Розуміння різниці між штучним інтелектом та традиційними методами
Недавня популярність штучного інтелекту, у поєднанні з тим, що ця сфера є новою та привабливою, призвела до того, що багато організацій стверджують, ніби їхні проєкти використовують останні досягнення в галузі AI, тоді як вони здебільшого використовують лише стандартну умовну логіку, ймовірність та статистику. Це призводить до того, що організації не усвідомлюють переваг, які може дати AI.
Загальне розуміння штучного інтелекту широким населенням є необхідним для забезпечення точного консенсусу та того, щоб технологія розроблялася безпечно та відповідально. Хоча існує багато причин та внутрішніх тисків для ствердження про використання AI, коли таке твердження є неточним, організації в результаті також не отримують вигоди від фактичних досягнень. Умовна логіка, імовірнісні та статистичні методи лежать в основі більшості організацій сьогодні, і хоча вони є складними та витонченими самі по собі, а також забезпечують значні переваги, вони відрізняються від того, що сьогодні зазвичай називають штучним інтелектом.
Більшість сучасних бізнес-додатків покладаються на умовну логіку. У контексті сучасних мов програмування та рушіїв формул бізнес-логіка сьогодні зазвичай виражається як булева логіка, оператори If-Then-Else та оператори Case. Організаційну бізнес-логіку можна зафіксувати та виразити в умовних міркуваннях. Хоча це виявилося надзвичайно цінним, воно відрізняється від того, що сьогодні зазвичай називають штучним інтелектом. Імовірнісні та статистичні методи, які часто широко використовуються для прогнозів та передбачень, хоча й є надійними та обґрунтованими, насправді не є штучним інтелектом. Ці математичні конструкції більш-менш визначаються заздалегідь раціонально, з невеликою кількістю констант для зміни або варіації, тоді як штучний інтелект покладається на динаміку.
Натомість, штучний інтелект, як коротко описано, зазвичай покладається на моделі, які навчаються на даних і самостійно визначають логіку з цих даних. З моменту представлення доказу Теореми про універсальну апроксимацію у 1999 році, яка демонструє, як нейронна мережа може апроксимувати будь-яку функцію, зараз більше зусиль спрямовується на вирішення програм за допомогою штучного інтелекту замість інших парадигм. Хоча теоретично можливо апроксимувати будь-яку функцію, обчислювальна потужність та методи для досягнення цього на практиці були обмежувальним фактором. Однак недавні досягнення зробили значні кроки у подоланні розриву між теорією та практикою.
Сучасний штучний інтелект використовує такі методи, як глибоке навчання з підкріпленням, обробка природної мови, LSTMs та генеративно-змагальні моделі, а в реалізаціях застосовуються такі фреймворки, як TensorFlow та PyTorch. Хорошим тестом на те, чи використовує ваш проект штучний інтелект, є перегляд інструментів, які активно використовуються в проектах. Ймовірно, це не проект на базі AI, якщо він не використовує інструменти в цій сфері, за очевидним винятком використання спеціальних інструментів, які виконують повсякденні завдання AI, такі як множення матриць.
Додатки на основі штучного інтелекту та додатки, які не базуються на штучному інтелекті
Ось кілька реальних прикладів штучного інтелекту, які використовуються в реальному світі:
- Системи комп'ютерного зору, які навчаються виявляти та відстежувати об'єкти на основі розмічених даних;
- Системи обробки мови вчаться відповідати на запитання та вдосконалюватися з часом, наприклад, чат-боти;
- Ігрові агенти, які лише на основі вхідних даних з пікселів можуть навчатися грати в такі ігри, як Space Invaders, Pacman та Tetris.
Натомість ось кілька прикладів, які часто називають прикладами Штучного Інтелекту, хоча вони такими не є, і не повинні називатися такими:
- Моделі прогнозування, що базуються на теорії ймовірностей та статистиці;
- SQL-запити, які отримують дані з бази даних і виконують певне агрегування або сортування;
- Аналітичні панелі на основі правил, створені в Tableau або Microsoft Power BI;
- Електронні таблиці Excel, у яких використовуються прості формули;
- Робочі книги Excel із макросами, що містять певний код VBA;
- Сенсорні системи надсилають сигнал назад до центру управління, який інтерпретує експерт-людина.
Майбутні напрямки для організацій, які планують впровадити штучний інтелект
У багатьох випадках штучний інтелект може вирішувати складні проблеми, але є обмеження, де стандартна умовна логіка, ймовірність та статистика були б кращими. Прикладом є винятки, які вимагають 100% надійності, у яких системи AI іноді можуть давати нестабільні результати. У разі традиційних методів було б корисно вказати, як вони були реалізовані, а не стверджувати, що вони були засновані на штучному інтелекті, оскільки це покращило б потік знань.
Штучний інтелект постійно розвивається, вдосконалення відбуваються швидко, повільно проникаючи в повсякденне життя шляхом розгортання поверх вже існуючих технологічних платформ та інфраструктури. Оскільки він стає більш поширеним, точність стає важливішою, ніж будь-коли, і вкрай важливо враховувати, як він застосовується та пояснюється. Оскільки ця сфера неминуче стане більш регульованою, певні вольності, допущені в помилковому заявленні про використання AI, з часом зникнуть. Однак організації можуть отримати фору, прийнявши точні визначення AI вже зараз.
Переваги справжнього штучного інтелекту є величезними, і Telemus AI може співпрацювати з вашою організацією, щоб досягти відчутних результатів, що значно перевищують традиційні методи.
Зв'яжіться з нами сьогодні для безкоштовної консультації щодо того, як Telemus AI™ може бути інтегрований у вашу організацію.
