web01.fireside.fm Thu, 07 May 2026 09:49:59 -0500 Fireside (https://fireside.fm) MIT Sloan Management Review Polska - Episodes Tagged with “Agi” https://mitpolska.fireside.fm/tags/agi Thu, 02 Apr 2026 18:00:00 +0200 Jako wydawców i redaktorów MIT Sloan Management Review Polska fascynują nas zagadnienia łączące dwa obszary: biznes i najnowsze technologie. Nie obce są nam tematy AI, VR, blockchain, uczenie maszynowe, które decydują dziś o efektywnym i innowacyjnym podejściu do prowadzenia firmy. Rozmawiamy z czołowymi liderami cyfrowej transformacji, oferując solidną dawkę praktycznych wskazówek. Wśród występujących znaleźli się m.in.: Patty McCord, Horace Dediu, Michael Schrage czy Jason Pontin. pl episodic Mówimy o technologiach językiem biznesu. MIT Sloan Management Review Polska Jako wydawców i redaktorów MIT Sloan Management Review Polska fascynują nas zagadnienia łączące dwa obszary: biznes i najnowsze technologie. Nie obce są nam tematy AI, VR, blockchain, uczenie maszynowe, które decydują dziś o efektywnym i innowacyjnym podejściu do prowadzenia firmy. Rozmawiamy z czołowymi liderami cyfrowej transformacji, oferując solidną dawkę praktycznych wskazówek. Wśród występujących znaleźli się m.in.: Patty McCord, Horace Dediu, Michael Schrage czy Jason Pontin. no mit, biznes, technologia, digital, strategia, innowacje MIT Sloan Management Review Polska d.wisniewski@ican.pl Limity AI: 2026 #1 HYPE AI: Kto naprawdę zarabia na straszeniu sztuczną inteligencją? https://mitpolska.fireside.fm/hype-ai-kto-zarabia 1ae93851-3aee-4e7d-a54f-7c52d781a0dc Thu, 02 Apr 2026 18:00:00 +0200 MIT Sloan Management Review Polska full MIT Sloan Management Review Polska "Limity AI" wracają po zimowej przerwie z nowym cyklem rozmów wokół ryzyk i ograniczeń dostępnych technologii AI. 1:40:05 no <p>🔔Gościem tego odcinka jest Jacek Mańko – asystent w Katedrze Zarządzania w Społeczeństwie Sieciowym Akademii Leona Koźmińskiego. Jacek jest absolwentem kognitywistyki na UAM oraz specjalistą analizy i przetwarzania big data z doświadczeniem w consultingu IT. Wspólnie z Marcinem Wilkowskim prowadzi eksperckiego bloga humanistyka.dev, publikuje także na łamach OKO Press.<br> 🔔Z Jackiem rozmawiamy o hype studies i critical AI studies, których jest jednym z prekursorów w Polsce. Dowiemy się przy jakich założeniach AI czuje ból i posiada świadomość oraz kto korzysta na skutkach społecznych tego rodzaju narracji. Special Guest: Jacek Mańko.</p> AI, AGI, ASI, hypeai, LimityAI, IwoZmyślony, JacekManko, Tescreal, bpai, mitsmrpl, sztucznainteligencja, podcast, LimityAI, openai, SamAltman 🔔Gościem tego odcinka jest Jacek Mańko – asystent w Katedrze Zarządzania w Społeczeństwie Sieciowym Akademii Leona Koźmińskiego. Jacek jest absolwentem kognitywistyki na UAM oraz specjalistą analizy i przetwarzania big data z doświadczeniem w consultingu IT. Wspólnie z Marcinem Wilkowskim prowadzi eksperckiego bloga humanistyka.dev, publikuje także na łamach OKO Press.
🔔Z Jackiem rozmawiamy o hype studies i critical AI studies, których jest jednym z prekursorów w Polsce. Dowiemy się przy jakich założeniach AI czuje ból i posiada świadomość oraz kto korzysta na skutkach społecznych tego rodzaju narracji.

Special Guest: Jacek Mańko.

Links:

]]> 🔔Gościem tego odcinka jest Jacek Mańko – asystent w Katedrze Zarządzania w Społeczeństwie Sieciowym Akademii Leona Koźmińskiego. Jacek jest absolwentem kognitywistyki na UAM oraz specjalistą analizy i przetwarzania big data z doświadczeniem w consultingu IT. Wspólnie z Marcinem Wilkowskim prowadzi eksperckiego bloga humanistyka.dev, publikuje także na łamach OKO Press.
🔔Z Jackiem rozmawiamy o hype studies i critical AI studies, których jest jednym z prekursorów w Polsce. Dowiemy się przy jakich założeniach AI czuje ból i posiada świadomość oraz kto korzysta na skutkach społecznych tego rodzaju narracji.

Special Guest: Jacek Mańko.

Links:

]]> Limity AI: #13 A co jeżeli Turing prowadzi na manowce? Komputacyjność a inteligencja https://mitpolska.fireside.fm/komputacyjnosc-a-inteligencja 5c34d784-4d55-4a78-9bcb-351df990fa2b Thu, 23 Oct 2025 17:00:00 +0200 MIT Sloan Management Review Polska full MIT Sloan Management Review Polska W drugiej części rozmowy z profesorem Michałem Karpowiczem omawiamy praktyczne konsekwencje przeprowadzonego przezeń dowodu na nieusuwalność tzw. halucynacji oraz proponowane przezeń strategie jak niwelować ryzyka z tym związane. Na marginesie rozmawiamy o twierdzeniu Goedla i jego praktycznych skutkach dla inżynierii AI oraz interpretacjach proponowanych m.in. przez Turinga i Penrose'a. 2:05:09 no <p>Z rozmowy dowiecie się także jak można kwestionować argument "chińskiego pokoju" stawiany przez Johna Searle'a, kim był Yeshoua Bar-Hillel i na ile jego argumenty dotyczą ograniczeń dużych modeli językowych. Zastanawiamy się również czym jest emergencja i czy to pojęcie coś w ogóle wyjaśnia, jak również komentujemy perspektywy AGI w kontekście niedawnych głośnych wypowiedzi Richarda Suttona oraz publikowanych odkryć zespołu z Pathway.</p> <p>Gościem 13 odcinka "Limitów AI" jest prof. Michał Karpowicz, absolwent Politechniki Warszawskiej, gdzie w 2010 obronił z wyróżnieniem doktorat z informatyki, a w 2020 uzyskał habilitację z informatyki technicznej i telekomunikacji. Przez blisko 20 lat związany z Państwowym Instytutem Badawczym NASK, gdzie był kierownikiem Pionu Systemów Cyberbezpieczeństwa oraz Członkiem Rady Naukowej. Jako visiting professor dwukrotnie wykładał na Wydziale Matematyki MIT. Od czerwca 2024 szef Samsung AI Center Warsaw. Autor pierwszego na świecie matematycznego dowodu na nieeliminowalność tzw. halucynacji. Special Guest: prof. Michał Karpowicz.</p> AI, LLM, LRM, AGI, halucynacje Z rozmowy dowiecie się także jak można kwestionować argument "chińskiego pokoju" stawiany przez Johna Searle'a, kim był Yeshoua Bar-Hillel i na ile jego argumenty dotyczą ograniczeń dużych modeli językowych. Zastanawiamy się również czym jest emergencja i czy to pojęcie coś w ogóle wyjaśnia, jak również komentujemy perspektywy AGI w kontekście niedawnych głośnych wypowiedzi Richarda Suttona oraz publikowanych odkryć zespołu z Pathway.

Gościem 13 odcinka "Limitów AI" jest prof. Michał Karpowicz, absolwent Politechniki Warszawskiej, gdzie w 2010 obronił z wyróżnieniem doktorat z informatyki, a w 2020 uzyskał habilitację z informatyki technicznej i telekomunikacji. Przez blisko 20 lat związany z Państwowym Instytutem Badawczym NASK, gdzie był kierownikiem Pionu Systemów Cyberbezpieczeństwa oraz Członkiem Rady Naukowej. Jako visiting professor dwukrotnie wykładał na Wydziale Matematyki MIT. Od czerwca 2024 szef Samsung AI Center Warsaw. Autor pierwszego na świecie matematycznego dowodu na nieeliminowalność tzw. halucynacji.

Special Guest: prof. Michał Karpowicz.

]]> Z rozmowy dowiecie się także jak można kwestionować argument "chińskiego pokoju" stawiany przez Johna Searle'a, kim był Yeshoua Bar-Hillel i na ile jego argumenty dotyczą ograniczeń dużych modeli językowych. Zastanawiamy się również czym jest emergencja i czy to pojęcie coś w ogóle wyjaśnia, jak również komentujemy perspektywy AGI w kontekście niedawnych głośnych wypowiedzi Richarda Suttona oraz publikowanych odkryć zespołu z Pathway.

Gościem 13 odcinka "Limitów AI" jest prof. Michał Karpowicz, absolwent Politechniki Warszawskiej, gdzie w 2010 obronił z wyróżnieniem doktorat z informatyki, a w 2020 uzyskał habilitację z informatyki technicznej i telekomunikacji. Przez blisko 20 lat związany z Państwowym Instytutem Badawczym NASK, gdzie był kierownikiem Pionu Systemów Cyberbezpieczeństwa oraz Członkiem Rady Naukowej. Jako visiting professor dwukrotnie wykładał na Wydziale Matematyki MIT. Od czerwca 2024 szef Samsung AI Center Warsaw. Autor pierwszego na świecie matematycznego dowodu na nieeliminowalność tzw. halucynacji.

Special Guest: prof. Michał Karpowicz.

]]> Limity AI: #9 Czego AI nie umie i nie będzie umieć? Prekursorskie badania w obszarze inżynierii promptów https://mitpolska.fireside.fm/czym-jest-niestabilnosc-llm-lrm c0c978df-1af4-4f7c-9b3d-9f01889339cf Fri, 11 Jul 2025 17:30:00 +0200 MIT Sloan Management Review Polska full MIT Sloan Management Review Polska W dziewiątym odcinku "Limitów AI" rozmawiamy o tym, co przemilczane w marketingowej narracji bigtechów – obiektywnych ograniczeniach rozwijanej obecnie architektury LLM / LRM.  1:54:56 no <p>W dziewiątym odcinku "Limitów AI" rozmawiamy o tym, co przemilczane w marketingowej narracji bigtechów – obiektywnych ograniczeniach rozwijanej obecnie architektury LLM / LRM. Czym ludzkie rozumowanie i ludzka inteligencja różnią się od działania modeli językowych? Na czym właściwie polega inteligencja ogólna? Jak traktować deklaracje na temat prac nad konstrukcją jej syntetycznych odpowiedników? Czemu zamiast "AI" warto by mówić raczej o symulatorach obliczeniowych? Jakie są praktyczne, biznesowe ryzyka ich bezkrytycznej antropomorfizacji? A także: na czym polega niestabilność LLM / LRM, od czego zależy efektywność promptów i jak tę efektywność poprawiać. Special Guest: dr Paweł Szczęsny.</p> LLM, LRM, GenAI, AGI, sykofancja, prompt, engineering W dziewiątym odcinku "Limitów AI" rozmawiamy o tym, co przemilczane w marketingowej narracji bigtechów – obiektywnych ograniczeniach rozwijanej obecnie architektury LLM / LRM. Czym ludzkie rozumowanie i ludzka inteligencja różnią się od działania modeli językowych? Na czym właściwie polega inteligencja ogólna? Jak traktować deklaracje na temat prac nad konstrukcją jej syntetycznych odpowiedników? Czemu zamiast "AI" warto by mówić raczej o symulatorach obliczeniowych? Jakie są praktyczne, biznesowe ryzyka ich bezkrytycznej antropomorfizacji? A także: na czym polega niestabilność LLM / LRM, od czego zależy efektywność promptów i jak tę efektywność poprawiać.

Special Guest: dr Paweł Szczęsny.

Links:

]]> W dziewiątym odcinku "Limitów AI" rozmawiamy o tym, co przemilczane w marketingowej narracji bigtechów – obiektywnych ograniczeniach rozwijanej obecnie architektury LLM / LRM. Czym ludzkie rozumowanie i ludzka inteligencja różnią się od działania modeli językowych? Na czym właściwie polega inteligencja ogólna? Jak traktować deklaracje na temat prac nad konstrukcją jej syntetycznych odpowiedników? Czemu zamiast "AI" warto by mówić raczej o symulatorach obliczeniowych? Jakie są praktyczne, biznesowe ryzyka ich bezkrytycznej antropomorfizacji? A także: na czym polega niestabilność LLM / LRM, od czego zależy efektywność promptów i jak tę efektywność poprawiać.

Special Guest: dr Paweł Szczęsny.

Links:

]]> LIMITY AI: #4 Studzenie hajpu – komu służy obskurantyzm AI? https://mitpolska.fireside.fm/obskurantyzm-ai 012fece7-0bef-4e8a-b804-6e45d6da7815 Thu, 17 Apr 2025 16:00:00 +0200 MIT Sloan Management Review Polska full MIT Sloan Management Review Polska Jakie największe, najbardziej szkodliwe bzdury słyszymy na temat AI? 1:52:30 no <p>W czwartym odcinku podcastu odpowiadamy m.in. na poniższe pytania:</p> <ul> <li>Jakie największe, najbardziej szkodliwe bzdury słyszymy na temat AI?</li> <li>Na czym polega tzw. uczenie maszynowe? Czym uczenie maszyn różni się od uczenia ludzi?</li> <li>Czym są tzw. głębokie sieci neuronowe? Jak sztuczne "neurony" mają się do prawdziwych?</li> <li>Czym są sieci konwolucyjne (CNN)? Jak mają się do rekurencyjnych (RNN)? Jak działa architektura transformer?</li> <li>Czym są halucynacje? Z czego wynikają? Dlaczego nie umiemy ich wyeliminować?</li> <li>Czym jest właściwie AGI? Dlaczego nie wiadomo o czym rozmawiamy?</li> </ul> <p>Special Guest: Gniewosz Leliwa.</p> LimityAI, GenAI, AGI, DeepLearning, UczenieMaszynowe, ML, DML, DNN, LLM, CNN, RNN, AIbubble, W czwartym odcinku podcastu odpowiadamy m.in. na poniższe pytania:

  • Jakie największe, najbardziej szkodliwe bzdury słyszymy na temat AI?
  • Na czym polega tzw. uczenie maszynowe? Czym uczenie maszyn różni się od uczenia ludzi?
  • Czym są tzw. głębokie sieci neuronowe? Jak sztuczne "neurony" mają się do prawdziwych?
  • Czym są sieci konwolucyjne (CNN)? Jak mają się do rekurencyjnych (RNN)? Jak działa architektura transformer?
  • Czym są halucynacje? Z czego wynikają? Dlaczego nie umiemy ich wyeliminować?
  • Czym jest właściwie AGI? Dlaczego nie wiadomo o czym rozmawiamy?

Special Guest: Gniewosz Leliwa.

Links:

]]> W czwartym odcinku podcastu odpowiadamy m.in. na poniższe pytania:

  • Jakie największe, najbardziej szkodliwe bzdury słyszymy na temat AI?
  • Na czym polega tzw. uczenie maszynowe? Czym uczenie maszyn różni się od uczenia ludzi?
  • Czym są tzw. głębokie sieci neuronowe? Jak sztuczne "neurony" mają się do prawdziwych?
  • Czym są sieci konwolucyjne (CNN)? Jak mają się do rekurencyjnych (RNN)? Jak działa architektura transformer?
  • Czym są halucynacje? Z czego wynikają? Dlaczego nie umiemy ich wyeliminować?
  • Czym jest właściwie AGI? Dlaczego nie wiadomo o czym rozmawiamy?

Special Guest: Gniewosz Leliwa.

Links:

]]>