Gervigreind miðað við klassískt reiknirit-forritun

Til Gervigreindar frá Hefðbundinni Reikniritmaðurforritun

Framfarir í gervigreind hafa gert kleift að leyst séu flókin reiknivandamál á skilvirkan hátt sem áður hafa verið erfið, óútreiknanleg eða mjög samsetningatengd. Þessi vandamál fela í sér andkennisgreiningu, hlutagreiningu, leiðáætlun og mjög persónugreind netráðningarkerfi.

Áskorunin fyrir fyrirtæki áfram í framtíðina er fyrir stefnumótandi ákvörðunartakendur að ákveða milli hefðbundinna klassískra nálgana og gervigreindarnálgana til að leysa flókin tölvuvandamál. Hvora aðferð hefur sín einkvæmu áskoranir við að skila öruggu kerfi yfir víddir nákvæmni, kostnaðar, innleiðingarörðleika og viðhalds.

Klassíska reikniritforritunarnálgunin við að leysa vandamál

Klassíska forritunarparadímið felur í sér að leysa vandamál með fyrirmælareikniritum og nýtingu vel skilgreindrar röð skipana. Inntak er skilgreint og takmarkað, þróuð reiknirit til að vinna úr inntaki í gegnum skilgreind forritunarparadísm (ferlisbundin, hlutbundin, virk og rökleg) til að framleiða úttök.

Að uppgötva reiknirit til að leysa tímabundnar og rýmisbundnar skilvirk vandamál er notórt erfitt. Í flækjufræði reiknirita eru vandamál annaðhvort P (Margliða), NP (Óákvarðanleg margliða), NP-Heil eða NP-Erfið. Margliðuvandamál er hægt að leysa og sannreyna fljótt, en ó margliðuvandamál ekki. NP-vandamál er erfitt að leysa með hefðbundnum reikniritaaðferðum.

Dæmi um P-vandamál er að finna stystu leið milli tveggja punkta, á meðan dæmi um NP-vandamál er vandamál ferðandasalans þar sem þegar gefnar eru röð staða, hver er kjörleiðin til að heimsækja alla staði og ferðast stystu mögulegu fjarlægðina. Það kemur svo að mörg þeirra vandamála sem þarf nú að leysa með tölvu falla í NP-flokkinn. Í flestum tilvikum, í hagnýtum tilgangi, er nálgunarlausn oft nægileg. Í daglegu lífi koma menn alltaf með nálgunarlausnir, þ.e. leiðsögn.

Það eru framkvæmdaáskoranir við að leysa vandamál undir klassískri reikniritaparadímu á skilvirkan hátt. Flækjustig reiknirita er grein innan tölvunarfræði sem fjallar um hversu skilvirk reiknirit eru hvað varðar tíma (tímaflækjustig) og rými (rýmisflækjustig).

Þótt það séu margar mismunandi leiðir til að innleiða reiknirit, er augljós en hugsanlega óskilvirk leið til að innleiða reiknirit oft nefnd „naívt“ reiknirit. Flest skilvirk reiknirit er ekki auðvelt að uppgötva, og tölvunarfræðingar hafa unnið í mörg ár við að finna bestu reikniritin til að leysa flokka vandamála. Reiknirit í framleiðslukerfum eru innleiðð á tímahagkvæma og rýmislega skilvirka hátt. Stærstu hugbúnaðarfyrirtækin tryggja hæstu reikniritstaðla með jafningjaprogrammerun, svipað og jafningjamatsgerð. Það krefst margra ára þjálfunar og mikillar hæfni að innleiða reiknirit á skilvirkan hátt.

Í framkvæmd, þótt forritunaraðferðir hafi þróast og forritunarmál (þ.e. C, C++, Java, JavaScript, PHP, Python) hafi verið mismunandi vinsæl, hafa grunnatriðin verið þau sömu síðan Bell Labs, á 8. áratugnum, skrifaði fyrstu C-einingarnar. Það eru nokkrar hagnýtar aðferðir til að láta fræðilega krefjandi vandamál virka í framleiðslu, svo sem að nota dreifð kerfi. Þróaðar aðferðir koma með hærri kostnaði og eru utan getu allra nema tæknilega framsæknuustu stofnunanna.

Þar sem klassískar reikniritnálganir eru flóknar hefur stofnunum lengi reynst erfitt að byggja upp áhrifarík teymis til að framleiða slík kerfi að innan. Að auki hafa margir átt í erfiðleikum með að finna ytri þjónustuveitur til að leysa sérhæfðar áskoranir sem tæknilega séð er hægt að innleiða. Hönnun á tilteknu reiknriti verður verulega flóknari þegar flækjustig vandamálsins eykst. Það á sérstaklega við um fjölbreytt vandamál. Best er að nota klassískar reiknritsnálganir í þeim tilfellum þegar reiknrit getur fljótt leyst vandamál og virkar í flestum tilfellum.

AI nálgunin við að leysa vandamál

Gervigreindarparadímið reyndi að leysa vandamál almennra með því að færa inntak og æskileg úttök inn í kerfi og láta kerfið læra hvernig á að leysa vandamál. Núverandi AI nálganir keyra á klassískum tölvum í gegnum klassískar forritunaraðferðir. Öflugustu AI aðferðirnar eru tauganet og styrkingarnám.

Tauganet gervigreindar nýta mannskilning á því hvernig hugi lærir og alhæfir vandamál. Styrkjanálfun notar umboðsmenn sem færa inn markstöðu og röð atburðarása. Námsreiknirit heldur æskilegum útkomum og sleppir óæskilegum útkomum yfir margar ítrepanir. Styrkjanálfun er sambærileg við virka skilyrtingu. Umboðsmaðurinn lærir hvernig á að ná markmiðinu yfir margar þjálfunarítrepanir.

Skilyrði fyrir þjálfun afbrigða gervigreindar er annað hvort vel skilgreint og risastórt gagnasafn, yfirleitt safnað saman með blöndu ýmissa gagnahúsa eða fjöldakönnun, eða að kerfi geti lært að ná markástandi með því að keyra í gegnum röð endurteikna. Dæmi um þetta er kerfi sem spilar leik við sjálft sig, svo sem Chess eða Go, til að læra frekar hvernig þróa megi stefnur til að bæta útkomur. Gervinet og styrkjandi nám eru bæði keyrð á atburðarás sem það er ekki þjálfað fyrir og metin á svipaðan hátt og aðrar nálganir vélræns náms. Þessar nálganir alhæfa vel og veita skilvirk lausn fyrir tiltekna flokka vandamála. Lausnir byggðar á gervigreind henta vandamálum sem ekki er auðvelt að skilgreina með röð skipana; í staðinn þarfnast þær meiri „innsæis“ og gildisdóma.

Venjulega eru Artificial Intelligence kerfi þjálfuð með gagnasöfnum og síðar metin á matshugbúnaðar gagnasafni. Því meira hágæða þjálfunargögn sem eru lögð inn í AI kerfi, því meiri er líkur kerfisins á að standa sig á háu stigi. Ávinningurinn af AI aðferðum er sá að þær geta haldið áfram að batna með tímanum þegar kerfið lærir meira. Þannig er hægt að alhæfa og leysa flókin vandamál með tölvukerfum. Þetta á við um vandamál sem hefðbundið hafa verið leyst með mannlegri ílagningu, þó að þröng AI geti verið talin viðbót við fyrirliggjandi ílagningu manna til að tryggja betri útkomu.

Gervigreind og vélanám hafa lengi verið álitin með varúð af stofnunum vegna þess að slík kerfi vanta rakningar- og ákvörðunarmöguleika um hvernig þau munu bregðast við notkunartilfellum. Þess vegna getur AI brugðist við í sjaldgæfum aðstæðum og brugðist ófyrirséanlega þegar minnst er búist við því. Þess vegna er mikilvægt að hafa skýrt skilgreindar notkunartilfellur fyrir hvenær AI á að vera notað, hvaða villustig eru samþykkt og hvernig úttakið framleitt úr AI-kerfum verður yfirfarið af manna völdum til að tryggja nákvæmni.

Samanlagt spám við að aukna nákvæmni sem AI kerfi munu veita, ásamt hagræðingu sem fæst með því að bæta við mannlegu inntaki, mun skapa of mikla fjárhagslega hvata fyrir margar stofnanir til að hunsa í næstu árum, AI kerfi munu verða útbreidd.

Hvenær skal velja gervigreind og hvenær skal velja klassíska reikniritmikla forritunaraðferð til að leysa vandamál

Þótt engin þverráin reglugild séu um hvenær nota eigi hvora aðferð, sem almennt gildir, þá henta vandamál sem krefjast nálgunarlausna og fela í sér markmiðadrifið langtímaáætlanagerð, flókna mynsturskynjun og vinnslu fjölda breytistærða betur við AI. Klassískar reikniritaaðferðir henta betur við nákvæmar eða nær bestu lausnir sem fela í sér mikla rökfræði og útreikninga.

Að velja rétta nálgun getur skilað verulegum ávinningi fyrir stofnunina þína á meðan að velja minna kjörinn aðferð getur leitt til talsverðra fjármagnstapa þar sem tækniverkefni eru dýr. Oft getur að fara með reyndar og sýnileg kerfi eins og Telemus AI™ hjálpað stofnunum að tryggja árangur í stafrænni umbreytingu þeirra á tilbúinni greind.

Hafðu samband í dag ókeypis ráðgjöf um hvernig Telemus AI™ er hægt að samþætta í stofnunina þína.