ხელოვნური ინტელექტი კლასიკურ ალგორითმულ პროგრამირებასთან შედარებით

ხელოვნური ინტელექტისკენ კლასიკური ალგორითმული პროგრამირებიდან

ხელოვნური ინტელექტის მიღწევებმა შესაძლებელი გახადა რთული გამოთვლითი პრობლემების ეფექტურად მოგვარება, რომლებიც ადრე რთული, გადაუჭრელი ან მეტად კომბინატორული იყო. ამ პრობლემებში შედის სახის ამოცნობა, ობიექტების აღმოჩენა, მარშრუტის დაგეგმვა და მეტად პერსონალიზებული ონლაინ რეკომენდაციის სისტემები.

ორგანიზაციებისთვის მომავალში წინსვლის გამოწვევა ის არის, რომ სტრატეგიულმა გადაწყვეტილების მიმღებებმა აირჩიონ ტრადიციული კლასიკური მიდგომებისა და ხელოვნური ინტელექტის მიდგომების შორის რთული გამოთვითი პრობლემების გადასაჭრელად. ორივე მეთოდს აქვს უნიკალური გამოწვევები მყარი სისტემის მიწოდებაში სიზუსტის, ღირებულების, განხორციელების სირთულისა და მხარდაჭერის განზომილებებში.

პრობლემების გადასაჭრელად კლასიკური ალგორითმული პროგრამირების მიდგომა

კლასიკური პროგრამირების პარადიგმა მოიცავს პრობლემების გადაჭრას დადგენილი ალგორითმებითა და ინსტრუქციების კარგად განსაზღვრული მიმდევრობის გამოყენებით. შეყვანილი მონაცემები განსაზღვრული და შეზღუდულია, შემუშავდება ალგორითმები შეყვანილი მონაცემების დასამუშავებლად განსაზღვრული პროგრამირების პარადიგმებით (პროცედურული, ობიექტზე ორიენტირებული, ფუნქციური და ლოგიკური) შედეგების მისაღებად.

დროში და სივრცეში ეფექტური პრობლემების მოსაგვარებელი ალგორითმების აღმოჩენა ცნობილია, როგორც განსაკუთრებით რთული. გამოთვლითი სირთულის თეორიაში პრობლემები არის ან P (პოლინომი), NP (არადეტერმინისტული პოლინომი), NP-სრული ან NP-რთული. პოლინომური პრობლემების გადაჭრა და გადამოწმება სწრაფად შეიძლება, ხოლო არაპოლინომურის - არა. NP პრობლემების გადაჭრა რთულია კლასიკური ალგორითმული მიდგომებით.

P პრობლემის მაგალითია ორ წერტილს შორის ყველაზე მოკლე გზის პოვნა, ხოლო NP პრობლემის მაგალითია მოგზაური გამყიდველის პრობლემა, სადაც როდესაც მოცემულია ადგილების სერია, რა არის ოპტიმალური გზა ყველა ადგილის მოსანახულებლად, რათა გაიაროთ ყველაზე მოკლე შესაძლებელი მანძილი. უბრალოდ ასე ხდება, რომ ბევრი იმ პრობლემებიდან, რომლებიც ამჟამად საჭიროა გადაიჭრას კომპიუტერულად, მოდის NP კატეგორიაში. უმეტეს შემთხვევებში, პრაქტიკული მიზნებისთვის, მიახლოებითი გადაწყვეტა ხშირად საკმარისია. ყოველდღიურ ცხოვრებასთან მიახლოებისას, ადამიანები ყოველთვის პოულობენ მიახლოებით გადაწყვეტებს, ანუ ნავიგაციას.

არსებობს განხორციელების გამოწვევები პრობლემების გადაჭრისას კლასიკური ალგორითმული პარადიგმის ქვეშ ეფექტური გზით. ალგორითმული სირთულე არის კომპიუტერული მეცნიერების დარგი, რომელიც ეხება იმას, თუ რამდენად ეფექტურად მუშაობენ ალგორითმები დროით (დროის სირთულე) და სივრცულ (სივრცის სირთულე) დომენებში.

მიუხედავად იმისა, რომ ალგორითმების განხორციელების ბევრი განსხვავებული გზა არსებობს, ალგორითმის განხორციელების ერთ-ერთი თვალსაჩინო, მაგრამ პოტენციურად არაეფექტური გზა ხშირად მოიხსენიება, როგორც „ნაიური“ ალგორითმი. ეფექტური ალგორითმების აღმოჩენა ადვილი არ არის და კომპიუტერულ მეცნიერებს მრავალი წელი მუშაობდნენ, რათა მოეძებნათ საუკეთესო ალგორითმები პრობლემების კლასების მოსაგვარებლად. წარმოების სისტემებში ალგორითმები დროში და სივრცეში ეფექტურადაა განხორციელებული. უდიდესი პროგრამული უზრუნველყოფის კომპანიები უზრუნველყოფენ ალგორითმულ უმაღლეს სტანდარტებს პარტნიორული პროგრამირებით, რაც პარტნიორულ მიმოხილვას ჰგავს. ალგორითმების ეფექტურად განხორციელებას მრავალი წლის ტრენინგი და მაღალი გამოცდილება სჭირდება.

პრაქტიკული თვალსაზრისით, მიუხედავად იმისა, რომ პროგრამირების ტექნიკები განვითარდა და პროგრამირების ენების (მაგ. C, C++, Java, JavaScript, PHP, Python) პოპულარობა იცვლებოდა, საფუძვლები უცვლელი დარჩა მას შემდეგ, რაც Bell Labs-მა 1970-იან წლებში დაწერა პირველი C მოდულები. არსებობს პრაქტიკული გზები, რათა თეორიულად რთული პრობლემები წარმოებაში იმუშაოს, მაგალითად, განაწილებული სისტემების გამოყენება. მოწინავე მიდგომები მეტ ღირებულებასთან არის დაკავშირებული და მხოლოდ ყველაზე ტექნოლოგიურად პროგრესული ორგანიზაციების შესაძლებლობებს აღემატება.

კლასიკური ალგორითმული პროგრამირების მიდგომების სირთულის გამო, ორგანიზაციებს დიდი ხანია უჭირთ ეფექტური გუნდების შექმნა ასეთი სისტემების შიდა წარმოებისთვის. გარდა ამისა, ბევრს ასევე უჭირს გარე მომწოდებლების პოვნა იმ ნიშა გამოწვევების მოსაგვარებლად, რომლებიც თეორიულად შესაძლებელია განხორციელდეს. კონკრეტული ალგორითმის დიზაინი მნიშვნელოვნად რთულდება პრობლემის სირთულის გაზრდასთან ერთად. ეს განსაკუთრებით ეხება მრავალცვლადიან პრობლემებს. კლასიკური ალგორითმული მიდგომების გამოყენება საუკეთესოა ისეთ სიტუაციებში, სადაც ალგორითმს შეუძლია პრობლემის სწრაფად გადაჭრა და უმეტეს შემთხვევაში მუშაობს.

პრობლემების გადასაჭრელად AI მიდგომა

ხელოვნური ინტელექტის პარადიგმა ცდილობდა პრობლემების ზოგადად გადაჭრას შეყვანილი მონაცემებისა და სასურველი შედეგების სისტემაში შეტანით და სისტემისთვის პრობლემების გადაჭრის სწავლების საშუალების მიცემით. თანამედროვე AI მიდგომები მუშაობენ კლასიკურ კომპიუტერებზე კლასიკური პროგრამირების მეთოდებით. ყველაზე საინტერესო AI მეთოდებია ნეირონული ქსელები და გაძლიერებითი სწავლება.

ხელოვნური ნეირონული ქსელები იყენებენ ადამიანის გაგებას იმისა, თუ როგორ სწავლობს ადამიანის გონება და ზოგადად წარმოადგენს პრობლემებს. გამაძლიერებელი სწავლება იყენებს აგენტებს, რომლებიც შეყავს მიზნობრივი მდგომარეობა და სცენართა სერია. სწავლების ალგორითმი ინარჩუნებს უფრო სასურველ შედეგებს და აღმოფხვრის არასასურველ შედეგებს მრავალი იტერაციის განმავლობაში. გამაძლიერებელი სწავლება ანალოგიურია ოპერანტული განპირობილებისა. აგენტი სწავლობს, თუ როგორ მიაღწიოს მიზანს მრავალი სასწავლო იტერაციის განმავლობაში.

მოთხოვნა ხელოვნური ინტელექტის გადაწყვეტილებების ტრენინგისთვის არის ან კარგად განსაზღვრული უზარმაზარი მონაცემთა ნაკრები, რომელიც ჩვეულებრივ შედგენილია სხვადასხვა მონაცემთა საცავების ან მასობრივი წყაროს კომბინაციის გამოყენებით, ან სისტემას შეუძლია ისწავლოს მიზნობრივ მდგომარეობამდე მიღწევა იტერაციების სერიის გავლით. ამის მაგალითია სისტემა, რომელიც თამაშობს თამაშს საკუთარი თავის წინააღმდეგ, როგორიცაა ჭადრაკი ან Go, რათა შემდგომ ისწავლოს სტრატეგიების შემუშავება შედეგების გასაუმჯობესებლად. ხელოვნური ქსელი და გაძლიერებითი სწავლება ორივე ეშვება სცენარებზე, რომელთა ტრენინგი არ გაიარა და შეფასდება ანალოგიურად სხვა მანქანური სწავლების მიდგომებთან. ეს მიდგომები კარგად ახდენენ განზოგადებას და უზრუნველყოფენ ეფექტურ გადაწყვეტილებებს პრობლემების კლასის გათვალისწინებით. ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებები ერგება პრობლემებს, რომლებიც ვერ აღწერება ინსტრუქციების მიმდევრობით; ამის ნაცვლად საჭიროა მეტი „ინტუიცია“ და ღირებულებითი შეფასებები.

ჩვეულებრივ, ხელოვნური ინტელექტის სისტემები იწვრთნება მონაცემთა ნაკრებების გამოყენებით და შემდგომ შეფასდება ევალუაციის ნაკრებზე. რაც უფრო მეტი მაღალი ხარისხის სასწავლო მონაცემი შედის AI სისტემაში, მით უფრო იზრდება სისტემის მაღალ დონეზე ფუნქციონირების ალბათობა. AI მიდგომების უპირატესობა ის არის, რომ დროთა განმავლობაში შეიძლება გაუმჯობესდეს, რადგან სისტემა მეტს სწავლობს. ამრიგად, რთული პრობლემების გაზოგადება და მოგვარება შესაძლებელია გამოთვითი სისტემების მიერ. ეს მოიცავს ისეთ პრობლემებს, რომლებიც ტრადიციულად ადამიანური ჩარევით იხსნებოდა, თუმცა ვიწრო AI შეიძლება განვიხილოთ, როგორც არსებული ადამიანური ჩარევის დამატება, რათა უზრუნველვყოთ უკეთესი შედეგები.

ხელოვნურ ინტელექტსა და მანქანურ სწავლებას ორგანიზაციები დიდი ხანია ფრთხილად ეკიდებიან, რადგან ასეთ სისტემებს აკლიათ კვალის გადამოწმებადობა და განსაზღვრადობა იმისა, თუ როგორ მოეპასუხებიან ისინი კონკრეტულ შემთხვევებს. ამრიგად, AI შეიძლება მოქმედებდეს იშვიათ ვითარებებში და მოულოდნელად მოეპასუხოს, როდესაც ყველაზე ნაკლებად ველოდებით. ამიტომ მნიშვნელოვანია ჰქონდეს ნათლად განსაზღვრული შემთხვევები იმისთვის, თუ როდის უნდა გამოყენებულიყო AI, რა დონის შეცდომებია მიღებული და როგორ განიხილავენ AI სისტემების მიერ წარმოებულ შედეგებს ადამიანური შეყვანით ზუსტი სიზუსტის უზრუნველსაყოფად.

საერთო ჯამში, ჩვენ ვპროგნოზებთ, რომ გაუმჯობესებული სიზუსტე, რომელსაც AI სისტემები მოიტანს, ერთად ადამიანის შეყვანის გაუმჯობესებით მიღებულ ეფექტიანობასთან, მოტივაციას მისცემს ბევრ ორგანიზაციას არ უგულებელყოს ეს მომავალ წლებში, AI სისტემები გახდება ყოველგვარი.

როდის ავირჩიოთ ხელოვნური ინტელექტი და როდის გამოვიყენოთ კლასიკური ალგორითმული პროგრამირების მიდგომა პრობლემების მოსაგვარებლად

მიუხედავად იმისა, რომ არ არსებობს მკაცრი წესები იმის შესახებ, თუ როდის გამოვიყენოთ ერთი ან მეორე მიდგომა, ზოგადი წესით, პრობლემები, რომლებიც მოითხოვენ აპროქსიმაციულ გადაწყვეტილებებს და მოიცავენ მიზანზე ორიენტირებულ გრძელვადიან დაგეგმვას, რთულ ნიმუშთა ამოცნობასა და მრავალი ცვლადის დამუშავებას, უფრო შეესაბამება AI-ს. კლასიკური ალგორითმული მიდგომები უკეთ ესადაგება ზუსტ ან თითქმის ოპტიმალურ გადაწყვეტილებებს, რომლებიც მოიცავენ მძიმე ლოგიკასა და გამოთვლებს.

სწორი მიდგომის არჩევამ შეიძლება მოიტანოს მნიშვნელოვანი სარგებელი თქვენი ორგანიზაციისთვის, ხოლო ნაკლებ ოპტიმალური მეთოდის არჩევამ შეიძლება მოიტანოს კაპიტალის მნიშვნელოვანი დანაკარგები, რადგან ტექნოლოგიური პროექტები ძვირია. ხშირად, დადასტურებულ და დემონსტრირებად სისტემებთან, როგორიცაა Telemus AI™, წასვლა დაეხმარება ორგანიზაციებს უზრუნველყონ წარმატება მათ ხელოვნური ინტელექტის ციფრულ ტრანსფორმაციაში.

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