A Mesterséges Intelligencia és a Hagyományos Technikák Közti Különbség Megértése
A mesterséges intelligencia közelmúltbeli népszerűsége, a terület újdonsága és vonzereje együtt azt eredményezte, hogy sok szervezet azt állítja, projektjei a AI területén tett legújabb fejlesztéseket használják, amikor valójában többnyire csak standard feltételes logikát, valószínűségszámítást és statisztikát használnak. Ez azt eredményezi, hogy a szervezetek nem ismerik fel az AI által nyújtott előnyöket.
A mesterséges intelligencia általános megértése a szélesebb tömegek számára elengedhetetlen a pontos konszenzus biztosításához és ahhoz, hogy a technológiát biztonságosan és felelősségteljesen fejlesszék. Bár sok ok és belső nyomás létezik a AI használatának állítására, amikor ilyen állítás pontatlan, a szervezetek ennek eredményeként szintén nem részesülnek a tényleges fejlesztésekből. A feltételes logika, a valószínűségi és statisztikai technikák a legtöbb mai szervezet alapját képezik, és bár összetettek és kifinomultak a maguk nemében, valamint jelentős előnyöket biztosítanak, különböznek attól, amit ma általában mesterséges intelligenciának neveznek.
A legtöbb modern üzleti alkalmazás feltételes logikára támaszkodik. A kortárs programozási nyelvek és képletmotorok kontextusában az üzleti logikát ma gyakran Boolean logikaként, If-Then-Else utasításokként és Case utasításokként fejezik ki. A szervezeti üzleti logika rögzíthető és kifejezhető feltételes érveléssel. Bár rendkívül értékesnek bizonyult, eltér attól, amit ma általában Mesterséges Intelligenciának neveznek. A valószínűségi és statisztikai technikákat, amelyeket gyakran erősen használnak előrejelzésekhez és predikciókhoz, bár megbízhatóak és megalapozottak, valójában nem Mesterséges Intelligencia. Ezek a matematikai konstrukciók többé-kevésbé előre racionálisan meghatározottak, kevés változtatható vagy ingadozó állandóval, míg a Mesterséges Intelligencia a dinamikára támaszkodik.
Ehelyett a Mesterséges Intelligencia, ahogy röviden leírtuk, jellemzően olyan modellekre támaszkodik, amelyek adatokból tanulnak, és maguk az adatokból határozzák meg a logikát. Mióta az Univerzális Approximációs Tétel bizonyítását 1999-ben bemutatták, bemutatva, hogyan képes egy neurális hálózat bármilyen függvényt approximálni, most már több erőfeszítés irányul a programok Mesterséges Intelligencián keresztüli megoldására más paradigmák helyett. Bár elméletileg lehetséges bármilyen függvény approximálása, a számítási teljesítmény és az ezt elérő technikák a gyakorlatban korlátozó tényezők voltak. A legutóbbi fejlesztések azonban hatalmas lépéseket tettek az elmélet és a gyakorlat közötti szakadék áthidalásában.
A modern mesterséges intelligencia olyan technikákat használ, mint a mély megerősítéses tanulás, a természetes nyelvfeldolgozás, az LSTM-ek és a generatív-adverzariális modellek, olyan keretrendszerekkel, mint a TensorFlow és a PyTorch a megvalósításokban. Egy jó teszt annak megállapítására, hogy a projektje mesterséges intelligenciát használ-e, a projektekben aktívan használt eszközkészletek vizsgálata. Valószínűleg nem AI-alapú projekt, ha nem használ eszközöket ezen a területen, a nyilvánvaló kivétel kivételével, amikor olyan egyedi eszközkészletekre támaszkodik, amelyek mindennapi AI feladatokat hajtanak végre, mint például a mátrixszorzás.
Mesterséges Intelligencián Alapuló Alkalmazások és Nem Mesterséges Intelligencián Alapuló Alkalmazások
Íme néhány valódi példa a mesterséges intelligenciára, amelyeket a való világban használnak:
- Számítógépes látás rendszerek, amelyek megtanulnak címkézett adatokból objektumokat észlelni és követni;
- A nyelvfeldolgozási rendszerek megtanulnak válaszolni a kérdésekre és idővel javulnak, például Chat-Botok;
- Játékozó ügynökök, amelyek pusztán a képpont-bevitelből képesek megtanulni olyan játékokat játszani, mint a Space Invaders, a Pacman és a Tetris.
Ezzel szemben itt van néhány példa, amelyeket gyakran mesterséges intelligenciaként állítanak be, holott nem azok, és nem is szabad annak állítani:
- Valószínűségen és statisztikán alapuló előrejelzési modellek;
- Olyan SQL lekérdezések, amelyek adatokat kérnek le egy adatbázisból, és valamilyen aggregációt vagy rendezést hajtanak végre;
- A Tableau vagy a Microsoft Power BI alkalmazásban létrehozott szabályalapú elemző műszerfalak;
- Excel táblázatok, amelyek egyszerű képleteket használnak;
- Excel makróvezérelt munkafüzetek, amelyek VBA kódot tartalmaznak;
- Az érzékelőrendszerek jelet küldenek vissza egy irányítóközpontba, amelyet egy emberi szakértő értelmez.
Jövőbeli irányok a mesterséges intelligencia bevezetését tervező szervezetek számára
Sok esetben a mesterséges intelligencia képes megoldani összetett problémákat, de vannak korlátok, ahol a standard feltételes logika, a valószínűség és a statisztika felülmúlná azt. Egy példa az olyan kivételek, amelyek 100%-os megbízhatóságot igényelnek, amelyek esetében az AI rendszerek néha inkonzisztens eredményeket produkálhatnak. A hagyományos technikák esetében hasznos lenne megállapítani, hogyan valósították meg őket, ahelyett, hogy azt állítanák, hogy mesterséges intelligencia-alapúak, mivel ez javítaná a tudás áramlását.
A Mesterséges Intelligencia folyamatosan fejlődik, a fejlesztések gyorsan érkeznek, és lassan beivódnak a mindennapi életbe azáltal, hogy már meglévő technológiai platformok és infrastruktúrák tetején helyezik üzembe. Ahogy egyre elterjedtebbé válik, a pontosság fontosabb, mint valaha, és döntő fontosságú annak figyelembevétele, hogy hogyan alkalmazzák és magyarázzák. Ahogy a terület elkerülhetetlenül szabályozottabbá válik, az AI használatának téves állításaival kapcsolatos bizonyos szabadságok idővel rendeződnek. A szervezetek azonban előnnyel indulhatnak, ha a jelenből kezdve átvállalják a pontos AI definíciókat.
A valódi mesterséges intelligencia előnyei hatalmasak, és a Telemus AI együttműködhet a szervezetével, hogy kézzelfogható eredményeket érjen el, amelyek messze túlmutatnak a hagyományos technikákon.
Lépjen velünk kapcsolatba még ma egy ingyenes konzultációért arról, hogyan integrálható a Telemus AI™ a szervezetébe.
