Κατανόηση της Διαφοράς μεταξύ Τεχνητής Νοημοσύνης και Παραδοσιακών Τεχνικών
Η πρόσφατη δημοτικότητα της Τεχνητής Νοημοσύνης, σε συνδυασμό με το γεγονός ότι ο τομέας είναι νέος και ελκυστικός, έχει οδηγήσει πολλούς οργανισμούς να ισχυρίζονται ότι τα έργα τους χρησιμοποιούν τις πιο πρόσφατες εξελίξεις στον τομέα της AI, ενώ στην πραγματικότητα χρησιμοποιούν κυρίως τυπική υπό συνθήκη λογική, πιθανότητες και στατιστική. Αυτό έχει ως αποτέλεσμα οι οργανισμοί να μην συνειδητοποιούν τα οφέλη που έχει να προσφέρει η AI.
Μια γενική κατανόηση της Τεχνητής Νοημοσύνης από το ευρύτερο κοινό είναι απαραίτητη για τη διασφάλιση ακριβούς συναίνεσης και ότι η τεχνολογία αναπτύσσεται με ασφάλεια και υπευθυνότητα. Ενώ υπάρχουν πολλοί λόγοι και εσωτερικές πιέσεις για να διεκδικηθεί η χρήση AI όταν τέτοιος ισχυρισμός είναι ανακριβής, οι οργανισμοί, ως εκ τούτου, δεν επωφελούνται επίσης από τις πραγματικές εξελίξεις. Η υπό όρους λογική, οι πιθανοτικές και στατιστικές τεχνικές υποστηρίζουν τους περισσότερους οργανισμούς σήμερα και ενώ είναι πολύπλοκες και εξελιγμένες από μόνες τους καθώς και παρέχουν σημαντικά οφέλη, διαφέρουν από αυτό που αναφέρεται σήμερα κοινώς ως Τεχνητή Νοημοσύνη.
Οι περισσότερες σύγχρονες επιχειρησιακές εφαρμογές βασίζονται σε υπό συνθήκη λογική. Στο πλαίσιο των σύγχρονων γλωσσών προγραμματισμού και μηχανισμών τύπων, η επιχειρησιακή λογική σήμερα εκφράζεται συνήθως ως Boolean λογική, δηλώσεις If-Then-Else και δηλώσεις Case. Οργανωτική επιχειρησιακή λογική μπορεί να καταγραφεί και να εκφραστεί σε υπό συνθήκη συλλογισμό. Αν και έχει αποδειχθεί εξαιρετικά πολύτιμη, διαφέρει από αυτό που αναφέρεται συνήθως ως Artificial Intelligence σήμερα. Πιθανοτικές και Στατιστικές τεχνικές που συχνά χρησιμοποιούνται σε μεγάλο βαθμό για προβλέψεις και εκτιμήσεις, ενώ επίσης αξιόπιστες και ορθές, στην πραγματικότητα δεν είναι Artificial Intelligence. Αυτά τα μαθηματικά κατασκευάσματα είναι περισσότερο ή λιγότερο ορισμένα εκ των προτέρων ορθολογικά, με λίγες σταθερές να αλλάζουν ή να ποικίλουν, ενώ η Artificial Intelligence βασίζεται στη δυναμική.
Αντιθέτως, η Τεχνητή Νοημοσύνη, όπως περιγράφεται εν συντομία, βασίζεται συνήθως σε μοντέλα που μαθαίνουν από δεδομένα και καθορίζουν τα ίδια τη λογική από τα δεδομένα. Από τότε που παρουσιάστηκε η απόδειξη του Θεωρήματος Καθολικής Προσέγγισης το 1999, το οποίο αποδεικνύει πώς ένα νευρωνικό δίκτυο μπορεί να προσεγγίσει οποιαδήποτε συνάρτηση, πλέον περισσότερες προσπάθειες κατευθύνονται προς την επίλυση προγραμμάτων μέσω Τεχνητής Νοημοσύνης αντί για άλλα παραδείγματα. Ενώ θεωρητικά είναι δυνατό να προσεγγιστεί οποιαδήποτε συνάρτηση, η υπολογιστική ισχύς και οι τεχνικές για την επίτευξη αυτού ήταν ένας περιοριστικός παράγοντας στην πράξη. Ωστόσο, οι πρόσφατες εξελίξεις έχουν σημειώσει μεγάλη πρόοδο στη γεφύρωση του χάσματος μεταξύ θεωρίας και πράξης.
Η σύγχρονη Τεχνητή Νοημοσύνη χρησιμοποιεί τεχνικές συμπεριλαμβανομένων της Βαθιάς Ενισχυτικής Μάθησης, της Επεξεργασίας Φυσικής Γλώσσας, των LSTMs και των Γεννητικών-Ανταγωνιστικών μοντέλων με πλαίσια συμπεριλαμβανομένων των TensorFlow και PyTorch που χρησιμοποιούνται σε υλοποιήσεις. Ένα καλό τεστ για το αν το έργο σας χρησιμοποιεί Τεχνητή Νοημοσύνη είναι η εξέταση των εργαλειοθηκών που χρησιμοποιούνται ενεργά μέσα στα έργα. Είναι πιθανό να μην είναι ένα έργο που βασίζεται στην AI εάν δεν χρησιμοποιεί εργαλεία στον τομέα, με την προφανή εξαίρεση της χρήσης προσαρμοσμένων εργαλειοθηκών που εκτελούν καθημερινές εργασίες AI όπως ο πολλαπλασιασμός πινάκων.
Εφαρμογές Βασισμένες σε Τεχνητή Νοημοσύνη και Εφαρμογές που δεν Βασίζονται σε Τεχνητή Νοημοσύνη
Ακολουθούν μερικά πραγματικά παραδείγματα Τεχνητής Νοημοσύνης που χρησιμοποιούνται στον πραγματικό κόσμο:
- Συστήματα Όρασης Υπολογιστών που μαθαίνουν να ανιχνεύουν και να παρακολουθούν αντικείμενα από επισημειωμένα δεδομένα;
- Τα συστήματα επεξεργασίας γλώσσας μαθαίνουν να απαντούν σε ερωτήσεις και βελτιώνονται με την πάροδο του χρόνου, όπως τα Chat-Bots;
- Πράκτορες παιχνιδιών που, αποκλειστικά από την είσοδο pixel, μπορούν να μάθουν να παίζουν παιχνίδια όπως Space Invaders, Pacman και Tetris.
Αντίθετα, ορίστε μερικά παραδείγματα που συχνά αναφέρονται ως παραδείγματα Τεχνητής Νοημοσύνης ενώ δεν είναι και δεν θα έπρεπε να αναφέρονται ως τέτοια:
- Μοντέλα πρόβλεψης που βασίζονται σε Πιθανότητες και Στατιστική;
- Ερωτήματα SQL που ανακτούν δεδομένα από μια βάση δεδομένων και εκτελούν κάποιο είδος συγκέντρωσης ή ταξινόμησης;
- Πίνακες ελέγχου αναλυτικών κανόνων που δημιουργήθηκαν στο Tableau ή στο Microsoft Power BI·
- Λογιστικά φύλλα του Excel που χρησιμοποιούν απλούς τύπους;
- Βιβλία εργασίας του Excel που βασίζονται σε Macro και περιέχουν κώδικα VBA;
- Τα συστήματα αισθητήρων στέλνουν ένα σήμα πίσω σε ένα κέντρο ελέγχου το οποίο ερμηνεύει ένας ανθρώπινος ειδικός.
Μελλοντικές Κατευθύνσεις για Οργανισμούς που Επιθυμούν να Ενσωματώσουν την Τεχνητή Νοημοσύνη
Σε πολλές περιπτώσεις, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να λύσει πολύπλοκα προβλήματα, αλλά υπάρχουν περιορισμοί όπου η τυπική υπό συνθήκη λογική, η πιθανότητα και τα στατιστικά θα ήταν ανώτερα. Ένα παράδειγμα είναι οι εξαιρέσεις που απαιτούν 100% αξιοπιστία, στις οποίες τα συστήματα AI μπορούν μερικές φορές να παράγουν ασυνεπή αποτελέσματα. Στην περίπτωση των παραδοσιακών τεχνικών, θα ήταν επωφελές να αναφέρεται πώς υλοποιήθηκαν αντί να αναφέρεται ότι βασίζονταν σε τεχνητή νοημοσύνη, καθώς αυτό θα βελτίωνε τη ροή της γνώσης.
Η Τεχνητή Νοημοσύνη εξελίσσεται συνεχώς, με βελτιώσεις να έρχονται ραγδαία, διεισδύοντας σταδιακά στην καθημερινή ζωή μέσω της ανάπτυξης πάνω σε ήδη υπάρχουσες τεχνολογικές πλατφόρμες και υποδομές. Καθώς γίνεται πιο διαδεδομένη, η ακρίβεια είναι πιο σημαντική από ποτέ, και είναι κρίσιμο να εξεταστεί πώς εφαρμόζεται και πώς εξηγείται. Καθώς ο τομέας αναπόφευκτα γίνεται πιο ρυθμιζόμενος, ορισμένες ελευθερίες που λαμβάνονται στην εσφαλμένη διεκδίκηση χρήσης AI θα επιλυθούν με την πάροδο του χρόνου. Ωστόσο, οι οργανισμοί μπορούν να αποκτήσουν προβάδισμα υιοθετώντας ακριβείς ορισμούς AI από το παρόν.
Τα οφέλη της γνήσιας Τεχνητής Νοημοσύνης είναι τεράστια, και η Telemus AI μπορεί να συνεργαστεί με τον οργανισμό σας για να οδηγήσει σε απτά αποτελέσματα πολύ πέρα από τις παραδοσιακές τεχνικές.
Επικοινωνήστε μαζί μας σήμερα για μια δωρεάν συμβουλευτική σχετικά με το πώς το Telemus AI™ μπορεί να ενσωματωθεί στον οργανισμό σας.
