Sztuczna inteligencja: Zrozumienie jej fundamentalnej koncepcji

Reklama

czw., 09/30/2021 - 16:39 -- MagdalenaL

Sztuczna inteligencja (SI) jest obecnie jednym z najpopularniejszych tematów technologicznych. Jej obecność i zastosowanie możemy zauważyć niemal w każdej dziedzinie życia, pozostawia ona bowiem szerokie pole do wyobraźni i mnóstwo możliwości. Przykładem mogą być coraz to nowsze funkcje w smartfonach. Jeszcze zaledwie dekadę temu ludzie nie pomyśleliby nawet o dostępności takich funkcji jak rozpoznawanie twarzy, polecenia głosowe i inne standardowe narzędzia do robienia zdjęć grupowych, selfie lub portretów. Sztuczna inteligencja jest w stanie pomóc użytkownikom w każdym aspekcie życia. Aby zrozumieć jej działania w naszych zasobach, zagłębmy się w ten temat i poszerzmy nieco naszą wiedzę.

Silna kontra słaba sztuczna inteligencja

Aplikacje sztucznej inteligencji są przeznaczone do rozwiązywania konkretnych zadań i poleceń ludzi. Będą to prawdopodobnie maszyny o inteligencji zbliżonej do ludzkiej, aby zadanie zostało wykonane z sukcesem. Te różne koncepcje sztucznej inteligencji dzielą się na dwa rodzaje: silną sztuczną inteligencję i słabą sztuczną inteligencję.

Silna sztuczna inteligencja może działać we wszystkich zadaniach poznawczych, tak jak ludzie. Firmy takie jak Google i OpenAI badają ten rodzaj sztucznej inteligencji, który może sumować informacje z różnych dziedzin. System ten posiada zdolność do kreatywnego myślenia i może nawet wyrażać emocje.

Z drugiej strony słaba sztuczna inteligencja wykonuje ograniczone zadania. Do jej zadań należy rozpoznawanie obrazu, przewidywanie tekstu czy chatbox, które są dziś używane masowo. Takie aplikacje SI nie mogą jednak same myśleć lub nie są wyposażone w umiejętność samoświadomości.

Uczenie maszynowe

Słaba sztuczna inteligencja wykorzystuje specyficzny mechanizm zwany uczeniem maszynowym. Jego głównym założeniem jest umożliwienie systemowi automatycznego uczenia się na podstawie napotkanych sytuacji bez konieczności wyraźnego dostosowywania go do potrzeb. Celem uczenia maszynowego jest tworzenie programów komputerowych, które mogą uzyskać dostęp do danych, aby automatycznie zrozumieć i wykonać dane zadanie.

Proces uczenia można rozpocząć od bezpośredniego doświadczenia, obserwując wzorce w danych, na podstawie których można w przyszłości podejmować lepsze wybory i nowe rozwiązania.

Na przykład, jeśli weźmiemy pod uwagę bezpieczeństwo w kasynach i branży gier komputerowych, zyskało ono dużo z uczenia maszynowego. Dzięki tej technologii, kasyna zapewniają, że żaden gracz nie oszukuje. Wiele firm z branży gier komputerowych wykorzystuje platformy sztucznej inteligencji w grach video, aby uzyskać spostrzeżenia z ich przepływu danych w celu stworzenia i utrzymania lepszych relacji z klientem.

Deep Learning i przetwarzanie języka naturalnego

System Deep Learning jest podkategorią uczenia maszynowego. Jest także nazywany uczeniem neuronowym, inspirowanym i zorganizowanym, gdyż skonstruowane jest jak nasz mózg, z małymi neuronami i ich wieloma połączeniami. Deep learning może się przydać w rozwiązywaniu problemów, które wymagają głębokiej „myśli i analizy”. Dogłębne zrozumienie może rozwiązać wszelkiego rodzaju złożone problemy maszyny występujące w zróżnicowanym zestawie danych, nieustrukturyzowanym i wzajemnie powiązanym. Jest ono powszechnie używane do rozpoznawania mowy i rozumienia języka.

Źródło: https://livesmart.mx/livesmart-english/

Przetwarzanie języka naturalnego (Natural Language Processing) jest podzbiorem głębokiego uczenia się, szybko zwiększając swoje zapotrzebowanie w systemie obsługi klienta i marketingu. Przykładem przetwarzania języka naturalnego powszechnie stosowane dziś jest wirtualnych asystentów, Alexa lub Siri, usługodawcy wykorzystali głębokie uczenie się do zrozumienia języka ludzi, gdy współdziałają z nimi.

Wnioski

Dzięki nieskończonym, ekscytującym możliwościom odkrywania sztucznej inteligencji, w przyszłości możemy założyć, że będzie ona wpływać na nasze współczesne życie. Chatbox, autonomiczne samochody czy wyszukiwanie głosowe są obsługiwane przez aplikacje wykorzystujące technologię sztucznej inteligencji, co pokazuje podejście do prawdziwej inteligencji maszyn, jakie mieliśmy do tej pory.

Autor: 
News Opener Osoba tłumacząca: Aleksandra Stawiarz

Reklama