Mesterséges Intelligencia a Klasszikus Algoritmikus Programozással Szemben

A Klasszikus Algoritmikus Programozástól a Mesterséges Intelligencia Felé

A mesterséges intelligencia fejlesztései lehetővé tették az összetett számítási problémák hatékony megoldását, amelyek korábban nehézkesek, megoldhatatlanok vagy erősen kombinatorikusak voltak. Ezek a problémák magukban foglalják az arcfelismerést, a tárgyfelismerést, az útvonaltervezést és a nagyban személyre szabott online ajánlórendszereket.

A szervezetek jövőbeli előrehaladásának kihívása a stratégiai döntéshozók számára a hagyományos klasszikus megközelítések és a mesterséges intelligencia megközelítések közötti választás komplex számítási problémák megoldására. Mindkét módszernek egyedi kihívásai vannak egy robusztus rendszer pontosság, költség, megvalósítási nehézség és karbantarthatóság dimenziói mentén történő megvalósításában.

A klasszikus algoritmikus programozási megközelítés a problémák megoldására

A klasszikus programozási paradigma magában foglalja a problémák megoldását előíró algoritmusokon keresztül, egy jól meghatározott utasítássorozat használatával. A bemenetek meghatározásra és korlátozásra kerülnek, algoritmusokat fejlesztve a bemenetek meghatározott programozási paradigmákon (procedurális, objektumorientált, funkcionális és logikai) keresztül történő feldolgozására a kimenetek előállítása érdekében.

Időben és térben hatékony problémákat megoldó algoritmusok felfedezése közismerten nehéz feladat. A számítási bonyolultság elméletében a problémák vagy P (Polinomiális), NP (Nem-determinisztikus Polinomiális), NP-Teljes vagy NP-Nehéz. A polinomiális problémák gyorsan megoldhatók és ellenőrizhetők, míg a nem polinomiális problémák nem. Az NP problémákat klasszikus algoritmikus megközelítésekkel nehéz megoldani.

Egy P probléma példája a legrövidebb út megtalálása két pont között, míg egy NP probléma példája az utazó ügynök problémája (travelling salesman problem), ahol adott sorozatú helyszínek esetén mi az optimális útvonal az összes helyszín meglátogatásához a lehető legrövidebb távolság megtétele mellett. Épp így történik, hogy a jelenleg számítógépes úton megoldandó problémák közül sok az NP kategóriába tartozik. A legtöbb esetben, gyakorlati célokra egy közelítő megoldás gyakran elegendő. A mindennapi élethez közeledve az emberek mindig közelítő megoldásokkal állnak elő, azaz navigáció.

Vannak megvalósítási kihívások a problémák klasszikus algoritmikus paradigma alatt történő, hatékony megoldásában. Az algoritmikus komplexitás a számítástudomány egy ága, amely az algoritmusok időbeli (időkomplexitás) és térbeli (térkomplexitás) tartományokban történő futásának hatékonyságával foglalkozik.

Bár sokféleképpen lehet algoritmusokat megvalósítani, egy nyilvánvaló, de potenciálisan nem hatékony módját az algoritmus megvalósításának gyakran „naiv” algoritmusnak nevezik. A leghatékonyabb algoritmusokat nem könnyű felfedezni, és a számítástudósok már évek óta keresik a legjobb algoritmusokat a problémák osztályainak megoldására. A éles rendszerekben lévő algoritmusokat időben és térben hatékony módon valósítják meg. A legnagyobb szoftvercégek a legmagasabb algoritmikus szabványokat peer-programozással biztosítják, a peer-review-hoz hasonlóan. Az algoritmusok hatékony megvalósításához sok évnyi képzés és magas szintű szakértelem szükséges.

Gyakorlati értelemben, miközben a programozási technikák fejlődtek, és a programozási nyelvek (pl. C, C++, Java, JavaScript, PHP, Python) népszerűsége változott, az alapok ugyanazok maradtak, mióta a Bell Labs az 1970-es években megírta az első C modulokat. Vannak gyakorlati módszerek arra, hogy az elméletileg kihívást jelentő problémák élesben működjenek, például az elosztott rendszerek használata. A fejlett megközelítések magasabb költséggel járnak, és a legtechnológiaibb szervezetek kivételével mindenki képességeit meghaladják.

A klasszikus algoritmikus programozási megközelítések összetettsége miatt a szervezetek már régóta nehezen tudnak hatékony csapatokat kialakítani ilyen rendszerek belső előállítására. Ezen felül sokan küzdenek azzal is, hogy külső szolgáltatókat találjanak olyan speciális kihívások megoldására, amelyek elméletileg megvalósíthatók. Egy adott algoritmus megtervezése jelentősen összetettebbé válik, ahogy a probléma összetettsége nő. Ez különösen igaz a többváltozós problémákra. A klasszikus algoritmikus megközelítéseket a legjobb olyan helyzetekben használni, ahol egy algoritmus gyorsan meg tud oldani egy problémát, és a legtöbb esetben működik.

Az AI megközelítés a problémák megoldására

A mesterséges intelligencia paradigma megpróbálta általánosan megoldani a problémákat azáltal, hogy bemeneteket és kívánt kimeneteket táplált egy rendszerbe, és hagyta, hogy a rendszer megtanulja a problémák megoldását. A jelenlegi AI megközelítések klasszikus számítógépeken futnak klasszikus programozási technikákon keresztül. A legizgalmasabb AI módszerek a neurális hálózatok és a megerősítéses tanulás.

A mesterséges neurális hálózatok kihasználják az emberi megértést arról, hogyan tanul és általánosítja problémákat az emberi elme. A megerősítéses tanulás olyan ágenseket használ, amelyek egy célállapotot és egy sor forgatókönyvet táplálnak be. A tanulási algoritmus megtartja a kívánatos eredményeket, és több iteráción keresztül elengedi a kedvezőtlen eredményeket. A megerősítéses tanulás analóg az operáns kondicionálással. Az ágens sok tanulási iteráción keresztül tanulja meg, hogyan érje el a célt.

A mesterséges intelligencia megoldások tanításának feltétele vagy egy jól meghatározott, hatalmas adathalmaz, amelyet általában különböző adattárházak vagy közösségi adatgyűjtés kombinációjával állítanak össze, vagy egy rendszer megtanulhat elérni egy célállapotot azáltal, hogy sorozatnyi iteráción fut végig. Erre egy példa egy olyan rendszer, amely egy játék ellen játszik, például sakk vagy Go, hogy tovább tanuljon stratégiák kidolgozását az eredmények javítása érdekében. A mesterséges hálózatot és a megerősítéses tanulást olyan forgatókönyveken futtatják, amelyekre nem tanították, és hasonlóan értékelik, mint más gépi tanulási megközelítéseket. Ezek a megközelítések jól általánosítanak, és hatékony megoldásokat nyújtanak egy adott problémakörre. A mesterséges intelligencián alapuló megoldások olyan problémákra valók, amelyek nem határozhatók meg könnyen utasítássorozattal; ehelyett több „intuíciót” és értékítéletet igényelnek.

Általában a mesterséges intelligencia rendszereket adathalmazokkal tanítják be, majd később egy értékelő halmazon értékelik ki. Minél több kiváló minőségű betanítási adat kerül bevitele egy AI rendszerbe, annál nagyobb a valószínűsége annak, hogy a rendszer magas színvonalon fog teljesíteni. Az AI megközelítések előnye, hogy idővel tovább javulhatnak, ahogy a rendszer egyre többet tanul. Így a komplex problémák általánosíthatók és számítási rendszerekkel megoldhatók. Ezek közé tartoznak a hagyományosan emberi beavatkozással megoldott problémák is, bár a szűk AI a meglévő emberi beavatkozás kiegészítőjének tekinthető a jobb eredmények érdekében.

A mesterséges intelligenciát és a Gépi Tanulást a szervezetek hosszú ideje óvatosan kezelték, mivel az ilyen rendszerekből hiányzik a nyomon követhetőség és a meghatározhatóság arra vonatkozóan, hogy hogyan fognak reagálni a használati esetekre. Így az AI ritkus körülmények között is cselekedhet, és a legkevésbé várt pillanatban kiszámíthatatlanul reagálhat. Ezért fontos, hogy egyértelműen meghatározott használati esetekkel rendelkezzünk arra vonatkozóan, hogy mikor használjunk AI-t, milyen hibaszintek elfogadhatóak, és hogyan lesznek az AI rendszerek által előállított eredmények emberi bevonással szakmai ellenőrzésnek alávetve a pontosság biztosítása érdekében.

Összességében azt jósoljuk, hogy az AI rendszerek által hozott javult pontosság, párosulva az emberi bevitel kiegészítésével elért hatékonyságnövekedéssel, túl nagy pénzügyi ösztönzőt fog jelenteni ahhoz, hogy sok szervezet figyelmen kívül hagyja az elkövetkező években, az AI rendszerek elterjedtté válnak.

Mikor érdemes a Mesterséges Intelligenciát választani, és mikor a klasszikus algoritmikus programozási megközelítést a problémák megoldására

Bár nincsenek szigorú és gyors szabályok arra vonatkozóan, hogy mikor melyik megközelítést használjuk, általános szabályként a közelítő megoldásokat igénylő, célirányos hosszú távú tervezést, összetett mintafelismerést és számos váltoó feldolgozását magában foglaló problémák jobban illenek az AI-hoz. A klasszikus algoritmikus megközelítések jobban illenek a pontos vagy közel optimális megoldásokhoz, amelyek nehéz logikát és számításokat igényelnek.

A megfelelő megközelítés kiválasztása jelentős előnyökkel járhat a szervezet számára, míg egy kevésbé optimális módszer kiválasztása jelentős tőveszteségekhez vezethet, mivel a technológiai projektek drágák. A bizonyított és demonstrálható rendszerek, például a Telemus AI™ választása gyakran segíthet a szervezeteknek sikert biztosítani a mesterséges intelligenciával kapcsolatos digitális átalakulásban.

Lépjen velünk kapcsolatba még ma egy ingyenes konzultációért arról, hogyan integrálható a Telemus AI™ a szervezetébe.