Umetna inteligenca je simulacija procesov človeške inteligence s stroji, zlasti računalniškimi sistemi. Posebne aplikacije umetne inteligence vključujejo ekspertne sisteme, obdelavo naravnega jezika, prepoznavanje govora in strojni vid.
Kako deluje umetna inteligenca?
Ker se je hype okoli AI pospešil, so se prodajalci trudili promovirati, kako njihovi izdelki in storitve uporabljajo AI. Pogosto je tisto, kar imenujejo AI, preprosto ena komponenta AI, kot je strojno učenje. AI zahteva osnovo specializirane strojne in programske opreme za pisanje in usposabljanje algoritmov strojnega učenja. Noben programski jezik ni sinonim za AI, vendar jih je nekaj, vključno s Python, R in Java, priljubljenih.
Na splošno sistemi umetne inteligence delujejo tako, da zaužijejo velike količine označenih podatkov o usposabljanju, analizirajo podatke za korelacije in vzorce ter uporabljajo te vzorce za napovedovanje prihodnjih stanj. Na ta način se lahko klepetalni robot, ki se napaja s primeri besedilnih klepetov, nauči ustvarjati realistične izmenjave z ljudmi ali pa se lahko orodje za prepoznavanje slik nauči prepoznati in opisati predmete na slikah s pregledovanjem milijonov primerov. Programiranje AI se osredotoča na tri kognitivne veščine: učenje, sklepanje in samopopravljanje.
Učni procesi. Ta vidik programiranja umetne inteligence se osredotoča na pridobivanje podatkov in ustvarjanje pravil, kako podatke spremeniti v informacije, ki jih je mogoče uporabiti. Pravila, ki se imenujejo algoritmi, zagotavljajo računalniškim napravam navodila po korakih za dokončanje določene naloge.
Procesi sklepanja. Ta vidik programiranja AI se osredotoča na izbiro pravega algoritma za doseganje želenega rezultata.
Procesi samopopravljanja. Ta vidik programiranja umetne inteligence je zasnovan za nenehno natančno prilagajanje algoritmov in zagotavljanje čim bolj natančnih rezultatov.
Zakaj je umetna inteligenca pomembna?
Umetna inteligenca je pomembna, ker lahko podjetjem omogoči vpogled v njihovo delovanje, ki se ga prej morda niso zavedala, in ker lahko v nekaterih primerih umetna inteligenca opravlja naloge bolje kot ljudje. Zlasti ko gre za ponavljajoče se naloge, usmerjene v podrobnosti, kot je analiza velikega števila pravnih dokumentov, da se zagotovi pravilno izpolnjevanje ustreznih polj, orodja AI pogosto dokončajo naloge hitro in z relativno malo napakami.
To je pripomoglo k eksploziji učinkovitosti in odprlo vrata do povsem novih poslovnih priložnosti za nekatera večja podjetja. Pred sedanjim valom umetne inteligence bi si bilo težko predstavljati uporabo računalniške programske opreme za povezovanje voznikov s taksiji, danes pa je Uber prav s tem postal eno največjih podjetij na svetu. Uporablja sofisticirane algoritme strojnega učenja za napovedovanje, kdaj bodo ljudje verjetno potrebovali prevoz na določenih območjih, kar pomaga proaktivno spraviti voznike na cesto, preden so potrebni. Kot drug primer, Google je postal eden največjih igralcev za vrsto spletnih storitev z uporabo strojnega učenja, da bi razumel, kako ljudje uporabljajo njihove storitve, in jih nato izboljšal. Leta 2017 je izvršni direktor podjetja, Sundar Pichai, izjavil, da bo Google deloval kot podjetje “najprej AI”.
Današnja največja in najuspešnejša podjetja so uporabila AI, da bi izboljšala svoje poslovanje in pridobila prednost pred svojimi konkurenti.
Kakšne so prednosti in slabosti umetne inteligence?
Umetne nevronske mreže in tehnologije umetne inteligence za globoko učenje se hitro razvijajo, predvsem zato, ker AI veliko hitreje obdeluje velike količine podatkov in daje napovedi natančnejše, kot je človeško mogoče.
Medtem ko bi ogromna količina podatkov, ki se ustvari vsak dan, pokopala človeškega raziskovalca, lahko aplikacije AI, ki uporabljajo strojno učenje, sprejmejo te podatke in jih hitro spremenijo v informacije, ki jih je mogoče uporabiti. Od tega pisanja je glavna pomanjkljivost uporabe AI draga obdelava velikih količin podatkov, ki jih zahteva programiranje AI.
Prednosti
Dober v podrobno usmerjenih delih;
Zmanjšan čas za opravila, ki zahtevajo veliko podatkov;
Zagotavlja dosledne rezultate; in
Virtualni agenti, ki jih poganja AI, so vedno na voljo.
Slabosti
drago;
Zahteva globoko tehnično strokovno znanje;
Omejena ponudba kvalificiranih delavcev za izdelavo orodij AI;
Ve samo tisto, kar je bilo prikazano; in
Pomanjkanje sposobnosti posploševanja z ene naloge na drugo.
Katere so 4 vrste umetne inteligence?
Arend Hintze, docent za integrativno biologijo ter računalništvo in inženirstvo na Michigan State University, je v članku iz leta 2016 pojasnil, da lahko umetno inteligenco razvrstimo v štiri vrste, začenši z inteligentnimi sistemi, specifičnimi za naloge, ki so danes v široki uporabi, in napreduje do čutečih sistemov. , ki še ne obstajajo. Kategorije so naslednje:
Tip 1: Reaktivni stroji. Ti sistemi AI nimajo pomnilnika in so specifični za naloge. Primer je Deep Blue, IBM-ov šahovski program, ki je v devetdesetih premagal Garija Kasparova. Deep Blue lahko prepozna figure na šahovnici in naredi napovedi, a ker nima spomina, ne more uporabiti preteklih izkušenj za obveščanje o prihodnjih.
Vrsta 2: omejen pomnilnik. Ti sistemi AI imajo pomnilnik, tako da lahko uporabijo pretekle izkušnje za informiranje o prihodnjih odločitvah. Nekatere funkcije odločanja v samovozečih avtomobilih so zasnovane na ta način.
Tip 3: Teorija uma. Teorija uma je psihološki izraz. Če se uporabi za AI, to pomeni, da bi sistem imel socialno inteligenco za razumevanje čustev. Ta vrsta umetne inteligence bo lahko sklepala o človeških namerah in predvidevala vedenje, kar je potrebna veščina, da sistemi umetne inteligence postanejo sestavni člani človeških ekip.
Tip 4: Samozavedanje. V tej kategoriji imajo sistemi AI občutek samega sebe, kar jim daje zavest. Stroji s samozavedanjem razumejo svoje trenutno stanje. Ta vrsta AI še ne obstaja.
Kakšne so aplikacije AI?
AI v poslu. Algoritmi strojnega učenja se integrirajo v platforme za analitiko in upravljanje odnosov s strankami (CRM), da bi odkrili informacije o tem, kako bolje služiti strankam. Klepetalni roboti so bili vključeni v spletna mesta, da strankam zagotovijo takojšnje storitve. Avtomatizacija delovnih mest je postala tudi tema pogovorov med akademiki in IT analitiki.
AI v izobraževanju. Umetna inteligenca lahko avtomatizira ocenjevanje, kar učiteljem daje več časa. Študente lahko oceni in se prilagodi njihovim potrebam ter jim pomaga delati v svojem tempu. Mentorji umetne inteligence lahko nudijo dodatno podporo študentom in jim tako zagotovijo, da ostanejo na dobri poti. In lahko bi spremenilo, kje in kako se učenci učijo, morda celo zamenjalo nekatere učitelje.
AI v financah. AI v aplikacijah za osebne finance, kot sta Intuit Mint ali TurboTax, moti finančne institucije. Aplikacije, kot so te, zbirajo osebne podatke in nudijo finančno svetovanje. Drugi programi, kot je IBM Watson, so bili uporabljeni v postopku nakupa stanovanja. Danes programska oprema z umetno inteligenco opravlja velik del trgovanja na Wall Streetu.
