ხელოვნური ინტელექტი სცილდება სტანდარტულ პირობით ლოგიკას, ალბათობასა და სტატისტიკას

განსხვავების გაგება ხელოვნურ ინტელექტსა და ტრადიციულ ტექნიკებს შორის

ხელოვნური ინტელექტის ბოლოდროინდელმა პოპულარობამ, იმასთან ერთად, რომ ეს სფერო ახალი და მიმზიდველია, ბევრი ორგანიზაცია მიიყვანა იმ მტკიცებამდე, რომ მათი პროექტები იყენებენ ბოლო მიღწევებს AI სფეროში, როდესაც ისინი მხოლოდ ძირითადად იყენებენ სტანდარტულ კონდიციურ ლოგიკას, ალბათობასა და სტატისტიკას. ამის შედეგად, ორგანიზაციები ვერ აცნობიერებენ იმ სარგებელს, რომელიც AI-ს მოაქვს.

ხელოვნური ინტელექტის ზოგადი გაგება ფართო მოსახლეობის მიერ აუცილებელია ზუსტი კონსენსუსის უზრუნველსაყოფად და იმისათვის, რომ ტექნოლოგია განვითარდეს უსაფრთხოდ და პასუხისმგებლობით. მიუხედავად იმისა, რომ არსებობს მრავალი მიზეზი და შიდა ზეწოლა, რომ მოიხსენიებული იქნას AI-ის გამოყენება, როდესაც ასეთი განცხადება არაზუსტია, ორგანიზაციები, შედეგად, არ იღებენ სარგებელს რეალური პროგრესისგან. პირობითი ლოგიკა, ალბათობითი და სტატისტიკური მეთოდები საფუძვლად უდევს დღევანდელი დღის უმეტესობა ორგანიზაციებს და მიუხედავად იმისა, რომ თავისთავად რთული და დახვეწილია და მნიშვნელოვან სარგებელს მოიტანს, ისინი განსხვავდებიან იმაზე, რასაც დღეს ჩვეულებრივ ხელოვნურ ინტელექტს უწოდებენ.

თანამედროვე ბიზნეს აპლიკაციების უმეტესობა ეყრდნობა პირობით ლოგიკას. თანამედროვე პროგრამირების ენებისა და ფორმულის ძრავების კონტექსტში, ბიზნეს ლოგიკა დღეს ჩვეულებრივ გამოიხატება როგორც ბულის ლოგიკა, If-Then-Else ოპერატორები და Case ოპერატორები. ორგანიზაციული ბიზნეს ლოგიკა შეიძლება ჩაიჭიროს და გამოიხატოს პირობით მსჯელობაში. მიუხედავად იმისა, რომ ის უზარმაზარ ღირებულებად დამტკიცდა, ის განსხვავდება იმისგან, რასაც დღეს ჩვეულებრივ ხელოვნურ ინტელექტს უწოდებენ. ალბათობითი და სტატისტიკური ტექნიკა, რომელთა გამოყენებაც ხშირად ხდება პროგნოზებისა და მოსალოდნელი მოვლენების წინასწარმეტყველებისთვის, მიუხედავად იმისა, რომ სანდო და საფუძვლიანია, ფაქტობრივად არ არის ხელოვნური ინტელექტი. ეს მათემატიკური კონსტრუქციები მეტ-ნაკლებად წინასწარ რაციონალურადაა განსაზღვრული, მცირე რაოდენობის ცვლადი მუდმივებით, ხოლო ხელოვნური ინტელექტი ეყრდნობა დინამიკას.

ამის ნაცვლად, ხელოვნური ინტელექტი, როგორც მოკლედ აღწერილია, როგორც წესი, ეყრდნობა მოდელებს, რომლებიც სწავლობენ მონაცემებიდან და თავად განსაზღვრავენ ლოგიკას მონაცემებიდან. მას შემდეგ, რაც 1999 წელს წარმოდგენილი იყო უნივერსალური აპროქსიმაციის თეორემის დამტკიცება, რომელიც აჩვენებდა, თუ როგორ შეუძლია ნეირონულ ქსელს ნებისმიერი ფუნქციის აპროქსიმაცია, ახლა მეტი ძალისხმევა მიმართულია პროგრამების ხელოვნური ინტელექტის მეშვეობით გადაჭრისკენ, სხვა პარადიგმების ნაცვლად. მიუხედავად იმისა, რომ თეორიულად შესაძლებელია ნებისმიერი ფუნქციის აპროქსიმაცია, გამოთვითი სიმძლავრე და მეთოდები ამის მისაღწევად პრაქტიკაში შეზღუდვის ფაქტორი იყო. თუმცა, ბოლო მიღწევებმა დიდი ნაბიჯები გადადგა თეორიასა და პრაქტიკას შორის უფსკრულის შესავსებად.

თანამედროვე ხელოვნური ინტელექტი იყენებს ტექნიკებს, მათ შორის ღრმა გაძლიერებითი სწავლება, ბუნებრივი ენის დამუშავება, LSTMs და გენერაციულ-ადვერსარული მოდელები ისეთი ჩარჩოებით, როგორიცაა TensorFlow და PyTorch, რომლებიც გამოიყენება განხორციელებებში. კარგი ტესტი იმისა, იყენებს თუ არა თქვენი პროექტი ხელოვნურ ინტელექტს, არის იმ ინსტრუმენტების დათვალიერება, რომლებიც აქტიურად გამოიყენება პროექტებში. სავარაუდოდ არ არის AI-ზე დაფუძნებული პროექტი, თუ ის არ იყენებს ამ სფეროს ინსტრუმენტებს, გარდა იმ ცხადი გამონაკლისისა, რომ ეყრდნობა მორგებულ ინსტრუმენტებს, რომლებიც ასრულებენ AI-ის ყოველდღიურ ამოცანებს, როგორიცაა მატრიცის გამრავლება.

ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული აპლიკაციები და აპლიკაციები, რომლებიც არ არის დაფუძნებული ხელოვნურ ინტელექტზე

აქ მოცემულია რამდენიმე რეალური მაგალითი ხელოვნური ინტელექტისა, რომელთა გამოყენებაც ხდება რეალურ სამყაროში:

• კომპიუტერული მხედველობის სისტემები, რომლებიც სწავლობენ ობიექტების აღმოჩენასა და თვალის დევნებას ჭდემდებული მონაცემებიდან;
• ენის დამუშავების სისტემები სწავლობენ პასუხის გაცემას კითხვებზე და დროთა განმავლობაში უმჯობესდებიან, როგორიცაა ჩატ-ბოტები;
• თამაშის მოთამაშე აგენტები, რომლებიც მხოლოდ პიქსელის შეყვანიდან შეუძლიათ ისწავლონ ისეთი თამაშების თამაში, როგორიცაა Space Invaders, Pacman და Tetris.

ამის საპირისპიროდ, აქ არის რამდენიმე მაგალითი, რომელთა შესახებაც ხშირად აცხადებენ, რომ ხელოვნური ინტელექტის მაგალითებია, როდესაც ისინი არ არიან და არ უნდა იქნას ასე მოხსენიებული:

• პროგნოზირების მოდელები, რომლებიც ეყრდნობიან ალბათობასა და სტატისტიკას;
• SQL მოთხოვნები, რომლებიც მონაცემთა ბაზიდან იღებენ მონაცემებს და ასრულებენ რაიმე აგრეგაციას ან დალაგებას;
• წესებზე დაფუძნებული ანალიტიკის დაშბორდები, შექმნილი Tableau-ში ან Microsoft Power BI-ში;
• Excel ელექტრონული ცხრილები, რომლებიც იყენებენ მარტივ ფორმულებს;
• Excel Macro-ით აღჭურვილი სამუშაო წიგნები, რომლებიც შეიცავენ VBA კოდს;
• სენსორული სისტემები აგზავნიან სიგნალს უკან კონტროლის ცენტრში, რომელსაც ადამიანი ექსპერტი აღწერს.

მომავალი მიმართულებები ორგანიზაციებისთვის, რომლებიც ისწრაფვიან ხელოვნური ინტელექტის მიღებისკენ

ბევრ შემთხვევაში, ხელოვნური ინტელექტი შეძლებს რთული პრობლემების გადაჭრას, მაგრამ არსებობს შეზღუდვები, სადაც სტანდარტული პირობითი ლოგიკა, ალბათობა და სტატისტიკა უკეთესი იქნებოდა. მაგალითია გამონაკლისები, რომლებიც მოითხოვს 100% საიმედოობას, რომლებშიც AI სისტემები ზოგჯერ არათანმიმდევრულ შედეგებს იძლევა. ტრადიციული ტექნიკის შემთხვევაში, სასარგებლო იქნებოდა იმის თქმა, თუ როგორ იყო ისინი განხორციელებული, ვიდრე იმის თქმა, რომ ისინი ხელოვნურ ინტელექტზე იყო დაფუძნებული, რადგან ეს გააუმჯობესებდა ცოდნის ნაკადს.

ხელოვნური ინტელექტი მუდმივად ვითარდება, გაუმჯობესებები სწრაფად მოდის, ნელ-ნელა ღრმად იდგამს ფესვებს ყოველდღიურ ცხოვრებაში, რადგან არსებულ ტექნოლოგიურ პლატფორმებსა და ინფრასტრუქტურაზე არის დანერგილი. როგორც ის უფრო გავრცელებული ხდება, სიზუსტე უფრო მნიშვნელოვანია, ვიდრე აქამდე და გადამწყვეტია გავიხსენოთ, თუ როგორ არის ის გამოყენებული და ახსნილი. როგორც ეს სფერო გარდაუვალად უფრო რეგულირებული გახდება, გარკვეული თავისუფლებები, რომლებიც AI-ის გამოყენების არასწორ მოწოდებაშია აღებული, დროთა განმავლობაში მოგვარდება. თუმცა, ორგანიზაციებს შეუძლიათ წინ გადადგმული ნაბიჯი ამჟამინდელი ზუსტი AI განსაზღვრებების მიღებით.

ნამდვილი ხელოვნური ინტელექტის სარგებელი უზარმაზარია, და Telemus AI-ს შეუძლია იმუშაოს თქვენს ორგანიზაციასთან ერთად, რათა მოიტანოს რეალური შედეგები, რომლებიც ბევრად აღემატება ტრადიციულ მეთოდებს.

დაგვიკავშირდით დღეს უფასო კონსულტაციისთვის იმის შესახებ, თუ როგორ შეიძლება Telemus AI™ ინტეგრირებული იქნას თქვენს ორგანიზაციაში.