Kecerdasan Buatan vs Pengaturcaraan Algoritma Klasik

Ke Arah Kecerdasan Buatan daripada Pengaturcaraan Algoritma Klasik

Kemajuan dalam kecerdasan buatan telah membolehkan masalah pengiraan kompleks diselesaikan dengan cekap yang sebelum ini sukar, tidak boleh diselesaikan atau sangat kombinatorial. Masalah ini termasuk pengecaman wajah, pengesanan objek, perancangan laluan dan sistem pengesyorkan dalam talian yang sangat diperibadikan.

Cabaran bagi organisasi yang bergerak ke hadapan pada masa hadapan adalah untuk pembuat keputusan strategik memilih antara pendekatan klasik tradisional dan pendekatan kecerdasan buatan untuk menyelesaikan masalah pengiraan yang kompleks. Mana-mana kaedah mempunyai cabaran unik dalam melaksanakan sistem yang teguh merentasi dimensi ketepatan, kos, kesukaran pelaksanaan, dan kebolehselenggaraan.

Pendekatan Pengaturcaraan Algoritma Klasik untuk Menyelesaikan Masalah

Paradigma pengaturcaraan klasik melibatkan penyelesaian masalah melalui algoritma preskriptif dan menggunakan urutan arahan yang jelas. Input ditakrifkan dan dihadkan, membangunkan algoritma untuk memproses input melalui paradigma pengaturcaraan yang ditakrifkan (Prosedural, Berorientasikan Objek, Berfungsi dan Logik) untuk menghasilkan output.

Menemui algoritma untuk menyelesaikan masalah yang cekap dari segi masa dan ruang adalah amat mencabar. Dalam teori kerumitan pengiraan, masalah sama ada P (Polinomial), NP (Polinomial Tidak Tentu), NP-Lengkap atau NP-Sukar. Masalah polinomial boleh diselesaikan dan disahkan dengan cepat, manakala masalah bukan polinomial tidak boleh. Masalah NP sukar diselesaikan melalui pendekatan algoritma klasik.

Contoh masalah P ialah mencari laluan terpendek antara dua titik, manakala contoh Masalah NP ialah masalah jurujual berjalan di mana apabila diberi satu siri lokasi, apakah laluan optimum untuk melawat semua tapak dengan menempuh jarak terpendek yang mungkin. Kebetulan banyak masalah yang kini dikehendaki diselesaikan secara pengiraan tergolong dalam kategori NP. Dalam kebanyakan kes, untuk tujuan praktikal, penyelesaian anggaran sering kali mencukupi. Apabila menghampiri kehidupan harian, manusia sentiasa menghasilkan penyelesaian anggaran, iaitu navigasi.

Terdapat cabaran pelaksanaan dalam menyelesaikan masalah di bawah paradigma algoritma klasik secara cekap. Kerumitan algoritma adalah cabang sains komputer yang berkaitan dengan seberapa cekap algoritma berjalan dalam domain temporal (kerumitan masa) dan spatial (kerumitan ruang).

Walaupun terdapat banyak cara berbeza untuk melaksanakan algoritma, cara yang jelas tetapi berpotensi tidak cekap untuk melaksanakan algoritma sering dirujuk sebagai algoritma “naif”. Kebanyakan algoritma yang cekap tidak mudah ditemui, dan Saintis Komputer telah bekerja selama bertahun-tahun untuk mencari algoritma terbaik untuk menyelesaikan kelas masalah. Algoritma dalam sistem pengeluaran dilaksanakan dengan cara yang cekap dari segi temporal dan spatial. Syarikat perisian terbesar memastikan standard algoritma tertinggi melalui pengaturcaraan rakan, serupa dengan semakan rakan. Ia mengambil masa bertahun-tahun latihan dan tahap kemahiran yang tinggi untuk melaksanakan algoritma secara cekap.

Dari segi praktikal, walaupun teknik pengaturcaraan telah berkembang dan bahasa pengaturcaraan (iaitu C, C++, Java, JavaScript, PHP, Python) telah berbeza dari segi populariti, asasnya kekal sama sejak Bell Labs, pada 1970-an, menulis modul C pertama. Terdapat beberapa cara praktikal untuk menjadikan masalah yang mencabar dari segi teori berfungsi dalam pengeluaran, seperti menggunakan sistem teragih. Pendekatan lanjutan datang dengan kos yang lebih tinggi dan di luar keupayaan semua organisasi kecuali organisasi yang paling maju dari segi teknologi.

Memandangkan kerumitan pendekatan pengaturcaraan algoritma klasik, organisasi telah lama mendapati sukar untuk membina pasukan yang berkesan untuk menghasilkan sistem sedemikian secara dalaman. Selain itu, ramai juga bergelut untuk mencari penyedia luaran untuk menyelesaikan cabaran niche yang secara teorinya boleh dilaksanakan. Mereka bentuk algoritma khusus menjadi jauh lebih rumit apabila kerumitan masalah meningkat. Ini amat benar bagi masalah multivariat. Adalah lebih baik menggunakan pendekatan algoritma klasik untuk situasi di mana algoritma boleh menyelesaikan masalah dengan cepat dan berfungsi untuk kebanyakan kes.

Pendekatan AI untuk Menyelesaikan Masalah

Paradigma Kecerdasan Buatan cuba menyelesaikan masalah secara generik dengan memasukkan input dan output yang diinginkan ke dalam sistem dan membiarkan sistem belajar cara menyelesaikan masalah. Pendekatan AI semasa berjalan pada komputer klasik melalui teknik pengaturcaraan klasik. Kaedah AI yang paling menarik ialah rangkaian neural dan pembelajaran pengukuhan.

Rangkaian neural buatan memanfaatkan pemahaman manusia tentang cara minda manusia belajar dan mengitlakan masalah. Pembelajaran pengukuhan menggunakan ejen yang memasukkan keadaan matlamat dan satu siri senario. Algoritma pembelajaran mengekalkan hasil yang diingini dan mengabaikan hasil yang merugikan melalui berbilang lelaran. Pembelajaran pengukuhan adalah analog dengan pelaziman operan. Ejen belajar bagaimana untuk mencapai matlamat melalui banyak lelaran latihan.

Keperluan untuk melatih penyelesaian kecerdasan buatan sama ada set data yang luas yang ditakrifkan dengan baik, biasanya disusun menggunakan gabungan pelbagai gudang data atau sumber ramai, atau sesuatu sistem boleh belajar mencapai keadaan matlamat dengan menjalankan siri lelaran. Contoh ini ialah sistem yang bermain permainan menentang dirinya sendiri, seperti Catur atau Go, untuk terus belajar cara membangunkan strategi bagi meningkatkan hasil. Rangkaian buatan dan pembelajaran pengukuhan dijalankan pada senario yang tidak dilatih dan dinilai sama seperti pendekatan pembelajaran mesin yang lain. Pendekatan ini mengitlakan dengan baik dan menyediakan penyelesaian yang cekap bagi kelas masalah tertentu. Penyelesaian berasaskan Kecerdasan Buatan sesuai untuk masalah yang tidak boleh ditakrifkan dengan mudah menggunakan urutan arahan; sebaliknya memerlukan lebih banyak "intuisi" dan penilaian nilai.

Biasanya, sistem Kecerdasan Buatan dilatih menggunakan set data dan kemudiannya dinilai pada set penilaian. Semakin banyak data latihan berkualiti tinggi yang dimasukkan ke dalam sistem AI, semakin tinggi kebarangkalian sistem untuk berprestasi pada standard yang tinggi. Manfaat pendekatan AI ialah ia boleh terus meningkat dari semasa ke semasa apabila sistem belajar lebih banyak. Oleh itu, masalah kompleks boleh digeneralisasikan dan diselesaikan oleh sistem pengkomputeran. Ini termasuk isu yang secara tradisinya diselesaikan oleh input manusia, walaupun AI sempit boleh dilihat sebagai pelengkap kepada input manusia sedia ada untuk memastikan hasil yang lebih baik.

Kecerdasan buatan dan Pembelajaran Mesin telah lama dipandang dengan berhati-hati oleh organisasi disebabkan sistem sedemikian kurang mempunyai kebolehsurihan dan kebolehtentuan tentang cara ia akan bertindak balas terhadap kes penggunaan. Oleh itu, AI boleh bertindak dalam keadaan jarang berlaku dan bertindak balas secara tidak dapat diramal apabila paling tidak dijangka. Itulah sebabnya adalah penting untuk mempunyai kes penggunaan yang ditentukan dengan jelas untuk ketika AI akan digunakan, tahap ralat apa yang diterima dan bagaimana output yang dihasilkan daripada sistem AI akan disemak semula oleh input manusia untuk memastikan ketepatan.

Secara keseluruhannya, kami meramalkan bahawa ketepatan yang dipertingkatkan yang dibawa oleh sistem AI, ditambah pula dengan kecekapan yang diperoleh dengan menambah baik input manusia, akan mempunyai insentif kewangan yang terlalu besar bagi banyak organisasi untuk tidak diabaikan dalam tahun-tahun akan datang, sistem AI akan menjadi merata.

Bila Memilih Kecerdasan Buatan dan Bila Memilih Pendekatan Pengaturcaraan Algoritma Klasik untuk Menyelesaikan Masalah

Walaupun tiada peraturan tetap bila menggunakan mana-mana pendekatan, sebagai peraturan umum, masalah yang memerlukan penyelesaian anggaran dan melibatkan perancangan jangka panjang berorientasikan matlamat, pengecaman corak kompleks dan pemprosesan pelbagai pembolehubah lebih sesuai untuk AI. Pendekatan algoritma klasik lebih sesuai untuk penyelesaian tepat atau hampir optimum yang melibatkan logik dan pengiraan berat.

Memilih pendekatan yang betul boleh menghasilkan manfaat yang ketara untuk organisasi anda manakala memilih kaedah yang kurang optimum boleh membawa kepada kerugian modal yang besar kerana projek teknologi adalah mahal. Selalunya, menggunakan sistem yang terbukti dan boleh ditunjukkan seperti Telemus AI™ boleh membantu organisasi memastikan kejayaan dalam transformasi digital Kecerdasan Buatan mereka.

Hubungi kami hari ini untuk perundingan percuma tentang bagaimana Telemus AI™ boleh disepadukan ke dalam organisasi anda.