Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη;

Η Τεχνητή Νοημοσύνη εμφανίζεται παντού - στο τηλέφωνό σας, στα εισερχόμενά σας, σπρώχνοντας χάρτες, συντάσσοντας email που σκοπεύατε σχεδόν να γράψετε. Αλλά τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη ; Σύντομη εκδοχή: είναι ένα σύνολο τεχνικών που επιτρέπουν στους υπολογιστές να εκτελούν εργασίες που συνδέουμε με την ανθρώπινη νοημοσύνη, όπως η αναγνώριση μοτίβων, η πραγματοποίηση προβλέψεων και η δημιουργία γλώσσας ή εικόνων. Αυτό δεν είναι μάρκετινγκ με κυματιστά χέρια. Είναι ένας γειωμένος τομέας με μαθηματικά, δεδομένα και πολλές δοκιμές και λάθη. Οι έγκυρες αναφορές πλαισιώνουν την Τεχνητή Νοημοσύνη ως συστήματα που μπορούν να μαθαίνουν, να συλλογίζονται και να ενεργούν προς την επίτευξη στόχων με τρόπους που θεωρούμε έξυπνους. [1]

Άρθρα που ίσως σας ενδιαφέρουν μετά από αυτό:

🔗 Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη ανοιχτού κώδικα;
Κατανοήστε την τεχνητή νοημοσύνη ανοιχτού κώδικα, τα οφέλη, τα μοντέλα αδειοδότησης και τη συνεργασία της κοινότητας.

🔗 Τι είναι ένα νευρωνικό δίκτυο στην Τεχνητή Νοημοσύνη;
Μάθετε τα βασικά για τα νευρωνικά δίκτυα, τους τύπους αρχιτεκτονικής, την εκπαίδευση και τις συνήθεις χρήσεις τους.

🔗 Τι είναι η υπολογιστική όραση στην Τεχνητή Νοημοσύνη;
Δείτε πώς οι μηχανές ερμηνεύουν εικόνες, βασικές εργασίες, σύνολα δεδομένων και εφαρμογές.

🔗 Τι είναι η συμβολική τεχνητή νοημοσύνη;
Εξερευνήστε συμβολική συλλογιστική, γραφήματα γνώσης, κανόνες και υβριδικά νευροσυμβολικά συστήματα.

Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη: η γρήγορη έκδοση 🧠➡️💻

Η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι ένα σύνολο μεθόδων που επιτρέπουν στο λογισμικό να προσεγγίζει την έξυπνη συμπεριφορά. Αντί να κωδικοποιούμε κάθε κανόνα, συχνά εκπαιδεύουμε μοντέλα με βάση παραδείγματα, ώστε να μπορούν να γενικεύονται σε νέες καταστάσεις - αναγνώριση εικόνας, μετατροπή ομιλίας σε κείμενο, σχεδιασμός διαδρομής, βοηθοί κώδικα, πρόβλεψη πρωτεϊνικής δομής και ούτω καθεξής. Αν σας αρέσει ένας εύστοχος ορισμός για τις σημειώσεις σας: σκεφτείτε συστήματα υπολογιστών που εκτελούν εργασίες που συνδέονται με ανθρώπινες νοητικές διαδικασίες, όπως η συλλογιστική, η ανακάλυψη νοήματος και η μάθηση από δεδομένα. [1]

Ένα χρήσιμο νοητικό μοντέλο από τον τομέα είναι να αντιμετωπίζουμε την Τεχνητή Νοημοσύνη ως συστήματα κατευθυνόμενα από στόχους που αντιλαμβάνονται το περιβάλλον τους και επιλέγουν ενέργειες - χρήσιμο όταν αρχίζουμε να σκεφτόμαστε τους βρόχους αξιολόγησης και ελέγχου. [1]

Τι κάνει την Τεχνητή Νοημοσύνη πραγματικά χρήσιμη✅

Γιατί να επιλέξουμε την Τεχνητή Νοημοσύνη αντί για τους παραδοσιακούς κανόνες;

• Δύναμη μοτίβων - τα μοντέλα εντοπίζουν ανεπαίσθητες συσχετίσεις σε τεράστια σύνολα δεδομένων που οι άνθρωποι θα παρέλειπαν πριν από το μεσημεριανό γεύμα.

• Προσαρμογή - με περισσότερα δεδομένα, η απόδοση μπορεί να βελτιωθεί χωρίς να χρειαστεί να ξαναγραφεί όλος ο κώδικας.

• Ταχύτητα σε κλίμακα - μόλις εκπαιδευτούν, τα μοντέλα λειτουργούν γρήγορα και σταθερά, ακόμη και σε απαιτητικούς όγκους.

• Γενετικότητα - τα σύγχρονα συστήματα μπορούν να παράγουν κείμενο, εικόνες, κώδικα, ακόμη και υποψήφια μόρια, όχι απλώς να ταξινομούν πράγματα.

• Πιθανοτική σκέψη - χειρίζονται την αβεβαιότητα με μεγαλύτερη χάρη από τα εύθραυστα δάση if-else.

• Εργαλεία που χρησιμοποιούν εργαλεία - μπορείτε να συνδέσετε μοντέλα με αριθμομηχανές, βάσεις δεδομένων ή αναζήτηση για να ενισχύσετε την αξιοπιστία τους.

• Όταν δεν είναι καλό - προκατάληψη, παραισθήσεις, παλιά δεδομένα εκπαίδευσης, κίνδυνοι για την ιδιωτικότητα. Θα τα καταφέρουμε.

Ας είμαστε ειλικρινείς: μερικές φορές η Τεχνητή Νοημοσύνη μοιάζει με ποδήλατο για το μυαλό και μερικές φορές με μονόκυκλο σε χαλίκι. Και τα δύο μπορεί να ισχύουν.

Πώς λειτουργεί η Τεχνητή Νοημοσύνη, με την ανθρώπινη ταχύτητα 🔧

Τα περισσότερα σύγχρονα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης συνδυάζουν:

1. Δεδομένα - παραδείγματα γλώσσας, εικόνες, κλικ, μετρήσεις αισθητήρων.

2. Στόχοι - μια συνάρτηση απώλειας που λέει πώς μοιάζει το «καλό».

3. Αλγόριθμοι - η διαδικασία εκπαίδευσης που ωθεί ένα μοντέλο να ελαχιστοποιήσει αυτήν την απώλεια.

4. Αξιολόγηση - σύνολα δοκιμών, μετρήσεις, έλεγχοι ορθότητας.

5. Ανάπτυξη - εξυπηρέτηση του μοντέλου με παρακολούθηση, ασφάλεια και προστατευτικά κιγκλιδώματα.

Δύο ευρείες παραδόσεις:

• Συμβολική ή λογική βασισμένη στην Τεχνητή Νοημοσύνη - σαφείς κανόνες, γραφήματα γνώσης, αναζήτηση. Ιδανικό για τυπική συλλογιστική και περιορισμούς.

• Στατιστική ή βασισμένη στη μάθηση Τεχνητή Νοημοσύνη - μοντέλα που μαθαίνουν από δεδομένα. Εδώ ζει η βαθιά μάθηση και από εκεί προέρχεται το μεγαλύτερο μέρος της πρόσφατης έξαρσης. Μια ευρέως αναφερόμενη ανασκόπηση χαρτογραφεί το έδαφος από τις πολυεπίπεδες αναπαραστάσεις έως τη βελτιστοποίηση και τη γενίκευση. [2]

Στο πλαίσιο της Τεχνητής Νοημοσύνης που βασίζεται στη μάθηση, ορισμένοι πυλώνες έχουν σημασία:

• Εποπτευόμενη μάθηση - μάθετε από παραδείγματα με ετικέτες.

• Μη επιβλεπόμενη και αυτοεπιβλεπόμενη - εκμάθηση δομής από δεδομένα χωρίς ετικέτα.

• Ενισχυτική μάθηση - μάθηση μέσω δοκιμής και ανατροφοδότησης.

• Γενετική μοντελοποίηση - μάθετε να παράγετε νέα δείγματα που μοιάζουν με πραγματικά.

Δύο παραγωγικές οικογένειες για τις οποίες θα ακούτε καθημερινά:

• Μετασχηματιστές - η αρχιτεκτονική πίσω από τα περισσότερα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα. Χρησιμοποιεί την προσοχή για να συσχετίσει κάθε διακριτικό με άλλα, επιτρέποντας παράλληλη εκπαίδευση και εκπληκτικά εύκολες εξόδους. Αν έχετε ακούσει τη λέξη «αυτοπροσοχή», αυτό είναι το βασικό κόλπο. [3]

• Μοντέλα διάχυσης - μαθαίνουν να αντιστρέφουν μια διαδικασία θορύβου, μεταβαίνοντας από τυχαίο θόρυβο πίσω σε μια καθαρή εικόνα ή ήχο. Είναι σαν να ανακατέψετε μια τράπουλα, αργά και προσεκτικά, αλλά με λογισμό. Η βασική εργασία έδειξε πώς να εκπαιδεύετε και να δειγματοληπτείτε αποτελεσματικά. [5]

Αν οι μεταφορές φαίνονται υπερβολικές, αυτό είναι δίκαιο - η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι ένας κινούμενος στόχος. Όλοι μαθαίνουμε τον χορό ενώ η μουσική αλλάζει στη μέση του τραγουδιού.

Όπου ήδη συναντάς την Τεχνητή Νοημοσύνη κάθε μέρα 📱🗺️📧

• Αναζήτηση & προτάσεις - αποτελέσματα κατάταξης, ροές, βίντεο.

• Ηλεκτρονικό ταχυδρομείο και έγγραφα - αυτόματη συμπλήρωση, σύνοψη, έλεγχοι ποιότητας.

• Κάμερα & ήχος - αποθορυβοποίηση, HDR, μεταγραφή.

• Πλοήγηση - πρόβλεψη κυκλοφορίας, σχεδιασμός διαδρομής.

• Υποστήριξη και εξυπηρέτηση - εκπρόσωποι συνομιλίας που διαχωρίζουν και συντάσσουν απαντήσεις.

• Κωδικοποίηση - προτάσεις, αναδιαμορφώσεις, δοκιμές.

• Υγεία & επιστήμη - διαλογή, υποστήριξη απεικόνισης, πρόβλεψη δομής. (Αντιμετωπίστε τα κλινικά πλαίσια ως κρίσιμα για την ασφάλεια· χρησιμοποιήστε ανθρώπινη εποπτεία και τεκμηριωμένους περιορισμούς.) [2]

Μικρό ανέκδοτο: μια ομάδα προϊόντος μπορεί να κάνει Α/Β δοκιμή ενός βήματος ανάκτησης μπροστά από ένα γλωσσικό μοντέλο. Τα ποσοστά σφάλματος συχνά μειώνονται επειδή το μοντέλο βασίζει τον συλλογισμό του σε πιο πρόσφατο, συγκεκριμένο για την εργασία πλαίσιο αντί να κάνει εικασίες. (Μέθοδος: ορίστε μετρήσεις εκ των προτέρων, διατηρήστε ένα σύνολο αναμονής και συγκρίνετε παρόμοιες προτροπές.)

Δυνατά σημεία, όρια και το ήπιο χάος ενδιάμεσα ⚖️

Δυνατά σημεία

• Χειρίζεται μεγάλα, ακατάστατα σύνολα δεδομένων με χάρη.

• Κλιμακώνεται σε διάφορες εργασίες με τον ίδιο βασικό μηχανισμό.

• Μαθαίνει λανθάνουσα δομή που δεν σχεδιάσαμε με το χέρι. [2]

Όρια

• Ψευδαισθήσεις - τα μοντέλα μπορεί να παράγουν εύλογα αλλά λανθασμένα αποτελέσματα.

• Προκατάληψη - τα δεδομένα εκπαίδευσης μπορούν να κωδικοποιήσουν κοινωνικές προκαταλήψεις τις οποίες τα συστήματα στη συνέχεια αναπαράγουν.

• Ανθεκτικότητα - οι ακραίες περιπτώσεις, οι αντίπαλες εισροές και η μετατόπιση της κατανομής μπορούν να καταστρέψουν τα πράγματα.

• Απόρρητο και ασφάλεια - ευαίσθητα δεδομένα ενδέχεται να διαρρεύσουν εάν δεν είστε προσεκτικοί.

• Εξηγησιμότητα - γιατί το ανέφερε αυτό; Μερικές φορές ασαφές, γεγονός που απογοητεύει τους ελέγχους.

Υπάρχει διαχείριση κινδύνου, ώστε να μην προκαλείτε χάος: το Πλαίσιο Διαχείρισης Κινδύνων Τεχνητής Νοημοσύνης του NIST παρέχει πρακτική, εθελοντική καθοδήγηση για τη βελτίωση της αξιοπιστίας σε όλο το σχεδιασμό, την ανάπτυξη και την ανάπτυξη - σκεφτείτε τη χαρτογράφηση των κινδύνων, τη μέτρησή τους και τη διαχείριση της χρήσης από άκρο σε άκρο. [4]

Κανόνες Οδικής Κυκλοφορίας: ασφάλεια, διακυβέρνηση και λογοδοσία 🛡️

Η ρύθμιση και οι οδηγίες καλύπτουν την πρακτική εφαρμογή:

• Προσεγγίσεις βασισμένες στον κίνδυνο - οι χρήσεις υψηλότερου κινδύνου αντιμετωπίζουν αυστηρότερες απαιτήσεις· η τεκμηρίωση, η διακυβέρνηση δεδομένων και ο χειρισμός συμβάντων έχουν σημασία. Τα δημόσια πλαίσια δίνουν έμφαση στη διαφάνεια, την ανθρώπινη εποπτεία και τη συνεχή παρακολούθηση. [4]

• Απόχρωση του τομέα - οι κρίσιμοι για την ασφάλεια τομείς (όπως η υγεία) απαιτούν ανθρώπινη παρέμβαση και προσεκτική αξιολόγηση. Τα εργαλεία γενικής χρήσης εξακολουθούν να επωφελούνται από σαφή έγγραφα για την προβλεπόμενη χρήση και τους περιορισμούς. [2]

Δεν πρόκειται για καταστολή της καινοτομίας. πρόκειται για το να μην μετατρέψετε το προϊόν σας σε μηχανή για ποπ κορν σε βιβλιοθήκη... κάτι που ακούγεται διασκεδαστικό μέχρι να μην το κάνει.

Τύποι Τεχνητής Νοημοσύνης στην πράξη, με παραδείγματα 🧰

• Αντίληψη - όραση, ομιλία, σύντηξη αισθητήρων.

• Γλώσσα - συνομιλία, μετάφραση, σύνοψη, εξαγωγή.

• Πρόβλεψη - πρόβλεψη ζήτησης, βαθμολόγηση κινδύνου, ανίχνευση ανωμαλιών.

• Σχεδιασμός και έλεγχος - ρομποτική, logistics.

• Δημιουργία - εικόνες, ήχος, βίντεο, κώδικας, δομημένα δεδομένα.

Στο εσωτερικό, τα μαθηματικά βασίζονται σε γραμμική άλγεβρα, πιθανότητες, βελτιστοποίηση και υπολογιστικές στοίβες που διατηρούν τα πάντα σε λειτουργία. Για μια βαθύτερη εμβάθυνση στα θεμέλια της βαθιάς μάθησης, ανατρέξτε στην κανονική ανασκόπηση. [2]

Συγκριτικός Πίνακας: δημοφιλή εργαλεία Τεχνητής Νοημοσύνης με μια ματιά 🧪

(Επίτηδες ελαφρώς ατελές. Οι τιμές αλλάζουν. Τα χιλιόμετρα σας θα διαφέρουν.)

Πώς να αξιολογήσετε ένα σύστημα Τεχνητής Νοημοσύνης σαν επαγγελματίας 🧪🔍

1. Ορίστε την εργασία - δήλωση εργασίας μίας πρότασης.

2. Επιλέξτε μετρήσεις - ακρίβεια, καθυστέρηση, κόστος, ενεργοποιητές ασφαλείας.

3. Δημιουργήστε ένα σύνολο δοκιμών - αντιπροσωπευτικό, ποικίλο, περιορισμένο.

4. Ελέγξτε τις λειτουργίες αστοχίας - εισόδους που το σύστημα θα πρέπει να απορρίψει ή να κλιμακώσει.

5. Έλεγχος για μεροληψία - δημογραφικά τμήματα και ευαίσθητα χαρακτηριστικά, όπου είναι εφικτό.

6. Άνθρωπος εν κινήσει - καθορίστε πότε ένα άτομο πρέπει να κάνει αξιολόγηση.

7. Καταγραφή & παρακολούθηση - ανίχνευση απόκλισης, απόκριση σε συμβάντα, επαναφορές.

8. Έγγραφο - πηγές δεδομένων, περιορισμοί, προβλεπόμενη χρήση, προειδοποιητικές σημαίες. Το NIST AI RMF σας παρέχει κοινή γλώσσα και διαδικασίες για αυτό. [4]

Συνηθισμένες παρανοήσεις που ακούω συνέχεια 🙃

• «Είναι απλώς αντιγραφή». Η εκπαίδευση μαθαίνει στατιστική δομή· η παραγωγή συνθέτει νέα αποτελέσματα που συνάδουν με αυτή τη δομή. Αυτό μπορεί να είναι εφευρετικό - ή λάθος - αλλά δεν είναι αντιγραφή-επικόλληση. [2]

• «Η Τεχνητή Νοημοσύνη καταλαβαίνει σαν άνθρωπος». Μοντελοποιεί μοτίβα . Μερικές φορές αυτό μοιάζει με κατανόηση, μερικές φορές με μια θολή εικόνα. [2]

• «Όσο μεγαλύτερο τόσο καλύτερο». Η κλίμακα βοηθάει, αλλά η ποιότητα, η ευθυγράμμιση και η ανάκτηση δεδομένων συχνά έχουν μεγαλύτερη σημασία. [2][3]

• «Μία Τεχνητή Νοημοσύνη για να τα κυβερνά όλα». Οι πραγματικές στοίβες είναι πολλαπλών μοντέλων: ανάκτηση για δεδομένα, δημιουργική για κείμενο, μικρά γρήγορα μοντέλα στη συσκευή, καθώς και κλασική αναζήτηση.

Μια ελαφρώς πιο λεπτομερής ματιά: Transformers και διάχυση, σε ένα λεπτό ⏱️

• Οι μετασχηματιστές υπολογίζουν τις βαθμολογίες προσοχής μεταξύ των διακριτικών (tokens) για να αποφασίσουν σε τι θα εστιάσουν. Η στοίβαξη επιπέδων καταγράφει εξαρτήσεις μεγάλης εμβέλειας χωρίς σαφή επανάληψη, επιτρέποντας υψηλό παραλληλισμό και ισχυρή απόδοση σε όλες τις γλωσσικές εργασίες. Αυτή η αρχιτεκτονική αποτελεί τη βάση των περισσότερων σύγχρονων γλωσσικών συστημάτων. [3]

• Τα μοντέλα διάχυσης μαθαίνουν να αναιρούν τον θόρυβο βήμα προς βήμα, όπως γυαλίζουν έναν ομιχλώδη καθρέφτη μέχρι να εμφανιστεί ένα πρόσωπο. Η βασική εκπαίδευση και οι ιδέες δειγματοληψίας ξεκλείδωσαν την άνθηση της δημιουργίας εικόνας και τώρα επεκτείνονται σε ήχο και βίντεο. [5]

Μικρογλωσσάρι που μπορείτε να κρατήσετε 📚

• Μοντέλο - μια παραμετροποιημένη συνάρτηση που εκπαιδεύουμε για να αντιστοιχίζει εισόδους σε εξόδους.

• Εκπαίδευση - βελτιστοποίηση παραμέτρων για την ελαχιστοποίηση των απωλειών σε παραδείγματα.

• Υπερβολική προσαρμογή - τα πάει περίφημα με τα δεδομένα προπόνησης, όχι αλλού.

• Παραίσθηση - άπταιστη αλλά λανθασμένη εκφορά.

• RAG - γενιά με επαυξημένη ανάκτηση που συμβουλεύεται νέες πηγές.

• Ευθυγράμμιση - διαμόρφωση συμπεριφοράς για την τήρηση οδηγιών και κανόνων.

• Ασφάλεια - πρόληψη επιβλαβών αποτελεσμάτων και διαχείριση κινδύνου σε όλο τον κύκλο ζωής.

• Συμπερασματολογία - χρήση ενός εκπαιδευμένου μοντέλου για την πραγματοποίηση προβλέψεων.

• Λανθάνουσα κατάσταση - ο χρόνος από την εισαγωγή έως την απάντηση.

• Guardials - πολιτικές, φίλτρα και έλεγχοι γύρω από το μοντέλο.

Πολύ μεγάλο, δεν το διάβασα - Τελικές παρατηρήσεις 🌯

Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη; Μια συλλογή τεχνικών που επιτρέπουν στους υπολογιστές να μαθαίνουν από δεδομένα και να ενεργούν έξυπνα προς την επίτευξη στόχων. Το σύγχρονο κύμα βασίζεται στη βαθιά μάθηση - ειδικά στους μετασχηματιστές για τη γλώσσα και στη διάχυση για τα μέσα. Χρησιμοποιούμενη με σύνεση, η Τεχνητή Νοημοσύνη κλιμακώνει την αναγνώριση προτύπων, επιταχύνει τη δημιουργική και αναλυτική εργασία και ανοίγει νέες επιστημονικές πόρτες. Χρησιμοποιούμενη απρόσεκτα, μπορεί να παραπλανήσει, να αποκλείσει ή να διαβρώσει την εμπιστοσύνη. Η ευτυχισμένη πορεία συνδυάζει την ισχυρή μηχανική με τη διακυβέρνηση, τη μέτρηση και μια πινελιά ταπεινότητας. Αυτή η ισορροπία δεν είναι απλώς δυνατή - είναι διδακτική, δοκιμαστική και διατηρήσιμη με τα σωστά πλαίσια και κανόνες. [2][3][4][5]

Αναφορές

[1] Εγκυκλοπαίδεια Britannica - Τεχνητή νοημοσύνη (ΤΝ) : διαβάστε περισσότερα
[2] Φύση - «Βαθιά μάθηση» (LeCun, Bengio, Hinton) : διαβάστε περισσότερα
[3] arXiv - «Η προσοχή είναι το μόνο που χρειάζεστε» (Vaswani et al.) : διαβάστε περισσότερα
[4] NIST - Πλαίσιο Διαχείρισης Κινδύνων ΤΝ : διαβάστε περισσότερα
[5] arXiv - «Αποθορυβώδη Πιθανοτικά Μοντέλα Διάχυσης» (Ho et al.) : διαβάστε περισσότερα

Βρείτε την τελευταία λέξη της Τεχνητής Νοημοσύνης στο επίσημο κατάστημα βοηθών τεχνητής νοημοσύνης

Σχετικά με εμάς