Memahami Perbezaan antara Kecerdasan Buatan dan Teknik Tradisional
Kepopularan kecerdasan buatan baru-baru ini, ditambah pula dengan bidang yang baharu dan menarik, telah menyebabkan banyak organisasi mendakwa projek mereka menggunakan kemajuan terkini dalam bidang AI apabila mereka kebanyakannya hanya menggunakan logik bersyarat standard, kebarangkalian dan statistik. Ini mengakibatkan organisasi tidak menyedari manfaat yang dibawa oleh AI.
Pemahaman umum tentang Kecerdasan Buatan oleh masyarakat umum adalah penting untuk memastikan konsensus yang tepat dan bahawa teknologi dibangunkan dengan selamat dan bertanggungjawab. Walaupun terdapat banyak sebab dan tekanan dalaman untuk mendakwa menggunakan AI apabila dakwaan sedemikian tidak tepat, organisasi, akibatnya, juga tidak mendapat manfaat daripada kemajuan sebenar. Logik bersyarat, teknik kebarangkalian dan statistik menjadi asas kepada kebanyakan organisasi hari ini dan walaupun kompleks dan canggih dengan haknya sendiri serta memberikan manfaat yang ketara, ia berbeza daripada apa yang biasanya dirujuk sebagai Kecerdasan Buatan hari ini.
Kebanyakan aplikasi perniagaan moden bergantung kepada logik bersyarat. Dalam konteks bahasa pengaturcaraan kontemporari dan enjin formula, logik perniagaan hari ini biasanya dinyatakan sebagai logik Boolean, penyataan If-Then-Else dan penyataan Case. Logik perniagaan organisasi boleh ditangkap dan dinyatakan dalam penaakulan bersyarat. Walaupun ia telah terbukti sangat berharga, ia berbeza daripada apa yang biasanya dirujuk sebagai Kecerdasan Buatan hari ini. Teknik Kebarangkalian dan Statistik yang sering digunakan secara meluas untuk ramalan dan jangkaan, walaupun juga boleh dipercayai dan kukuh, sebenarnya bukan Kecerdasan Buatan. Binaan matematik ini lebih kurang ditakrifkan terlebih dahulu secara rasional, dengan sedikit pemalar untuk berubah atau berubah-ubah, manakala Kecerdasan Buatan bergantung kepada dinamik.
Sebaliknya, Kecerdasan Buatan, seperti yang diterangkan secara ringkas, biasanya bergantung kepada model yang belajar daripada data dan menentukan logik itu sendiri daripada data. Sejak bukti Teorem Penghampiran Universal dibentangkan pada 1999, menunjukkan bagaimana rangkaian neural boleh menghampiri sebarang fungsi, lebih banyak usaha kini dihalakan towards menyelesaikan program melalui Kecerdasan Buatan dan bukannya paradigma lain. Walaupun secara teorinya, adalah mungkin untuk menghampiri sebarang fungsi, kuasa pengkomputeran dan teknik untuk mencapai ini merupakan faktor pembatas dalam amalan. Walau bagaimanapun, kemajuan terkini telah membuat kemajuan besar dalam merapatkan jurang antara teori dan amalan.
Kecerdasan Buatan Moden menggunakan teknik termasuk Pembelajaran Pengukuhan Mendalam, Pemprosesan Bahasa Semula Jadi, LSTMs dan model Generatif-Adversarial dengan rangka kerja termasuk TensorFlow dan PyTorch digunakan dalam pelaksanaan. Ujian yang baik untuk mengetahui sama ada projek anda menggunakan Kecerdasan Buatan ialah dengan melihat kit alat yang aktif digunakan dalam projek. Ia berkemungkinan bukan projek berasaskan AI jika ia tidak menggunakan alat dalam bidang tersebut, tidak termasuk pengecualian yang jelas tentang bergantung pada kit alat tersuai yang melakukan tugas AI harian seperti pendaraban matriks.
Aplikasi Berdasarkan Kecerdasan Buatan dan Aplikasi yang Tidak Berdasarkan Kecerdasan Buatan
Berikut ialah beberapa contoh sebenar Kecerdasan Buatan yang digunakan dalam dunia sebenar:
- Sistem Penglihatan Komputer yang belajar mengesan dan menjejak objek daripada data berlabel;
- Sistem pemprosesan bahasa belajar menjawab soalan dan meningkat dari semasa ke semasa seperti Chat-Bot;
- Ejen bermain permainan yang, hanya daripada input piksel sahaja, boleh belajar bermain permainan seperti Space Invaders, Pacman dan Tetris.
Sebaliknya, berikut ialah beberapa contoh yang sering didakwa sebagai contoh Kecerdasan Buatan apabila ia tidak begitu dan tidak sepatutnya didakwa sebagai demikian:
- Model ramalan yang bergantung kepada Kebarangkalian dan Statistik;
- Pertanyaan SQL yang mendapatkan semula data daripada pangkalan data dan melaksanakan beberapa jenis pengagregatan atau pengisihan;
- Papan pemuka analitik berasaskan peraturan yang dicipta dalam Tableau atau Microsoft Power BI;
- Hamparan Excel yang menggunakan formula ringkas;
- Buku kerja berkuasa Excel Macro yang mempunyai sedikit kod VBA;
- Sistem sensor menghantar isyarat kembali ke pusat kawalan yang ditafsirkan oleh pakar manusia.
Hala Tuju Masa Depan untuk Organisasi yang Ingin Menggunakan Kecerdasan Buatan
Dalam banyak kes, kecerdasan buatan boleh menyelesaikan masalah yang kompleks, tetapi terdapat had di mana logik bersyarat standard, kebarangkalian dan statistik akan lebih unggul. Contohnya ialah pengecualian yang memerlukan kebolehpercayaan 100%, di mana sistem AI kadangkala boleh menghasilkan keputusan yang tidak konsisten. Dalam kes teknik tradisional, adalah bermanfaat untuk menyatakan bagaimana ia dilaksanakan dan bukannya menyatakan bahawa ia berasaskan kecerdasan buatan, kerana ini akan meningkatkan aliran pengetahuan.
Kecerdasan Buatan sentiasa berkembang, dengan peningkatan datang dengan pantas, perlahan-lahan meresap ke dalam kehidupan seharian dengan dilaksanakan di atas platform teknologi dan infrastruktur sedia ada. Apabila ia menjadi lebih meluas, ketepatan adalah lebih penting daripada sebelum ini, dan adalah penting untuk mempertimbangkan bagaimana ia digunakan dan dijelaskan. Apabila bidang ini tidak dapat dielakkan menjadi lebih terkawal, kebebasan tertentu yang diambil dalam dakwaan palsu penggunaan AI akan diselesaikan dari semasa ke semasa. Walau bagaimanapun, organisasi boleh mendapat permulaan awal dengan menerima pakai definisi AI yang tepat dari sekarang.
Manfaat Kecerdasan Buatan tulen adalah luas, dan Telemus AI boleh bekerjasama dengan organisasi anda untuk memacu hasil ketara jauh melangkaui teknik tradisional.
Hubungi kami hari ini untuk perundingan percuma tentang bagaimana Telemus AI™ boleh disepadukan ke dalam organisasi anda.
