Οδηγός τεχνητής νοημοσύνης για αρχάριους το 2024 | Μάθετε AI Tutorial από ειδικούς

Αυτό το σεμινάριο Τεχνητής Νοημοσύνης παρέχει βασικές και ενδιάμεσες πληροφορίες σχετικά με τις έννοιες της Τεχνητής Νοημοσύνης. Έχει σχεδιαστεί για να βοηθά φοιτητές και επαγγελματίες που εργάζονται και είναι εντελώς αρχάριοι. Σε αυτό το σεμινάριο, η εστίασή μας θα είναι στην τεχνητή νοημοσύνη. Εάν θέλετε να μάθετε περισσότερα σχετικά με τη μηχανική μάθηση, μπορείτε να δείτε αυτό το σεμινάριο για πλήρες σεμινάριο για αρχάριους της Μηχανικής Μάθησης.

Μέσα από την πορεία αυτού Εκμάθηση Τεχνητής Νοημοσύνης, θα εξετάσουμε διάφορες έννοιες όπως η έννοια της τεχνητής νοημοσύνης, τα επίπεδα της τεχνητής νοημοσύνης, γιατί η τεχνητή νοημοσύνη είναι σημαντική, οι διάφορες εφαρμογές της, το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης και πολλά άλλα.

Συνήθως, για να εργαστείτε στον τομέα της AI, χρειάζεται να έχετε μεγάλη εμπειρία. Έτσι, θα συζητήσουμε επίσης τα διάφορα προφίλ εργασίας που σχετίζονται με την τεχνητή νοημοσύνη και θα σας βοηθήσουν τελικά να αποκτήσετε σχετική εμπειρία. Δεν χρειάζεται να είστε από ένα συγκεκριμένο υπόβαθρο προτού εγγραφείτε στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης, καθώς είναι δυνατό να μάθετε και να αποκτήσετε τις δεξιότητες που απαιτούνται. Ενώ οι όροι Data Science, Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) και η μηχανική μάθηση εμπίπτουν στον ίδιο τομέα και συνδέονται, έχουν τις συγκεκριμένες εφαρμογές και τη σημασία τους. Με απλά λόγια, η τεχνητή νοημοσύνη στοχεύει στο να επιτρέψει στις μηχανές να εκτελούν συλλογισμό αναπαράγοντας την ανθρώπινη νοημοσύνη. Δεδομένου ότι ο κύριος στόχος των διαδικασιών AI είναι να διδάξουν τις μηχανές από την εμπειρία, η παροχή των σωστών πληροφοριών και η αυτοδιόρθωση είναι ζωτικής σημασίας.

Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη;

Η απάντηση σε αυτήν την ερώτηση θα εξαρτηθεί από το ποιον ρωτάτε. Ένας λαϊκός, με μια φευγαλέα κατανόηση της τεχνολογίας, θα τη συνέδεε με τα ρομπότ. Εάν ρωτήσετε για την τεχνητή νοημοσύνη σε έναν ερευνητή τεχνητής νοημοσύνης, θα έλεγε ότι είναι ένα σύνολο αλγορίθμων που μπορούν να παράγουν αποτελέσματα χωρίς να χρειάζεται να τους ζητηθεί ρητά να το κάνει. Και οι δύο αυτές απαντήσεις είναι σωστές. Για να συνοψίσουμε λοιπόν, η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι:

• Μια ευφυής οντότητα που δημιουργήθηκε από ανθρώπους.
• Ικανός να εκτελεί εργασίες έξυπνα χωρίς ρητές οδηγίες.
• Ικανός να σκέφτεται και να ενεργεί λογικά και ανθρώπινα.

Στον πυρήνα της Τεχνητής Νοημοσύνης, είναι ένας κλάδος της επιστήμης των υπολογιστών που στοχεύει στη δημιουργία ή την αναπαραγωγή της ανθρώπινης νοημοσύνης σε μηχανές. Τι κάνει όμως ένα μηχάνημα έξυπνο; Πολλά συστήματα AI τροφοδοτούνται με τη βοήθεια μηχανικής μάθησης και βαθιά μάθηση αλγόριθμους. Η τεχνητή νοημοσύνη εξελίσσεται συνεχώς, αυτό που θεωρούνταν μέρος της τεχνητής νοημοσύνης στο παρελθόν μπορεί τώρα να θεωρηθεί απλώς ως λειτουργία υπολογιστή. Για παράδειγμα, μια αριθμομηχανή μπορεί να θεωρήθηκε ότι αποτελεί μέρος της τεχνητής νοημοσύνης στο παρελθόν. Τώρα, θεωρείται ότι είναι μια απλή συνάρτηση. Ομοίως, υπάρχουν διάφορα επίπεδα AI, ας τα καταλάβουμε.

Γιατί είναι σημαντική η τεχνητή νοημοσύνη;

Ο στόχος της Τεχνητής Νοημοσύνης είναι να βοηθήσει τις ανθρώπινες ικανότητες και να μας βοηθήσει να λάβουμε προηγμένες αποφάσεις με εκτεταμένες συνέπειες. Από τεχνική άποψη, αυτός είναι ο κύριος στόχος του AI. Όταν εξετάζουμε τη σημασία της τεχνητής νοημοσύνης από μια πιο φιλοσοφική προοπτική, μπορούμε να πούμε ότι έχει τη δυνατότητα να βοηθήσει τους ανθρώπους να ζήσουν πιο ουσιαστικές ζωές που στερούνται σκληρής εργασίας. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί επίσης να βοηθήσει στη διαχείριση του πολύπλοκου ιστού των διασυνδεδεμένων ατόμων, εταιρειών, κρατών και εθνών ώστε να λειτουργεί με τρόπο που είναι επωφελής για όλη την ανθρωπότητα.

Επί του παρόντος, η Τεχνητή Νοημοσύνη μοιράζεται με όλα τα διαφορετικά εργαλεία και τεχνικές που έχουμε εφευρεθεί από εμάς τα τελευταία χίλια χρόνια – για να απλοποιήσει την ανθρώπινη προσπάθεια και να μας βοηθήσει να πάρουμε καλύτερες αποφάσεις. Η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι ένα τέτοιο δημιούργημα που θα μας βοηθήσει να εφεύρουμε περαιτέρω πρωτοποριακά εργαλεία και υπηρεσίες που θα άλλαζαν εκθετικά τον τρόπο με τον οποίο ζούμε τη ζωή μας, ελπίζουμε να αφαιρέσουμε τις διαμάχες, την ανισότητα και τον ανθρώπινο πόνο.

Είμαστε ακόμη πολύ μακριά από τέτοιου είδους αποτελέσματα. Αλλά μπορεί να εμφανιστεί στο μέλλον. Η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται επί του παρόντος κυρίως από εταιρείες για να βελτιώσουν την αποτελεσματικότητα των διαδικασιών τους, να αυτοματοποιήσουν εργασίες που απαιτούν μεγάλους πόρους και να κάνουν επιχειρηματικές προβλέψεις βάσει δεδομένων που είναι διαθέσιμα σε εμάς. Όπως βλέπετε, η τεχνητή νοημοσύνη είναι σημαντική για εμάς από πολλές απόψεις. Δημιουργεί νέες ευκαιρίες στον κόσμο, μας βοηθά να βελτιώσουμε την παραγωγικότητά μας και πολλά άλλα. 

Ιστορία της Τεχνητής Νοημοσύνης

Η έννοια των ευφυών όντων υπάρχει εδώ και πολύ καιρό και έχει πλέον βρει το δρόμο της σε πολλούς τομείς όπως η τεχνητή νοημοσύνη στην εκπαίδευση, η αυτοκινητοβιομηχανία, οι τράπεζες και τα οικονομικά, η υγειονομική περίθαλψη με τεχνητή νοημοσύνη κ.λπ. Οι αρχαίοι Έλληνες είχαν μύθους για τα ρομπότ όπως οι Κινέζοι και Αιγύπτιοι μηχανικοί κατασκευασμένα αυτόματα. Ωστόσο, οι απαρχές της σύγχρονης τεχνητής νοημοσύνης εντοπίζονται στην εποχή όπου οι κλασικοί φιλόσοφοι προσπάθησαν να περιγράψουν την ανθρώπινη σκέψη ως ένα συμβολικό σύστημα. Μεταξύ της δεκαετίας του 1940 και της δεκαετίας του 50, μια χούφτα επιστημόνων από διάφορους τομείς συζήτησαν τη δυνατότητα δημιουργίας ενός τεχνητού εγκεφάλου. Αυτό οδήγησε στην άνοδο του πεδίου της έρευνας της τεχνητής νοημοσύνης – η οποία ιδρύθηκε ως ακαδημαϊκή επιστήμη το 1956 – σε ένα συνέδριο στο Dartmouth College, στο Ανόβερο του Νιού Χάμσαϊρ. Η λέξη επινοήθηκε από τον John McCarthy, ο οποίος σήμερα θεωρείται ο πατέρας της Τεχνητής Νοημοσύνης.

Παρά μια καλά χρηματοδοτούμενη παγκόσμια προσπάθεια για πολλές δεκαετίες, οι επιστήμονες βρήκαν εξαιρετικά δύσκολο να δημιουργήσουν νοημοσύνη σε μηχανές. Μεταξύ των μέσων της δεκαετίας του 1970 και της δεκαετίας του 1990, οι επιστήμονες έπρεπε να αντιμετωπίσουν μια οξεία έλλειψη χρηματοδότησης για την έρευνα της τεχνητής νοημοσύνης. Αυτά τα χρόνια έγιναν γνωστά ως «Χειμώνες της AI». Ωστόσο, στα τέλη του 1990, οι αμερικανικές εταιρείες ενδιαφέρθηκαν και πάλι για την τεχνητή νοημοσύνη. Επιπλέον, η ιαπωνική κυβέρνηση, επίσης, κατέληξε σε σχέδια για την ανάπτυξη ενός υπολογιστή πέμπτης γενιάς για την πρόοδο της τεχνητής νοημοσύνης. Τελικά, το 1997, ο Deep Blue της IBM νίκησε τον πρώτο υπολογιστή που κέρδισε έναν παγκόσμιο πρωταθλητή στο σκάκι, τον Garry Kasparov.

Καθώς η τεχνητή νοημοσύνη και η τεχνολογία της συνέχισαν να βαδίζουν – κυρίως λόγω των βελτιώσεων στο υλικό υπολογιστών, οι εταιρείες και οι κυβερνήσεις άρχισαν επίσης να χρησιμοποιούν με επιτυχία τις μεθόδους της σε άλλους στενούς τομείς. Τα τελευταία 15 χρόνια, η Amazon, η Google, η Baidu και πολλοί άλλοι, κατάφεραν να αξιοποιήσουν την τεχνολογία AI σε τεράστιο εμπορικό πλεονέκτημα. Η τεχνητή νοημοσύνη, σήμερα, είναι ενσωματωμένη σε πολλές από τις διαδικτυακές υπηρεσίες που χρησιμοποιούμε. Ως αποτέλεσμα, η τεχνολογία κατάφερε όχι μόνο να διαδραματίσει ρόλο σε κάθε τομέα, αλλά και να οδηγήσει ένα μεγάλο μέρος της χρηματιστηριακής αγοράς. 

Σήμερα, η Τεχνητή Νοημοσύνη χωρίζεται σε υποτομείς, δηλαδή Τεχνητή Γενική Νοημοσύνη, Τεχνητή στενή νοημοσύνη και τεχνητή υπερνοημοσύνη, τους οποίους θα συζητήσουμε λεπτομερώς σε αυτό το άρθρο. Θα συζητήσουμε επίσης τη διαφορά μεταξύ AI και AGI.

Επίπεδα Τεχνητής Νοημοσύνης

Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να χωριστεί σε τρία κύρια επίπεδα:

1. Τεχνητή στενή νοημοσύνη
2. Τεχνητή Γενική Νοημοσύνη
3. Τεχνητή Υπερ-Νοημοσύνη

Τεχνητή στενή νοημοσύνη (ANI)

Γνωστή και ως στενή τεχνητή νοημοσύνη ή αδύναμη τεχνητή νοημοσύνη, η τεχνητή στενή νοημοσύνη είναι προσανατολισμένη στον στόχο και έχει σχεδιαστεί για να εκτελεί μοναδικές εργασίες. Αν και αυτά τα μηχανήματα θεωρούνται έξυπνα, λειτουργούν κάτω από ελάχιστους περιορισμούς και, ως εκ τούτου, αναφέρονται ως αδύναμη τεχνητή νοημοσύνη. Δεν μιμείται την ανθρώπινη νοημοσύνη. διεγείρει την ανθρώπινη συμπεριφορά με βάση ορισμένες παραμέτρους. Το Narrow AI χρησιμοποιεί επεξεργασία NLP ή φυσικής γλώσσας για την εκτέλεση εργασιών. Αυτό είναι εμφανές σε τεχνολογίες όπως τα chatbot και τα συστήματα αναγνώρισης ομιλίας όπως το Siri. Η χρήση της βαθιάς εκμάθησης σάς επιτρέπει να εξατομικεύσετε την εμπειρία χρήστη, όπως εικονικούς βοηθούς που αποθηκεύουν τα δεδομένα σας για να βελτιώσουν τη μελλοντική σας εμπειρία. 

Παραδείγματα αδύναμου ή περιορισμένου AI:

1. Siri, Alexa, Cortana
2. Watson της IBM
3. Αυτο-οδήγηση αυτοκινήτων
4. Λογισμικά αναγνώρισης προσώπου
5. Φίλτρα ανεπιθύμητης αλληλογραφίας 
6. Εργαλεία πρόβλεψης 

Τεχνητή Γενική Νοημοσύνη (AGI)

Γνωστή και ως ισχυρή τεχνητή νοημοσύνη ή βαθιά τεχνητή νοημοσύνη, η τεχνητή γενική νοημοσύνη αναφέρεται στην έννοια μέσω της οποίας οι μηχανές μπορούν να μιμηθούν την ανθρώπινη νοημοσύνη ενώ επιδεικνύουν την ικανότητα να εφαρμόζουν τη νοημοσύνη τους για την επίλυση προβλημάτων. Οι επιστήμονες δεν έχουν καταφέρει ακόμα να επιτύχουν αυτό το επίπεδο νοημοσύνης. Πρέπει να γίνει σημαντική έρευνα για να επιτευχθεί αυτό το επίπεδο νοημοσύνης. Οι επιστήμονες θα πρέπει να βρουν έναν τρόπο μέσω του οποίου οι μηχανές μπορούν να αποκτήσουν συνείδηση ​​μέσω του προγραμματισμού ενός συνόλου γνωστικών ικανοτήτων. Μερικές ιδιότητες της βαθιάς τεχνητής νοημοσύνης είναι-

• Αναγνώριση
• Ανάκληση 
• Δοκιμασία υποθέσεων 
• Φαντασία σας
• Αναλογία
• ΕΠΙΠΤΩΣΕΙΣ

Είναι δύσκολο να προβλέψουμε εάν η ισχυρή τεχνητή νοημοσύνη θα συνεχίσει να προοδεύει ή όχι στο άμεσο μέλλον, αλλά με την ομιλία και την αναγνώριση προσώπου να δείχνουν συνεχώς προόδους, υπάρχει μια μικρή πιθανότητα να περιμένουμε ανάπτυξη και σε αυτό το επίπεδο τεχνητής νοημοσύνης. 

Τεχνητή Υπερ-Νοημοσύνη (ASI)

Επί του παρόντος, η υπερ-νοημοσύνη είναι απλώς μια υποθετική έννοια. Οι άνθρωποι υποθέτουν ότι μπορεί να είναι δυνατή η ανάπτυξη μιας τέτοιας τεχνητής νοημοσύνης στο μέλλον, αλλά δεν υπάρχει στον σημερινό κόσμο. Η υπερ-νοημοσύνη μπορεί να είναι γνωστή ως εκείνο το επίπεδο όπου η μηχανή ξεπερνά τις ανθρώπινες δυνατότητες και αποκτά αυτογνωσία. Αυτή η ιδέα ήταν η μούσα σε πολλές ταινίες και μυθιστορήματα επιστημονικής φαντασίας όπου τα ρομπότ που είναι ικανά να αναπτύξουν τα συναισθήματα και τα συναισθήματά τους μπορούν να ξεπεράσουν την ίδια την ανθρωπότητα. Θα μπορούσε να δημιουργήσει από μόνο του συναισθήματα, και υποθετικά, να είναι καλύτερος από τους ανθρώπους στην τέχνη, τον αθλητισμό, τα μαθηματικά, τις επιστήμες και πολλά άλλα. Η ικανότητα λήψης αποφάσεων μιας υπερ-νοημοσύνης θα ήταν μεγαλύτερη από αυτή ενός ανθρώπου. Η έννοια της τεχνητής υπερ-νοημοσύνης είναι ακόμα άγνωστη σε εμάς, οι συνέπειές της δεν μπορούν να μαντευτούν και ο αντίκτυπός της δεν μπορεί να μετρηθεί ακόμα. 

Ας καταλάβουμε τώρα τη διαφορά μεταξύ αδύναμου AI και ισχυρού AI. 

Εφαρμογές Τεχνητής Νοημοσύνης

Η τεχνητή νοημοσύνη έχει ανοίξει το δρόμο της σε πολλές βιομηχανίες και τομείς σήμερα. Από τα παιχνίδια στην υγειονομική περίθαλψη, η εφαρμογή της AI έχει αυξηθεί πάρα πολύ. Γνωρίζατε ότι οι εφαρμογές των Χαρτών Google και η αναγνώριση προσώπου, όπως στο iPhone, χρησιμοποιούν όλες τεχνολογία AI για να λειτουργήσουν; Η τεχνητή νοημοσύνη είναι παντού γύρω μας και είναι μέρος της καθημερινότητάς μας περισσότερο από όσο γνωρίζουμε. Εάν θέλετε να μάθετε περισσότερα για την τεχνητή νοημοσύνη, μπορείτε να ασχοληθείτε με το Μάθημα PGP Artificial Intelligence and Machine Learning που προσφέρονται από Μεγάλη μάθηση. Εδώ είναι μερικές εφαρμογές της Τεχνητής Νοημοσύνης.

Καλύτερες Εφαρμογές Τεχνητής Νοημοσύνης το 2024

1. Προβλέψεις της Google με τεχνητή νοημοσύνη (Google Maps)
2. Εφαρμογές κοινής χρήσης διαδρομής (Uber, Lyft)
3. Αυτόματος πιλότος AI σε εμπορικές πτήσεις
4. Φίλτρα ανεπιθύμητης αλληλογραφίας στα email
5. Λογοκλοπή πούλια και εργαλεία
6. Αναγνώριση προσώπου
7. Προτάσεις αναζήτησης
8. Λειτουργίες φωνής σε κείμενο
9. Έξυπνοι προσωπικοί βοηθοί (Siri, Alexa)
10. Προστασία και πρόληψη απάτης

Τώρα που γνωρίζουμε, αυτοί είναι οι τομείς όπου εφαρμόζεται η τεχνητή νοημοσύνη. Ας τα κατανοήσουμε αυτά με πιο αναλυτικό τρόπο. Η Google συνεργάστηκε με το DeepMind για τη βελτίωση της ακρίβειας των προβλέψεων κυκλοφορίας. Με τη βοήθεια των ιστορικών δεδομένων κίνησης καθώς και των ζωντανών δεδομένων, μπορούν να κάνουν ακριβείς προβλέψεις μέσω της τεχνολογίας AI και των αλγορίθμων μηχανικής μάθησης. Ένας έξυπνος προσωπικός βοηθός μπορεί να εκτελέσει εργασίες με βάση εντολές που δίνονται από εμάς. Είναι ένας πράκτορας λογισμικού και μπορεί να εκτελέσει εργασίες όπως αποστολή μηνυμάτων, αναζήτηση google, ηχογράφηση φωνητικής σημείωσης, chatbots και άλλα. 

Στόχοι Τεχνητής Νοημοσύνης

Μέχρι στιγμής, έχετε δει τι σημαίνει AI, τα διαφορετικά επίπεδα της AI και τις εφαρμογές της. Ποιοι είναι όμως οι στόχοι της τεχνητής νοημοσύνης; Ποιο είναι το αποτέλεσμα που στοχεύουμε να πετύχουμε μέσω της τεχνητής νοημοσύνης; Ο γενικός στόχος θα ήταν να επιτραπεί στις μηχανές και στους υπολογιστές να μαθαίνουν και να λειτουργούν έξυπνα. Μερικοί από τους άλλους στόχους του AI είναι οι εξής:

1. Επίλυση προβλημάτων: Οι ερευνητές ανέπτυξαν αλγόριθμους που ήταν σε θέση να μιμηθούν τη διαδικασία βήμα προς βήμα που χρησιμοποιούν οι άνθρωποι κατά την επίλυση ενός παζλ. Στα τέλη της δεκαετίας του 1980 και του 1990, η έρευνα είχε φτάσει σε ένα στάδιο όπου είχαν αναπτυχθεί μέθοδοι για την αντιμετώπιση ελλιπών ή αβέβαιων πληροφοριών. Αλλά για δύσκολα προβλήματα, υπάρχει ανάγκη για τεράστιους υπολογιστικούς πόρους και ισχύ μνήμης. Έτσι, η αναζήτηση αποτελεσματικών αλγορίθμων επίλυσης προβλημάτων είναι ένας από τους στόχους της τεχνητής νοημοσύνης.

2. Αναπαράσταση γνώσης: Οι μηχανές αναμένεται να επιλύουν προβλήματα που απαιτούν εκτενή γνώση. Έτσι, η αναπαράσταση γνώσης είναι κεντρική για την τεχνητή νοημοσύνη. Η τεχνητή νοημοσύνη αντιπροσωπεύει αντικείμενα, ιδιότητες, γεγονότα, αιτία και αποτέλεσμα και πολλά άλλα. 

3. Προγραμματισμός: Ένας από τους στόχους της τεχνητής νοημοσύνης θα πρέπει να είναι να θέτει ευφυείς στόχους και να τους επιτυγχάνει. Να είστε σε θέση να κάνετε προβλέψεις σχετικά με το πώς οι ενέργειες θα επηρεάσουν την αλλαγή και ποιες είναι οι διαθέσιμες επιλογές. Ένας πράκτορας τεχνητής νοημοσύνης θα πρέπει να αξιολογήσει το περιβάλλον του και κατά συνέπεια να κάνει προβλέψεις. Αυτός είναι ο λόγος που ο προγραμματισμός είναι σημαντικός και μπορεί να θεωρηθεί ως στόχος της τεχνητής νοημοσύνης. 

4. Μάθηση: Μία από τις θεμελιώδεις έννοιες της τεχνητής νοημοσύνης, η μηχανική μάθηση, είναι η μελέτη αλγορίθμων υπολογιστών που συνεχίζουν να βελτιώνονται με την πάροδο του χρόνου μέσω της εμπειρίας. Υπάρχουν διάφοροι τύποι ML. Οι κοινώς γνωστοί τύποι είναι η Μη εποπτευόμενη Μηχανική Εκμάθηση και η Εποπτευόμενη Μηχανική Εκμάθηση. Για να μάθετε περισσότερα σχετικά με αυτές τις έννοιες, μπορείτε να διαβάσετε το ιστολόγιό μας στο τι σημαίνει ML και πώς λειτουργεί. 

5. Κοινωνική Νοημοσύνη: Ο συναισθηματικός υπολογισμός είναι ουσιαστικά η μελέτη συστημάτων που μπορούν να ερμηνεύσουν, να αναγνωρίσουν και να επεξεργαστούν τις ανθρώπινες προσπάθειες. Είναι μια συμβολή της επιστήμης των υπολογιστών, της ψυχολογίας και της γνωστικής επιστήμης. Η κοινωνική νοημοσύνη είναι ένας άλλος στόχος της τεχνητής νοημοσύνης καθώς είναι σημαντικό να κατανοήσουμε αυτά τα πεδία πριν δημιουργήσουμε αλγόριθμους. 

Έτσι, ο γενικός στόχος της τεχνητής νοημοσύνης είναι να δημιουργήσει τεχνολογίες που μπορούν να ενσωματώσουν τους παραπάνω στόχους και να δημιουργήσουν ένα έξυπνο μηχάνημα που μπορεί να μας βοηθήσει να εργαζόμαστε αποτελεσματικά, να παίρνουμε αποφάσεις πιο γρήγορα και να βελτιώνουμε την ασφάλεια. 

Θέσεις εργασίας στην Τεχνητή Νοημοσύνη

Η ζήτηση για δεξιότητες τεχνητής νοημοσύνης έχει υπερδιπλασιαστεί τα τελευταία τρία χρόνια, σύμφωνα με το Indeed. Οι αγγελίες εργασίας στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης έχουν αυξηθεί κατά 119%. Η εργασία της εκπαίδευσης ενός αλγόριθμου επεξεργασίας εικόνας μπορεί να γίνει μέσα σε λίγα λεπτά σήμερα, ενώ πριν από μερικά χρόνια, η εργασία θα χρειαζόταν ώρες για να ολοκληρωθεί. Όταν συγκρίνουμε τους ειδικευμένους επαγγελματίες στην αγορά με τον αριθμό των θέσεων εργασίας που είναι διαθέσιμες σήμερα, μπορούμε να δούμε έλλειψη ειδικευμένων επαγγελματιών στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης.

Bayesian Networking, Νευρωνικά δίκτυα, η επιστήμη των υπολογιστών (συμπεριλαμβανομένης της γνώσης σχετικά με τις γλώσσες προγραμματισμού), η φυσική, η ρομποτική, ο λογισμός και οι στατιστικές έννοιες είναι μερικές δεξιότητες που πρέπει να γνωρίζει κάποιος πριν ξεκινήσει μια καριέρα στην τεχνητή νοημοσύνη. Εάν είστε κάποιος που θέλει να χτίσει μια καριέρα στην τεχνητή νοημοσύνη, θα πρέπει να γνωρίζετε τους διάφορους διαθέσιμους ρόλους εργασίας. Ας ρίξουμε μια πιο προσεκτική ματιά στους διαφορετικούς ρόλους εργασίας στον κόσμο της τεχνητής νοημοσύνης και ποιες δεξιότητες πρέπει να διαθέτει κάποιος για κάθε θέση εργασίας. 

Διαβάστε επίσης: Ερωτήσεις συνέντευξης τεχνητής νοημοσύνης 2020

1. Μηχανικός μάθησης μηχανών

Εάν είστε κάποιος που προέρχεται από ένα υπόβαθρο στην Επιστήμη των Δεδομένων ή στην εφαρμοσμένη έρευνα, ο ρόλος του α Μηχανικός μάθησης μηχανών είναι κατάλληλο για εσάς. Πρέπει να επιδείξετε κατανόηση πολλών γλωσσών προγραμματισμού όπως Python, Java. Η κατανόηση των μοντέλων πρόβλεψης και η δυνατότητα αξιοποίησης της Επεξεργασίας Φυσικής Γλώσσας ενώ εργάζεστε με τεράστια σύνολα δεδομένων θα αποδειχθεί επωφελής. Η εξοικείωση με τα εργαλεία IDE ανάπτυξης λογισμικού όπως το IntelliJ και το Eclipse θα σας βοηθήσει να προχωρήσετε περαιτέρω την καριέρα σας ως μηχανικός μηχανικής μάθησης. Θα είστε κυρίως υπεύθυνοι για τη δημιουργία και τη διαχείριση πολλών έργων μηχανικής μάθησης μεταξύ άλλων αρμοδιοτήτων.

Ως μηχανικός ML, θα λάβετε ετήσιο μέσο μισθό 114,856 $. Οι εταιρείες αναζητούν ειδικευμένους επαγγελματίες που έχουν μεταπτυχιακό στον σχετικό τομέα και έχουν εις βάθος γνώσεις σχετικά με τις έννοιες μηχανικής μάθησης, Java, Python και Scala. Οι απαιτήσεις θα διαφέρουν ανάλογα με την εταιρεία που προσλαμβάνει, αλλά οι αναλυτικές δεξιότητες και οι εφαρμογές cloud θεωρούνται ένα θετικό σημείο. 

2. Επιστήμονας δεδομένων 

Ως Επιστήμονας Δεδομένων, τα καθήκοντά σας περιλαμβάνουν τη συλλογή, την ανάλυση και την ερμηνεία μεγάλων και πολύπλοκων συνόλων δεδομένων αξιοποιώντας εργαλεία μηχανικής μάθησης και προγνωστικής ανάλυσης. Οι Επιστήμονες Δεδομένων είναι επίσης υπεύθυνοι για την ανάπτυξη αλγορίθμων που επιτρέπουν τη συλλογή και τον καθαρισμό δεδομένων για περαιτέρω ανάλυση και ερμηνεία. Ο ετήσιος διάμεσος μισθός Επιστήμονα Δεδομένων είναι 120,931 $ και οι δεξιότητες που απαιτούνται είναι οι εξής: 

• Κυψέλη
• Hadoop
• ΜΕΙΩΣΗ ΧΑΡΤΗ
• Χοίρος
• Σπινθήρας
• Python
• Scala
• SQL 

Οι απαιτούμενες δεξιότητες μπορεί να διαφέρουν από εταιρεία σε εταιρεία και ανάλογα με το επίπεδο εμπειρίας σας. Οι περισσότερες εταιρείες προσλήψεων αναζητούν μεταπτυχιακό ή διδακτορικό δίπλωμα στον τομέα της επιστήμης δεδομένων ή της επιστήμης των υπολογιστών. Εάν είστε Επιστήμονας Δεδομένων που θέλει να γίνει προγραμματιστής τεχνητής νοημοσύνης, ένα προηγμένο πτυχίο επιστήμης υπολογιστών αποδεικνύεται επωφελές. Πρέπει να έχετε την ικανότητα να κατανοείτε μη δομημένα δεδομένα και να έχετε ισχυρές αναλυτικές και επικοινωνιακές δεξιότητες. Αυτές οι δεξιότητες είναι απαραίτητες καθώς θα εργαστείτε για την επικοινωνία των πορισμάτων με τους ηγέτες των επιχειρήσεων. 

3. Προγραμματιστής Business Intelligence 

Όταν εξετάζετε τους διαφορετικούς ρόλους εργασίας στο AI, περιλαμβάνει επίσης τη θέση του προγραμματιστή Business Intelligence (BI). Ο στόχος αυτού του ρόλου είναι να αναλύσει πολύπλοκα σύνολα δεδομένων που μας βοηθούν να προσδιορίσουμε τις τάσεις των επιχειρήσεων και της αγοράς. Ένας προγραμματιστής BI κερδίζει ετήσιο μέσο μισθό 92,278 $. Ένας προγραμματιστής BI είναι υπεύθυνος για το σχεδιασμό, τη μοντελοποίηση και τη διατήρηση σύνθετων δεδομένων σε πλατφόρμες δεδομένων που βασίζονται σε σύννεφο. Εάν ενδιαφέρεστε να εργαστείτε ως προγραμματιστής BI, πρέπει να έχετε ισχυρές τεχνικές καθώς και αναλυτικές δεξιότητες.

Το να έχετε εξαιρετικές επικοινωνιακές δεξιότητες είναι σημαντικό γιατί θα εργαστείτε για την επικοινωνία λύσεων σε συναδέλφους που δεν διαθέτουν τεχνικές γνώσεις. Θα πρέπει επίσης να επιδεικνύετε δεξιότητες επίλυσης προβλημάτων. Ένας προγραμματιστής BI απαιτείται συνήθως να έχει πτυχίο πανεπιστημίου σε οποιονδήποτε σχετικό τομέα και η εργασιακή εμπειρία θα σας δώσει επιπλέον πόντους. Οι πιστοποιήσεις είναι ιδιαίτερα επιθυμητές και αντιμετωπίζονται ως πρόσθετη ποιότητα. Οι δεξιότητες που απαιτούνται για έναν προγραμματιστή BI θα είναι η εξόρυξη δεδομένων, τα ερωτήματα SQL, οι υπηρεσίες αναφοράς διακομιστή SQL, οι τεχνολογίες BI και ο σχεδιασμός αποθήκης δεδομένων. 

4. Επιστήμονας έρευνας 

Ένας ερευνητής επιστήμονας είναι μια από τις κορυφαίες σταδιοδρομίες στην Τεχνητή Νοημοσύνη. Θα πρέπει να είστε ειδικός σε πολλούς κλάδους, όπως τα μαθηματικά, η βαθιά μάθηση, η μηχανική μάθηση και η υπολογιστική στατιστική. Οι υποψήφιοι πρέπει να έχουν επαρκείς γνώσεις σχετικά με την αντίληψη του υπολογιστή, τα γραφικά μοντέλα, την ενισχυτική μάθηση και το NLP. Παρόμοια με τους Επιστήμονες Δεδομένων, οι ερευνητές αναμένεται να έχουν μεταπτυχιακό ή διδακτορικό στην επιστήμη των υπολογιστών. Ο ετήσιος διάμεσος μισθός λέγεται ότι είναι 99,809 $. Οι περισσότερες εταιρείες αναζητούν κάποιον που έχει σε βάθος κατανόηση του παράλληλου υπολογισμού, του κατανεμημένου υπολογισμού, της συγκριτικής αξιολόγησης και της μηχανικής μάθησης. 

5. Μηχανικός/Αρχιτέκτονας Big Data 

Οι Μηχανικοί/Αρχιτέκτονες Big Data έχουν την καλύτερη αμειβόμενη δουλειά μεταξύ όλων των ρόλων που εμπίπτουν στην Τεχνητή Νοημοσύνη. Ο ετήσιος διάμεσος μισθός ενός Μηχανικού/Αρχιτέκτονα Big Data είναι 151,307 $. Διαδραματίζουν ζωτικό ρόλο στην ανάπτυξη ενός οικοσυστήματος που επιτρέπει στα επιχειρηματικά συστήματα να επικοινωνούν μεταξύ τους και να συλλέγουν δεδομένα. Σε σύγκριση με τους Επιστήμονες Δεδομένων, οι Αρχιτέκτονες Μεγάλων Δεδομένων λαμβάνουν εργασίες που σχετίζονται με τον σχεδιασμό, το σχεδιασμό και την ανάπτυξη ενός αποτελεσματικού περιβάλλοντος μεγάλων δεδομένων σε πλατφόρμες όπως το Spark και Hadoop. Οι εταιρείες συνήθως αναζητούν να προσλάβουν άτομα που επιδεικνύουν εμπειρία σε C++, Java, Pythonκαι τη Σκάλα. 

Εξόρυξη δεδομένων, οπτικοποίηση δεδομένων, και οι δεξιότητες μετεγκατάστασης δεδομένων είναι ένα πρόσθετο πλεονέκτημα. Ένα άλλο μπόνους θα ήταν ένα διδακτορικό στα μαθηματικά ή σε οποιοδήποτε σχετικό πεδίο της επιστήμης των υπολογιστών.

Πλεονεκτήματα της Τεχνητής Νοημοσύνης

Όπως συμβαίνει με τα περισσότερα πράγματα στον κόσμο, η τεχνητή νοημοσύνη έχει τα πλεονεκτήματα και τα μειονεκτήματά της. Αρχικά, ας καταλάβουμε τα πλεονεκτήματα της τεχνητής νοημοσύνης και πώς έχει κάνει τη ζωή μας πιο εύκολη σε σύγκριση με παλαιότερες εποχές. 

• Μείωση του ανθρώπινου λάθους
• Διατίθεται 24 × 7
• Βοηθά σε επαναλαμβανόμενες εργασίες
• Ψηφιακή βοήθεια 
• Γρήγορες αποφάσεις
• Ορθολογικός Αποφασιστής
• ιατρικές εφαρμογές
• Βελτιώνει την ασφάλεια
• Αποτελεσματική επικοινωνία

Ας ρίξουμε μια πιο προσεκτική ματιά σε κάθε ένα από τα προαναφερθέντα σημεία. 

1. Μείωση του ανθρώπινου λάθους

Όλες οι αποφάσεις που λαμβάνονται σε ένα μοντέλο AI λαμβάνονται από προηγουμένως συγκεντρωμένες πληροφορίες μετά την εφαρμογή ενός συνόλου αλγορίθμων. Αυτό επιτρέπει τη μείωση των σφαλμάτων και οι πιθανότητες ακρίβειας αυξάνονται με μεγαλύτερο βαθμό ακρίβειας. Στην περίπτωση που οι άνθρωποι εκτελούν οποιαδήποτε εργασία, υπάρχει πάντα μια μικρή πιθανότητα λάθους. Εφόσον είμαστε σε θέση να κάνουμε λάθη, είναι καλύτερο να χρησιμοποιούμε προγράμματα και αλγόριθμους μέσω τεχνητής νοημοσύνης καθώς μειώνουν την πιθανότητα σφαλμάτων. 

2. Διαθέσιμο 24×7

Τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης έχουν κατασκευαστεί για να λειτουργούν 24 ώρες το 7ωρο, 24 ημέρες την εβδομάδα, χωρίς διακοπές ή πλήξη. Σε σύγκριση με έναν μέσο άνθρωπο που μπορεί να εργαστεί για έξι έως οκτώ ώρες την ημέρα, αυτό είναι σημαντικά πιο αποτελεσματικό. Τα ανθρώπινα όντα δεν έχουν την ικανότητα να εργαστούν για μεγαλύτερη διάρκεια, καθώς θα χρειαζόμασταν ξεκούραση και χρόνο για να αναζωογονηθούμε. Έτσι, το AI είναι διαθέσιμο 7/XNUMX και βελτιώνει την αποτελεσματικότητα σε μεγαλύτερο βαθμό. 

3. Βοηθά σε επαναλαμβανόμενες εργασίες

Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να αυτοματοποιήσει παραγωγικά τις εγκόσμιες ανθρώπινες εργασίες. Μπορεί να μας βοηθήσει να γίνουμε ολοένα και πιο δημιουργικοί – από την αποστολή ευχαριστήριων μηνυμάτων έως την αποσυμφόρηση ή την απάντηση ερωτημάτων. Μπορεί επίσης να μας βοηθήσει στην επαλήθευση εγγράφων. Μια επαναλαμβανόμενη εργασία, όπως η παρασκευή φαγητού σε ένα εστιατόριο ή ένα εργοστάσιο, μπορεί να καταστραφεί επειδή οι άνθρωποι κουράζονται ή δεν ενδιαφέρονται μετά από μεγάλη διάρκεια εργασίας. Το AI μπορεί να μας βοηθήσει να εκτελούμε αυτές τις επαναλαμβανόμενες εργασίες αποτελεσματικά και χωρίς σφάλματα. 

4. Ψηφιακή βοήθεια

Αρκετοί οργανισμοί που είναι εξαιρετικά προηγμένοι χρησιμοποιούν ψηφιακούς βοηθούς για να αλληλεπιδρούν με τους χρήστες. Κάτι τέτοιο βοηθά τον οργανισμό να εξοικονομήσει κόστος σε ανθρώπινο δυναμικό. Οι ψηφιακοί βοηθοί όπως τα Chatbots χρησιμοποιούνται συνήθως σε έναν ιστότοπο οργανισμών για να απαντούν σε ερωτήματα χρηστών. Παρέχει επίσης μια ομαλή λειτουργική διεπαφή και καλή εμπειρία χρήστη. Τα chatbots είναι ένα εξαιρετικό παράδειγμα του ίδιου. Διαβάστε εδώ για να μάθετε περισσότερα για πώς να φτιάξετε ένα AI Chatbot.

5. Πιο γρήγορες αποφάσεις 

Η τεχνητή νοημοσύνη, μαζί με άλλες τέτοιες τεχνολογίες, μπορεί να βοηθήσει τις μηχανές να λαμβάνουν ταχύτερες αποφάσεις σε σύγκριση με έναν μέσο άνθρωπο. Αυτό βοηθά στη γρήγορη εκτέλεση των ενεργειών. Αυτό συμβαίνει επειδή, ενώ παίρνουν μια απόφαση, οι άνθρωποι τείνουν να αναλύουν παράγοντες μέσω των συναισθημάτων σε αντίθεση με μηχανές που λειτουργούν με τεχνητή νοημοσύνη που παρέχουν προγραμματισμένα αποτελέσματα γρήγορα.

6. Ορθολογικός Λήπτης Αποφάσεων

Εμείς ως άνθρωποι μπορεί να έχουμε εξελιχθεί σε μεγάλο βαθμό τεχνολογικά, αλλά όσον αφορά τη λήψη αποφάσεων, εξακολουθούμε να αφήνουμε τα συναισθήματά μας να κυριαρχούν. Σε ορισμένες περιπτώσεις, είναι πολύ σημαντικό να λαμβάνουμε γρήγορες, αποτελεσματικές και λογικές αποφάσεις χωρίς τα συναισθήματά μας να εμφανίζονται στην εικόνα. Η λήψη αποφάσεων που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη ελέγχεται από αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης και, ως εκ τούτου, δεν υπάρχει περιθώριο για οποιαδήποτε συναισθηματική ασυμφωνία. Οι ορθολογικές αποφάσεις με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης διασφαλίζουν ότι δεν θα επηρεαστεί η αποτελεσματικότητα και αυξάνουν επίσης το επίπεδο παραγωγικότητας ενός οργανισμού. 

7. Ιατρικές εφαρμογές

Ανάμεσα σε όλα τα άλλα πλεονεκτήματα του AI, μια από τις μεγαλύτερες εφαρμογές στη χρήση του στον ιατρικό τομέα. Οι γιατροί μπορούν να αξιολογήσουν τους κινδύνους για την υγεία των ασθενών τους με τη βοήθεια ιατρικών εφαρμογών με τεχνητή νοημοσύνη. Η ακτινοχειρουργική χρησιμοποιείται για τη χειρουργική επέμβαση σε όγκους με τέτοιο τρόπο ώστε να μην βλάπτει τους περιβάλλοντες ιστούς και να προκαλεί πρόσθετα προβλήματα. Οι επαγγελματίες του ιατρικού κλάδου έχουν εκπαιδευτεί να χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη για χειρουργική επέμβαση. Μπορούν επίσης να βοηθήσουν στην αποτελεσματική ανίχνευση και παρακολούθηση διαφόρων νευρολογικών διαταραχών και να διεγείρουν τις εγκεφαλικές λειτουργίες. 

8. Βελτιώνει την ασφάλεια

Καθώς η τεχνολογία συνεχίζει να προοδεύει, υπάρχει μεγαλύτερη πιθανότητα οι άνθρωποι να τη χρησιμοποιούν για ανήθικους λόγους, όπως απάτη ή κλοπή ταυτότητας. Εάν χρησιμοποιηθεί με τον σωστό τρόπο και για τους σωστούς λόγους, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αποδειχθεί σπουδαίος πόρος για τη βελτίωση της ασφάλειας του οργανισμού μας. Το AI μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την προστασία των δεδομένων και των οικονομικών μας. Η τεχνητή νοημοσύνη εφαρμόζεται κυρίως στον τομέα της κυβερνοασφάλειας. Έχει μεταμορφώσει την ικανότητά μας να προστατεύουμε τα προσωπικά μας δεδομένα από οποιεσδήποτε κυβερνοαπειλές ή επιθέσεις οποιασδήποτε μορφής. Διαβάστε περισσότερα για να μάθετε για την τεχνητή νοημοσύνη στην κυβερνοασφάλεια και πώς βοηθάει, εδώ.

9. Αποτελεσματική Επικοινωνία 

Άνθρωποι από διαφορετικά μέρη του κόσμου μιλούν διαφορετικές γλώσσες και έτσι, δυσκολεύονται να επικοινωνήσουν μεταξύ τους. Όταν κοιτάμε το παρελθόν, βλέπουμε πώς οι ανθρώπινοι μεταφραστές θα βοηθούσαν τους ανθρώπους να επικοινωνούν μεταξύ τους εάν το άλλο άτομο δεν καταλάβαινε την ίδια γλώσσα με εμάς. Τέτοια προβλήματα δεν προκύπτουν εάν χρησιμοποιούμε AI. Η επεξεργασία φυσικής γλώσσας επιτρέπει στα συστήματα να μεταφράζουν λέξεις από μια φυσική γλώσσα σε άλλη, εξαλείφοντας έτσι τον μεσάζοντα. Ένα από τα καλύτερα παραδείγματα αυτού είναι το Google translate και πώς έχει προχωρήσει με την πάροδο του χρόνου. Τώρα, παρέχει ηχητικά παραδείγματα για το πώς πρέπει να προφέρονται οι λέξεις/προτάσεις. Έτσι, βελτιώνουμε την ακρίβεια και την ικανότητά μας να επικοινωνούμε αποτελεσματικά.

Μειονεκτήματα της Τεχνητής Νοημοσύνης

Τώρα που καταλάβαμε τα πλεονεκτήματα της τεχνητής νοημοσύνης, ας ρίξουμε μια ματιά σε μερικά μειονεκτήματα. 

• Υπέρβαση κόστους
• Έλλειψη ταλέντου
• Έλλειψη πρακτικών προϊόντων
• Έλλειψη προτύπων στην ανάπτυξη λογισμικού
• Δυνατότητα κακής χρήσης
• Εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από μηχανές
• Απαιτεί επίβλεψη

Ας ρίξουμε μια πιο προσεκτική ματιά στα μειονεκτήματα του AI. 

1. Υπερβάσεις κόστους

Η κλίμακα λειτουργιών ενός μοντέλου που λειτουργεί με AI σε σύγκριση με την ανάπτυξη λογισμικού είναι πολύ υψηλότερη. Λόγω αυτού, οι απαιτούμενοι πόροι αυξάνονται με πολύ υψηλότερο ρυθμό. Αυτό ωθεί το κόστος των λειτουργιών σε υψηλότερο επίπεδο.

2. Έλλειψη ταλέντου 

Η τεχνητή νοημοσύνη εξακολουθεί να είναι ένας τομέας που αναπτύσσεται. Έτσι, η εύρεση επαγγελματιών που διαθέτουν όλες τις απαιτούμενες δεξιότητες δεν είναι εύκολη. Υπάρχει ένα χάσμα μεταξύ του αριθμού των διαθέσιμων θέσεων εργασίας στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης έναντι του ειδικευμένου εργατικού δυναμικού στον τομέα. Η πρόσληψη κάποιου που διαθέτει όλες τις απαραίτητες δεξιότητες αυξάνει περαιτέρω το κόστος που επιβαρύνει έναν οργανισμό.

3. Έλλειψη προτύπων στην ανάπτυξη λογισμικού

Η πραγματική αξία της Τεχνητής Νοημοσύνης έγκειται στη συνεργασία όταν διαφορετικά συστήματα AI ενώνονται για να σχηματίσουν μια μεγαλύτερη, πιο πολύτιμη εφαρμογή. Ωστόσο, η έλλειψη προτύπων στην ανάπτυξη λογισμικού τεχνητής νοημοσύνης σημαίνει ότι είναι δύσκολο για τα διαφορετικά συστήματα να «μιλούν» μεταξύ τους. Η ίδια η ανάπτυξη λογισμικού Τεχνητής Νοημοσύνης είναι αργή και δαπανηρή εξαιτίας αυτού, το οποίο λειτουργεί περαιτέρω ως εμπόδιο στην ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης.

4. Δυνατότητα κακής χρήσης

Η τεχνητή νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να επιτύχει σπουδαία πράγματα και έχει τεράστια δύναμη στην αγορά σήμερα. Δυστυχώς, με μεγάλη δύναμη έρχεται η πιθανότητα κακής χρήσης. Εάν η δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης πέσει στα χέρια ενός ατόμου που έχει ανήθικα κίνητρα, υπάρχει μεγαλύτερη πιθανότητα κακής χρήσης.

5. Υψηλή εξάρτηση από μηχανές

Εφαρμογές όπως το Siri και η Alexa έχουν γίνει μέρος της καθημερινότητάς μας. Εξαρτόμαστε σε μεγάλο βαθμό από αυτές τις εφαρμογές και λαμβάνουμε βοήθεια από αυτές τις εφαρμογές, μειώνοντας έτσι τη δημιουργική μας ικανότητα. Εξαρτόμαστε σε μεγάλο βαθμό από τις μηχανές και χάνουμε την εκμάθηση απλών δεξιοτήτων, με αποτέλεσμα να γινόμαστε πιο τεμπέληδες. 

6. Απαιτεί επίβλεψη

Η χρήση αλγορίθμων AI έχει πολλά πλεονεκτήματα και είναι εξαιρετικά αποτελεσματική. Απαιτεί όμως και συνεχή βοήθεια και επίβλεψη. Αυτοί οι αλγόριθμοι δεν μπορούν να λειτουργήσουν χωρίς να τους προγραμματίσουμε και να ελέγξουμε αν λειτουργούν με τον σωστό τρόπο ή όχι. Ένα παράδειγμα είναι το AI chat-bot της Microsoft με το όνομα «Tay». Η Tay σχεδιάστηκε για να μιλάει σαν έφηβη μαθαίνοντας μέσω διαδικτυακών συνομιλιών. Αλλά επειδή ήταν προγραμματισμένο να μαθαίνει βασικές δεξιότητες συνομιλίας και δεν ήξερε τη διαφορά μεταξύ σωστού και λάθους, προχώρησε και ανέβασε στο Twitter άκρως πολιτικές και λανθασμένες πληροφορίες λόγω των τρολ στο Διαδίκτυο.

Μέλλον της Τεχνητής Νοημοσύνης

Πάντα μας γοήτευαν οι τεχνολογικές αλλαγές. Επί του παρόντος, ζούμε ανάμεσα στις μεγαλύτερες προόδους της τεχνητής νοημοσύνης στην ιστορία μας. Η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει αναδειχθεί ως η μεγαλύτερη πρόοδος στον τομέα της τεχνολογίας. Αυτό δεν επηρέασε μόνο το μέλλον κάθε κλάδου, αλλά έχει επίσης λειτουργήσει ως οδηγός αναδυόμενων τεχνολογιών όπως τα μεγάλα δεδομένα, η ρομποτική και το IoT. Με αυτόν τον ρυθμό με τον οποίο προχωρά η τεχνητή νοημοσύνη, δεν υπάρχει αμφιβολία ότι θα συνεχίσει να ανθίζει στο μέλλον. Έτσι, μπορούμε να πούμε ότι η τεχνητή νοημοσύνη είναι ένας εξαιρετικός τομέας για είσοδο από το 2020. Με την πρόοδο της τεχνητής νοημοσύνης και των τεχνολογιών της, θα υπάρξει μεγαλύτερη ανάγκη για ειδικευμένους επαγγελματίες σε αυτόν τον τομέα.

Μια πιστοποίηση AI θα σας δώσει ένα πλεονέκτημα έναντι άλλων συμμετεχόντων στον κλάδο. Καθώς η Αναγνώριση Προσώπου, η τεχνητή νοημοσύνη στην Υγεία, τα Chat-bots συνεχίζουν να παρουσιάζουν ανάπτυξη, τώρα θα ήταν η κατάλληλη στιγμή να εργαστείτε για την οικοδόμηση μιας επιτυχημένης καριέρας στην τεχνητή νοημοσύνη. Οι εικονικοί βοηθοί είναι ήδη μέρος της καθημερινότητάς μας χωρίς να το γνωρίζουμε. Τα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα από κολοσσούς της τεχνολογίας όπως η Tesla μας έδειξαν μια γεύση για το πώς θα μοιάζει το μέλλον. Υπάρχουν τόσες πολλές ακόμη εξελίξεις που πρέπει να ανακαλυφθούν, αυτή είναι μόνο η αρχή. Σύμφωνα με την Παγκόσμιο Οικονομικό Φόρουμ, 133 εκατομμύρια νέες θέσεις εργασίας Τεχνητής Νοημοσύνης λέγεται ότι θα δημιουργηθούν από την Τεχνητή Νοημοσύνη μέχρι το έτος 2022. Το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης είναι σίγουρα λαμπρό.

Ένα απλό μίνι έργο Τεχνητής Νοημοσύνης

Πριν προχωρήσουμε στο έργο, θα πρότεινα να το περάσετε από αυτό Εκμάθηση μηχανικής μάθησης εάν δεν είστε καθόλου εξοικειωμένοι με τη Μηχανική Εκμάθηση. Θα σας βοηθούσε επίσης με αυτό το έργο εάν γνωρίζετε για το Αλγόριθμος Logistic Regression.

Ταξινόμηση ζώων ζωολογικού κήπου

Σε αυτό το μίνι έργο, θα χρησιμοποιήσουμε διαφορετικούς αλγόριθμους που εμπίπτουν στον τομέα Μηχανικής εκμάθησης της Τεχνητής Νοημοσύνης για να ταξινομήσουμε τα ζώα σε έναν ζωολογικό κήπο, με βάση τα χαρακτηριστικά τους. Θα χρησιμοποιήσουμε αυτό το σύνολο δεδομένων από το Kaggle που αποτελείται από 101 ζώα από έναν ζωολογικό κήπο. Υπάρχουν 16 μεταβλητές με διάφορα χαρακτηριστικά για να περιγράψουν τα ζώα. Οι 7 Τύποι Τάξης είναι: Θηλαστικό, Πουλί, Ερπετό, Ψάρι, Αμφίβιο, Ζωοειδές και Ασπόνδυλο.

Ο σκοπός αυτού του συνόλου δεδομένων είναι να μπορεί να προβλέψει την ταξινόμηση των ζώων με βάση τις μεταβλητές. Μπορείτε επίσης να βρείτε πληροφορίες σχετικά με τα διάφορα χαρακτηριστικά που χρησιμοποιούνται σε αυτό το σύνολο δεδομένων από τη συνδεδεμένη σελίδα λήψης εδώ.

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
df = pd.read_csv(r'/content/zoo.csv')
df.head()

Παραγωγή:

features.remove('class_type')
features.remove('animal_name')
X = df[features].values.astype(np.float32)
Y = df.class_type
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.5, random_state = 0)

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, Y_train)
print("training accuracy :", model.score(X_train, Y_train))
print("testing accuracy :", model.score(X_test, Y_test))

Έξοδος: ακρίβεια εκπαίδευσης : 1.0 ακρίβεια δοκιμής : 0.9215686274509803 

Όπως μπορείτε να δείτε, το μοντέλο απέδωσε εξαιρετικά καλά έχοντας 92% ακρίβεια στα δεδομένα δοκιμών. Τώρα, εάν σας δοθούν τα χαρακτηριστικά οποιουδήποτε από τα ζώα στο παραπάνω σύνολο δεδομένων, μπορείτε να το ταξινομήσετε με τη βοήθεια του παραπάνω μοντέλου.

• Η τεχνητή νοημοσύνη θα μειώσει τις θέσεις εργασίας στο μέλλον;

Το AI εξακολουθεί να αναπτύσσεται. Υπάρχουν τεράστια περιθώρια βελτίωσης και προόδου στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης, και παρόλο που μπορεί να απαιτηθεί κάποια αναβάθμιση δεξιοτήτων για να συμβαδίσει με τις μεταβαλλόμενες τάσεις, η τεχνητή νοημοσύνη πιθανότατα δεν θα αντικαταστήσει ή θα μειώσει τις θέσεις εργασίας στο μέλλον. Στην πραγματικότητα, μια μελέτη της Gartner προτείνει ότι οι θέσεις εργασίας που σχετίζονται με την τεχνητή νοημοσύνη θα φτάσουν τα δύο εκατομμύρια καθαρές νέες θέσεις εργασίας μέχρι το έτος 2025. Η υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης θα βοηθήσει στη διευκόλυνση των εργασιών για έναν οργανισμό. Για να παραμείνετε σχετικοί στον συνεχώς μεταβαλλόμενο κόσμο, είναι απαραίτητο να αναβαθμίσετε και να μάθετε αυτές τις νέες έννοιες.

• Πώς λειτουργεί το AI;

Η κατασκευή ενός συστήματος τεχνητής νοημοσύνης είναι μια προσεκτική διαδικασία αντίστροφης μηχανικής των ανθρώπινων χαρακτηριστικών και δυνατοτήτων σε ένα μηχάνημα και η χρήση της υπολογιστικής του ικανότητας για να ξεπεράσουμε αυτό που είμαστε σε θέση. Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να χτιστεί πάνω σε ένα διαφορετικό σύνολο στοιχείων και θα λειτουργεί ως συνένωση:

• Φιλοσοφία
• Μαθηματικά
• Οικονομικά
• Νευροεπιστήμες
• Ψυχολογία
• Μηχανικός ηλεκτρονικών υπολογιστών
• Θεωρία Ελέγχου και Κυβερνητική
• Γλωσσολογία

• Πώς χρησιμοποιείται η τεχνητή νοημοσύνη στη ρομποτική;

Η Τεχνητή Νοημοσύνη και η Ρομποτική συνήθως θεωρούνται δύο διαφορετικά πράγματα. Η τεχνητή νοημοσύνη περιλαμβάνει προγραμματισμό νοημοσύνης ενώ η ρομποτική περιλαμβάνει την κατασκευή φυσικών ρομπότ. Ωστόσο, οι δύο έννοιες συσχετίζονται. Η ρομποτική χρησιμοποιεί τεχνικές και αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης και η τεχνητή νοημοσύνη γεφυρώνει το χάσμα μεταξύ των δύο. Αυτά τα ρομπότ μπορούν να ελέγχονται από Πρόγραμμα AIs.

• Γιατί είναι σημαντική η τεχνητή νοημοσύνη;

Από τις μουσικές συστάσεις, τις οδηγίες χαρτών, το mobile banking μέχρι την πρόληψη της απάτης, η τεχνητή νοημοσύνη και άλλες τεχνολογίες έχουν κυριαρχήσει. Το AI είναι σημαντικό για διάφορους λόγους. Υπάρχουν πολλά πλεονεκτήματα στην τεχνητή νοημοσύνη, όπως, Μείωση ανθρώπινου λάθους, διαθέσιμη 24×7, βοήθεια σε επαναλαμβανόμενες εργασίες, ψηφιακή βοήθεια, ταχύτερες αποφάσεις και πολλά άλλα.

• Ποιες είναι οι αδύναμες μέθοδοι στην τεχνητή νοημοσύνη;

Το Weak AI είναι μια στενή εφαρμογή με περιορισμένο εύρος. Χρησιμοποιεί εποπτευόμενη και μη εποπτευόμενη μάθηση για την επεξεργασία δεδομένων. Παράδειγμα: Siri, Alexa.

• Ποιοι είναι οι κλάδοι της AI;

Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να χωριστεί κυρίως σε έξι κλάδους. Είναι, η μηχανική μάθηση, τα νευρωνικά δίκτυα, η βαθιά μάθηση, η όραση υπολογιστών, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας, ο γνωστικός υπολογιστής. 

• Πώς μπορώ να αρχίσω να μαθαίνω Τεχνητή Νοημοσύνη;

Για να μάθετε Τεχνητή Νοημοσύνη, πρέπει να έχετε δεξιότητες όπως Μαθηματικά, Επιστήμη και Επιστήμη Υπολογιστών. Μπορείτε επίσης να επιλέξετε μερικά διαδικτυακά σεμινάρια και να μάθετε Τεχνητή Νοημοσύνη από την άνεση του σπιτιού σας.

• Ποιοι είναι οι 4 τύποι AI; 

 Οι τέσσερις τυπικοί τύποι τεχνητής νοημοσύνης είναι οι αντιδραστικές μηχανές, η περιορισμένη μνήμη, η θεωρία του νου και η αυτογνωσία.

• Ποια είναι τα βασικά πράγματα για να μάθετε την Τεχνητή Νοημοσύνη;

Τα βασικά στοιχεία της Τεχνητής Νοημοσύνης είναι τα Προηγμένα Μαθηματικά και Στατιστικά, η γλώσσα προγραμματισμού, η Μηχανική Μάθηση και πολλή υπομονή. Πρέπει να γνωρίζετε ότι η Τεχνητή Νοημοσύνη και η Μηχανική Μάθηση περιλαμβάνουν μηχανική μάθηση, κώδικα python, επιστήμη των υπολογιστών, επεξεργασία φυσικής γλώσσας, επιστήμη δεδομένων, μαθηματικά, ψυχολογία, νευροεπιστήμη και πολλούς άλλους κλάδους.

• Είναι δύσκολο να μαθευτεί το AI;

 Η τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι σκληρή. Ωστόσο, θα χρειαστεί να αφιερώσετε χρόνο σε αυτό. Όσο περισσότερος είναι ο αριθμός των έργων στα οποία εργάζεστε, τόσο καλύτερα θα τα καταφέρετε. Μαζί με τις δεξιότητες, χρειάζεστε την αποφασιστικότητα να μάθετε AI.

Αυτό μας φέρνει στο τέλος του σεμιναρίου Τεχνητής Νοημοσύνης. Εδώ είναι ένα δωρεάν μάθημα για το AIML που μπορεί να σας βοηθήσει να κάνετε τα θεμέλιά σας πολύ πιο δυνατά.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://www.mygreatlearning.com/blog/artificial-intelligence-tutorial/