Хиймэл оюун ухаан ба Сонгомол Алгоритмчилсан Програмчлал

Сонгодог Алгоритмчилсан Програмчлалаас Хиймэл Оюун Ухаан руу чиглэх

Хиймэл оюун ухааны дэвшил нь өмнө нь хэцүү, бараг боломжгүй эсвэл ихэвчлэн комбинаторик байсан нарийн төвөгтэй тооцоолох асуудлуудыг үр ашигтай шийдвэрлэх боломжийг олгосон. Эдгээр асуудалд нүүр таних, объект илрүүлэх, зам төлөвлөх болон маш хувь хүнийнхээс хамааралтай онлайн зөвлөгөөний системүүд орно.

Байгууллагуудын ирээдүй рүү чиглэсэн урьд хөгжих бэрхшээл нь стратегийн шийдвэр гаргагчид нарийн төвөгтэй тооцоолох асуудлыг шийдвэрлэхийн тулд уламжлалт сонгодог хандлага болон хиймэл оюун ухааны хандлага хоёрын хооронд сонгох явдал юм. Аль ч арга нь нарийвчлал, өртөг, хэрэгжүүлэх бэрхшээл, засвар үйлчилгээ хийх боломжтой гэх мэт хэмжигдэхүүнүүд дээр бат бөх системийг хүргэх онцлог бэрхшээлтэй байдаг.

Асуудал шийдвэрлэх сонгодог алгоритмийн програмчлалын хандлага

Сонгодог програмчлалын парадигм нь заавал хийх алгоритм болон тодорхойлсон зааврын дарааллыг ашиглан асуудлыг шийдвэрлэхийг багтаадаг. Оролтууд тодорхойлогдож хязгаарлагдаж, гаралтыг үүсгэхийн тулд оролтыг тодорхойлогдсон програмчлалын парадигм (Процедур, Объект хандлагат, Функциональ, Логик) ашиглан боловсруулах алгоритмийг хөгжүүлдэг.

Хугацаа болон орон зайн хувьд үр ашигтай бодлогуудыг шийдвэрлэх алгоритмуудыг олж нээх нь маш хүндээрхэг байдаг. Тоонцооллын нарийн төвөгтэй онолд, бодлогууд нь P (Полином), NP (Полином бус), NP-Бүрэн эсвэл NP-Хүнд гэсэн төрлүүдийн аль нэг байдаг. Полином бодлогуудыг хурдан шийдвэрлэж, баталгаажуулж болох бөгөөд полином бус бодлогуудыг боломжгүй. NP бодлогуудыг уламжлалт алгоритмын хандлагаар шийдвэрлэхэд хүндрэлтэй байдаг.

P асуудлын жишээ нь хоёр цэгийн хоорондох хамгийн богино замыг олох явдал бөгөөд NP асуудлын жишээ нь аялалын борлуулагчийн асуудал буюу хэд хэдэн байршил өгөгдсөн үед бүх газруудад хамгийн богино зайд зорчиж очих хамгийн оновчтой зам юу болохыг олох явдал юм. Одоогоор тоонцооллоор шийдвэрлэх шаардлагатай асуудлуудын ихэнх нь NP ангилалд багтдаг нь тохиолдол юм. Ихэнх тохиолдолд практик зорилгоор ойролцоо шийдэл нь ихэвчлэн хангалттай байдаг. Өдөр тутмын амьдралд хандаж байхдаа хүмүүс үргэлж ойролцоо шийдлүүдийг санал болгодог, ө.х. чиглүүлэгч.

Сонгодог алгоритмийн парадигм дор асуудлуудыг үр ашигтай шийдвэрлэхэд хэрэгжүүлэлтийн бэрхшээлүүд байдаг. Алгоритмийн нарийн төвөг нь алгоритмууд хугацааны (хугацааны нарийн төвөг) болон орон зайн (орон зайн нарийн төвөг) салбарт хэрхэн үр ашигтай ажилладагийг судалдаг компьютерийн шинжлэх ухааны салбар юм.

Алгоритмуудыг хэрэгжүүлэх олон өөр арга байхаас зэргээрт алгоритмыг хэрэгжүүлэх илүүтэйгээр боловч боловсронгуй бус аргыг ихэвчлэн "энгийн" алгоритм гэж нэрлэдэг. Хамгийн үр ашигтай алгоритмуудыг олох нь амар биш бөгөөд Компьютерийн эрдэмтэд асуудлын ангиллыг шийдвэрлэх хамгийн шилдэг алгоритмыг олохын тулд олон жил ажилласаар байна. Үйлдвэрлэлийн систем дэх алгоритмууд нь цаг хугацаа болон орон зайн хувьд үр ашигтайгаар хэрэгжүүлэгдсэн байдаг. Хамгийн том програм хангамжийн компаниуд peer-programming буюу нэгэн төрлийн харилцан үнэлгээний аргаар хамгийн өндөр алгоритмийн стандартыг хангадаг. Алгоритмуудыг үр ашигтайгаар хэрэгжүүлэхэд олон жилийн сургалт, өндөр түвшний ур чадвар шаардлагатай.

Практик утгаар, програмчлалын техник хөгжиж, програмчлалын хэлүүд (жишээ нь C, C++, Java, JavaScript, PHP, Python) алдар нэрээ хувьсгаж байх хэдий ч Bell Labs 1970-аад онд анхны C модулиудыг бичсэнээс хойш үндсэн зарчмууд хэвээрээ байсаар байна. Түүнчлэн, тархсан системүүдийг ашиглах зэрэг онолын хувьд бэрхшээлтэй асуудлуудыг үйлдвэрлэлд хэрэгжүүлэх практик аргууд байдаг. Дэвшилтэт аргууд нь өндөр өртөгтэй бөгөөд хамгийн өндөр технологийн дэвшилтэт байгууллагуудаас бусад нь чадахгүй зүйл юм.

Сонгодог алгоритмчилсан програмчлалын арга барилын нарийн төвөгтэй байдлыг харгалзан байгууллагууд ийм системийг дотооддоо бий болгох үр дүнтэй баг бүрдүүлэхэд хэдийнэ хүндрэлтэй байсаар ирсэн. Цаашилбал, олонх нь онолын хувьд хэрэгжүүлэх боломжтой нийлүүрийн бэрхшээлийг шийдвэрлэх гадаад үйлчилгээ үзүүлэгчид олоход бэрхшээлтэй байв. Асуудлын нарийн төвөгтэй байдал нэмэгдэх тусам тусгай алгоритм бүтээх нь мэдэгдэхүйц илүү нарийн төвөгтэй болдог. Энэ нь олон хувьсагчтай асуудлуудын хувьд ялангуяа үнэн юм. Алгоритм асуудлыг хурдан шийдвэрлэж, ихэнх тохиолдолд ажилладаг нөхцөлд сонгодог алгоритмийн арга барилыг ашиглах нь хамгийн сайн юм.

Асуудал шийдвэрлэх AI хандлага

Хиймэл оюун ухааны парадигм нь системд оролт болон хүссэн гаралтыг оруулж, системд асуудлыг шийдвэрлэх аргыг сурахыг зөвшөөрснөөр асуудлыг ерөнхийд нь шийдвэрлэхийг оролдсон. Одоогийн AI хандлага нь сонгодог програмчлалын техникээр сонгодог компьютер дээр ажилладаг. Хамгийн сэтгэл хөдөлгөм AI аргууд нь нейрон сүлжээ болон бэлчгэрийн сургалт юм.

Хиймэл нейрон сүлжээ нь хүний оюун ухаан хэрхэн сурч, асуудлуудыг ерөнхийлдгийн талаарх ойлголтыг ашигладаг. Бэхжүүлэн сургах нь зорилгот төлөв болон цуврал нөхцөлүүдийг оруулж буй агентуудыг ашигладаг. Сургалтын алгоритм нь олон давталтын турш тааламжтай үр дүнг хадгалж, сөрөг үр дүнг устгадаг. Бэхжүүлэн сургах нь үйлдлийн нөхцөлтэй адил төстэй юм. Агент нь олон сургалтын давталтын турш зорилгодоо хэрхэн хүрэхийг сурдаг.

Хиймэл оюун ухааны шийдлүүдийг сургах шаардлага нь ихэвчлэн олон төрлийн өгөгдлийн агуулах эсвэл олон нийтийн эх үүсвэрийн хослолыг ашиглан бүрдүүлсэн сайн тодорхойлсон өргөн хүрээний өгөгдлийн багц, эсвэл систем нь цуврал давталтуудыг гүйцэтгэх замаар зорилтот төлөвт хүрэхийг сурах явдал юм. Үүний жишээ нь систем үр дүнгээ сайжруулах стратеги боловсруулахыг илүү их сурахын тулд Шатар эсвэл Go зэрэг тоглоомыг өөртэйгээ тоглох явдал юм. Хиймэл сүлжээ болон бэхэлгээний сургалт нь хоёулаа сургагдаагүй сценарий дээр ажиллуулдаг бөгөөд бусад машины сургалтын аргуудтай адил үнэлэгддэг. Эдгээр арга нь сайн ерөнхийлөгддөг бөгөөд асуудлын ангилал өгөгдсөн тохиолдолд үр ашигтай шийдлийг бий болгодог. Хиймэл оюун ухаанд суурилсан шийдлүүд нь зааварчилгааны дарааллаар хялбархан тодорхойлж болохгүй, харин илүү "зөн совин" болон үнэлгээний шүүмжлэл шаарддаг асуудлуудад тохиромжтой.

Ихэвчлэн хиймэл оюун ухааны системүүдийг өгөгдлийн багц ашиглан сургаж, дараа нь үнэлгээний багц дээр үнэлдэг. AI системд оруулсан өндөр чанартай сургалтын өгөгдөл хэдий ч олон байх тусам систем өндөр түвшинд ажиллах магадлал өндөр байна. AI хандлагын давуу тал нь систем илүү их сурсаар цаг хугацааны туршид сайжирсаар байдаг. Иймээс нарийн төвөгтэй асуудлуудыг ерөнхийлөн тооцоолох системүүдээр шийдэх боломжтой. Эдгээрт уламжлал ёсоор хүний оролцоогоор шийдэгддэг байсан асуудлууд орхог боловч нарийн AI-г байгаа хүний оролцоог нэмэгдүүлэх, илүү сайн үр дүн гаргахын тулд нэмэлт болгон үзэж болно.

Хиймэл оюун ухаан болон Машины сургалтыг байгууллагууд удаан хугацаагаар болгоомжлон харж ирсэн, учир нь ийм системүүд нь хэрэглээний тохиолдолд хэрхэн хариу үйлдэл үзүүлэхийг мөшгих, тодорхойлох боломжгүй байдаг. Тиймээс AI нь ховор тохиолдолд үйлдлээ гүйцэтгэж, хамгийн хүлээгдэхгүй үед таамаглах аргагүйгээр хариу үйлдэл үзүүлж болно. Үүний тулд AI-г хэзээ ашиглах, ямар түвшний алдааг хүлээн зөвшөөрөх, AI системээс гарсан үр дүнг хэрхэн хүний оролцоогоор нягтлан шалгаж нарийвчлалыг хангах зэрэг хэрэглээний тохиолдлуудыг тодорхой зааж өгөх нь чухал юм.

Ерөнхийдөө бид AI системүүдийн авчрах сайжруулсан нарийвчлал нь хүний оролцоог нэмэгдүүлснээр олж авах үр ашигтай хослуулахад ирэх жилүүдэд олон байгууллага үл тоомсорлох аргагүй их санхүүгийн урам зориг өгөх бөгөөд AI системүүд нэвтэрч, түгээмэл болно гэж таамаглаж байна.

Асуудлыг шийдвэрлэхдээ Хиймэл Оюун Ухааныг хэзээ сонгох, хэзээ сонгодог алгоритм програмчлалын хандлагыг сонгох вэ

Аль хандлагыг хэзээ ашиглах талаар хатуу хурдан дүрэм байхгүй ч ерөнхийдөө ойролцоо шийдэл шаардсан, зорилготай урт хугацааны төлөвлөлт, нарийн хэв маягийг таних, олон хувьсагчийг боловсруулахыг шаардсан асуудлууд AI-д илүү тохиромжтой. Сонгодог алгоритмийн хандлагууд нь хүнд логик, тооцоололт холбоотой яг таг эсвэл бараг оновчтой шийдэлд илүү тохиромжтой.

Зөв арга барилыг сонгох нь танай байгууллагад томоохон ашиг тустай байх бол харин хамгийн оновчтой бус аргыг сонгох нь технологийн төсөл өртөгтэй байдаг тул их хэмжээний хөрөнгийн алдагдалд хүргэж болзошгүй. Telemus AI™ зэрэг нотлогдсон, үзүүлж болох системүүдийг сонгох нь байгууллагуудад хиймэл оюун ухааны дижитал хувиралтдаа амжилтад хүрэхэд нь туслах бөгөөд энэ нь ихэвчлэн үр дүнтэй байдаг.

Telemus AI™-г таны байгууллагад нэгтгэх талаар үнэгүй зөвлөгөө авахын тулд өнөөдөр бидэнтэй холбогдоно уу.