Vadnica za umetno inteligenco za začetnike leta 2024 | Naučite se vadnice AI od strokovnjakov

Ta vadnica za umetno inteligenco nudi osnovne in vmesne informacije o konceptih umetne inteligence. Zasnovan je za pomoč študentom in delujočim strokovnjakom, ki so popolni začetniki. V tej vadnici se bomo osredotočili na umetno inteligenco. Če želite izvedeti več o strojnem učenju, si lahko ogledate to vadnico za popolna vadnica strojnega učenja za začetnike.

Skozi potek tega Vadnica za umetno inteligenco, si bomo ogledali različne koncepte, kot so pomen umetne inteligence, stopnje umetne inteligence, zakaj je umetna inteligenca pomembna, njene različne aplikacije, prihodnost umetne inteligence in drugo.

Običajno morate imeti za delo na področju AI veliko izkušenj. Tako se bomo pogovarjali tudi o različnih poklicnih profilih, ki so povezani z umetno inteligenco in vam bodo na koncu pomagali do ustreznih izkušenj. Preden se pridružite področju umetne inteligence, vam ni treba izhajati iz posebnega ozadja, saj se je možno naučiti in pridobiti potrebne veščine. Medtem ko izrazi Data Science, Umetna inteligenca (AI) in strojno učenje spadata v isto domeno in sta povezana, imata svoje specifične aplikacije in pomen. Preprosto povedano, cilj umetne inteligence je omogočiti strojem, da sklepajo s posnemanjem človeške inteligence. Ker je glavni cilj procesov umetne inteligence učiti stroje na podlagi izkušenj, je podajanje pravih informacij in samopopravljanje ključnega pomena.

Kaj je umetna inteligenca?

Odgovor na to vprašanje bi bil odvisen od tega, koga vprašate. Laik z bežnim razumevanjem tehnologije bi jo povezal z roboti. Če raziskovalca AI vprašate o umetni inteligenci, bi rekel, da gre za niz algoritmov, ki lahko dajejo rezultate, ne da bi vam bilo treba to izrecno naročiti. Oba odgovora sta pravilna. Če povzamemo, je umetna inteligenca:

• Inteligentna entiteta, ki so jo ustvarili ljudje.
• Sposoben inteligentnega opravljanja nalog brez izrecnega navodila.
• Sposoben razumskega in humanega razmišljanja in ravnanja.

V jedru umetne inteligence je veja računalništva, katere cilj je ustvariti ali posnemati človeško inteligenco v strojih. Toda kaj naredi stroj inteligenten? Številni sistemi AI se poganjajo s pomočjo strojnega učenja in globoko učenje algoritmi. Umetna inteligenca se nenehno razvija, na kar je v preteklosti veljalo, da je del umetne inteligence, lahko zdaj gledamo le kot na računalniško funkcijo. Na primer, kalkulator je v preteklosti morda veljal za del umetne inteligence. Zdaj velja, da je to preprosta funkcija. Podobno obstajajo različne ravni umetne inteligence, da jih razumemo.

Zakaj je umetna inteligenca pomembna?

Cilj umetne inteligence je pomagati človeškim zmogljivostim in nam pomagati sprejemati napredne odločitve z daljnosežnimi posledicami. S tehničnega vidika je to glavni cilj AI. Ko pogledamo pomen umetne inteligence z bolj filozofskega vidika, lahko rečemo, da lahko ljudem pomaga živeti bolj smiselna življenja brez trdega dela. Umetna inteligenca lahko tudi pomaga upravljati kompleksno mrežo med seboj povezanih posameznikov, podjetij, držav in narodov, da deluje na način, ki je koristen za celotno človeštvo.

Trenutno si umetno inteligenco delijo vsa različna orodja in tehnike, ki smo jih izumili v zadnjih tisoč letih – da bi poenostavili človeški trud in nam pomagali sprejemati boljše odločitve. Umetna inteligenca je ena takšnih kreacij, ki nam bo pomagala pri nadaljnjem izumljanju revolucionarnih orodij in storitev, ki bi eksponentno spremenile naše življenje, upajmo, da bodo odstranile spore, neenakost in človeško trpljenje.

Še vedno smo daleč od tovrstnih rezultatov. Lahko pa se pojavi v prihodnosti. Umetno inteligenco trenutno večinoma uporabljajo podjetja za izboljšanje učinkovitosti svojih procesov, avtomatizacijo nalog, ki zahtevajo veliko virov, in za izdelavo poslovnih napovedi na podlagi podatkov, ki so nam na voljo. Kot vidite, je umetna inteligenca za nas pomembna na več načinov. Ustvarja nove priložnosti v svetu, nam pomaga izboljšati našo produktivnost in še veliko več. 

Zgodovina umetne inteligence

Koncept inteligentnih bitij obstaja že dolgo časa in je zdaj našel pot v številne sektorje, kot so AI v izobraževanju, avtomobilski industriji, bančništvu in financah, AI zdravstvo itd. Stari Grki so imeli mite o robotih kot kitajskih in egipčanskih inženirjih zgrajeni avtomati. Vendar pa začetke sodobne umetne inteligence sega v čas, ko so klasični filozofi poskušali opisati človeško mišljenje kot simbolni sistem. Med 1940. in 50. leti prejšnjega stoletja je peščica znanstvenikov z različnih področij razpravljala o možnostih ustvarjanja umetnih možganov. To je privedlo do vzpona področja raziskav umetne inteligence – ki je bilo ustanovljeno kot akademska disciplina leta 1956 – na konferenci na Dartmouth College v Hannovru v New Hampshiru. Besedo je skoval John McCarthy, ki danes velja za očeta umetne inteligence.

Kljub dobro financiranemu globalnemu prizadevanju v številnih desetletjih so znanstveniki ugotovili, da je izjemno težko ustvariti inteligenco v strojih. Med sredino 1970-ih in 1990-ih so se morali znanstveniki soočati z akutnim pomanjkanjem sredstev za raziskave umetne inteligence. Ta leta so postala znana kot "AI Winters". Vendar so se proti koncu leta 1990 ameriške korporacije spet zanimale za AI. Poleg tega je tudi japonska vlada pripravila načrte za razvoj računalnika pete generacije za napredek AI. Končno je leta 1997 IBM-ov Deep Blue premagal prvi računalnik, ki je premagal svetovnega šahovskega prvaka Garija Kasparova.

Ko sta umetna inteligenca in njena tehnologija še naprej napredovala – predvsem zaradi izboljšav računalniške strojne opreme, so tudi korporacije in vlade začele uspešno uporabljati njene metode na drugih ozkih področjih. V zadnjih 15 letih so Amazon, Google, Baidu in mnogi drugi uspeli izkoristiti tehnologijo umetne inteligence za veliko komercialno prednost. Umetna inteligenca je danes vgrajena v številne spletne storitve, ki jih uporabljamo. Posledično je tehnologija uspela ne le igrati vlogo v vseh sektorjih, ampak tudi poganja velik del borznega trga. 

Danes je umetna inteligenca razdeljena na poddomene, in sicer na umetno splošno inteligenco, umetno ozko inteligenco in umetno super inteligenco, o katerih bomo podrobneje razpravljali v tem članku. Razpravljali bomo tudi o razliki med AI in AGI.

Stopnje umetne inteligence

Umetno inteligenco lahko razdelimo na tri glavne ravni:

1. Umetna ozka inteligenca
2. Umetna splošna inteligenca
3. Umetna super inteligenca

Umetna ozka inteligenca (ANI)

Umetna ozka inteligenca, znana tudi kot ozka ali šibka umetna inteligenca, je ciljno usmerjena in zasnovana za izvajanje posameznih nalog. Čeprav se ti stroji zdijo inteligentni, delujejo pod minimalnimi omejitvami, zato jih imenujemo šibek AI. Ne posnema človeške inteligence; spodbuja človeško vedenje na podlagi določenih parametrov. Ozki AI za izvajanje nalog uporablja NLP ali obdelavo naravnega jezika. To je očitno v tehnologijah, kot so chatboti in sistemi za prepoznavanje govora, kot je Siri. Uporaba globokega učenja vam omogoča, da prilagodite uporabniško izkušnjo, kot so virtualni pomočniki, ki shranjujejo vaše podatke, da izboljšajo vašo prihodnjo izkušnjo. 

Primeri šibkega ali ozkega AI:

1. Siri, Alexa, Cortana
2. IBM-ov Watson
3. Samovozeči avtomobili
4. Programi za prepoznavanje obraza
5. Filtri za vsiljeno pošto 
6. Orodja za napovedovanje 

Umetna splošna inteligenca (AGI)

Znana tudi kot močna umetna inteligenca ali globoka umetna inteligenca, se umetna splošna inteligenca nanaša na koncept, s pomočjo katerega lahko stroji posnemajo človeško inteligenco, hkrati pa prikazujejo sposobnost uporabe svoje inteligence za reševanje problemov. Znanstvenikom še ni uspelo doseči te stopnje inteligence. Preden je mogoče doseči to raven inteligence, je treba opraviti pomembne raziskave. Znanstveniki bi morali najti način, s katerim bi lahko stroji postali zavestni s programiranjem nabora kognitivnih sposobnosti. Nekaj ​​lastnosti globoke umetne inteligence je-

• Priznanje
• Recall 
• Testiranje hipotez 
• Domišljija
• Analogija
• Posledice

Težko je napovedati, ali bo močna umetna inteligenca v dogledni prihodnosti še naprej napredovala ali ne, toda ker prepoznavanje govora in obraza nenehno kažeta napredek, obstaja majhna možnost, da lahko pričakujemo rast tudi na tej ravni umetne inteligence. 

Umetna super inteligenca (ASI)

Trenutno je superinteligenca le hipotetični koncept. Ljudje domnevajo, da bo mogoče v prihodnosti razviti takšno umetno inteligenco, vendar v sedanjem svetu ne obstaja. Superinteligenca je lahko znana kot tista raven, na kateri stroj preseže človeške zmožnosti in postane samozavesten. Ta koncept je bil muza več filmov in znanstvenofantastičnih romanov, v katerih lahko roboti, ki so sposobni razviti svoja čustva in čustva, premagajo samo človeštvo. Sposoben bi bil zgraditi lastna čustva in hipotetično bi bil boljši od ljudi v umetnosti, športu, matematiki, znanosti itd. Sposobnost odločanja pri superinteligenci bi bila večja kot pri človeku. Koncept umetne superinteligence nam še ni znan, njegovih posledic še ni mogoče ugibati, njenega vpliva pa še ni mogoče izmeriti. 

Razumejmo zdaj razliko med šibko AI in močno AI. 

Uporabe umetne inteligence

Umetna inteligenca si je danes utrla pot v številne industrije in področja. Od iger do zdravstva se je uporaba umetne inteligence izjemno povečala. Ali ste vedeli, da aplikacije Google Maps in prepoznavanje obrazov, kot na primer iPhone, za delovanje uporabljajo tehnologijo umetne inteligence? AI je povsod okoli nas in je del našega vsakdanjega življenja bolj, kot se zavedamo. Če želite izvedeti več o AI, se lahko lotite PGP tečaj umetne inteligence in strojnega učenja jih ponudi Odlično učenje. Tukaj je nekaj aplikacij umetne inteligence.

Najboljše aplikacije umetne inteligence leta 2024

1. Googlove napovedi, ki jih poganja AI (Google Maps)
2. Aplikacije za deljenje prevozov (Uber, Lyft)
3. AI avtopilot v komercialnih letih
4. Filtri za neželeno pošto v e-pošti
5. Preverjevalci in orodja za plagiatorstvo
6. Prepoznavanje obraza
7. Priporočila za iskanje
8. Funkcije glasu v besedilo
9. Pametni osebni pomočniki (Siri, Alexa)
10. Zaščita in preprečevanje goljufij

Zdaj, ko vemo, so to področja, kjer se uporablja AI. Naj jih razumemo na podrobnejši način. Google je sodeloval z DeepMind, da bi izboljšal natančnost napovedi prometa. S pomočjo preteklih prometnih podatkov in podatkov v živo lahko naredijo natančne napovedi s tehnologijo umetne inteligence in algoritmi strojnega učenja. Inteligentni osebni pomočnik lahko opravlja naloge na podlagi ukazov, ki jih damo mi. Je programski posrednik in lahko izvaja naloge, kot so pošiljanje sporočil, izvajanje iskanja v Googlu, snemanje glasovne beležke, chatboti in drugo. 

Cilji umetne inteligence

Doslej ste videli, kaj pomeni umetna inteligenca, različne ravni umetne inteligence in njene aplikacije. Toda kakšni so cilji AI? Kakšen je rezultat, ki ga želimo doseči z AI? Splošni cilj bi bil omogočiti strojem in računalnikom, da se učijo in delujejo inteligentno. Nekateri drugi cilji AI so naslednji:

1. Reševanje težav: Raziskovalci so razvili algoritme, ki so lahko posnemali korak za korakom postopek, ki ga ljudje uporabljajo med reševanjem uganke. V poznih osemdesetih in devetdesetih letih prejšnjega stoletja so raziskave dosegle stopnjo, ko so bile razvite metode za obravnavo nepopolnih ali negotovih informacij. Toda za težke probleme so potrebni ogromni računalniški viri in pomnilniška moč. Tako je iskanje učinkovitih algoritmov za reševanje problemov eden od ciljev umetne inteligence.

2. Predstavitev znanja: Od strojev se pričakuje, da bodo reševali probleme, ki zahtevajo obsežno znanje. Tako je predstavitev znanja osrednjega pomena za AI. Umetna inteligenca predstavlja predmete, lastnosti, dogodke, vzroke in posledice ter še veliko več. 

3. Načrtovanje: Eden od ciljev umetne inteligence bi moral biti postavljanje inteligentnih ciljev in njihovo doseganje. Biti sposoben predvideti, kako bodo dejanja vplivala na spremembe, in kakšne izbire so na voljo. Agent AI bo moral oceniti svoje okolje in v skladu s tem narediti napovedi. Zato je načrtovanje pomembno in se lahko obravnava kot cilj umetne inteligence. 

4. Učenje: Eden od temeljnih konceptov umetne inteligence, strojnega učenja, je preučevanje računalniških algoritmov, ki se sčasoma izboljšujejo z izkušnjami. Obstajajo različne vrste ML. Splošno znani vrsti sta nenadzorovano strojno učenje in nadzorovano strojno učenje. Če želite izvedeti več o teh konceptih, lahko preberete naš blog na kaj pomeni ML in kako deluje. 

5. Socialna inteligenca: Afektivno računalništvo je v bistvu preučevanje sistemov, ki lahko razlagajo, prepoznajo in obdelujejo človeška prizadevanja. Je stičišče računalništva, psihologije in kognitivne znanosti. Socialna inteligenca je še en cilj umetne inteligence, saj je pomembno razumeti ta polja, preden zgradimo algoritme. 

Tako je splošni cilj umetne inteligence ustvariti tehnologije, ki lahko vključujejo zgornje cilje in ustvarijo inteligenten stroj, ki nam lahko pomaga pri učinkovitem delu, hitrejšem sprejemanju odločitev in izboljšanju varnosti. 

Delovna mesta na področju umetne inteligence

Povpraševanje po veščinah AI se je v zadnjih treh letih več kot podvojilo, poroča Indeed. Oglasi za delo na področju umetne inteligence so se povečali za 119 %. Nalogo usposabljanja algoritma za obdelavo slik je danes mogoče opraviti v nekaj minutah, medtem ko je pred nekaj leti naloga trajala več ur. Če primerjamo kvalificirane strokovnjake na trgu s številom prostih delovnih mest, ki so danes na voljo, opazimo pomanjkanje kvalificiranih strokovnjakov na področju umetne inteligence.

Bayesovo omrežje, Nevronske mreže, računalništvo (vključno z znanjem o programskih jezikih), fizika, robotika, račun in statistični koncepti so nekaj veščin, ki jih morate poznati, preden se poglobite v kariero v AI. Če ste nekdo, ki želi zgraditi kariero na področju umetne inteligence, se morate zavedati različnih delovnih mest, ki so na voljo. Oglejmo si podrobneje različne delovne vloge v svetu umetne inteligence in kakšna znanja mora posameznik imeti za vsako delovno vlogo. 

Preberite tudi: Vprašanja za intervjuje o umetni inteligenci 2020

1. Inženir strojnega učenja

Če ste nekdo, ki izvira iz podatkovne znanosti ali uporabnih raziskav, je vloga a Inženir strojnega učenja je primeren za vas. Pokazati morate razumevanje več programskih jezikov, kot sta Python, Java. Razumevanje napovednih modelov in sposobnost izkoriščanja obdelave naravnega jezika pri delu z ogromnimi nabori podatkov se bo izkazalo za koristno. Poznavanje orodij IDE za razvoj programske opreme, kot sta IntelliJ in Eclipse, vam bo pomagalo še naprej napredovati v karieri inženirja strojnega učenja. Med drugimi odgovornostmi boste večinoma odgovorni za izdelavo in upravljanje več projektov strojnega učenja.

Kot inženir ML boste prejeli povprečno letno plačo 114,856 USD. Podjetja iščejo usposobljene strokovnjake, ki imajo magisterij na sorodnem področju in imajo poglobljeno znanje o konceptih strojnega učenja, Javi, Pythonu in Scali. Zahteve se bodo razlikovale glede na podjetje, ki zaposluje, vendar se analitične sposobnosti in aplikacije v oblaku štejejo za plus. 

2. Podatkovni znanstvenik 

Kot Data Scientist vaše naloge vključujejo zbiranje, analiziranje in interpretacijo velikih in zapletenih podatkovnih nizov z uporabo strojnega učenja in orodij za napovedno analitiko. Podatkovni znanstveniki so odgovorni tudi za razvoj algoritmov, ki omogočajo zbiranje in čiščenje podatkov za nadaljnjo analizo in interpretacijo. Letna mediana plača podatkovnega znanstvenika znaša 120,931 $, zahtevana znanja pa so naslednja: 

• Panj
• Hadoop
• MapReduce
• Prašičja
• Spark
• Python
• Lestvica
• SQL 

Zahtevane spretnosti se lahko razlikujejo od podjetja do podjetja in glede na vašo raven izkušenj. Večina podjetij za zaposlovanje išče magisterij ali doktorat s področja podatkovne znanosti ali računalništva. Če ste podatkovni znanstvenik, ki želi postati razvijalec umetne inteligence, se izkaže, da je napredna diploma iz računalništva koristna. Imeti morate sposobnost razumevanja nestrukturiranih podatkov ter imeti močne analitične in komunikacijske sposobnosti. Te veščine so bistvene, saj boste delali na komuniciranju ugotovitev z vodji podjetij. 

3. Razvijalec poslovne inteligence 

Ko gledate različne delovne vloge v AI, to vključuje tudi položaj razvijalca poslovne inteligence (BI). Cilj te vloge je analizirati kompleksne nize podatkov, ki nam pomagajo prepoznati poslovne in tržne trende. Razvijalec BI zasluži letno povprečno plačo 92,278 USD. Razvijalec BI je odgovoren za načrtovanje, modeliranje in vzdrževanje kompleksnih podatkov v podatkovnih platformah v oblaku. Če vas zanima delo kot razvijalec BI, morate imeti močne tehnične in analitične sposobnosti.

Imeti odlične komunikacijske sposobnosti je pomembno, ker boste delali na sporočanju rešitev sodelavcem, ki nimajo tehničnega znanja. Pokazati morate tudi sposobnosti reševanja problemov. Razvijalec BI mora imeti običajno diplomo iz katerega koli sorodnega področja, dodatne točke pa vam bodo prinesle tudi delovne izkušnje. Certifikati so zelo zaželeni in se nanje gleda kot na dodatno kakovost. Veščine, ki jih potrebuje razvijalec BI, so rudarjenje podatkov, poizvedbe SQL, storitve poročanja strežnika SQL, tehnologije BI in načrtovanje podatkovnega skladišča. 

4. Raziskovalec 

Znanstvenik raziskovalec je ena vodilnih karier na področju umetne inteligence. Biti morate strokovnjak za več disciplin, kot so matematika, poglobljeno učenje, strojno učenje in računalniška statistika. Kandidati morajo imeti ustrezno znanje s področja računalniškega zaznavanja, grafičnih modelov, učenja s podkrepitvijo in NLP-ja. Podobno kot podatkovni znanstveniki se od raziskovalcev pričakuje, da imajo magisterij ali doktorat iz računalništva. Srednja letna plača naj bi znašala 99,809 dolarjev. Večina podjetij išče nekoga, ki ima poglobljeno razumevanje vzporednega računalništva, porazdeljenega računalništva, primerjalne analize in strojnega učenja. 

5. Inženir/arhitekt za velike podatke 

Inženirji/arhitekti za velike podatke imajo najbolje plačano delo med vsemi vlogami, ki spadajo pod umetno inteligenco. Srednja letna plača inženirja/arhitekta velikih podatkov je 151,307 $. Imajo ključno vlogo pri razvoju ekosistema, ki poslovnim sistemom omogoča medsebojno komunikacijo in primerjanje podatkov. V primerjavi s podatkovnimi znanstveniki dobijo arhitekti velikih podatkov naloge, povezane z načrtovanjem, oblikovanjem in razvojem učinkovitega okolja velikih podatkov na platformah, kot sta Spark in Hadoop. Podjetja običajno želijo zaposliti posameznike, ki imajo izkušnje s C++, Javo, Python, in Scala. 

podatkovno rudarjenje, vizualizacija podatkov, veščine selitve podatkov pa so dodatna prednost. Še en bonus bi bil doktorat iz matematike ali katerega koli sorodnega področja računalništva.

Prednosti umetne inteligence

Tako kot pri večini stvari na svetu ima AI svoje prednosti in slabosti. Najprej razumejmo prednosti umetne inteligence in kako nam je olajšala življenje v primerjavi s prejšnjimi časi. 

• Zmanjšanje človeških napak
• Na voljo 24 × 7
• Pomaga pri ponavljajočem se delu
• Digitalna pomoč 
• Hitrejše odločitve
• Racionalni odločevalec
• Medicinske aplikacije
• Izboljša varnost
• Učinkovita komunikacija

Oglejmo si podrobneje vsako od zgoraj omenjenih točk. 

1. Zmanjšanje človeških napak

Vse odločitve, sprejete v modelu AI, so vzete iz predhodno zbranih informacij po uporabi nabora algoritmov. To omogoča zmanjšanje napak, možnosti za natančnost pa se povečajo z večjo stopnjo natančnosti. V primeru, da ljudje opravljajo katero koli nalogo, vedno obstaja majhna možnost napake. Ker smo sposobni delati napake, je bolje uporabiti programe in algoritme prek AI, saj zmanjšujejo možnost napak. 

2. Na voljo 24×7

Modeli umetne inteligence so zasnovani tako, da delujejo 24/7 brez premora ali dolgčasa. V primerjavi s povprečnim človekom, ki lahko dela šest do osem ur na dan, je to bistveno bolj učinkovito. Človeška bitja nimajo zmožnosti delati dlje časa, saj bi potrebovali počitek in čas za pomladitev. Tako je umetna inteligenca na voljo 24/7 in v večji meri izboljšuje učinkovitost. 

3. Pomaga pri ponavljajočem se delu

Umetna inteligenca lahko produktivno avtomatizira vsakdanja človeška opravila. Pomaga nam lahko, da postanemo vse bolj ustvarjalni – vse od pošiljanja zahvale do odpravljanja nereda ali odgovarjanja na vprašanja. Pomaga nam lahko tudi pri preverjanju dokumentov. Ponavljajoče se opravilo, kot je priprava hrane v restavraciji ali tovarni, se lahko uniči, ker ljudje po dolgotrajnem delu postanejo utrujeni ali nezainteresirani. Umetna inteligenca nam lahko pomaga pri izvajanju teh ponavljajočih se nalog učinkovito in brez napak. 

4. Digitalna pomoč

Več organizacij, ki so zelo napredne, uporablja digitalne pomočnike za interakcijo z uporabniki. To pomaga organizaciji prihraniti stroške človeških virov. Digitalni pomočniki, kot so Chatboti, se običajno uporabljajo na spletnem mestu organizacije za odgovarjanje na vprašanja uporabnikov. Zagotavlja tudi gladko delujoč vmesnik in dobro uporabniško izkušnjo. Klepetalni roboti so odličen primer tega. Preberite tukaj, če želite izvedeti več o kako zgraditi AI Chatbot.

5. Hitrejše odločitve 

Umetna inteligenca lahko poleg drugih tovrstnih tehnologij pomaga strojem sprejemati hitrejše odločitve v primerjavi s povprečnim človekom. To pomaga pri hitrem izvajanju ukrepov. To je zato, ker ljudje med sprejemanjem odločitev ponavadi analizirajo dejavnike skozi čustva v nasprotju s stroji, ki jih poganja AI, ki hitro zagotavljajo programirane rezultate.

6. Racionalni odločevalec

Ljudje smo se morda v veliki meri tehnološko razvili, a ko gre za odločanje, še vedno dovolimo, da prevladajo naša čustva. V določenih situacijah je zelo pomembno, da sprejemamo hitre, učinkovite in logične odločitve, ne da bi bila naša čustva vpletena v podobo. Odločanje, ki ga poganja umetna inteligenca, nadzirajo algoritmi umetne inteligence, zato ni prostora za kakršno koli čustveno neskladje. Racionalne odločitve s pomočjo umetne inteligence zagotavljajo, da učinkovitost ne bo prizadeta, poleg tega pa povečujejo raven produktivnosti organizacije. 

7. Medicinske aplikacije

Med vsemi drugimi prednostmi umetne inteligence je ena največjih aplikacij pri njeni uporabi na medicinskem področju. Zdravniki lahko ocenijo zdravstvena tveganja svojih pacientov s pomočjo medicinskih aplikacij, ki jih poganja AI. Radiokirurgija se uporablja za operacijo tumorjev tako, da ne poškoduje okoliških tkiv in ne povzroča dodatnih težav. Zdravstveni delavci so bili usposobljeni za uporabo umetne inteligence za kirurgijo. Pomagajo lahko tudi pri učinkovitem odkrivanju in spremljanju različnih nevroloških motenj ter spodbujajo delovanje možganov. 

8. Izboljša varnost

Ker tehnologija še naprej napreduje, obstaja večja možnost, da jo bodo ljudje uporabljali iz neetičnih razlogov, kot sta goljufija ali kraja identitete. Če se umetna inteligenca uporablja na pravi način in iz pravih razlogov, se lahko izkaže za odličen vir pri izboljšanju varnosti naše organizacije. AI se lahko uporablja za zaščito naših podatkov in financ. AI se v glavnem izvaja na področju kibernetske varnosti. Spremenil je našo sposobnost, da zaščitimo naše osebne podatke pred kibernetskimi grožnjami ali kakršnimi koli oblikami napadov. Preberite več o AI v kibernetski varnosti in o tem, kako pomaga, tukaj.

9. Učinkovita komunikacija 

Ljudje z različnih koncev sveta govorijo različne jezike in se zato težko sporazumevajo med seboj. Ko pogledamo v preteklost, vidimo, kako bi človeški prevajalci pomagali ljudem komunicirati med seboj, če druga oseba ne bi razumela istega jezika kot mi. Takšne težave se ne pojavijo, če uporabljamo AI. Obdelava naravnega jezika omogoča sistemom, da prevedejo besede iz enega naravnega jezika v drugega in tako odpravijo posrednika. Eden najboljših primerov tega je Google translate in kako je skozi čas napredoval. Zdaj ponuja zvočne primere, kako naj se besede/stavki izgovarjajo. Tako izboljšujemo našo natančnost in sposobnost učinkovitega komuniciranja.

Slabosti umetne inteligence

Zdaj, ko smo razumeli prednosti umetne inteligence, si poglejmo nekaj slabosti. 

• Prekoračitve stroškov
• Pomanjkanje talentov
• Pomanjkanje praktičnih izdelkov
• Pomanjkanje standardov pri razvoju programske opreme
• Možnost zlorabe
• Močno odvisen od strojev
• Zahteva nadzor

Oglejmo si podrobneje slabosti AI. 

1. Prekoračitve stroškov

Obseg delovanja modela, ki ga poganja AI, je v primerjavi z razvojem programske opreme bistveno višji. Zaradi tega se potrebna sredstva povečujejo veliko hitreje. To dvigne stroške poslovanja na višjo raven.

2. Pomanjkanje talentov 

AI je še vedno področje, ki se razvija. Tako najti strokovnjake, ki so opremljeni z vsemi zahtevanimi veščinami, ni enostavno. Obstaja vrzel med številom delovnih mest, ki so na voljo na področju umetne inteligence, in kvalificirano delovno silo na tem področju. Zaposlitev nekoga, ki ima vsa potrebna znanja, dodatno poveča stroške organizacije.

3. Pomanjkanje standardov pri razvoju programske opreme

Resnična vrednost umetne inteligence je v sodelovanju, ko se različni sistemi AI združijo v večjo in dragocenejšo aplikacijo. Toda pomanjkanje standardov pri razvoju programske opreme AI pomeni, da se različni sistemi težko "pogovarjajo" med seboj. Sam razvoj programske opreme za umetno inteligenco je zaradi tega počasen in drag, kar še dodatno ovira razvoj AI.

4. Možnost zlorabe

Umetna inteligenca ima potencial za doseganje velikih stvari in ima danes ogromno moč na trgu. Na žalost z veliko močjo prihaja tudi možnost zlorabe. Če moč umetne inteligence pade v roke osebe, ki ima neetične motive, obstaja večja možnost zlorabe.

5. Zelo odvisen od strojev

Aplikacije, kot sta Siri in Alexa, so postale del našega vsakdana. Od teh aplikacij smo zelo odvisni in prejemamo pomoč od teh aplikacij, kar zmanjšuje naše ustvarjalne sposobnosti. Postajamo zelo odvisni od strojev in izgubljamo sposobnost učenja enostavnih veščin ter tako postajamo vse bolj leni. 

6. Zahteva nadzor

Uporaba algoritmov AI ima veliko prednosti in je zelo učinkovita. Potrebuje pa tudi stalno pomoč in nadzor. Ti algoritmi ne morejo delovati, ne da bi jih programirali in preverili, ali delujejo pravilno ali ne. Eden od primerov je Microsoftov klepetalni bot z umetno inteligenco z imenom »Tay«. Tay je z učenjem prek spletnih pogovorov oblikovana tako, da govori kot najstnica. A ker je bil programiran za učenje osnovnih pogovornih veščin in ni poznal razlike med prav in narobe, je zaradi internetnih trolov tvitnil zelo politične in netočne informacije.

Prihodnost umetne inteligence

Že od nekdaj smo fascinirani nad tehnološkimi spremembami. Trenutno živimo sredi največjega napredka AI v naši zgodovini. Izkazalo se je, da je umetna inteligenca neto največji napredek na področju tehnologije. To ni samo vplivalo na prihodnost vsake industrije, ampak je delovalo tudi kot gonilo nastajajočih tehnologij, kot so veliki podatki, robotika in internet stvari. S takšno hitrostjo, s katero umetna inteligenca napreduje, ni dvoma, da bo cvetela tudi v prihodnosti. Tako lahko rečemo, da je umetna inteligenca odlično področje za vstop od leta 2020. Z napredkom umetne inteligence in njenih tehnologij bo večja potreba po usposobljenih strokovnjakih na tem področju.

Certifikat AI vam bo dal prednost pred drugimi udeleženci v industriji. Ker prepoznavanje obrazov, umetna inteligenca v zdravstvu in klepetalni roboti še naprej kažejo rast, bi bil zdaj pravi čas za delo v smeri izgradnje uspešne kariere na področju umetne inteligence. Virtualni pomočniki so že del našega vsakdana, ne da bi se tega zavedali. Samovozeči avtomobili tehnoloških velikanov, kot je Tesla, so nam pokazali vpogled v to, kakšna bo prihodnost. Odkriti je še toliko napredka, to je šele začetek. Glede na Svetovni gospodarski forum, do leta 133 naj bi umetna inteligenca ustvarila 2022 milijonov novih delovnih mest na področju umetne inteligence. Prihodnost umetne inteligence je vsekakor svetla.

Preprost mini projekt umetne inteligence

Preden nadaljujete s projektom, predlagam, da greste skozi to Vadnica za strojno učenje če strojnega učenja sploh ne poznate. Pri tem projektu bi vam prav tako pomagalo, če poznate Algoritem logistične regresije.

Razvrstitev živali v živalskem vrtu

V tem mini projektu bomo uporabili različne algoritme, ki spadajo v domeno strojnega učenja umetne inteligence, za razvrščanje živali v živalskem vrtu na podlagi njihovih lastnosti. Uporabili bomo ta nabor podatkov podjetja Kaggle, ki ga sestavlja 101 žival iz živalskega vrta. Obstaja 16 spremenljivk z različnimi lastnostmi, ki opisujejo živali. 7 vrst razredov je: sesalec, ptica, plazilec, riba, dvoživka, hrošč in nevretenčar.

Namen tega nabora podatkov je predvideti razvrstitev živali na podlagi spremenljivk. Informacije o različnih atributih, uporabljenih v tem naboru podatkov, najdete tudi na strani za prenos, ki je povezana tukaj.

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()

izhod:

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))

Izhod:
natančnost usposabljanja: 1.0
natančnost testiranja: 0.9215686274509803 

Kot lahko vidite, se je model obnesel izjemno dobro z 92-odstotno natančnostjo podatkov o testiranju. Zdaj, če dobite atribute katere koli živali v zgornjem naboru podatkov, jo lahko razvrstite s pomočjo zgornjega modela.

• Bo umetna inteligenca v prihodnosti zmanjšala število delovnih mest?

AI se še razvija. Na področju umetne inteligence je veliko možnosti za izboljšave in napredek, in čeprav bo morda potrebno nekaj izpopolnjevanja, da bomo sledili spreminjajočim se trendom, umetna inteligenca v prihodnosti najverjetneje ne bo nadomestila ali zmanjšala delovnih mest. Gartnerjeva študija pravzaprav kaže, da bodo delovna mesta, povezana z umetno inteligenco, do leta 2025 dosegla dva milijona neto novih delovnih mest. Sprejetje umetne inteligence bo pomagalo olajšati naloge za organizacijo. Da bi ostali relevantni v nenehno spreminjajočem se svetu, se je treba izpopolniti in naučiti teh novih konceptov.

• Kako deluje AI?

Gradnja sistema umetne inteligence je previden proces obratnega inženiringa človeških lastnosti in zmožnosti v stroju ter uporaba njegove računalniške sposobnosti za preseganje tega, česar smo sposobni. Umetno inteligenco je mogoče zgraditi na raznolikem naboru komponent in bo delovala kot združitev:

• Filozofija
• Matematika
• Economics
• Nevroznanost
• Psihologija
• Računalniški inženiring
• Teorija vodenja in kibernetika
• Jezikoslovje

• Kako se uporablja umetna inteligenca v robotiki?

Na umetno inteligenco in robotiko običajno gledamo kot na dve različni stvari. AI vključuje programiranje inteligence, medtem ko robotika vključuje izdelavo fizičnih robotov. Vendar sta koncepta povezana. Robotika uporablja tehnike in algoritme umetne inteligence in umetna inteligenca premosti vrzel med obema. Te robote je mogoče nadzorovati z program AIs.

• Zakaj je umetna inteligenca pomembna?

Od glasbenih priporočil, zemljevidov, mobilnega bančništva do preprečevanja goljufij, AI in druge tehnologije so prevzele. AI je pomemben zaradi številnih razlogov. Umetna inteligenca ima številne prednosti, kot so zmanjšanje števila človeških napak, na voljo 24×7, pomoč pri ponavljajočem se delu, digitalna pomoč, hitrejše odločitve in več.

• Katere so šibke metode v AI?

Šibek AI je ozka aplikacija z omejenim obsegom. Za obdelavo podatkov uporablja nadzorovano in nenadzorovano učenje. Primer: Siri, Alexa.

• Katere so veje AI?

Umetno inteligenco lahko v glavnem razdelimo na šest vej. To so strojno učenje, nevronske mreže, globoko učenje, računalniški vid, obdelava naravnega jezika, kognitivno računalništvo. 

• Kako se lahko začnem učiti umetne inteligence?

Če se želite naučiti umetne inteligence, morate imeti veščine, kot so matematika, znanost in računalništvo. Odločite se lahko tudi za nekaj spletnih vadnic in se umetne inteligence učite iz udobja svojega doma.

• Katere so 4 vrste AI? 

 Štiri tipične vrste umetne inteligence so reaktivni stroji, omejeni spomin, teorija uma in samozavedanje.

• Katere so osnovne stvari za učenje umetne inteligence?

Osnove umetne inteligence so napredna matematika in statistika, programski jezik, strojno učenje in veliko potrpljenja. Vedeti morate, da umetna inteligenca in strojno učenje vključujeta strojno učenje, kodo python, računalništvo, obdelavo naravnega jezika, podatkovno znanost, matematiko, psihologijo, nevroznanost in številne druge discipline.

• Se je AI težko naučiti?

 Umetna inteligenca ni težka; vendar bi morali porabiti čas za to. Na večjem številu projektov delate, boljši boste pri tem. Poleg veščin potrebujete tudi odločnost, da se naučite umetne inteligence.

To nas pripelje do konca vadnice o umetni inteligenci. Tukaj je a brezplačen tečaj o AIML ki vam lahko pomaga, da naredite svoje temelje veliko močnejše.

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: https://www.mygreatlearning.com/blog/artificial-intelligence-tutorial/