Lebontva a mesterséges intelligencia előnyeit és hátrányait – IBM Blog

A mesterséges intelligencia (AI) a számítástechnika és az adattudomány konvergens területeire utal, amelyek emberi intelligenciával rendelkező gépek építésére összpontosítanak, hogy olyan feladatokat hajtsanak végre, amelyekhez korábban emberi lényre lett volna szükség. Például tanulás, érvelés, problémamegoldás, észlelés, nyelvértés és még sok más. Ahelyett, hogy egy programozó kifejezett utasításaira hagyatkozna, az AI-rendszerek tanulhatnak az adatokból, lehetővé téve számukra az összetett problémák (valamint az egyszerű, de ismétlődő feladatok) kezelését, és az idő múlásával javulást.

A mai mesterséges intelligencia technológiája számos felhasználási lehetőséget kínál a különböző iparágakban; A vállalkozások mesterséges intelligencia segítségével minimalizálják az emberi hibákat, csökkentik a magas működési költségeket, valós idejű adatbetekintést nyújtanak és javítják az ügyfelek élményét, sok más alkalmazás mellett. Mint ilyen, jelentős változást jelent a számítástechnikához való hozzáállásunkban, olyan rendszereket hozva létre, amelyek javíthatják a munkafolyamatokat és javíthatják a mindennapi élet elemeit.

De még az AI számtalan előnye mellett is vannak figyelemre méltó hátrányai a hagyományos programozási módszerekhez képest. A mesterséges intelligencia fejlesztése és bevezetése adatvédelmi aggályokkal, munkahelyek elmozdításával és kiberbiztonsági kockázatokkal járhat, nem is beszélve arról a hatalmas technikai kötelezettségről, hogy biztosítsák a mesterséges intelligencia rendszerek rendeltetésszerű működését.

Ebben a cikkben megvitatjuk, hogyan működik az AI technológia, és bemutatjuk a mesterséges intelligencia előnyeit és hátrányait a hagyományos számítástechnikai módszerekhez képest.

Mi a mesterséges intelligencia és hogyan működik?

Az AI három alapvető összetevőn működik: adatokon, algoritmusokon és számítási teljesítményen. 

• Adatok: Az AI-rendszerek adatok alapján tanulnak és hoznak döntéseket, és nagy mennyiségű adatra van szükségük a hatékony betanításhoz, különösen a gépi tanulási (ML) modellek esetében. Az adatokat gyakran három kategóriába sorolják: betanítási adatok (segítik a modell tanulását), érvényesítési adatok (hangolja a modellt) és tesztadatok (a modell teljesítményét értékelik). Az optimális teljesítmény érdekében a mesterséges intelligencia modelleknek sokféle adathalmazból kell adatokat fogadniuk (pl. szöveg, kép, hang és egyebek), ami lehetővé teszi a rendszer számára, hogy a tanulást új, nem látott adatokra általánosítsa.
• algoritmusok: Az algoritmusok azok a szabályok, amelyeket az AI-rendszerek használnak az adatok feldolgozására és a döntések meghozatalára. Az AI-algoritmusok kategóriájába tartoznak az ML algoritmusok, amelyek tanulnak, előrejelzéseket és döntéseket hoznak, kifejezett programozás nélkül. A mesterséges intelligencia a mély tanulási algoritmusokból is működhet, az ML egy részhalmaza, amely többrétegű mesterséges neurális hálózatokat (ANN-okat) használ – innen ered a „mély” leíró – a nagy adatinfrastruktúrákon belüli magas szintű absztrakciók modellezésére. A megerősítő tanulási algoritmusok pedig lehetővé teszik az ügynökök számára, hogy megtanulják a viselkedést azáltal, hogy funkciókat hajtanak végre, és azok helyessége alapján büntetéseket és jutalmakat kapnak, iteratív módon módosítva a modellt, amíg az teljesen betanított.
• Számítási teljesítmény: Az AI-algoritmusok gyakran jelentős számítási erőforrásokat igényelnek ilyen nagy mennyiségű adat feldolgozásához és összetett algoritmusok futtatásához, különösen mély tanulás esetén. Sok szervezet speciális hardverre, például grafikus feldolgozó egységekre (GPU-k) támaszkodik a folyamatok egyszerűsítéséhez. 

Az AI-rendszerek szintén két nagy kategóriába sorolhatók:

• Mesterséges keskeny intelligencia, más néven szűk AI vagy gyenge AI, meghatározott feladatokat hajt végre, például kép- vagy hangfelismerést. Az olyan virtuális asszisztensek, mint az Apple Siri, az Amazon Alexa, az IBM watsonx és még az OpenAI ChatGPT is a szűk AI-rendszerek példái.
• Mesterséges intelligencia (AGI), vagy Erős mesterséges intelligencia, bármilyen intellektuális feladatot el tud végezni, amit az ember el tud végezni; képes megérteni, tanulni, alkalmazkodni és a tudásból dolgozni különböző területeken. Az AGI azonban még mindig csak elméleti fogalom.

Hogyan működik a hagyományos programozás?

A mesterséges intelligencia programozásától eltérően a hagyományos programozás megköveteli, hogy a programozó minden lehetséges forgatókönyv esetén konkrét utasításokat írjon a számítógép számára, amelyeket követni kell; a számítógép ezután végrehajtja az utasításokat egy probléma megoldására vagy egy feladat végrehajtására. Ez egy determinisztikus megközelítés, egy recepthez hasonló, ahol a számítógép lépésről lépésre végrehajtja a kívánt eredményt.

A hagyományos megközelítés jól alkalmazható világosan meghatározott, korlátozott számú lehetséges kimenetelű problémákra, de gyakran lehetetlen szabályokat írni minden egyes forgatókönyvre, amikor a feladatok összetettek vagy emberi felfogást igényelnek (például képfelismerés, természetes nyelvi feldolgozás, stb.). Az AI programozás itt kínál egyértelmű előnyt a szabályokon alapuló programozási módszerekkel szemben.

Mik az AI előnyei és hátrányai (a hagyományos számítástechnikához képest)?

Az AI valós potenciálja óriási. A mesterséges intelligencia alkalmazásai közé tartozik a betegségek diagnosztizálása, a közösségi média hírcsatornáinak személyre szabása, az időjárás modellezéséhez szükséges kifinomult adatelemzések végrehajtása, valamint az ügyfélszolgálati kéréseinket kezelő chatbotok működtetése. A mesterséges intelligencia által hajtott robotok akár autókat is összeszerelhetnek, és minimalizálják az erdőtüzek sugárzását.

Mint minden technológiának, az AI-nak is vannak előnyei és hátrányai a hagyományos programozási technológiákhoz képest. A működésük alapvető különbségei mellett az AI és a hagyományos programozás jelentősen eltér a programozói vezérlés, az adatkezelés, a méretezhetőség és a rendelkezésre állás tekintetében is.

• Ellenőrzés és átláthatóság: A hagyományos programozás teljes ellenőrzést biztosít a fejlesztőknek a szoftver logikája és viselkedése felett, lehetővé téve a precíz testreszabást és a kiszámítható, következetes eredményeket. Ha pedig egy program nem a várt módon működik, a fejlesztők visszakereshetik a kódbázist, hogy azonosítsák és kijavítsák a hibát. Az AI-rendszereket, különösen az olyan összetett modelleket, mint a mély neurális hálózatok, nehéz lehet irányítani és értelmezni. Gyakran úgy működnek, mint a „fekete dobozok”, ahol a bemenet és a kimenet ismert, de a modell által az egyikből a másikba való eljutás folyamata nem világos. Az átláthatóság hiánya problémás lehet azokban az iparágakban, amelyek a folyamatok és a döntéshozatal magyarázhatóságát helyezik előtérbe (például az egészségügyben és a pénzügyekben).
• Tanulás és adatkezelés: A hagyományos programozás merev; strukturált adatokra támaszkodik a programok végrehajtásához, és jellemzően küzd a strukturálatlan adatok feldolgozásával. Ahhoz, hogy egy program új információkat „tanítson meg”, a programozónak manuálisan kell hozzáadnia új adatokat, vagy be kell állítania a folyamatokat. A hagyományosan kódolt programok is küszködnek a független iterációval. Más szavakkal, előfordulhat, hogy nem lesznek képesek előre nem látható forgatókönyveket kezelni az ilyen esetekre vonatkozó kifejezett programozás nélkül. Mivel az AI-rendszerek hatalmas mennyiségű adatból tanulnak, alkalmasabbak strukturálatlan adatok, például képek, videók és természetes nyelvű szövegek feldolgozására. Az AI-rendszerek folyamatosan tanulhatnak az új adatokból és tapasztalatokból (mint például a gépi tanulás esetében), lehetővé téve számukra, hogy idővel javítsák teljesítményüket, és különösen hasznosak legyenek dinamikus környezetben, ahol idővel a lehető legjobb megoldás alakulhat ki.
• Stabilitás és skálázhatóság: A hagyományos programozás stabil. A program megírása és hibakeresése után minden egyes alkalommal pontosan ugyanúgy hajtja végre a műveleteket. A szabályalapú programok stabilitása azonban a méretezhetőség rovására megy. Mivel a hagyományos programok csak explicit programozási beavatkozásokon keresztül tudnak tanulni, megkövetelik, hogy a programozók méretarányosan írjanak kódot a műveletek felnagyítása érdekében. Ez a folyamat sok szervezet számára kezelhetetlennek, ha nem lehetetlennek bizonyulhat. Az AI-programok nagyobb skálázhatóságot kínálnak, mint a hagyományos programok, de kevésbé stabilak. Az AI-alapú programok automatizálási és folyamatos tanulási funkciói lehetővé teszik a fejlesztők számára a folyamatok gyors és viszonylagos egyszerű méretezését, ami az AI egyik legfontosabb előnye. Az AI-rendszerek improvizatív jellege azonban azt jelenti, hogy a programok nem mindig adnak következetes, megfelelő válaszokat.
• Hatékonyság és elérhetőség: A szabályokon alapuló számítógépes programok a hét minden napján, a hét minden napján, 24 órában rendelkezésre állnak, de néha csak akkor, ha éjjel-nappal működtetik őket.

Az AI-technológiák a hét minden napján, 24 órában működhetnek emberi beavatkozás nélkül, így az üzleti műveletek folyamatosan futhatnak. A mesterséges intelligencia másik előnye, hogy az AI-rendszerek automatizálhatják az unalmas vagy ismétlődő munkákat (például az adatbevitelt), felszabadítva az alkalmazottak sávszélességét a nagyobb értékű munkafeladatokhoz, és csökkentve a vállalat bérköltségeit. Érdemes azonban megemlíteni, hogy az automatizálás jelentős munkahelyek elvesztésével járhat a munkaerő számára. Egyes vállalatok például áttértek a digitális asszisztensek használatára az alkalmazotti jelentések feldolgozásához, ahelyett, hogy ezeket a feladatokat egy emberi erőforrás osztályra ruházták volna át. A szervezeteknek módot kell találniuk arra, hogy meglévő munkaerőt új munkafolyamatokba építsenek be, amelyek lehetővé teszik a mesterséges intelligencia működésbe való beépítéséből származó termelékenységnövekedést.

Maximalizálja a mesterséges intelligencia előnyeit az IBM Watson segítségével

Az Omdia előrejelzése szerint a globális mesterségesintelligencia-piac 200-ra eléri a 2028 milliárd USD-t.¹ Ez azt jelenti, hogy a vállalkozásoknak arra kell számítaniuk, hogy az AI-technológiáktól való függőség növekedni fog, miközben a vállalati IT-rendszerek összetettsége természetben nő. De a IBM watsonx™ AI és adatplatform, a szervezetek eszköztárukban egy hatékony eszköz található az AI skálázásához.

Az IBM watsonx lehetővé teszi a csapatok számára az adatforrások kezelését, a felelős mesterséges intelligencia munkafolyamatok felgyorsítását, valamint az AI egyszerű üzembe helyezését és beágyazását – mindezt egy helyen. A watsonx egy sor fejlett funkciót kínál, beleértve az átfogó munkaterhelés-kezelést és a valós idejű adatfigyelést, amelyek célja, hogy segítsen a mesterséges intelligencia által vezérelt IT-infrastruktúrák méretezésében és felgyorsításában megbízható adatokkal a vállalaton belül.

Bár nem mentes a bonyodalmaktól, a mesterséges intelligencia alkalmazása lehetőséget kínál a vállalkozások számára, hogy lépést tartsanak az egyre összetettebb és dinamikusabb világgal azáltal, hogy olyan kifinomult technológiákkal találkoznak, amelyek képesek kezelni ezt a bonyolultságot.

Állítsd be az AI-t a watsonx-szal