Жасанды интеллект пен дәстүрлі әдістер арасындағы айырмашылықты түсіну
Жасанды интеллектінің жуықтағы танымалдылығы, сондай-ақ бұл саланың жаңа және тартымды болуы көптеген ұйымдардың өз жобаларында AI саласындағы соңғы жетістіктерді пайдаланады деп мәлімдеуіне әкелді, ал шын мәнінде олар көбіне тек стандартты шартты логиканы, ықтималдық пен статистиканы қолданады. Бұл ұйымдардың AI әкелетін артықшылықтарды түсінбеуіне әкеледі.
Жасанды интеллекттің жалпы түсінігін кең қауымдастыру дәл консенсусты қамтамасыз ету және технологияның қауіпсіз әрі жауапты түрде дамуы үшін өте маңызды. Мұндай талап дәл емес кезде AI қолдануды мәлімдеудің көптеген себептері мен ішкі қысымдары болғанымен, нәтижесінде ұйымдар нақты жетістіктерден де пайда көрмейді. Шартты логика, ықтималдық және статистикалық әдістер бүгінгі таңдағы көптеген ұйымдардың негізін құрайды және өздігінен күрделі әрі жетілген болғанымен, сондай-ақ маңызды артықшылықтар беретінімен, олар бүгінде жасанды интеллект деп әдетте аталатын нәрседен айырмашылығы бар.
Қазіргі заманғы бизнес қолданбалары шартты логикаға сүйенеді. Қазіргі заманғы бағдарламалау тілдері мен формула қозғалтқыштарының контекстінде бүгінгі таңда бизнес логикасы көбінесе Boolean логикасы, If-Then-Else операторлары және Case операторлары түрінде көрсетіледі. Ұйымдық бизнес логикасын шартты пайымдау арқылы жинап және білдіруге болады. Ол өте құнды екенін дәлелдегенімен, бүгінде жасанды интеллект деп әдетте аталатын нәрседен айырмашылығы бар. Болжамдар мен болжамдар жасау үшін жиі қолданылатын ықтималдық және статистикалық әдістер сенімді әрі негізді болғанымен, шын мәнінде жасанды интеллект емес. Бұл математикалық конструкциялар алдын ала рационалды түрде анықталады, өзгеретін немесе әртүрлі болатын тұрақтылар аз, ал жасанды интеллект динамикаға сүйенеді.
Оның орнына, жасанды интеллект қысқаша сипатталғандай, әдетте деректерден үйренетін және логиканы деректерден өзі анықтайтын модельдерге сүйенеді. 1999 жылы нейрондық желінің кез келген функцияны жуықтай алатынын көрсететін Әмбебап жуықтау теоремасының дәлелі ұсынылғаннан бері, басқа парадигмалардың орнына жасанды интеллект арқылы бағдарламаларды шешуге көбірек күш жұмсалуда. Теориялық тұрғыда кез келген функцияны жуықтау мүмкін болғанымен, бұған қол жеткізу үшін есептеу қуаты мен әдістер практикада шектеуші фактор болды. Алайда, жуықтағы жетістіктер теория мен практиканың арасындағы алшақтықты жоюда үлкен жетістіктерге жетті.
Заманауи жасанды интеллект терең күшейтілген оқыту, табиғи тілді өңдеу, LSTM және генеративті-антагонистік модельдер сияқты әдістерді қолданады, ал іске асыруларда TensorFlow және PyTorch сияқты фреймворктер қолданылады. Сіздің жобаңыз жасанды интеллектті қолданатынын тексерудің жақсы тәсілі - жобаларда белсенді қолданылатын құралдар жиынтығын қарау. Егер ол саладағы құралдарды қолданбаса, бұл AI-мен жұмыс істейтін жоба болмауы ықтимал, матрицаны көбейту сияқты күнделікті AI тапсырмаларын орындайтын арнайы құралдар жиынтығына сену деген айқын ерекшеліктен басқа.
Жасанды Интеллектке негізделген қолданбалар және Жасанды Интеллектке негізделмеген қолданбалар
Міне, нақты әлемде қолданылатын жасанды интеллекттің кейбір нақты мысалдары:
- Белгіленген деректерден нысандарды анықтауды және қадағалауды үйренетін Компьютерлік көру жүйелері;
- Тілді өңдеу жүйелері сұрақтарға жауап беруді үйренеді және уақыт өте келе жақсарады, мысалы, Чат-боттар;
- Тек пиксельдік кіріс әрекетінің өзінен Space Invaders, Pacman және Tetris сияқты ойындарды ойнауды үйрене алатын ойын ойнайтын агенттер.
Керісінше, олар жасанды интеллект мысалдары ретінде жиі келтірілетін, бірақ олай емес және олай деп мәлімдемеуі керек кейбір мысалдар келтірілген:
- Ықтималдық пен статистикаға негізделген болжамды модельдер;
- Дерекқордан деректерді алып, кейбір агрегация немесе сұрыптауды орындайтын SQL сұраулары;
- Tableau немесе Microsoft Power BI-де жасалған ережелерге негізделген аналитикалық басқару панельдері;
- Қарапайым формулаларды қолданатын Excel кестелері;
- Кейбір VBA коды бар Excel Macro негізіндегі жұмыс кітаптары;
- Сенсорлық жүйелер басқару орталығына адам сарапшы интерпретациялайтын сигналды қайта жібереді.
Жасанды Интеллектті Қабылдауды Көздейтін Ұйымдар үшін Болашақ Бағыттар
Көптеген жағдайларда жасанды интеллект күрделі мәселелерді шеше алады, бірақ стандартты шартты логика, ықтималдық пен статистика жоғары болатын шектеулер бар. Мұндай мысалға 100% сенімділікті қажет ететін босату тәсілдері жатады, онда AI жүйелері кейде сәйкессіз нәтижелер бере алады. Дәстүрлі әдістер жағдайында, оларды жасанды интеллектке негізделген деп көрсету орнына, олардың қалай жүзеге асқанын айту пайдалы болар еді, өйткені бұл білім ағынын жақсартар еді.
Жасанды интеллект үнемі дамып келеді, жақсартулар тез жүзеге асады, қолданыста бар технологиялық платформалар мен инфрақұрылымның үстіне орнатылу арқылы күнделікті өмірге бірте-бірте сіңіп кіреді. Ол неғұрлым кең таралған сайын, дәлдік бұрынғыдан да маңыздырақ болады және оның қалай қолданылатыны мен түсіндірілетінін қарастыру өте маңызды. Сала сөзсіз реттелген сайын, AI қолдануды дұрыс емес мәлімдеудегі кейбір еркіндіктер уақыт өте келе жойылады. Дегенмен, ұйымдар қазіргі уақыттан бастап дәл AI анықтамаларын қабылдау арқылы алға ұмтыла алады.
Шынайы Жасанды интеллекттің артықшылықтары өте көп және Telemus AI сіздің ұйымыңызбен бірге дәстүрлі әдістерден әлдеқайда асып түсетін нақты нәтижелерге қол жеткізе алады.
Telemus AI™ ұйымыңызға қалай интеграциялануы мүмкін екені туралы тегін кеңес алу үшін бүгін бізбен байланысыңыз.
