Переваги та недоліки штучного інтелекту – IBM Blog

Штучний інтелект (ШІ) відноситься до конвергентних галузей комп’ютерної техніки та науки про дані, зосереджених на створенні машин із людським інтелектом для виконання завдань, які раніше вимагали людини. Наприклад, навчання, міркування, вирішення проблем, сприйняття, розуміння мови тощо. Замість того, щоб покладатися на чіткі вказівки програміста, системи штучного інтелекту можуть навчатися на даних, що дозволяє їм вирішувати складні проблеми (а також прості, але повторювані завдання) і вдосконалюватися з часом.

Сучасна технологія штучного інтелекту має низку варіантів використання в різних галузях; Компанії використовують штучний інтелект, щоб мінімізувати людські помилки, знизити високі витрати на операції, надати дані в реальному часі та покращити взаємодію з клієнтами, серед багатьох інших програм. Таким чином, це означає значну зміну нашого підходу до обчислень, створюючи системи, які можуть покращити робочі процеси та вдосконалити елементи повсякденного життя.

Але навіть незважаючи на численні переваги штучного інтелекту, він має вагомі недоліки порівняно з традиційними методами програмування. Розробка та розгортання штучного інтелекту може супроводжуватися проблемами конфіденційності даних, переміщенням робочих місць і ризиками кібербезпеки, не кажучи вже про масштабні технічні заходи щодо забезпечення належної роботи систем штучного інтелекту.

У цій статті ми обговоримо, як функціонує технологія ШІ, і розглянемо переваги та недоліки штучного інтелекту в порівнянні з традиційними обчислювальними методами.

Що таке штучний інтелект і як він працює?

AI працює з трьома основними компонентами: даними, алгоритмами та обчислювальною потужністю. 

• дата: Системи штучного інтелекту навчаються та приймають рішення на основі даних, і їм потрібна велика кількість даних для ефективного навчання, особливо у випадку моделей машинного навчання (ML). Дані часто поділяють на три категорії: навчальні дані (допомагають моделі навчатися), дані перевірки (налаштовують модель) і тестові дані (оцінюють продуктивність моделі). Для оптимальної продуктивності моделі штучного інтелекту повинні отримувати дані з різноманітних наборів даних (наприклад, текст, зображення, аудіо тощо), що дозволяє системі узагальнювати своє навчання на нові, невидимі дані.
• Алгоритми: Алгоритми — це набори правил, які системи ШІ використовують для обробки даних і прийняття рішень. Категорія алгоритмів штучного інтелекту включає алгоритми ML, які вивчають і роблять прогнози та приймають рішення без явного програмування. ШІ також може працювати з алгоритмами глибокого навчання, підмножиною ML, яка використовує багаторівневі штучні нейронні мережі (ANN) — отже, «глибинний» дескриптор — для моделювання абстракцій високого рівня в інфраструктурі великих даних. А алгоритми навчання з підкріпленням дозволяють агенту вивчати поведінку, виконуючи функції та отримуючи покарання та винагороди на основі їх правильності, ітеративно коригуючи модель, поки вона не буде повністю навчена.
• Обчислювальна потужність: Алгоритми ШІ часто вимагають значних обчислювальних ресурсів для обробки таких великих обсягів даних і запуску складних алгоритмів, особливо у випадку глибокого навчання. Багато організацій покладаються на спеціалізоване обладнання, як-от графічні процесори (GPU), щоб оптимізувати ці процеси. 

Системи штучного інтелекту також зазвичай діляться на дві великі категорії:

• Штучний вузький інтелект, також званий вузьким ШІ або слабким ШІ, виконує певні завдання, як-от розпізнавання зображень або голосу. Віртуальні помічники, такі як Siri від Apple, Alexa від Amazon, IBM watsonx і навіть ChatGPT від OpenAI, є прикладами вузьких систем ШІ.
• Штучний загальний інтелект (AGI), або Сильний ШІ, може виконувати будь-яке інтелектуальне завдання, яке може виконати людина; він може розуміти, навчатися, адаптувати та працювати на основі знань у різних областях. Однак AGI все ще залишається лише теоретичною концепцією.

Як працює традиційне програмування?

На відміну від програмування штучного інтелекту, традиційне програмування вимагає від програміста писати чіткі інструкції, які комп’ютер повинен виконувати у всіх можливих сценаріях; потім комп’ютер виконує інструкції для вирішення проблеми або виконання завдання. Це детермінований підхід, схожий на рецепт, коли комп’ютер виконує покрокові інструкції для досягнення бажаного результату.

Традиційний підхід добре підходить для чітко визначених проблем з обмеженою кількістю можливих результатів, але часто неможливо написати правила для кожного окремого сценарію, коли завдання складні або вимагають людського сприйняття (як у розпізнаванні зображень, обробці природної мови, тощо). Саме тут програмування ШІ пропонує явну перевагу над методами програмування на основі правил.

Які плюси та мінуси AI (порівняно з традиційними обчисленнями)?

Реальний потенціал ШІ величезний. Застосування штучного інтелекту включають діагностику захворювань, персоналізацію каналів соціальних мереж, виконання складного аналізу даних для моделювання погоди та роботу чат-ботів, які обробляють запити нашої служби підтримки клієнтів. Роботи зі штучним інтелектом можуть навіть збирати автомобілі та мінімізувати радіацію від лісових пожеж.

Як і у будь-якої іншої технології, ШІ має переваги та недоліки порівняно з традиційними технологіями програмування. Окрім основних відмінностей у тому, як вони функціонують, штучний інтелект і традиційне програмування також суттєво відрізняються з точки зору програмістського контролю, обробки даних, масштабованості та доступності.

• Контроль і прозорість: Традиційне програмування пропонує розробникам повний контроль над логікою та поведінкою програмного забезпечення, що забезпечує точне налаштування та передбачувані послідовні результати. І якщо програма поводиться не так, як очікувалося, розробники можуть відстежити кодову базу, щоб виявити та виправити проблему. Системи штучного інтелекту, особливо складні моделі, такі як глибокі нейронні мережі, важко контролювати та інтерпретувати. Вони часто працюють як «чорні скриньки», де вхід і вихід відомі, але процес, який використовує модель для переходу від одного до іншого, незрозумілий. Цей брак прозорості може бути проблематичним у галузях, які надають перевагу зрозумілості процесу та прийняття рішень (наприклад, охорона здоров’я та фінанси).
• Навчання та обробка даних: Традиційне програмування є жорстким; він покладається на структуровані дані для виконання програм і, як правило, важко обробляє неструктуровані дані. Щоб «навчити» програму новій інформації, програміст повинен вручну додати нові дані або налаштувати процеси. Традиційно закодовані програми також мають проблеми з незалежною ітерацією. Іншими словами, вони можуть бути не в змозі врахувати непередбачені сценарії без явного програмування для цих випадків. Оскільки системи штучного інтелекту навчаються на величезній кількості даних, вони краще підходять для обробки неструктурованих даних, таких як зображення, відео та текст природною мовою. Системи штучного інтелекту також можуть постійно навчатися на нових даних і досвіді (як у машинному навчанні), що дозволяє їм покращувати свою продуктивність з часом і робить їх особливо корисними в динамічних середовищах, де найкраще можливе рішення може розвиватися з часом.
• Стабільність і масштабованість: Традиційне програмування є стабільним. Після того, як програма написана та налагоджена, вона виконуватиме операції точно так само кожного разу. Однак стабільність програм, заснованих на правилах, досягається за рахунок масштабованості. Оскільки традиційні програми можуть навчатися лише за допомогою явних програмних втручань, вони вимагають від програмістів написання коду в масштабі, щоб збільшити масштаб операцій. Цей процес може виявитися некерованим, якщо не неможливим, для багатьох організацій. Програми ШІ пропонують більшу масштабованість, ніж традиційні програми, але з меншою стабільністю. Функції автоматизації та безперервного навчання програм на основі штучного інтелекту дозволяють розробникам швидко й відносно легко масштабувати процеси, що є однією з ключових переваг штучного інтелекту. Однак імпровізаційний характер систем штучного інтелекту означає, що програми не завжди можуть надавати послідовні відповідні відповіді.
• Ефективність і доступність: Комп’ютерні програми, засновані на правилах, можуть забезпечити цілодобову доступність, але іноді лише за умови, що вони цілодобово керують людьми.

Технології штучного інтелекту можуть працювати 24/7 без втручання людини, щоб бізнес-операції могли працювати безперервно. Ще однією перевагою штучного інтелекту є те, що системи штучного інтелекту можуть автоматизувати нудні або повторювані роботи (наприклад, введення даних), звільняючи пропускну здатність співробітників для більш цінних робочих завдань і знижуючи витрати компанії на оплату праці. Однак варто згадати, що автоматизація може мати значні наслідки для втрати робочих місць. Наприклад, деякі компанії перейшли на використання цифрових помічників для сортування звітів співробітників замість того, щоб делегувати такі завдання відділу кадрів. Організаціям потрібно буде знайти способи залучити наявну робочу силу до нових робочих процесів, що стане можливим завдяки підвищенню продуктивності завдяки впровадженню штучного інтелекту в операційну діяльність.

Максимально використовуйте переваги штучного інтелекту з IBM Watson

Omdia прогнозує, що світовий ринок штучного інтелекту до 200 року становитиме 2028 мільярдів доларів США.¹ Це означає, що підприємствам слід очікувати зростання залежності від технологій штучного інтелекту, а складність корпоративних ІТ-систем зростатиме. Але з IBM watsonx™ AI і платформа даних, організації мають у своєму наборі інструментів потужний інструмент для масштабування ШІ.

IBM watsonx дозволяє командам керувати джерелами даних, прискорювати відповідальні робочі процеси штучного інтелекту та легко розгортати та вбудовувати штучний інтелект у всьому бізнесі — все в одному місці. watsonx пропонує низку розширених функцій, включаючи комплексне керування робочим навантаженням і моніторинг даних у реальному часі, розроблених, щоб допомогти вам масштабувати та прискорювати ІТ-інфраструктури на базі штучного інтелекту за допомогою надійних даних у масштабах підприємства.

Хоча це не без ускладнень, використання штучного інтелекту дає можливість для компаній йти в ногу зі все більш складним і динамічним світом, зустрічаючи його зі складними технологіями, які можуть впоратися з цією складністю.

Запустіть штучний інтелект для роботи з watsonx