Czym jest sztuczna inteligencja i jak działa?

Jeszcze kilka lat temu, jeśli planowałeś podróż do Apulii i chciałeś poznać pogodę, najlepszą trasę lub uzyskać na każde inne ważne pytanie, być może musiałbyś zapytać kogoś, kto już tam był, o dokładne odpowiedzi lub sugestie. Obecnie żyjemy w świecie sztucznej inteligencji, w którym każdą informację można uzyskać w ciągu kilku sekund. Dzięki zaawansowanej technologii, rozpoznawaniu głosu lub mowy za pomocą sztucznej inteligencji, mapom Google, nie ma wątpliwości, że sztuczna inteligencja uczyniła nasze życie znacznie prostszym, niż moglibyśmy sobie wyobrazić kilka lat temu.

Od momentu obudzenia się, sprawdzenia telefonu lub obejrzenia filmu, każdego dnia wykorzystujesz sztuczną inteligencję.

• Jakie jest znaczenie sztucznej inteligencji?
• Jakie są zalety sztucznej inteligencji?
• Jak działa sztuczna inteligencja w realnym świecie?

Czym jest sztuczna inteligencja (AI)?

Sztuczna inteligencja to gałąź informatyki, która wykonuje zadania za pomocą inteligentnych maszyn i różnych aplikacji, z lub bez ludzkich funkcji poznawczych lub nadzoru - takich jak interpretacja mowy, granie w gry i identyfikowanie wzorców.

Ogólnie, sztuczna inteligencja reprezentuje skomputeryzowaną maszynę o inteligencji na poziomie ludzkim, wyposażoną we wszelkiego rodzaju zdolności poznawcze specjalnie zaprogramowane do wykonywania różnych zadań.

Niektóre typowe przykłady sztucznej inteligencji, których używamy w naszym codziennym życiu to:

• Siri, Alexa i inni inteligentni asystenci.
• Mapy Google.
• Chatboty na żywo.
• Interaktywne gry wideo.
• Czujniki i urządzenia do noszenia na ciele.
• Biosensory do celów medycznych.
• Zrobotyzowani doradcy do handlu akcjami.

Jak działa sztuczna inteligencja?

Celem nauki o sztucznej inteligencji jest stworzenie systemu komputerowego, który może modelować ludzkie zachowanie w taki sposób, aby można go było wykorzystać do rozwiązywania złożonych problemów za pomocą procesów myślowych podobnych do ludzkich. Systemy sztucznej inteligencji działają poprzez łączenie dużych zbiorów danych z algorytmami przetwarzania danych i wykonują wiele zadań niezwykle szybko w bardzo krótkim czasie.

W tym celu sztuczna inteligencja jest zasilana głównymi narzędziami, takimi jak uczenie maszynowe i głębokie uczenie i wykonuje określone zadania w sposób podobny do ludzkiego umysłu.

Głębokie uczenie odnosi się do formy uczenia maszynowego, a uczenie maszynowe jest podzbiorem sztucznej inteligencji, która stanowi podstawę sztucznej inteligencji.

Uczenie maszynowe (ML - Machine Learning): Odnosi się do szczególnego zastosowania sztucznej inteligencji, które pozwala systemom lub programom komputerowym automatycznie rozumieć i pokazywać wyniki w oparciu o doświadczenie. Algorytm uczenia maszynowego działa na zasilanych danych i wykorzystuje różne techniki statystyczne, które pozwalają sztucznej inteligencji odkrywać różne wzorce w danych, a tym samym rozszerzać wyniki zadania.

Uczenie głębokie (DL - Deep Learning): Uczenie głębokie to forma uczenia maszynowego, która wykorzystuje sztuczne sieci neuronowe do przetwarzania informacji, a tym samym znajdowania wniosków lub wyników. Jest to specyficzny rodzaj uczenia maszynowego, który pozwala sztucznej inteligencji uczyć się i doskonalić poprzez przetwarzanie danych. Uczenie głębokie wykorzystuje sztuczne sieci neuronowe, które naśladują biologiczne sieci neuronowe w ludzkim mózgu do przetwarzania informacji, znajdowania połączeń między danymi i wyciągania wniosków lub wyników opartych na pozytywnym i negatywnym wzmocnieniu.

Sieci neuronowe działają jak sieci neuronów obecnych w ludzkim mózgu, co pozwala sztucznej inteligencji przetwarzać bardzo duże zbiory danych i umożliwia maszynie "głębokie" rysowanie odniesień, tworzenie połączeń i ważenie danych wejściowych w celu uzyskania wydajnych wyników.

Oprócz uczenia maszynowego i uczenia głębokiego, systemy sztucznej inteligencji wymagają robotyki, umiejętności kognitywnych, przetwarzania języka i wizji komputerowej, co pozwala modelom komputerowym naśladować sposób, w jaki działa ludzki mózg podczas wykonywania złożonego zadania.

Co to jest uczenie głębokie?

Uczenie głębokie to bardzo ważny i kluczowy element sztucznej inteligencji, który obejmuje dane statystyczne i uczenie predykcyjne. Jest to poddział uczenia maszynowego, który wykorzystuje sieci neuronowe do symulacji zachowania ludzkiego mózgu. Sieci neuronowe są stymulowane przez funkcje ludzkiego mózgu i składają się z dużych ilości danych, które działają w sposób nienadzorowany lub pół-nadzorowany.

Modele oparte na uczeniu głębokim są w stanie uchwycić bezpośrednio z tych podawanych danych, dzięki czemu takie modele stają się dobrze przystosowane do zadań takich jak rozpoznawanie obrazu, rozpoznawanie mowy i przetwarzanie języka naturalnego.

Uczenie głębokie wykorzystuje oznaczone dane do klasyfikacji lub wykonywania dokładnych obliczeń, które mogą wymagać pewnego rodzaju interwencji człowieka, tj. prawidłowego umieszczenia tych danych. Uczenie głębokie można zatem traktować jako sposób na zautomatyzowanie analizy predykcyjnej. Podczas gdy konwencjonalne algorytmy uczenia maszynowego są liniowe i bezpośrednie, algorytmy głębokiego uczenia są osadzone w hierarchii abstrakcyjnych reprezentacji i różnych koncepcji

W ludzkim mózgu połączone są ze sobą miliardy neuronów. Głównym wyzwaniem jest sztuczne odtworzenie tego neuronu w systemie komputerowym, który składa się z różnych węzłów i neuronów.

Jaka jest różnica między uczeniem głębokim a uczeniem maszynowym?

Zalety sztucznej inteligencji (AI)

Sztuczna inteligencja lub AI jest rewolucyjnym osiągnięciem w dziedzinie informatyki. Stała się podstawowym składnikiem nowoczesnego oprogramowania na przestrzeni lat i nadchodzących dziesięcioleci. Obecne i aktualne odkrycia w rozwoju sztucznej inteligencji wynikają głównie z algorytmów "uczenia maszynowego" i "głębokiego uczenia".

Zamiast przekazywać sztucznej inteligencji określony zestaw danych lub informacji w celu naśladowania, najnowsze techniki sztucznej inteligencji wykorzystują duży zestaw zbiorów danych, a następnie przeprowadzają analizę predykcyjną.

Na przykład chatboty na żywo oparte na sztucznej inteligencji bazują na informacjach obejmujących nagrania rozmów, które z kolei są zbierane z różnych aplikacji i komunikatorów, aby nauczyć się sposobu, w jaki reaguje człowiek, a tym samym wymyślić odpowiednie odpowiedzi

Korzyści sztucznej inteligencji:

• Większa dokładność i precyzja: Główną zaletą sztucznej inteligencji jest to, że jest ona pomocna w zmniejszaniu błędów ludzkich, a tym samym oferuje wysoki poziom dokładności i precyzji w swoich wynikach. Decyzje podejmowane przez systemy oparte na sztucznej inteligencji opierają się na wcześniejszych danych lub informacjach i pewnym zestawie algorytmów. Jeśli sztuczna inteligencja jest odpowiednio zaprogramowana, są tylko minimalne szanse na jakikolwiek błąd.
• Brak ryzyka dla ludzkiego życia: Sztuczna inteligencja może z łatwością przezwyciężyć wiele zagrożeń, które mogłyby spaść na człowieka, pozwalając robotom AI pracować za niego. Z pomocą robotów AI można wykonywać wiele niebezpiecznych zadań bez bezpośredniego zaangażowania człowieka.
• Na przykład, roboty AI mogą być wykorzystywane do detonacji bomb, eksploracji głębi oceanu, gdzie maszyny mogą z łatwością pracować i przetrwać, ale takie zadania mogą powodować ogromne ryzyko dla ludzi.
• Dostępność przez całą dobę: Systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą pracować cały czas. Ponieważ systemy AI nie potrzebują żadnych przerw, mogą pracować bez końca i wykonywać wiele zadań osiągając zawsze te same bardzo dokładne wyniki. Systemy lub roboty oparte na sztucznej inteligencji mogą nawet z łatwością wykonywać żmudne i powtarzalne zadania.
• Cyfrowa obsługa klientów: Firm korzystające z cyfrowych asystentów opartych na sztucznej inteligencji, które pomagają im dostarczać treści oszczędzają wydatki na pracowników. Obecnie firmy mogą tworzyć własne chatboty, które pomagają im odpowiadać na wszystkie zapytania klientów w czasie rzeczywistym.
• Bezstronne podejście: Sztuczna inteligencja nie działa w oparciu o emocje i sentymenty, dzięki czemu pomaga w podejmowaniu wysoce praktycznych i racjonalnych decyzji. Ogromną zaletą sztucznej inteligencji jest to, że może nie posiadać stronniczych poglądów, co zapewnia podejmowanie decyzji bez emocji i uprzedzeń.

Czym jest sztuczna inteligencja (AI) i jak działa?

Sztuczna inteligencja ma długą listę zalet i wad. Pomimo potencjalnych zagrożeń, zastosowanie i użyteczność sztucznej inteligencji ciągle wzrasta wraz z ciągłymi ulepszeniami i przełomami w technologii. Sztuczna inteligencja utorowała sobie drogę do eksploracji różnych sektorów, takich jak opieka zdrowotna, IT, edukacja, finanse, produkcja, bankowość, bezpieczeństwo, transport i wiele innych.

Warto zauważyć, że sztuczna inteligencja jest tutaj, aby pozostać i może stworzyć więcej możliwości zatrudnienia, z których niektóre nie zostały jeszcze odkryte.