Αναλύοντας τα πλεονεκτήματα και τα μειονεκτήματα της τεχνητής νοημοσύνης – IBM Blog

Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) αναφέρεται στα συγκλίνοντα πεδία της επιστήμης των υπολογιστών και των δεδομένων που επικεντρώνονται στην κατασκευή μηχανών με ανθρώπινη νοημοσύνη για την εκτέλεση εργασιών που προηγουμένως θα απαιτούσαν έναν άνθρωπο. Για παράδειγμα, μάθηση, συλλογισμός, επίλυση προβλημάτων, αντίληψη, κατανόηση γλώσσας και άλλα. Αντί να βασίζονται σε σαφείς οδηγίες από έναν προγραμματιστή, τα συστήματα AI μπορούν να μάθουν από δεδομένα, επιτρέποντάς τους να χειρίζονται πολύπλοκα προβλήματα (καθώς και απλές αλλά επαναλαμβανόμενες εργασίες) και να βελτιώνονται με την πάροδο του χρόνου.

Η σημερινή τεχνολογία AI έχει μια σειρά από περιπτώσεις χρήσης σε διάφορους κλάδους. Οι επιχειρήσεις χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη για να ελαχιστοποιήσουν το ανθρώπινο λάθος, να μειώσουν το υψηλό κόστος λειτουργίας, να παρέχουν πληροφορίες δεδομένων σε πραγματικό χρόνο και να βελτιώσουν την εμπειρία των πελατών, μεταξύ πολλών άλλων εφαρμογών. Ως εκ τούτου, αντιπροσωπεύει μια σημαντική αλλαγή στον τρόπο που προσεγγίζουμε τους υπολογιστές, δημιουργώντας συστήματα που μπορούν να βελτιώσουν τις ροές εργασίας και να ενισχύσουν στοιχεία της καθημερινής ζωής.

Αλλά ακόμη και με τα μυριάδες πλεονεκτήματα του AI, έχει αξιοσημείωτα μειονεκτήματα σε σύγκριση με τις παραδοσιακές μεθόδους προγραμματισμού. Η ανάπτυξη και ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να συνοδεύεται από ανησυχίες σχετικά με το απόρρητο δεδομένων, εκτοπίσεις θέσεων εργασίας και κινδύνους για την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο, για να μην αναφέρουμε το τεράστιο τεχνικό εγχείρημα να διασφαλίσει ότι τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης συμπεριφέρονται όπως προβλέπεται.

Σε αυτό το άρθρο, θα συζητήσουμε πώς λειτουργεί η τεχνολογία AI και θα παρουσιάσουμε τα πλεονεκτήματα και τα μειονεκτήματα της τεχνητής νοημοσύνης σε σύγκριση με τις παραδοσιακές μεθόδους υπολογιστών.

Τι είναι η τεχνητή νοημοσύνη και πώς λειτουργεί;

Το AI λειτουργεί σε τρία θεμελιώδη στοιχεία: δεδομένα, αλγόριθμους και υπολογιστική ισχύ. 

• Δεδομένα: Τα συστήματα AI μαθαίνουν και λαμβάνουν αποφάσεις με βάση δεδομένα και απαιτούν μεγάλες ποσότητες δεδομένων για να εκπαιδεύονται αποτελεσματικά, ειδικά στην περίπτωση μοντέλων μηχανικής μάθησης (ML). Τα δεδομένα συχνά χωρίζονται σε τρεις κατηγορίες: δεδομένα εκπαίδευσης (βοηθά το μοντέλο να μάθει), δεδομένα επικύρωσης (συντονίζει το μοντέλο) και δεδομένα δοκιμής (αξιολογεί την απόδοση του μοντέλου). Για βέλτιστη απόδοση, τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης θα πρέπει να λαμβάνουν δεδομένα από διαφορετικά σύνολα δεδομένων (π.χ. κείμενο, εικόνες, ήχος και άλλα), τα οποία επιτρέπουν στο σύστημα να γενικεύει τη μάθησή του σε νέα, αόρατα δεδομένα.
• Αλγόριθμοι: Οι αλγόριθμοι είναι το σύνολο κανόνων που χρησιμοποιούν τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης για την επεξεργασία δεδομένων και τη λήψη αποφάσεων. Η κατηγορία των αλγορίθμων AI περιλαμβάνει αλγόριθμους ML, οι οποίοι μαθαίνουν και λαμβάνουν προβλέψεις και αποφάσεις χωρίς ρητό προγραμματισμό. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί επίσης να λειτουργήσει από αλγόριθμους βαθιάς μάθησης, ένα υποσύνολο της ML που χρησιμοποιεί πολυεπίπεδα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα (ΑΝΝ) -εξ ου και ο «βαθύς» περιγραφέας- για να μοντελοποιήσει αφαιρέσεις υψηλού επιπέδου σε υποδομές μεγάλων δεδομένων. Και οι αλγόριθμοι ενίσχυσης μάθησης επιτρέπουν σε έναν πράκτορα να μάθει τη συμπεριφορά εκτελώντας λειτουργίες και λαμβάνοντας τιμωρίες και ανταμοιβές με βάση την ορθότητά τους, προσαρμόζοντας επαναληπτικά το μοντέλο μέχρι να εκπαιδευτεί πλήρως.
• Υπολογιστική ισχύς: Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης συχνά απαιτούν σημαντικούς υπολογιστικούς πόρους για την επεξεργασία τέτοιων μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων και την εκτέλεση πολύπλοκων αλγορίθμων, ειδικά στην περίπτωση της βαθιάς μάθησης. Πολλοί οργανισμοί βασίζονται σε εξειδικευμένο υλικό, όπως μονάδες επεξεργασίας γραφικών (GPU), για τον εξορθολογισμό αυτών των διαδικασιών. 

Τα συστήματα AI τείνουν επίσης να εμπίπτουν σε δύο μεγάλες κατηγορίες:

• Τεχνητή στενή νοημοσύνη, που ονομάζεται επίσης στενό AI ή αδύναμο AI, εκτελεί συγκεκριμένες εργασίες όπως η αναγνώριση εικόνας ή φωνής. Εικονικοί βοηθοί όπως το Siri της Apple, το Alexa της Amazon, το IBM watsonx ακόμα και το ChatGPT του OpenAI είναι παραδείγματα περιορισμένων συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης.
• Τεχνητή Γενική Νοημοσύνη (AGI), ή Strong AI, μπορεί να εκτελέσει οποιαδήποτε πνευματική εργασία μπορεί να εκτελέσει ένας άνθρωπος. μπορεί να κατανοήσει, να μάθει, να προσαρμοστεί και να εργαστεί από τη γνώση σε όλους τους τομείς. Το AGI, ωστόσο, εξακολουθεί να είναι απλώς μια θεωρητική έννοια.

Πώς λειτουργεί ο παραδοσιακός προγραμματισμός;

Σε αντίθεση με τον προγραμματισμό τεχνητής νοημοσύνης, ο παραδοσιακός προγραμματισμός απαιτεί από τον προγραμματιστή να γράψει σαφείς οδηγίες για να ακολουθήσει ο υπολογιστής σε κάθε πιθανό σενάριο. Στη συνέχεια, ο υπολογιστής εκτελεί τις οδηγίες για να λύσει ένα πρόβλημα ή να εκτελέσει μια εργασία. Είναι μια ντετερμινιστική προσέγγιση, παρόμοια με συνταγή, όπου ο υπολογιστής εκτελεί οδηγίες βήμα προς βήμα για να επιτύχει το επιθυμητό αποτέλεσμα.

Η παραδοσιακή προσέγγιση είναι κατάλληλη για σαφώς καθορισμένα προβλήματα με περιορισμένο αριθμό πιθανών αποτελεσμάτων, αλλά είναι συχνά αδύνατο να γραφτούν κανόνες για κάθε σενάριο όταν οι εργασίες είναι περίπλοκες ή απαιτούν ανθρώπινη αντίληψη (όπως στην αναγνώριση εικόνας, στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας, και τα λοιπά.). Αυτό είναι όπου ο προγραμματισμός AI προσφέρει ένα σαφές πλεονέκτημα έναντι των μεθόδων προγραμματισμού που βασίζονται σε κανόνες.

Ποια είναι τα πλεονεκτήματα και τα μειονεκτήματα της τεχνητής νοημοσύνης (σε σύγκριση με την παραδοσιακή πληροφορική);

Οι πραγματικές δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης είναι τεράστιες. Οι εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης περιλαμβάνουν τη διάγνωση ασθενειών, την εξατομίκευση των ροών κοινωνικής δικτύωσης, την εκτέλεση εξελιγμένων αναλύσεων δεδομένων για μοντελοποίηση καιρού και την τροφοδοσία των chatbot που χειρίζονται τα αιτήματα υποστήριξης πελατών μας. Τα ρομπότ με τεχνητή νοημοσύνη μπορούν ακόμη και να συναρμολογήσουν αυτοκίνητα και να ελαχιστοποιήσουν την ακτινοβολία από τις πυρκαγιές.

Όπως με κάθε τεχνολογία, υπάρχουν πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα της AI, σε σύγκριση με τις παραδοσιακές τεχνολογίες προγραμματισμού. Εκτός από τις θεμελιώδεις διαφορές στον τρόπο λειτουργίας τους, η τεχνητή νοημοσύνη και ο παραδοσιακός προγραμματισμός διαφέρουν επίσης σημαντικά ως προς τον έλεγχο προγραμματιστή, το χειρισμό δεδομένων, την επεκτασιμότητα και τη διαθεσιμότητα.

• Έλεγχος και διαφάνεια: Ο παραδοσιακός προγραμματισμός προσφέρει στους προγραμματιστές πλήρη έλεγχο της λογικής και της συμπεριφοράς του λογισμικού, επιτρέποντας ακριβή προσαρμογή και προβλέψιμα, συνεπή αποτελέσματα. Και αν ένα πρόγραμμα δεν συμπεριφέρεται όπως αναμένεται, οι προγραμματιστές μπορούν να εντοπίσουν και να διορθώσουν το πρόβλημα μέσω της βάσης κώδικα. Τα συστήματα AI, ιδιαίτερα πολύπλοκα μοντέλα όπως τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα, μπορεί να είναι δύσκολο να ελεγχθούν και να ερμηνευτούν. Συχνά λειτουργούν σαν «μαύρα κουτιά», όπου η είσοδος και η έξοδος είναι γνωστές, αλλά η διαδικασία που χρησιμοποιεί το μοντέλο για να μεταβεί από το ένα στο άλλο είναι ασαφές. Αυτή η έλλειψη διαφάνειας μπορεί να είναι προβληματική σε κλάδους που δίνουν προτεραιότητα στην επεξήγηση της διαδικασίας και της λήψης αποφάσεων (όπως η υγειονομική περίθαλψη και η χρηματοδότηση).
• Μάθηση και χειρισμός δεδομένων: Ο παραδοσιακός προγραμματισμός είναι άκαμπτος. βασίζεται σε δομημένα δεδομένα για την εκτέλεση προγραμμάτων και συνήθως δυσκολεύεται να επεξεργαστεί μη δομημένα δεδομένα. Για να «διδάξει» ένα πρόγραμμα νέες πληροφορίες, ο προγραμματιστής πρέπει να προσθέσει χειροκίνητα νέα δεδομένα ή να προσαρμόσει τις διαδικασίες. Τα παραδοσιακά κωδικοποιημένα προγράμματα δυσκολεύονται επίσης με την ανεξάρτητη επανάληψη. Με άλλα λόγια, μπορεί να μην είναι σε θέση να φιλοξενήσουν απρόβλεπτα σενάρια χωρίς ρητό προγραμματισμό για αυτές τις περιπτώσεις. Επειδή τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης μαθαίνουν από τεράστιες ποσότητες δεδομένων, είναι καλύτερα κατάλληλα για την επεξεργασία μη δομημένων δεδομένων όπως εικόνες, βίντεο και κείμενο φυσικής γλώσσας. Τα συστήματα AI μπορούν επίσης να μαθαίνουν συνεχώς από νέα δεδομένα και εμπειρίες (όπως στη μηχανική μάθηση), επιτρέποντάς τους να βελτιώνουν την απόδοσή τους με την πάροδο του χρόνου και να τα κάνουν ιδιαίτερα χρήσιμα σε δυναμικά περιβάλλοντα όπου η καλύτερη δυνατή λύση μπορεί να εξελιχθεί με την πάροδο του χρόνου.
• Σταθερότητα και επεκτασιμότητα: Ο παραδοσιακός προγραμματισμός είναι σταθερός. Μόλις ένα πρόγραμμα γραφτεί και διορθωθεί, θα εκτελεί λειτουργίες με τον ίδιο ακριβώς τρόπο, κάθε φορά. Ωστόσο, η σταθερότητα των προγραμμάτων που βασίζονται σε κανόνες έρχεται σε βάρος της επεκτασιμότητας. Επειδή τα παραδοσιακά προγράμματα μπορούν να μάθουν μόνο μέσω ρητών προγραμματιστικών παρεμβάσεων, απαιτούν από τους προγραμματιστές να γράψουν κώδικα σε κλίμακα για να κλιμακώσουν τις λειτουργίες. Αυτή η διαδικασία μπορεί να αποδειχθεί μη διαχειρίσιμη, αν όχι αδύνατη, για πολλούς οργανισμούς. Τα προγράμματα τεχνητής νοημοσύνης προσφέρουν μεγαλύτερη επεκτασιμότητα από τα παραδοσιακά προγράμματα, αλλά με λιγότερη σταθερότητα. Οι δυνατότητες αυτοματοποίησης και συνεχούς μάθησης των προγραμμάτων που βασίζονται σε AI επιτρέπουν στους προγραμματιστές να κλιμακώνουν τις διαδικασίες γρήγορα και με σχετική ευκολία, αντιπροσωπεύοντας ένα από τα βασικά πλεονεκτήματα του AI. Ωστόσο, ο αυτοσχεδιαστικός χαρακτήρας των συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης σημαίνει ότι τα προγράμματα ενδέχεται να μην παρέχουν πάντα συνεπείς, κατάλληλες απαντήσεις.
• Αποτελεσματικότητα και διαθεσιμότητα: Τα προγράμματα υπολογιστών που βασίζονται σε κανόνες μπορούν να παρέχουν διαθεσιμότητα 24 ώρες το 7ωρο, XNUMX ημέρες την εβδομάδα, αλλά μερικές φορές μόνο εάν έχουν ανθρώπινο δυναμικό για να τα χειρίζονται όλο το εικοσιτετράωρο.

Οι τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να λειτουργούν 24 ώρες το 7ωρο, XNUMX ημέρες την εβδομάδα, χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση, έτσι ώστε οι επιχειρηματικές δραστηριότητες να μπορούν να λειτουργούν συνεχώς. Ένα άλλο από τα οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης είναι ότι τα συστήματα AI μπορούν να αυτοματοποιήσουν βαρετές ή επαναλαμβανόμενες εργασίες (όπως η εισαγωγή δεδομένων), ελευθερώνοντας το εύρος ζώνης των εργαζομένων για εργασίες υψηλότερης αξίας και μειώνοντας το κόστος μισθοδοσίας της εταιρείας. Αξίζει να αναφέρουμε, ωστόσο, ότι η αυτοματοποίηση μπορεί να έχει σημαντικές επιπτώσεις στην απώλεια θέσεων εργασίας για το εργατικό δυναμικό. Για παράδειγμα, ορισμένες εταιρείες έχουν μεταβεί στη χρήση ψηφιακών βοηθών για τη διαλογή των αναφορών των εργαζομένων, αντί να αναθέτουν τέτοιες εργασίες σε ένα τμήμα ανθρώπινων πόρων. Οι οργανισμοί θα πρέπει να βρουν τρόπους για να ενσωματώσουν το υπάρχον εργατικό δυναμικό τους σε νέες ροές εργασίας που θα επιτρέψουν τα κέρδη παραγωγικότητας από την ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στις επιχειρήσεις.

Μεγιστοποιήστε τα πλεονεκτήματα της τεχνητής νοημοσύνης με την IBM Watson

Η Omdia προβλέπει ότι η παγκόσμια αγορά τεχνητής νοημοσύνης θα έχει αξία 200 δισεκατομμυρίων USD έως το 2028.¹ Αυτό σημαίνει ότι οι επιχειρήσεις θα πρέπει να αναμένουν ότι η εξάρτηση από τις τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης θα αυξηθεί, με την πολυπλοκότητα των συστημάτων πληροφορικής των επιχειρήσεων να αυξάνεται σε είδος. Αλλά με το IBM watsonx™ AI και πλατφόρμα δεδομένων, οι οργανισμοί διαθέτουν ένα ισχυρό εργαλείο στην εργαλειοθήκη τους για την κλιμάκωση της τεχνητής νοημοσύνης.

Το IBM watsonx δίνει τη δυνατότητα στις ομάδες να διαχειρίζονται πηγές δεδομένων, να επιταχύνουν υπεύθυνες ροές εργασιών τεχνητής νοημοσύνης και να αναπτύσσουν και να ενσωματώνουν εύκολα την τεχνητή νοημοσύνη σε όλη την επιχείρηση—όλα σε ένα μέρος. Το watsonx προσφέρει μια σειρά προηγμένων λειτουργιών, συμπεριλαμβανομένης της ολοκληρωμένης διαχείρισης φόρτου εργασίας και παρακολούθησης δεδομένων σε πραγματικό χρόνο, που έχουν σχεδιαστεί για να σας βοηθήσουν να κλιμακώσετε και να επιταχύνετε υποδομές πληροφορικής που υποστηρίζονται από AI με αξιόπιστα δεδομένα σε όλη την επιχείρηση.

Αν και όχι χωρίς τις επιπλοκές της, η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης αντιπροσωπεύει μια ευκαιρία για τις επιχειρήσεις να συμβαδίσουν με έναν όλο και πιο περίπλοκο και δυναμικό κόσμο συναντώντας τον με εξελιγμένες τεχνολογίες που μπορούν να χειριστούν αυτήν την πολυπλοκότητα.

Βάλτε το AI να λειτουργήσει με το watsonx