Τι είναι τελικά η Τεχνητή Νοημοσύνη (ΑΙ);
Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) είναι ένα σύνολο τεχνολογιών που επιτρέπουν στους υπολογιστές να εκτελούν μια ποικιλία προηγμένων λειτουργιών, συμπεριλαμβανομένης της ικανότητας να βλέπουν , να κατανοούν και να μεταφράζουν προφορική και γραπτή γλώσσα , να αναλύουν δεδομένα , να κάνουν συστάσεις και πολλά άλλα.
Η τεχνητή νοημοσύνη είναι η ραχοκοκαλιά της καινοτομίας στη σύγχρονη πληροφορική, ξεκλειδώνοντας αξία για ιδιώτες και επιχειρήσεις. Για παράδειγμα, η οπτική αναγνώριση χαρακτήρων (OCR ) χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη για την εξαγωγή κειμένου και δεδομένων από εικόνες και έγγραφα, μετατρέπει μη δομημένο περιεχόμενο σε δομημένα δεδομένα έτοιμα για επιχειρήσεις και ξεκλειδώνει πολύτιμες πληροφορίες.
Σαν ορισμό θα λέγαμε ότι η τεχνητή νοημοσύνη είναι ένας τομέας της επιστήμης που ασχολείται με την κατασκευή υπολογιστών και μηχανών που μπορούν να συλλογιστούν, να μάθουν και να ενεργήσουν με τέτοιο τρόπο που κανονικά θα απαιτούσε ανθρώπινη νοημοσύνη ή που περιλαμβάνει δεδομένα των οποίων η κλίμακα υπερβαίνει αυτή που μπορούν να αναλύσουν οι άνθρωποι.
Η τεχνητή νοημοσύνη είναι ένα ευρύ πεδίο που περιλαμβάνει πολλούς διαφορετικούς κλάδους, συμπεριλαμβανομένης της επιστήμης των υπολογιστών, της ανάλυσης δεδομένων και της στατιστικής, της μηχανικής υλικού και λογισμικού, της γλωσσολογίας, της νευροεπιστήμης, ακόμη και της φιλοσοφίας και της ψυχολογίας.
Σε επιχειρησιακό επίπεδο για επιχειρηματική χρήση, το AI είναι ένα σύνολο τεχνολογιών που βασίζονται κυρίως στη μηχανική μάθηση και τη βαθιά μάθηση, που χρησιμοποιούνται για ανάλυση δεδομένων, προβλέψεις και προβλέψεις, κατηγοριοποίηση αντικειμένων, επεξεργασία φυσικής γλώσσας, προτάσεις, έξυπνη ανάκτηση δεδομένων και πολλά άλλα.
Τύποι τεχνητής νοημοσύνης
Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να οργανωθεί με διάφορους τρόπους, ανάλογα με τα στάδια ανάπτυξης ή τις ενέργειες που εκτελούνται.
Για παράδειγμα, τέσσερα στάδια ανάπτυξης της τεχνητής νοημοσύνης αναγνωρίζονται συνήθως.
- Reactive machines: Περιορισμένη τεχνητή νοημοσύνη που αντιδρά μόνο σε διαφορετικά είδη ερεθισμάτων με βάση προ-προγραμματισμένους κανόνες. Δεν χρησιμοποιεί μνήμη και επομένως δεν μπορεί να μάθει με νέα δεδομένα. Το Deep Blue της IBM που κέρδισε τον πρωταθλητή σκακιού Garry Kasparov το 1997 ήταν ένα παράδειγμα αντιδραστικής μηχανής.
- Limited memory:: Η πιο σύγχρονη τεχνητή νοημοσύνη θεωρείται περιορισμένη μνήμη. Μπορεί να χρησιμοποιήσει τη μνήμη για να βελτιωθεί με την πάροδο του χρόνου με την εκπαίδευση με νέα δεδομένα, συνήθως μέσω ενός τεχνητού νευρωνικού δικτύου ή άλλου μοντέλου εκπαίδευσης. Η βαθιά μάθηση, ένα υποσύνολο της μηχανικής μάθησης, θεωρείται τεχνητή νοημοσύνη περιορισμένης μνήμης.
- Theory of mind: Δεν υπάρχει επί του παρόντος, αλλά η έρευνα βρίσκεται σε εξέλιξη για τις δυνατότητές της. Περιγράφει την τεχνητή νοημοσύνη που μπορεί να μιμηθεί το ανθρώπινο μυαλό και έχει ικανότητες λήψης αποφάσεων ίσες με αυτές ενός ανθρώπου, συμπεριλαμβανομένης της αναγνώρισης και της μνήμης συναισθημάτων και της αντίδρασης σε κοινωνικές καταστάσεις όπως θα έκανε ο άνθρωπος.
- Self aware Αυτογνωσία: Ένα βήμα πάνω από τη θεωρία του μυαλού AI, η αυτογνωσία AI περιγράφει μια μυθική μηχανή που έχει επίγνωση της ύπαρξής της και έχει τις διανοητικές και συναισθηματικές δυνατότητες ενός ανθρώπου. Όπως η θεωρία του μυαλού AI, έτσι και η αυτογνωσία δεν υπάρχει επί του παρόντος.
Ένας πιο χρήσιμος τρόπος για την ευρεία κατηγοριοποίηση των τύπων τεχνητής νοημοσύνης είναι το τι μπορεί να κάνει το μηχάνημα. Όλα αυτά που σήμερα ονομάζουμε τεχνητή νοημοσύνη θεωρούνται τεχνητή «στενή» νοημοσύνη, καθώς μπορεί να εκτελέσει μόνο στενά σύνολα ενεργειών με βάση τον προγραμματισμό και την εκπαίδευσή του. Για παράδειγμα, ένας αλγόριθμος AI που χρησιμοποιείται για ταξινόμηση αντικειμένων δεν θα μπορεί να εκτελέσει επεξεργασία φυσικής γλώσσας. Η Αναζήτηση Google είναι μια μορφή στενής τεχνητής νοημοσύνης, όπως και τα προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία ή οι εικονικοί βοηθοί.
Η τεχνητή γενική νοημοσύνη (AGI) θα ήταν η ικανότητα μιας μηχανής να «αισθάνεται, να σκέφτεται και να ενεργεί» ακριβώς όπως ένας άνθρωπος. AGI δεν υπάρχει αυτή τη στιγμή. Το επόμενο επίπεδο θα ήταν η τεχνητή υπερνοημοσύνη (ASI), στην οποία η μηχανή θα μπορούσε να λειτουργεί με όλους τους τρόπους ανώτερους από έναν άνθρωπο.
Μοντέλα εκπαίδευσης τεχνητής νοημοσύνης
Όταν οι επιχειρήσεις μιλούν για τεχνητή νοημοσύνη, συχνά μιλούν για «δεδομένα εκπαίδευσης». Τι σημαίνει όμως αυτό; Να θυμάστε ότι η τεχνητή νοημοσύνη περιορισμένης μνήμης είναι η τεχνητή νοημοσύνη που βελτιώνεται με την πάροδο του χρόνου με την εκπαίδευση με νέα δεδομένα. Η μηχανική μάθηση είναι ένα υποσύνολο της τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιεί αλγόριθμους για να εκπαιδεύσει δεδομένα για να αποκτήσει αποτελέσματα.
Σε γενικές γραμμές, τρία είδη μοντέλων εκμάθησης χρησιμοποιούνται συχνά στη μηχανική μάθηση:
Επίβλεψη μάθησης είναι ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης που αντιστοιχίζει μια συγκεκριμένη είσοδο σε μια έξοδο χρησιμοποιώντας επισημασμένα δεδομένα εκπαίδευσης (δομημένα δεδομένα). Με απλά λόγια, για να εκπαιδεύσετε τον αλγόριθμο ώστε να αναγνωρίζει εικόνες γατών, τροφοδοτήστε τον με εικόνες με την ένδειξη ως γάτες.
Η μάθηση χωρίς επίβλεψη είναι ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης που μαθαίνει μοτίβα με βάση δεδομένα χωρίς ετικέτα (μη δομημένα δεδομένα). Σε αντίθεση με την εποπτευόμενη μάθηση, το τελικό αποτέλεσμα δεν είναι γνωστό εκ των προτέρων. Αντίθετα, ο αλγόριθμος μαθαίνει από τα δεδομένα, κατηγοριοποιώντας τα σε ομάδες με βάση τα χαρακτηριστικά. Για παράδειγμα, η μάθηση χωρίς επίβλεψη είναι καλή στην αντιστοίχιση προτύπων και στην περιγραφική μοντελοποίηση.
Εκτός από την εποπτευόμενη και χωρίς επίβλεψη μάθηση, χρησιμοποιείται συχνά μια μικτή προσέγγιση που ονομάζεται ημι-εποπτευόμενη μάθηση, όπου μόνο ορισμένα από τα δεδομένα επισημαίνονται. Στην ημι-εποπτευόμενη μάθηση, ένα τελικό αποτέλεσμα είναι γνωστό, αλλά ο αλγόριθμος πρέπει να καταλάβει πώς να οργανώσει και να δομήσει τα δεδομένα για να επιτύχει τα επιθυμητά αποτελέσματα.
Η ενισχυτική μάθηση είναι ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης που μπορεί να περιγραφεί ευρέως ως «μαθαίνω κάνοντας». Ένας «πράκτορας» μαθαίνει να εκτελεί μια καθορισμένη εργασία με δοκιμή και σφάλμα (βρόχος ανάδρασης) έως ότου η απόδοσή του είναι εντός ενός επιθυμητού εύρους. Ο πράκτορας λαμβάνει θετική ενίσχυση όταν εκτελεί καλά την εργασία και αρνητική ενίσχυση όταν έχει κακή απόδοση. Ένα παράδειγμα ενισχυτικής μάθησης θα ήταν η διδασκαλία ενός ρομποτικού χεριού να πιάνει μια μπάλα.
Κοινοί τύποι τεχνητών νευρωνικών δικτύων
Ένας κοινός τύπος μοντέλου εκπαίδευσης στην τεχνητή νοημοσύνη είναι ένα τεχνητό νευρωνικό δίκτυο, ένα μοντέλο που βασίζεται χαλαρά στον ανθρώπινο εγκέφαλο.
Ένα νευρωνικό δίκτυο είναι ένα σύστημα τεχνητών νευρώνων – μερικές φορές ονομάζονται perceptrons – που είναι υπολογιστικοί κόμβοι που χρησιμοποιούνται για την ταξινόμηση και ανάλυση δεδομένων. Τα δεδομένα τροφοδοτούνται στο πρώτο στρώμα ενός νευρωνικού δικτύου, με κάθε perceptron να λαμβάνει μια απόφαση, και στη συνέχεια να μεταβιβάζει αυτές τις πληροφορίες σε πολλούς κόμβους στο επόμενο επίπεδο. Τα μοντέλα εκπαίδευσης με περισσότερα από τρία επίπεδα αναφέρονται ως «βαθιά νευρωνικά δίκτυα» ή «βαθιά μάθηση». Ορισμένα σύγχρονα νευρωνικά δίκτυα έχουν εκατοντάδες ή χιλιάδες επίπεδα. Η έξοδος των τελικών perceptron ολοκληρώνει την εργασία που έχει οριστεί στο νευρωνικό δίκτυο, όπως η ταξινόμηση ενός αντικειμένου ή η εύρεση μοτίβων στα δεδομένα.
Μερικοί από τους πιο συνηθισμένους τύπους τεχνητών νευρωνικών δικτύων που μπορεί να συναντήσετε περιλαμβάνουν:
Τα νευρωνικά δίκτυα τροφοδοσίας (FF) είναι μία από τις παλαιότερες μορφές νευρωνικών δικτύων, με δεδομένα που ρέουν μονόδρομα μέσα από στρώματα τεχνητών νευρώνων μέχρι να επιτευχθεί η έξοδος. Στη σύγχρονη εποχή, τα περισσότερα νευρωνικά δίκτυα τροφοδοσίας θεωρούνται «βαθιά τροφοδοσία» με πολλά επίπεδα (και περισσότερα από ένα «κρυμμένα» επίπεδα). Τα νευρωνικά δίκτυα τροφοδοσίας συνήθως συνδυάζονται με έναν αλγόριθμο διόρθωσης σφαλμάτων που ονομάζεται “backpropagation” που, με απλά λόγια, ξεκινά με το αποτέλεσμα του νευρωνικού δικτύου και επιστρέφει στην αρχή, βρίσκοντας σφάλματα για τη βελτίωση της ακρίβειας του νευρωνικού δικτύου. Πολλά απλά αλλά ισχυρά νευρωνικά δίκτυα είναι βαθιά ανατροφοδοτούμενα.
Επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα (RNN) διαφέρουν από τα προοδευτικά νευρωνικά δίκτυα στο ότι συνήθως χρησιμοποιούν δεδομένα χρονοσειρών ή δεδομένα που περιλαμβάνουν ακολουθίες. Σε αντίθεση με τα νευρωνικά δίκτυα τροφοδοσίας, τα οποία χρησιμοποιούν βάρη σε κάθε κόμβο του δικτύου, τα επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα έχουν «μνήμη» του τι συνέβη στο προηγούμενο επίπεδο ως εξαρτώμενη από την έξοδο του τρέχοντος στρώματος. Για παράδειγμα, όταν εκτελούν επεξεργασία φυσικής γλώσσας, τα RNN μπορούν να «έχουν υπόψη» άλλες λέξεις που χρησιμοποιούνται σε μια πρόταση. Τα RNN χρησιμοποιούνται συχνά για την αναγνώριση ομιλίας, τη μετάφραση και τη δημιουργία λεζάντας εικόνων.
Η μακροπρόθεσμη/βραχυπρόθεσμη μνήμη (LSTM) είναι μια προηγμένη μορφή RNN που μπορεί να χρησιμοποιήσει τη μνήμη για να «θυμηθεί» τι συνέβη σε προηγούμενα επίπεδα. Η διαφορά μεταξύ των RNN και του LTSM είναι ότι το LTSM μπορεί να θυμάται τι συνέβη πριν από πολλά επίπεδα, μέσω της χρήσης «κελιών μνήμης». Το LSTM χρησιμοποιείται συχνά στην αναγνώριση ομιλίας και στην πραγματοποίηση προβλέψεων.
Τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN) περιλαμβάνουν μερικά από τα πιο κοινά νευρωνικά δίκτυα στη σύγχρονη τεχνητή νοημοσύνη. Τα CNN που χρησιμοποιούνται συχνότερα στην αναγνώριση εικόνας, χρησιμοποιούν πολλά διακριτά επίπεδα (ένα συνελικτικό στρώμα και μετά ένα στρώμα συγκέντρωσης) που φιλτράρουν διαφορετικά μέρη μιας εικόνας πριν τη συνθέσουν ξανά μαζί (στο πλήρως συνδεδεμένο επίπεδο). Τα προηγούμενα συνελικτικά επίπεδα μπορεί να αναζητούν απλά χαρακτηριστικά μιας εικόνας, όπως χρώματα και άκρες, πριν αναζητήσουν πιο σύνθετα χαρακτηριστικά σε πρόσθετα επίπεδα.
Τα Generative Adversarial Networks (GAN) περιλαμβάνουν δύο νευρωνικά δίκτυα που ανταγωνίζονται το ένα το άλλο σε ένα παιχνίδι που βελτιώνει τελικά την ακρίβεια της εξόδου. Το ένα δίκτυο (η γεννήτρια) δημιουργεί παραδείγματα που το άλλο δίκτυο (ο διαχωριστής) προσπαθεί να αποδείξει αληθή ή ψευδή. Τα GAN έχουν χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία ρεαλιστικών εικόνων και ακόμη και για την τέχνη.
Οφέλη της AI
Αυτοματοποίηση
Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αυτοματοποιεί τις ροές εργασίας και τις διαδικασίες ή να λειτουργεί ανεξάρτητα και αυτόνομα από μια ανθρώπινη ομάδα. Για παράδειγμα, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει στην αυτοματοποίηση πτυχών της κυβερνοασφάλειας παρακολουθώντας και αναλύοντας συνεχώς την κυκλοφορία του δικτύου. Ομοίως, ένα έξυπνο εργοστάσιο μπορεί να έχει δεκάδες διαφορετικά είδη τεχνητής νοημοσύνης σε χρήση, όπως ρομπότ που χρησιμοποιούν όραση υπολογιστή για να περιηγηθούν στο εργοστάσιο ή να επιθεωρήσουν προϊόντα για ελαττώματα, να δημιουργήσουν ψηφιακά δίδυμα ή να χρησιμοποιήσουν αναλυτικά στοιχεία σε πραγματικό χρόνο για τη μέτρηση της απόδοσης και της απόδοσης.
Μείωση ανθρώπινου λάθους
Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να εξαλείψει χειροκίνητα σφάλματα στην επεξεργασία δεδομένων, στην ανάλυση, στη συναρμολόγηση στην κατασκευή και σε άλλες εργασίες μέσω αυτοματισμού και αλγορίθμων που ακολουθούν τις ίδιες διαδικασίες κάθε φορά.
Εξάλειψη επαναλαμβανόμενων εργασιών
Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την εκτέλεση επαναλαμβανόμενων εργασιών, απελευθερώνοντας το ανθρώπινο κεφάλαιο για να εργαστεί σε προβλήματα υψηλότερου αντίκτυπου. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την αυτοματοποίηση διαδικασιών, όπως η επαλήθευση εγγράφων, η μεταγραφή τηλεφωνικών κλήσεων ή η απάντηση σε απλές ερωτήσεις πελατών, όπως “τι ώρα κλείνεις;” Τα ρομπότ χρησιμοποιούνται συχνά για να εκτελούν «βαριές, βρώμικες ή επικίνδυνες» εργασίες στη θέση ενός ανθρώπου.
Γρήγορη και ακριβής
Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να επεξεργαστεί περισσότερες πληροφορίες πιο γρήγορα από έναν άνθρωπο, βρίσκοντας μοτίβα και ανακαλύπτοντας σχέσεις σε δεδομένα που μπορεί να χάσει ένας άνθρωπος.
Άπειρη διαθεσιμότητα
Η τεχνητή νοημοσύνη δεν περιορίζεται από την ώρα της ημέρας, την ανάγκη για διαλείμματα ή άλλα ανθρώπινα βάρη. Όταν εκτελείται στο cloud, η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική εκμάθηση μπορεί να είναι «πάντα ενεργοποιημένη», δουλεύοντας συνεχώς στις εργασίες που της έχουν ανατεθεί.
Επιταχυνόμενη έρευνα και ανάπτυξη
Η ικανότητα γρήγορης ανάλυσης τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων μπορεί να οδηγήσει σε επιταχυνόμενες ανακαλύψεις στην έρευνα και την ανάπτυξη. Για παράδειγμα, η τεχνητή νοημοσύνη έχει χρησιμοποιηθεί στην προγνωστική μοντελοποίηση πιθανών νέων φαρμακευτικών θεραπειών ή για την ποσοτικοποίηση του ανθρώπινου γονιδιώματος.
Εν τέλει η τεχνητή νοημοσύνη είναι η ικανότητα της μηχανής να σκέφτεται και να παίρνει αποφάσεις, βασισμένη πάνω σε άπειρα δεδομένα, που κάποια στιγμή ίσως καταφέρει να εξοβελίσει τον ανθρώπινο παράγοντα και να πάρει τα ηνία!
About The Author
