Co to jest AI?

Systemy sztucznej inteligencji są zasilane lub spożywają ogromne ilości danych i wykorzystują procesy kognitywne podobne do ludzkich do analizy i oceny tych danych. W ten sposób systemy sztucznej inteligencji identyfikują i kategoryzują wzorce oraz wykorzystują je do wykonywania zadań lub prognozowania przyszłych wyników bez bezpośredniego nadzoru ze strony człowieka lub instrukcji.

Na przykład program AI generujący obrazy, taki jak Midjourney, który dostarczał ogromną liczbę zdjęć, może nauczyć się, jak tworzyć „oryginalne” obrazy na podstawie monitów wprowadzonych przez użytkownika. Podobnie chatbot AI z działu obsługi klienta, przeszkolony w zakresie dużych ilości tekstu, może nauczyć się interakcji z klientami w sposób naśladujący agentów działu obsługi klienta.

Chociaż każdy system jest inny, modele AI są zazwyczaj programowane według tego samego pięcioetapowego procesu:

1. Szkolenia — model AI jest zasilany ogromnymi ilościami danych i wykorzystuje szereg algorytmów do analizy i oceny danych.
   
   
2. Uzasadnienie — model AI kategoryzuje otrzymane dane i identyfikuje w nim wzorce.
   
   
3. Precyzyjne dostrajanie — model AI testuje różne algorytmy, uczy się, które z nich są najbardziej udane i odpowiednio dostosowuje swoje działania.
   
   
4. Tworzenie — model AI wykorzystuje to, czego się nauczył, aby wykonywać przypisane zadania, podejmować decyzje lub tworzyć muzykę, teksty lub obrazy.
   
   
5. Poprawa — w końcu model AI nieustannie dostosowuje swoją dokładność, skutecznie „ucząc się” z własnego doświadczenia.

Większość nowoczesnych systemów sztucznej inteligencji wykorzystuje różne techniki i technologie do symulacji procesów ludzkiej inteligencji. Najważniejsze z nich to głębokie uczenie i uczenie maszynowe (ML). Podczas gdy terminy machine learning i deep learning są czasami używane zamiennie, w kontekście szkoleń z zakresu sztucznej inteligencji są to bardzo odrębne procesy.

Uczenie maszynowe wykorzystuje algorytmy do analizowania, kategoryzacji, sortowania, uczenia się i nadawania sensu ogromnym ilościom danych w celu stworzenia precyzyjnych modeli i przewidywania wyników bez konieczności uzyskania dokładnych informacji, jak to zrobić.

Głębokie uczenie to podkategoria uczenia maszynowego, która osiąga te same cele, wykorzystując sieci neuronowe do naśladowania struktury i funkcji ludzkiego mózgu. Poniżej omówimy dokładniej obie te koncepcje.

Istnieją cztery główne rodzaje uczenia maszynowego:

1. Nadzorowane uczenie maszynowe — AI wykorzystuje zestawy danych, które są znane, ustalone i sklasyfikowane w celu wykrycia wzorców przed wprowadzeniem ich do algorytmu.
   
   
2. Półnadzorowane uczenie maszynowe — AI jest szkolona na małym znanym i oznaczonym zestawie danych, który następnie dotyczy większych, nieoznakowanych i nieznanych zestawów danych.
   
   
3. Nienadzorowane uczenie maszynowe — sztuczna inteligencja uczy się na podstawie nieznanych, nieoznakowanych i niesklasyfikowanych zestawów danych.
   
   
4. Wzmocnione uczenie maszynowe — model sztucznej inteligencji nie jest początkowo szkolony na żadnych zestawach danych, więc zamiast tego uczy się metodą prób i błędów i zmienia swoje zachowania, dopóki nie odniesie sukcesu.

Uczenie maszynowe jest tym, co umożliwia autonomicznym samochodom reagowanie na zmiany w środowisku na tyle dobrze, aby móc bezpiecznie dostarczyć pasażerów do wybranego miejsca docelowego. Inne zastosowania uczenia maszynowego obejmują programy do rozpoznawania obrazów i mowy, aplikacje do tłumaczenia języków, agentów AI opartych na osobowości i eksplorację danych, a także wykrywanie oszustw związanych z kartami kredytowymi, diagnozowanie opieki zdrowotnej oraz rekomendacje mediów społecznościowych, produktów lub marek.

Deep learning to forma uczenia maszynowego, która opiera się na wykorzystaniu zaawansowanych sieci neuronowych - algorytmów uczenia maszynowego, które naśladują funkcjonowanie neuronów w ludzkim mózgu w celu identyfikacji złożonych wzorców w dużych zbiorach danych.

Na przykład, nawet bardzo małe dzieci mogą natychmiast odróżnić swoich rodziców od innych dorosłych, ponieważ ich mózgi mogą analizować i porównywać setki unikalnych lub wyróżniających szczegółów w mgnieniu oka, od koloru oczu i włosów po charakterystyczne miny lub rysy twarzy.

Sieci neuronowe powielają sposób działania ludzkiego mózgu, analizując tysiące lub miliony drobnych szczegółów w dostarczanych danych, aby wykryć i rozpoznać większe wzorce między nimi. Systemy generatywnej sztucznej inteligencji (lub „GenAI”), takie jak na przykład ChatGTP OpenAI lub generator obrazów Midjourney, wykorzystują głębokie uczenie się do pozyskiwania i analizowania dużej liczby obrazów lub tekstu, a następnie wykorzystują te dane do tworzenia nowego tekstu lub obrazów, które są podobne do oryginalnych danych, ale różnią się od nich.