Jak działa sztuczna inteligencja?

Ludzie marzyli o stworzeniu inteligentnych maszyn od czasów starożytnych, ale pierwsze próby podjęli dopiero na początku lat 50-tych. Teraz, w 2021 roku, mamy już do dyspozycji szereg narzędzi, aby te marzenia urzeczywistnić.

Mimo to temat jest nadal dość złożony. Właśnie dlatego jesteśmy tutaj, aby odpowiedzieć na pytanie: jak działa sztuczna inteligencja?

Czym jest sztuczna inteligencja?

Sztuczna inteligencja (AI) to interdyscyplinarna nauka skoncentrowana na budowaniu maszyn zdolnych do wykonywania zadań, które zazwyczaj wymagają ludzkiej inteligencji.

Maszyny wyposażone w tę technologię są w stanie uczyć się na podstawie doświadczenia, przetwarzać dane i rozpoznawać wzorce w sposób, który z powodzeniem naśladuje ludzkie zachowanie.

Co najważniejsze, sztuczna inteligencja jest w stanie wykonać te zadania bez wyraźnej instrukcji – jej algorytmy przetwarzają dane podobnie jak naturalna inteligencja. Dzięki temu sztuczna inteligencja może podejmować rozsądne decyzje na podstawie solidnych danych, a także przewidywać ich dalekosiężne konsekwencje.

• Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o sztucznej inteligencji w biznesie, zapoznaj się z naszym przewodnikiem po sztucznej inteligencji!

Jakie są rodzaje sztucznej inteligencji?

Zanim wyjaśnimy, jak działa sztuczna inteligencja, musimy podkreślić, że istnieją różne typy AI eksplorujące różne zakresy zadań i mechanizmów. Sama technologia jest podzielona na trzy szerokie kategorie:

• Wąska sztuczna inteligencja, zwana także „słabą sztuczną inteligencją”.
• Sztuczna ogólna inteligencja (AGI), zwana również „ogólną sztuczną inteligencją”.
• Sztuczna super inteligencja (ASI), zwana również „silną sztuczną inteligencją”.

Wąska sztuczna inteligencja

Jest to najbardziej rozpoznawalny rodzaj sztucznej inteligencji, ponieważ jest szeroko stosowany w wielu różnych dziedzinach. Wąska sztuczna inteligencja (zwana również słabą sztuczną inteligencją) jest zwykle skoncentrowana na wykonaniu jednego konkretnego zadania i ma jedynie naśladować ludzką inteligencję. Zwykle działa z wieloma ograniczeniami, wymaga uprzedniego nadzoru i dostarczania danych wejściowych.

Chociaż być może wcześniej nie słyszałeś o tym terminie, istnieje bardzo duża szansa, że ​​w pewnym momencie korzystałeś z narzędzia wykorzystującego wąską sztuczną inteligencję. Niektóre przykłady wykorzystania Narrow AI obejmują algorytmy wyszukiwania Google, oprogramowanie do rozpoznawania obrazów lub osobiści asystenci, tacy jak Alexa lub Siri.

Sztuczna inteligencja ogólna

AGI ma być bardziej złożone niż Narrow AI. Celem jest, aby maszyna wykonywała zadania tak, jak robiłby to człowiek, i była w stanie samodzielnie rozwiązywać problemy . W związku z tym ogólna sztuczna inteligencja powinna przezwyciężyć ograniczenia wąskiej sztucznej inteligencji. Nie tylko może być używany do wielu różnych zadań, a nie tylko do jednego, ale zakłada się, że jako człowiek powinien być w stanie zastosować to, czego się nauczył z jednej dziedziny do drugiej.

W przeciwieństwie do niektórych sensacyjnych nagłówków, które mogliście widzieć przez lata, sztuczna ogólna inteligencja wciąż nie została opracowana, a niektórzy twierdzą nawet, że jest to po prostu niemożliwe. Musimy po prostu poczekać i zobaczyć, co przyniesie przyszłość.

Sztuczna super inteligencja

Podczas gdy wielu uważa, że ​​być może będziemy w stanie stworzyć AGI w pewnym momencie w przyszłości, sztuczna super inteligencja jest w większości uważana za dzieło fikcyjne.

ASI ma być najbardziej zaawansowanym typem sztucznej inteligencji, który nie tylko imituje ludzką inteligencję, ale także potrafi realizować samoświadomość . Wyposaża maszyny w emocje, wierzenia i pragnienia typowe dla ludzi. Co najważniejsze, ASI nie tylko dogania, ale także przewyższa ludzkie możliwości.

Teraz, gdy znamy główne typy sztucznej inteligencji, przejdźmy do sedna tego!

Jak działa sztuczna inteligencja?

Sztuczna inteligencja opiera się na różnych dyscyplinach, które rozwijamy od wieków. Współczesna sztuczna inteligencja jest inspirowana i wspierana przez filozofię, ekonomię, medycynę, matematykę, psychologię, neuronaukę itp.

Wyjaśnienie, jak działa rozwój sztucznej inteligencji, jest dość proste: wykorzystuje duże zbiory informacji i danych, aby maszyna uczyła się i wykonywała zadania w oparciu o tę wiedzę.

Budowanie zestawu algorytmów, które mogą zapewnić wydajność AI, to złożony proces inżynierii wstecznej ludzkich możliwości, zachowań i cech.

Aby jednak w pełni zrozumieć, jak to wszystko się robi, konieczne jest zrozumienie, że sztuczna inteligencja opiera się na kilku subdomenach , które można zastosować w wielu projektach, a jej staranne połączenie skutkuje inteligentnie zachowującymi się maszynami. To powiedziawszy, przejdźmy przez najważniejsze podpola AI i zobaczmy, z czego są zrobione.

Nauczanie maszynowe

Uczenie maszynowe jest zdecydowanie najczęściej stosowaną metodą AI. Zakres uczenia maszynowego polega na nauczeniu maszyny podejmowania decyzji na podstawie wcześniejszych doświadczeń, ustrukturyzowanych i częściowo ustrukturyzowanych danych wejściowych. Zajmuje się analizowaniem danych, rozpoznawaniem wzorców i wymyślaniem rozsądnych wyników. Znajduje szerokie zastosowanie wszędzie tam, gdzie istnieje potrzeba automatyzacji i optymalizacji zadań normalnie wykonywanych przez człowieka.

Ciekawi Cię uczenie maszynowe?

Ucz się więcej

Głęboka nauka

Często mylone z ML, Deep Learning jest w rzeczywistości specyficznym aspektem ML, skupiającym się na nauczeniu maszyny przetwarzania danych za pomocą specjalnego rodzaju bardzo złożonych algorytmów – sieci neuronowych. Jest to technika, do której należy się udać, gdy chcemy budować inteligentne aplikacje obsługujące obrazy, wideo, tekst i dźwięk. Dzięki Deep Learning możesz odkryć ukryte wzorce danych, których nie znalazłbyś w inny sposób.

Przetwarzanie języka naturalnego

NLP to narzędzie skoncentrowane na eksploracji języka: czytaniu, tłumaczeniu oraz tworzeniu tekstu i mowy. Mechanizmy NLP są w stanie nie tylko zrozumieć, ale także odpowiedzieć użytkownikowi w sprawie podobnej do ludzkiej rozmowy. Dzięki NLP maszyna jest w stanie zidentyfikować znaczenie słów, a nawet zrozumieć kryjący się za nimi kontekst – ponieważ jest szeroko stosowany w asystentach głosowych, w tym Google Assistant i Siri.

Wizja komputerowa

Ta część technologii AI poświęcona jest badaniu obiektów wizualnych. W połączeniu z technikami Deep Learning, Computer Vision jest w stanie interpretować zawartość obrazów i filmów. Za pomocą wizji komputerowej możemy np. uwierzytelnić osobę, która chce skorzystać z naszych usług, klasyfikować obiekty znalezione na zdjęciach oraz wyszukiwać treści po obrazach.

Sztuczna sieć neuronowa

Idea sieci neuronowej jest luźno oparta na budowie ludzkiego mózgu. Sieci neuronowe to algorytmy zbudowane z sekwencjonowanych bloków, zwanych warstwami. Zbudowane są ze złożonego zestawu algorytmów umożliwiających przetwarzanie danych na wiele sposobów, w zależności od aplikacji. Dzięki temu sieci neuronowe mogą obsługiwać dane tak złożone, jak filmy, obrazy i tekst.

Obliczenia kognitywne

Cognitive Computing to najnowszy mechanizm sztucznej inteligencji próbujący naśladować ludzki mózg. Analizuje różne treści, w tym tekst, mowę i materiały wizualne – w taki sam sposób, jak robią to ludzie. Celem jest, aby maszyna była w stanie rozwiązywać złożone problemy i znajdować na nie najbardziej rozsądne odpowiedzi. Może być bardzo przydatnym narzędziem pomagającym ludziom w ich pracy i wymyślaniu rozwiązań, których inaczej byśmy nie zauważyli.

Jak wybrać odpowiednie rozwiązania Sztucznej Inteligencji

Aby skutecznie zdecydować, jaki rodzaj technologii sztucznej inteligencji najlepiej pasuje do Twojego projektu, ważne jest, aby dokładnie przeanalizować potrzeby biznesowe, pożądane cechy produktu i dostępne zasoby technologiczne.

Chcesz dowiedzieć się więcej o rozwiązaniach AI i zobaczyć, które z nich najlepiej odpowiadają Twoim potrzebom biznesowym?

Nie wahaj się skontaktować z naszym zespołem, aby dokonać właściwego wyboru!