τεχνητή νοημοσύνη

τεχνητή νοημοσύνη
καλύτερη
οπτική κατανόηση μνήμη

Η τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι εδώ για να μας αντικαταστήσει. Αυξάνει τις ικανότητές μας και μας κάνει καλύτερους σε αυτό που κάνουμε. Επειδή οι αλγόριθμοι AI μαθαίνουν διαφορετικά από τους ανθρώπους, βλέπουν τα πράγματα διαφορετικά. Μπορούν να δουν σχέσεις και μοτίβα που δεν είναι ορατά από εμάς.

Η τεχνητή νοημοσύνη επηρεάζει το μέλλον σχεδόν κάθε βιομηχανίας και κάθε ανθρώπου. Η τεχνητή νοημοσύνη λειτούργησε ως ο κύριος μοχλός των αναδυόμενων τεχνολογιών όπως τα big data, η ρομποτική και το Internet of Things, και θα συνεχίσει να ενεργεί ως τεχνολογικός καινοτόμος για το ορατό μέλλον.

Κάθε κλάδος έχει μεγάλη ζήτηση για δυνατότητες τεχνητής νοημοσύνης - ειδικά συστήματα απάντησης ερωτήσεων που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για νομική βοήθεια, αναζητήσεις διπλωμάτων ευρεσιτεχνίας, ειδοποίηση κινδύνου και ιατρική έρευνα.

Αυτή η ανθρώπινη, AI συνεργασία προσφέρει πολλές ευκαιρίες. Μπορεί να:
παράξει και προσφέρει αναλυτικά στοιχεία σε κλάδους και τομείς όπου αυτή τη στιγμή δεν χρησιμοποιείται επαρκώς,
βελτιώσει την απόδοση των υπαρχουσών αναλυτικών τεχνολογιών,
καταργήσει τους οικονομικούς φραγμούς, συμπεριλαμβανομένων των γλωσσικών και μεταφραστικών φραγμών,
αυξήσει τις υπάρχουσες ικανότητες μας και μας κάνουν καλύτερους σε αυτό που κάνουμε,
δώσει καλύτερη οπτική, καλύτερη κατανόηση, καλύτερη μνήμη και πολλά άλλα.

Πώς λειτουργεί η Τεχνητή Νοημοσύνη

Το AI λειτουργεί συνδυάζοντας μεγάλες ποσότητες δεδομένων με γρήγορη, επαναληπτική επεξεργασία και ευφυείς αλγόριθμους, επιτρέποντας στο λογισμικό να μαθαίνει αυτόματα από μοτίβα ή λειτουργίες στα δεδομένα. Το AI είναι ένα ευρύ πεδίο μελέτης που περιλαμβάνει πολλές θεωρίες, μεθόδους και τεχνολογίες, καθώς και τα ακόλουθα κύρια πεδία:

Η μηχανική εκμάθηση αυτοματοποιεί την ανάπτυξη αναλυτικών μοντέλων. Χρησιμοποιεί μεθόδους από νευρωνικά δίκτυα, στατιστικές, έρευνα επιχειρήσεων και φυσική για να βρει κρυμμένες πληροφορίες στα δεδομένα χωρίς να έχει προγραμματιστεί ρητά για το πού να ψάξει ή τι να συμπεράνει.

Ένα νευρικό δίκτυο είναι ένας τύπος μηχανικής μάθησης που αποτελείται από διασυνδεδεμένες μονάδες (όπως νευρώνες) που επεξεργάζονται πληροφορίες ανταποκρινόμενες σε εξωτερικές εισόδους, μεταδίδοντας πληροφορίες μεταξύ κάθε μονάδας. Η διαδικασία απαιτεί πολλαπλά περάσματα στα δεδομένα για να βρει συνδέσεις και να αντλήσει νόημα από απροσδιόριστα δεδομένα.

Η βαθιά μάθηση χρησιμοποιεί τεράστια νευρωνικά δίκτυα με πολλά επίπεδα μονάδων επεξεργασίας, αξιοποιώντας τις εξελίξεις στην υπολογιστική ισχύ και βελτιωμένες τεχνικές εκπαίδευσης για να μάθουν περίπλοκα μοτίβα σε μεγάλες ποσότητες δεδομένων. Οι κοινές εφαρμογές περιλαμβάνουν την αναγνώριση εικόνας και ομιλίας.

Το cognitive computing είναι ένα υποπεδίο της τεχνητής νοημοσύνης που προσπαθεί για μια φυσική, ανθρώπινη αλληλεπίδραση με μηχανές. Χρησιμοποιώντας την τεχνητή νοημοσύνη και τον γνωστικό υπολογισμό, ο απώτερος στόχος είναι ένα μηχάνημα να προσομοιώνει ανθρώπινες διαδικασίες μέσω της ικανότητας ερμηνείας εικόνων και ομιλίας - και στη συνέχεια να μιλά συνεκτικά ως απάντηση.

Το όραμα του υπολογιστή βασίζεται στην αναγνώριση προτύπων και τη βαθιά μάθηση για να αναγνωρίσει τι υπάρχει σε μια εικόνα ή ένα βίντεο. Όταν τα μηχανήματα μπορούν να επεξεργαστούν, να αναλύσουν και να κατανοήσουν εικόνες, μπορούν να τραβήξουν εικόνες ή βίντεο σε πραγματικό χρόνο και να ερμηνεύσουν το περιβάλλον τους.

Η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) είναι η ικανότητα των υπολογιστών να αναλύουν, να κατανοούν και να δημιουργούν ανθρώπινη γλώσσα, συμπεριλαμβανομένης της ομιλίας. Το επόμενο στάδιο του NLP είναι η αλληλεπίδραση φυσικής γλώσσας, η οποία επιτρέπει στους ανθρώπους να επικοινωνούν με υπολογιστές χρησιμοποιώντας κανονική, καθημερινή γλώσσα για την εκτέλεση εργασιών.

Επιπλέον, αρκετές τεχνολογίες επιτρέπουν και υποστηρίζουν AI:

Οι γραφικές μονάδες επεξεργασίας είναι το κλειδί για την τεχνητή νοημοσύνη επειδή παρέχουν τη μεγάλη υπολογιστική ισχύ που απαιτείται για την επαναληπτική επεξεργασία. Η εκπαίδευση νευρωνικών δικτύων απαιτεί μεγάλα δεδομένα και υπολογιστική ισχύ.

Το Internet of Things παράγει τεράστια ποσά δεδομένων από συνδεδεμένες συσκευές, τα περισσότερα από τα οποία δεν έχουν αναλυθεί. Η αυτοματοποίηση μοντέλων με AI θα μας επιτρέψει να χρησιμοποιήσουμε περισσότερα από αυτά.

Οι προηγμένοι αλγόριθμοι αναπτύσσονται και συνδυάζονται με νέους τρόπους για την ανάλυση περισσότερων δεδομένων πιο γρήγορα και σε πολλαπλά επίπεδα. Αυτή η έξυπνη επεξεργασία είναι το κλειδί για τον εντοπισμό και την πρόβλεψη σπάνιων συμβάντων, την κατανόηση σύνθετων συστημάτων και τη βελτιστοποίηση μοναδικών σεναρίων.

Τα API, ή οι επαφές προγραμματισμού εφαρμογών είναι φορητά πακέτα κώδικα που καθιστούν δυνατή την προσθήκη λειτουργικότητας AI σε υπάρχοντα προϊόντα και πακέτα λογισμικού. Μπορούν να προσθέσουν δυνατότητες αναγνώρισης εικόνων σε συστήματα οικιακής ασφάλειας και δυνατότητες Q&A που περιγράφουν δεδομένα, δημιουργούν λεζάντες και τίτλους ή αναφέρουν ενδιαφέροντα μοτίβα και πληροφορίες στα δεδομένα.

Συνοπτικά, ο στόχος του AI είναι να παρέχει λογισμικό που μπορεί να αιτιολογεί την είσοδο και να εξηγεί την έξοδο. Το AI θα παρέχει ανθρώπινες αλληλεπιδράσεις με λογισμικό και θα προσφέρει υποστήριξη αποφάσεων για συγκεκριμένες εργασίες, αλλά δεν αντικαθιστά τους ανθρώπους - και δεν θα είναι σύντομα.