Az elmúlt évtizedekben a világ hatalmas technológiai fejlődésnek volt tanúja. A mesterséges intelligencia a fő közreműködő ezekben az úttörő változásokban.
Meglepő módon az AI használata olyan elterjedt manapság, hogy észre sem vesszük. A Siri időjárás-frissítésétől a Netflix személyre szabott ajánlásaiig az AI lehetővé teszi ezeket.
A mesterséges intelligencia legtöbb most látható felhasználását szűk mesterséges intelligencia vagy ANI végzi. Folytassa az olvasást, ha többet szeretne megtudni az ANI-ről.
Tartalomjegyzék
Mi az AI?
A mesterséges intelligencia (AI) egy olyan tudományág, amely olyan intelligens gépek építésével foglalkozik, amelyek képesek olyan feladatokat ellátni, amelyekhez általában emberi intelligencia szükséges. Lehetővé teszi a gépek számára, hogy modellezzék az emberi elme képességeit, sőt javítsák azokat.
Az AI mindennapi életünk szerves részévé vált. Manapság a legtöbb technológiai vállalat a mesterséges intelligencia valamilyen formáját használja, és sokan ebbe a technológiába is befektetnek.
Mesterséges keskeny intelligencia (ANI)
A szűk mesterséges intelligenciát (ANI) gyenge AI-nak és szűk mesterséges intelligenciának is nevezik. Ez a technológia egy adott feladatot tud végrehajtani egy adott adatkészlet alapján. Néhány példa az ANI-re: arcfelismerés, sakkozás, önvezető autók stb.
A szűk mesterséges intelligencia funkcionalitása korlátozott, ezért gyengének tekinthető. A keskeny mesterséges intelligencia nem rendelkezik tudatossággal, öntudattal és valódi intelligenciával. Semmiképpen sem felel meg az emberi intelligenciának. De az értéke abban rejlik, hogy koncentrált és célorientált.
Hogyan működik az ANI?
A szűk mesterséges intelligencia rendszer általában egy adott adathalmazra oktat, hogy megértse azt a problémát, amelyet meg kellene oldania. Ha ezt elérte, az ANI felhasználhatja a tudást a döntéshozatalhoz, az eredmény előrejelzéséhez és a cselekvések végrehajtásához.
Például, ha egy szűk mesterséges intelligencia rendszert szeretne betanítani a madarak képeken történő azonosítására, akkor egy olyan adatkészlettel kell betanítania, amely a madarak képeit tartalmazza. A képzés után az ANI képes lesz azonosítani a madarakat, ha más képeken lát egyet.
A mesterséges keskeny intelligencia típusai
Az ANI sokféle lehet. A szűk mesterséges intelligencia két fő típusa:
- Reaktív AI: Ez az alap ANI nem rendelkezik memória- vagy adattárolási képességgel. Utánozza az emberi elme viselkedését, és képes reagálni a korábbi tapasztalatok nélküli értelmezésekre.
- Korlátozott memóriájú mesterséges intelligencia: Ez az ANI fejlettebb szintje. Ez lehetővé teszi az adatok tárolását, és ezáltal alkalmassá teszi a statisztikai adatok felhasználásával történő precíz értelmezést.
Különbség az ANI és az AGI között
- Az ANI meghatározott feladatokat, míg az AGI általános intelligens műveleteket tud végrehajtani.
- A keskeny mesterséges intelligencia a programozók által biztosított rögzített tartományi modellekből tanul. Ezzel szemben az általános mesterséges intelligencia képes önállóan tanulni és önállóan gondolkodni a környezetében.
- Az ANI általában megértés nélkül hajt végre reflexív feladatokat. Az AGI teljes emberi kognitív képességekkel rendelkezik.
- A keskeny AI számos felcímkézett példából nyeri a megértését. Az általános mesterséges intelligencia azonban főleg a strukturálatlan adatokból és néhány példából tanul.
- A szűk mesterséges intelligencia nem tudja felhasználni megértését más feladatban vagy területen. Az általános mesterséges intelligencia azonban átadhatja a tudást egy másik területen való munkához.
A mesterséges keskeny intelligencia előnyei
Gyors döntéshozatal
A mesterséges intelligenciarendszerek gyorsabban képesek feldolgozni az adatokat és elvégezni a feladatokat, mint egy ember. Ennek eredményeként hozzájárulhat a gyorsabb döntéshozatalhoz. Így az általános termelékenység, hatékonyság és életminőség nagymértékben javul.
Az IBM Watson által használt ANI segít az orvosoknak adatvezérelt döntések meghozatalában, ami minden eddiginél gyorsabbá és jobbá teszi az egészségügyi ellátást.
Hétköznapi feladatok elvégzése
Az ANi másik előnye, hogy megszabadítja az embereket az ismétlődő rutinfeladatoktól. Megkönnyíti mindennapjainkat, kezdve a zene hangerejének beállításától az étkező világítás lekapcsolásáig, amit esetleg elmulasztottál.
Sőt, az ANI-hajtású önvezető autók szabadidőt biztosítanak számunkra kedvenc tevékenységeink végzésére, miközben a forgalomban rekedünk.
Megtakarítás
Az ANI használata gyakran segít csökkenteni a kézi munka költségeit. Ahelyett, hogy biztonsági szakembert nevezne ki, behelyezhet egy CCTV-t az iroda kapujába, és hagyhatja, hogy a szűk mesterséges intelligencia elvégezze a feladatot.
Építőelem a jobb AI-fejlesztéshez
Az ANI rendszer a különféle AI-verziók, például az általános AI és a szuper AI alapjaként is működik. A beszédfelismerés egyfajta ANI, amely jelentős pontossággal támogatja a beszéd-szöveg átalakítást.
Hatékony egyfeladatos teljesítmény
Ha egyedi feladatokat kell végrehajtani, a Narrow AI-rendszerek jobban meg tudják csinálni, mint az emberek. Képzelje el, hogy röntgen- vagy ultrahangfelvételek segítségével észleli a rákot. Az ANI-rendszer pontosabban képes kimutatni a rákos tömeget, mint egy képzett radiológus.
A keskeny mesterséges intelligencia használati esetei
#1. Mezőgazdaság
Az ANI különféle gazdálkodással kapcsolatos feladatokban tud segíteni, beleértve a termésfelügyeletet és a kártevők elleni védekezést. Az ANI segítségével például elemezheti a kivágott képeket, hogy azonosítsa, van-e fertőzés. Meg kell tudnia érteni a kártevőket is, hogy meghatározhassa a leghatékonyabb kezelésüket.
#2. Egészségügy
Az ANI az egészségügyben is jelentős és hasznos szerepet tölt be. Segíthet az egészségügyi állapot diagnosztizálásában és a beteg kimenetelének előrejelzésében. Az orvosok szűk mesterséges intelligencia segítségével elemezhetik a rákos betegek képeit, hogy kiderítsék a rák lehetséges tüneteit mutató betegeket.
#3. Gyártás
A gyártás egy másik ágazat, ahol virágzóan használják a mesterséges intelligenciát. A minőségellenőrzéstől a termékellenőrzésig az ANI segítségével kevesebb emberi munka, de nagyobb hatékonyság érhető el. Például egy jól képzett ANI rendszer képes megvizsgálni a termékeket és azonosítani a hibásakat.
#4. Pénzügy
Még a pénzügyi szektorban is egyre nagyobb az ANI használata. Ez a technológia elemezheti a pénzügyi adatokat, és megjósolhatja a piaci trendeket és más kulcsfontosságú gazdasági és üzleti tényezőket. Ezt a rendszert végigvezetheti az esettanulmányokon, hogy megtudja a fedezeti alapok befektetési lehetőségeit.
#5. Szállítás
Az ANI az útvonaltervezésben, a flottakövetésben és a forgalomirányításban is segít. Megfelelő használat mellett optimalizálhatja a szállítási útvonalakat és csökkentheti az üzemanyag-fogyasztást.
#6. Vevőszolgálat
Ez az ANI által használt szektorok egyike. Az ügyfélszolgálati szolgáltatásban a szűk AI válaszol az ügyfelek kérdéseire, és kijavítja a problémákat. Például megtaníthatja ezt az ANI-rendszert, hogy válaszoljon a gyakori kérdésekre, és egy chatboton keresztül megoldásokat kínáljon az ügyfeleknek.
Az ANI kihívásai
#1. Bevehetetlen biztonság szükségessége
A mesterséges intelligencia még mindig törékeny rendszer, ahová mások zajt fecskendezhetnek be, hogy megzavarják a rendszert. A támadók megváltoztathatják a mesterséges intelligencia programkódját, hogy feltörjék az önvezető autók szoftverrendszerét. Így a katonai szintű biztonság biztosítása kihívást jelent az ANI-rendszerek számára.
#2. Az emberi hatékonyság függvényében
Az ANI nagymértékben függ az emberektől a sikeres feladatvégzés érdekében. Így ki van téve a hibáiknak. Képzelje el, hogy egy emberi operátor helytelenül határoz meg egy feladatot az ANI rendszer számára. Ebben az esetben, függetlenül attól, hogy mekkora az adathalmaz, a rendszer hamis következtetést von le.
#3. Lehet, hogy elfogult
Annak ellenére, hogy nagy adathalmazból tanultak, az ANI hajlamos helytelen eredményeket adni elfogadható magyarázat nélkül. Általában az elfogult információkat tartalmazó adatkészletek felelősek az ilyen problémákért. Ráadásul hiányzik a józan ész.
Következtetés
A mesterséges intelligencia már eddig is forradalmasította életünk különböző területeit. Néhány kihívás ellenére számos előnyt kínál, nevezetesen a döntéshozatalt, az arcfelismerést és az automatizálást.
A jövőbeni mesterséges intelligencia, például az általános mesterséges intelligencia alapköveként is működik. Ha többet szeretne megtudni a mesterséges intelligenciáról, részt vehet ezen online kurzusok bármelyikén a mesterséges intelligencia elsajátítására.