Жасанды интеллект пен классикалық алгоритмдік бағдарламалаудың салыстыруы

Дәстүрлі алгоритмдік бағдарламалаудан Жасанды интеллектке қарай

Жасанды интеллект саласындағы жетістіктер бұрын қиын, шешілмейтін немесе ауыр комбинаторлық болған күрделі есептеу мәселелерін тиімді шешуге мүмкіндік берді. Бұл мәселелерге бетті тану, нысанды анықтау, бағдарламалау және жоғары жекеленген онлайн ұсыныс жүйелері кіреді.

Болашаққа қарай жылжып келе жатқан ұйымдар үшін тұрақты шешімді жеткізудегі басты сын-тегеуріні — стратегиялық шешім қабылдаушылардың күрделі есептеу мәселелерін шешудің дәстүрлі классикалық тәсілдері мен жасанды интеллект тәсілдерінің арасында таңдау жасауы. Әрбір әдістің дәлдік, құн, іске асыру қиындығы және қолдау өлшемдері бойынша тұрақты жүйені жеткізуде бірегей қиындықтары бар.

Мәселелерді шешудегі классикалық алгоритмдік бағдарламалау тәсілі

Классикалық бағдарламалау парадигмасы нұсқаулық алгоритмдер арқылы және жақсы анықталған нұсқаулар тізбегін пайдалану арқылы мәселелерді шешуді қамтиды. Кірістер анықталып, шектеледі, шығыстарды өңдеу үшін алгоритмдер әзірленеді (процедуралық, объектіге бағытталған, функционалды және логикалық) арқылы шығыстарды өңдеу үшін анықталған бағдарламалау парадигмалары.

Уақыт және кеңістік тұрғысынан тиімді мәселелерді шешу үшін алгоритмдерді табу өте күрделі. Есептеу күрделілігі теориясында мәселелер келесі түрлерге бөлінеді: P (Полиномдық), NP (Полиномдық емес), NP-Complete немесе NP-Hard. Полиномдық мәселелерді жылдам шешуге және тексеруге болады, ал полиномдық емес мәселелерді мүмкін емес. NP мәселелерін классикалық алгоритмдік тәсілдер арқылы шешу қиын.

P есебінің мысалы — екі нүкте арасындағы ең қысқа жолды табу, ал NP есебінің мысалы — саяхатшы сатушы есебі, онда бірқатар орындар берілгенде, барлық нүктелерге барып, ең қысқа қашықтықты жүріп өту үшін оңтайлы жол қандай. Күрделі есептеулер арқылы шешуді қазіргі уақытта талап етілетін көптеген мәселелер NP санатына жататыны кездейсоқ. Көп жағдайда, практикалық мақсаттар үшін жуық шешім жиі жеткілікті. Күнделікті өмірге келгенде, адамдар әрқашан жуық шешімдер ойлап табады, яғни навигация.

Классикалық алгоритмдік парадигма астындағы мәселелерді тиімді түрде шешуде іске асыру проблемалары бар. Алгоритмдік күрделілік - бұл алгоритмдердің уақыттық (уақыт күрделілігі) және кеңістіктік (кеңістік күрделілігі) салаларда қаншалықты тиімді жұмыс істейтінін қарастыратын информатика саласы.

Алгоритмдерді жүзеге асырудың көптеген әртүрлі жолдары болғанымен, алгоритмді жүзеге асырудың айқын, бірақ тиімсіз болуы мүмкін жолы көбінесе «қарапайым» алгоритм деп аталады. Ең тиімді алгоритмдерді табу оңай емес және Computer ғалымдары мәселелер класын шешудің ең жақсы алгоритмдерін табу үшін көптеген жылдар бойы жұмыс істеп келеді. Өндірістік жүйелердегі алгоритмдер уақыт және кеңістік тұрғысынан тиімді тәсілдермен жүзеге асырылады. Ең ірі бағдарламалық жасақтама компаниялары peer-programming арқылы ең жоғары алгоритмдік стандарттарды қамтамасыз етеді. Алгоритмдерді тиімді жүзеге асыру үшін көптеген жылдық оқыту мен жоғары шеберлік қажет.

Практикалық мағынада, бағдарламалау әдістері дамыған сайын және бағдарламалау тілдерінің (яғни C, C++, Java, JavaScript, PHP, Python) танымалдылығы әртүрлі болғанымен, негіздері 1970-жылдары Bell Labs алғашқы C модульдерін жазғаннан бері өзгермеген. Теориялық тұрғыдан күрделі мәселелерді өндірісте жұмыс істеуге мәжбүрлеудің кейбір практикалық жолдары бар, мысалы, таратылған жүйелерді пайдалану. Жетілдірілген тәсілдер жоғары шығындарды талап етеді және ең жоғары технологиялық прогрессивті ұйымдардан басқалардың қабілетінен тыс.

Классикалық алгоритмдік бағдарламалау тәсілдерінің күрделілігін ескере отырып, ұйымдар бұндай жүйелерді іштей құру үшін тиімді командаларды құруда бұрыннан бері қиындықтарға тап болды. Сонымен қатар, көптеген ұйымдар теориялық тұрғыда іске асыру мүмкін болатын өзекті мәселелерді шешу үшін сыртқы провайдерлерді табуда қиналды. Мәселенің күрделілігі артқан сайын нақты бір алгоритмді жобалау айтарлықтай күрделене түседі. Бұл әсіресе көп айнымалы мәселелер үшін дұрыс. Алгоритм мәселені тез шеше алатын және көптеген жағдайларда жұмыс істейтін жағдайлар үшін классикалық алгоритмдік тәсілдерді қолданған жөн.

Мәселелерді шешудегі AI тәсілі

Жасанды интеллект парадигмасы жүйеге кірістер мен қажетті шығыстарды енгізу арқылы және жүйеге мәселелерді шешуді үйренуге мүмкіндік беру арқылы мәселелерді жалпы түрде шешуге тырысты. Қазіргі AI тәсілдері классикалық бағдарламалау әдістері арқылы классикалық компьютерлерде жұмыс істейді. Ең қызықты AI әдістері — нейрондық желілер мен күшейтілген оқыту.

Жасанды нейрожелілер адам миының қалай үйренетіні мен мәселелерді жалпылауы туралы адамның түсінігін пайдаланады. Күшейтілген оқыту мақсатты күйді және бірқатар сценарийлерді енгізетін агенттерді пайдаланады. Оқыту алгоритмі қалаған нәтижелерді сақтап, жағымсыз нәтижелерді бірнеше итерация бойынан босатады. Күшейтілген оқыту оперантты шарттандыруға ұқсас. Агент көптеген оқыту итерациялары бойынша мақсатқа жетуді үйренеді.

Жасанды интеллект шешімдерін оқытудың талабы — әдетте әртүрлі дерек қоймалары немесе краудсорсинг комбинациясын пайдалана отырып жасалған жақсы анықталған үлкен деректер жиынтығы немесе жүйе бірқатар итерациялар арқылы мақсатты күйге жетуді үйрене алады. Мұның мысалы ретінде жүйенің нәтижелерді жақсарту үшін стратегияларды әзірлеуді үйрену мақсатында Шахмат немесе Go сияқты өзіне қарсы ойын ойнауы бола алады. Жасанды желі мен күшейтілген оқыту оқытылмаған сценарийлерде іске қосылады және басқа машиналық оқыту тәсілдеріне ұқсас бағаланады. Бұл тәсілдер жақсы жалпыланады және мәселелер класы берілген кезде тиімді шешімдер ұсынады. Жасанды интеллектке негізделген шешімдер нұсқаулар тізбегі арқылы оңай анықталмайтын мәселелерге жарайды; олардың орнына көбірек «интуиция» мен құндылық бағалауларын қажет етеді.

Әдетте Жасанды интеллект жүйелері деректер жиынтықтарын пайдаланып оқытылады және кейін бағалау жиынтығында бағаланады. AI жүйесіне енгізілген жоғары сапалы оқыту деректері неғұрлым көп болса, жүйенің жоғары деңгейде орындау ықтималдығы соғұрлым жоғары болады. AI тәсілдерінің артықшылығы - жүйе көбірек білген сайын олар уақыт өте келе жақсара береді. Осылайша, күрделі мәселелерді есептеу жүйелері жалпылауға және шеше алады. Бұларға дәстүрлі түрде адам кірісімен шешілген мәселелер кірді, дегенмен тар AI қазіргі адам кірісінің толықтырушысы ретінде қаралады, осылайша жақсырақ нәтижелерді қамтамасыз етеді.

Жасанды интеллект пен машиналық оқыту ұйымдардың тарапынан мұқият қаралатын болды, өйткені мұндай жүйелерде қолдану жағдайларына олардың қалай жауап беретінінің қайнар көзін табу мүмкіндігі мен анықтылығы жоқ. Сондықтан AI сирек жағдайларда әрекет етіп, ең күтпеген сәтте болжамсыз жауап беруі мүмкін. Сондықтан AI қашан қолданылатыны, қандай қателік деңгейлері қабылданатыны және AI жүйелерінің шығыстары дәлдікті қамтамасыз ету үшін адамның енгізілуімен қалай құрдастар сараптамасынан өтетіні үшін нақты анықталған қолдану жағдайларының болуы маңызды.

Жалпы алғанда, біз AI жүйелерінің әкелетін жақсартылған дәлдігі адам еңбегін күшейту арқылы алынатын тиімділікпен біріктірілгенде, көптеген ұйымдар үшін алдағы жылдары елемеуге болмайтындай үлкен қаржылық ынталандыру болады деп болжаймыз, AI жүйелері бүкіл әлемде кең таралады.

Мәселелерді шешу үшін Жасанды Интеллектті қашан таңдау және қашан Классикалық Алгоритмдік Бағдарламалау тәсілін таңдау керек

Қайсы тәсілді қашан қолдану керектігі туралы қатаң ережелер жоқ болғанымен, жалпы ереже ретінде шамамен шешімдерді қажет ететін және мақсатқа бағытталған ұзақ мерзімді жоспарлауды, күрделі үлгіні тану мен көптеген айнымалыларды өңдеуді қамтитын мәселелер AI-ге көбірек сәйкес келеді. Классикалық алгоритмдік тәсілдер ауыр логика мен есептеулерді қамтитын дәл немесе жақын оңтайлы шешімдерге көбірек сәйкес келеді.

Дұрыс тәсілді таңдау ұйымыңызға айтарлықтай пайда әкеле алады, ал аз оңтайлы әдісті таңдау технологиялық жобалар қымбат болғандықтан айтарлықтай капиталдық шығыстарға әкелуі мүмкін. Көбінесе Telemus AI™ сияқты дәлелденген және көрсетіле алатын жүйелерді таңдау ұйымдарға өздерінің Жасанды Интеллектілік цифрлық трансформациясында сәттілікті қамтамасыз етуге көмектеседі.

Telemus AI™ ұйымыңызға қалай интеграциялануы мүмкін екені туралы тегін кеңес алу үшін бүгін бізбен байланысыңыз.