Razčlenitev prednosti in slabosti umetne inteligence – IBM Blog

Umetna inteligenca (AI) se nanaša na konvergentna področja računalništva in podatkovne znanosti, ki se osredotočajo na izdelavo strojev s človeško inteligenco za opravljanje nalog, ki bi prej zahtevale človeka. Na primer učenje, sklepanje, reševanje problemov, zaznavanje, razumevanje jezika in drugo. Namesto da bi se zanašali na izrecna navodila programerja, se lahko sistemi AI učijo iz podatkov, kar jim omogoča obvladovanje zapletenih problemov (kot tudi preprostih, vendar ponavljajočih se nalog) in se sčasoma izboljšujejo.

Današnja tehnologija umetne inteligence ima vrsto primerov uporabe v različnih panogah; podjetja uporabljajo AI za zmanjšanje človeških napak, znižanje visokih stroškov poslovanja, zagotavljanje vpogledov v podatke v realnem času in izboljšanje uporabniške izkušnje med številnimi drugimi aplikacijami. Kot taka predstavlja pomemben premik v našem pristopu k računalništvu, ustvarjanje sistemov, ki lahko izboljšajo potek dela in izboljšajo elemente vsakdanjega življenja.

Toda kljub številnim prednostim umetne inteligence ima v primerjavi s tradicionalnimi metodami programiranja pomembne pomanjkljivosti. Razvoj in uvedba umetne inteligence lahko spremljata pomisleki glede zasebnosti podatkov, premestitev delovnih mest in tveganja kibernetske varnosti, da ne omenjamo velikega tehničnega podviga zagotavljanja, da se sistemi umetne inteligence obnašajo, kot je predvideno.

V tem članku bomo razpravljali o delovanju tehnologije umetne inteligence ter predstavili prednosti in slabosti umetne inteligence v primerjavi s tradicionalnimi računalniškimi metodami.

Kaj je umetna inteligenca in kako deluje?

AI deluje na treh temeljnih komponentah: podatkih, algoritmih in računalniški moči. 

• Podatki: Sistemi AI se učijo in sprejemajo odločitve na podlagi podatkov, za učinkovito usposabljanje pa potrebujejo velike količine podatkov, zlasti v primeru modelov strojnega učenja (ML). Podatki so pogosto razdeljeni v tri kategorije: podatki o usposabljanju (pomagajo modelu pri učenju), podatki o validaciji (naravnajo model) in testni podatki (oceni delovanje modela). Za optimalno delovanje morajo modeli AI prejemati podatke iz različnih naborov podatkov (npr. besedilo, slike, zvok in več), kar sistemu omogoča, da svoje učenje posploši na nove, še nevidene podatke.
• Algoritmi: Algoritmi so nizi pravil, ki jih sistemi AI uporabljajo za obdelavo podatkov in sprejemanje odločitev. Kategorija algoritmov AI vključuje algoritme ML, ki se učijo in sprejemajo napovedi ter odločitve brez eksplicitnega programiranja. Umetna inteligenca lahko deluje tudi iz algoritmov globokega učenja, podmnožice ML, ki uporablja večplastne umetne nevronske mreže (ANN) – od tod tudi »globoki« deskriptor – za modeliranje visokonivojskih abstrakcij znotraj velikih podatkovnih infrastruktur. In algoritmi za krepitev učenja omogočajo agentu, da se nauči vedenja z izvajanjem funkcij ter prejemanjem kazni in nagrad na podlagi njihove pravilnosti, pri čemer iterativno prilagaja model, dokler ni popolnoma usposobljen.
• Računska moč: Algoritmi umetne inteligence pogosto zahtevajo znatne računalniške vire za obdelavo tako velikih količin podatkov in izvajanje zapletenih algoritmov, zlasti v primeru globokega učenja. Številne organizacije se za racionalizacijo teh procesov zanašajo na specializirano strojno opremo, kot so grafične procesne enote (GPE). 

Tudi sistemi umetne inteligence se običajno delijo v dve široki kategoriji:

• Umetna ozka inteligenca, imenovan tudi ozka umetna inteligenca ali šibka umetna inteligenca, opravlja posebne naloge, kot je prepoznavanje slike ali glasu. Virtualni pomočniki, kot so Applov Siri, Amazonova Alexa, IBM watsonx in celo OpenAI-jev ChatGPT, so primeri ozkih sistemov umetne inteligence.
• Umetna splošna inteligenca (AGI), ali močna umetna inteligenca, lahko opravi katero koli intelektualno nalogo, ki jo lahko opravi človek; lahko razume, se uči, prilagaja in dela na podlagi znanja na različnih področjih. AGI pa je še vedno le teoretični koncept.

Kako deluje tradicionalno programiranje?

Za razliko od programiranja z umetno inteligenco tradicionalno programiranje zahteva, da programer napiše izrecna navodila, ki jih računalnik upošteva v vseh možnih scenarijih; računalnik nato izvede navodila za rešitev težave ali izvedbo naloge. To je determinističen pristop, podoben receptu, kjer računalnik izvaja navodila po korakih, da doseže želeni rezultat.

Tradicionalni pristop je zelo primeren za jasno definirane težave z omejenim številom možnih izidov, vendar je pogosto nemogoče napisati pravila za vsak posamezen scenarij, ko so naloge kompleksne ali zahtevajo človeško zaznavanje (kot pri prepoznavanju slik, obdelavi naravnega jezika, itd.). Tukaj programiranje z umetno inteligenco nudi jasno prednost pred metodami programiranja, ki temeljijo na pravilih.

Katere so prednosti in slabosti umetne inteligence (v primerjavi s tradicionalnim računalništvom)?

Realni potencial umetne inteligence je ogromen. Aplikacije umetne inteligence vključujejo diagnosticiranje bolezni, prilagajanje virov družbenih medijev, izvajanje sofisticiranih analiz podatkov za modeliranje vremena in napajanje klepetalnih robotov, ki obravnavajo naše zahteve za podporo strankam. Roboti, ki jih poganja umetna inteligenca, lahko celo sestavljajo avtomobile in zmanjšajo sevanje požarov v naravi.

Kot pri vsaki tehnologiji ima AI prednosti in slabosti v primerjavi s tradicionalnimi tehnologijami programiranja. Poleg temeljnih razlik v delovanju se AI in tradicionalno programiranje bistveno razlikujeta tudi glede programerskega nadzora, ravnanja s podatki, razširljivosti in razpoložljivosti.

• Nadzor in preglednost: Tradicionalno programiranje ponuja razvijalcem popoln nadzor nad logiko in obnašanjem programske opreme, kar omogoča natančno prilagajanje in predvidljive, dosledne rezultate. In če se program ne obnaša po pričakovanjih, lahko razvijalci izsledijo nazaj skozi kodno zbirko, da prepoznajo in odpravijo težavo. Sisteme umetne inteligence, zlasti zapletene modele, kot so globoke nevronske mreže, je težko nadzorovati in interpretirati. Pogosto delujejo kot »črne skrinjice«, kjer sta vhod in izhod znana, vendar je postopek, ki ga model uporablja za prehod od ene do druge, nejasen. To pomanjkanje preglednosti je lahko problematično v panogah, ki dajejo prednost razložljivosti procesov in odločanja (kot sta zdravstvo in finance).
• Učenje in obdelava podatkov: Tradicionalno programiranje je togo; zanaša se na strukturirane podatke za izvajanje programov in se običajno trudi obdelati nestrukturirane podatke. Da bi programer "naučil" nove informacije, mora programer ročno dodati nove podatke ali prilagoditi procese. Tradicionalno kodirani programi imajo težave tudi z neodvisnimi ponovitvami. Z drugimi besedami, morda se ne bodo mogli prilagoditi nepredvidenim scenarijem brez izrecnega programiranja za te primere. Ker se sistemi umetne inteligence učijo iz ogromnih količin podatkov, so bolj primerni za obdelavo nestrukturiranih podatkov, kot so slike, videoposnetki in besedilo v naravnem jeziku. Sistemi umetne inteligence se lahko tudi nenehno učijo iz novih podatkov in izkušenj (kot pri strojnem učenju), kar jim omogoča, da sčasoma izboljšajo svojo zmogljivost, zaradi česar so še posebej uporabni v dinamičnih okoljih, kjer se lahko sčasoma razvije najboljša možna rešitev.
• Stabilnost in razširljivost: Tradicionalno programiranje je stabilno. Ko je program enkrat napisan in odpravljene napake, bo vsakič izvajal operacije na popolnoma enak način. Vendar pa stabilnost programov, ki temeljijo na pravilih, prihaja na račun razširljivosti. Ker se tradicionalni programi lahko učijo le z eksplicitnimi programskimi posegi, od programerjev zahtevajo, da pišejo kodo v velikem obsegu, da bi povečali obseg operacij. Ta proces se lahko za številne organizacije izkaže za neobvladljivega, če ne nemogočega. Programi z umetno inteligenco ponujajo več razširljivosti kot tradicionalni programi, vendar z manj stabilnosti. Funkcije avtomatizacije in stalnega učenja programov, ki temeljijo na umetni inteligenci, razvijalcem omogočajo hitro in relativno enostavno prilagajanje procesov, kar predstavlja eno ključnih prednosti umetne inteligence. Vendar pa improvizacijska narava sistemov umetne inteligence pomeni, da programi morda ne zagotavljajo vedno doslednih, ustreznih odzivov.
• Učinkovitost in razpoložljivost: Računalniški programi, ki temeljijo na pravilih, lahko zagotovijo 24-urno razpoložljivost, vendar včasih le, če imajo ljudi, ki jih upravljajo 7 ur na dan.

Tehnologije umetne inteligence lahko delujejo 24/7 brez človeškega posredovanja, tako da lahko poslovne operacije potekajo neprekinjeno. Druga prednost umetne inteligence je, da lahko sistemi AI avtomatizirajo dolgočasna ali ponavljajoča se opravila (kot je vnos podatkov), s čimer sprostijo pasovno širino zaposlenih za pomembnejše delovne naloge in znižajo stroške plač podjetja. Vendar je vredno omeniti, da lahko avtomatizacija pomembno vpliva na izgubo delovnih mest za delovno silo. Nekatera podjetja so na primer prešla na uporabo digitalnih pomočnikov za triažiranje poročil zaposlenih, namesto da bi takšne naloge prenesla na oddelek za človeške vire. Organizacije bodo morale poiskati načine za vključitev svoje obstoječe delovne sile v nove poteke dela, ki jih bo omogočilo povečanje produktivnosti zaradi vključitve umetne inteligence v poslovanje.

Izkoristite prednosti umetne inteligence z IBM Watson

Omdia predvideva, da bo svetovni trg umetne inteligence do leta 200 vreden 2028 milijard USD.¹ To pomeni, da bi morala podjetja pričakovati, da se bo odvisnost od tehnologij umetne inteligence povečala, pri čemer se bo kompleksnost sistemov IT v podjetjih povečala. Toda z IBM watsonx™ AI in podatkovna platforma, imajo organizacije v svoji orodjarni zmogljivo orodje za skaliranje AI.

IBM watsonx omogoča ekipam, da upravljajo vire podatkov, pospešijo odgovorne poteke dela z umetno inteligenco ter enostavno uvedejo in vdelajo umetno inteligenco v celotnem podjetju – vse na enem mestu. watsonx ponuja vrsto naprednih funkcij, vključno s celovitim upravljanjem delovne obremenitve in spremljanjem podatkov v realnem času, ki so zasnovane tako, da vam pomagajo razširiti in pospešiti IT infrastrukture, ki jih poganja AI, z zaupanja vrednimi podatki v celotnem podjetju.

Čeprav ni brez zapletov, uporaba umetne inteligence predstavlja priložnost za podjetja, da ostanejo v koraku z vedno bolj zapletenim in dinamičnim svetom, tako da se srečajo s sofisticiranimi tehnologijami, ki lahko obvladajo to zapletenost.

Prenesite AI za delo z watsonxom