Rozpocznij swoją przygodę z technologią: wyjaśnianie podstawowych koncepcji sztucznej inteligencji

Na początku lata wszedłem do siedziby głównej G2 w Chicago, z szeroko otwartymi oczami i zdenerwowany, czy dobrze wybrałem strój biznesowy.

Byłem zachwycony, że dostałem solidny staż w branży technologicznej. Jednak po przybyciu na miejsce zdałem sobie sprawę, że muszę się jeszcze trochę nauczyć. Od tego czasu dowiedziałem się więcej o tym, jak boom na sztuczną inteligencję (AI) wpłynął na świat korporacji i dlaczego jest to ważne dla każdego, niezależnie od stanowiska i dziedziny, w której się znajduje.

Oto, czego żałuję, że nie wiedziałem o sztucznej inteligencji i technologii przed rozpoczęciem letniego stażu.

Terminy dotyczące sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja istnieje już od dziesięcioleci, ale dopiero w ostatnich miesiącach naprawdę zaczęła się rozwijać.

Ale o co to całe zamieszanie? Dlaczego w ogóle warto zainteresować się sztuczną inteligencją? Najpierw zdefiniujmy kilka podstawowych terminów.

Czym jest sztuczna inteligencja?

HCLTech definiuje sztuczną inteligencję jako „ naukę o tworzeniu maszyn, które potrafią myśleć jak ludzie. Może robić rzeczy uważane za „inteligentne”. Kontynuują: „Technologia sztucznej inteligencji może przetwarzać duże ilości danych w inny sposób niż ludzie. Celem sztucznej inteligencji jest zdolność do wykonywania takich czynności, jak rozpoznawanie wzorców, podejmowanie decyzji i ocenianie jak ludzie. Aby to zrobić, potrzebujemy wielu danych zawartych w nich.”

Kabir Sidana z Medium napisał , że „celem sztucznej inteligencji jest naśladowanie ludzkiej inteligencji w celu zwiększenia wydajności i ograniczenia błędów ludzkich”.

Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe (ML) jest podzbiorem sztucznej inteligencji i wiąże się z koncepcją systemu komputerowego zdolnego do samodzielnego tworzenia i uczenia się nowych algorytmów.

Tradycyjne komputery działają w formacie od A do B, co oznacza, że ​​robią to, do czego zaprogramował je twórca. Jednak ML może uczyć się nowych procesów i dostosowywać się do nowych problemów w locie.

Krótko mówiąc, sztuczna inteligencja to „co” (komputer, który myśli jak człowiek i potrafi się przystosowywać), natomiast ML to „jak” (algorytmy wykrywające i analizujące wzorce w różnych dziedzinach).

Na przykład programiści nie planują każdego scenariusza, przed którym może stanąć samochód autonomiczny. Zamiast tego jego system jest przeszkolony do uczenia się i podejmowania decyzji w locie.

Co to jest chatbot?

Stworzony po raz pierwszy w 1966 roku jako chatbot (później nazwany chatbotem ), chatbot to predykcyjny, konwersacyjny program komputerowy oparty na sztucznej inteligencji, zaprojektowany w celu symulowania ludzkiego dialogu.

ChatGPT jest być może najbardziej znanym i aktualnym przykładem chatbota AI, ale Bard firmy Google i AI Bing Microsoftu gonią za zdobyciem części udziału w rynku.

Co to jest model dużego języka?

Duże modele językowe (LLM) to kolejna forma predykcyjnej, konwersacyjnej sztucznej inteligencji, która jest szkolona za pomocą zbiorów danych wejściowych/wyjściowych. Są to predyktory, co oznacza, że ​​wszelkie dane wprowadzane do LLM są uznawane przez program za dokładne. Ilość danych wprowadzanych do tych programów predykcyjnych może sięgać nawet bilionów punktów danych (zwanych również parametrami).

Na przykład użyłem modelu LLM firmy Google, Bard, i wpisałem: „Dziś na śniadanie zjadłem…”, a w odpowiedzi otrzymałem „miskę płatków owsianych”, „dwie jajecznice” i „obwarzanek z serkiem śmietankowym”. Stało się tak, ponieważ Bard dowiedział się wcześniej, że dania te są zazwyczaj spożywane w porze śniadania.

Głównym problemem związanym z LLM jest to, że wprowadzane do nich dane mogą być nieświadomie stronnicze lub niedokładne. Doprowadziło to do tego, że niektóre odpowiedzi mogły być nieprawidłowe, niejednoznaczne, a nawet obraźliwe.

Obecnie wydaje się, że celem budowania LLM nie jest zwiększenie ich większych przy użyciu większej liczby punktów danych, ale zamiast tego znacznie mniejsze i bardziej skupione na określonej firmie.

Jest to tańsze, szybsze i dokładniejsze, ponieważ pozyskiwane dane można uwierzytelnić przed wprowadzeniem ich do programu.

Co to jest przetwarzanie języka naturalnego?

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) oznacza, że ​​komputer uczy się rozumieć i przetwarzać wypowiadane słowa w taki sam sposób, jak ludzie. Bierze zasady i podstawy języka i łączy je z ogromną ilością wprowadzonych danych, aby rozpocząć przetwarzanie języka naturalnego.

Na tej zasadzie mamy sterowane głosem systemy GPS, opcje zamiany tekstu na mowę, chatboty obsługi klienta i nie tylko. Wszystkie te rzeczy mają na celu przyspieszenie procesów biznesowych, zwiększenie produktywności pracowników i umożliwienie klientom szybszego uzyskiwania dokładnych wyników.

Co to jest głębokie uczenie się?

Głębokie uczenie się (DL) to podzbiór uczenia maszynowego, który zajmuje się problemami na większą skalę.

Programy te są w stanie wykonywać wiele obliczeń jednocześnie, co pozwala na szybsze uzyskiwanie wyników. Wiele programów DL może, podobnie jak systemy ML, tworzyć nowe algorytmy bez pomocy i wskazówek człowieka. Programy poszerzają zakres wiedzy i pomagają nam w nowy i innowacyjny sposób w zakresie opieki zdrowotnej, mediów społecznościowych, finansów, cyberbezpieczeństwa i wielu innych dziedzin.

W swej istocie jest to MLg, ale dotyczy większych i bardziej skomplikowanych problemów. Uczenie się może przechowywać ogromne ilości informacji, które umożliwiają dalszą naukę i rozwój w sposób przydatny dla ludzi.

Historia sztucznej inteligencji

Kiedy więc sztuczna inteligencja miała swój początek?

Początki sztucznej inteligencji sięgają lat pięćdziesiątych XX wieku za czasów Alana Turinga, ojca nowoczesnych komputerów. W 1950 roku Turing opublikował artykuł zatytułowany „Computing Machinery and Intelligence”, który skupiał się na idei, że jeśli ludzie wykorzystują przechowywane informacje do rozwiązywania nowych problemów i podejmowania decyzji, co powstrzymuje maszynę przed zrobieniem tego samego?

Niestety, komputery były wówczas drogie i powolne. Zamiast przechowywać polecenia, jedynie je wykonywali, uniemożliwiając im w ten sposób uczenie się i analizowanie, jak przewidywał Turing. Jednak z biegiem czasu komputery zwiększały swoje możliwości i pamięć, jednocześnie zmniejszając rozmiar i cenę.

Pod koniec 2022 roku OpenAI wypuściło przełomowy produkt: ChatGPT , chatbot AI specjalizujący się w NLP. Cztery dni po uruchomieniu przekroczyły milion użytkowników, a miesiąc później eksperci szacują, że ChatGPT zgromadził około 265 milionów unikalnych użytkowników.

Dla porównania, TikTok potrzebował dziewięciu miesięcy, aby zgromadzić 100 milionów aktywnych użytkowników miesięcznie, a Instagramowi prawie dwa i pół roku, aby osiągnąć ten punkt.

Firmy na całym świecie starały się nadążać za rosnącym popytem na sztuczną inteligencję. Wkrótce duże firmy z różnych branż ogłosiły wykorzystanie sztucznej inteligencji do usprawnienia procesów biznesowych.

Na przykład Microsoft ogłosił wkrótce po powstaniu ChatGPT, że nawiązał współpracę z OpenAI i zgodził się zainwestować 10 miliardów dolarów w badania i rozwój sztucznej inteligencji. Inne duże firmy poszły w ich ślady i nie wszystkie z nich były dużymi firmami technologicznymi, takimi jak Microsoft; niektórzy w ogóle nie zajmowali się technologią.

AI w branży technologicznej

Firmy zawsze szukają sposobów na zdobycie przewagi nad konkurencją. Sztuczna inteligencja to potężne narzędzie, które może pomóc firmom w tym właśnie.

Sztuczna inteligencja może pomóc zwiększyć efektywność i wielkość biznesu, umożliwiając firmom łączenie ludzkich i sztucznych mózgów w celu maksymalizacji wydajności i wartości. Można go również dostosować do indywidualnych potrzeb firmy i jest to bardzo opłacalny sposób na usprawnienie modelu biznesowego.

W jaki sposób firmy wykorzystują sztuczną inteligencję?

W kwietniu 2023 r. EY przeprowadziło ankietę wśród ponad 250 liderów sektora technologicznego.

G2 też nie pozostaje daleko w tyle.

Kilka miesięcy temu G2 wypuściło naszą własną wersję sztucznego chatbota o nazwie Monty . Po prostu Monty pozwala badaczom oprogramowania zadać pytanie, jakim rodzajem usług są zainteresowani. Monty w ciągu kilku sekund przedstawia listę sugestii.

Oto przykład wyszukiwania, które ktoś może przeprowadzić:

Całkiem fajnie, prawda?

Tutaj sztuczna inteligencja wygładza proces biznesowy G2. Według Tima Handorfa, jednego ze współzałożycieli G2, wdrożenie sztucznej inteligencji w procesach biznesowych G2 pomaga „ wskazać użytkownikom idealne rozwiązania programowe odpowiadające ich unikalnym potrzebom biznesowym”.

Podsumowując, sztuczna inteligencja to przyszłość biznesu. To połączenie człowieka i maszyny pozwala firmie skalować się, rozwijać i odnosić sukcesy w sposób, jaki nigdy wcześniej nie był możliwy.

Richard Baldwin, ekonomista i profesor Geneva Graduate Institute w Szwajcarii, mówi: „Sztuczna inteligencja nie zabierze ci pracy. Zrobi to ktoś korzystający ze sztucznej inteligencji”.

Dzięki skutecznemu wykorzystaniu sztucznej inteligencji my, jako społeczeństwo, odnotujemy wzrost produktywności i wydajności, co w sumie zapoczątkuje nowe pokolenie zbudowane na ciężkiej pracy w połączeniu z usprawnionymi procesami dostępnymi wyłącznie dzięki sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja to nic; to wszystko

Sztuczna inteligencja ma szeroki potencjał. Od spersonalizowanego systemu edukacji, którego poziom trudności wzrasta, gdy uczeń jest gotowy na następny poziom, aż po system sztucznej inteligencji , który znajduje Waldo szybciej niż jakikolwiek człowiek – możliwości są nieograniczone.

Stosując ML w naszym społeczeństwie, zaobserwujemy bardziej pozytywne wyniki w zakresie wykorzystania technologii, niezależnie od branży. W dzisiejszych czasach nie wystarczy po prostu korzystać ze sztucznej inteligencji – trzeba ją zaakceptować.

Podobnie jak my, sztuczna inteligencja nigdy nie przestaje się uczyć. Dowiedz się więcej o tym, jak te boty wykorzystują uczenie się przez wzmacnianie do doskonalenia swoich umiejętności.