Omówienie zalet i wad sztucznej inteligencji – blog IBM

Sztuczna inteligencja (AI) odnosi się do zbieżnych dziedzin informatyki i nauki o danych, skupiających się na budowaniu maszyn wyposażonych w ludzką inteligencję do wykonywania zadań, które wcześniej wymagały obecności człowieka. Na przykład uczenie się, rozumowanie, rozwiązywanie problemów, percepcja, rozumienie języka i wiele innych. Zamiast polegać na wyraźnych instrukcjach programisty, systemy sztucznej inteligencji mogą uczyć się na podstawie danych, co pozwala im radzić sobie ze złożonymi problemami (a także prostymi, ale powtarzalnymi zadaniami) i ulepszać się z biegiem czasu.

Dzisiejsza technologia sztucznej inteligencji ma szereg zastosowań w różnych branżach; firmy korzystają ze sztucznej inteligencji, aby minimalizować błędy ludzkie, obniżać wysokie koszty operacyjne, zapewniać wgląd w dane w czasie rzeczywistym i poprawiać jakość obsługi klienta, a także wiele innych zastosowań. Jako taki stanowi znaczącą zmianę w sposobie, w jaki podchodzimy do informatyki, tworząc systemy, które mogą usprawnić przepływ pracy i ulepszyć elementy codziennego życia.

Jednak nawet pomimo niezliczonych zalet sztucznej inteligencji ma ona godne uwagi wady w porównaniu z tradycyjnymi metodami programowania. Rozwój i wdrażanie sztucznej inteligencji może wiązać się z obawami dotyczącymi prywatności danych, zmianami stanowisk i zagrożeniami dla cyberbezpieczeństwa, nie wspominając o ogromnym przedsięwzięciu technicznym mającym na celu zapewnienie, że systemy sztucznej inteligencji będą działać zgodnie z przeznaczeniem.

W tym artykule omówimy, jak działa technologia AI oraz przedstawimy zalety i wady sztucznej inteligencji w porównaniu z tradycyjnymi metodami obliczeniowymi.

Czym jest sztuczna inteligencja i jak działa?

Sztuczna inteligencja działa w oparciu o trzy podstawowe komponenty: dane, algorytmy i moc obliczeniową. 

• Data: Systemy AI uczą się i podejmują decyzje w oparciu o dane, a do efektywnego uczenia wymagają dużych ilości danych, szczególnie w przypadku modeli uczenia maszynowego (ML). Dane często dzieli się na trzy kategorie: dane szkoleniowe (pomagają modelowi się uczyć), dane walidacyjne (dostrajają model) i dane testowe (oceniają wydajność modelu). Aby zapewnić optymalną wydajność, modele sztucznej inteligencji powinny odbierać dane z różnorodnych zbiorów danych (np. tekstu, obrazów, dźwięku i innych), co umożliwia systemowi uogólnianie zdobytej wiedzy na nowe, niewidoczne dane.
• Algorytmy: Algorytmy to zbiory zasad wykorzystywanych przez systemy sztucznej inteligencji do przetwarzania danych i podejmowania decyzji. Kategoria algorytmów AI obejmuje algorytmy ML, które uczą się, przewidują i podejmują decyzje bez jawnego programowania. Sztuczna inteligencja może również działać w oparciu o algorytmy głębokiego uczenia się, podzbiór uczenia maszynowego, który wykorzystuje wielowarstwowe sztuczne sieci neuronowe (ANN) – stąd określenie „głęboki” – do modelowania abstrakcji wysokiego poziomu w infrastrukturze dużych zbiorów danych. Algorytmy uczenia się przez wzmacnianie umożliwiają agentowi uczenie się zachowań poprzez wykonywanie funkcji oraz otrzymywanie kar i nagród w oparciu o ich poprawność, a także iteracyjne dostosowywanie modelu do momentu jego pełnego wyszkolenia.
• Moc obliczeniowa: Algorytmy sztucznej inteligencji często wymagają znacznych zasobów obliczeniowych do przetwarzania tak dużych ilości danych i uruchamiania złożonych algorytmów, szczególnie w przypadku głębokiego uczenia się. Wiele organizacji korzysta ze specjalistycznego sprzętu, takiego jak procesory graficzne (GPU), aby usprawnić te procesy. 

Systemy AI również zwykle dzielą się na dwie szerokie kategorie:

• Sztuczna wąska inteligencja, zwana także wąską sztuczną inteligencją lub słabą sztuczną inteligencją, wykonuje określone zadania, takie jak rozpoznawanie obrazu lub głosu. Wirtualni asystenci, tacy jak Siri firmy Apple, Alexa firmy Amazon, IBM watsonx, a nawet ChatGPT firmy OpenAI, to przykłady wąskich systemów sztucznej inteligencji.
• Sztuczna ogólna inteligencja (AGI), czyli silna sztuczna inteligencja, może wykonać każde intelektualne zadanie, jakie może wykonać człowiek; potrafi rozumieć, uczyć się, dostosowywać i pracować w oparciu o wiedzę z różnych dziedzin. AGI jest jednak nadal tylko koncepcją teoretyczną.

Jak działa tradycyjne programowanie?

W przeciwieństwie do programowania AI, tradycyjne programowanie wymaga od programisty napisania wyraźnych instrukcji, które komputer ma wykonać w każdym możliwym scenariuszu; następnie komputer wykonuje instrukcje, aby rozwiązać problem lub wykonać zadanie. Jest to podejście deterministyczne, przypominające przepis, w którym komputer wykonuje instrukcje krok po kroku, aby osiągnąć pożądany rezultat.

Tradycyjne podejście dobrze nadaje się do jasno zdefiniowanych problemów z ograniczoną liczbą możliwych wyników, ale często niemożliwe jest napisanie reguł dla każdego scenariusza, gdy zadania są złożone lub wymagają ludzkiej percepcji (jak w przypadku rozpoznawania obrazów, przetwarzania języka naturalnego, itp.). W tym właśnie zakresie programowanie AI oferuje wyraźną przewagę nad metodami programowania opartymi na regułach.

Jakie są zalety i wady sztucznej inteligencji (w porównaniu z tradycyjnym przetwarzaniem)?

Rzeczywisty potencjał sztucznej inteligencji jest ogromny. Zastosowania sztucznej inteligencji obejmują diagnozowanie chorób, personalizację kanałów w mediach społecznościowych, wykonywanie zaawansowanych analiz danych w celu modelowania pogody oraz zasilanie chatbotów obsługujących nasze zgłoszenia do obsługi klienta. Roboty napędzane sztuczną inteligencją mogą nawet montować samochody i minimalizować promieniowanie powstające podczas pożarów.

Jak każda technologia, sztuczna inteligencja ma zalety i wady w porównaniu z tradycyjnymi technologiami programowania. Oprócz fundamentalnych różnic w działaniu, sztuczna inteligencja i tradycyjne programowanie różnią się także znacznie pod względem kontroli programisty, obsługi danych, skalowalności i dostępności.

• Kontrola i przejrzystość: Tradycyjne programowanie zapewnia programistom pełną kontrolę nad logiką i zachowaniem oprogramowania, umożliwiając precyzyjne dostosowywanie i przewidywalne, spójne wyniki. A jeśli program nie zachowuje się zgodnie z oczekiwaniami, programiści mogą prześledzić bazę kodu, aby zidentyfikować i naprawić problem. Systemy sztucznej inteligencji, szczególnie złożone modele, takie jak głębokie sieci neuronowe, mogą być trudne do kontrolowania i interpretowania. Często działają jak „czarne skrzynki”, w których znane są dane wejściowe i wyjściowe, ale proces stosowany przez model, aby przejść z jednej do drugiej, jest niejasny. Ten brak przejrzystości może być problematyczny w branżach, dla których priorytetem jest wyjaśnialność procesów i podejmowania decyzji (takich jak opieka zdrowotna i finanse).
• Uczenie się i obsługa danych: Tradycyjne programowanie jest sztywne; do wykonywania programów wykorzystuje dane strukturalne i zazwyczaj ma trudności z przetwarzaniem danych nieustrukturyzowanych. Aby „nauczyć” program nowych informacji, programista musi ręcznie dodać nowe dane lub dostosować procesy. Tradycyjnie kodowane programy również mają problemy z niezależną iteracją. Innymi słowy, mogą nie być w stanie uwzględnić nieprzewidzianych scenariuszy bez wyraźnego zaprogramowania takich przypadków. Ponieważ systemy sztucznej inteligencji uczą się na podstawie ogromnych ilości danych, lepiej nadają się do przetwarzania nieustrukturyzowanych danych, takich jak obrazy, filmy i tekst w języku naturalnym. Systemy sztucznej inteligencji mogą również stale uczyć się na podstawie nowych danych i doświadczeń (jak w przypadku uczenia maszynowego), co pozwala im z czasem poprawiać swoją wydajność i czyni je szczególnie przydatnymi w dynamicznych środowiskach, w których z biegiem czasu może ewoluować najlepsze możliwe rozwiązanie.
• Stabilność i skalowalność: Tradycyjne programowanie jest stabilne. Gdy program zostanie napisany i zdebugowany, będzie wykonywał operacje dokładnie w ten sam sposób za każdym razem. Jednakże stabilność programów opartych na regułach odbywa się kosztem skalowalności. Ponieważ tradycyjne programy mogą się uczyć jedynie poprzez jawne interwencje programistyczne, wymagają od programistów pisania kodu na dużą skalę w celu zwiększenia skali operacji. Dla wielu organizacji proces ten może okazać się niemożliwy do zarządzania, jeśli nie niemożliwy. Programy AI oferują większą skalowalność niż tradycyjne programy, ale przy mniejszej stabilności. Funkcje automatyzacji i ciągłego uczenia się programów opartych na sztucznej inteligencji umożliwiają programistom szybkie i stosunkowo łatwe skalowanie procesów, co stanowi jedną z kluczowych zalet sztucznej inteligencji. Jednak improwizacyjny charakter systemów sztucznej inteligencji oznacza, że ​​programy nie zawsze zapewniają spójne, odpowiednie reakcje.
• Wydajność i dostępność: Programy komputerowe oparte na regułach mogą zapewniać dostępność przez całą dobę, 24 dni w tygodniu, ale czasami tylko wtedy, gdy zatrudniają ludzi do obsługi ich przez całą dobę.

Technologie sztucznej inteligencji mogą działać 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu bez interwencji człowieka, dzięki czemu operacje biznesowe mogą przebiegać w sposób ciągły. Kolejną zaletą sztucznej inteligencji jest to, że systemy AI mogą automatyzować nudne lub powtarzalne zadania (takie jak wprowadzanie danych), uwalniając przepustowość pracowników na zadania o większej wartości i obniżając koszty płac w firmie. Warto jednak wspomnieć, że automatyzacja może mieć poważne konsekwencje w postaci utraty miejsc pracy. Na przykład niektóre firmy zaczęły korzystać z asystentów cyfrowych do selekcji raportów pracowniczych, zamiast delegować takie zadania działowi zasobów ludzkich. Organizacje będą musiały znaleźć sposoby na włączenie istniejących pracowników do nowych przepływów pracy, które umożliwi wzrost produktywności wynikający z włączenia sztucznej inteligencji do operacji.

Zmaksymalizuj zalety sztucznej inteligencji dzięki IBM Watson

Omdia przewiduje, że do 200 r. globalny rynek sztucznej inteligencji będzie wart 2028 miliardów dolarów.¹ Oznacza to, że firmy powinny spodziewać się wzrostu zależności od technologii sztucznej inteligencji, wraz ze wzrostem złożoności systemów informatycznych przedsiębiorstw. Ale z Platforma sztucznej inteligencji i danych IBM watsonx™organizacje mają w swoim zestawie potężne narzędzie do skalowania sztucznej inteligencji.

IBM watsonx umożliwia zespołom zarządzanie źródłami danych, przyspieszanie odpowiedzialnych przepływów pracy związanych ze sztuczną inteligencją oraz łatwe wdrażanie i osadzanie sztucznej inteligencji w całej firmie — a wszystko to w jednym miejscu. watsonx oferuje szereg zaawansowanych funkcji, w tym kompleksowe zarządzanie obciążeniem i monitorowanie danych w czasie rzeczywistym, zaprojektowanych, aby pomóc w skalowaniu i przyspieszaniu infrastruktur IT opartych na sztucznej inteligencji z zaufanymi danymi w całym przedsiębiorstwie.

Choć nie bez komplikacji, wykorzystanie sztucznej inteligencji stanowi dla przedsiębiorstw szansę dotrzymania kroku coraz bardziej złożonemu i dynamicznemu światu, dzięki zastosowaniu wyrafinowanych technologii, które poradzą sobie z tą złożonością.

Wykorzystaj sztuczną inteligencję do pracy z watsonx