15 październik 2026

Od białej laski do AI

Na ile sztuczna inteligencja zwiększa możliwości zawodowe osób niewidomych? Czy współczesne technologie potrafią skutecznie kompensować brak wzroku? A także: czy AI wykona za nas pracę, czy to człowiek musi wciąż siedzieć za metaforycznymi sterami?

Kiedy w latach 40. XX wieku Richard E. Hoover opracował usystematyzowaną technikę poruszania się z długą białą laską, przed osobami niewidomymi otworzył się szereg nowych możliwości. Była to przede wszystkim szansa na bardziej samodzielne życie. Być może część naszych czytelników pamięta też, jak wiele w funkcjonowaniu osób z dysfunkcją wzroku zmieniły komputery z oprogramowaniem udźwiękowiającym, a także dostęp do Internetu.

A gdy do powszechnego użytku weszła aplikacja Be My Eyes, a następnie jej funkcja Be My AI, wykorzystująca przecież modele sztucznej inteligencji OpenAI… No cóż, chyba nie będzie nadmierną przesadą powiedzieć, że społeczność osób niewidomych praktycznie oszalała na jej punkcie.

O tym, jak sztuczna inteligencja wpływa dziś na możliwości zawodowe osób z dysfunkcją wzroku, rozmawiamy z Pawłem Płaczkiewiczem.

Paweł Płaczkiewicz – trener i ekspert z blisko 20-letnim doświadczeniem w obszarze technologii asystujących i dostępności cyfrowej. Ma za sobą ponad 1000 szkoleń, warsztatów i spotkań oraz udział w konferencjach branżowych. Obecnie koncentruje się na sztucznej inteligencji, jej zaawansowanych możliwościach i praktycznych zastosowaniach, szczególnie w zwiększaniu samodzielności, niezależności i możliwości zawodowych osób niewidomych.

Zdobyć to, co widzący mają na talerzu

Co więc daje AI osobom z dysfunkcją wzroku?

– Wydaje mi się, że przede wszystkim jest to dostęp do informacji i dokumentów. To jest w mojej ocenie największa wartość wykorzystania modeli językowych – mówi Paweł Płaczkiewicz. – Jako osoby z dysfunkcją wzroku możemy odczytywać niedostępne dokumenty PDF, także skany, których tradycyjne czytniki ekranu prawie w ogóle nie potrafią prawidłowo odczytać. Oczywiście czytniki ekranu mają wbudowane OCR-y. Jeden jest lepszy, drugi gorszy. Tutaj jednak jest tak, że bez względu na to, jakiego czytnika używamy i jakie narzędzia mamy w nim zainstalowane, sztuczna inteligencja niewątpliwie daje nam nowe możliwości. Dzięki temu niewidomy pracownik może sam zapoznać się z umową, fakturą, instrukcją czy jakąkolwiek dokumentacją służbową. Mało tego. Kiedy już się z takim dokumentem zapozna, może zadać konkretne pytanie modelowi językowemu: co się w tym dokumencie znajduje? Jaka jest treść umowy? Jakie zapisy szczególnie mnie interesują? Mogę zadać konkretne pytanie i otrzymać odpowiedź na podstawie tego dokumentu.

To samo dotyczy informacji zapisanych w tabelach, diagramach czy na wykresach.

– AI może nam przedstawić słownie, czyli zwerbalizować, informacje zawarte na wykresie, wskazując konkretne rzeczy. Na przykład trendy, wartości albo zależności między danymi. Tego do tej pory często nie byliśmy w stanie zrobić samodzielnie bez pomocy osoby trzeciej albo specjalistycznych narzędzi. Dzięki temu niewidomy pracownik może analizować raporty finansowe, zestawienia sprzedaży czy wyniki badań.

Szczególnie ciekawe jest to, co Płaczkiewicz mówi o tabelach. Dla widzącego pracownika kilkadziesiąt kolumn może oznaczać bałagan. Dla użytkownika czytnika ekranu to dodatkowo konieczność mozolnego poznania struktury dokumentu.

– Jak wielkim problemem dla osób korzystających z czytnika ekranu były dokumenty złożone z tabel! Po pierwsze, ludzie nie potrafili się w tych tabelach poruszać. A nawet jeżeli się tego nauczyli, to nawigacja za pomocą czytnika była zwyczajnie bardzo uciążliwa. Najpierw trzeba było poświęcić ogrom czasu na zapoznanie się ze strukturą tabeli. Zapoznanie się z treścią wymagało dodatkowego czasu. A na analizę trzeba było przeznaczyć kolejne godziny pracy. Teraz, zamiast przeglądać dziesiątki kolumn i setki wierszy, można po prostu poprosić AI o znalezienie konkretnych informacji albo wskazanie nieprawidłowości.

W badaniach dotyczących niewidomych pracowników funkcjonuje pojęcie access labor – dodatkowej pracy wykonywanej nie po to, by zrealizować właściwe zadanie zawodowe, ale po to, by w ogóle uzyskać dostęp do narzędzia lub informacji. Może to być budowanie własnego obejścia niedostępnego programu, przeszukiwanie dokumentu za pomocą czytnika czy proszenie widzącego współpracownika o pomoc. W jednym z badań, w którym brało udział 39 niewidomych i słabowidzących specjalistów IT, generatywna AI ograniczała właśnie część takiej dodatkowej pracy. Jeden z uczestników mówił wprost, że wcześniej miał często dwa wyjścia: poprosić osobę widzącą albo samemu zbudować narzędzie; po pojawieniu się GenAI takich sytuacji było wyraźnie mniej.

Kompetencje były. Brakowało dostępu

AI może więc nie tyle dawać nową kompetencję, ile usuwać przeszkodę, która nie pozwalała już posiadanej kompetencji wykorzystać. Paweł Płaczkiewicz przywołuje w tym kontekście niewidome osoby zajmujące się cyberbezpieczeństwem, które sam szkoli.

– Programują w różnych środowiskach, korzystają z różnych narzędzi, używają różnych języków programowania. Te narzędzia są bardzo często niedostępne. To, ile te osoby mogą osiągnąć dzięki takim opisom zrzutów ekranu, czyli interpretacji obrazu, jest po prostu czymś pięknym.

Jeżeli czytnik ekranu nie rozpoznaje przycisku albo komunikatu, AI może przeanalizować obraz ekranu i opisać wygląd oraz położenie elementu graficznego. Może pomóc zinterpretować komunikat o błędzie, wyjaśnić niedostępny fragment aplikacji albo przygotować instrukcję wykonania konkretnej czynności.

Paweł Płaczkiewicz zwraca też uwagę na możliwość tworzenia własnych narzędzi:

– Za pomocą AI można programować dodatki czy skrypty. To jeszcze nie jest proste, żeby nie przesadzać. Trzeba się tego nauczyć. Ale jeżeli wiemy, czego chcemy, i potrafimy to wyrazić słowami, to Codex czy inne narzędzie AI może pomóc nam stworzyć aplikację, którą później możemy wykorzystać, chociażby jako wtyczkę do czytnika ekranu. Może również pomóc stworzyć skrypty automatyzujące oraz narzędzia usprawniające obsługę komputera. Osoba niewidoma, nawet bez zaawansowanej wiedzy programistycznej, może uczestniczyć w projektowaniu oprogramowania odpowiadającego jej potrzebom.

Badania eksperymentalne pokazują, że czasami można pójść jeszcze dalej. W projekcie A11yShape czterech niewidomych i słabowidzących programistów, niemających wcześniej doświadczenia z modelowaniem 3D, pracowało z systemem łączącym kod, tekstowe opisy AI i wizualizację modelu. Po szkoleniu samodzielnie stworzyli łącznie 12 modeli. Nie były one idealne (w bardziej złożonych projektach zdarzały się błędy przestrzenne i problemy z ułożeniem elementów), ale badani wykonywali czynności, które wcześniej wymagały pomocy osoby widzącej.

Podobny kierunek widać też w projekcie VizXpress, gdzie niewidomi uczestnicy z pomocą AI kadrowali zdjęcia, zmieniali jasność czy kontrast, dodawali tekst i otrzymywali opisy estetyczne. Wskazywali zastosowania między innymi przy materiałach do prezentacji, mediach społecznościowych, własnej działalności i budowaniu zawodowej marki. Jedna z uczestniczek, niewidoma od urodzenia doradczyni turystyczna, mówiła, że takie narzędzie może otwierać nowe możliwości zawodowe i pozwalać rozwijać umiejętności wcześniej trudno dostępne.

AI jest mostem

Jest jeszcze jeden aspekt, mniej oczywisty niż odczytywanie obrazu czy dokumentów. Czytnik ekranu przedstawia mianowicie to, co dzieje się na ekranie komputera w sposób liniowy. Użytkownik przechodzi kolejno przez przyciski, pola, nagłówki i tekst. Widzący pracownik spogląda na ekran jako na całość: widzi, że coś znajduje się w lewym górnym rogu, że przycisk ma określony kolor, że menu rozwija się w konkretnym miejscu.

W jednym z badań niewidomy od urodzenia specjalista IT wyjaśnił, że dzięki informacjom uzyskiwanym z AI zaczął mówić o ekranie bardziej „wizualnie” i z większą pewnością posługiwać się terminologią znaną swoim widzącym współpracownikom. Wcześniej opisywał ekran tak, jak przekazywał mu go czytnik – sekwencyjnie.

Paweł Płaczkiewicz nazywa AI w tym kontekście „mostem” łączącym perspektywę osób widzących i tych, którzy wzrokiem bądź nie posługują się wcale, bądź robią to w bardzo ograniczonym zakresie.

– Weźmy osobę niewidomą, edukatora, specjalistę w dziedzinie uczenia osób niewidomych obsługi komputera. Dla mnie było jasne, zerojedynkowe: jak się wchodzi do menu Start? Wciskamy klawisz Windows i jest menu Start. Ale teraz miałbym nauczyć osobę widzącą, jak wejść do menu Start. Ona nie myśli w ten sposób. Osoba widząca posługuje się obrazem. Ludzie widzący, korzystając z aplikacji komputerowych, bardzo często nie pamiętają nawet dokładnej nazwy programu. Pamiętają jego logo. Przez to, chociażby na rynku pracy bywaliśmy czasami niezrozumiani przez swoich pracodawców, bo pracodawca widzący, posługujący się wzrokiem, zupełnie inaczej odbiera świat. Sztuczna inteligencja niewątpliwie jest takim mostem, który łączy świat ludzi posługujących się wzrokiem i świat osób niewidomych.

„Widzenie ekranu” może mieć też znaczenie znacznie bardziej dosłowne. Multimodalny model może analizować jego obraz. Agent wyposażony w odpowiednie uprawnienia może natomiast w niektórych środowiskach nie tylko powiedzieć, gdzie znajduje się przycisk, ale również wykonać określoną czynność w interfejsie.

– Agenty są już tak zaawansowane, że jeżeli damy im odpowiednie uprawnienia, potrafią za nas wypełniać formularze czy wykonywać określone czynności. Kiedyś musieliśmy to zaprogramować: określić, co program ma wybrać, gdzie ma kliknąć i co ma przełączyć. Tutaj część tych czynności może zrobić AI. Ale miejmy świadomość: ja mówię o tym, co może zrobić AI, a nie o tym, co AI zrobi. To są dwie różne rzeczy. Mówię o tym, co jest możliwe i dostępne, a osobną sprawą jest sposób dobrego wykorzystania tych narzędzi.

Co kosmici jedzą na śniadanie?

Wraz z nowymi możliwościami pojawia się jednak zasadniczy problem. Skąd wiadomo, że model mówi prawdę? Paweł Płaczkiewicz posługuje się bardzo prostym przykładem:

– Jeżeli, dajmy na to, zapytamy sztuczną inteligencję, co kosmici jedzą na śniadanie, model przecież nie może tego wiedzieć. Problem zaczyna się wtedy, kiedy zamiast powiedzieć „nie wiem”, spróbuje udzielić przekonująco brzmiącej odpowiedzi. Modele językowe lubią odpowiedzieć nawet wtedy, kiedy nie wiedzą. Mogą powiedzieć różne rzeczy. Mogą też wymyślić jakąś informację albo, jeśli mają dostęp do wyszukiwania, znaleźć coś w internecie i wykorzystać to jako źródło. Jeżeli wykorzystujemy model językowy do analizowania informacji pochodzących ze źródeł zewnętrznych, z internetu, to musimy te źródła sami zweryfikować. Jeżeli piszemy jakiś artykuł, to też tę wiedzę musimy sprawdzić. Czy rzeczywiście taka ustawa istnieje? Czy taki przepis jest w ustawie? Czy taka definicja rzeczywiście istnieje?

A co, gdy pomyłka dotyczy rozpoznawania obrazu? Nasz rozmówca pamięta rzecz jasna początki Be My AI.

– W 2023 roku zapanował wielki szał wśród osób niewidomych, bo Be My AI pozwalało robić zdjęcia i otrzymywać dokładny, tekstowy opis obrazu. I konia z rzędem temu, kto, będąc osobą niewidomą i testując to narzędzie, nie podskakiwał z radości i nie mówił: „Boże, ale to jeszcze się zmieni!”. Ktoś ciekawy świata i tego, co go otacza, był tym niezwykle zafascynowany. Ale to narzędzie miało ogromny margines błędu.

Jednego z takich błędów doświadczył osobiście.

– Próbowałem kiedyś odczytać paragon z Biedronki za pomocą Be My AI. Narzędzie stwierdziło, że kupiłem toster. Tylko że ja żadnego tostera nie kupowałem. Ono po prostu wymyśliło sobie tę pozycję.

I właśnie tu osoby niewidome znajdują się w szczególnej sytuacji. Mogą wyjątkowo dużo zyskać dzięki dostępowi do informacji wizualnej, ale równocześnie mogą mieć mniej możliwości niezależnego sprawdzenia, czy jej interpretacja jest poprawna.

W badaniu niewidomych programistów część uczestników opisywała AI jako „przesadnie pewnego siebie pijanego znajomego”. Samo wykrycie halucynacji bywało dla nich bardziej pracochłonne niż dla osoby widzącej, która może szybko spojrzeć na ekran albo porównać kilka źródeł.

– Nie możemy mieć stuprocentowej pewności, że nawet najlepszy model nie popełni żadnego błędu – podkreśla Płaczkiewicz. – Jeżeli mamy do rozpoznania istotne informacje, zawsze warto zapytać, czy model nie miał problemu z odczytaniem jakiegoś fragmentu tekstu. Można też zrobić to w dwóch różnych narzędziach i porównać, jak zinterpretowały dokument albo rzecz. Sama zgodność odpowiedzi nie daje jednak pewności, że nie ma błędu.

W przypadku analizy dokumentu zaleca jeszcze prostszy mechanizm kontroli:

– Jeżeli pytamy na przykład, do kiedy jest ważna umowa, to poprośmy o wskazanie konkretnego fragmentu, z którego tę odpowiedź [model] wyciągnął. Konkretnego cytatu czy konkretnego zapisu.

I dodaje:

– Żadne, nawet najmądrzejsze narzędzie, model językowy czy cokolwiek innego nie zwalnia osoby z niepełnosprawnością wzroku z myślenia. Ja nie mówię, że osoba niewidoma świetnie sprawdzi się na rynku pracy dlatego, że ma superfajne narzędzia, które za nią wszystko zrobią. Mówię, że osoba merytorycznie przygotowana do pracy, która posiada odpowiednią wiedzę, kwalifikacje i kompetencje, może wykorzystać narzędzia sztucznej inteligencji, żeby być bardziej efektywna i bardziej konkurencyjna. To absolutnie nie zwalnia pracownika z myślenia, podejmowania własnych decyzji i przede wszystkim z odpowiedzialności za te decyzje.

Gdy firma zabrania AI...

Osobnym problemem jest sytuacja, gdy sam pracodawca nie pozwala korzystać z generatywnej AI. Najczęściej chodzi o uzasadnione obawy dotyczące bezpieczeństwa danych, tajemnicy przedsiębiorstwa czy dokumentów przekazywanych przez klientów. Zdaniem Płaczkiewicza całkowity zakaz może jednak uderzać również w firmę swoistym rykoszetem:

– Jeżeli pracodawca zabrania korzystania ze sztucznej inteligencji, to w pewnym sensie sam sobie szkodzi, bo pozbawia pracownika narzędzia, które może zwiększać jego efektywność. Oczywiście rozumiem obawy związane z bezpieczeństwem danych. Ale to nie znaczy, że musimy korzystać z modelu językowego działającego gdzieś w chmurze.

Rozwiązaniem mogą być modele uruchamiane lokalnie.

– Możemy na przykład wykorzystać Ollamę i postawić model językowy lokalnie. Po pobraniu modelu może on działać tylko i wyłącznie w naszym systemie, nawet bez dostępu do internetu. Jeżeli całość działa lokalnie, bez usług zewnętrznych, informacje nie wychodzą z naszego komputera. Model korzysta z wiedzy wyniesionej z treningu oraz z tych źródeł, które sami mu udostępnimy.

Podobny problem pojawia się w amerykańskim raporcie Working with the Machine. 68% spośród 1374 badanych pracowników deklarowało używanie AI w pracy. Wśród pracowników z niepełnosprawnościami 32% korzystało z AI do opisywania informacji wizualnych, a 25% z automatycznych napisów lub transkrypcji. Te dwa ostatnie wyniki dotyczą różnych rodzajów niepełnosprawności, nie tylko wzroku.

Autorzy opisują m.in. sytuacje, kiedy firmowe zasady ograniczały użycie narzędzi, które dla osoby z niepełnosprawnością pełniły funkcję technologii asystującej. W rekomendacjach proponują wręcz rozwiązania działające lokalnie lub na urządzeniu użytkownika oraz możliwość wyjątków od ogólnych polityk IT dla konkretnych zastosowań związanych z dostępnością.

Paweł Płaczkiewicz stawia przy okazji bardzo wyraźną granicę. Wsparcie bazujące na AI nie może być pretekstem, aby pracodawca przestał dbać o dostępność.

– Nie może być tak, że firma czy instytucja zatrudniająca osoby niewidome będzie usprawiedliwiać niedostępność systemów informatycznych, komputerów, aplikacji i narzędzi tym, że przecież niewidomy ma sztuczną inteligencję, która wszystko potrafi i wszystko może. Żadne narzędzie, model czy sposób wykorzystania sztucznej inteligencji nie zwalnia pracodawcy z zapewnienia osobie niewidomej dostępnych narzędzi do wykonywania swojej pracy.

I podaje prosty przykład:

– Jeżeli pracodawca chce zatrudnić osobę do pracy w marketingu, to nie może powiedzieć: „Słuchaj, damy ci taką aplikację, na jakiej wszyscy pracują, a AI zrobi za ciebie wszystko”. Nie zrobi. Albo zrobi tylko część.

AI kontra AI

A co, gdy sztuczna inteligencja wkroczy na scenę, zanim jeszcze dojdzie do podpisania umowy o pracę? Nie jest to bynajmniej sytuacja wyssana z palca. Firmy coraz częściej wykorzystują automatyczne systemy do selekcji nadsyłanych aplikacji. Kandydaci odpowiadają tym samym: używają ChatGPT i podobnych narzędzi do poprawiania CV, wyszukiwania odpowiednich słów kluczowych czy przygotowywania się do rozmów kwalifikacyjnych.

W amerykańskim badaniu siedemnastu niewidomych i słabowidzących osób poszukujących pracy część kandydatów próbowała przewidywać, czego poszukują algorytmy rekrutacyjne. Jedna z uczestniczek pytała ChatGPT, jakie słowa kluczowe mogłyby zostać uznane za ważne dla danego stanowiska. Badacze określili tę strategię jako strategic counter-navigation – próbę wykorzystania AI do przejścia przez filtry innych systemów AI.

Czy zaczyna się więc swoisty wyścig zbrojeń? Na to pytanie Paweł Płaczkiewicz odpowiada przewrotnie:

– Czy sztuczna inteligencja może pomóc ludziom oszukiwać? I tak, i nie. Dzisiaj mamy ludzi, którzy dzięki sztucznej inteligencji robią piękne opakowanie swoich umiejętności, swojej atrakcyjności intelektualnej. Jak czasem przeglądam posty, to widzę setki wyprodukowanych przez AI bezmyślnych postów. I tam wszyscy się chwalą, czego to nie potrafią, jakie filmy robią, jak prezentują wiedzę.

Tyle że takie opakowanie ma ograniczoną trwałość:

– Ktoś może w ten sposób oszukiwać drugą osobę, ale tylko do momentu, kiedy się z nią spotka czy podejmie z nią współpracę. Bo przecież, nawet gdybym publikował jakieś cudowne posty, a później na webinarze czy konferencji nie potrafił skonstruować i wypowiedzieć jednego zdania, a potem go obronić, to nikt normalny nie traktowałby mnie poważnie. Samo publikowanie treści stworzonych przez sztuczną inteligencję nikomu wiedzy nie da.

AI może poprawić CV, pomóc stworzyć portfolio, przygotować atrakcyjny list motywacyjny. Być może kandydat dzięki temu przejdzie pierwszy etap selekcji.

– Ale nawet gdyby rekruter nie wiedział, że komuś pomagała sztuczna inteligencja, myślę, że podczas rozmowy o pracę, chociażby po sposobie wyrażania się, można bardzo szybko zweryfikować wiedzę, którą ktoś deklaruje. Więc na dłuższą metę takie oszustwo czy taki wyścig zbrojeń nie będzie miał większego znaczenia.

Płaczkiewicz nie widzi jednak powodu, aby piętnować osoby niewidome za używanie AI do lepszego przygotowania dokumentów aplikacyjnych. 

– Czy potępiam osoby z niepełnosprawnością wzroku za to, że próbują w ten sposób dostać się na rynek pracy? Nie. Uważam, że osoby widzące robią dokładnie tak samo. A ponieważ widzą i posługują się obrazem oraz narzędziami, które podpowiadają im, jak wizualnie przygotować swoje CV, to mają jeszcze prościej. Mam nadzieję, że jak najwięcej osób niewidomych będzie się uczyć mądrego korzystania z tych narzędzi. Wtedy będą miały większe szanse na rynku pracy.

Europa też dostrzega dwie strony medalu

Znamienne, że w podobny sposób do kwestii tej podchodzi Komisja Europejska. W dokumencie analizującym wzmocnienie Strategii na rzecz praw osób z niepełnosprawnościami do 2030 r. z jednej strony wskazuje wpływ AI na pracowników i kandydatów z niepełnosprawnościami jako źródło nowych obaw, z drugiej zaś pisze wprost o znaczących możliwościach zwiększania dostępności dzięki AI i narzędziom cyfrowym.

Komisja zapowiada dalsze wytyczne dotyczące AI oraz technologii asystujących w miejscu pracy. W ramach osobnej inicjatywy Assistive technologies and AI: from lab to market chce też identyfikować bariery utrudniające osobom z niepełnosprawnościami korzystanie z nowych technologii i pomagać w przenoszeniu dobrych rozwiązań z laboratoriów do realnego użytku.

To ważne, bo dotychczasowe badania pokazują przede wszystkim zmianę na poziomie konkretnych czynności. Nie mamy jeszcze mocnych dowodów, że dzięki AI osoby niewidome częściej zdobywają zatrudnienie, szybciej awansują albo osiągają wyższe dochody. Widzimy natomiast coraz wyraźniej, że zmienia się zakres tego, co niewidomy pracownik jest w stanie zrobić samodzielnie.

Człowiek za sterami

Pod koniec naszej rozmowy Paweł Płaczkiewicz wraca do historii rozwoju technologii, oczywiście z perspektywy osoby niewidomej. 

– Kiedyś, jeżeli chciałem znaleźć jakąś informację, brałem odpowiednią encyklopedię. Znalezienie tego, czego szukałem, zajmowało mi ogrom czasu. Potem trzeba było to wszystko przepisać. Później pojawił się internet i wszyscy mówili: „No i co? Teraz wszyscy będą odrabiać prace domowe z Wikipedii”. Później pojawiły się różne portale z gotową wiedzą. I teraz pojawiają się kolejne narzędzia – sztuczna inteligencja.

Nie jest to jednak, jego zdaniem, technologia zwalniająca człowieka z odpowiedzialności.

– Mnie osobiście się wydaje, że jest to niewątpliwie narzędzie o wielkiej przyszłości, ale też wymagające wielkiej odpowiedzialności. I myślę, że osoby niewidome mogą być jeszcze większymi beneficjentami tych dobrodziejstw technologicznych niż osoby widzące. Dla nas może się otworzyć nie tylko rynek pracy, ale także możliwość dużo lepszej komunikacji i kontaktu z ludźmi. Poprzez te wszystkie okulary, kamery i urządzenia coraz bardziej wchodzimy w świat doświadczeń osób widzących. A już nie wspomnę o tym, że stajemy się coraz bardziej niezależni i samodzielni. Mam nadzieję, że również na rynku pracy.

Wróćmy więc do przywołanego na samym początku przykładu białej laski. Ona także nie porusza się za człowieka. Nie wybiera celu i nie podejmuje decyzji, czy wejść w jedną ulicę, czy w drugą. Dostarcza jednak informacji, dzięki którym osoba niewidoma może zrobić samodzielnie coś, do czego wcześniej potrzebowała pomocy innego człowieka. Ze sztuczną inteligencją jest dokładnie tak samo.

Autor: Juliusz Koczaski, Redaktor WERBEO