Të kuptuarit e Dallimit midis Inteligjencës Artificiale dhe Teknikave Tradicionale
Popullariteti i fundit i Inteligjencës Artificiale, i çuar së bashku me fushën që është novel dhe joshëse, ka çuar në shumë organizata që pretendojnë se projektet e tyre përdorin avancimet më të fundit në fushën e AI kur ato vetëm kryesisht përdorin logjikë kushtëzuese standarde, probabilitet dhe statistika. Kjo rezulton në organizata që nuk e kuptojnë përfitet që AI ka për të sjellë.
Një të kuptuar i përgjithshëm i Inteligjencës Artificiale nga popullsia e gjerë është thelbësor për të siguruar konsensus të saktë dhe që teknologjia të zhvillohet në mënyrë të sigurt dhe të përgjegjshme. Ndërkohë që ka shumë arsye dhe presione të brendshme për të pretenduar përdorimin e AI kur një pretendim i tillë është i pasaktë, organizatat, si rezultat, gjithashtu nuk përfitojnë nga avancimet aktuale. Logjika kushtëzuese, teknikat probabile dhe statistike mbështesin shumicën e organizatave sot dhe ndërkohë që janë komplekse dhe të sofistikuara vetvetiu si dhe ofrojnë përfitime të rëndësishme, ato ndryshojnë nga ajo që zakonisht quhet Inteligjencë Artificiale sot.
Shumica e aplikimeve moderne të biznesit mbështeten në logjikën kushtëzuese. Në kontekstin e gjuhëve bashkëkohore të programimit dhe motorëve të formulave, logjika e biznesit sot shprehet zakonisht si logjikë Boolean, deklarata If-Then-Else dhe deklarata Case. Logjika organizative e biznesit mund të kapet dhe shprehet në arsyetim kushtëzues. Ndërsa është vërtetuar jashtëzakonisht e vlefshme, ajo ndryshon nga ajo që zakonisht quhet Inteligjencë Artificiale sot. Teknikat Probabilistike dhe Statistike që shpesh përdoren shumë për parashikimet dhe parathëniet, ndërkohë që janë gjithashtu të besueshme dhe të shëndosha, në fakt, nuk janë Inteligjencë Artificiale. Këto konstrukte matematikore janë pak a shumë të përcaktuara paraprakisht në mënyrë racionale, me pak konstante për t'u ndryshuar ose variuar, ndërsa Inteligjenca Artificiale mbështetet në dinamikë.
Në vend të kësaj, Inteligjenca Artificiale, siç përshkruhet shkurtimisht, mbështetet zakonisht në modele që mësojnë nga të dhënat dhe përcaktojnë vetë logjikën nga të dhënat. Që kur u paraqit prova e Teoremës së Aproksimimit Universal në vitin 1999, duke demonstruar se si një rrjet nervor mund të aproksojë çdo funksion, më shumë përpjekje tani drejtohen drejt zgjidhjes së programeve përmes Inteligjencës Artificiale në vend të paradigmave të tjera. Ndërkohë që teorikisht është e mundur të aproksohet çdo funksion, fuqia kompjuterike dhe teknikat për ta arritur këtë ishin një faktor kufizues në praktikë. Megjithatë, avancimet e fundit kanë bërë hapa të mëdhenj në mbulimin e hendekut mes teorisë dhe praktikës.
Inteligjenca Artificiale Moderne përdor teknika përfshirë Mësimin e Thellë me Përforcim, Përpunimin e Gjuhës Natyrale, LSTM dhe modelet Gjeneruese-Kundërshtare me framework përfshirë TensorFlow dhe PyTorch të përdorura në implementime. Një test i mirë nëse projekti juaj përdor Inteligjencë Artificiale është shikimi i seteve të mjeteve të përdorura aktivisht brenda projekteve. Ndoshta nuk është një projekt i bazuar në AI nëse nuk po përdor mjete në fushë, me përjashtim të dukshëm të mbështetjes në sete mjeshtrish të personalizuara që kryejnë detyra të përditshme AI si shumëzimi i matricave.
Aplikacione të Bazuar në Inteligjencë Artificiale dhe Aplikacione që Nuk Bazohen në Inteligjencë Artificiale
Këtu janë disa shembuj autentikë të Inteligjencës Artificiale që përdoren në botën reale:
- Sistemet e Pamjes Kompjuterike që mësojnë të zbulojnë dhe gjurmojnë objekte nga të dhëna të etiketuara;
- Sistemet e përpunimit të gjuhës mësojnë të përgjigjen në pyetje dhe përmirësohen me kalimin e kohës siç janë Chat-Bots;
- Agjentë që luajnë lojëra që, vetëm nga hyja e pikselëve, mund të mësojnë të luajnë lojëra si Space Invaders, Pacman dhe Tetris.
Përkundrazi, ja disa shembuj që pretendohen zakonisht si shembuj të Inteligjencës Artificiale kur nuk janë të tillë dhe nuk duhet të pretendohen si të tillë:
- Modele parashikimi që mbështeten në Probabilitet dhe Statistikë;
- Pyetjet SQL që marrin të dhëna nga një bazë të dhënash dhe kryejnë një lloj agregimi ose renditje;
- Pulte analitike të bazuara në rregulla të krijuara në Tableau ose Microsoft Power BI;
- Fletë llogaritjesh Excel që përdorin formula të thjeshta;
- Fletë pune të fuqizuara me Excel Macro që kanë disa kode VBA;
- Sistemet e sensorëve dërgojnë një sinjal përsëri në një qendër kontrolli të cilin e interpreton një ekspert njerëzor.
Drejtimet e Ardhshme për Organizatat që Duan të Adoptojnë Inteligjencën Artificiale
Në shumë raste, inteligjenca artificiale mund të zgjidhë probleme komplekse, por ka kufizime ku logjika standarde kushtëzuese, probabiliteti dhe statistikat do të ishin superiore. Një shembull janë përjashtimet që kërkojnë 100% besueshmëri, në të cilat sistemet AI ndonjëherë mund të prodhojnë rezultate të papërshtatshme. Në rastin e teknikave tradicionale, do të ishte e dobishme të thuhej se si ato u zbatuan në vend që të thuhej se ishin të bazuara në inteligjenca artificiale, pasi kjo do të përmirësonte rrjedhën e njohurive.
Inteligjenca Artificiale po evoluar vazhdimisht, me përmirësime që vijnë me shpejtësi, duke u futur ngadalë në jetën e përditshme nëpërmjet vendosjes sipër platformave të teknologjisë dhe infrastrukturës ekzistuese. Ndërsa bëhet më e përhapur, saktësia është më e rëndësishme se kurrë, dhe është thelbësore të merret parasysh se si aplikohet dhe shpjegohet. Ndërsa fusha pashmangshmërisht bëhet më e rregulluar, disa liri të marra në deklarimin e gabuar të përdorimit të AI do të zgjidhen me kalimin e kohës. Megjithatë, organizatat mund të marrin një fillim të parakohshëm duke përqafuar përkufizime të sakta të AI nga e tashmja.
Përfitimet e inteligjencës artificiale të vërtetë janë të mëdha, dhe Telemus AI mund të punojë me organizatën tuaj për të drejtuar rezultate të prekshme shumë përtej teknikave tradicionale.
Na kontaktoni sot për një konsultë falas se si Telemus AI™ mund të integrohet në organizatën tuaj.
