Хиймэл Оюун Ухаан болон Уламжлалт Техникүүдийн хоорондын Ялгааг Ойлгох
Хиймэл оюун ухаан сүүлийн үед алдаршсан нь энэхүү салбар шинэ бөгөөд татагдамтай гэдэгтэй хослон олон байгууллагууд өөрсдийн төсөл нь AI салбарын хамгийн сүүлийн үеийн дэвшлийг ашигладаг гэж батлахад хүргэсэн боловч тэд голчлон стандарт нөхцөлт логик, магадлал болон статистик ашигладаг. Үүний үр дүнд байгууллагууд AI-ийн авчрах ашиг тусыг ойлгохгүй байна.
Хиймэл оюун ухааныг өргөн олонхийн ерөнхий ойлголт нь үнэн зөв зөвшилцлийг баталгаажуулах, технологийг аюулгүй, хариуцлагатайгаар хөгжүүлэхэд чухал. Хиймэл оюун ухааныг ашиглаж байна гэх буруу мэдэгдэл гаргах олон шалтгаан, дотоод хүчин зүйл байх хэдий ч, үүний улмаас байгууллагууд бодит дэвшилээс ашиг хүрэхгүй. Нөхцөлт логик, магадлалын болон статистик аргууд нь өнөөгийн ихэнх байгууллагын үндэс суурь болдог бөгөөд өөрсдөө нэн нарийн төвөгтэй, нэмэлт ач холбогдолтой байдаг ч, тэдгээр нь өнөөгийн хиймэл оюун ухаан гэж нэрлэгддэг зүйлээс ялгаатай.
Орчин үеийн ихэнх бизнесийн програм хангамжууд нөхцөлт логик дээр тулгуурладаг. Орчин үеийн програмчлалын хэл болон томьёоны хөдөлгүүрүүдийн агуулгаад бизнесийн логик нь ихэвчлэн Boolean логик, If-Then-Else болон Case мэдэгдлүүдээр илэрхийлэгддэг. Байгууллагын бизнесийн логик нь нөхцөлт уртгалд хүртэл авч илэрхийлэгдэх боломжтой. Энэ нь маш их үнэ цэнэтэй гэдэг нь батлагдсан ч, өнөөдөр хиймэл оюун ухаан гэж нэрлэгддэг зүйлээс ялгаатай. Урьдчилсан таамаг болон мэдэгдлүүдэд ихэвчлэн ашиглагддаг Магадлалын болон Статистикийн аргууд нь найдвартай, үндэслэлтэй байх хэдий ч хиймэл оюун ухаан биш юм. Эдгээр математик бүтэц нь ихэвчлэн урьдчилан тооцоологдсон бөгөөд өөрчлөгдөх эсвэл хувьсах тогтмол цөөн байдаг бол хиймэл оюун ухаан нь динамикаас хамаардаг.
Үүний оронд товч дурдсаны дагуу Хиймэл оюун ухаан нь ихэвчлэн өгөгдлөөс суралцдаг, өгөгдлөөс логикийг өөрөө тогтоодог загварт тулгуурладаг. 1999 онд Нейрон сүлжээ ямар ч функцийг ойролцоо болгож чадахыг харуулсан Универсал ойролцооллын теоремын баталгаа гарснаас хойш өөр парадигмуудын оронд Хиймэл оюун ухаанаар дамжуулан програмуудыг шийдвэрлэх рүү илүү их хүч хөдөлмөр чиглэж байна. Онолын хувьд аливаа функцийг ойролцоо болгох боломжтой ч үүнийг хэрэгжүүлэх тооцоолох хүчин чадал болон техник нь практик дээр хязгаарлалт байсан. Гэсэн хэдий ч сүүлийн үеийн дэвшлүүд нь онол болон практик хоорондын зайг багасгахад их амжилт олж байна.
Орчин үеийн Хиймэл оюун ухаан нь Гүн бэлэн сургалт, Байгалийн хэл боловсруулалт, LSTM болон Генератив-Антагонист загваруудыг багтаасан техникүүдийг ашигладаг бөгөөд хэрэгжүүлэлтэд TensorFlow болон PyTorch зэрэг фреймворкуудыг ашигладаг. Таны төсөл Хиймэл оюун ухаан ашиглаж байгаа эсэхийг шалгах сайн тест бол төслүүд дотор идэвхтэй ашиглагдаж буй багц хэрэгслүүдийг харах явдал юм. Хэрэв энэ салбарын багц хэрэгсэл ашиглаж байгаа бол хиймэл оюун ухаантай төсөл биш байх магадлалтай, матриц үржүүлэх зэрэс өдөр тутмын AI даалгаврууд гүйцэтгэдэг өөрийн гэсэн багц хэрэгсэлд найддаг тодорхой онцгой тохиолдлыг эс тооцвол.
Хиймэл оюун ухаан дээр үндэслэсэн програмууд болон Хиймэл оюун ухаан дээр үндэслээгүй програмууд
Бодит ертөнцөд ашиглагддаг хиймэл оюун ухааны зарим жинхэнэ жишээг энд харуулав:
- Шошготой өгөгдлөөс объектыг илрүүлэх, хянахыг сурдаг Компьютерийн харааны системүүд;
- Хэл боловсруулах системүүд нь асуултанд хариулахыг сурч, цаг хугацааны явцад сайжирдаг, жишээлбэл Чат-Бот;
- Зөвхөн цэгэн оруулгаас Space Invaders, Pacman, Tetris зэрэг тоглоомыг тоглохыг сурч чадах тоглоом тоглох агентууд.
Үүний эсрэгээр, дараах жишээнүүд нь Хиймэл оюун ухааны жишээ гэж ихэвчлэн гаргадаг ч тэдгээр нь тийм биш бөгөөд ингэж гаргах ёсгүй:
- Magадлал болон Статистикт тулгуурласан урьдчилсан таамагийн загварууд;
- Мэдээллийн сангаас өгөгдөл татаж, ямар нэгэн нэгтгэл эсвэл эрэмбэлэлт хийдэг SQL хүсэлтүүд;
- Tableau эсвэл Microsoft Power BI дотор үүсгэсэн дүрмээр хязгаарлагдмал аналитик хяналтын самбар;
- Энгийн томьёо ашигладаг Excel Spreadsheet-ууд;
- VBA кодтой Excel Macro-р ажилладаг workbook-ууд;
- Мэдрэгчийн системүүд хүний мэргэжилтний тайлбарладаг хяналтын төв рүү дохио буцааж илгээдэг.
Хиймэл оюун ухааныг нэвтрүүлэхийг хүсэж буй байгууллагуудын ирээдүйн чиглэлүүд
Олон тохиолдолд хиймэл оюун ухаан нь нарийн төвөгтэй асуудлуудыг шийдэж чадах ч ердийн нөхцөлт логик, магадлал, статистик илүү давуу байх хязгаарлалт байдаг. Үүний нэг жишээ нь 100% найдвартай байхыг шаардсан чөлөөлөлтүүд бөгөөд ийм тохиолдолд AI системүүд заримдаа бүрэн тогтворгүй үр дүн гаргаж болзошгүй. Уламжлалт техникүүдийн хувьд тэдгээрийг хиймэл оюун ухаанд суурилсан гэж хэлэхийн оронд хэрхэн хэрэгжүүлснийг дурдах нь ашигтай байх бөгөөд учир нь энэ нь мэдлэгийн урсгалыг сайжруулах болно.
Хиймэл оюун ухаан тогтмол хөгжиж, сайжруулалтууд хурдан гарч, аль хэдийнэ байгаа технологийн платформ болон дэд бүтцийн дээр суулгагдсанаар өдөр тутмын амьдралд аажмаар нэвтэрч байна. Үүний хэрэглээ өргөжих тусам нарийвчлал нь хэзээ ч байгаагүйээс чухал болох бөгөөд хэрхэн хэрэглэж, тайлбарлахыг анхаарах нь чухал юм. Энэ салбар зайлшгүй болж илүү зохицуулагдах тул AI-н хэрэглээг буруу мэдэгдэх явдалд гаргасан зарим эрх чөлөө цаг хугацааны явцад шийдэгдэх болно. Гэхдээ байгууллагууд одооноос нарийвчилсан AI тодорхойлолтуудыг хүлээн зөвшөөрснөөр урьдчилан ажиллаж эхлэх боломжтой.
Жинхэнэ хиймэл оюун ухааны ашиг тус нь маш өргөн бөгөөд Telemus AI нь таны байгууллагатай хамтран уламжлалт аргаас илүүтэйгээр бодит үр дүнд хүрэхэд туслах болно.
Telemus AI™-г таны байгууллагад нэгтгэх талаар үнэгүй зөвлөгөө авахын тулд өнөөдөр бидэнтэй холбогдоно уу.
