ሰው ሰራሽ አስተውልነት ከክላሲካል አልጎሪዝሚክ ፕሮግራሚንግ ያነሰ

ከባህላዊ አልጎሪዝም ፕሮግራሚንግ ወደ ሰው ሰራሽ አስተውሎት

በሰው ሰራሽ አስተውቀኛ የተደረጉ እድገቶች ከዚህ በፊት አስቸጋሪ፣ የማይታከት ወይም በእጅጉ የተቀላቀለ የነበሩ ውስብስብ የኮምፒውተር ችግሮችን በብቃት ለመፍታት አስችለዋል። እነዚህ ችግሮች የፊት መለየት፣ የነገር መለየት፣ የመንገድ ዕቅድ እና ከፍተኛ በግል የተስተካከለ የመስመር ላይ ምክር ሰጪ ስርዓቶችን ያካትታሉ።

ወደፊት የሚጓዙት ድርጅቶች የሚጋፈታቸው ተቋማት ለባለብዙ-ውሳኔ ሰዎች የባህላዊ አካሄዶችን እና የሰው ሰራሽ አስተውሎት (AI) አካሄዶችን በመምረጥ የተወሳኝ የስሌት ችግሮችን መፍታት ነው። ሁለቱም ዘዴዎች በትክክልነት፣ በወጪ፣ በተግባራዊ ማድረግ ችግርነት እና በጥጥንነት አውድ ላይ ጠንካራ ስርዓትን በማቅረብ ላይ የራሳቸውን ልዩ ተቋማት አሏቸው።

ችግሮችን ለመፍታት የባህላዊ አልጎሪዝም ፕሮግራም አካሄድ

የባህላዊ ፕሮግራም አካሄድ ችግሮችን በመመሪያ አልጎሪዝም እና በበግልጽ የተገለፁ ትዕዛዞች በመጠቀም የመፍታትን ይዘት ይዟል። ግቤቶች ይተረጉማሉ እና ይገደባሉ፣ በተገለፁ የፕሮግራም አካሄዶች (Procedural፣ Object-Oriented፣ Functional እና Logical) በኩል ግቤቶችን ለማስኬድ አልጎሪዝም ሰርቶ ውጤቶችን ለማምረት ይቻላል።

በጊዜ እና በቦታ በአግባታ ውጤታማ ችግሮችን ለመፍታት አልጎሪዞሞችን መፈለግ በስፋት እንደ ቀድሞው አስቸጋሪ ነው ይባላል። በኮምፒውተር ውስብስብነት ቲዎሪ፣ ችግሮች ወይ P (Polynomial)፣ NP (Non-deterministic Polynomial)፣ NP-Complete ወይም NP-Hard ናቸው። የፖሊኖሚያል ችግሮች በፍጥነት መፍታት እና ማረጋገጥ ይቻላል፣ የፖሊኖሚያል ያልሆኑ ችግሮች ግን አይቻሉም። የNP ችግሮችን በዘመናዊ አልጎሪዚም አካሄዶች መፍታት አስቸጋሪ ነው።

የP ችግር ምሳሌ በሁለት ነጥቦች መካከል አጭርን መንገድ ማግኘት ሲሆን፣ የNP ችግር ምሳሌ ደግሞ የጉዞ ሻጭ ችግር ነው ተከታታይ ቦታዎች ሲሰጡ፣ ሁሉንም ቦታዎች በሊሆን በቂ አጭር ርቀት ለመጎብኘት ምርጥ መንገድ ምን ማድረግ ነው። በአሁኑ ጊዜ በኮምፒውተር ሊፈቱ የሚገቡት ብዙ ችግሮች ወደ NP ምድብ ይገባሉ። በአብዛኛዎቹ ሁኔታዎች፣ ለ عملي ዓላማዎች፣ ግምታዊ መፍትሄ ብዙውን ጊዜ በቂ ነው። ሰዎች ዕለት ጕዳዓትን ሲቀርቡ፣ ሁልጊዜ ግምታዊ መፍትሄዎችን ያቀርባሉ፣ ለምሳሌ አᰰተ።

በክላሲክ አልጎሪዝም ፓራዳይም ስር ችግሮችን በብቃት ለመፍታት የመተግበሪያ ተግባራዊ ስኬት አለመግኘት ችግሮች አሉ። የአልጎሪዝም ውስብስብነት የኮምፒውተር ሳይንስ ቅርንጫፍ ሲሆን አልጎሪዝሞች በጊዜ (የጊዜ ውስብስብነት) እና በቦታ ዘርዶች (የቦታ ውስብስብነት) ምን ያህል በብቃት እንደሚሰሩ ይስተናግዳል።

አልጎሪዝሞችን ለመተግበር የተለያዩ መንገዶች ቢኖሩም፣ አልጎሪዝምን ለመተግበር ግልጽ ነገር ግን የማይሠራ ሊሆን የሚችለው መንገድ ብዙውን ጊዜ “ቀላል” አልጎሪዝም በመባል ይታወቃል። አብዛኛዎቹ ውጤታማ አልጎሪዝሞች ለማግኘት ቀላል ስላልሆኑ፣ የኮምፒውተር ሳይንቲስቶች የችግር መደበኞችን ለመፍታት ምርጥ አልጎሪዝሞችን ለማግኘት ብዙ ዓመታት ሰርተዋል። በምርት ስርዓቶች ውስጥ ያሉ አልጎሪዝሞች በጊዜ እና በቦታ ብቃት ባለው መንገድ ይተገበራሉ። ትላልቅ የሶፍትዌር ኩባንያዎች ከአቻ ግምገማ ጋር ተመሳሳይ በሆነ የአቻ ፕሮግራም በኩል ከፍተኛ የአልጎሪዝም ደረጃዎችን ያረጋግጣሉ። አልጎሪዝሞችን በብቃት ለመተግበር ብዙ ዓመታት ስልጥነት እና ከፍተኛ የክህሎት ደረጃ ያስፈልጋል።

በተግባራዊ ሁኔታ፣ የፕሮግራም ቴክኒኮች እያደጉ ሲሆን የፕሮግራም ቋንቋዎች (ለምሳሌ C፣ C++፣ Java፣ JavaScript፣ PHP፣ Python) በታዋቂነት በመለያየት ላይ ሳሉ፣ መሰረታዊ ነገሮች ከ1970ዎቹ በላይ ቤል ላብስ (Bell Labs) የመጀመሪያዎቹን የ C ሞጁሎች ከጻፈበት ጊዜ አንስቶ ተመሳሳይ ቆይተዋል። ለስነ-ጥበባዊ ችግሮችን በምርት ላይ ለማስሄር አንዳንድ ተግባራዊ መንገዶች አሉ፣ ለምሳሌ የተሰራጩ ስርዓቶችን (distributed systems) መጠቀም። የላቀ አካሄድ ከፍተኛ ወጪ ይጠይቃል እንዲሁም ከላቀ የቴክኖሎጂ ድርጅቶች ሁሉ በስተቀር ከማንኛውም ድርጅት ችሎታ ውጭ ነው።

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 ።

ችግሮችን ለመፍታት የ AI አካሄድ

የሰው ሰራሽ አስተውሎት ፓራዳይም ግብዓቶችን እና የመጨረሻ ውጤቶችን ወደ ስርዓት በማስገባት እና ስርዓቱ ችግሮችን እንዴት መፍታት እንደሚገባው በማስተማር ችግሮችን በአጠቃላይ ለመፍታት ሞክሯል። አሁኑ AI አካሄዶች በክላሲካል ኮምፒውተሮች በክላሲካል የፕሮግራም ቴክኒኮች ይሰራሉ። ምርጥ የሆኑ AI ዘዴዎች የነርቭ ኔትወርኮች እና የጠንካራ ትምህርት ናቸው።

ሰው ሰራሽ የኒውራል ኔትወርኮች የሰው አእምሮ እንዴት እንደሚማር እና ችግሮችን እንደሚያጠቃልል ባለው የሰው ግንዛቤ ላይ ይጠቀማሉ። የጠንካራ ትምህርት የግቦች ሁኔታ እና ተከታታይ ሁኔታዎችን የሚያስገቡ ወኪሎችን ይጠቀማል። የመማር ስልቱ የተመረጡ ውጤቶችን ይይዛል እና ጎጂ ውጤቶችን በተከታታይ ድግግሞሽ ይለቅታል። የጠንካራ ትምህርት ከኦፔራንት ኮንዲሽኒንግ ጋር ይመሳሳላል። ወኪሉ በብዙ የማስተማር ድግግሞሾች ግቡን እንዴት እንደሚደርስ ይማራል።

የሰው ሰራሽ አስተውቀኛ መፍትሄዎችን ማሠልጠን የሚጠይቀው ወይም በደንብ የተገለፀ ሰፊ የዳታ ስብስብ ነው፣ በተለምዶ የተለያዩ የዳታ መኪያ ቤቶችን ወይም የቆዳ ምንጭ በመጠቀም የተጠናቀቀ፣ ወይም ስርዓት በተከታታይ ድግግሞሽ በማራገፍ ወደ ግብ ሁኔታ ለመድረስ መማር ይችላል። ይህን ለማሳየት ምሳሌ ስርዓት ከራሱ ጋር ጨዋታ መጫወት ነው፣ እንደ ቼስ ወይም ጎ፣ ውጤቶችን ለማሻሻል ስትራቴጂዎችን ለመገንባት ይበልጥ እንዴት እንደሚማር ለማሳየት። የሰው ሰራሽ ኔትወርክ እና የግልጽ ትምህርት ማጠናከሪያ ሁለቱም ባልተሠለጠኑበት ሁኔታዎች ላይ ይካሄዳሉ እና ከሌሎች የማሽን ትምህርት አካሄዶች ጋር በተመሳሳይ ይገመገማሉ። እነዚህ አካሄዶች በደንብ ይለማመዳሉ እና የተወሰነ የችግር ክፍል ሲሰጥ ቀልጣፋ መፍትሄዎችን ይሰጣሉ። በ AI ላይ የተመሰረቱ መፍትሄዎች በመመሪያዎች ቅደም ተከተል በቀላሉ መገለፅ የማይቻል ችግሮችን ይስማማሉ፤ ምንም እንኳን ይበልጥ "ግምት" እና ዋጋ ግምት ይጠይቃሉ።

በተለምዶ የሰው ሰራሽ አስተውሎት (AI) ሲስተሞች በመረጃ ስብስቦች ሲሠለጥኑ ይቀጥላሉ እና በኋላ ላይ በግምገማ ስብስብ ይገመገማሉ። ወደ AI ሲስተም የሚገባው የከፍተኛ ጥራት የማሠለጥን መረጃ ብዙ ሲሆን፣ ሲስተሙ ከፍተኛ ደረጃ ላይ ለመሥራት ያለው ዕድል ይጨምራል። የAI አቀራረቦች ጥቅም ሲስተሙ ተጨማሪ ሲማር በጊዜ ሂደት ሊሻሻል መቻሉ ነው። ስለዚህ ውስብስብ ችግሮች በኮምፒውተር ሲስተሞች ሊደመደሙ እና ሊፈቱ ይችላሉ። እነዚህ ባለሙያ በሰው ግቤት የሚፈቱ ችግሮችን ያካትታሉ፣ ምንም እንኳን ቀጭን AI የነባር የሰው ግቤት ተጨማሪ ተደርጎ ተወስኖ የተሻለ ውጤት ለማስገኘት ቢታይም።

ሰው ሰራሽ አስተውልነት እና ማሽን ትምህርት በድርጅቶች ለረጅም ጊዜ በጥንቃቄ ይታያሉ፣ ምክንያቱም እንደዚህ ካሉ ስርዓቶች የመከታተል እና የመወሰን ችሎታ በማጣቸው ነው። ስለሆነም፣ AI በአልፎ አልፎ ሁኔታዎች ሊሰራ ይችላል እና በጣም ሲጠበቅበት በሚገባ ጊዜ ባልተጠበቀ ሁኔታ ሊመልስ ይችላል። ይህም AI መቼ እንደሚያገለግል፣ ምን ያህል የስህተት ደረጃዎች መቀበል እንዳለባቸው እና ከAI ስርዓቶች የሚገኙት ውጤቶች ትክክለኝነታቸውን ለማረጋገጥ በሰው ግብዓኤ እንዴት እንደሚገመገሙ በግልጽ የተገለጹ የአጠቃቀም ሁኔታዎች እንዲኖሩ ለማድረግ ጠቃሚ ነው።

በአጠቃላይ፣ የ AI ስርዓቶች የሚያመጡትን የገለለ ትክክለኝነት፣ ከሰው ግብዓትን በማስፋት ከሚገኙ ቅልጥፍናዎች ጋር ተዳምሮ፣ በመጪቱ ዓመታት ለብዙ ድርጅቶች ሊዘነጉ የማይችሉት በጣም ትልቅ የፋይናንሻል ማበረታታት ይኖራል ብንተነብይ፣ AI ስርዓቶች ሁሉም ቦታ ይደርሳሉ ብንም።

የሰው ሠራሽ አስተውሎትን መቼ መምረጥ እና ችግሮችን ለመፍታት የክላሲካል አልጎሪዚም ፕሮግራሚንግ ዘዴን መቼ መምረጥ

ለትኛውንም ዘዴ መጠቀም መቼ እንደሚገባ ጠንካራ እና ፈጣን ህጎች ባይኖሩም፣ አጠቃላይ ህግ ሆኖ፣ ግምታዊ መፍትሔዎችን የሚጠይቁ እና ዓላማ የተከተለ ረጅም ጊዜ እቅድ፣ የተወሳሰበ የንድፍ መለየት እና ብዙ ተለዋዋጮችን ማስኬድ የሚያካትቱ ችግሮች ለ AI ይማማራሉ። የክላሲካል አልጎሪዝም ዘዴዎች ከባድ ሎጂክ እና ስሌቶችን የሚያካትቱ ትክክለኛ ወይም ቆልተው የሚገኙ መፍትሔዎችን ለማግኘት ይማማራሉ።

ትክክለኛውን ዘዴ መምረጥ ለድርጅትዎ ጉልህ ጥቅሞችን ሊያስገኝ ሲችል፣ ያልተመቸ ዘዴን መምረጥ ከፍተኛ የካፒታል ኪሳራዎችን ሊያስከትል ይችላል ምክንያቱም የቴክኖሎጂ ፕሮጀክቶች ውድ ናቸው። እንደ Telemus AI™ ካሉ የተረጋጉ እና ሊታዩ የሚችሉ ስርዓቶችን መከተል ድርጅቶች በሰው ሰራሽ አስተውሎት ዲጂታል ለውጥ ስኬታቸውን ለማረጋገጥ ሊረዳ ይችላል።

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