Начните свое технологическое приключение: объяснение основных концепций искусственного интеллекта

В начале лета я вошел в штаб-квартиру G2 в Чикаго, широко раскрыв глаза и нервничая по поводу того, правильно ли я выбрал деловой повседневный наряд.

Я был очень рад, что получил солидную стажировку в технологической отрасли. Но по прибытии я понял, что мне нужно кое-чему научиться. С тех пор я узнал больше о том, как на корпоративный мир повлиял бум искусственного интеллекта (ИИ) и почему это важно для всех, независимо от того, на какой должности или в какой области они работают.

Вот что мне хотелось бы знать об искусственном интеллекте и технологиях до начала летней стажировки.

Термины искусственного интеллекта

ИИ существует уже несколько десятилетий, но только в последние месяцы он начал по-настоящему развиваться.

Но в чем тут суета? Почему вас вообще должен волновать ИИ? Для начала давайте определимся с некоторыми основными терминами.

Что такое искусственный интеллект?

HCLTech определяет ИИ как « науку о создании машин, которые могут думать как люди». Он может делать вещи, которые считаются «умными». Они продолжают: «Технологии искусственного интеллекта могут обрабатывать большие объемы данных способами, в отличие от людей. Цель ИИ — научиться распознавать закономерности, принимать решения и судить, как люди. Для этого нам нужно включить в них много данных».

Кабир Сидана из Medium написал , что «цель ИИ — имитировать человеческий интеллект, чтобы повысить эффективность и уменьшить человеческие ошибки».

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение (МО) — это подмножество искусственного интеллекта, которое предполагает идею о том, что компьютерная система способна автономно создавать и изучать новые алгоритмы.

Традиционные компьютеры следуют формату от A до B, что означает, что они делают то, на что их запрограммировал создатель. Однако машинное обучение может изучать новые процессы и оперативно адаптироваться к новым проблемам.

Короче говоря, ИИ — это «что» (компьютер, который думает, как люди, и может адаптироваться), а МО — это «как» (алгоритмы, которые обнаруживают и анализируют закономерности в различных областях).

Например, программисты не описывают каждый сценарий, с которым может столкнуться беспилотный автомобиль. Вместо этого его система обучена учиться и принимать решения на лету.

Что такое чат-бот?

Впервые созданный в 1966 году как чат-бот (позже получивший название «чат-бот »), чат-бот представляет собой интеллектуальную диалоговую компьютерную программу с искусственным интеллектом, предназначенную для имитации человеческого диалога.

ChatGPT , пожалуй, самый известный и актуальный пример чат-бота с искусственным интеллектом, но Bard от Google и AI Bing от Microsoft стремятся завоевать часть рынка.

Что такое большая языковая модель?

Большие языковые модели (LLM) — это еще одна форма прогнозирующего диалогового ИИ, который обучается с помощью наборов ввода/вывода данных. Они являются предикторами, то есть любые данные, подаваемые в LLM, считаются программой точными. Объем данных, которые подаются в эти программы прогнозирования, может достигать триллионов точек данных (также известных как параметры).

Например, я использовал LLM-модель Google Bard и набрал: «Сегодня на завтрак я ел…», и она ответила «миской овсянки», «двумя яичницами» и «бубликом со сливочным сыром». Это произошло потому, что Бард ранее узнал, что эти блюда обычно едят во время завтрака.

Основная проблема LLM заключается в том, что данные, поступающие в них, могут быть неосознанно предвзятыми или неточными. Это привело к тому, что некоторые ответы оказались неправильными, двусмысленными и даже оскорбительными.

В настоящее время кажется, что цель создания LLM заключается не столько в том, чтобы сделать их больше с большим количеством точек данных, сколько в том, чтобы сделать их намного меньшими и более ориентированными на определенный бизнес.

Это дешевле, быстрее и точнее, поскольку принимаемые данные можно аутентифицировать до подачи их в программу.

Что такое обработка естественного языка?

Обработка естественного языка (НЛП) означает, что компьютер учится понимать и обрабатывать произнесенные слова так же, как это могут делать люди. Он берет правила и основы языка и объединяет их с огромным количеством введенных данных, чтобы начать обработку естественного языка.

По этому принципу у нас есть системы GPS с голосовым управлением, функции преобразования текста в речь, чат-боты для обслуживания клиентов и многое другое. Все эти меры призваны ускорить бизнес-процессы, повысить производительность труда сотрудников и позволить клиентам быстрее получать точные результаты.

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение (DL) — это разновидность машинного обучения, которая занимается решением более масштабных проблем.

Эти программы способны выполнять несколько вычислений одновременно, что позволяет быстрее получать результаты. Многие программы ДО могут, как и системы МО, создавать новые алгоритмы без помощи и руководства людей. Программы расширяют спектр знаний и помогают нам новыми и инновационными способами в здравоохранении, социальных сетях, финансах, кибербезопасности и многих других областях.

По своей сути это MLg, но для более крупных и сложных задач. Обучение, по сути, может хранить огромные объемы информации для дальнейшего обучения и развития таким образом, чтобы это было полезно для людей.

История ИИ

Итак, когда же появился ИИ?

Зарождение искусственного интеллекта произошло в 1950-х годах благодаря Алану Тьюрингу, отцу современных компьютеров. В 1950 году Тьюринг опубликовал статью под названием «Вычислительная техника и интеллект», в которой основное внимание уделялось идее о том, что, если люди используют хранимую информацию для решения новых проблем и принятия решений, что удерживает машину от того же?

К сожалению, компьютеры тогда были дорогими и медленными. И вместо того, чтобы хранить команды, они только выполняли их, тем самым запрещая им учиться и анализировать, как это предполагал Тьюринг. Однако со временем возможности компьютеров и объем памяти возросли, одновременно уменьшившись в размерах и цене.

В конце 2022 года OpenAI выпустила новаторский продукт: ChatGPT , чат-бот с искусственным интеллектом, специализирующийся на НЛП. Через четыре дня после запуска число пользователей превысило миллион, а через месяц, по оценкам экспертов, ChatGPT собрал около 265 миллионов уникальных пользователей.

Для справки: TikTok потребовалось девять месяцев, чтобы накопить 100 миллионов активных пользователей в месяц, а Instagram — почти два с половиной года, чтобы достичь этой отметки.

Компании по всему миру изо всех сил пытались удовлетворить растущий спрос на ИИ. Вскоре крупные компании в разных отраслях объявили об использовании ИИ для оптимизации своих бизнес-процессов.

Например, вскоре после появления ChatGPT Microsoft объявила о партнерстве с OpenAI и согласилась инвестировать 10 миллиардов долларов в исследования и разработки ИИ. Другие крупные компании последовали этому примеру, и не все из них были крупными технологическими компаниями, такими как Microsoft; некоторые вообще не занимались технологиями.

ИИ в технологической отрасли

Компании всегда ищут способы получить преимущество над конкурентами. ИИ — мощный инструмент, который может помочь бизнесу сделать именно это.

ИИ может помочь повысить эффективность и размер бизнеса, позволяя компаниям объединять человеческий и искусственный мозг для максимизации производительности и ценности. Его также можно настроить в соответствии с индивидуальными потребностями бизнеса, и это очень экономичный способ оптимизировать бизнес-модель.

Как компании используют ИИ?

В апреле 2023 года компания EY опросила более 250 лидеров технологического сектора.

G2 тоже не отстает.

Несколько месяцев назад G2 выпустила собственную версию искусственного чат-бота под названием Monty . Проще говоря, Монти позволяет исследователям программного обеспечения спрашивать, какие услуги им интересны. Затем Монти за считанные секунды предоставляет список предложений.

Вот пример поиска, который может выполнить кто-то:

Довольно круто, правда?

Здесь ИИ сглаживает бизнес-процесс G2. По словам Тима Хандорфа, одного из соучредителей G2, внедрение искусственного интеллекта в бизнес-процессы G2 помогает « направить пользователей к идеальным программным решениям для их уникальных бизнес-потребностей».

В общем, ИИ — это будущее бизнеса. Именно союз человека и машины позволяет бизнесу масштабироваться, расти и добиваться успеха способами, которые никогда не делались раньше.

Ричард Болдуин, экономист и профессор Женевского института аспирантуры в Швейцарии, говорит: «ИИ не отнимет вашу работу. Это сделает тот, кто использует ИИ».

Эффективно используя ИИ, мы, как общество, увидим рост производительности и производительности, в целом открывая новое поколение, основанное на упорном труде в сочетании с оптимизированными процессами, доступными только через ИИ.

ИИ — это ничто; это все

ИИ имеет широкий спектр возможностей. От персонализированной системы обучения, сложность которой возрастает, когда ученик готов перейти на следующий уровень, до системы искусственного интеллекта , которая находит Уолдо быстрее, чем это мог бы сделать любой человек, — возможности безграничны.

Применяя машинное обучение в нашем обществе, мы увидим более позитивные результаты роста в том, как мы используем технологии, независимо от отрасли. Сегодня недостаточно просто использовать ИИ — его нужно принять.

Как и мы, искусственный интеллект никогда не перестает учиться. Узнайте больше о том, как эти боты используют обучение с подкреплением для точной настройки своих навыков.