Sztuczna inteligencja (AI) - co to jest, zastosowania i przyszłość w 2025 roku

Co to jest sztuczna inteligencja (AI)?

Sztuczna inteligencja to dziedzina informatyki zajmująca się tworzeniem systemów i programów zdolnych do wykonywania zadań typowo wymagających ludzkiej inteligencji. Innymi słowy, AI pozwala komputerom uczyć się na podstawie danych i podejmować decyzje lub przewidywać wyniki w oparciu o zdobyte doświadczenie, zamiast sztywno trzymać się zaprogramowanych instrukcji. Przykładowo, system AI potrafi rozpoznawać obiekty na zdjęciach, rozumieć język naturalny, czy rekomendować użytkownikowi filmy na podstawie wcześniejszych wyborów.

W praktyce zdecydowana większość współczesnych osiągnięć AI opiera się na technikach uczenia maszynowego (ML) - algorytmy trenują się na ogromnych zestawach danych, aby doskonalić swoje wyniki. Prosty przykład: aby nauczyć system rozpoznawać zdjęcia kotów, pokazujemy mu tysiące obrazów opisanych jako kot lub nie kot. Taki model stopniowo uczy się odróżniać koty od reszty, sam dobierając parametry swojego działania. Jednym z najprostszych algorytmów uczących się jest właśnie regresja liniowa, o której więcej piszemy w artykule Regresja liniowa - wprowadzenie. Wraz ze wzrostem mocy obliczeniowej i dostępności danych, modele AI stają się coraz bardziej złożone - od sieci neuronowych inspirowanych ludzkim mózgiem, po duże modele językowe (ang. Large Language Models), które potrafią generować całe teksty czy prowadzić dialog.

Termin „sztuczna inteligencja” (artificial intelligence) został ukuty w 1956 roku przez Johna McCarthy’ego podczas słynnej konferencji w Dartmouth. Od tamtego czasu definicja AI ewoluowała, ale najprościej można powiedzieć, że AI to inteligencja demonstrowana przez maszyny, w odróżnieniu od inteligencji naturalnej prezentowanej przez ludzi i zwierzęta. W kolejnych sekcjach przyjrzymy się, jak ta dziedzina rozwijała się na przestrzeni lat i jak wpływa na różne obszary życia.

Krótka historia sztucznej inteligencji

Rozwój sztucznej inteligencji pełen jest wzlotów, upadków i przełomowych odkryć. Oto najważniejsze kamienie milowe na osi czasu AI:

• Lata 40.-50. XX wieku - początek idei AI: Już w 1950 Alan Turing zaproponował tzw. test Turinga - koncepcję sprawdzającą, czy maszyna potrafi wykazać inteligentne zachowanie nierozróżnialne od człowieka. W 1956 na konferencji Dartmouth oficjalnie zrodził się termin sztuczna inteligencja. W tym okresie panował entuzjazm - naukowcy wierzyli, że zbudowanie „myślącej maszyny” jest tuż za rogiem.

• Lata 60.-70. - pierwsze programy i AI Winter: Powstały pierwsze programy uchodzące za inteligentne, np. system ELIZA (1965) symulujący psychoterapeutę czy Shakey the Robot (1966) - mobilny robot rozwiązujący proste zadania. Jednak okazało się, że wiele problemów (np. rozpoznawanie mowy czy obrazów) jest trudniejszych, niż sądzono. Zbyt wygórowane oczekiwania i brak mocy obliczeniowej doprowadziły do okresów stagnacji nazywanych zimami AI - fundusze i zainteresowanie malały, gdy wyniki nie dorównywały obietnicom.

• Lata 80. - eksplozja systemów ekspertowych: Ponowne ożywienie zainteresowania AI nastąpiło wraz z systemami ekspertowymi - programami wykorzystującymi bazę wiedzy i reguł logicznych do rozwiązywania wąsko zdefiniowanych problemów. Firmy wdrażały AI do diagnozy medycznej, wykrywania oszustw czy konfiguracji produktów. W 1988 roku rynek AI był już szacowany na miliardy dolarów. Niemniej pod koniec lat 80. nastąpiło kolejne spowolnienie rozwoju (druga zima AI), gdy systemy oparte na regułach okazały się mało skalowalne.

• Lata 90. - uczenie maszynowe i pierwsze sukcesy: Pojawienie się mocniejszych komputerów oraz technik uczenia maszynowego tchnęło w AI nowe życie. Algorytmy mogły uczyć się wzorców z danych zamiast polegać na ręcznie tworzonych regułach. W 1997 program IBM Deep Blue pokonał mistrza świata w szachach Garri Kasparowa - był to głośny dowód na możliwości AI. Pod koniec lat 90. i na początku 2000. AI wkroczyła do wyszukiwarek internetowych (Google), systemów rekomendacyjnych czy prostych asystentów.

• Lata 2000.-2010 - big data i „głębokie uczenie”: Rosnąca ilość danych i rozwój sieci neuronowych spowodowały przełom w takich dziedzinach jak rozpoznawanie obrazów i mowy. W 2012 model neuronowy osiągnął spektakularne wyniki w konkursie ImageNet (rozpoznawanie obiektów na zdjęciach), co zapoczątkowało erę deep learning. Firmy technologiczne zaczęły inwestować miliardy w AI - np. asystenci głosowi (Siri, Alexa), tłumacze maszynowi (Google Translate) czy autonomiczne samochody przestały być sci-fi, stając się realnymi projektami badawczymi.

• Lata 2010.-2020 - triumfy AI w grach i specjalistycznych zadaniach: W 2016 system AlphaGo stworzony przez DeepMind pokonał mistrza świata w Go - grze znacznie bardziej złożonej od szachów. AI zaczęła dorównywać lub przewyższać ludzi w wąskich zadaniach: diagnozowaniu obrazów medycznych, rozpoznawaniu mowy, czy nawet w tworzeniu sztuki (powstały pierwsze prymitywne obrazy generowane przez sieci GAN). Jednocześnie pojawiły się dyskusje etyczne - np. czy algorytmy mogą być stronnicze albo jak zapobiegać wykorzystaniu AI do złych celów.

• 2022-2023 - rewolucja generatywnej AI: Punktem zwrotnym okazało się udostępnienie publicznie zaawansowanych modeli generatywnych. ChatGPT (oparty na GPT-3.5 i później GPT-4 od OpenAI) w końcu 2022 roku zademonstrował niespotykany dotąd poziom rozumienia języka i generowania tekstu, co dosłownie zelektryzowało opinię publiczną. Miliony użytkowników zaczęły korzystać z ChatGPT do codziennych zadań - od pisania e-maili po pomoc w programowaniu. Sztuczna inteligencja błyskawicznie trafiła na czołówki gazet i stała się tematem rozmów w wielu branżach. Interaktywna AI pokroju ChatGPT sprawiła, że AI weszła do mainstreamu. Równolegle rozwijały się modele generujące obrazy (np. DALL-E 2/3, Midjourney), muzykę czy wideo.

• 2024-2025 - wyścig zbrojeń AI i powszechna adopcja: Po sukcesie ChatGPT rozpoczął się intensywny wyścig w dziedzinie AI. Wielkie firmy (Google, Microsoft, OpenAI, Meta i in.) prześcigają się w tworzeniu coraz potężniejszych modeli i wbudowywaniu AI do swoich produktów. Pojawiło się pojęcie AGI (Artificial General Intelligence, sztucznej inteligencji ogólnej) - systemu dorównującego inteligencji człowieka we wszystkich dziedzinach - jednak AGI na razie nie istnieje i nie wiadomo, czy kiedykolwiek powstanie. Zamiast tego skupiamy się na coraz lepszych AI wyspecjalizowanych (wąskich), które już teraz przynoszą wymierne korzyści. Badania PwC sugerują, że wdrożenie AI może zwiększyć globalne PKB o 14-25% - firmy zyskują na produktywności i nowych możliwościach. Wiele państw (w tym UE) pracuje nad regulacjami prawnymi, aby uregulować dynamiczny rozwój AI - przykładem jest projekt AI Act w Unii Europejskiej, który najpewniej zacznie obowiązywać właśnie w 2025 roku. Można śmiało powiedzieć, że znajdujemy się u progu nowej ery, w której AI stanie się tak powszechna, jak komputery osobiste czy smartfony dekadę wcześniej.

Kliknij, aby odtworzyć

Najważniejsze zastosowania AI

Sztuczna inteligencja znajduje zastosowanie w praktycznie każdej dziedzinie życia. Poniżej wymieniamy najważniejsze obszary, w których AI odgrywa kluczową rolę - zarówno w skali globalnej, jak i w naszym codziennym doświadczeniu:

• Automatyzacja procesów biznesowych: W firmach AI usprawnia działanie poprzez automatyzację rutynowych zadań i procesów. Przykładowo, chatboty AI obsługują klientów 24/7, odpowiadając na najczęstsze pytania, a systemy analizujące dane mogą dynamicznie optymalizować łańcuchy dostaw czy harmonogramy produkcji. Coraz popularniejsze staje się łączenie AI z narzędziami no-code i workflow do integracji - np. platforma n8n pozwala tworzyć automatyczne workflow między różnymi aplikacjami, do których można podpiąć moduły AI (np. do automatycznej klasyfikacji treści czy generowania podsumowań). Dzięki temu nawet mniejsze firmy mogą wdrażać AI w swoich procesach biznesowych (więcej o podejściu Wdrożenia AI piszemy na stronie Wdrożenia AI i automatyzacja procesów biznesowych).

• Analiza danych i predykcje: AI świetnie radzi sobie z wyszukiwaniem wzorców w dużych zbiorach danych. W finansach algorytmy uczące się wykrywają oszustwa (nietypowe transakcje kartą kredytową są automatycznie flagowane), a w sprzedaży modele prognozują popyt na produkty pomagając zarządzać zapasami. W marketingu AI analizuje zachowania klientów i segmentuje odbiorców, umożliwiając ultra-celowany marketing. Tego typu AI analityczna bywa mniej widowiskowa niż generowanie obrazów czy rozmowy chatbotów, ale przynosi firmom realną wartość biznesową.

• Medycyna i opieka zdrowotna: Sztuczna inteligencja dokonuje małej rewolucji w diagnostyce i terapii. Systemy analizy obrazów potrafią wykrywać zmiany chorobowe na zdjęciach rentgenowskich czy tomografii z dokładnością często wyższą niż lekarze-specjaliści. Przykładowo, AI w dermatologii rozpoznaje złośliwe zmiany skórne, a w okulistyce wykrywa retinopatię cukrzycową we wczesnym stadium. Wspiera to lekarzy w stawianiu diagnoz i pozwala wcześnie rozpocząć leczenie. Ponadto AI przyspiesza odkrywanie nowych leków - algorytmy przewidują, które związki chemiczne mogą działać na dane schorzenie, co znacząco skraca kosztowny proces badań nad lekiem. W szpitalach inteligentne asystenty monitorują stan pacjentów (analiza sygnałów życiowych), a aplikacje zdrowotne wykorzystują AI do personalizowanych zaleceń dotyczących diety czy aktywności fizycznej.

• Transport i motoryzacja: Sztuczna inteligencja na drogach to nie tylko wizja przyszłości, ale już rzeczywistość. Autonomiczne samochody korzystają z AI do rozpoznawania obiektów (inne pojazdy, piesi, znaki) i podejmowania decyzji w ułamkach sekund. Firmy takie jak Tesla, Waymo czy Cruise testują flotę samojezdnych aut, a niektóre funkcje asystujące (utrzymanie pasa ruchu, automatyczne parkowanie) są dostępne w seryjnych samochodach. Codzienni kierowcy też korzystają z dobrodziejstw AI - np. nawigacja w Google Maps używa sztucznej inteligencji do prognozowania ruchu i sugerowania najszybszych tras, analizując ogromne strumienie danych GPS w czasie rzeczywistym. W logistyce AI optymalizuje trasy dostaw i zarządza flotą pojazdów, obniżając koszty i czas transportu.

• Finanse i bankowość: Banki i fintechy szeroko korzystają z AI dla bezpieczeństwa i lepszej obsługi klienta. Oprócz wspomnianego wykrywania oszustw, algorytmy oceniają zdolność kredytową klientów (na podstawie setek czynników, nie tylko klasycznego scoringu), co pomaga oferować spersonalizowane oferty. Chatboty w bankowości odpowiadają na pytania klientów o salda czy transakcje, odciążając infolinie. Na giełdach z kolei tradingowe algorytmy AI analizują dane rynkowe w czasie rzeczywistym, realizując zlecenia w optymalnych momentach. W ubezpieczeniach modele AI pomagają szacować ryzyko (np. analizując historię klienta i porównując do wzorców) oraz przyspieszają proces likwidacji szkód (np. automatyczna ocena zdjęć z wypadków).

• HR i rekrutacja: Sfera zarządzania zasobami ludzkimi również korzysta z inteligentnych algorytmów. AI pomaga selekcjonować CV - system potrafi przeanalizować setki życiorysów w poszukiwaniu kandydatów spełniających wymagania (choć trzeba uważać na ryzyko uprzedzeń algorytmu). W większych firmach AI wspiera także onboarding nowych pracowników, analizuje wyniki ocen okresowych czy przewiduje prawdopodobieństwo odejścia kluczowych osób. Istnieją nawet narzędzia analizujące nagrania z rozmów kwalifikacyjnych pod kątem mikroekspresji i tonacji głosu, aby obiektywniej ocenić kandydata. O wyzwaniach i korzyściach użycia AI w działach HR piszemy obszernie w artykule AI w rekrutacji - od CV do algorytmu.

• Codzienne życie i rozrywka: Wielu ludzi nawet nie zdaje sobie sprawy, jak często na co dzień korzysta z AI. Asystenci głosowi w telefonach (Apple Siri, Google Asystent, Amazon Alexa) rozumieją nasze pytania i komendy dzięki połączeniu rozpoznawania mowy i przetwarzania języka naturalnego - to klasyczne zastosowania AI. Media społecznościowe natomiast używają zaawansowanych algorytmów rekomendacji: to AI decyduje, jakie posty widzimy na tablicy Facebooka czy które filmy pojawią się na Twojej stronie For You w TikToku, analizując nasze upodobania i czas oglądania. Platformy streamingowe takie jak Netflix czy Spotify także polegają na AI - porównują Twój profil zachowań z milionami innych użytkowników, by zaproponować Ci kolejny serial do obejrzenia lub stworzyć spersonalizowaną playlistę muzyczną. Wreszcie, gry komputerowe - tam AI generuje inteligentnych przeciwników, dostosowuje poziom trudności do gracza, a nawet samodzielnie tworzy całe proceduralne światy.

Jak widać, zastosowania AI są niezwykle szerokie. Przynoszą one wymierne korzyści - od oszczędności czasu i kosztów, przez poprawę jakości usług, po zupełnie nowe produkty i modele biznesowe. Co ważne, AI często współdziała z człowiekiem zamiast go zastępować: przejmuje żmudne czynności, dając nam więcej czasu na te kreatywne i wymagające empatii. Warto też podkreślić, że obok spektakularnych przykładów (jak samochody autonomiczne) istnieją setki mniej widowiskowych, ale użytecznych zastosowań, które poprawiają nasze życie za kulisami.

Kierunki rozwoju AI w 2025 i dalej

Mimo iż sztuczna inteligencja zaszła już bardzo daleko, jej rozwój wciąż przyspiesza. Poniżej przedstawiamy najważniejsze trendy i kierunki rozwoju AI na rok 2025 i kolejne lata:

• AI generatywna i modele językowe: Generowanie realistycznych tekstów, obrazów czy dźwięków przez AI to trend, który będzie dominował także w najbliższej przyszłości. Modele językowe nowej generacji (jak GPT-4, GPT-5, czy konkurencyjny Google Gemini) są trenowane na coraz większych zbiorach danych, aby jeszcze lepiej rozumieć kontekst i intencje użytkownika. Możemy spodziewać się, że asystenty pokroju ChatGPT staną się jeszcze bardziej pomocne - będą potrafiły choćby przeglądać internet na bieżąco, wykonywać złożone polecenia użytkownika, a nawet uczyć się preferencji konkretnej osoby. Już teraz istnieją specjalistyczne systemy (np. dla prawników czy lekarzy) oparte o duże modele, które wspomagają w wyszukiwaniu informacji i podejmowaniu decyzji. Pojawiają się też alternatywne chatboty integrujące możliwości językowe z wyszukiwarkami - np. Perplexity AI łączy model językowy z aktualnymi informacjami z sieci. (Zainteresowanych odsyłamy do naszego porównania ChatGPT vs Perplexity, gdzie omawiamy różnice między tymi rozwiązaniami).

• Multimodalność: Kolejnym ważnym kierunkiem jest rozwój modeli multimodalnych, czyli takich, które jednocześnie rozumieją różne rodzaje danych - tekst, obraz, dźwięk, wideo. Przykładem już dostępnego rozwiązania jest GPT-4, który potrafi analizować zarówno tekst jak i obraz (np. opisuje, co jest na przesłanym zdjęciu). W przyszłości możemy oczekiwać asystentów potrafiących jednocześnie słuchać poleceń głosowych, patrzeć na otoczenie przez kamerę i na tej podstawie reagować lub udzielać odpowiedzi. To otworzy drogę do bardziej ludzkiej interakcji z maszynami - np. robot domowy z AI będzie rozumiał zarówno komendy słowne, jak i kontekst wizualny sceny przed sobą.

• Agenci AI i automatyzacja zadań: Skoro AI radzi już sobie z pojedynczymi zadaniami, naturalnym krokiem jest połączenie tych umiejętności w bardziej autonomiczne systemy. Coraz głośniej mówi się o tzw. agentach AI - programach, które mogą samodzielnie wykonywać złożone sekwencje czynności, ucząc się poprzez interakcję z otoczeniem (np. z aplikacjami, usługami internetowymi). Przykładowo, agent AI mógłby sam zaplanować podróż: sprawdzić kalendarz właściciela, znaleźć odpowiednie loty i hotele, zarezerwować je, a następnie dodać wydarzenia do kalendarza - wszystko na podstawie jednego ogólnego polecenia. Pierwsze prototypy takich agentów już powstają (np. AutoGPT, BabyAGI) i choć są na wczesnym etapie, pokazują kierunek: AI, która sama podejmuje decyzje by zrealizować cel użytkownika, współpracując przy tym z różnymi narzędziami i API. W praktyce oznacza to jeszcze głębszą automatyzację - nie pojedynczych zadań, a całych procesów.

• Integracja z codziennymi narzędziami: W najbliższych latach AI będzie coraz mocniej zintegrowana z oprogramowaniem, którego używamy na co dzień. Pakiety biurowe (edytory tekstu, arkusze kalkulacyjne, narzędzia do prezentacji) otrzymują funkcje oparte na AI - np. inteligentne podpowiedzi zdań, automatyczna analiza danych czy generowanie obrazków do slajdów na życzenie. Microsoft wprowadza Copilota AI do pakietu Office, Google rozwija funkcje AI w Dokumentach i Gmailu. Również narzędzia programistyczne oferują wsparcie AI (Github Copilot pomaga pisać kod). Krótko mówiąc, AI-asystent stanie się standardowym elementem większości aplikacji, usprawniając pracę i zwiększając produktywność.

• Demokratyzacja AI i narzędzia no-code: Tworzenie modeli AI jeszcze niedawno wymagało specjalistycznej wiedzy i infrastruktury. Teraz obserwujemy trend upraszczania tych procesów. Pojawia się wiele platform AutoML (automatycznego uczenia maszynowego), gdzie użytkownik może dostarczyć dane, a system sam wybiera i trenuje najlepszy model. Ponadto API w chmurze (jak OpenAI API) umożliwiają dodanie „inteligencji” do własnej aplikacji prostym wywołaniem sieciowym - bez potrzeby trenowania czegokolwiek samemu. Dzięki temu programiści, a nawet osoby nietechniczne, mogą korzystać z potęgi AI w swoich projektach. Jeżeli planujesz wdrożyć AI we własnym produkcie lub nauczyć się z niej korzystać, świetnym punktem startu jest nasz kurs OpenAI, gdzie krok po kroku uczymy, jak wykorzystać API sztucznej inteligencji (np. model GPT) w praktycznych zastosowaniach. Demokratyzacja AI oznacza, że technologia ta trafia w ręce wszystkich - nie tylko gigantów technologicznych.

• Etyka, regulacje i odpowiedzialne AI: Im więcej AI wokół nas, tym większy nacisk na kwestie etyczne i prawne. Już teraz trwają prace nad regulacjami, które mają zapewnić, że systemy AI są bezpieczne, przejrzyste i zgodne z prawem. Wspomniany unijny AI Act ma wprowadzić m.in. klasyfikację systemów AI pod kątem ryzyka oraz wymogi dla dostawców (np. ujawnianie, kiedy mamy do czynienia z AI, a nie człowiekiem). Etyka AI obejmuje też zapobieganie uprzedzeniom algorytmów (bias), ochronę prywatności (AI często operuje na wrażliwych danych) oraz kwestie własności intelektualnej (kto jest autorem dzieła wygenerowanego przez AI?). W 2025 roku te zagadnienia będą coraz ważniejsze. Firmy inwestują w AI Explainability - metody, które pozwalają wyjaśnić działanie tzw. czarnych skrzynek (black box AI) i wytłumaczyć, dlaczego algorytm podjął taką a nie inną decyzję. Rośnie też znaczenie testowania i certyfikacji systemów AI przed wdrożeniem - szczególnie w krytycznych zastosowaniach, jak medycyna czy motoryzacja. Krótko mówiąc, rozwój AI musi iść w parze z odpowiedzialnością.

• Dążenie do AI ogólnej: Choć pełna sztuczna inteligencja ogólna (AGI) nadal pozostaje w sferze teorii, nie brakuje dyskusji, jak mogłaby wyglądać i jakie wyzwania się z nią wiążą. Niektórzy eksperci przewidują, że AGI może powstać w ciągu kilkunastu lat, inni są sceptyczni co do tak szybkiego tempa. Tak czy inaczej, badania nad uniwersalnymi algorytmami uczącymi się uczą, jak łączyć różne umiejętności AI. Nawet jeśli AGI to wciąż odległa przyszłość, już teraz koncepcje z nią związane (np. transfer uczenia - przenoszenie wiedzy między różnymi zadaniami) znajdują praktyczne zastosowania w dzisiejszych modelach. Dążenie do AGI pełni rolę drogowskazu - wyznacza ambitny cel, dzięki któremu po drodze powstaje wiele pożytecznych rozwiązań.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja w 2025 roku to temat ogromny i dynamiczny. W jednym artykule zebraliśmy najważniejsze informacje, by dać Ci kompletny obraz AI - od definicji, przez historię i przykłady zastosowań, po przyszłe trendy. Warto zapamiętać, że AI to nie magia, tylko narzędzie stworzone przez ludzi - a narzędzi trzeba używać mądrze i odpowiedzialnie. Zamiast obawiać się, że „AI zabierze nam pracę”, lepiej zadać pytanie: jak mogę wykorzystać AI, by pracować lepiej i efektywniej? Możliwości są niemal nieograniczone, o czym świadczą historie sukcesu firm i osób, które wcześnie zaadaptowały tę technologię.

Na koniec warto zachować zdrowy rozsądek: mimo imponujących zdolności, dzisiejsze systemy AI mają ograniczenia i potrafią popełniać błędy. Zawsze weryfikuj krytyczne informacje i pamiętaj, że AI ma pomagać ludziom, a nie myśleć za nich. Mamy nadzieję, że ten przewodnik pomógł Ci lepiej zrozumieć świat sztucznej inteligencji. Jeśli chcesz pogłębiać wiedzę, zajrzyj do podlinkowanych artykułów i nie bój się eksperymentować z AI w praktyce. Ta technologia dopiero zaczyna pokazywać pełnię swoich możliwości - warto więc być na bieżąco i uczyć się razem z nią!

Sztuczna inteligencja rozwija się tak szybko, że każdego dnia pojawiają się nowe informacje. Przy pisaniu tego artykułu korzystaliśmy m.in. z danych z raportów (np. PwC, World Economic Forum), artykułów naukowych oraz materiałów źródłowych dostępnych w internecie. Wybrane ciekawostki i fakty poparliśmy konkretnymi źródłami, które znajdziesz bezpośrednio w tekście (oznaczone w nawiasach, np. Zachęcamy do sprawdzenia tych materiałów, aby dowiedzieć się więcej: od wpływu AI na gospodarkę, przez *statystyki adopcji AI, aż po szczegóły techniczne najnowszych osiągnięć. Sztuczna inteligencja to temat rzeka - ten artykuł jest punktem wyjścia, a dokodu.it/blog oferuje kolejne przydatne przewodniki (np. wspomniane wcześniej porównanie ChatGPT i Perplexity czy wprowadzenie do generative AI w Pythonie). Wiedza to potęga - szczególnie w erze AI - więc bądźmy na bieżąco z rozwojem tej fascynującej dziedziny!