnie odtwarzać złożone powiązania.

    1. Architektura modelu jest również zaawansowana. Nie jest to już jednolite, duże podejście modelowe, ale zbiór mniejszych, wyspecjalizowanych modeli transformerowych. Ten rodzaj architektury nazywa się Mixture of Experts (MoE). Każdy z tych modeli transformerowych jest niejako ekspertem w swojej dziedzinie i jest w stanie obsługiwać określone segmenty danych lub różne zadania. Na podstawie przychodzących danych dynamicznie wybierany jest najlepiej dopasowany model do użycia. Dla różnych danych wejściowych aktywowane są więc różne podsieci modelu w celu uzyskania odpowiednich wyników.

    To podejście znacznie zwiększa efektywność i jakość dostarczanych wyników.

    Obecnie Gemini 1.5 jest dostępny tylko dla wybranych klientów korporacyjnych i programistów. Z niecierpliwością czekamy na dalszy rozwój.

  • Czy ChatGPT jest bez alternatyw?

    Czy ChatGPT jest bez alternatyw?

    W ramach cyklu „Sukces to najlepsze zabezpieczenie egzystencji” we wtorek w Media Docks Lübeck odbyło się wydarzenie „AI dla MŚP”. Dirk Schrödter otworzył wydarzenie, apelując do około 175 obecnych przedsiębiorców o odwagę w stosowaniu nowych technologii. Aby być trwale skutecznym i konkurencyjnym, należy przełamać uprzedzenia.

    Również Bodo Neumann z Grafix zachęcał obecnych, aby rozejrzeli się za sensownymi możliwościami zastosowania AI w swoich firmach.

    W celu przybliżenia gościom zastosowań AI, Caro i Tadeusz byli na miejscu i odpowiadali na pytania wszystkich zainteresowanych. Nasz dyrektor generalny wykorzystał okazję, wygłaszając prelekcję na temat „Przegląd rozwiązań AI OpenSource i sposoby ich wykorzystania”, aby przedstawić publiczności rozwiązania spoza głównego nurtu i omówić ich możliwości zastosowania zgodne z RODO.

    Tadeusz porównał różne aplikacje Open Source i Closed Source, omawiając ich zalety i wady. Często błędnie zakłada się, że Open Source jest niebezpieczny i niezgodny z RODO w porównaniu z innymi aplikacjami. Jest jednak odwrotnie: dzięki Open Source użytkownicy zapewniają sobie cyfrową suwerenność i absolutne bezpieczeństwo danych. Oprogramowanie Open Source oferuje firmom możliwość działania we własnym centrum danych, a także jest indywidualnie dostosowywalne do konkretnych potrzeb. Ponieważ modele Open Source mogą korzystać ze wsparcia globalnej społeczności, ich wydajność jest zazwyczaj znacznie wyższa.

    • Dodatkowe zalety Open Source:
    • Przejrzysta baza kodu
    • Wspólny rozwój
    • Wolne od opłat licencyjnych
    • Otwarte interfejsy
    • Przejrzysty proces rozwoju
    • Więcej innowacji dzięki otwartej wymianie
    • Dostęp do wiedzy eksperckiej

    Również po wydarzeniu odbyło się wiele interesujących rozmów, podczas których można było pogłębić omawiane tematy. Był to niezwykle udany wieczór i dziękujemy Agencji Rozwoju Gospodarczego Lubeki oraz Kupcom Lubeki, a zwłaszcza ciekawskiej i otwartej na innowacje publiczności za wspaniałe wydarzenie.

  • Nasz Split Blog w lutym – SI jako przeciwnik w grach wideo

    Nasz Split Blog w lutym – SI jako przeciwnik w grach wideo

    Jak wypełnić blog ze świata SI fascynującymi i interesującymi treściami? W ostatnich miesiącach tak wiele tematów zostało szczegółowo omówionych przez tak wielu ludzi. Jakie nowe aspekty możemy jeszcze dodać? Zadaliśmy sobie dziś te pytania w zespole i po raz kolejny okazało się, że spontaniczne pomysły często są najlepsze. Narodziła się nowa rubryka blogowa – „Split Blog”. Od teraz co miesiąc jeden członek zespołu może wybrać temat ze świata SI, który zostanie omówiony w tej kategorii.

    Zaczynamy od naszego programisty backend’u Floriana i tematu „SI jako przeciwnik w grach wideo”

    Krótkie spojrzenie na gry wideo z ostatnich lat pokazuje, że większość ulepszeń dotyczyła głównie grafiki. Coraz więcej szczegółów, coraz większe światy, coraz lepsza rozdzielczość. Grafika w wielu grach jest już tak zaawansowana, że trudno ją odróżnić od rzeczywistości. Ale jak wygląda zachowanie różnych postaci? Szczególnie w przypadku programowania NPC można przypuszczać, że sztuczna inteligencja jest tu wykorzystywana od dawna. NPC to niegrywalne postacie w grze wideo, takie jak przechodnie, uczestnicy ruchu drogowego czy przeciwnicy. W wielu grach można już z nimi wchodzić w interakcje i komunikować się, a ich zachowanie często wydaje się nieprzewidywalne. Jednak to, co z zewnątrz wygląda jak sztuczna inteligencja, jest w rzeczywistości dziełem twórców gier. Zamiast sztucznej inteligencji, w grach wideo często stosuje się tak zwany „pathfinding”. Oznacza to, że ścieżki i działania NPC zostały ustalone podczas tworzenia gry. Opcje NPC są w tym przypadku ograniczone i mogą zależeć od różnych czynników, takich jak siła gracza. Im więcej możliwych opcji i czynników zostało określonych podczas rozwoju, tym bardziej realistyczne wydaje się zachowanie NPC.

    Dlaczego więc nie wykorzystuje się SI w tworzeniu gier?

    Można założyć, że wykorzystanie sztucznej inteligencji poprawiłoby doświadczenie z gry. Zachowanie NPC byłoby bardziej sytuacyjne, indywidualne i mniej przewidywalne. Również komunikacja mogłaby być znacznie lepiej dostosowana do graczy.

    To, co często jest pomijane w tej pozornej poprawie, to fakt, że ucząca się SI mogłaby szybko zniszczyć całą przyjemność z gry. Istnieje duże prawdopodobieństwo, że dla graczy byłoby prawie niemożliwe wygranie z NPC sterowanymi przez SI. Również dlatego, że NPC mogłyby łączyć się w zespoły.

    Jest jeszcze jeden czynnik, który byłby trudny do opanowania: NPC oparte na SI mogłyby na przykład opuszczać lokacje i po prostu „przestać grać”. W takich warunkach storytelling w grze wideo nie byłby możliwy do zrealizowania.

    Mówiąc prościej, można stwierdzić, że wykorzystanie sztucznej inteligencji w grach wideo miałoby negatywny wpływ na przyjemność z gry. Kto chciałby grać w grę, której nie można wygrać?

    Niemniej jednak pojawiają się pierwsze gry wykorzystujące sztuczną inteligencję. Na razie w tych grach światy i możliwości są ograniczone, ale to się zmieni. Zespoły programistów już zdołały na przykład ograniczyć przewagę NPC sterowanych przez SI. Dobrym przykładem jest AlphaStar. Program oparty na SI, który został wytrenowany do gry w StarCraft II. Udało się już ograniczyć SI w jej działaniach i umiejętnościach tak, że AlphaStar (przynajmniej dla absolutnych profesjonalistów) pozostaje uczciwym przeciwnikiem. Z niecierpliwością czekamy, jak SI będzie integrowana w grach wideo w nadchodzących latach.

  • Podsumowanie roku 2023

    Podsumowanie roku 2023

    Poruszający rok dobiega końca. Jesteśmy niemal bez słów wobec wszystkich niesamowitych wydarzeń ostatnich miesięcy, ale mimo to chcemy wykorzystać okazję, aby dokonać przeglądu roku 2023.

    Kto śledził historię Splitbot, wie, że w firmie Kontor Business IT GmbH już od 2021 roku pracowano nad oprogramowaniem opartym na sztucznej inteligencji. Oprogramowaniem, które w najróżniejszych scenariuszach automatyzuje procesy (administracyjne) i zwraca specjalistom istotny czynnik pracy: czas.

    Pilna potrzeba naszych klientów oraz konsekwentnie otwarte i pozytywne opinie zadecydowały o istotnej decyzji biznesowej. 15 marca tego roku została założona Splitbot GmbH jako pełna spółka zależna Kontor Business IT. Kamień milowy, który nie tylko podkreśla potencjał Splitbot, ale także umożliwił ogromny wzrost. Z pierwotnie jednego programisty, który pracował nad projektem wspólnie z Tadeuszem, powstał zespół dziesięciu osób pracujących wyłącznie dla Splitbot. Kolejni współpracownicy przejmują ważne zadania dla obu firm, zapewniając tym samym sukces. Stałymi członkami zespołu i głowami stojącymi za Splitbot są: Florian Roßmann, Mats Kastner, Søren Molkentin, Bartosz Golis, Maximilian Esch, Muhemd Al-Moayad i Katharina Kirstein. Jesteśmy szczególnie dumni, że możemy towarzyszyć dwóm młodym ludziom w ich kształceniu: Arturs Tinte i Ramtin Abouie. Od niedawna Vincent Schiller jako student-praktykant jest również częścią zespołu.

    Każdy, kto odwiedził naszą stronę internetową, zna również twarze naszych botów. Za tym kryje się kreatywna i projektowa praca Friedrich Wehrmann i Maximilian Hertwig. Szczególnie wdzięczni jesteśmy również Kristinie Andresen, która z niestrudzonym zaangażowaniem przejmuje wszystkie czynności administracyjne i tym samym wniosła ważny wkład w powstanie Splitbot. Nie można zapomnieć o wspomnieniu w tym miejscu oczywiście Carolina Wehrmann i Tadeusz Nikitin. Bez nich jako kierownictwa i bez ich wiary w projekt oraz odwagi do podążania nowymi drogami, nic z tego nie byłoby możliwe.

    Jednak sama obecność nie wystarcza do sukcesu przedsiębiorstwa. Każdy z osobna przyczynił się do tego, że mogliśmy osiągnąć kolejne wielkie cele.

    Ważnym etapem był dla nas szczególnie udział w programie Gateway 49 Accelerator. W tym czasie nauczyliśmy się niesamowicie dużo i mogliśmy zbudować szeroką sieć kontaktów. Za wsparcie całego zespołu Gateway jesteśmy bardzo wdzięczni.

    Wielki zaszczyt spotkał nas poprzez wizytę sekretarz stanu Julii Carstens. Pani Carstens pozwoliła nam szczegółowo przedstawić możliwości Splitbot i nawiązała kontakt z Sigma w naszym pomieszczeniu VR.

    Wspaniałym sukcesem było dla nas również przyjęcie do programu Alpha tegorocznego Web Summit w Lizbonie. Mogliśmy nie tylko uczestniczyć w tym ogromnym wydarzeniu, ale także zaprezentować Splitbot na stoisku targowym, w Startup Showcase i w filmie 40 Words. Nadal jesteśmy przytłoczeni Lizboną i wszystkimi wrażeniami, które mogliśmy zebrać.

    Dzięki współpracy z DiWiSH, KI Bundesverband, KI.SH i WTSH mogliśmy nie tylko uczestniczyć w różnych wydarzeniach, ale także się przedstawić i aktywnie współkształtować cyfrową przyszłość. Tak więc szczególnie Tadeusz ze swoją ekspertyzą w dziedzinie AI stał się tymczasem poszukiwanym prelegentem i cenionym partnerem na wszystkich poziomach.

    Udane wdrożenie Splitbot w naszej administracji i wsparciu Business IT były kolejnymi wydarzeniami, które mogliśmy świętować. Wdrażanie naszych klientów pilotażowych przebiega pomyślnie i nowy rok rozpoczniemy realizacją kolejnych projektów klienckich. Nowe i obiecujące pomysły czekają już na realizację i jesteśmy ciekawi, dokąd zaprowadzi nas nasza podróż w 2024 roku.

    Do tego czasu życzymy Państwu i Państwa bliskim wspaniałych świąt i spokojnego przejścia w nowy rok.

    Zespół Splitbot GmbH