▷ Sztuczna inteligencja: co to jest i aktualne praktyczne przykłady?

Od kilku lat firmy nieustannie mówią nam o sztucznej inteligencji, którą wprowadzają w swoich usługach, aplikacjach i procesorach. Jednak, choć noszą to samo imię, dzięki Bogu, sztuczna inteligencja naszej pralki (z powodów, które nam uciekają) i naszego smartfona nie jest tak rozwinięta, aby skłonić ich do refleksji nad ich istnieniem i naszą władzą nad nimi. Na razie…

Jak już powiedzieliśmy w artykule na temat opracowywania sztucznej inteligencji USB Intel Movidius, Artificial Intelligence pozostanie i pomoże nam rozwiązać codzienne problemy. Ale czym właściwie jest sztuczna inteligencja?

Źródło: Source Dexeter

Gif, który widzisz powyżej, pokazuje w bardzo uproszczony sposób, jak działa głęboka sieć neuronowa. Systemy te wymagają intensywnego szkolenia, aby później na przykład rozpoznawać obrazy, optymalizować rozwiązania lub po prostu dowiedzieć się więcej. Zasadniczo jest to zestaw algorytmów, które możemy zaklasyfikować jako AI i które należą do dziedziny głębokiego uczenia się.

Indeks treści

Sztuczna inteligencja: nowe programowanie

Dziś sztuczna inteligencja nie tworzy skomplikowanych mieszanych systemów technologii z sumieniem, jak to często widać w pracach science fiction. Ten, który tworzymy, opiera się raczej na definicji złożonych algorytmów, które zwracają wyniki w oparciu o dane wejściowe i nauczone polecenia. Chociaż to tylko jedno z możliwych znaczeń.

Istnieją różne sposoby rozumienia sztucznej inteligencji, ale możemy ją podzielić na cztery główne grupy:

AI, które myślą jak ludzie

Robot masła Rick and Morty

Złożone systemy komputerowe z własnym sumieniem, które myślą i decydują zgodnie ze swoimi pragnieniami i przekraczają cechy, dla których zostały zaprogramowane ( Ghost in the Shell). Nie jest jeszcze w naszym zasięgu i nawet nie wiemy, czy będzie to możliwe w przyszłości, więc nie ma wiele do komentowania.

IA, które działają jak ludzie

Myślenie jak człowiek to nie to samo, co udawanie człowieka. Dziś tworzymy takie systemy, w których losowość i konkretne funkcje są wprowadzane, aby dać poczucie, że Inteligencja myśli jak osoba.

Inteligentny asystent pieprzu

W grach wideo widzimy to w sposób ciągły, ponieważ wrogowie sterowani maszyną często próbują symulować zachowania podobne do ludzkich. Oddzielnie od gier wideo osiągnięto, że Sztuczna Inteligencja może pisać z niedoskonałościami i nieregularnościami, tak jak ludzie.

IA, które myślą racjonalnie

Prawdopodobnie najbardziej popularna obecnie wersja tej technologii. Mówimy, że myślą racjonalnie, ponieważ dajemy im narzędzia do oferowania skutecznych i znaczących wyników. Są w stanie łatwo dostosować się do środowiska, w którym się znajdują, chociaż daleko im do myślenia.

AlphaStar Learning

Przykładem tego jest sztuczna inteligencja, która gra w gry wideo takie jak AlphaStar (StarCraft II) lub AlphaZero (szachy, shogi i gra). Maszyny te są nawet zdolne do walki z ludzkimi przeciwnikami i już pokonały sporadycznego mistrza świata.

IA, które działają racjonalnie

Ponieważ „działają”, odkrywamy, że nie przetwarzają danych, które im przekazujemy, wydają się myśleć wyłącznie racjonalnie. Jest to najbardziej uproszczona wersja tej technologii i jest to etap, który już w dużej mierze przeszliśmy. Niektóre systemy komputerowe korzystają z tej technologii, ponieważ programowanie jest znacznie łatwiejsze, a ich praca jest zwykle prosta.

Inteligentny odkurzacz

Na przykład urządzenia odbierające połączenia i prowadzące użytkownika przez ich opcje lub inteligentni asystenci stron internetowych, którzy zazwyczaj proszą o zalecenie powiązanych rozwiązań.

Mając już akceptowalny obraz tego, w jaki sposób Inteligencja jest dystrybuowana zgodnie z ich złożonością, przejdźmy do sedna sprawy.

Matematyka myśli

Jednym ze sposobów programowania sztucznej inteligencji jest przetwarzanie danych jako urojonych jednostek zwanych tensorami. Tensory to złożona jednostka algebraiczna (skalarów, wektorów i macierzy), która wymaga znajomości matematyki do prawidłowej współpracy z nimi. W związku z tym wydajność aplikacji AI będzie tak dobra, jak matematyczna manipulacja danymi została wykonana.

Uproszczone wyjaśnienie śrub rzymskich

Aby rozszerzyć rozwój tego typu oprogramowania, wiele grup stworzyło i otworzyło biblioteki kodów dla publiczności w celu współpracy i tworzenia, wraz ze społecznością, bardziej inteligentnych systemów. TensorFlow firmy Google, CNTK firmy Microsoft, Theano, Caffe2 i Keras to jedne z najbardziej odpowiednich przykładów. Każda z bibliotek koncentruje się na problemie z różnych punktów widzenia, dzięki czemu mamy do dyspozycji rozwój sztucznej inteligencji na różnych poziomach abstrakcji.

Jeśli nie wiesz, jakie są poziomy abstrakcji, jest to system, który mierzy, jak blisko język komputerowy jest używany do mówienia. Im wyższy poziom abstrakcji, tym bardziej przypomina ludzki język, a im niższy, tym bardziej kod maszynowy, czyli ten świat, który działa tylko z zerami i zerami.

Nowe systemy, nowy sprzęt

Oczywiste jest, że całe oprogramowanie działa na sprzęcie, jednak łatwo wpaść w iluzję, że chmura może sobie poradzić ze wszystkim, ale rzeczywistość nie jest taka słodka. W zależności od optymalizacji kodu może być tak, że sztuczna inteligencja działa lokalnie (na smartfonie, komputerze lub urządzeniu z Internetem rzeczy). Lub można zezwolić urządzeniom na wysyłanie obliczeń do serwerów, przetwarzanie ich, a one zwracają wynik.

Usługi w chmurze

W wielu przypadkach „małe” urządzenie próbuje przeprowadzić dużą część obliczeń lokalnie i wysyła tylko część problemu do serwera, oszczędzając w ten sposób wiele kosztów zarządzania usługami.

Sztuczna inteligencja z dnia na dzień

Wiemy, że myślenie o przyszłości tego jest czymś bardzo interesującym, a dla niektórych nawet ekscytującym, ale nie musisz iść tak daleko, aby zobaczyć pierwsze owoce. Gdzie możemy znaleźć ślady sztucznej inteligencji w dzisiejszym społeczeństwie?

Sztuczna inteligencja na urządzeniach mobilnych

Może się to wydawać niezauważone, ale otacza nas ze wszystkich stron. Począwszy od urządzeń domowych, nowe telefony komórkowe często mają małe wbudowane systemy o nazwie Sztuczna inteligencja, które pomagają robić lepsze zdjęcia. Obrazy po obróbce selektywnej, aby były ostrzejsze, bardziej kolorowe lub kontrastowe. Niektóre są nawet w stanie rozpoznać obiekty, które przechwytujemy i oferują nam podobne wyszukiwania.

W tej dziedzinie wyróżnia się również koleżanka, która jest „OK Google”, która uczy się wszystkiego, co jej mówimy i potrafi przetwarzać nieskończone prośby. Chociaż możemy łatwo znaleźć cię „obrobionego” (na przykład niemożność prowadzenia rozmowy), nie możemy odrzucić ciężkiej pracy, o której wiemy, że się za nią kryje.

Asystent Google

Musimy także porozmawiać o zbliżającej się autonomicznej jeździe. Samochody takie jak Tesla już oferują takie alternatywy kontrolowane przez AI w niektórych krajach. Systemy te są w stanie uchwycić otoczenie wokół samochodu, zakazów przetwarzania, zagrożeń itp. I odpowiednio bezpiecznie jeździć.

Chociaż nie musimy iść na tak wysoki poziom inteligencji w świecie motoryzacyjnym. Widzimy, że niektóre samochody mają już tak ciekawe systemy, jak wykrywanie zatrzymania awaryjnego lub automatyczne parkowanie.

Królowa w cieniu:

Do tej pory możesz już myśleć, że AI jest wszędzie i że w każdej chwili buntują się, ale bądź pewny, że twój toster nie zabije cię podczas snu. Możemy potwierdzić, że ta technologia kontroluje więcej niż myślisz i jest odpowiedzialna za wiele trendów w społeczeństwie.

Youtube, Twitter, reklamy Google… Wszystko to jest do pewnego stopnia kontrolowane przez wskazane ustawienia, ale także przez sztuczną inteligencję, która decyduje, co pokazać. Czy słyszysz komunikat podobny do: „Chcę udostępnić moje dane Google, aby oferował mi reklamy, które mogą mnie zainteresować” ?

Jak to działa? Cóż, zobaczysz, na podstawie tego, co konsumujesz w Internecie, tworzony jest profil zgodny z Twoimi gustami i jesteś związany z wieloma innymi ludźmi. Gdy usługi internetowe muszą coś ci pokazać, wykorzystują ten profil złożony z milionów osób, aby oszacować, co może Cię zainteresować.

Uproszczone objaśnienie Big Data

Ten sposób analizy ogromnych ilości danych (Big Data) przy użyciu sztucznej inteligencji wymaga dużej siły, a kariery pojawiają się na całym świecie, przygotowując przyszłość na ten temat. Jak zrozumiesz, dane używane przez użytkowników są liczone przez TeraBytes co sekundę, więc osoba nie jest w stanie przeanalizować ich wszystkich. To tutaj sztuczna inteligencja pracuje z danymi i to ludzie używają ich do dokonywania szacunków i tak dalej, wykorzystując na przykład statystyki.

ZALECAMY Google Home Mini: co to jest i do czego służy, funkcje

Podstawa: głębokie, uczenie maszynowe

Chcemy nieco poruszać się w świecie gier wideo, aby nieco lepiej zrozumieć Deep Learning, ponieważ AI weszła do gier wideo zarówno jako gracz (jak wspomnieliśmy wcześniej), jak i jako programista i projektant. Jeśli podążasz za postępami branży, NVIDIA zyskuje rozgłos w zakresie różnych technologii, wśród których jest system DLSS (Deep Learning Super Sampling), sztuczna inteligencja zdolna do przeskalowywania obrazów.

Porównanie DLSS

Funkcja DLSS polega na przekształceniu obrazu z FullHD (1080p) na UltraHD (4k), aby móc odtwarzać najbardziej wymagające tytuły z lepszą liczbą klatek na sekundę. Początkowo użytkownicy narzekali, że obrazy były rozmyte i nieostre, ale zaledwie kilka miesięcy później wyniki są świetne.

Dzieje się tak dzięki Deep Learning, systemowi, dzięki któremu sztuczna inteligencja uczy się z praktyką i błędem. W przypadku DLSS, NVIDIA Intelligence nieustannie analizuje obrazy w rozdzielczości UltraHD i próbuje je odtworzyć na podstawie obrazu FullHD jako podstawy. Innymi słowy, to tak, jakby dali ci ćwiartkę obrazu i musiałeś wypełnić luki, których nie znasz. Deep Learning to rodzaj systemu należącego do tak zwanego uczenia maszynowego lub automatycznego uczenia się w języku hiszpańskim.

Uczenie maszynowe i głębokie uczenie się

Uczenie maszynowe można uznać za kamień węgielny sztucznej inteligencji. Są to różne zestawy algorytmów, które są często używane między innymi w maszynach do uczenia się zadań. Na przykład rozpoznawanie obrazu, gra w szachy lub wykrywanie nastrojów to wyzwania, których można się nauczyć, aw zależności od wyzwania stosowane są różne typy algorytmów.

Mówi się, że uczenie maszynowe to zbiór algorytmów, które pozwalają maszynie uczyć się na podstawie gromadzonych doświadczeń. Z drugiej strony, głębokie uczenie się koncentruje się na uczeniu się przy użyciu różnorodnych danych. Obie dyscypliny są rozwijane i badane z energią, ponieważ przyszłość Sztucznej Inteligencji jest niepewna.

Przyszłość sztucznej inteligencji

Z naszej perspektywy możliwości Sztucznej Inteligencji wydają się nieograniczone. Nadal nie wiemy, jaki jest nasz limit i już pracujemy nad stworzeniem innej istoty podobnej do nas, ale czego możemy się spodziewać w przyszłości?

Nic, co skomentujemy, nie może być traktowane jako coś oczywistego, ale są to stwierdzenia oparte na pewnych argumentach pochodzących głównie z obserwacji ewolucji tych maszyn.

Internet

Przede wszystkim wydaje się nieuniknione, że zmierzamy w kierunku świata zdominowanego przez Internet, dlatego sztuczna inteligencja będzie miała większe znaczenie i siłę w stosunku do medium. Nie jest to coś, co powinno nas przestraszyć, ponieważ jest to jedyny sposób, w jaki możemy zapewnić utrzymanie platformy. Dzięki temu moglibyśmy surfować po Internecie w nieco bardziej strzeżonej przestrzeni, ale jednocześnie znacznie bezpieczniej. Jako pierwsi pionierzy tego mamy botów na Facebooku, które analizują i oceniają, czy myśli samobójcze przebiegają przez ciebie i jeśli je wykrywają, kontaktują się z tobą.

Podobnie w świecie fizycznym samochody autonomiczne i asystowane będą stawać się coraz bardziej dominujące do momentu, gdy jazda będzie miała charakter rekreacyjny. Być może zmiana nie nastąpi przez sto lat, ale zmiana nastąpi.

Kolejną przewidywaną zmianą jest wymiana ciężkiej pracy na maszyny. Jest to rewolucja, której wielu się boi, ale wydaje się nieunikniona, więc będziemy musieli się przygotować.

Cyborg Neil Harbisson

I choć wydaje się to czymś typowym dla science fiction, bardzo prawdopodobne jest, że w przyszłości będziemy musieli znaleźć sposoby na zintegrowanie technologii i sztucznej inteligencji w naszym ciele. W rzeczywistości pierwszy cyborg w historii już istnieje i nazywa się Neil Harbisson.

Za tym brzegiem morze pomysłów jest ogromne. Kto wie Być może wszystkie maszyny w fabryce działają zgodnie pod dowództwem głównej maszyny z prymitywnymi językami maszyna-maszyna. Być może pewnego dnia najlepszym spekulantem na giełdzie będzie sztuczna inteligencja lub nawet najlepszy motocyklista motoGP.

Sztuczna inteligencja

Może się to wydawać dziwną, przerażającą przyszłością, ale z pewnością mamy inne problemy do rozwiązania!

A co wiesz o AI? Czy chcesz zobaczyć, co nadejdzie? Powiedz nam, jakie masz pomysły na temat sztucznej inteligencji.

PowerDataIberdrolaIndraNewsRoom Font