Inteligenta artificiala (AI) face posibila masinile sa invete din experienta, sa se adapteze la noile intrari si sa indeplineasca sarcini asemanatoare omului. Cele mai multe exemple de AI despre care auziti astazi – de la calculatoare care joaca sah pana la masini care conduc cu autovehicul – se bazeaza foarte mult pe invatarea profunda si procesarea limbajului natural.
Folosind aceste tehnologii, computerele pot fi instruite pentru a indeplini sarcini specifice prin procesarea unor cantitati mari de date si recunoasterea tiparelor din date.
Istoria inteligentei artificiale
Termenul de inteligenta artificiala a fost inventat in 1956, dar AI a devenit mai populara astazi datorita volumelor crescute de date, algoritmilor avansati si imbunatatirii puterii de calcul si stocarii.
Cercetarile timpurii AI in anii ’50 au examinat subiecte precum rezolvarea problemelor si metode simbolice. In anii 1960, Departamentul Apararii din SUA s-a interesat de acest tip de munca si a inceput sa antreneze calculatoarele pentru a imita rationamentul uman de baza.
De exemplu, Agentia de proiecte de cercetare avansata in aparare (DARPA) a finalizat proiecte de mapare stradala in anii ’70. Si DARPA a produs asistenti personali inteligenti in 2003, cu mult inainte ca Siri, Alexa sau Cortana sa fie nume de gospodarie.
Aceasta lucrare timpurie a deschis calea pentru automatizarea si rationamentul formal pe care il vedem in calculatoare astazi, incluzand sisteme de asistenta la decizie si sisteme inteligente de cautare care pot fi proiectate pentru a completa si spori abilitatile umane.
In timp ce filmele de la Hollywood si romanele de fictiune stiintifica arata AI ca niste roboti umani care preiau lumea, evolutia actuala a tehnologiilor AI nu este atat de infricosatoare – sau chiar atat de inteligenta. In schimb, AI a evoluat pentru a oferi multe beneficii specifice in fiecare industrie. Cititi pentru exemple moderne de inteligenta artificiala in asistenta medicala, comertul cu amanuntul si multe altele.
De ce este importanta inteligenta artificiala?
Pe Aiprelude.com puteti descoperi o multime de lucruri interesante despre AI, insa in urmatoarele randuri ale acestui articol veti afla cateva dintre motivele pentru care AI este importanta. Iata asadar despre ce este vorba:
AI automatizeaza invatarea si descoperirea repetitiva prin intermediul datelor.
Dar AI este diferita de automatizarea robotizata, bazata pe hardware. In loc sa automatizeze sarcinile manuale, AI efectueaza sarcini frecvente, de volum mare, computerizate in mod fiabil si fara oboseala. Pentru acest tip de automatizare, ancheta umana este inca esentiala pentru a configura sistemul si a pune intrebari corecte.
AI adauga inteligenta la produsele existente. In majoritatea cazurilor, AI nu va fi vandut ca o aplicatie individuala. Mai degraba, produsele pe care le utilizati deja vor fi imbunatatite cu capabilitati AI, la fel ca Siri a fost adaugat ca o caracteristica pentru o noua generatie de produse Apple. Automatizarea, platformele conversationale, roboti si masini inteligente pot fi combinate cu cantitati mari de date pentru a imbunatati multe tehnologii la domiciliu si la locul de munca, de la informatii de securitate la analiza investitiilor.
AI se adapteaza prin algoritmi de invatare progresiva pentru a permite datelor sa faca programarea. AI gaseste structura si regularitati in date, astfel incat algoritmul sa dobandeasca o abilitate: Algoritmul devine un clasificator sau un predictor. Deci, la fel cum algoritmul se poate invata singur cum sa joace sah, el poate invata singur ce produs sa recomande online.
Si modelele se adapteaza atunci cand sunt date date noi. Propagarea inapoi este o tehnica AI care permite modelului sa se adapteze, prin instruire si date adaugate, cand primul raspuns nu este tocmai corect.
AI analizeaza date din ce in ce mai profunde folosind retele neuronale care au multe straturi ascunse. Construirea unui sistem de detectare a fraudei cu cinci straturi ascunse a fost aproape imposibila acum cativa ani.
Toate acestea s-au schimbat cu o putere incredibila a computerului si date mari. Aveti nevoie de o multime de date pentru a instrui modele de invatare profunda, deoarece acestea invata direct din date. Cu cat poti sa le alimentezi mai multe date, cu atat devin mai precise.
AI atinge o precizie incredibila prin intermediul retelelor neuronale profunde – ceea ce anterior era imposibil. De exemplu, interactiunile dvs. cu Alexa, Cautarea Google si Google Foto se bazeaza pe invatare profunda – si continua sa fie mai exacte cu cat le folosim mai mult. In domeniul medical, tehnicile AI de la invatarea profunda, clasificarea imaginii si recunoasterea obiectelor pot fi acum utilizate pentru a gasi cancerul pe RMN cu aceeasi acuratete ca si radiologii cu inalta pregatire.
AI primeste cel mai mult din date. Cand algoritmii se auto-invateaza, datele in sine pot deveni proprietate intelectuala. Raspunsurile sunt in date; trebuie doar sa aplicati AI pentru a le scoate. Deoarece rolul datelor este acum mai important ca niciodata, poate crea un avantaj competitiv. Daca aveti cele mai bune date intr-o industrie competitiva, chiar daca toata lumea aplica tehnici similare, cele mai bune date vor castiga.
