Mi az AI?
A mesterséges intelligencia az emberi intelligencia folyamatainak gépek, különösen számítógépes rendszerek általi szimulációja. Az AI speciális alkalmazásai közé tartoznak a szakértői rendszerek, a természetes nyelvi feldolgozás, a beszédfelismerés és a gépi látás.
Hogyan működik az AI?
A mesterséges intelligencia körüli felhajtás felgyorsulásával a gyártók igyekeztek népszerűsíteni termékeik és szolgáltatásaik használatát. Az, amit a köznyelvben egyszerűen AI-nek neveznek, gyakran egyszerűen a technológia egyik összetevője, például a gépi tanulás. A mesterséges intelligenciának viszont speciális hardver és szoftver alapokra van szüksége a gépi tanulási algoritmusok írásához és azok betanításához. Nincs egyetlen programozási nyelv sem, ami az AI szinonimája lenne, de a Python, az R, a Java, a C++ és a Julia rendelkezik olyan funkciókkal, amelyek népszerűek az AI-fejlesztők körében.
Általánosságban elmondható, hogy az AI-rendszerek úgy működnek, hogy nagy mennyiségű adatot gyűjtenek, majd ezeket különböző korrelációk és minták szempontjából elemzik, és ezeket a mintákat használják a jövőbeli állapotok előrejelzésére. Ily módon egy szövegpéldákkal táplálkozó chatbot megtanulhatja, hogy élethű eszmecserét generáljon az emberekkel, vagy több millió példa áttekintése után egy képfelismerő eszköz képessé válik arra, hogy azonosítsa és leírja a képeken lévő objektumokat. Az új, gyorsan fejlődő generatív AI technikák valósághű szöveget, képeket, zenét és egyéb médiatartalmat hozhatnak létre.
Az AI programozás a kognitív készségekre összpontosít, amelyek a következőket foglalják magukban:
Tanulás
A mesterséges intelligencia programozásának ezen része az adatok megszerzésére és azok gyakorlati információvá alakítására vonatkozó szabályok létrehozására összpontosít. Az algoritmusoknak nevezett szabályok lépésenkénti utasításokat adnak a számítástechnikai eszközök számára egy adott feladat végrehajtásához.
Érvelés
Az AI programozás ezen aspektusa a megfelelő algoritmus kiválasztására összpontosít a kívánt eredmény eléréséhez.
Önkorrekció
Az AI programozás az algoritmusok folyamatos finomhangolására és a lehető legpontosabb eredmények biztosítására szolgál.
Kreativitás
A mesterséges intelligencia ezen aspektusa neurális hálózatokat, szabályalapú rendszereket, statisztikai módszereket és más mesterséges intelligencia technikákat használ új képek, új szövegek, új zenék és új ötletek generálására.
Az AI, a gépi tanulás és a mély tanulás közötti különbségek
A mesterséges intelligencia, a gépi tanulás és a mély tanulás gyakori kifejezések a vállalati IT-ben, és néha felcserélhetően használják őket. De vannak különbségek. Az 1950-es években született mesterséges intelligencia kifejezés az emberi intelligencia gépek általi szimulációjára utal. Az új technológiák fejlesztésével párhuzamosan folyamatosan változó képességek körét fedi le. Az AI alá tartozó technológiák közé tartozik a gépi tanulás és a mély tanulás.
A gépi tanulás lehetővé teszi, hogy a szoftveralkalmazások pontosabban jelezzék előre az eredményeket anélkül, hogy kifejezetten erre programoznák őket. A gépi tanulási algoritmusok előzményadatokat használnak bemenetként az új kimeneti értékek előrejelzéséhez. Ez a megközelítés sokkal hatékonyabbá vált a nagy adathalmazok számának növekedésével, amelyekre oktatni lehetett.
A mély tanulás, a gépi tanulás egy részhalmaza, az agy szerkezetének megértésein alapul. A mesterséges neurális hálózati struktúrák mélytanulási használata a mesterséges intelligencia közelmúltbeli fejlődésének alapja, eredményei közé tartoznak például az önvezető autók és a ChatGPT.
Miért fontos a mesterséges intelligencia?
Az AI azért fontos, mert képes megváltoztatni életünket, munkánkat és játékunkat. Hatékonyan használták az üzleti életben az emberek által végzett feladatok automatizálására, beleértve az ügyfélszolgálati munkát, a lead generálást, a csalások felderítését és a minőségellenőrzést.
Számos területen az AI sokkal jobban képes feladatokat ellátni, mint az emberek. Különösen, ha ismétlődő, részletorientált feladatokról van szó, mint például nagyszámú jogi dokumentum elemzése a vonatkozó mezők megfelelő kitöltése érdekében, az AI-eszközök gyakran gyorsan és viszonylag kevés hibával végzik el a feladatokat. Az általa feldolgozható hatalmas adatkészletek miatt az AI betekintést nyújthat a vállalatok működésébe is, amelyekről esetleg nem is tudtak. A generatív AI-eszközök gyorsan bővülő populációja fontos lesz az oktatástól és marketingtől a terméktervezésig.
Valójában az AI-technikák fejlődése nemcsak a hatékonyság robbanásszerű növekedését segítette elő, hanem teljesen új üzleti lehetőségeket nyitott meg néhány nagyobb vállalat számára. A mesterséges intelligencia jelenlegi hulláma előtt nehéz lett volna elképzelni, hogy számítógépes szoftverrel összekapcsolják a utasokat a taxikkal, de az Uber ezzel a Fortune 500-as vállalattá vált.
A mesterséges intelligencia számos mai legnagyobb és legsikeresebb vállalat központi elemévé vált, köztük az Alphabet, az Apple, a Microsoft és a Meta számára, ahol az AI-technológiákat a működés javítására és a versenytársak megelőzésére használják. Az Alphabet leányvállalatánál, a Google-nál például a mesterséges intelligencia központi helyet foglal el keresőmotorjában, a Waymo önvezető autóiban és a Google Brainben, amely feltalálta a transzformátoros neurális hálózati architektúrát, amely alátámasztja a természetes nyelvi feldolgozás közelmúltbeli áttöréseit.
Miért hasznos az AI?
Automatizál
Az AI automatizálja az ismétlődő tanulást és az adatokon keresztül történő felfedezést. A kézi feladatok automatizálása helyett az AI gyakori, nagy volumenű, számítógépes feladatokat hajt végre. És ezt megbízhatóan és fáradtság nélkül teszi. Természetesen az emberek továbbra is nélkülözhetetlenek a rendszer felállításához és a megfelelő kérdések feltevéséhez.
Terméket fejleszt
Az AI sok használatban termék fejlesztéséhez fog hozzájárulni a jövőben. Az automatizálás, a csevegő platformok, a robotok és az intelligens gépek nagy mennyiségű adattal kombinálhatók számos technológia fejlesztése érdekében. Gondoljunk csak az okosotthonokra, a biztonságtechnológiára például az intelligens kamerákkal, vagy épp a befektetéselemzésre.
Gyorsan alkalmazkodik és tanul
A mesterséges intelligencia progresszív tanulási algoritmusokon keresztül tanul és alkalmazkodik. Az AI megkeresi és feltérképezi az adatok szerkezetét és szabályszerűségeit, ezáltal fejlesztve az algoritmusok képességeit. Ahogy egy algoritmus meg tudja tanítani magát sakkozni, meg tudja tanítani magának, hogy milyen terméket ajánljon legközelebb az online vásárlás során. Az ajánlott modellek pedig alkalmazkodnak új adatokból levont következtetésekhez.
Több adatot elemez és mélyebben
Az AI nagyobb mennyiségű adatot elemez, jóval strukturáltabban olyan neurális hálózatok segítségével, amelyek sok rejtett réteggel rendelkeznek. Például egy 5 szintből álló csalásészlelő felépítése korábban lehetetlen volt, kizárólag a mesterséges intelligenciára a támaszkodva. Mindez megváltozott a hihetetlen számítógépes teljesítmény és a nagy mennyiségű adatok miatt.
Pontos
Az AI hihetetlen pontosságot ér el mély neurális hálózatokon keresztül. Például az Alexával és a Google-lel folytatott interakciói mind a mély tanuláson alapulnak. Közös jellemzőjük, hogy egyre pontosabbak, minél többet használjuk őket. Például az orvostudomány területén a mély tanulásból és a tárgyfelismerésből származó mesterséges intelligencia technikák ma már felhasználhatók a rák pontosabb meghatározására az orvosi képalkotó eljárások során (MRI, ultrahang stb.)
A legtöbbet hozza ki az adatokból
Amikor az algoritmusok öntanulóak, az adatok maguk is eszköznek számítanak. Mivel az adatok szerepe ma minden eddiginél fontosabb, versenyelőnyt teremthet. Ha mindenki hasonló technikákat alkalmaz, a legjobb adatok nyernek. De ezeknek az adatoknak az innovatív és felelősségteljes felhasználásához megbízható mesterséges intelligencia szükséges. Ez pedig azt jelenti, hogy AI-rendszereinek etikusnak, méltányosnak és fenntarthatónak kell lenniük.
Az AI előnyei és hátrányai
A mesterséges neurális hálózatok és a mély tanulási AI-technológiák gyorsan fejlődnek, elsősorban azért, mert az AI sokkal gyorsabban képes nagy mennyiségű adatot feldolgozni, és az emberileg lehetségesnél pontosabb előrejelzéseket adni.
Míg a napi rendszerességgel keletkező hatalmas adatmennyiség maga alá temetne egy emberi kutatót, addig a gépi tanulást használó AI-alkalmazások feldolgozhatják ezeket az adatokat, és gyorsan hasznosítható információkká alakíthatják.
Jelen állás szerint az AI elsődleges hátránya, hogy drága a mesterséges intelligencia programozásához szükséges nagy mennyiségű adat feldolgozása. Mivel a mesterséges intelligencia technikákat egyre több termékbe és szolgáltatásba építik be, a szervezeteknek arra is rá kell hangolódniuk, hogy az AI szándékosan vagy véletlenül elfogult és diszkriminatív rendszereket hozhat létre.
Az AI előnyei
Jó a részletorientált munkákban
A mesterséges intelligencia ugyanolyan jónak bizonyult, ha nem jobb, mint az orvosok bizonyos rákos megbetegedések, köztük a mellrák és a melanoma diagnosztizálásában.
Gyorsabb az adatigényes feladatok elvégzésében
A mesterséges intelligencia széles körben használatos az adatigényes iparágakban, beleértve a banki és értékpapír-, gyógyszer- és biztosítási ágazatokat, hogy csökkentsék a nagy adathalmazok elemzéséhez szükséges időt. A pénzügyi szolgáltatások például rutinszerűen használnak mesterséges intelligenciát a hitelkérelmek feldolgozására és a csalások felderítésére.
Munkát takarít meg és növeli a termelékenységet
Példa erre a raktárautomatizálás használata, amely a világjárvány alatt növekedett, és várhatóan növekedni fog az AI és a gépi tanulás integrálásával.
Konzisztens eredményeket biztosít
A legjobb mesterséges intelligencia fordítóeszközök magas szintű konzisztenciát biztosítanak, és még a kisvállalkozások számára is lehetőséget kínálnak arra, hogy az ügyfeleket anyanyelvükön érjék el.
Személyre szabással javíthatja az ügyfelek elégedettségét
Az AI személyre szabhatja a tartalmat, az üzenetküldést, a hirdetéseket, az ajánlásokat és a webhelyeket az egyes ügyfelek számára. Az AI-alapú virtuális ügynökök mindig rendelkezésre állnak. Az AI-programoknak nem kell aludniuk vagy szünetet tartaniuk, 24 órás szolgáltatást nyújtanak.
Az AI hátrányai
Drága.
Mély műszaki szakértelmet igényel.
Korlátozott a kínálat képzett munkaerőből AI-eszközök fejlesztéséhez.
Az egyik feladatról a másikra történő általánosítás képességének hiánya.
Felszámol és átalakít munkaköröket, iparágakat.
A mesterséges intelligencia 4 fajtája
Arend Hintze, a Michigani Állami Egyetem integratív biológia, számítástechnika és mérnöki adjunktusa szerint a mesterséges intelligencia négy típusba sorolható, kezdve a manapság széles körben használt, feladat-specifikus intelligens rendszerekkel és az olyan szenzitív rendszerekig bezárólag, amelyek nem mégis léteznek.
1. típus: Reaktív gépek
Ezeknek az AI-rendszereknek nincs memóriájuk, és feladatspecifikusak. Példa erre a Deep Blue, az IBM sakkprogramja, amely az 1990-es években legyőzte Garri Kaszparovot. A Deep Blue képes azonosítani a sakktáblán lévő figurákat és prekoncepciókat alkotni, de mivel nincs memóriája, nem tudja felhasználni a múltbeli tapasztalatokat a jövőbeliek tájékoztatására.
2. típus: Korlátozott memória
Ezek az AI-rendszerek memóriával rendelkeznek, így a múltbeli tapasztalatokat felhasználhatják a jövőbeli döntések meghozatalához. Az önvezető autók döntéshozatali funkcióinak egy része például így van kialakítva.
3. típus: A tudatelmélet
A tudatelmélet pszichológiai fogalom. A mesterséges intelligenciára alkalmazva ez azt jelenti, hogy a rendszer rendelkezik a szociális intelligenciával az érzelmek megértéséhez. Az ilyen típusú mesterséges intelligencia képes lesz következtetni az emberi szándékokra és előre jelezni a viselkedést, ami szükséges ahhoz, hogy az AI-rendszerek az emberi csapatok szerves tagjaivá váljanak.
4. típus: Önismeret
Ebben a kategóriában az AI-rendszerek önérzettel rendelkeznek, ami tudatosságot ad számukra. Az öntudatos gépek megértik saját jelenlegi állapotukat. Ez a fajta mesterséges intelligencia ma még nem létezik.
Milyen példák vannak az AI-technológiára, és hogyan használják ma?
Automatizálás
Az AI-technológiákkal párosítva az automatizálási eszközök bővíthetik az elvégzett feladatok mennyiségét és típusait. Példa erre a robotizált folyamatautomatizálás (RPA), egy olyan szoftvertípus, amely automatizálja az ismétlődő, szabályalapú adatfeldolgozási feladatokat, amelyeket hagyományosan emberek végeznek. A gépi tanulással és a feltörekvő mesterséges intelligencia eszközökkel kombinálva az RPA automatizálhatja a vállalati feladatok nagyobb részét, lehetővé téve az RPA taktikai robotjai számára, hogy továbbadják az AI-ból származó intelligenciát, és reagáljanak a folyamatváltozásokra.
Gépi tanulás
Ez a számítógép programozás nélküli működésének tudománya. A mély tanulás a gépi tanulás egy részhalmaza, amely nagyon leegyszerűsítve a prediktív analitika automatizálásaként fogható fel. Háromféle gépi tanulási algoritmus létezik:
Felügyelt tanulás: az adatkészletek címkézve vannak, így a minták észlelhetők és felhasználhatók új adatkészletek címkézésére.
Felügyelet nélküli tanulás: az adatkészletek nincsenek címkézve, és hasonlóságok vagy különbségek szerint vannak rendezve.
Megerősítő tanulás: az adatkészletek nincsenek címkézve, de egy vagy több művelet végrehajtása után az AI rendszer visszajelzést kap.
Gépi látás
Ez a technológia lehetővé teszi a gép számára a látást. A gépi látás kamera, analóg-digitális átalakítás és digitális jelfeldolgozás segítségével rögzíti és elemzi a vizuális információkat. Gyakran hasonlítják össze az emberi látással, de a gépi látás nem kötődik a biológiához, és programozható például a falakon való átlátásra. Számos alkalmazásban használják az aláírás azonosításától az orvosi képelemzésig. A számítógépes látást, amely a gépi alapú képfeldolgozásra összpontosít, gyakran összekeverik a gépi látással.
Természetes nyelvi feldolgozás (NLP)
Ez az emberi nyelv számítógépes program általi feldolgozása. Az NLP egyik régebbi és legismertebb példája a levélszemét-felismerés, amely az e-mail tárgysorát és szövegét vizsgálja, és eldönti, hogy az e-mail levélszemét-e. Az NLP jelenlegi megközelítései a gépi tanuláson alapulnak. Az NLP feladatok közé tartozik a szövegfordítás, a hangulatelemzés és a beszédfelismerés.
Robotika
Ez a mérnöki terület a robotok tervezésére és gyártására összpontosít. A robotokat gyakran olyan feladatok elvégzésére használják, amelyeket az emberek nehezen tudnak végrehajtani vagy nagyfokú következetességre van szükség hozzá. Például robotokat használnak autógyártó összeszerelő sorokon vagy a NASA a nagy tárgyak mozgatására az űrben. A kutatók gépi tanulást is használnak olyan robotok építésére, amelyek képesek kölcsönhatásba lépni a közösségi környezetben.
Önvezető autók
Az autonóm járművek a számítógépes látás, a képfelismerés és a mély tanulás kombinációját használják fel, hogy automatizált készségeket építsenek ki a jármű vezetéséhez, miközben egy adott sávban maradnak, és elkerülik a váratlan akadályokat, például a gyalogosokat.
Szöveg, kép és hang generálása
A generatív AI technikákat, amelyek szöveges felszólításokból különféle típusú médiát hoznak létre, széles körben alkalmazzák a vállalkozásokban, hogy a tartalomtípusok látszólag korlátlan skáláját hozzanak létre a fotorealisztikus művészettől az e-mail-válaszokig, blogcikkekig és forgatókönyvekig bezárólag.
Az AI néhány felhasználási területe
AI az üzleti életben
A gépi tanulási algoritmusokat az analitikai és ügyfélkapcsolat-kezelési (CRM) platformokba integrálják, hogy információkat tárjanak fel az ügyfelek jobb kiszolgálásával kapcsolatban. A chatbotokat beépítették a weboldalakba, hogy azonnali szolgáltatást nyújtsanak az ügyfeleknek. A generatív AI technológia, például a ChatGPT gyors fejlődése várhatóan messzemenő következményekkel jár: munkahelyek felszámolása, a terméktervezés forradalmasítása és az üzleti modellek felborulása.
AI az oktatásban
A mesterséges intelligencia automatizálhatja az osztályozást, így az oktatóknak több idejük marad más feladatokra. Felmérheti a tanulókat, és alkalmazkodhat szükségleteikhez, segítve őket a saját tempójukban történő munkavégzésben. A mesterséges intelligencia oktatói további támogatást nyújthatnak a diákoknak, biztosítva, hogy a pályán maradjanak. A technológia azt is megváltoztathatja, hogy a diákok hol és hogyan tanulnak, talán még néhány tanárt is helyettesíthet. Amint azt a ChatGPT, a Google Bard és más nagy nyelvi modellek bebizonyították, a generatív AI segíthet az oktatóknak kurzusmunkák és egyéb tananyagok elkészítésében, és új módokon vonhatja be a tanulókat. Ezen eszközök megjelenése arra is kényszeríti az oktatókat, hogy újragondolják a tanulók házi feladatát és tesztelését, valamint felülvizsgálják a plágiumra vonatkozó irányelveket.
AI a pénzügyekben
A mesterséges intelligencia a személyes pénzügyi alkalmazásokban személyes adatokat gyűjtenek és pénzügyi tanácsokat adnak. Például az IBM Watsont alkalmazták már a lakásvásárlás folyamatában is. Manapság a mesterséges intelligencia szoftverek végzik a kereskedés nagy részét a Wall Streeten.
AI a szórakoztatóiparban és a médiában
A szórakoztatóiparban a mesterséges intelligencia technikákat használ a célzott reklámokhoz, a tartalom ajánlásához, terjesztéshez, csalások felderítéséhez, forgatókönyvek készítéséhez és filmek készítéséhez. Az automatizált újságírás segít a hírszerkesztőségekben ésszerűsíteni a média munkafolyamatait, csökkentve az időt, a költségeket és a bonyolultságot. A hírszolgálatok mesterséges intelligencia segítségével automatizálják a rutinfeladatokat, például az adatbevitelt és a lektorálást; valamint témák kutatására és címek/tárgysorok készítésére. Megkérdőjelezhető, hogy az újságírás hogyan tudja megbízhatóan használni a ChatGPT-t és a generatív AI-t más típusú tartalom előállítására.
AI a szoftverkódolásban és az informatikai folyamatokban
Új generatív mesterséges intelligencia-eszközök használhatók természetes nyelvi utasításokon alapuló alkalmazáskódok előállítására, de ez még nagyon gyerekcipőben jár és nem valószínű, hogy hamarosan leváltják a szoftvermérnököket. Az AI-t számos IT-folyamat automatizálására is használják, beleértve az adatbevitelt, a csalások felderítését, az ügyfélszolgálatot, valamint a prediktív karbantartást és biztonságot.
A mesterséges intelligencia etikus használata
Míg a mesterséges intelligencia eszközök egy sor új funkciót kínálnak a vállalkozások számára, az AI használata etikai kérdéseket is felvet.
Ez problémás lehet, mert a gépi tanulási algoritmusok, amelyek sok legfejlettebb AI-eszköz alapját képezik, csak annyira intelligensek, mint amennyire a képzés során adják őket. Mivel az ember választja ki, hogy milyen adatokat használjon fel egy AI-program betanításához, a gépi tanulási torzítás lehetősége benne rejlik, és ezt szorosan figyelemmel kell kísérni.
👥 Tegyük hatékonyabbá a digitális folyamataidat!
Kattints ide, foglalj időpontot, és fedezz fel új, eredményes marketingstratégiákat. Fektess ma a tudásodba, hogy holnapra már látható eredményeket érj el!
Forrás: Techtarget.com