Category: Χωρίς κατηγορία

Τι είναι το Παραγωγικό AI (Generative AI)

Η παραγόμενη τεχνητή νοημοσύνη είναι μια μορφή τεχνητής νοημοσύνης που μπορεί να παράγει κείμενο, εικόνες και ποικίλο περιεχόμενο με βάση τα δεδομένα στα οποία εκπαιδεύεται.

Η παραγωγική ΑΙ επεξηγήθηκε

Η Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη αναφέρεται σε μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης που έχουν σχεδιαστεί για να παράγουν νέο περιεχόμενο με τη μορφή γραπτού κειμένου, ήχου, εικόνων ή βίντεο. Οι εφαρμογές και οι περιπτώσεις χρήσης είναι μακρινές και ευρείες. Η Γενετική ΑΙ μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να δημιουργήσει ένα διήγημα βασισμένο στο ύφος ενός συγκεκριμένου συγγραφέα, να δημιουργήσει μια ρεαλιστική εικόνα ενός ατόμου που δεν υπάρχει, να συνθέσει μια συμφωνία στο ύφος ενός διάσημου συνθέτη, ή να δημιουργήσει ένα βίντεο κλιπ από μια απλή κειμενική περιγραφή.

Για να κατανοήσουμε καλύτερα τη μοναδικότητα της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης, είναι χρήσιμο να κατανοήσουμε πώς διαφέρει από άλλους τύπους τεχνητής νοημοσύνης, προγραμματισμού και μηχανικής μάθησης:

  • Η παραδοσιακή ΑΙ αναφέρεται σε συστήματα ΑΙ που μπορούν να εκτελέσουν συγκεκριμένες εργασίες ακολουθώντας προκαθορισμένους κανόνες ή αλγορίθμους. Είναι πρωταρχικά συστήματα βάσει κανόνων που δεν μπορούν να μάθουν από τα δεδομένα ή να βελτιωθούν με την πάροδο του χρόνου. Η Γενετική ΑΙ, από την άλλη πλευρά, μπορεί να μάθει από τα δεδομένα και να δημιουργήσει νέα δεδομένα instances.

  • Η μηχανική μάθηση επιτρέπει σε ένα σύστημα να μάθει από τα δεδομένα και όχι μέσω συγκεκριμένου προγραμματισμού. Με άλλα λόγια, η μηχανική μάθηση είναι η διαδικασία όπου ένα πρόγραμμα υπολογιστή μπορεί να προσαρμοστεί και να μάθει από τα νέα δεδομένα ανεξάρτητα, με αποτέλεσμα την ανακάλυψη των τάσεων και των πληροφοριών. Το παραγωγικό ΑΙ χρησιμοποιεί τεχνικές μηχανικής μάθησης για να μάθει από και να δημιουργήσει νέα δεδομένα.

  • Η διαδραστική τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπει στις μηχανές να κατανοούν και να ανταποκρίνονται στην ανθρώπινη γλώσσα με ανθρώπινο τρόπο. Ενώ η γενετική ΑΙ και η επικοινωνιακή ΑΙ μπορεί να φαίνονται παρόμοιες – ιδιαίτερα όταν η παραγωγική ΑΙ χρησιμοποιείται για τη δημιουργία κειμένου που μοιάζει με άνθρωπο – η πρωταρχική διαφορά τους έγκειται στον σκοπό τους. Η διαδραστική τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται για τη δημιουργία διαδραστικών συστημάτων που μπορούν να συμμετέχουν σε ανθρώπινο διάλογο, ενώ η γενετική ΤΕΧΝΗΤΉ είναι ευρύτερη, περιλαμβάνοντας τη δημιουργία διαφόρων τύπων δεδομένων, όχι μόνο κειμένου.

  • Η τεχνητή γενική νοημοσύνη (AGI), αναφέρεται σε ιδιαίτερα αυτόνομα συστήματα – υποθετικά επί του παρόντος – που μπορούν να υπερτερούν έναντι των ανθρώπων στην πιο οικονομικά πολύτιμη εργασία. Εάν πραγματοποιηθεί, θα είναι σε θέση να κατανοήσει, να μάθει, να προσαρμόσει και να εφαρμόσει τη γνώση σε ένα ευρύ φάσμα των καθηκόντων. Ενώ η γενετική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να είναι συστατικό τέτοιων συστημάτων, δεν είναι ισοδύναμη με την AGI. Η Γενετική ΑΙ εστιάζει στη δημιουργία νέων δεδομένων, ενώ η AGI δηλώνει ένα ευρύτερο επίπεδο αυτονομίας και ικανότητας.

Τι ξεχωρίζει τη γενετική ΤΕΧΝΗΤΉ νοημοσύνη;

Η Γενετική ΑΙ έχει τη δυνατότητα να δημιουργεί νέες εκδοχές δεδομένων σε διάφορους τύπους, όχι μόνο σε κείμενο. Αυτό καθιστά τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη χρήσιμη για τον σχεδιασμό εικονικών βοηθών που παράγουν ανθρωποειδείς απαντήσεις, την ανάπτυξη βιντεοπαιχνιδιών με δυναμικό και εξελισσόμενο περιεχόμενο, και ακόμη και τη δημιουργία συνθετικών δεδομένων για την εκπαίδευση άλλων μοντέλων ΑΙ, ειδικά σε σενάρια όπου η συλλογή πραγματικών δεδομένων μπορεί να είναι δύσκολη ή μη πρακτική.

Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη έχει ήδη σημαντικό αντίκτυπο στις επιχειρηματικές εφαρμογές. Μπορεί να προωθήσει την καινοτομία, να αυτοματοποιήσει τις δημιουργικές εργασίες, και να παρέχει τις εξατομικευμένες εμπειρίες πελατών. Πολλές επιχειρήσεις βλέπουν τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη ως ένα ισχυρό νέο εργαλείο για τη δημιουργία περιεχομένου, την επίλυση πολύπλοκων προβλημάτων και τη μετατροπή του τρόπου με τον οποίο οι πελάτες και οι εργαζόμενοι αλληλεπιδρούν με την τεχνολογία.

 

Πώς λειτουργεί το Παραγωγικό AI

Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη λειτουργεί πάνω στις αρχές της μηχανικής μάθησης, ενός κλάδου της τεχνητής νοημοσύνης που επιτρέπει στις μηχανές να μάθουν από τα δεδομένα. Ωστόσο, σε αντίθεση με τα παραδοσιακά μοντέλα μηχανικής μάθησης που μαθαίνουν μοτίβα και κάνουν προβλέψεις ή αποφάσεις με βάση αυτά τα πρότυπα, η γενετήσια τεχνητή νοημοσύνη προχωρά ένα βήμα παραπέρα — όχι μόνο μαθαίνει από τα δεδομένα αλλά δημιουργεί και νέες εκδοχές δεδομένων που μιμούνται τις ιδιότητες των δεδομένων εισόδου.

Σε όλα τα κύρια μοντέλα γενετικής τεχνητής νοημοσύνης – τα οποία συζητούνται λεπτομερέστερα παρακάτω – η γενική ροή εργασίας για την τοποθέτηση της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης στην εργασία έχει ως εξής:

  • Συλλογή δεδομένων: Συλλέγεται ένα μεγάλο σύνολο δεδομένων που περιέχει παραδείγματα του τύπου του περιεχομένου που πρόκειται να δημιουργηθεί. Για παράδειγμα, ένα σύνολο δεδομένων εικόνων για τη δημιουργία ρεαλιστικών εικόνων, ή ένα σύνολο δεδομένων κειμένου για τη δημιουργία συνεπών προτάσεων.

  • Εκπαίδευση μοντέλου: Το γενετικό μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης κατασκευάζεται με τη χρήση νευρωνικών δικτύων. Το μοντέλο εκπαιδεύεται στη συλλεγμένη ομάδα δεδομένων για να μάθει τα υποκείμενα μοτίβα και δομές στα δεδομένα.

  • Παραγωγή: Μόλις το μοντέλο εκπαιδευτεί, μπορεί να δημιουργήσει νέο περιεχόμενο με δειγματοληψία από τον λανθάνοντα χώρο ή μέσω ενός δικτύου γεννήτριας ανάλογα με το μοντέλο που χρησιμοποιείται. Το δημιουργημένο περιεχόμενο είναι μια σύνθεση του τι έχει μάθει το μοντέλο από τα δεδομένα της εκπαίδευσης.

  • Περιορισμός: Ανάλογα με την εργασία και την εφαρμογή, το δημιουργημένο περιεχόμενο μπορεί να υποστεί περαιτέρω βελτίωση ή μετεπεξεργασία για να βελτιωθεί η ποιότητά του ή να ικανοποιηθούν συγκεκριμένες απαιτήσεις.

Ο ακρογωνιαίος λίθος της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης είναι η βαθιά μάθηση, ένας τύπος μηχανικής μάθησης που μιμείται τη λειτουργία του ανθρώπινου εγκεφάλου στην επεξεργασία δεδομένων και τη δημιουργία προτύπων για τη λήψη αποφάσεων. Τα μοντέλα βαθιάς μάθησης χρησιμοποιούν πολύπλοκες αρχιτεκτονικές γνωστές ως τεχνητά νευρωνικά δίκτυα. Τέτοια δίκτυα περιλαμβάνουν πολλά διασυνδεδεμένα στρώματα που επεξεργάζονται και μεταφέρουν πληροφορίες, μιμούμενοι νευρώνες στον ανθρώπινο εγκέφαλο.

Τύποι Δημιουργικής ΑΙ

Οι τύποι της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης είναι διαφορετικοί, καθένας με τα μοναδικά χαρακτηριστικά και κατάλληλος για τις διαφορετικές εφαρμογές. Τα μοντέλα αυτά εμπίπτουν κατά κύριο λόγο στις ακόλουθες τρεις κατηγορίες: 

  1. Μοντέλα βασισμένα σε μετατροπείς: Για την παραγωγή κειμένου, τα μοντέλα που βασίζονται σε μετατροπείς, όπως τα GPT-3 και GPT-4, υπήρξαν οργανικά. Χρησιμοποιούν μια αρχιτεκτονική που τους επιτρέπει να εξετάζουν ολόκληρο το πλαίσιο του κειμένου εισαγωγής, δίνοντάς τους τη δυνατότητα να παράγουν εξαιρετικά συνεκτικό και συμφραζόμενα κατάλληλο κείμενο.
  2. Γενετικά αντίπαλα δίκτυα (GANs): Τα GANs αποτελούνται από δύο μέρη, μια γεννήτρια και έναν διακριτή. Ο δημιουργός δημιουργεί νέες εκδοχές δεδομένων, ενώ ο διακριτής αξιολογεί αυτές τις εκδοχές για αυθεντικότητα. Ουσιαστικά, τα δύο μέρη συμμετέχουν σε ένα παιχνίδι, με τη γεννήτρια να προσπαθεί να δημιουργήσει δεδομένα που ο διακρίνων δεν μπορεί να διακρίνει από τα πραγματικά δεδομένα, και ο διακριτής προσπαθεί να πάρει καλύτερα στον εντοπισμό των ψεύτικων δεδομένων. Με την πάροδο του χρόνου, η γεννήτρια γίνεται ειδικευμένη στη δημιουργία εξαιρετικά ρεαλιστικών περιπτώσεων δεδομένων.
  3. Μεταβλητοί αυτοκωδικοποιητές (VAE): Οι VAE αντιπροσωπεύουν έναν άλλο τύπο γενετικού μοντέλου που αξιοποιεί τις αρχές της στατιστικής συμπερασματολογίας. Εργάζονται κωδικοποιώντας τα δεδομένα εισόδου σε έναν λανθάνοντα χώρο (μια συμπιεσμένη αναπαράσταση των δεδομένων) και στη συνέχεια αποκωδικοποιούν αυτήν την λανθάνουσα αναπαράσταση για να δημιουργήσουν νέα δεδομένα. Η εισαγωγή ενός παράγοντα τυχαιότητας στη διαδικασία κωδικοποίησης επιτρέπει στους VAE να παράγουν διαφορετικές αλλά παρόμοιες εκδοχές δεδομένων.

Ενώ τα μοντέλα βάσει μετασχηματιστών, VAE και GANs αντιπροσωπεύουν μερικούς από τους πιο συνηθισμένους τύπους μοντέλων γενετικής ΑΙ που χρησιμοποιούνται σήμερα, υπάρχουν και άλλα μοντέλα. Δύο αξιόλογα περιλαμβάνουν αυτόματα παλινδρομικά μοντέλα, τα οποία προβλέπουν μελλοντικά σημεία δεδομένων με βάση προηγούμενα και ομαλοποίηση μοντέλων ροής, τα οποία χρησιμοποιούν μια σειρά μετασχηματισμών για να μοντελοποιήσουν σύνθετες κατανομές δεδομένων.

Οι δημιουργοί περιεχομένου και οι ηγέτες των επιχειρήσεων έχουν μια πληθώρα νέων δυνατοτήτων στα χέρια τους. Μάθετε πώς θα χρησιμοποιήσετε το παραγωγικό ΑΙ για να δημιουργήσετε περισσότερα από το κείμενο.

Παραδείγματα και περιπτώσεις χρήσης του παραγωγικού AI

Παραδείγματα και περιπτώσεις χρήσης γενετικής τεχνητής νοημοσύνης αυξάνονται σε αριθμό. Με τη μοναδική ικανότητά της να δημιουργεί νέα δεδομένα, η γενετήσια τεχνητή νοημοσύνη οδηγεί σε ποικίλες και ενδιαφέρουσες εφαρμογές στους ακόλουθους τομείς:

  • Τέχνες και ψυχαγωγία: Η Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη έχει χρησιμοποιηθεί για να δημιουργήσει μοναδικά έργα τέχνης, να συνθέσει μουσική και ακόμη και να δημιουργήσει σενάρια για ταινίες. Έχουν δημιουργηθεί εξειδικευμένες πλατφόρμες που χρησιμοποιούν γενετικούς αλγορίθμους για να μετατρέψουν τις υποβαλλόμενες από τον χρήστη εικόνες σε έργα τέχνης στο ύφος διάσημων ζωγράφων. Άλλες πλατφόρμες χρησιμοποιούν συνθετικά νευρωνικά δίκτυα για να δημιουργήσουν ονειρικές, εξαιρετικά περίπλοκες εικόνες. Τα μοντέλα βαθιάς μάθησης μπορούν να δημιουργήσουν μουσικές συνθέσεις με πολλά όργανα, που καλύπτουν ένα ευρύ φάσμα στυλ και ειδών. Και με τις κατάλληλες οδηγίες, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την παραγωγή σεναρίων ταινιών, μυθιστορημάτων, ποιημάτων και σχεδόν κάθε είδους λογοτεχνίας που μπορεί να φανταστεί κανείς.

  • Τεχνολογία και επικοινωνίες: Στον τομέα της τεχνολογίας και της επικοινωνίας, η γενετική ΑΙ χρησιμοποιείται για την παραγωγή ανθρώπινων αποκρίσεων κειμένου, καθιστώντας το chatbot πιο ελκυστικό και ικανό να διατηρεί πιο φυσικές και εκτεταμένες συνομιλίες. Έχει επίσης χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία πιο διαδραστικών και ελκυστικών εικονικών βοηθών. Η ικανότητα του μοντέλου να παράγει ανθρώπινο κείμενο καθιστά αυτούς τους εικονικούς βοηθούς πολύ πιο εξελιγμένους και χρήσιμους από τις προηγούμενες γενιές της τεχνολογίας εικονικών βοηθών.

  • Σχεδιασμός και αρχιτεκτονική: Η Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη χρησιμοποιείται για να δημιουργήσει επιλογές σχεδιασμού και ιδέες για να βοηθήσει τους γραφίστες στη δημιουργία μοναδικών σχεδίων σε λιγότερο χρόνο. Η παραγόμενη τεχνητή νοημοσύνη έχει επίσης χρησιμοποιηθεί από τους αρχιτέκτονες για να παραγάγει τις μοναδικές και αποδοτικές κατόψεις βασισμένες στα σχετικά στοιχεία κατάρτισης.

  • Επιστήμη και ιατρική: Στις βιοεπιστήμες, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται για το σχεδιασμό νέων υποψηφίων φαρμάκων, κόβοντας τις φάσεις ανακάλυψης σε ένα θέμα ημερών αντί για χρόνια. Για την ιατρική απεικόνιση, οι GANs χρησιμοποιούνται τώρα για την παραγωγή συνθετικών εικόνων MRI εγκεφάλου για την εκπαίδευση της AI. Αυτό είναι ιδιαίτερα χρήσιμο σε σενάρια όπου τα δεδομένα είναι σπάνια λόγω ανησυχιών για την προστασία της ιδιωτικής ζωής.

  • Ηλεκτρονικό εμπόριο: Οι εταιρείες χρησιμοποιούν GANs για να δημιουργήσουν υπερρεαλιστικά 3D μοντέλα για διαφήμιση. Αυτά τα μοντέλα που δημιουργούνται από ΑΙ μπορούν να προσαρμοστούν ώστε να ταιριάζουν με το επιθυμητό δημογραφικό και αισθητικό. Οι παραγωγικοί αλγόριθμοι χρησιμοποιούνται επίσης για την παραγωγή εξατομικευμένου περιεχομένου μάρκετινγκ, βοηθώντας τις επιχειρήσεις να επικοινωνούν πιο αποτελεσματικά με τους πελάτες τους.

Προκλήσεις της εφαρμογής της παραγωγικής τεχνητής νοημοσύνης

Οι προκλήσεις κατά την εφαρμογή της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης καλύπτουν ένα φάσμα τεχνικών και ηθικών ανησυχιών που πρέπει να αντιμετωπιστούν καθώς η τεχνολογία γίνεται ευρύτερα αποδεκτή. Εδώ, διερευνούμε μερικές από τις κύριες προκλήσεις που αντιμετωπίζουν σήμερα οι οργανισμοί.

  • Απαιτήσεις δεδομένων: Τα μοντέλα γενετικής τεχνητής νοημοσύνης απαιτούν σημαντικό αριθμό υψηλής ποιότητας, σχετικών δεδομένων για την αποτελεσματική εκπαίδευση. Η απόκτηση τέτοιων δεδομένων μπορεί να είναι δύσκολη, ιδίως σε τομείς όπου τα δεδομένα είναι σπάνια, ευαίσθητα ή προστατευμένα, όπως στην υγειονομική περίθαλψη ή τη χρηματοδότηση. Επιπλέον, η διασφάλιση της πολυμορφίας και της αντιπροσωπευτικότητας των δεδομένων για την αποφυγή μεροληψίας στην παραγόμενη παραγωγή μπορεί να είναι ένα πολύπλοκο έργο. Μια λύση σε αυτή την πρόκληση θα μπορούσε να είναι η χρήση συνθετικών δεδομένων – τεχνητά δημιουργημένων δεδομένων που μιμούνται τα χαρακτηριστικά των πραγματικών δεδομένων. Όλο και περισσότερο, οι εξειδικευμένες εταιρείες δεδομένων ειδικεύονται στη δημιουργία συνθετικών δεδομένων που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την εκπαίδευση ενώ παράλληλα διατηρούν την ιδιωτικότητα και την εμπιστευτικότητα.

  • Περιπλοκότητα κατάρτισης: Η εκπαίδευση μοντέλων γενετικής τεχνητής νοημοσύνης, ειδικά τα πιο σύνθετα μοντέλα όπως τα GANs ή τα μοντέλα που βασίζονται σε μετατροπείς, είναι υπολογιστικά εντατικά, χρονοβόρα και ακριβά. Απαιτεί σημαντικούς πόρους και εμπειρογνωμοσύνη, η οποία μπορεί να αποτελέσει εμπόδιο για τους μικρότερους οργανισμούς ή για εκείνους που είναι νέοι στην τεχνητή νοημοσύνη. Η κατανεμημένη εκπαίδευση, όπου η εκπαιδευτική διαδικασία χωρίζεται σε πολλά μηχανήματα ή GPU, μπορεί να βοηθήσει στην επιτάχυνση της διαδικασίας. Επίσης, η μάθηση μεταφοράς, μια τεχνική όπου ένα προεκπαιδευμένο μοντέλο είναι τελειοποιημένο σε μια συγκεκριμένη εργασία, μπορεί να μειώσει την πολυπλοκότητα της εκπαίδευσης και τις απαιτήσεις πόρων.

  • Έλεγχος της παραγωγής: Ο έλεγχος της παραγωγής της γενετικής ΑΙ μπορεί να είναι προκλητικός. Τα παραγωγικά μοντέλα μπορεί να δημιουργήσουν περιεχόμενο που είναι ανεπιθύμητο ή άσχετο. Για παράδειγμα, τα μοντέλα θα μπορούσαν να δημιουργήσουν κείμενο που είναι φανταστικό, λανθασμένο, προσβλητικό ή μεροληπτικό. Η βελτίωση της εκπαίδευσης του μοντέλου με την παροχή πιο διαφορετικών και αντιπροσωπευτικών δεδομένων μπορεί να βοηθήσει στη διαχείριση αυτού του προβλήματος. Επίσης, η εφαρμογή μηχανισμών φιλτραρίσματος ή ελέγχου του παραγόμενου περιεχομένου μπορεί να εξασφαλίσει τη συνάφεια και την καταλληλότητά του.

  • Ηθικές ανησυχίες: Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη εγείρει αρκετές ηθικές ανησυχίες, ιδίως όσον αφορά την αυθεντικότητα και την ακεραιότητα του παραγόμενου περιεχομένου. Τα Deepfakes, που δημιουργούνται από GANs, μπορούν να χρησιμοποιηθούν καταχρηστικά για τη διάδοση παραπληροφόρησης ή για δόλιες δραστηριότητες. Μπορούν να χρησιμοποιηθούν παραγωγικά μοντέλα κειμένου για τη δημιουργία παραπλανητικών άρθρων ειδήσεων ή ψευδών κριτικών. Η θέσπιση ισχυρών δεοντολογικών κατευθυντήριων γραμμών για τη χρήση της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης είναι ζωτικής σημασίας. Τεχνολογίες όπως η ψηφιακή υδατογράφηση ή το blockchain μπορούν να βοηθήσουν στην παρακολούθηση και την ταυτοποίηση περιεχομένου που δημιουργείται από ΑΙ. Επίσης, η ανάπτυξη της γνώσης για την τεχνητή νοημοσύνη μεταξύ του κοινού μπορεί να μετριάσει τους κινδύνους παραπληροφόρησης ή απάτης.

  • Κανονιστικά εμπόδια: Υπάρχει έλλειψη σαφών κανονιστικών κατευθυντήριων γραμμών για τη χρήση της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης. Καθώς η τεχνητή νοημοσύνη συνεχίζει να εξελίσσεται με ταχείς ρυθμούς, οι νόμοι και οι κανονισμοί αγωνίζονται να διατηρηθούν, οδηγώντας σε αβεβαιότητες και πιθανές νομικές διαφορές.

Απαιτείται συνεχής διάλογος και συνεργασία μεταξύ τεχνολόγων, υπευθύνων χάραξης πολιτικής, νομικών εμπειρογνωμόνων και της κοινωνίας γενικότερα για τη διαμόρφωση ολοκληρωμένων και αποτελεσματικών ρυθμιστικών πλαισίων. Στόχος τους θα πρέπει να είναι η προώθηση της υπεύθυνης χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης, με ταυτόχρονη άμβλυνση των κινδύνων.

Ιστορικό Του Παραγωγικού AI

Η ιστορία της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης έχει σημαδευτεί από αρκετές βασικές εξελίξεις και ορόσημα. Στη δεκαετία του 1980, οι επιστήμονες δεδομένων που επιζητούσαν να προχωρήσουν πέρα από τους προκαθορισμένους κανόνες και αλγορίθμους της παραδοσιακής τεχνητής νοημοσύνης, άρχισαν να φυτεύουν τους σπόρους μιας γενετικής προσέγγισης με την ανάπτυξη απλών παραγωγικών μοντέλων όπως ο ταξινομητής Naive Bayes.

Αργότερα στις δεκαετίες του 1980 και του 1990 ήρθε η εισαγωγή μοντέλων όπως τα Hopfield Networks και οι μηχανές Boltzmann με στόχο τη δημιουργία νευρωνικών δικτύων ικανών να παράγουν νέα δεδομένα. Αλλά η κλιμάκωση σε μεγάλα σύνολα δεδομένων ήταν δύσκολη και ζητήματα όπως το πρόβλημα της εξάλειψης της κλίσης καθιστούσαν δύσκολη την εκπαίδευση βαθιών δικτύων.

Το 2006, η Περιορισμένη Μηχανή Boltzmann (RBM) έλυσε το πρόβλημα της φθίνουσας βαθμίδας, καθιστώντας δυνατή την προεκπαίδευση των στρωμάτων σε ένα βαθύ νευρωνικό δίκτυο. Αυτή η προσέγγιση οδήγησε στην ανάπτυξη δικτύων βαθιών πεποιθήσεων, ένα από τα πρώτα βαθιά παραγωγικά μοντέλα.

Το 2014, εισήχθη το γενετικό δίκτυο αντιπαράθεσης (GAN), επιδεικνύοντας μια εντυπωσιακή ικανότητα να παράγει ρεαλιστικά δεδομένα, ειδικά εικόνες. Περίπου την ίδια εποχή, εισήχθη ο μεταβλητός αυτοκωδικοποιητής (VAE), προσφέροντας μια πιθανολογική προσέγγιση σε αυτοκωδικοποιητές που υποστήριζαν ένα πιο βασισμένο σε αρχές πλαίσιο για την παραγωγή δεδομένων.

Στα τέλη της δεκαετίας του 2010 παρατηρήθηκε η άνοδος των μοντέλων που βασίζονται σε μεταλλάξεις, ιδιαίτερα στον τομέα της Επεξεργασίας Φυσικής Γλώσσας (National Language Processing, NLP). Μοντέλα όπως οι παραγωγικοί μετασχηματιστές προεκπαίδευσης (GPT) και οι αμφίδρομες αναπαραστάσεις κωδικοποιητή από transformers (BERT) έφεραν επανάσταση στο NLP με την ικανότητα να κατανοούν και να δημιουργούν ανθρώπινα κείμενα.

Σήμερα, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη είναι ένα δυναμικό πεδίο με ενεργή έρευνα και ποικίλες εφαρμογές. Η τεχνολογία συνεχίζει να εξελίσσεται, με νεότερα μοντέλα όπως το GPT-4 και το DALL-E να ξεπερνούν τα όρια του τι μπορεί να παράγει η τεχνητή νοημοσύνη. Υπάρχει επίσης μια αυξανόμενη εστίαση στο να καταστεί η γενετική τεχνητή νοημοσύνη πιο ελεγχόμενη και ηθικά υπεύθυνη.

Η ιστορία της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης είναι μια απόδειξη της τεράστιας προόδου στην τεχνητή νοημοσύνη τις τελευταίες δεκαετίες. Αποδεικνύει τη δύναμη του συνδυασμού ισχυρών θεωρητικών θεμελίων με καινοτόμες πρακτικές εφαρμογές. Προχωρώντας προς τα εμπρός, τα διδάγματα από αυτή την ιστορία θα χρησιμεύσουν ως οδηγός για την αξιοποίηση του δυναμικού της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης υπεύθυνα και αποτελεσματικά, διαμορφώνοντας ένα μέλλον όπου η τεχνητή νοημοσύνη ενισχύει την ανθρώπινη δημιουργικότητα και παραγωγικότητα με πρωτόγνωρους τρόπους.

Συμπέρασμα

Ήδη, η γενετήσια τεχνητή νοημοσύνη – ένας όρος που κάποτε μπορεί να φαινόταν σαν μια έννοια τραβηγμένη κατευθείαν από την επιστημονική φαντασία – έχει γίνει αναπόσπαστο μέρος της καθημερινότητάς μας. Η εμφάνισή του στο ευρύτερο πεδίο της τεχνητής νοημοσύνης αντιπροσωπεύει ένα σημαντικό άλμα προς τα εμπρός. Στις δυνατότητες της παραδοσιακής τεχνητής νοημοσύνης – η οποία μπορεί να διδαχθεί από τα δεδομένα, να λάβει αποφάσεις και να αυτοματοποιήσει τις διαδικασίες – προσθέτει τη δύναμη της δημιουργίας. Αυτή η καινοτομία ανοίγει το δρόμο για εφαρμογές που στο παρελθόν ήταν αδιανόητες.

Για τις εταιρείες σε όλους τους κλάδους, η παραγωγική ΑΙ οδηγεί στην εμφάνιση πραγματικού «επιχειρηματικού AI» ικανού να βοηθήσει την οργάνωση να αυτοματοποιήσει τις διαδικασίες, να βελτιώσει τις αλληλεπιδράσεις των πελατών και να προωθήσει την αποδοτικότητα με μυριάδες τρόπους. Από τη δημιουργία ρεαλιστικών εικόνων και κινούμενων εικόνων για τον κλάδο των τυχερών παιχνιδιών έως τη δημιουργία εικονικών βοηθών που μπορούν να σχεδιάσουν ηλεκτρονικά μηνύματα ή να γράψουν κώδικα μέχρι τη δημιουργία συνθετικών δεδομένων για σκοπούς έρευνας και εκπαίδευσης, η επιχειρηματική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει τις εταιρείες να βελτιώσουν την απόδοση σε όλους τους τομείς της επιχείρησης και να προωθήσουν την ανάπτυξη στο μέλλον.

Τι είναι η Μηχανική Εκπαίδευση (Machine Learning)

Η μηχανική μάθηση είναι ένα υποσύνολο της τεχνητής νοημοσύνης (AI) στο οποίο οι υπολογιστές μαθαίνουν από τα δεδομένα και βελτιώνονται με την εμπειρία χωρίς να είναι ρητά προγραμματισμένοι.

 

Ορισμός μηχανικής εκπαίδευσης λεπτομερώς

Η μηχανική μάθηση είναι ένα υποσύνολο της τεχνητής νοημοσύνης (AI). Επικεντρώνεται στη διδασκαλία των υπολογιστών να μαθαίνουν από τα δεδομένα και να βελτιώνονται με την εμπειρία – αντί να είναι ρητά προγραμματισμένοι να το κάνουν. Στη μηχανική μάθηση, οι αλγόριθμοι εκπαιδεύονται για να βρουν μοτίβα και συσχετίσεις σε μεγάλα σύνολα δεδομένων και να λαμβάνουν τις καλύτερες αποφάσεις και προβλέψεις με βάση αυτή την ανάλυση. Οι εφαρμογές μηχανικής μάθησης βελτιώνονται με τη χρήση και γίνονται πιο ακριβείς όσο περισσότερα δεδομένα έχουν πρόσβαση.

Οι εφαρμογές της μηχανικής μάθησης βρίσκονται παντού γύρω μας – στα σπίτια μας, στα καλάθια αγορών μας, στα μέσα ψυχαγωγίας μας και στην υγειονομική μας περίθαλψη.

Πώς η μηχανική μάθηση σχετίζεται με την τεχνητή νοημοσύνη;

Η μηχανική μάθηση – και τα συστατικά της της βαθιάς μάθησης και των νευρωνικών δικτύων – όλα ταιριάζουν ως ομόκεντρα υποσύνολα της τεχνητής νοημοσύνης. Η ΤΕΧΝΗΤΉ επεξεργάζεται δεδομένα για να λάβει αποφάσεις και προβλέψεις. Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης επιτρέπουν στην τεχνητή νοημοσύνη όχι μόνο να επεξεργαστεί αυτά τα δεδομένα, αλλά και να τα χρησιμοποιήσει για να μάθει και να γίνει εξυπνότερο, χωρίς να χρειάζεται πρόσθετο προγραμματισμό. Η τεχνητή νοημοσύνη είναι ο γονέας όλων των υποσυνόλων μηχανικής μάθησης κάτω από αυτήν. Μέσα στο πρώτο υποσύνολο είναι η μηχανική μάθηση, μέσα σε αυτό είναι η βαθιά μάθηση, και στη συνέχεια τα νευρωνικά δίκτυα μέσα σε αυτό.

Τι είναι το νευρωνικό δίκτυο;

Ένα τεχνητό νευρωνικό δίκτυο (ANN) βασίζεται στους νευρώνες ενός βιολογικού εγκεφάλου. Οι τεχνητοί νευρώνες ονομάζονται κόμβοι και συγκεντρώνονται μαζί σε πολλαπλά στρώματα, λειτουργώντας παράλληλα. Όταν ένας τεχνητός νευρώνας λαμβάνει ένα αριθμητικό σήμα, το επεξεργάζεται και σηματοδοτεί τους άλλους νευρώνες που συνδέονται με αυτό. Όπως σε έναν ανθρώπινο εγκέφαλο, η νευρική ενίσχυση έχει ως αποτέλεσμα τη βελτίωση της αναγνώρισης προτύπων, της εμπειρογνωμοσύνης και της συνολικής μάθησης.

Τι είναι η βαθιά μάθηση;

Αυτό το είδος μηχανικής μάθησης ονομάζεται «βαθιά» επειδή περιλαμβάνει πολλά επίπεδα του νευρωνικού δικτύου και μαζικούς όγκους πολύπλοκων και ανόμοιων δεδομένων. Για να επιτύχει τη βαθιά μάθηση, το σύστημα συνδέεται με πολλαπλά επίπεδα στο δίκτυο, εξάγοντας όλο και περισσότερο εξόδους υψηλότερου επιπέδου. Για παράδειγμα, ένα σύστημα βαθιάς μάθησης που επεξεργάζεται εικόνες της φύσης και ψάχνει για μαργαρίτες θα αναγνωρίσει – στο πρώτο στρώμα – ένα φυτό. Καθώς κινείται μέσα από τα νευρωνικά στρώματα, στη συνέχεια θα αναγνωρίσει ένα λουλούδι, στη συνέχεια μια μαργαρίτα, και τελικά μια μαργαρίτα. Παραδείγματα εφαρμογών βαθιάς μάθησης περιλαμβάνουν αναγνώριση ομιλίας, ταξινόμηση εικόνας και φαρμακευτική ανάλυση.

Πώς λειτουργεί η μηχανική μάθηση;

Η μηχανική μάθηση αποτελείται από διαφορετικούς τύπους μοντέλων μηχανικής μάθησης, χρησιμοποιώντας διάφορες αλγοριθμικές τεχνικές. Ανάλογα με τη φύση των δεδομένων και το επιθυμητό αποτέλεσμα, ένα από τα τέσσερα μοντέλα μάθησης μπορεί να χρησιμοποιηθεί: επιβλεπόμενο, χωρίς επίβλεψη, ημι-εποπτευόμενο, ή ενίσχυση. Σε καθένα από τα εν λόγω μοντέλα, μπορεί να εφαρμοστεί μία ή περισσότερες αλγοριθμικές τεχνικές – σε σχέση με τα σύνολα δεδομένων που χρησιμοποιούνται και τα επιδιωκόμενα αποτελέσματα. Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης είναι βασικά σχεδιασμένοι για να ταξινομούν τα πράγματα, να βρίσκουν μοτίβα, να προβλέπουν τα αποτελέσματα και να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις. Οι αλγόριθμοι μπορούν να χρησιμοποιηθούν ένας κάθε φορά ή να συνδυαστούν για να επιτευχθεί η καλύτερη δυνατή ακρίβεια όταν εμπλέκονται σύνθετα και πιο απρόβλεπτα δεδομένα.

Διάγραμμα του τρόπου λειτουργίας της μηχανικής μάθησης

Πώς λειτουργεί η διαδικασία μηχανικής μάθησης

Τι είναι η επιβλεπόμενη μάθηση;

Η επιβλεπόμενη μάθηση είναι το πρώτο από τα τέσσερα μοντέλα μηχανικής μάθησης. Στους επιτηρούμενους αλγορίθμους μάθησης, η μηχανή διδάσκεται από το παράδειγμα. Τα επιτηρούμενα μοντέλα μάθησης αποτελούνται από ζεύγη δεδομένων «εισόδου» και «εξόδου», όπου η έξοδος επισημαίνεται με την επιθυμητή τιμή. Για παράδειγμα, ας πούμε ότι ο στόχος είναι η μηχανή να πει τη διαφορά μεταξύ μαργαρίτες και πανσέδες. Ένα δυαδικό ζεύγος δεδομένων εισόδου περιλαμβάνει τόσο μια εικόνα μιας μαργαρίτας όσο και μια εικόνα ενός πανσού. Το επιθυμητό αποτέλεσμα για αυτό το συγκεκριμένο ζεύγος είναι να επιλέξετε την μαργαρίτα, οπότε θα προπροσδιοριστεί ως το σωστό αποτέλεσμα.

Μέσω ενός αλγορίθμου, το σύστημα συγκεντρώνει όλα αυτά τα δεδομένα εκπαίδευσης με την πάροδο του χρόνου και αρχίζει να καθορίζει συσχετιζόμενες ομοιότητες, διαφορές και άλλα σημεία της λογικής - μέχρι να μπορεί να προβλέψει τις απαντήσεις για τις ερωτήσεις μαργαρίτας ή πανσύ από μόνη της. Είναι το ισοδύναμο να δώσουμε σε ένα παιδί ένα σύνολο προβλημάτων με ένα κλειδί απάντησης, στη συνέχεια να τους ζητήσει να δείξουν τη δουλειά τους και να εξηγήσουν τη λογική τους. Τα επιτηρούμενα μοντέλα μάθησης χρησιμοποιούνται σε πολλές από τις εφαρμογές με τις οποίες αλληλεπιδρούμε καθημερινά, όπως οι μηχανές συστάσεων για προϊόντα και εφαρμογές ανάλυσης κυκλοφορίας, όπως το Waze, το οποίο προβλέπει την ταχύτερη διαδρομή σε διαφορετικές ώρες της ημέρας.

Τι είναι η μη επιβλεπόμενη μάθηση;

Η μη επιβλεπόμενη μάθηση είναι το δεύτερο από τα τέσσερα μοντέλα μηχανικής μάθησης. Σε μοντέλα μάθησης χωρίς επίβλεψη, δεν υπάρχει κλειδί απάντησης. Η μηχανή μελετά τα δεδομένα εισόδου – πολλά από τα οποία είναι αδόμητα και αδόμητα – και αρχίζει να εντοπίζει μοτίβα και συσχετίσεις, χρησιμοποιώντας όλα τα σχετικά, προσβάσιμα δεδομένα. Από πολλές απόψεις, η ανεπίβλεπτη μάθηση βασίζεται στο πώς οι άνθρωποι παρατηρούν τον κόσμο. Χρησιμοποιούμε τη διαίσθηση και την εμπειρία για να ομαδοποιήσουμε τα πράγματα. Καθώς βιώνουμε όλο και περισσότερα παραδείγματα για κάτι, η ικανότητά μας να κατηγοριοποιούμε και να ταυτοποιούμε γίνεται όλο και πιο ακριβής. Για τις μηχανές, η «εμπειρία» ορίζεται από την ποσότητα των δεδομένων που εισάγονται και καθίστανται διαθέσιμα. Κοινά παραδείγματα ανεπίβλεπτων εφαρμογών μάθησης περιλαμβάνουν αναγνώριση προσώπου, ανάλυση γονιδιακών ακολουθιών, έρευνα αγοράς και κυβερνοασφάλεια.

Τι είναι η ημι-επιβλεπόμενη μάθηση;

Η ημι-εποπτευόμενη μάθηση είναι το τρίτο από τέσσερα μοντέλα μηχανικής μάθησης. Σε έναν τέλειο κόσμο, όλα τα δεδομένα θα ήταν δομημένα και επισημασμένα πριν εισαχθούν σε ένα σύστημα. Αλλά δεδομένου ότι αυτό προφανώς δεν είναι εφικτό, η ημι-εποπτευόμενη μάθηση γίνεται μια εφαρμόσιμη λύση όταν υπάρχουν τεράστιες ποσότητες ακατέργαστων, μη δομημένων δεδομένων. Αυτό το μοντέλο αποτελείται από την εισαγωγή μικρών ποσοτήτων δεδομένων με ετικέτα για να αυξήσει τα σύνολα δεδομένων χωρίς ετικέτα. Ουσιαστικά, τα επισημασμένα δεδομένα ενεργούν για να δώσουν μια αρχή λειτουργίας στο σύστημα και μπορούν να βελτιώσουν σημαντικά την ταχύτητα και την ακρίβεια της μάθησης. Ένας ημι-εποπτευόμενος αλγόριθμος μάθησης καθοδηγεί τη μηχανή να αναλύσει τα επισημασμένα δεδομένα για τις συσχετιζόμενες ιδιότητες που θα μπορούσαν να εφαρμοστούν στα δεδομένα χωρίς ετικέτα.

Όπως διερευνήθηκε σε βάθος σε αυτό το ερευνητικό έγγραφο Τύπου του ΜΙΤ, υπάρχουν, ωστόσο, κίνδυνοι που σχετίζονται με αυτό το μοντέλο, όπου τα ελαττώματα στα επισημασμένα δεδομένα μαθαίνονται και αναπαράγονται από το σύστημα. Οι εταιρείες που χρησιμοποιούν με τη μεγαλύτερη επιτυχία ημι-επιβλεπόμενη μάθηση διασφαλίζουν ότι υπάρχουν πρωτόκολλα βέλτιστης πρακτικής. Η ημι-επιβλεπόμενη μάθηση χρησιμοποιείται στην ομιλία και τη γλωσσική ανάλυση, τη σύνθετη ιατρική έρευνα όπως η κατηγοριοποίηση πρωτεϊνών, και την υψηλού επιπέδου ανίχνευση απάτης.

Τι είναι η ενισχυμένη μάθηση;

Η ενισχυμένη μάθηση είναι το τέταρτο μοντέλο μηχανικής μάθησης. Στην επιβλεπόμενη μάθηση, η μηχανή λαμβάνει το κλειδί απάντησης και μαθαίνει βρίσκοντας συσχετίσεις μεταξύ όλων των σωστών αποτελεσμάτων. Το μοντέλο ενισχυμένης μάθησης δεν περιλαμβάνει ένα κλειδί απάντησης αλλά, αντίθετα, εισάγει ένα σύνολο επιτρεπόμενων ενεργειών, κανόνων και πιθανών τελικών καταστάσεων. Όταν ο επιθυμητός στόχος του αλγορίθμου είναι σταθερός ή δυαδικός, οι μηχανές μπορούν να μάθουν με το παράδειγμα. Αλλά σε περιπτώσεις όπου το επιθυμητό αποτέλεσμα είναι μεταβλητό, το σύστημα πρέπει να μάθει από την εμπειρία και την ανταμοιβή. Στα μοντέλα ενισχυτικής μάθησης, η «ανταμοιβή» είναι αριθμητική και προγραμματίζεται στον αλγόριθμο ως κάτι που το σύστημα επιδιώκει να συλλέξει.

Από πολλές απόψεις, αυτό το μοντέλο είναι ανάλογο με τη διδασκαλία κάποιου πώς να παίζει σκάκι. Σίγουρα, θα ήταν αδύνατο να προσπαθήσουμε να τους δείξουμε κάθε πιθανή κίνηση. Αντ 'αυτού, εξηγείτε τους κανόνες και ενισχύουν τις δεξιότητές τους μέσω της πρακτικής. Οι ανταμοιβές έρχονται με τη μορφή όχι μόνο της νίκης του παιχνιδιού, αλλά και της απόκτησης των κομματιών του αντιπάλου. Οι εφαρμογές της ενισχυμένης μάθησης περιλαμβάνουν αυτοματοποιημένη προσφορά τιμών για τους αγοραστές της διαδικτυακής διαφήμισης, της ανάπτυξης παιχνιδιών υπολογιστών, και της διαπραγμάτευσης χρηματιστηριακών αγορών υψηλών συμμετοχών.

Enterprise machine learning σε ενέργεια

Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης αναγνωρίζουν μοτίβα και συσχετίσεις, πράγμα που σημαίνει ότι είναι πολύ καλοί στην ανάλυση της δικής τους επένδυσης. Για εταιρείες που επενδύουν σε τεχνολογίες μηχανικής μάθησης, αυτό το χαρακτηριστικό επιτρέπει μια σχεδόν άμεση αξιολόγηση των λειτουργικών επιπτώσεων. Κατωτέρω είναι ακριβώς ένα μικρό δείγμα μερικών από τους αναπτυσσόμενους τομείς των εφαρμογών εκμάθησης μηχανών επιχειρήσεων.

  • Μηχανισμοί σύστασης: Από το 2009 έως το 2017, ο αριθμός των νοικοκυριών των ΗΠΑ που εγγράφονται σε υπηρεσίες ροής βίντεο αυξήθηκε κατά 450%. Και ένα άρθρο του 2020 στο περιοδικό Forbes αναφέρει μια περαιτέρω αύξηση στα στοιχεία χρήσης ροής βίντεο έως και 70%. Οι μηχανές σύστασης έχουν εφαρμογές σε πολλές πλατφόρμες λιανικής πώλησης και αγορών, αλλά σίγουρα έρχονται στις δικές τους με υπηρεσίες συνεχούς ροής μουσικής και βίντεο.

  • Δυναμικό μάρκετινγκ: Η δημιουργία πιθανών πελατών και η διοχέτευσή τους μέσω της διοχέτευσης πωλήσεων απαιτεί τη δυνατότητα να συγκεντρωθούν και να αναλυθούν όσο το δυνατόν περισσότερα στοιχεία πελατών. Οι σύγχρονοι καταναλωτές παράγουν έναν τεράστιο όγκο ποικίλων και μη δομημένων δεδομένων – από μεταγραφές συνομιλίας έως μεταφορτώσεις εικόνων. Η χρήση των εφαρμογών μηχανικής μάθησης βοηθά τους εμπόρους να κατανοήσουν αυτά τα δεδομένα - και να τα χρησιμοποιήσουν για να παρέχουν εξατομικευμένο περιεχόμενο μάρκετινγκ και δέσμευση σε πραγματικό χρόνο με τους πελάτες και τους πιθανούς πελάτες.

  • ERP και αυτοματοποίηση διαδικασιών: Οι βάσεις δεδομένων ERP περιέχουν ευρεία και διαφορετικά σύνολα δεδομένων, τα οποία μπορεί να περιλαμβάνουν στατιστικά απόδοσης πωλήσεων, αναθεωρήσεις καταναλωτών, αναφορές τάσεων αγοράς και αρχεία διαχείρισης εφοδιαστικής αλυσίδας. Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την εύρεση συσχετίσεων και προτύπων σε τέτοια δεδομένα. Αυτές οι πληροφορίες μπορούν στη συνέχεια να χρησιμοποιηθούν για την ενημέρωση σχεδόν κάθε τομέα της επιχείρησης, συμπεριλαμβανομένης της βελτιστοποίησης των ροών εργασίας των συσκευών Internet of Things (IoT) εντός του δικτύου ή των καλύτερων τρόπων αυτοματοποίησης επαναλαμβανόμενων εργασιών ή εργασιών επιρρεπών σε σφάλματα.

  • Προληπτική συντήρηση: Οι σύγχρονες εφοδιαστικές αλυσίδες και τα έξυπνα εργοστάσια χρησιμοποιούν όλο και περισσότερο συσκευές και μηχανήματα IoT, καθώς και συνδεσιμότητα cloud σε όλους τους στόλους και τις δραστηριότητές τους. Οι βλάβες και οι ανεπάρκειες μπορεί να οδηγήσουν σε τεράστιο κόστος και διαταραχές. Όταν τα δεδομένα συντήρησης και επισκευής συλλέγονται με μη αυτόματο τρόπο, είναι σχεδόν αδύνατο να προβλεφθούν πιθανά προβλήματα – πόσο μάλλον να αυτοματοποιηθούν οι διαδικασίες για την πρόβλεψη και την πρόληψή τους. Οι αισθητήρες πύλης μπορούν να τοποθετηθούν ακόμη και σε αναλογικά μηχανήματα δεκαετιών, παρέχοντας ορατότητα και αποτελεσματικότητα σε όλη την επιχείρηση.

Προκλήσεις μηχανικής μάθησης

Στο βιβλίο του Spurious Corratations, ο επιστήμονας δεδομένων και απόφοιτος του Χάρβαρντ Τάιλερ Βίγκαν επισημαίνει ότι «Δεν είναι όλες οι συσχετίσεις ενδεικτικές μιας υποκείμενης αιτιώδους σύνδεσης». Για να το καταδείξει αυτό, περιλαμβάνει ένα διάγραμμα που δείχνει μια φαινομενικά ισχυρή συσχέτιση μεταξύ της κατανάλωσης μαργαρίνης και του ποσοστού διαζυγίου στην κατάσταση του Μέιν. Φυσικά, αυτό το διάγραμμα έχει σκοπό να κάνει ένα χιουμοριστικό σημείο. Ωστόσο, πιο σοβαρά, οι εφαρμογές μηχανικής μάθησης είναι ευάλωτες τόσο στην ανθρώπινη όσο και στην αλγοριθμική μεροληψία και σφάλμα. Και λόγω της τάσης τους να μάθουν και να προσαρμοστούν, τα λάθη και οι ψευδείς συσχετίσεις μπορούν γρήγορα να διαδώσουν και να μολύνουν τα αποτελέσματα σε όλο το νευρωνικό δίκτυο.

Μια πρόσθετη πρόκληση προέρχεται από μοντέλα μηχανικής μάθησης, όπου ο αλγόριθμος και η έξοδος του είναι τόσο πολύπλοκα που δεν μπορούν να εξηγηθούν ή να κατανοηθούν από τους ανθρώπους. Αυτό ονομάζεται μοντέλο “black box” και θέτει σε κίνδυνο τις εταιρείες όταν δεν είναι σε θέση να προσδιορίσουν πώς και γιατί ένας αλγόριθμος κατέληξε σε ένα συγκεκριμένο συμπέρασμα ή απόφαση.

Ευτυχώς, καθώς αυξάνεται η πολυπλοκότητα των συνόλων δεδομένων και των αλγορίθμων μηχανικής μάθησης, το ίδιο συμβαίνει και με τα εργαλεία και τους πόρους που είναι διαθέσιμοι για τη διαχείριση του κινδύνου. Οι καλύτερες εταιρείες εργάζονται για την εξάλειψη των σφαλμάτων και της μεροληψίας με τη θέσπιση αξιόπιστων και επικαιροποιημένων κατευθυντήριων γραμμών διακυβέρνησης και πρωτοκόλλων βέλτιστης πρακτικής.

Πηγή: https://www.sap.com/greece/products/artificial-intelligence/what-is-machine-learning.html

Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη

Η τεχνητή νοημοσύνη (Ai Intelligence, AI) είναι τεχνολογία που επιτρέπει στις μηχανές να επιδεικνύουν ανθρωποειδή συλλογιστική και ικανότητες όπως η αυτόνομη λήψη αποφάσεων. Μέσω της αφομοίωσης τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων εκπαίδευσης, η τεχνητή νοημοσύνη μαθαίνει να αναγνωρίζει την ομιλία, να εντοπίζει μοτίβα και τάσεις, να επιλύει προληπτικά προβλήματα και να προβλέπει μελλοντικές συνθήκες και περιστατικά.

Επισκόπηση τεχνητής νοημοσύνης

Η τεχνητή νοημοσύνη είναι μία από τις πιο μετασχηματιστικές τεχνολογίες στη σύγχρονη εποχή. Είναι επίσης μια από τις πιο γρήγορες τεχνολογικές διαταραχές που έχουν γίνει ποτέ. Αλλά τι είναι η τεχνητή νοημοσύνη, πραγματικά – και τι κάνει για τις επιχειρήσεις;

Ο όρος τεχνητή νοημοσύνη ξεκίνησε το 1956 σε ένα επιστημονικό συνέδριο στο Κολέγιο Ντάρτμουθ. Ένας από τους ιδρυτές της τεχνητής νοημοσύνης, ο Marvin Minsky, το περιέγραψε ως «την επιστήμη της κατασκευής μηχανών που κάνουν πράγματα που θα απαιτούσαν ευφυΐα αν γινόταν από άνδρες».

Ενώ ο πυρήνας αυτού του ορισμού ισχύει σήμερα, τα σύγχρονα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης έχουν εξελιχθεί για να επιδείξουν δυνατότητες επίλυσης προβλημάτων για εργασίες όπως η οπτική αντίληψη, η αναγνώριση ομιλίας, ο σχεδιασμός, η λήψη αποφάσεων και η μετάφραση μεταξύ των γλωσσών. Μπορούν να επεξεργαστούν τα δεδομένα και τις πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο, αποδεικνύοντας ότι είναι ευέλικτες, ανταποκρινόμενες τεχνολογίες που αυξάνουν τις ικανότητες των ανθρώπινων χρηστών και αυξάνουν την αποδοτικότητα, την παραγωγικότητα και την ικανοποίηση στον χώρο εργασίας.

Τύποι τεχνητής νοημοσύνης

Ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης δεν είναι μια ενιαία τεχνολογία αλλά μάλλον ένα σύνολο τεχνολογιών που μπορούν να συνδυαστούν για την εκτέλεση διαφορετικών τύπων εργασιών. Αυτά τα καθήκοντα μπορεί να είναι πολύ συγκεκριμένα, όπως η κατανόηση της γλώσσας που ομιλείται και ανταποκρίνεται κατάλληλα, ή πολύ ευρεία, όπως η παροχή βοήθειας σε κάποιον με ταξιδιωτικές προτάσεις για το σχεδιασμό διακοπών. Αλλά η κατανόηση όλων των διαφορετικών τύπων τεχνολογιών που συνθέτουν την τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να είναι ένα δύσκολο έργο. Εδώ είναι τα βασικά.

Τρεις κύριοι τύποι τεχνητής νοημοσύνης

Στο βασικό επίπεδο, υπάρχουν τρεις κατηγορίες τεχνητής νοημοσύνης:

  • Στενό ΑΙ (επίσης γνωστό ως αδύναμο ΑΙ): Ένα σύστημα AI σχεδιασμένο για να εκτελεί μια συγκεκριμένη εργασία ή ένα σύνολο εργασιών. Αυτός είναι ο τύπος AI που χρησιμοποιείται στις τρέχουσες εφαρμογές. Ονομάζεται αδύναμο όχι επειδή στερείται δύναμης ή ικανότητας, αλλά επειδή απέχει πολύ από το να έχουμε την ανθρώπινη κατανόηση ή συνείδηση που συσχετίζουμε με την αληθινή νοημοσύνη. Αυτά τα συστήματα είναι περιορισμένα στο πεδίο εφαρμογής τους και δεν έχουν τη δυνατότητα να εκτελούν εργασίες εκτός του συγκεκριμένου τομέα τους. Παραδείγματα στενής τεχνητής νοημοσύνης είναι οι βοηθοί φωνής, η αναγνώριση προσώπου και ομιλίας και τα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα.

  •  Γενική τεχνητή νοημοσύνη (γνωστή και ως ισχυρή ΤΕΧΝΗΤΉ): Θεωρητικά, ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης που θα ήταν σε θέση να εκτελέσει με επιτυχία οποιοδήποτε διανοητικό έργο που ένας άνθρωπος θα μπορούσε - ενδεχομένως ακόμα καλύτερα από ό, τι ένας άνθρωπος θα μπορούσε. Όπως τα στενά συστήματα τεχνητής νοημοσύνης, τα γενικά συστήματα τεχνητής νοημοσύνης θα είναι σε θέση να μάθουν από την εμπειρία και να εντοπίσουν και να προβλέψουν πρότυπα, αλλά θα είχαν την ικανότητα να κάνουν τα πράγματα ένα βήμα παραπέρα, προεκτείνοντας αυτή τη γνώση σε ένα ευρύ φάσμα εργασιών και καταστάσεων που δεν αντιμετωπίζονται από προηγούμενα δεδομένα ή υπάρχοντες αλγορίθμους. Η γενική τεχνητή νοημοσύνη δεν υπάρχει ακόμη, αν και υπάρχει συνεχής έρευνα και ανάπτυξη στον τομέα με κάποια πολλά υποσχόμενη πρόοδο.

  • Υπερευφυές AI: Ένα σύστημα AI που ορίζεται ως πλήρως αυτογνώριμο και ξεπερνώντας την νοημοσύνη των ανθρώπων. Θεωρητικά, αυτά τα συστήματα θα είχαν τη δυνατότητα να βελτιώσουν τον εαυτό τους και να πάρουν αποφάσεις με νοημοσύνη πάνω από το ανθρώπινο επίπεδο. Πέρα από την απλή μίμηση ή τον εντοπισμό της ανθρώπινης συμπεριφοράς, η υπερευφυής ΤΕΧΝΗΤΉ θα την συλλάβει σε θεμελιώδες επίπεδο. Ενδυναμωμένο με αυτά τα ανθρώπινα χαρακτηριστικά – και περαιτέρω ενισχυμένο με μαζική επεξεργασία και αναλυτική δύναμη – θα μπορούσε να ξεπεράσει κατά πολύ τις δικές μας ικανότητες. Αν ένα υπερευφυές σύστημα τεχνητής νοημοσύνης αναπτύχθηκε θα μπορούσε να αλλάξει την πορεία της ανθρώπινης ιστορίας, αλλά επί του παρόντος υπάρχει μόνο στην επιστημονική φαντασία, και δεν υπάρχει καμία γνωστή μέθοδος για την επίτευξη αυτού του επιπέδου της τεχνητής νοημοσύνης.

Πώς λειτουργεί η τεχνητή νοημοσύνη;

Πέρα από τις κύριες ταξινομήσεις της στενής, γενικής και υπερευφυούς τεχνητής νοημοσύνης, υπάρχουν αρκετά πιο διαφορετικά και αλληλένδετα επίπεδα τεχνητής νοημοσύνης.

  • Η μηχανική μάθηση (ML) είναι ένα υποσύνολο της τεχνητής νοημοσύνης που επιτρέπει στα συστήματα υπολογιστών να μαθαίνουν και να βελτιώνονται από την εμπειρία ή τα δεδομένα, και ενσωματώνει στοιχεία από τομείς όπως η επιστήμη των υπολογιστών, η στατιστική, η ψυχολογία, η νευροεπιστήμη και η οικονομία. Εφαρμόζοντας αλγορίθμους σε διαφορετικούς τύπους μεθόδων μάθησης και τεχνικών ανάλυσης, η ML μπορεί αυτόματα να μάθει και να βελτιωθεί από τα δεδομένα και την εμπειρία χωρίς να έχει προγραμματιστεί ρητά να το κάνει. Για τις επιχειρήσεις, η μηχανική μάθηση μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την πρόβλεψη αποτελεσμάτων με βάση την ανάλυση μεγάλων, σύνθετων συνόλων δεδομένων.

  • Τα νευρωνικά δίκτυα είναι ένα θεμελιώδες συστατικό της τεχνητής νοημοσύνης, εμπνευσμένο από τη δομή και τη λειτουργία του ανθρώπινου εγκεφάλου. Αυτά τα πολυεπίπεδα υπολογιστικά μοντέλα έχουν κόμβους συγκεντρωμένους μαζί όπως οι νευρώνες σε έναν βιολογικό εγκέφαλο. Κάθε τεχνητός νευρώνας λαμβάνει είσοδο, εκτελεί μαθηματικές πράξεις σε αυτό και παράγει ένα αποτέλεσμα που στη συνέχεια περνά σε επόμενα στρώματα νευρώνων μέσω γρήγορης, παράλληλης επεξεργασίας. Κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης, τα νευρωνικά δίκτυα προσαρμόζουν τη δύναμη των συνδέσεων μεταξύ των νευρώνων με βάση παραδείγματα στα δεδομένα, επιτρέποντάς τους να αναγνωρίζουν μοτίβα, να κάνουν προβλέψεις και να επιλύουν προβλήματα. Χρησιμοποιούν μια ποικιλία μεθόδων για να μάθουν από τα δεδομένα ανάλογα με την εργασία και τον τύπο των δεδομένων. Τα νευρωνικά δίκτυα έχουν βρει εφαρμογές σε διάφορους τομείς όπως η αναγνώριση εικόνας και ομιλίας, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας, η μοντελοποίηση, τα αυτόνομα οχήματα και πολλά άλλα.

  • Η βαθιά μάθηση (DL) είναι ένα υπολογιστικό υποσύνολο της μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιεί νευρωνικά δίκτυα με πολλαπλά (βαθιά) επίπεδα για να μάθει και να εξαγάγει χαρακτηριστικά από τεράστιες ποσότητες δεδομένων. Αυτά τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα μπορούν αυτόματα να ανακαλύψουν περίπλοκα πρότυπα και σχέσεις στα δεδομένα που μπορεί να μην είναι άμεσα προφανή στους ανθρώπους, επιτρέποντας πιο ακριβείς προβλέψεις και αποφάσεις. Η βαθιά μάθηση υπερέχει σε εργασίες όπως η αναγνώριση εικόνας και ομιλίας, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας και η ανάλυση δεδομένων. Αξιοποιώντας την ιεραρχική δομή των βαθιά νευρωνικών δικτύων, η βαθιά μάθηση έχει φέρει επανάσταση σε πολλούς τομείς, συμπεριλαμβανομένης της υγειονομικής περίθαλψης, των οικονομικών και των αυτόνομων συστημάτων.

  • Το παραγωγικό AI (gen AI) είναι ένας τύπος βαθιάς μάθησης που χρησιμοποιεί βασικά μοντέλα όπως τα μοντέλα μεγάλων γλωσσών (lLMs) για να δημιουργήσει ολοκαίνουργιο περιεχόμενο—συμπεριλαμβανομένων εικόνων, κειμένου, ήχου, βίντεο και κώδικα λογισμικού—με βάση τα δεδομένα εκπαίδευσής τους. Το Gen AI είναι ένας όρος για διάφορες τεχνολογίες μοντέλων θεμελίωσης - νευρωνικά δίκτυα που εκπαιδεύονται σε τεράστιους όγκους δεδομένων χρησιμοποιώντας αυτο-επιβλεπόμενη μάθηση, όπως η πρόβλεψη της επόμενης λέξης στο κείμενο. Οι αναδυόμενες δυνατότητές του το καθιστούν μια σημαντική ανακάλυψη στην τεχνητή νοημοσύνη, με ένα ενιαίο μοντέλο μερικές φορές ικανό να γράψει και ποιήματα και επιχειρηματικά έγγραφα, να δημιουργήσει εικόνες και να περάσει δοκιμές συλλογισμού. Φανταστείτε την παραγωγή δύο LLM, ένα εκπαιδευμένο αποκλειστικά σε επιστημονικά ερευνητικά περιοδικά και ένα άλλο εκπαιδευμένο σε μυθιστορήματα επιστημονικής φαντασίας. Μπορούν και οι δύο να δημιουργήσουν μια σύντομη περιγραφή της κίνησης των αντικειμένων στο διάστημα, αλλά οι περιγραφές θα ήταν δραστικά διαφορετικές. Η παραγωγική ΑΙ έχει πολλές επιχειρηματικές εφαρμογές, όπως η δημιουργία ρεαλιστικών πρωτοτύπων προϊόντων, η διεξαγωγή φυσικών συζητήσεων στην εξυπηρέτηση πελατών, ο σχεδιασμός εξατομικευμένων υλικών μάρκετινγκ, η αυτοματοποίηση διαδικασιών δημιουργίας περιεχομένου και η δημιουργία γραφικών και ειδικών εφέ. Τόσο οι επιχειρήσεις όσο και οι καταναλωτές υιοθετούν το παραγωγικό ΑΙ με αξιοσημείωτο ρυθμό, καθοδηγούμενοι από το γεγονός ότι πολλές εφαρμογές γενικής τεχνητής νοημοσύνης δεν απαιτούν δεξιότητες προγραμματισμού ή κωδικοποίησης για να χρησιμοποιήσουν - οι χρήστες απλά περιγράφουν τι θέλουν χρησιμοποιώντας κανονική γλώσσα και η εφαρμογή εκτελεί το έργο, συχνά με εντυπωσιακά αποτελέσματα. Σύμφωνα με δημοσίευμα της McKinsey, το 2023:

  • Το 33% των οργανισμών χρησιμοποιούν τακτικά τη γενική τεχνητή νοημοσύνη σε τουλάχιστον μία επιχειρηματική λειτουργία.

  • Το 40% των οργανισμών θα αυξήσει τις επενδύσεις στην τεχνητή νοημοσύνη λόγω της γενικής τεχνητής νοημοσύνης.

  • Το 60% των οργανισμών που χρησιμοποιούν AI χρησιμοποιούν ήδη το gen AI.

Εφαρμογές AI

Ακολουθούν μερικοί άλλοι τρόποι με τους οποίους η τεχνητή νοημοσύνη αλλάζει τον τρόπο με τον οποίο οι άνθρωποι εργάζονται, μαθαίνουν και αλληλεπιδρούν με την τεχνολογία:

Ρομποτική

Η ρομποτική έχει χρησιμοποιηθεί στην κατασκευή για χρόνια, αλλά πριν από την εισαγωγή της τεχνητής νοημοσύνης, η βαθμονόμηση και ο αναπρογραμματισμός έπρεπε να γίνουν χειροκίνητα - και τυπικά μόνο μετά από κάτι χαλασμένο. Χρησιμοποιώντας ai—συχνά με τη μορφή αισθητήρων Internet of Things (IoT)—οι κατασκευαστές έχουν καταφέρει να επεκτείνουν σε μεγάλο βαθμό το πεδίο εφαρμογής, τον όγκο και τον τύπο των εργασιών που τα ρομπότ τους μπορούν να εκτελέσουν, βελτιώνοντας παράλληλα την ακρίβειά τους και μειώνοντας τον χρόνο εκτός λειτουργίας. Μερικά κοινά παραδείγματα ρομποτικής με τη βοήθεια του AI περιλαμβάνουν ρομπότ διαλογής παραγγελιών σε αποθήκες και αγροτικά ρομπότ που ποτίζουν τις καλλιέργειες σε βέλτιστους χρόνους.

Όραση σε υπολογιστή

Η όραση του υπολογιστή είναι ο τρόπος με τον οποίο οι υπολογιστές «βλέπουν» και κατανοούν το περιεχόμενο των ψηφιακών εικόνων και βίντεο. Οι εφαρμογές όρασης υπολογιστών χρησιμοποιούν αισθητήρες και αλγόριθμους μάθησης για την εξαγωγή σύνθετων θεματικών πληροφοριών που μπορούν στη συνέχεια να χρησιμοποιηθούν για την αυτοματοποίηση ή την ενημέρωση άλλων διαδικασιών. Μπορεί επίσης να προεκτείνει τα δεδομένα που βλέπει για προγνωστικούς σκοπούς, όπως στην περίπτωση των αυτοκινούμενων αυτοκινήτων.

Επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP)

Τα συστήματα επεξεργασίας φυσικής γλώσσας αναγνωρίζουν και κατανοούν τη γραπτή ή την προφορική γλώσσα. Σε πιο εξελιγμένες εφαρμογές, το NLP μπορεί να χρησιμοποιήσει το πλαίσιο για να συμπεράνει τη στάση, τη διάθεση και άλλες υποκειμενικές ιδιότητες για να ερμηνεύσει με μεγαλύτερη ακρίβεια το νόημα. Οι πρακτικές εφαρμογές του NLP περιλαμβάνουν chatbots, ανάλυση αλληλεπίδρασης τηλεφωνικού κέντρου και ψηφιακούς βοηθούς φωνής όπως οι Siri και Alexa.

 

Οφέλη από την τεχνητή νοημοσύνη

Οι τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης έχουν προχωρήσει πέρα από το πρώιμο στάδιο υιοθέτησης και είναι πλέον κοινές σε πολλές επιχειρηματικές εφαρμογές.

Σήμερα, οι εταιρείες αντλούν μετρήσιμα οφέλη από τη δημιουργία AI στις βασικές επιχειρηματικές διαδικασίες τους:

  • Βελτιωμένη αποδοτικότητα και παραγωγικότητα: Ένα από τα σημαντικότερα πλεονεκτήματα της τεχνητής νοημοσύνης στις επιχειρήσεις είναι η ικανότητά της να αυτοματοποιεί τις εργασίες και να βελτιστοποιεί τις λειτουργίες. Τα συστήματα που τροφοδοτούνται με AI μπορούν να επεξεργαστούν μεγάλο όγκο δεδομένων με ταχύτητα κεραυνού, απελευθερώνοντας πολύτιμους ανθρώπινους πόρους για να εστιάσουν σε περισσότερες δραστηριότητες προστιθέμενης αξίας. Αυτή η αυξημένη αποδοτικότητα οδηγεί σε βελτίωση της παραγωγικότητας, καθώς οι εργαζόμενοι μπορούν να αφιερώσουν το χρόνο τους στη διαδικασία λήψης στρατηγικών αποφάσεων και στην καινοτομία και όχι σε συνήθεις και εγκόσμιες εργασίες.

  • Βελτιωμένη εμπειρία πελατών: Η τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης έχει φέρει επανάσταση στον τρόπο με τον οποίο οι επιχειρήσεις αλληλεπιδρούν με τους πελάτες. Μέσω των αλγορίθμων NLP και ML, τα ai powered chatbots και οι εικονικοί βοηθοί μπορούν να παρέχουν εξατομικευμένη και σε πραγματικό χρόνο υποστήριξη στους πελάτες, 24/7. Αυτή η διαθεσιμότητα όχι μόνο βελτιώνει την ικανοποίηση των πελατών, αλλά επίσης βοηθά τις επιχειρήσεις να παρέχουν μια απρόσκοπτη εμπειρία πελατών σε όλα τα κανάλια μειώνοντας παράλληλα τους χρόνους απόκρισης και το ανθρώπινο σφάλμα.

  • Λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων: Τα επιχειρηματικά συστήματα AI μπορούν να αναλύσουν τεράστιες ποσότητες δομημένων και μη δομημένων δεδομένων, επιτρέποντας στους οργανισμούς να λαμβάνουν πιο ενημερωμένες αποφάσεις. Η άντληση σημαντικών πληροφοριών από αυτά τα δεδομένα δίνει στις εταιρείες τη δυνατότητα να εντοπίζουν τάσεις, να προβλέπουν τη συμπεριφορά των πελατών και να βελτιστοποιούν τις λειτουργίες τους. Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να ανιχνεύσουν πρότυπα που οι άνθρωποι μπορεί να παραβλέψουν, παρέχοντας πολύτιμες πληροφορίες για στρατηγικό σχεδιασμό, αξιολόγηση κινδύνου και εξορθολογισμό των επιχειρηματικών διαδικασιών.

  • Λειτουργική αποδοτικότητα: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αυτοματοποιήσει επαναλαμβανόμενες, χρονοβόρες εργασίες και ροές εργασίας, καθώς και να χειριστεί σύνθετους υπολογισμούς, ανάλυση δεδομένων και άλλες κουραστικές εργασίες με ακρίβεια, οδηγώντας σε βελτιωμένη ακρίβεια και μειωμένα σφάλματα. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί επίσης να βοηθήσει στον εντοπισμό ανωμαλιών, απάτης και παραβιάσεων της ασφάλειας γρήγορα, μετριάζοντας πιθανές απώλειες.

  • Ενισχυμένη συνεργασία εργατικού δυναμικού: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να προωθήσει τη μεγαλύτερη συνεργασία και την ανταλλαγή γνώσεων μεταξύ των εργαζομένων. Τα ευφυή συστήματα μπορούν να βοηθήσουν στην ανακάλυψη δεδομένων παρέχοντας ευκολότερη πρόσβαση σε σχετικές πληροφορίες και παρέχοντας πληροφορίες που βοηθούν τους εργαζομένους στη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων. Επιπλέον, τα εργαλεία συνεργασίας που τροφοδοτούνται από AI επιτρέπουν την απρόσκοπτη επικοινωνία και ανταλλαγή γνώσεων μεταξύ ομάδων, τμημάτων, ακόμη και γεωγραφικά διάσπαρτων τοποθεσιών, ενθαρρύνοντας την καινοτομία και ενισχύοντας την παραγωγικότητα.

Επιχείρηση ΑΙ σε δράση

Το πεδίο εφαρμογής και η προσβασιμότητα της σύγχρονης επιχειρηματικής τεχνητής νοημοσύνης το καθιστά χρήσιμο για πολλούς τομείς.

Μερικά παραδείγματα περιπτώσεων χρήσης τεχνητής νοημοσύνης σε όλους τους κλάδους περιλαμβάνουν:

  • Η τεχνητή νοημοσύνη στην υγειονομική περίθαλψη: Τα σύνολα ιατρικών δεδομένων είναι μερικά από τα μεγαλύτερα και πιο πολύπλοκα στον κόσμο. Μια σημαντική εστίαση της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη είναι η αξιοποίηση των δεδομένων για την εύρεση σχέσεων μεταξύ της διάγνωσης, των πρωτοκόλλων θεραπείας και των αποτελεσμάτων των ασθενών. Επιπλέον, τα νοσοκομεία στρέφονται σε λύσεις τεχνητής νοημοσύνης για την υποστήριξη επιχειρησιακών πρωτοβουλιών, όπως η ικανοποίηση και η βελτιστοποίηση του εργατικού δυναμικού, η ικανοποίηση των ασθενών και η μείωση του κόστους.

  • AI στον τραπεζικό τομέα: Ο κλάδος των χρηματοπιστωτικών υπηρεσιών ήταν ένας από τους πρώτους που υιοθέτησε τεχνητή νοημοσύνη σε κλίμακα, ιδίως για να επιταχύνει την ταχύτητα των συναλλαγών, την εξυπηρέτηση πελατών και την απόκριση σε θέματα ασφάλειας. Οι κοινές εφαρμογές περιλαμβάνουν ai bots, συμβούλους ψηφιακών πληρωμών και εντοπισμό απάτης.

  • AI στην παραγωγή: Το σημερινό έξυπνο εργοστάσιο είναι ένα δίκτυο μηχανών, αισθητήρων IoT και υπολογιστικής ισχύος – ένα διασυνδεδεμένο σύστημα που χρησιμοποιεί την τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση για να αναλύσει δεδομένα και να μάθει καθώς πηγαίνει σε πραγματικό χρόνο. ΤΟ ΑΙ βελτιστοποιεί και ενημερώνει συνεχώς τις αυτοματοποιημένες διαδικασίες και τα έξυπνα συστήματα σε ένα έξυπνο εργοστάσιο, από την παρακολούθηση των συνθηκών εξοπλισμού μέχρι την πρόβλεψη προβλημάτων εφοδιαστικής αλυσίδας μέχρι την ενεργοποίηση της προγνωστικής παραγωγής.

  • ΑΙ στο λιανικό εμπόριο: Οι αγοραστές στο διαδίκτυο δραστηριοποιούνται σε ένα ευρύ φάσμα σημείων επαφής και δημιουργούν μεγαλύτερες ποσότητες σύνθετων και μη δομημένων συνόλων δεδομένων από ποτέ. Για να κατανοήσετε και να χρησιμοποιήσετε αυτά τα δεδομένα, οι λιανοπωλητές χρησιμοποιούν τις λύσεις ΑΙ για να επεξεργαστούν και να αναλύσουν διαφορετικά σύνολα δεδομένων, βελτιώνοντας το μάρκετινγκ και παρέχοντας καλύτερες εμπειρίες αγορών.

Ηθική και προκλήσεις της τεχνητής νοημοσύνης

Ενώ η τεχνητή νοημοσύνη παρουσιάζει εξαιρετικές ευκαιρίες, έρχεται επίσης με τους κινδύνους που πρέπει να αναγνωριστούν και να μετριαστούν για να αποτρέψουν τη ζημία στα άτομα, τις ομάδες, τις επιχειρήσεις, και την ανθρωπότητα συνολικά. Εδώ είναι μερικές από τις πιο επείγουσες προκλήσεις ηθικής τεχνητής νοημοσύνης, τις οποίες οι καταναλωτές, οι επιχειρήσεις και οι κυβερνήσεις θα πρέπει να λαμβάνουν υπόψη καθώς προσπαθούν να χρησιμοποιήσουν την τεχνητή νοημοσύνη υπεύθυνα.

  • Ηθική χρήση των δεδομένων των πελατών: Μέχρι το 2029, εκτιμάται ότι θα υπάρχουν 6,4 δισεκατομμύρια χρήστες smartphone παγκοσμίως. Κάθε συσκευή μπορεί να μοιραστεί τεράστιες ποσότητες δεδομένων, από τη θέση μέχρι τα προσωπικά στοιχεία και τις προτιμήσεις των χρηστών, καθώς και τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης και τις συμπεριφορές αναζήτησης. Καθώς οι επιχειρήσεις αποκτούν ευρύτερη πρόσβαση στις προσωπικές πληροφορίες των πελατών τους, καθίσταται όλο και πιο σημαντικό να καθιερώσουν σημεία αναφοράς και συνεχώς αναπτυσσόμενα πρωτόκολλα για την προστασία της ιδιωτικής ζωής και την ελαχιστοποίηση του κινδύνου.

  • Μεροληψία τεχνητής νοημοσύνης: Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να αντικατοπτρίζουν ή να ενισχύουν τις υπάρχουσες προκαταλήψεις που υπάρχουν στα δεδομένα εκπαίδευσής τους, οδηγώντας ενδεχομένως σε αθέμιτα αποτελέσματα σε εφαρμογές όπως η πρόσληψη εργασίας ή οι εγκρίσεις δανείων. Για να μετριάσουν αυτές τις προκαταλήψεις, οι οργανισμοί πρέπει να βεβαιωθούν ότι τα σύνολα δεδομένων τους είναι διαφορετικά, να διεξάγουν τακτικούς ελέγχους και να χρησιμοποιούν αλγορίθμους μείωσης των διακρίσεων. Ένα πραγματικό παράδειγμα προκατάληψης της τεχνητής νοημοσύνης εμφανίστηκε στο σύστημα υγειονομικής περίθαλψης των ΗΠΑ, όπου ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης που στερείται κρίσιμων ικανοτήτων μετριασμού των διακρίσεων συμπεραίνει από τα δεδομένα εκπαίδευσης ότι οι δημογραφικές ομάδες που ξοδεύουν λιγότερα για την υγειονομική περίθαλψη δεν χρειάζονται τόση φροντίδα στο μέλλον όσο οι ομάδες υψηλότερων δαπανών, με αποτέλεσμα μια μεροληψία που επηρέασε τις αποφάσεις για την υγεία για εκατοντάδες εκατομμύρια ασθενείς.

  • Διαφάνεια τεχνητής νοημοσύνης και επεξηγήσιμη ΑΙ: Η διαφάνεια της τεχνητής νοημοσύνης αναφέρεται στον ανοικτό χαρακτήρα και τη σαφήνεια του τρόπου με τον οποίο τα συστήματα AI λειτουργούν για να διασφαλίσουν ότι οι λειτουργίες τους, οι διαδικασίες λήψης αποφάσεων και τα αποτελέσματά τους είναι κατανοητά και ερμηνεύσιμα από τους ανθρώπους. Αυτό είναι ζωτικής σημασίας για την οικοδόμηση εμπιστοσύνης στις εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης και για την αντιμετώπιση των ανησυχιών σχετικά με την μεροληψία, τη λογοδοσία και τη δικαιοσύνη. Η επεξηγήσιμη τεχνητή νοημοσύνη επικεντρώνεται συγκεκριμένα στην ανάπτυξη μοντέλων και αλγορίθμων τεχνητής νοημοσύνης που μπορούν να παρέχουν εξηγήσεις για τις αποφάσεις και τις προβλέψεις τους με τρόπο που είναι κατανοητός στους χρήστες και τα ενδιαφερόμενα μέρη. Οι επεξηγήσιμες τεχνικές έχουν ως στόχο να απομυθοποιήσουν πολύπλοκα συστήματα με την αποκάλυψη των παραγόντων και των χαρακτηριστικών που επηρεάζουν τις εκροές τους—επιτρέποντας στους χρήστες να εμπιστεύονται, να επαληθεύουν και ενδεχομένως να διορθώνουν τις αποφάσεις όπου είναι απαραίτητο.

  • Deepfakes: Ο όρος deepfake είναι ένας συνδυασμός βαθιάς μάθησης και ψεύτικου. Ένα deepfake είναι μια εξελιγμένη μέθοδος δημιουργίας ή αλλαγής περιεχομένου πολυμέσων, όπως εικόνες, βίντεο ή ηχογραφήσεις, χρησιμοποιώντας AI. Τα deepfakes επιτρέπουν τη χειραγώγηση των εκφράσεων του προσώπου, των χειρονομιών και της ομιλίας σε βίντεο, συχνά με εξαιρετικά ρεαλιστικό τρόπο. ΑΥΤΉ η τεχνολογία έχει συγκεντρώσει την προσοχή λόγω των δυνατοτήτων της για τη δημιουργία πειστικού αλλά κατασκευασμένου περιεχομένου που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για διάφορους σκοπούς, από την ψυχαγωγία και την καλλιτεχνική έκφραση έως περισσότερο σχετικά με εφαρμογές όπως παραπληροφόρηση και απάτη ταυτότητας.