Разбирање на разликата помеѓу вештачката интелигенција и традиционалните техники
Неодамнешната популарност на вештачката интелигенција, во комбинација со тоа што областа е нова и привлечна, доведе до тоа многу организации да тврдат дека нивните проекти ги користат најновите достигнувања во областа на AI, кога тие најмногу користат стандардна условна логика, веројатност и статистика. Ова резултира со тоа што организациите не ги реализираат придобивките што AI ги носи.
Општо разбирање на Вештачката Интелигенција од пошироката популација е од суштинско значење за да се обезбеди точен консензус и дека технологијата се развива безбедно и одговорно. Иако има многу причини и внатрешни притисоци да се тврди за користење на AI кога таквото тврдење е неточно, организациите, како резултат на тоа, исто така не имаат корист од вистинските напредоци. Условната логика, веројатносните и статистичките техники се основа на повеќето организации денес и иако се сложени и софистицирани сами по себе, како и обезбедуваат значителни придобивки, тие се разликуваат од она што денес вообичаено се нарекува Вештачка Интелигенција.
Повеќето модерни деловни апликации се потпираат на условна логика. Во контекст на современите програмски јазици и мотори за формули, деловната логика денес најчесто се изразува како Булова логика, If-Then-Else изрази и Case изрази. Организациската деловна логика може да се собере и изрази во условно расудување. Иако се покажа како исклучително вредна, таа се разликува од она што денес вообичаено се нарекува Вештачка Интелигенција. Веројатносните и статистичките техники кои често се интензивно користат за прогнози и предвидувања, иако исто така доверливи и здрави, всушност не се Вештачка Интелигенција. Овие математички конструкции повеќе или помалку се дефинирани однапред рационално, со малку константи за промена или варијација, додека Вештачката Интелигенција се потпира на динамиката.
Наместо тоа, Вештачката Интелигенција, како што е накратко опишано, обично се потпира на модели кои учат од податоци и самата ја определува логиката од податоците. Откако во 1999 година беше претставен доказот за Универзалната теорема за апроксимација, која покажува како невронската мрежа може да апроксимира која било функција, сега се насочуваат поголеми напори кон решавање на програмите преку Вештачка Интелигенција наместо преку други парадигми. Иако теоретски е можно да се апроксимира која било функција, компјутерската моќ и техниките за постигнување на ова беа ограничувачки фактор во пракса. Сепак, неодамнешните напредоци направија големи чекори во премостувањето на јазот помеѓу теоријата и праксата.
Модерната вештачка интелигенција користи техники вклучувајќи длабоко зајакнувачко учење, обработка на природен јазик, LSTMs и генеративно-антагонистички модели со рамки вклучувајќи TensorFlow и PyTorch користени во имплементациите. Добар тест за тоа дали вашиот проект користи вештачка интелигенција е гледањето на алатките активно користени во проектите. Веројатно не е проект заснован на AI ако не користи алатки во оваа област, со исклучок на очигледниот исклучок на потпирање на прилагодени алатки кои извршуваат секојдневни AI задачи како што е множењето на матрици.
Апликации Базирани на Вештачка Интелигенција и Апликации кои Не Се Базирани на Вештачка Интелигенција
Еве неколку вистински примери на вештачка интелигенција што се користат во реалниот свет:
- Системи за компјутерски вид кои учат да откриваат и следат објекти од етикетирани податоци;
- Системите за обработка на јазик учат да одговараат на прашања и се подобруваат со текот на времето, како што се Чет-Ботови;
- Агенти за играње игри кои, само од влез на пиксели, можат да научат да играат игри како Space Invaders, Pacman и Tetris.
Спротивно на тоа, еве неколку примери кои често се тврдат како примери на вештачка интелигенција кога тие не се и не треба да се тврдат како такви:
- Модели за предвидување кои се потпираат на веројатност и статистика;
- SQL барања што преземаат податоци од база на податоци и вршат некаква агрегација или сортирање;
- Контролни табли за аналитика засновани на правила создадени во Tableau или Microsoft Power BI;
- Excel табели што користат едноставни формули;
- Excel работни книги базирани на макроа што содржат одреден VBA код;
- Сензорните системи испраќаат сигнал назад до контролен центар кој човечки експерт го толкува.
Идни насоки за организации кои сакаат да усвојат вештачка интелигенција
Во многу случаи, вештачката интелигенција може да реши сложени проблеми, но постојат ограничувања каде што стандардната условна логика, веројатноста и статистиката би биле супериорни. Пример се исклучоците што бараат 100% сигурност, при што AI системите понекогаш можат да дадат неконзистентни резултати. Во случај на традиционални техники, би било корисно да се наведе како се имплементирани отколку да се наведе дека се базирани на вештачка интелигенција, бидејќи тоа би го подобрило текот на знаењето.
Вештачката интелигенција постојано се развива, со подобрувања што доаѓаат брзо, полека продирајќи во секојдневниот живот преку распоредување врз веќе постоечки технолошки платформи и инфраструктура. Како што станува сеприсутна, точноста е поважна од било кога, и клучно е да се разгледа како се применува и објаснува. Како што оваа област неизбежно ќе станува порегулирана, одредени слободи земени при неточно прогласување на користење на AI ќе се разрешат со текот на времето. Сепак, организациите може да направат предност со прифаќање на точните дефиниции за AI од денес.
Придобивките од вистинската вештачка интелигенција се огромни, а Telemus AI може да работи со вашата организација за да постигне опипливи резултати многу подалеку од традиционалните техники.
Контактирајте не денес за бесплатна консултација за тоа како Telemus AI™ може да се интегрира во вашата организација.
