ሰው ሰራሽ አስተውልነት ከመደበኛ ሁኔታዊ ሎጂክ፣ ዕድል እና ስታቲስቲክስ ይልቅ ይበልጣል

በሰው ሰራሽ አስተውሎት (AI) እና ባህላዊ ዘዴዎች መካከል ያለውን ልዩነት መረዳት

አንቶኒ ኳትሮን፣ ፒኤችዲ 20 ጃንዋሪ 2023

የአርቲፊሻል ኢንተሌጀንስ ዘመናዊ ተወዳጅነት፣ ከዚህም በተጨማሪ የመስመሩ አዲስና ማራኪ መሆኑ፣ ብዙ ድርጅቶች ፕሮጀክቶቻቸው የመስመሩ ዘመናዊ የማሻሻያዎችን ይጠቀማሉ ቢሉም በእውነት ደግሞ በብዛት መደበኛ ሁኔታዊ አስተዳደር፣ ዕድል እና ስታቲስቲክስን ብቻ ይጠቀማሉ። ይህም ድርጅቶች AI የሚያመጣቸውን ጥቅሞች እንዳያስተውሉ ምክንያት ይሆናል።

በሰፊው ሕዝብ ዘንድ ያለው የሰው ሰራሽ አስተውሎት (Artificial Intelligence) አጠቃላይ ግንዛቤ ትክክለኛ የእምነት ስምምነት ለማረጋገጥ እና ቴክኖሎጂው በደንቅ እና በኀላፊነት እንዲለማመድ አስፈላጊ ነው። የ AI ጥቅም ሲገለጽ እና ይህ ግለጽ ትክክል ባለመሆኑ ላይ ብዙ ምክንያቶች እና ውስጣዊ ጫናዎች ቢኖሩም፣ ድርጅቶች በውጤቱም ከትክክለኛ የቴክኖሎጂ ስኬቶች አይጠቀሙም። ሁኔታዊ ሎጂክ፣ የዕድል እና የስታቲስቲክስ ዘዴዎች የአሁኑን ድርጅቶች በሰፊው ይደግፋሉ እና በራሳቸው መብት ውስጥ የተወለዱ እና የሚያምሩ ሲሆኑ ከፍተኛ ጥቅም ሲያቀርቡም፣ ከዛሬ በሰው ሰራሽ አስተውሎት በሰፊው ከሚጠራው ይለያሉ።

ዘመናዊ የንግድ መተግበሪያዎች በተወሰነ ሎጂክ ላይ ይመረካሉ። በዘመናዊ የፕሮግራሚንግ ቋንቋዎች እና በፎርሙላ ሞተሮች ሁኔታ ውስጥ፣ የንግድ ሎጂክ ዛሬ በተለምዶ በቡሊያን ሎጂክ፣ በIf-Then-Else መግለጫዎች እና በCase መግለጫዎች ይገለጻል። የድርጅት የንግድ ሎጂክ በተወሰነ ሎጂክ ሊያዝ እና ሊገለጽ ይችላል። የእሱ ከፍተኛ እሴት እንዳለው ቢረጋገጥም፣ ከዛሬ በተለምዶ አርቲፊሻል ኢንተለጀንስ ተብሎ ከሚጠራው ይለያል። ለግምቶች እና ትንበያዎች ብዙውን ጊዜ በከፍተኛ ሁኔታ ጥቅም ላይ የሚውሉ የእድል እና የስታቲስቲክስ ዘዴዎች፣ እንዲሁም አስተማማኝ እና ትክክለኛ ቢሆኑም፣ በእውነት አርቲፊሻል ኢንተለጀንስ አይደሉም። እነዚህ የሂሳብ ህንጻዎች በተወሰነ ጊዜ በራስሽነት ይገለጻሉ፣ ለመቀየር ወይም ለመለወጥ ጥቂት ቋሚ ነገሮች ብቻ አሏቸው፣ ᅠየአርቲፊሻል ኢንተለጀንስ ግን በዳይናሚክስ ላይ ይመረካል።

ይልቁንም፣ እንደ በሰፊት እንደተገለፀው የአርቲፊሻል ኢንተለጀንስ በተለምዶ ከውሂብ የሚማሩ ሞዴሎችን ተጠቅሞ ሎጂክን ከውሂቡ ራሱ ይወስናል። ከ1999 ዓ.ም. የዩኒቨርሰል አፕሮክስማሽን ቲዮረም ማረጋገጫ ከቀረበ በኋላ፣ የኒውራል ኔትወርክ ማንኛውንም ተግባር መጠጋት እንደሚችል በማሳየት፣ አሁን የበለጠ ጥረት ከሌሎች ፓራዳይሞች ይልቅ ችግሮችን በአርቲፊሻል ኢንተለጀንስ በመጠቀም ለመፍታት እየተደረገ ነው። በስነ-ጥበብ ማንኛውንም ተግባር መጠጋት ቢቻልም፣ የኮምፒውተር ኃይል እና ይህን ለማሳካት የሚረዱ ቴክኒኮች በተግባር የመወሰኛ ምክንያት ነበሩ። ሆኖም ግን፣ የቅርብ ጊዜ እውቀቶች በስነ-ጥበብ እና በተግባር መካከል ያለውን ክፍተት ለመምራት ትልቅ እርምጃ ወስደዋል።

ዘመናዊ ሰው ሰራሽ አስተውሎት ጥልቅ የጠንካራ ተማርን፣ የተፈጥሮ ቋንቋ አያያዝን፣ LSTMs እና የመፍጠር-ጋራ ሞዴሎችን የሚያካትቱ ስልቶችን ይጠቀማል፣ በመተግበሪያዎች ውስጥ የሚጠቀሙት የ TensorFlow እና PyTorch ካፍሮዎችን ጨምሮ። ፕሮጀክትዎ ሰው ሰራሽ አስተውሎት እየተጠቀመ መሆኑን ለመፈተኽ ጥሩ ፈተና በፕሮጀክቶች ውስጥ በንቁ የሚጠቀሙ የመሳሪያ ስብስቦችን መመልከት ነው። በዙሪያው ያሉ መሳሪያዎችን ካልተጠቀመ የ AI የተገነባ ፕሮጀክት አይደለም ብሎ ሊገመት ይችላል፣ የማትሪክስ ማባዛት ባሉ የእለት ተእለት የ AI ተግባራትን የሚያከናውኑ ብጁ የመሳሪያ ስብስቦችን መጠቀም ላይ ያለውን ግልጽ ልዩነት ሳይጨምር።

በሰው ሰራሽ አስተውሎት ላይ የተመሠረቱ መተግበሪያዎች እና በሰው ሰራሽ አስተውሎት ላይ ያልተመሠረቱ መተግበሪያዎች

የሆነ ሥራ ማስተላለፍ ስርዓቶች የሚያሄዱት ሰፊ የመረጃ መጠን በመሆኑ ፣ ሰው በተለምዶ የሚያመለጠውን የግምት ግምት ግምት ያልሆነ ግምት ማግኘት ይቻላል ። በተለምዶ ይህን አይነኛ ግምት ነው ከፍተኛ የውድድር በርካታ የሚያመጣው ። ስለሆነም ድርጅቶች በውድድር ላይ ለመቆየት እንደ መንገድ ከእነዚህ ስርዓቶች ጋር ለመገናኘት ሌላ አማራጭ አይኖራቸውም ።

ከምልክት የተደረገላቸው መረጃዎች ነገሮችን ለመርማር እና ለመከታተል የሚማሩ የኮምፒዩተር ራዕይ ስርዓቶች;
የቋንቋ አካሄድ ስርዓቶች ጥያቄዎችን መመለስ ይማራሉ እና ከጊዜ ወደ ጊዜ ይሻሻላሉ እንደ ቻት-ቦቶች;
ከፒክሰል ግብዓት ብቻ የሚገኙ የጨዋታ መጫወቻ ወኪሎች፣ እንደ Space Invaders፣ Pacman እና Tetris ካሉ ጨዋታዎች መጫወት መማር ይችላሉ።

በተቃራኒ፣ እነዚህ የሰው ሰራሽ አስተውሎት ምሳሌዎች አይደሉም እና እንደዚህ መግለፅ የለባቸውም በሚል በሰፊው የሚጠቀሱ ጥቂት ምሳሌዎች እነሆ፡

በዕድል እና ስታቲስቲክስ ላይ የሚመረኮዙ የግምት ሞዴሎች፤
ከመረጃ ቋት መረጃን የሚያወጣና የቡድን መሰብሰብ ወይም የመለየት ዓይነት የሚያከናውኑ SQL ጥያቄዎች፤
በታብሎ ወይም በማይክሮሶፍት ፓወር BI ውስጥ የተፈጠሩ የህጎች ላይ የተመሰረቱ የአናሊሲስ ዳሽቦርዶች;
ቀላል ቀመሮችን የሚጠቀሙ የኤክሰል ስፕሬድሺቶች;
የVBA ኮድ የሚያካትቱ የኤክሰል ማክሮ የሚደግፉ ወርክቦኮች;
የሴንሰር ስርዓቶች ምልክት ወደ ቁጥጥር ማዕከል ይልካሉ፣ ይህንንም የሰው ባለሙያ ይተረካል።

ሰው ሰራሽ አስተውሎትን ለመቀበል ለሚፈልጉ ድርጅቶች የወደፊት አቅጣጫዎች

በብዙ ሁኔታዎች የአርቲፊሻል ኢንተለጀንስ ውስብስብ ችግሮችን መፍታት ቢችልም፣ የመደበኛ ሁኔታዊ ሎጂክ፣ ዕድል እና ስታቲስቲክስ የተሻለ የሚሆንባቸው ገደቦች አሉ። ለምሳሌ የ100% ታማኝነትን የሚጠይቁ ለውጦች ሲሆኑ፣ በዚህ ሁኔታ የ AI ስርዓቶች አንዳንዴ ያልተስማሙ ውጤቶችን ሊያመጡ ይችላሉ። በባህላዊ ቴክኒኮች ሁኔታ ውስጥ፣ እንደ አርቲፊሻል ኢንተለጀንስ ላይ የተመሰረተ እንደሆነ ሳይገልጹ እንዴት እንደተተገበሩ መግለፅ ጠቃሚ ይሆናል፣ ይህም የእውቀት ፍሰትን ያሻሽላል።

ሰው ሰራሽ አስተውልነት በየጊዜው እያደገ ነው፣ የተሻሻሉት ነገሮችም በፍጥነት በመግባት ቀድሞ በነበሩ የቴክኖሎጂ መድረኮች እና መሰረተ ልማት ላይ በመገንባት ቀንአውዳዊ ህይወት ውስጥ በዝግታ ይወረዳል። ይበልጥ ሰፊ ሲሆን፣ ትክክለኝነት ከመቼውም ጊዜ ይበልጥ አስፈላጊ ሲሆን፣ እንዴት እንደተተገበረ እና እንደተገለጸ ማሰብ ወሳኝ ነው። የጎደለው ዘርፍ በእርግጥ ተቆጣጣሪ ሲሆን፣ በAI አጠቃቀም ላይ ስህተት በመግለፅ የተወሰዱ የተወሰኑ ነፃነቶች በጊዜው ይፈታሉ። ሆኖም ግን፣ ድርጅቶች ከአሁን ትክክለኛ የAI ትርጓሜዎችን በመቀበል በዝርዝር ሊጀምሩ ይችላሉ።

እኛው የሰው ሰራሽ አስተውሎት ጥቅሞች ሰፊ ናቸው፣ እና Telemus AI ከእርስዎ ድርጅት ጋር በመተባበር ከባህላዊ ዘዴዎች ባሻገር ታይነት ያላቸውን ውጤቶች ለማምጣት ሊሰራ ይችላል።

Telemus AI™ ወደ ድርጅትዎ እንዴት እንደሚቀላቀል ለመረዳት ነፃ ማማክክር ለማግኘት ዛሬ ያግኙን።