Вештачка интелигенција наспроти класично алгоритмско програмирање

Кон Вештачка Интелигенција од Класично Алгоритмско Програмирање

Напредокот во вештачката интелигенција овозможи ефикасно решавање на сложени компутациски проблеми кои претходно беа тешки, нерешливи или силно комбинаторни. Овие проблеми вклучуваат препознавање на лица, детекција на објекти, планирање на рути и високо персонализирани системи за препораки онлајн.

Предизвикот за организациите кои се движат напред во иднината е стратешките носители на одлуки да избираат помеѓу традиционалните класични пристапи и пристапите на вештачка интелигенција за решавање сложени пресметковни проблеми. Секој метод има уникатни предизвици во испораката на робустен систем низ димензиите на точност, цена, тешкотија на имплементација и одржливост.

Класичниот алгоритамски програмски пристап за решавање проблеми

Класичната програмска парадигма вклучува решавање проблеми преку презриптивни алгоритми и користење на добро дефинирана секвенца на инструкции. Влезовите се дефинирани и ограничени, развивајќи алгоритми за обработка на влезовите преку дефинирани програмски парадигми (Процедурална, Објектно-ориентирана, Функционална и Логичка) за да се произведат излезови.

Откривањето алгоритми за решавање на временски и просторно ефикасни проблеми е познато како предизвик. Во теоријата на компјутерска комплексност, проблемите се или P (Полиномијални), NP (Недетерминистички Полиномијални), NP-Комплетни или NP-Тешки. Полиномијалните проблеми можат брзо да се решат и верификуваат, додека неполиномијалните не можат. NP проблемите се тешки за решавање преку класични алгоритамски пристапи.

Пример за P проблем е наоѓањето на најкратката патека помеѓу две точки, додека пример за NP проблем е проблемот на трговскиот патник, каде што кога се дадени низа локации, која е оптималната патека за посета на сите места патувајќи најкратко можно растојание. Се случува дека многу од проблемите што моментално треба да се решат компјутерски спаѓаат во NP категоријата. Во повеќето случаи, за практични цели, приближно решение е често доволно. При пристапувањето кон секојдневниот живот, луѓето секогаш изнаоѓаат приближни решенија, т.е. навигација.

Постојат предизвици во имплементацијата при решавањето на проблеми под класична алгоритамска парадигма на ефикасен начин. Алгоритамската комплексност е гранка на компјутерските науки што се занимава со тоа колку ефикасно работат алгоритмите во временската (временска комплексност) и просторната домена (просторна комплексност).

Иако постојат многу различни начини за имплементација на алгоритми, очигледен, но потенцијално неефикасен начин за имплементација на алгоритам често се нарекува „наивен“ алгоритам. Повеќето ефикасни алгоритми не се лесни за откривање, а компјутерските научници работат многу години за да ги најдат најдобрите алгоритми за решавање класи на проблеми. Алгоритмите во продукциски системи се имплементирани на временски и просторно ефикасни начини. Најголемите софтверски компании ги осигуруваат највисоките алгоритамски стандарди преку програмирање во пар, слично на рецензија од колеги. Потребни се многу години обука и висок степен на вештина за ефикасна имплементација на алгоритми.

Во практична смисла, иако техниките за програмирање еволуираа и програмските јазици (т.е. C, C++, Java, JavaScript, PHP, Python) варираа во популарност, основите останаа исти откако Bell Labs, во 1970-тите, ги напиша првите C модули. Постојат некои практични начини за да се направат теоретски предизвикувачките проблеми да работат во производство, како што е користењето дистрибуирани системи. Напредните пристапи доаѓаат по повисока цена и се надвор од можностите на сите освен најтехнолошки прогресивните организации.

Имајќи ја предвид сложеноста на класичните алгоритамски програмски пристапи, организациите одамна се соочуваат со тешкотии во изградбата на ефективни тимови за внатрешно создавање на такви системи. Понатаму, многу од нив исто така се мачат да најдат надворешни добавувачи за решавање на нишни предизвици кои теоретски е можно да се имплементираат. Дизајнирањето на специфичен алгоритам станува значително посложено како што се зголемува сложеноста на проблемот. Ова е особено точно за мултиваријантните проблеми. Најдобро е да се користат класични алгоритамски пристапи во ситуации каде што алгоритамот може брзо да реши проблем и работи за повеќето случаи.

AI пристапот за решавање проблеми

Парадигмата на вештачка интелигенција се обиде да решава проблеми генерички со внесување влезови и посакувани излезови во систем и со дозвола системот да научи како да решава проблеми. Моменталните AI пристапи работат на класични компјутери преку класични програмски техники. Највозбудливите AI методи се невронски мрежи и учење со зајакнување.

Вештачките невронски мрежи го искористуваат човековото разбирање за тоа како човековиот ум учи и генерализира проблеми. Учењето со поткрепа користи агенти кои внесуваат целна состојба и серија сценарија. Алгоритмот за учење ги задржува посакуваните исходи и ги отфрла неповолните исходи низ повеќе итерации. Учењето со поткрепа е аналогно на оперантно условување. Агентот учи како да ја постигне целта низ многу итерации на тренирање.

Потреба за обука на решенија за вештачка интелигенција е или добро дефиниран огромен сет на податоци, обично составен со користење на комбинација од различни магацини за податоци или краудсорсинг, или систем може да научи да достигне целна состојба со поминување низ серија итерации. Пример за ова е систем кој игра игра против себе, како Шах или Go, за понатаму да научи како да развива стратегии за подобрување на резултатите. Вештачките мрежи и учењето со поткрепување се извршуваат на сценарија за кои не се обучени и се оценуваат слично на другите пристапи за машинско учење. Овие пристапи добро генерализираат и обезбедуваат ефикасни решенија за дадена класа на проблеми. Решенијата базирани на вештачка интелигенција одговараат на проблеми кои не можат лесно да се дефинираат со низа инструкции; наместо тоа, бараат повеќе „интуиција“ и вредносни проценки.

Типично, системите за вештачка интелигенција се тренираат користејќи сетови на податоци, а подоцна се евалуираат на сет за евалуација. Колку повеќе квалитетни податоци за тренирање се внесуваат во AI системот, толку е поголема веројатноста системот да performs на високо ниво. Предноста на AI пристапите е што можат да продолжат да се подобруваат со текот на времето додека системот учи повеќе. Така, сложените проблеми можат да се генерализираат и да се решат од компјутерски системи. Ова вклучува проблеми традиционално решавани со чинителски влез, иако тесната AI може да се разгледува како комплемент на постоечкиот чинителски влез за да се обезбедат подобри резултати.

Вештачката интелигенција и машинското учење долго време се гледаат со претпазливост од организациите поради тоа што таквите системи им недостасува следливоста и определливоста на тоа како ќе реагираат на случаите на употреба. Така, AI може да дејствува во ретки околности и да реагира непредвидливо кога најмалку се очекува. Затоа е важно да се имаат јасно дефинирани случаи на употреба за кога ќе се користи AI, какви нивоа на грешка се прифатени и како излезите произведени од AI системите ќе бидат прегледани од страна на луѓе за да се осигура точност.

Севкупно, предвидуваме дека подобрената прецизност што ќе ја донесат AI системите, во комбинација со ефикасностите добиени со надополнување на човечкиот влез, ќе претставува премногу голем финансиски поттик за многу организации за да се игнорира во наредните години, AI системите ќе станат сеприсутни.

Кога да се избере вештачка интелигенција, а кога да се избере класичниот алгоритамски програмски пристап за решавање проблеми

Иако нема строги и брзи правила кога да се користи кој пристап, како општо правило, проблемите што бараат приближни решенија и вклучуваат целно-ориентирано долгорочно планирање, сложено препознавање на шаблони и обработка на мултитудина на варијабли се повеќе соодветни за AI. Класичните алгоритамски пристапи се подобро соодветни за точни или близу-оптимални решенија што вклучуваат тешка логика и пресметки.

Изборот на правилниот пристап може да донесе значителни придобивки за вашата организација, додека изборот на помалку оптимален метод може да доведе до значителни капитални загуби бидејќи технолошките проекти се скапи. Често, одлучувањето за докажани и демонстративни системи како Telemus AI™ може да им помогне на организациите да го осигураат успехот во нивната дигитална трансформација со вештачка интелигенција.

Контактирајте не денес за бесплатна консултација за тоа како Telemus AI™ може да се интегрира во вашата организација.