Începeți-vă aventura tehnică: explicați conceptele de bază ale AI

La începutul verii, am intrat în sediul corporativ al G2 din Chicago, cu ochii larg deschiși și nerăbdător dacă am făcut bine ținuta business casual.

Am fost încântat că am obținut un stagiu solid în industria tehnologiei. Dar, la sosire, mi-am dat seama că aveam ceva de învățat. De atunci, am aflat mai multe despre modul în care lumea corporativă a fost afectată de boom-ul inteligenței artificiale (AI) și de ce contează pentru toată lumea, indiferent de poziția sau domeniul în care se află.

Iată ce mi-aș fi dorit să știu despre AI și tehnologie înainte de a-mi începe stagiul de vară.

Termeni de inteligență artificială

AI există de zeci de ani, dar abia în ultimele luni a început cu adevărat să decoleze.

Dar despre ce e agitația? De ce ar trebui să-ți pese măcar de AI? Mai întâi, să definim câțiva dintre termenii de bază.

Ce este inteligența artificială?

HCLTech definește AI ca „ știința de a face mașini care pot gândi ca oamenii. Poate face lucruri care sunt considerate „inteligente”. Ei continuă: „Tehnologia AI poate procesa cantități mari de date în moduri, spre deosebire de oameni. Scopul AI este de a putea face lucruri precum recunoașterea tiparelor, a lua decizii și a judeca ca oamenii. Pentru a face acest lucru, avem nevoie de o mulțime de date încorporate în ele.”

Kabir Sidana de la Medium a scris că „scopul AI este de a imita inteligența umană pentru a spori eficiența și a reduce eroarea umană”.

Ce este învățarea automată?

Învățarea automată (ML) este un subset al AI și implică ideea unui sistem informatic capabil să creeze și să învețe noi algoritmi în mod autonom.

Calculatoarele tradiționale urmează un format de la A la B, ceea ce înseamnă că fac ceea ce creatorul le-a programat să facă. Cu toate acestea, ML poate învăța noi procese și se poate adapta la noile probleme din mers.

Pe scurt, AI este ceea ce (un computer care gândește ca oamenii și se poate adapta), în timp ce ML este cum (algoritmii care detectează și analizează modele într-o varietate de domenii).

De exemplu, programatorii nu elaborează fiecare scenariu cu care se confruntă o mașină cu conducere autonomă. În schimb, sistemul său este antrenat să învețe și să ia decizii din mers.

Ce este un chatbot?

Creat pentru prima dată în 1966 ca chatterbot (denumit mai târziu chatbot ), un chatbot este un program de calculator AI predictiv, conversațional, conceput pentru a simula dialogul uman.

ChatGPT este poate cel mai cunoscut și actual exemplu de chatbot AI, dar Bard de la Google și AI Bing de la Microsoft sunt în căutarea fierbinte să câștige o parte din cota de piață.

Ce este un model de limbă mare?

Modelele de limbaj mari (LLM) sunt o altă formă de IA predictivă, conversațională, care este antrenată prin seturi de date de intrare/ieșire. Sunt predictori, ceea ce înseamnă că orice date introduse în LLM sunt considerate de program exacte. Cantitatea de date care este introdusă în aceste programe predictive poate ajunge la peste trilioane de puncte de date (cunoscute și ca parametri).

De exemplu, am folosit modelul Google LLM, Bard , și am tastat: „Pentru micul dejun azi am mâncat...” și a răspuns cu „un castron de fulgi de ovăz”, „două ouă omletă” și „un bagel cu cremă de brânză”. Acest lucru s-a întâmplat deoarece Bard a aflat anterior că aceste feluri de mâncare sunt de obicei consumate în timpul micului dejun.

O preocupare majoră a LLM-urilor este că datele care sunt ingerate în ele pot fi părtinitoare sau inexacte, fără să știe. Acest lucru a permis ca unele răspunsuri să fie incorecte, ambigue și chiar ofensatoare.

În prezent, se pare că scopul construirii LLM-urilor nu este atât de a le mări cu mai multe puncte de date, ci, în schimb, mult mai mici și mai concentrate pe o anumită afacere.

Acest lucru este mai ieftin, mai rapid și mai precis, deoarece datele ingerabile pot fi autentificate înainte de a le introduce în program.

Ce este procesarea limbajului natural?

Procesarea limbajului natural (NLP) se referă la un computer care învață să înțeleagă și să proceseze cuvintele rostite în același mod în care oamenii pot. Este nevoie de regulile și fundamentul limbajului și le combină cu o cantitate mare de date introduse pentru a începe să proceseze un limbaj natural.

Acest principiu este modul în care avem sisteme GPS operate prin voce, opțiuni de text-to-speech, chatboți de servicii pentru clienți și multe altele. Toate aceste lucruri sunt concepute pentru a accelera procesele de afaceri, pentru a crește productivitatea angajaților și pentru a permite clienților să obțină rezultate precise mai rapid.

Ce este învățarea profundă?

Învățarea profundă (DL) este un subset al ML care se ocupă de probleme la scară mai mare.

Aceste programe sunt capabile să ruleze mai multe calcule simultan, permițând rezultate mai rapide. Multe programe DL pot, la fel ca sistemele ML, să creeze algoritmi noi fără ajutorul sau îndrumarea oamenilor. Programele își extind amploarea cunoștințelor și ne ajută în moduri noi și inovatoare în domeniul sănătății, social media, finanțe, securitate cibernetică și multe alte domenii.

În esență, este MLg, dar pentru probleme mai mari și mai complicate. Învățarea, pe măsură ce merge, poate stoca cantități uriașe de informații pentru a învăța și a se dezvolta în continuare într-un mod care va fi util pentru oameni.

Istoria AI

Deci, când a început AI?

Originea AI a avut loc în anii 1950 cu Alan Turing, părintele computerelor moderne. În 1950, Turing a publicat o lucrare intitulată „Computing Machinery and Intelligence”, care se concentra pe ideea că, dacă oamenii folosesc informațiile stocate pentru a rezolva noi probleme și a lua decizii, ce împiedică o mașină să facă același lucru?

Din păcate, computerele pe atunci erau scumpe și lente. Și în loc să stocheze comenzi, ei doar le executau, interzicându-le astfel să învețe și să analizeze așa cum și-a imaginat Turing. Cu timpul, însă, computerele au crescut în capacitate și memorie, în timp ce s-au micșorat simultan în dimensiune și preț.

La sfârșitul anului 2022, OpenAI a lansat un produs inovator: ChatGPT , un chatbot AI specializat în NLP. La patru zile după lansare, aceștia au depășit un milion de utilizatori, iar la o lună după aceea, experții au estimat că ChatGPT a adunat aproximativ 265 de milioane de utilizatori unici.

Pentru referință, TikTok a avut nevoie de nouă luni pentru a acumula 100 de milioane de utilizatori activi lunar, iar Instagram aproape doi ani și jumătate pentru a ajunge la acel punct.

Companiile din întreaga lume se străduiau să rămână în fruntea cererii în creștere pentru AI. În curând, marile companii din industrii au anunțat utilizarea AI pentru a-și eficientiza procesele de afaceri.

De exemplu, Microsoft a anunțat la scurt timp după ascensiunea ChatGPT că a colaborat cu OpenAI și a fost de acord să investească 10 miliarde de dolari în cercetarea și dezvoltarea AI. Alte companii importante au urmat exemplul și nu toate au fost companii importante de tehnologie precum Microsoft; unii nu erau deloc în tehnologie.

AI în industria tehnologiei

Companiile caută mereu modalități de a câștiga un avantaj față de concurenții lor. AI este un instrument puternic care poate ajuta companiile să facă exact asta.

AI poate ajuta la creșterea eficienței și a dimensiunii afacerii, permițând companiilor să combine creierul uman și cel artificial pentru a maximiza producția și valoarea. De asemenea, poate fi personalizat pentru nevoile individuale ale unei afaceri și este o modalitate foarte eficientă din punct de vedere al costurilor de a eficientiza un model de afaceri.

Cum folosesc companiile AI?

În aprilie 2023, EY a chestionat peste 250 de lideri din sectorul tehnologiei.

Nici G2 nu este mult în urmă.

Acum câteva luni, G2 a lansat propria noastră iterație a unui chatbot artificial numit Monty . Pur și simplu, Monty permite cercetătorilor de software să întrebe de ce fel de servicii sunt interesați. Apoi, în câteva secunde, Monty oferă o listă de sugestii.

Iată un exemplu de căutare pe care cineva ar putea-o face:

Destul de misto, nu?

Aici, AI netezește procesul de afaceri al G2. Potrivit lui Tim Handorf, unul dintre co-fondatorii G2, implementarea AI în procesele de afaceri ale G2 ajută la „ ghidarea utilizatorilor către soluțiile software ideale pentru nevoile lor unice de afaceri”.

Una peste alta, AI este viitorul afacerilor. Este uniunea dintre om și mașină care permite unei afaceri să se extindă, să crească și să reușească în moduri care nu au mai fost făcute până acum.

Richard Baldwin, economist și profesor la Institutul de Absolvent din Geneva din Elveția, spune: „AI nu îți va lua slujba. Cineva care folosește inteligența artificială o va face.”

Folosind AI în mod eficient, noi, ca societate, vom vedea o creștere a productivității și a producției, în general, dând naștere unei noi generații construite pe spatele muncii grele, cuplate cu procese simplificate disponibile numai prin AI.

AI nu este nimic; este totul

AI are o gamă largă de potențial. De la un sistem educațional personalizat care crește în dificultate atunci când elevul este pregătit pentru următorul nivel până la un sistem AI care îl găsește pe Waldo mai repede decât ar putea orice om, capacitățile sunt nesfârșite.

Aplicând ML în societatea noastră, vom vedea rezultate de creștere mai pozitive în modul în care utilizăm tehnologia, indiferent de industrie. În zilele noastre, nu este suficient să folosești doar inteligența artificială – trebuie să o îmbrățișezi.

La fel ca noi, inteligența artificială nu încetează niciodată să învețe. Aflați mai multe despre modul în care acești roboți folosesc învățarea prin consolidare pentru a-și îmbunătăți abilitățile.