Jak działa sztuczna inteligencja?

• Jak działa sztuczna inteligencja?
• Czym jest sztuczna inteligencja?
• Jakie dziedziny wykorzystuje sztuczna inteligencja?
• Jakie technologie wykorzystuje sztuczna inteligencja?
• Jak wykorzystywana jest sztuczna inteligencja w biznesie?

Czym jest sztuczna inteligencja?

Zanim wyjaśnimy, jak działa sztuczna inteligencja, najpierw zdefiniujmy, czym ona jest:

Sztuczna inteligencja to technologia, która pozwala maszynom i aplikacjom komputerowym naśladować ludzką inteligencję, ucząc się na podstawie doświadczenia poprzez iteracyjne przetwarzanie i szkolenie algorytmiczne.

Można myśleć o sztucznej inteligencji jako o formie inteligencji, która jest wykorzystywana do rozwiązywania problemów, tworzenia rozwiązań, odpowiadania na pytania, przewidywania lub oferowania strategicznych sugestii.

Ponieważ sztuczna inteligencja może robić wszystkie te rzeczy, stała się niezwykle ważna dla firm i organizacji.

Czym zajmuje się sztuczna inteligencja?

Sztuczna inteligencja zajmuje się łączeniem dużych zestawów danych z inteligentnymi, iteracyjnymi algorytmami przetwarzania w celu uczenia się na podstawie wzorców i funkcji w analizowanych danych.

Za każdym razem, gdy system AI uruchamia algorytm przetwarzania danych, testuje i mierzy własną wydajność oraz rozwija dodatkową wiedzę.

Ponieważ sztuczna inteligencja nigdy nie potrzebuje przerwy, może niezwykle szybko wykonywać setki, tysiące, a nawet miliony zadań, ucząc się bardzo wiele w bardzo krótkim czasie i stając się niezwykle wydajna do tego, do czego jest szkolona.

Jednak sztuka polegająca na zrozumieniu, jak działa sztuczna inteligencja, polega na zrozumieniu idei, że sztuczna inteligencja to nie tylko pojedynczy program komputerowy lub aplikacja, ale cała dyscyplina lub nauka.

Celem nauki o sztucznej inteligencji jest zbudowanie systemu komputerowego, który jest w stanie modelować ludzkie zachowanie, a raczej jak najbardziej zbliżone do ludzkiego zachowania, tak aby mógł wykorzystywać procesy myślowe podobne do ludzkich do rozwiązywania złożonych problemów.

Aby osiągnąć ten cel, systemy sztucznej inteligencji wykorzystują cały szereg technik i procesów, a także szeroki wachlarz różnych technologii.

Przyglądając się tym technikom i technologiom, możemy zacząć naprawdę rozumieć, co robi sztuczna inteligencja, a tym samym, jak działa.

Jakie dziedziny wykorzystuje sztuczna inteligencja?

Istnieje wiele różnych komponentów systemu sztucznej inteligencji, o których można myśleć jako o poddziedzinach nadrzędnej nauki o sztucznej inteligencji.

Każda z poniższych dziedzin jest powszechnie wykorzystywana przez technologię AI:

• Uczenie maszynowe (ML - Machine Learning) - specyficzne zastosowanie sztucznej inteligencji, które pozwala systemom komputerowym, programom lub aplikacjom uczyć się automatycznie i opracowywać lepsze wyniki w oparciu o doświadczenie, a wszystko to bez konieczności programowania. Uczenie maszynowe pozwala sztucznej inteligencji znajdować wzorce w danych, odkrywać spostrzeżenia i poprawiać wyniki dowolnego zadania, które system ma wykonać.
• Uczenie głębokie (DL - Deep Learning) - specyficzny rodzaj uczenia maszynowego, który pozwala sztucznej inteligencji uczyć się i ulepszać 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 (NN - Neural Networks) - proces, który analizuje zestawy danych w kółko, aby znaleźć powiązania i zinterpretować znaczenie z niezdefiniowanych danych. Sieci neuronowe działają jak sieci neuronów w ludzkim mózgu, umożliwiając systemom sztucznej inteligencji przyjmowanie dużych zbiorów danych, odkrywanie wzorców wśród danych i odpowiadanie na pytania z nimi związane.
• Obliczenia kognitywne (CC - Cognitive Computing) - kolejny ważny element systemów sztucznej inteligencji zaprojektowany w celu naśladowania interakcji między ludźmi i maszynami, umożliwiający modelom komputerowym naśladowanie sposobu, w jaki działa ludzki mózg podczas wykonywania złożonych zadań, takich jak analiza tekstu, mowy lub obrazów.
• Przetwarzanie języka naturalnego (NLP - Natural Language Processing) - kluczowy element procesu sztucznej inteligencji, ponieważ pozwala komputerom rozpoznawać, analizować, interpretować i rozumieć ludzki język, zarówno pisany, jak i mówiony. Przetwarzanie języka naturalnego ma kluczowe znaczenie dla każdego systemu opartego na sztucznej inteligencji, który w jakiś sposób wchodzi w interakcję z ludźmi, zarówno za pośrednictwem tekstu, jak i mowy.
• Wizja komputerowa (CV - Computer Vision) - jednym z najbardziej popularnych zastosowań technologii sztucznej inteligencji jest możliwość przeglądania i interpretowania zawartości obrazu poprzez rozpoznawanie wzorców i głębokie uczenie się. Wizja komputerowa pozwala systemom sztucznej inteligencji identyfikować komponenty danych wizualnych, takie jak captcha, które można znaleźć w całej sieci, które uczą się, prosząc ludzi o pomoc w identyfikacji samochodów, przejść dla pieszych, rowerów, gór itp.

Jakie technologie wykorzystuje sztuczna inteligencja?

Sztuczna inteligencja nie jest niczym nowym, ale jej powszechne zastosowanie i użyteczność gwałtownie wzrosły w ostatnich latach dzięki znacznym ulepszeniom technologii.

W rzeczywistości gwałtowny wzrost skali i wartości sztucznej inteligencji jest ściśle związany z niedawnymi ulepszeniami technologicznymi, w tym

• Większe, dostępne zbiory danych - sztuczna inteligencja rozwija się dzięki danym, a jej znaczenie wzrosło wraz z szybkim wzrostem ilości danych i prostszym dostępem do nich. Bez takich rozwiązań jak internet rzeczy (IoT - Internet of Things), który generuje ogromne ilości danych z podłączonych urządzeń, sztuczna inteligencja miałaby znacznie mniej potencjalnych zastosowań.
• Procesory graficzne - układy GPU są jednym z kluczowych czynników umożliwiających wzrost wartości sztucznej inteligencji, ponieważ mają kluczowe znaczenie dla zapewnienia systemom sztucznej inteligencji mocy do wykonywania milionów obliczeń potrzebnych do interaktywnego przetwarzania. Układy GPU zapewniają moc obliczeniową potrzebną sztucznej inteligencji do szybkiego przetwarzania i interpretowania dużych ilości danych.
• Inteligentne przetwarzanie danych (IDP - Intelligent Data Processing) - nowe i bardziej zaawansowane algorytmy pozwalają systemom sztucznej inteligencji analizować dane szybciej i na wielu poziomach jednocześnie. Algorytmy pomagają systemom analizować zestawy danych znacznie szybciej, dzięki czemu mogą lepiej zrozumieć złożone systemy i przewidywać rzadkie zdarzenia.
• Interfejsy programowania aplikacji - interfejsy API umożliwiają dodawanie funkcji sztucznej inteligencji do tradycyjnych programów komputerowych i aplikacji, zasadniczo czyniąc te systemy i programy inteligentniejszymi poprzez zwiększenie ich zdolności do identyfikowania i rozumienia wzorców w danych.

Jak wykorzystywana jest sztuczna inteligencja w biznesie?

Aby w pełni zrozumieć, jak działa sztuczna inteligencja, ważne jest również, aby zrozumieć, gdzie i jak jest ona faktycznie stosowana i wykorzystywana.

Kilka przykładów wykorzystania sztucznej inteligencji w biznesie:

• Handel detaliczny - systemy sztucznej inteligencji są wykorzystywane do projektowania bardziej efektywnych układów sklepów, zarządzania zapasami i dostarczania sugestii zakupowych.
• Opieka zdrowotna - technologia sztucznej inteligencji została przeszkolona w zakresie dostarczania spersonalizowanych leków, w tym przypominania pacjentom o tym, kiedy powinni przyjmować leki i sugerowania konkretnych ćwiczeń, które powinni wykonywać, aby poprawić ich powrót do zdrowia po urazach.
• Produkcja - rozwiązania sztucznej inteligencji pomagają prognozować obciążenie i popyt w fabrykach, poprawiając ich wydajność i umożliwiając kierownikom fabryk podejmowanie lepszych decyzji dotyczących zamawiania materiałów, harmonogramów realizacji i innych kwestii logistycznych.
• Nauki przyrodnicze - sztuczna inteligencja jest aktywnie wykorzystywana do przeglądu złożonych zestawów danych, które są przydatne w testowaniu nowych leków, pomagając organizacjom zajmującym się naukami przyrodniczymi w szybszym wprowadzaniu skutecznych leków na rynek.
• Finanse - narzędzia sztucznej inteligencji są wykorzystywane do wykrywania i zapobiegania nieuczciwym transakcjom finansowym, zapewniają dokładniejsze oceny niż tradycyjne oceny zdolności kredytowej i automatyzują wszelkiego rodzaju zadania związane z danymi, które były obsługiwane ręcznie.