▷ Umetna inteligenca: kaj je to in trenutni praktični primeri?

Podjetja že nekaj let z nami stalno govorijo o Umetni inteligenci, ki jo uvajajo v svoje storitve, aplikacije in procesorje. Kljub temu, da nosijo isto ime, hvala Bogu, umetna inteligenca našega pralnega stroja (zaradi razlogov, ki nam uidejo) in našega pametnega telefona ni tako razvita, da bi lahko razmišljala o svojem obstoju in naši moči nad njimi. Za zdaj…

Kot smo vam že povedali v članku o razvoju AI USB Intel Movidius, je umetna inteligenca tu, da ostane in nam pomaga pri reševanju vsakodnevnih težav. Toda kaj točno je umetna inteligenca?

Vir: Vir Dexeter

Gif, ki ga vidite zgoraj , na zelo poenostavljen način prikazuje, kako deluje globoka nevronska mreža. Ti sistemi zahtevajo težko usposabljanje, da bodo kasneje lahko na primer prepoznali slike, optimizirali rešitve ali preprosto izvedeli več. V bistvu gre za niz algoritmov, ki bi jih lahko uvrstili med AI in spadajo v področje poglobljenega učenja.

Kazalo vsebine

Umetna inteligenca: novo programiranje

Danes umetna inteligenca ne sestavlja zapletenih mešanih tehnoloških sistemov s vestjo, kot je pogosto razvidno iz znanstvenofantastičnih del. Tisti, ki ga ustvarimo, bolj sodi na opredelitev zapletenih algoritmov, ki vrnejo rezultate na podlagi vhodov in ukazov, ki so jim jih učili. Čeprav je to le eden od pomenov.

Obstajajo različni načini razumevanja umetne inteligence, vendar bi jih lahko razdelili na štiri glavne skupine:

II, ki mislijo kot ljudje

Rick in Morty z maslom

Kompleksni računalniški sistemi s svojo vestjo, ki razmišljajo in se odločajo po svoji želji in presegajo lastnosti, za katere so bili programirani ( Ghost in the Shell). To še ni dosegljivo in niti ne vemo, ali bo to mogoče v prihodnosti, zato ni veliko komentarja.

IA, ki delujejo kot ljudje

Razmišljanje kot človek ni isto kot pretvarjanje, da se obnaša kot človek. Danes ustvarjamo nekaj takšnih sistemov, kjer so uvedene naključnosti in konkretne funkcije , da dajo občutek, da inteligenca razmišlja kot oseba.

Pametni pomočnik paprike

V video igrah to nenehno opažamo, saj strojno nadzorovani sovražniki pogosto poskušajo simulirati človeško vedenje. Ločeno od video iger je bilo doseženo, da lahko umetna inteligenca piše z nepopolnostmi in nepravilnostmi, kot bi jih človek.

Takšni, ki razmišljajo racionalno

Morda najpogostejša različica te tehnologije danes. Pravimo, da razmišljajo racionalno, ker jim dajemo orodja, da ponudijo učinkovite in smiselne rezultate. Lahko se prilagodijo okolju, v katerem se nahajajo, z lahkoto, čeprav še zdaleč ne razmišljajo zase.

AlphaStar učenje

Primer tega je umetna inteligenca, ki igra video igre, kot so AlphaStar (StarCraft II) ali AlphaZero (šah, shogi in go). Ti stroji so se celo sposobni boriti proti človeškim nasprotnikom in so že premagali občasnega svetovnega prvaka.

IA, ki delujejo racionalno

Ker "delujejo", odkrijemo, da ne obdelujejo podatkov, ki jim jih posredujemo, zdi se, da razmišljajo le racionalno. To je najbolj poenostavljena različica te tehnologije in je faza, ki smo jo že v veliki meri že prehodili. Nekateri računalniški sistemi se zatečejo k tej tehnologiji, saj jih je veliko lažje programirati, njihovo delo pa je običajno preprosto.

Smart sesalnik

Na primer, naprave, ki sprejemajo klice in vas vodijo skozi njihove možnosti ali inteligentne pomočnike spletnih strani, ki vas običajno prosijo, da priporočite povezane rešitve.

Že s sprejemljivo podobo, kako je inteligenca razporejena glede na njihovo kompleksnost, vas pojdimo v središče zadeve.

Matematika misli

Eden od načinov programiranja umetne inteligence je ravnanje s podatki kot namišljene enote, imenovane tenzorji. Tenzorji so zapletena algebrska enota (skalarjev, vektorjev in matric), ki za pravilno delovanje z njimi zahteva znanje matematike. Posledično bo učinkovitost aplikacij AI tako dobra, kot so bile izvedene matematične manipulacije s podatki.

Poenostavljeno razlago nabojev

Za širitev razvoja te vrste programske opreme je veliko skupin ustvarilo in odprlo svoje knjižnice kod za javnost, da skupaj in s skupnostjo ustvarijo bolj inteligentne sisteme. TensorFlow pri Googlu, CNTK pri Microsoftu, Theano, Caffe2 in Keras so nekateri najpomembnejši primeri. Vsaka od knjižnic se problematike osredotoča iz različnih zornih kotov in zahvaljujoč temu imamo na razpolago razvoj AI na različnih ravneh abstrakcije.

Če ne veste, kakšne so stopnje abstrakcije, je sistem, ki meri, kako tesno je računalniški jezik z govorjenim jezikom. Čim višja je stopnja abstrakcije, tem bolj spominja na človeški jezik in nižja, bolj je strojna koda, torej tisti svet, ki deluje samo z ničlami ​​in tistimi.

Novi sistemi, nova strojna oprema

Jasno je, da vsa programska oprema deluje znotraj strojne opreme, vendar je enostavno pasti v iluzijo, da se oblak lahko spopade z vsem, a resničnost ni tako sladka. Glede na to, kako je optimizirana koda, lahko AI deluje lokalno (na napravi pametni telefon, računalnik ali internet stvari). Ali lahko napravam dovolijo, da izračune pošljejo strežnikom, jih obdelajo in ti vrnejo rezultat.

Storitve v oblaku

V mnogih primerih "majhna" naprava poskuša velik del izračunov opraviti lokalno in strežniku pošlje le del težave, s čimer prihrani veliko stroškov upravljanja storitev.

Umetna inteligenca iz dneva v dan

Vemo, da je razmišljanje o prihodnosti tega nekaj zelo zanimivega in za nekatere celo vznemirljivo, vendar vam ni treba iti tako daleč, da bi videli prve sadove. Kje v današnji družbi najdemo sledi umetne inteligence?

Umetna inteligenca na mobilnem telefonu

Morda se nam zdi neopaženo, vendar nas obdaja na vse strani. Začenši z domačimi napravami, imajo novi mobilni telefoni pogosto majhne vgrajene sisteme, imenovane Umetna inteligenca, ki vam pomagajo narediti boljše fotografije. Izbirno fokusirajte slike po obdelavi, da bodo videti bolj ostre, barvite ali kontrastne. Nekateri celo prepoznajo predmete, ki jih zajamemo, in nam ponudijo povezana iskanja.

Na tem področju izstopa tudi kolega, ki je »OK Google«, ki se uči iz vsega, kar ji povemo in je sposoben obdelati neskončne zahteve. Čeprav lahko zelo enostavno ugotovimo, da ste "obdelani" (na primer, da ne morete nadaljevati pogovora), ne moremo zavrniti trdega dela, za katerega vemo, da stoji za njim.

Google Assistant

Govoriti moramo tudi o skorajšnji avtonomni vožnji. Avtomobili, kot je Tesla, že ponujajo te nadomestne rešitve pod nadzorom AI v nekaterih državah. Ti sistemi lahko zajamejo okolje okoli avtomobila, obdelajo prepovedi, nevarnosti in podobno ter ustrezno varno vozijo.

Čeprav nam ni treba iti na tako visoke ravni inteligence v avtomobilskem svetu. Vidimo, da nekateri avtomobili že imajo tako zanimive sisteme, kot so zaznavanje zaustavitve v sili ali samodejno parkiranje.

Kraljica v senci:

Do zdaj ste morda že razmišljali, da je AI povsod in da se vsak trenutek upirajo, vendar bodite prepričani, da vas toaster ne bo ubil med spanjem. Kar lahko potrdimo, je, da ta tehnologija nadzoruje več, kot si mislite, in je odgovorna za številne trende v družbi.

Youtube, Twitter, Googlovi oglasi… Vse to do neke mere nadzirajo nastavitve, ki ste jih navedli, pa tudi umetna inteligenca, ki odloča, kaj vam bo prikazal. Ali slišite sporočilo, podobno: "Želim deliti svoje podatke z Googlom, tako da mi ponuja oglase, ki bi me lahko zanimali" ?

Kako to deluje? No, videli boste, na podlagi tega, kar porabite na internetu, se ustvari profil po vaših okusih in ste povezani z mnogimi drugimi ljudmi. Ko vam morajo internetne storitve nekaj pokazati, s pomočjo tega profila, ki ga sestavljajo milijoni posameznikov , ocenijo, kaj vas lahko zanima.

Poenostavljena razlaga velikih podatkov

Ta način analize ogromne količine podatkov (Big Data) z uporabo AI zahteva veliko moči in kariere se pojavljajo po vsem svetu, ki so pripravljeni na to temo pripraviti prihodnost. Kot boste razumeli, TeraBytes šteje podatke, ki jih uporabniki uporabljajo vsako sekundo, zato jih človek ne more analizirati. Tukaj umetna inteligenca sodeluje s podatki in ljudje jo uporabljajo za pripravo ocen in tako naprej, na primer s statistiko.

PRIPOROČAMO VAM Google Home Mini: kaj je to in za kaj je značilnosti

Fundacija: Globoko, Strojno učenje

Malo se bomo usmerili po svetu video iger, da bomo Deep Learning nekoliko bolje razumeli, saj je AI vstopil na področje video iger tako kot predvajalnik (kot smo že omenili), kot programer in oblikovalec. Če sledite napredku panoge, NVIDIA pridobiva na znanosti za različne tehnologije, med katerimi je tudi sistem DLSS (Deep Learning Super Sampling), umetna inteligenca, ki lahko spreminja slike.

Primerjava DLSS

Funkcija DLSS je pretvoriti sliko iz FullHD (1080p) v UltraHD (4k), da bi lahko predvajali najzahtevnejše naslove z boljšo hitrostjo slike. Uporabniki so se sprva pritoževali, da so slike videti zamegljene in brez fokusa, a le nekaj mesecev pozneje so rezultati odlični.

To je zahvaljujoč Deep Learningu, sistemu, prek katerega se umetna inteligenca uči s prakso in napakami. V primeru DLSS je NVIDIA Intelligence nenehno analizirala slike v ločljivosti UltraHD in jih poskušala ponovno ustvariti s pomočjo FullHD slike. Z drugimi besedami, kot da bi vam dali četrtino slike in morali ste zapolniti vrzeli, ki jih ne poznate. Globoko učenje je vrsta sistema, ki spada v tako imenovano strojno učenje ali samodejno učenje v španščini.

Strojno učenje in poglobljeno učenje

Strojno učenje bi lahko opredelili kot temeljni kamen umetne inteligence. To so različni nizi algoritmov, ki se med drugim pogosto uporabljajo za stroje za učenje nalog. Na primer, prepoznavanje slike, igranje šaha ali zaznavanje razpoloženja so izzivi, ki se jih je mogoče naučiti, glede na izziv pa se uporabljajo različne vrste algoritmov.

Strojno učenje naj bi bilo niz algoritmov, ki omogočajo, da se stroj uči iz izkušenj, ki jih nabira. Po drugi strani pa se globinsko učenje osredotoča na učenje s heterogenimi vložki. Obe disciplini se razvijata in preučujeta z energijo, saj je prihodnost umetne inteligence negotova.

Prihodnost umetne inteligence

Iz naše perspektive se zdi, da so možnosti umetne inteligence neskončne. Še vedno ne vemo, kakšna je naša meja in že delamo na ustvarjanju drugega, ki je podoben nam, toda kaj lahko pričakujemo v prihodnosti?

Ničesar, kar bomo komentirali, ni mogoče sprejeti za samoumevno, vendar gre za izjave, ki temeljijo na določenih argumentih, ki izhajajo predvsem iz opazovanja, kako so se razvijali ti stroji.

Internet

Najprej se zdi nemogoče, da gremo v svet, v katerem dominira internet, zato bodo AI imeli večjo pomembnost in moč v medijih. Ni nas tisto, kar bi nas moralo prestrašiti, saj bi le tako lahko zagotovili vzdrževanje platforme. S tem bi lahko brskali po spletu v nekoliko bolj varovanem prostoru, a hkrati veliko bolj varnem. Kot prvi pionirji tega imamo Facebook bote, ki analizirajo in ocenijo, če skozi vas tečejo samomorilne misli in če to zaznajo, vas kontaktirajo.

Prav tako bodo v fizičnem svetu avtonomni avtomobili in avtomobili s pomočjo postajali vse bolj prevladujoči do trenutka, ko bo vožnja le rekreativna. Morda se sprememba ne zgodi sto let, a sprememba se bo zgodila.

Druga sprememba, ki je prav tako napovedana, je izmenjava trdega dela za stroje. To je revolucija, ki se je mnogi bojijo, vendar se zdi neizogibna, zato bomo morali biti pripravljeni.

Cyborg Neil Harbisson

In čeprav se zdi nekaj značilnega za znanstveno fantastiko, je zelo verjetno, da bomo morali v prihodnosti najti načine za vključitev tehnologije in umetne inteligence v svoje telo. Pravzaprav prvi kiborg v zgodovini že obstaja in se imenuje Neil Harbisson.

Onkraj te obale je neizmerno morje idej. Kdo ve? Morda vsi tovarniški stroji delujejo v sozvočju pod poveljstvom glavnega stroja s primitivnimi jeziki stroj-stroj. Morda bo nekega dne najboljši borzni špekulant Umetna inteligenca ali celo najboljši motoGP kolesar.

Umetna inteligenca

Morda se zdi res čudna, strašljiva prihodnost, toda zagotovo imamo še druge težave, ki jih skušamo rešiti!

In kaj veste o AI? Si želiš videti, kaj bo prišlo? Povejte nam, kakšne so vaše ideje o umetni inteligenci.

Pisava PowerDataIberdrolaIndraNewsRoom