Tworzenie aplikacji AI
Tworzenie aplikacji AI, kompetencje, które są bardzo często poszukiwane od udostępnienia ChatGPT 3.0. Wiele firm, każdego dnia szuka firm tworzących aplikacje AI w Polsce. Obok poszukiwania obszarów wykorzystania AI w firmie to kluczowe wyzwanie dla każdej firmy.
CEO firmy Honeywell, Vimal Kapur wypowiedział w 2024 roku, że przewiduje "dzień zagłady" dla firm, które nie wykorzystują sztucznej inteligencji. Jako optymista w kwestii powszechnej akceptacji sztucznej inteligencji, Vimal Kapur wskazuje na rozwój innych technologii od przełomu wieków, w tym 5G i chmury obliczeniowej, które wraz ze sztuczną inteligencją staną się wielką „trifecta” i „zbudują ścieżkę autonomii dla sektora przemysłowego”.
Kate Johnson, dyrektor generalny Lumen Technologies, globalnej firmy telekomunikacyjnej, podziela optymizm Vimala Kapura co do sztucznej inteligencji. Kate Johnson twierdzi, że skalowanie technologii w firmie polega na stworzeniu kultury umożliwiającej adaptację. Ważne jest również, aby zaakceptować, że cała firma, na wszystkich swoich szczeblach musi zaakceptować zmiany. Bardziej niż kiedykolwiek musisz stworzyć kulturę w firmie, która obejmuje zmiany, jest wrażliwa i zwinna dodaje Kate Johnson. Zmiana naprawdę przychodzi, gdy korporacje nauczą się, jak zmieniać procesy i wyniki biznesowe.
Tworzenie aplikacji AI
Możliwości sztucznej inteligencji (AI) są nie do przecenienia. AI zmieniła sposób, w jaki wchodzimy w interakcję z technologią, od interakcji z robotami, które mogą wykonywać zadania niezwykle precyzyjnie. A to dopiero początek. Sztuczna inteligencja to nie tylko aplikacje do rozwiązywania problemów matematycznych, ale siła transformacyjna, która decyduje o konkurencyjności firmy.
Sztuczna inteligencja jest powszechna w naszym życiu - od prostego pisania wiadomości, roboty, które mogą wykonywać zadania z duża precyzją, po autonomiczne samochody, które mają zmienić sposób, w jaki podróżujemy. Od ogromnych zakładów produkcyjnych po maleńkie wyświetlacze naszych smartwatchów - sztuczna inteligencja zakorzeniła się jako niezbędny element niemal wszędzie. Firmy każdej wielkości wykorzystują aplikacje sztucznej inteligencji, aby zwiększyć zadowolenie klientów, sprzedaż lub obniżyć koszty. Aplikacje AI są kolejną wielką rzeczą, która wkracza do firm, aby pomóc im zautomatyzować procesy biznesowe. Inwestowanie w sztuczną inteligencję jest korzystne dla firm, które chcą pozostać konkurencyjne.
Rosnąca popularność usług opartych na chmurze i zwiększone zapotrzebowanie na wirtualną pomoc opartą na sztucznej inteligencji to dwa kluczowe czynniki napędzające wzrost AI. Firmy coraz częściej polegają na sztucznej inteligencji w celu świadczenia spersonalizowanych usług dla klientów, a trend ten prawdopodobnie utrzyma się wraz ze wzrostem znaczenia obsługi klienta.
Tworzenie aplikacji AI
Aby zrozumieć tworzenie aplikacji AI proponuję rozpocząć od teorii, definicji oraz zrozumienia zagadnienia. Artykuł omawia podstawy sztucznej inteligencji w formie przewodnika krok po kroku na temat tworzenia aplikacji AI.
Czym jest sztuczna inteligencja?
Sztuczna inteligencja to dziedzina informatyki, która koncentruje się na rozwiązywaniu programów poznawczych związanych z ludzką inteligencją, takich jak rozpoznawanie wzorców, rozwiązywanie problemów i uczenie się. AI odnosi się do wykorzystania zaawansowanych technologii, takich jak uczenie maszynowe, programowanie.
Jest wiele definicji sztucznej inteligencji, John McCarthy ze Stanford University przedstawił definicję AI w swoim artykule z 2004 roku: Sztuczna inteligencja to to nauka i inżynieria tworzenia inteligentnych maszyn, zwłaszcza inteligentnych programów komputerowych. Odnosi się do podobnego zadania polegającego na wykorzystaniu komputerów do zrozumienia ludzkiej inteligencji, ale sztuczna inteligencja nie musi ograniczać się do biologicznie obserwowalnych metod.
Sztuczna inteligencja, w swojej najbardziej podstawowej formie, jest dziedziną, która łączy informatykę ze zbiorami danych w celu ułatwienia rozwiązywania problemów. Sztuczna inteligencja obejmuje również poddziedziny, takie jak uczenie maszynowe i głębokie uczenie się, które często są wymieniane razem. Algorytmy tych technologii są wykorzystywane do tworzenia systemów eksperckich, które mogą przewidywać i klasyfikować na podstawie danych wejściowych. Sztuczna inteligencja obejmuje wiele dyscyplin, w tym informatykę, analitykę danych, statystykę, sprzęt, inżynierię oprogramowania, neuronaukę, psychologię i filozofię.
Elementy sztucznej inteligencji
Uczenie się
Programy komputerowe uczą się inaczej niż ludzie. Nauka komputerowa może być dalej podzielona na wiele form, gdzie uczenie się dla AI jest jednym z najważniejszych komponentów. Obejmuje ono rozwiązywanie problemów metodą prób i błędów. Program śledzi również pozytywne ruchy i zapisuje je w swojej bazie danych, aby następnym razem zmierzyć się z tym samym problemem. Uczenie się w sztucznej inteligencji polega na zapamiętywaniu poszczególnych elementów, takich jak słownictwo i rozwiązania problemów. Nazywa się to również uczeniem się na pamięć. Ta metoda uczenia się może być później zastosowana przy użyciu techniki generalizacji.
Rozumowanie
Jeszcze w latach 60 XX wieku sztuka rozumowania była umiejętnością ograniczoną do ludzi. Zdolność rozróżniania sprawia, że rozumowanie jest istotnym składnikiem sztucznej inteligencji. Zdolność ta pozwala platformie wyciągać wnioski zgodne z daną sytuacją. Wnioski te można sklasyfikować jako dedukcyjne lub indukcyjne. Istnieje duży wskaźnik sukcesu przy użyciu wnioskowania dedukcyjnego poprzez programowanie komputerów. Inferencyjne przypadki dają gwarancję, że problem może zostać rozwiązany. Na przykład wypadek jest przypadkiem indukcyjnym, jednak zawsze spowodowanym awarią przyrządu.
Rozumowanie obejmuje wyciąganie wniosków istotnych dla bieżącej sytuacji.
Rozwiązywanie problemów
Zdolność AI do rozwiązywania problemów jest podstawowa, włączając w to dane, w których rozwiązanie musi znaleźć nieznaną wartość. AI jest świadkiem wielu problemów rozwiązywanych na platformie. Metody te są podstawowymi składnikami sztucznej inteligencji, które dzielą zapytania na ogólne i specjalne. Metoda specjalnego przeznaczenia to rozwiązanie, które jest dostosowane do rozwiązania konkretnego problemu, co często odbywa się poprzez wykorzystanie niektórych funkcji znalezionych w przypadku, w którym problem został osadzony. Podejście ogólnego przeznaczenia może rozwiązywać wiele różnych problemów. Jednocześnie, komponent sztucznej inteligencji służący do rozwiązywania problemów pozwala programom krok po kroku zmniejszać różnice między celami a bieżącymi stanami.
Percepcja
Percepcja jest składnikiem sztucznej inteligencji. Komponent „percepcji” sztucznej inteligencji pozwala elementowi skanować dowolne środowisko przy użyciu różnych narządów zmysłów. Wewnętrzne procesy pozwalają postrzegającemu na badanie innych scen i określanie ich relacji. Analiza ta może być skomplikowana, a podobne obiekty mogą wyglądać inaczej w różnym czasie, w zależności od kąta patrzenia.
Język - rozumienie
Język można opisać jako zbiór znaków systemowych, które są ze sobą spójne. Rozumienie języka jest szeroko stosowanym składnikiem sztucznej inteligencji, który wykorzystuje różne rodzaje języka do zrozumienia naturalnych znaczeń, takich jak wyolbrzymienia. Sztuczna inteligencja została zaprojektowana w taki sposób, aby rozumieć język angielski, najbardziej powszechny język na ziemi. Platforma umożliwia komputerom łatwe zrozumienie różnych programów komputerowych, które są na nich wykonywane.
Optymalizacja operacji dzięki agentom AI
Nasi agenci AI usprawniają przepływy pracy, odblokowując nowe poziomy wydajności biznesowej!
Elementy sztucznej inteligencji
Sztuczna inteligencja obejmuje wiele technik.
Uczenie maszynowe
Uczenie maszynowe to bardzo ważna dziedzina zaawansowanej technologii. Uczenie maszynowe jest niezbędne, gdy firma wprowadza nowy produkt, który wykorzystuje algorytmy i techniki ML w celu dostarczenia konsumentowi wysoce kreatywnych rozwiązań. Technika ta pozwala komputerom uczyć się bez wyraźnego programowania i jest wykorzystywana w rzeczywistych przypadkach użycia. Oprogramowanie, która pozwala maszynom interpretować, wykonywać i analizować dane w celu rozwiązywania rzeczywistych problemów. Programiści wykorzystują złożoną wiedzę matematyczną do projektowania algorytmów uczenia maszynowego napisanych w języku czytelnym dla maszyn, aby stworzyć kompletny system ML. Poza tym, ML pozwala dekodować, kategoryzować i szacować dane ze zbioru danych.
Na przestrzeni lat, uczenie maszynowe zapewniło rozpoznawanie obrazu i mowy, modele prognozowania popytu, użyteczne wyszukiwanie i wiele innych zastosowań. Koncentruje się na aplikacjach, które mogą dostosowywać się do doświadczenia i z czasem poprawiać podejmowanie decyzji lub dokładność przewidywania.
Typy uczenia maszynowego
Specjaliści uczenia maszynowego wybierają modele uczenia maszynowego, w zależności od dostępności danych.
- Uczenie nadzorowane: Eksperci od danych wprowadzają oznaczone dane szkoleniowe do algorytmów i przypisują zmienne do algorytmów w celu uzyskania dostępu i znalezienia korelacji. Zarówno dane wejściowe, jak i wyjściowe algorytmu są określone.
- Uczenie bez nadzoru: Ten rodzaj uczenia się wykorzystuje algorytmy, które są trenowane z nieoznakowanymi danymi. Algorytm analizuje zestawy danych w celu wyciągnięcia znaczących połączeń lub wniosków. Na przykład analiza klastrów wykorzystuje eksploracyjną analizę danych w celu znalezienia ukrytych lub grupujących wzorców w danych.
- Uczenie ze wzmocnieniem: Uczenie ze wzmocnieniem jest wykorzystywane do uczenia komputera, aby postępował zgodnie z wieloetapowym procesem z jasno określonymi regułami. Programiści tworzą algorytm, który wykona zadanie. Następnie dają algorytmowi pozytywne lub negatywne sygnały do wykonania zadania. Czasami algorytm sam decyduje, jakie działania podjąć.
Sieć neuronowa
Sieć neuronowa łączy kognitywistykę z maszynami w celu wykonywania zadań. Jest to gałąź sztucznej inteligencji, która wykorzystuje neurologię, część biologii zajmującą się nerwami i układem nerwowym. Sieć neuronowa to sposób na symulację ludzkiego mózgu, w którym istnieje nieskończona liczba neuronów.
Sieć neuronowa, to zbiór algorytmów używanych do odkrywania elementarnych relacji między zestawami danych. Sieć neuronowa, naśladuje proces operacyjny ludzkiego mózgu. Neuron to funkcja matematyczna w sieci neuronowej, której zadaniem jest gromadzenie i klasyfikowanie informacji zgodnie z określoną strukturą. Sieć silnie implementuje techniki statystyczne, takie jak analiza regresji, w celu wykonania zadań. Są one szeroko wykorzystywane do wszystkiego, od badań rynkowych po prognozowanie, wykrywanie oszustw, analizę ryzyka oraz kursy na giełdzie.
Systemy eksperckie
Pierwszym udanym modelem oprogramowania AI był system ekspercki stworzony w latach 70-tych, który stał się bardziej popularny w latach 80-tych.
System ekspercki to system komputerowy, który naśladuje ludzki-ekspertów w podejmowaniu decyzji. Odbywa się to poprzez wykorzystanie bazy wiedzy do uzyskania wiedzy, a następnie zastosowanie reguł rozumowania i wglądu do warunków zapytań użytkownika. Skuteczność systemów eksperckich zależy od wiedzy eksperta. Im więcej informacji posiada system, tym większa będzie jego skuteczność. System ekspercki oferuje sugestie dotyczące błędów ortograficznych i gramatycznych w wyszukiwarce Google. System może być wykorzystywany do rozwiązywania złożonych problemów poprzez rozumowanie z biegłością. Jest to szczególnie prawdziwe, gdy używa się reguł „jeśli-to” zamiast tradycyjnej agendy do kodowania. Systemy eksperckie są wysoce responsywne, niezawodne, zrozumiałe i wydajne w działaniu.
Logika rozmyta
Logika rozmyta to rodzaj logiki matematycznej, która zajmuje się przybliżonym rozumowaniem, a nie stałym i dokładnym rozumowaniem. Symuluje niejednoznaczność i niepewność, które często występują w rzeczywistych sytuacjach. Logika rozmyta jest wykorzystywana do przetwarzania i analizowania danych z różnych źródeł w celu podejmowania decyzji.
Przetwarzanie języka naturalnego (Natural Language Processing - NLP)
Mówiąc prościej, NLP jest częścią informatyki i sztucznej inteligencji, która umożliwia komunikację między ludźmi a komputerami przy użyciu języków naturalnych. Pozwala komputerom rozumieć i odczytywać dane naśladujące naturalny ludzki język. NLP odnosi się do metody wyszukiwania, analizowania i rozumienia danych tekstowych. Programiści używają biblioteki NLP, aby nauczyć komputery, jak przydatne są informacje z danych tekstowych. NLP jest powszechnie używane do wykrywania spamu. Algorytmy komputerowe mogą przeanalizować temat lub tekst wiadomości e-mail, aby określić, czy jest to spam, czy nie.
Jak działa sztuczna inteligencja?
Sztuczna inteligencja jest super połączeniem uczenia maszynowego i głębokiego uczenia, może być używana jako decydujący instrument dla tych technik. AI działa poprzez wzorce wyuczone ze zbiorów danych. Inteligentny i iteracyjny proces gromadzenia pozwala na gromadzenie dużych ilości danych, które narzędzie AI wykorzystuje do uczenia się wzorców. Następnie model AI przewiduje wynik na podstawie wyuczonych wzorców. Budowanie modelu AI wiąże się z wieloma iteracjami, a każda iteracja służy do testowania jego działania i mierzenia poziomu dokładności. Może szybko przetwarzać ogromne ilości danych dzięki swojej mocy obliczeniowej. Sztuczna inteligencja umożliwia komputerowi samodzielne rozwiązywanie problemów.
Jako metodę, sztuczną inteligencję można podzielić na następujące kategorie:
- Sztuczna inteligencja wąska (Artificial Narrow Intelligence - ANI): Ta forma sztucznej inteligencji jest wykorzystywana w większości praktycznych zastosowań. Koncepcja ta polega przede wszystkim na tym, aby komputer nauczył się samodzielnie rozwiązywać określony problem.
- Sztuczna inteligencja ogólna (Artificial General Intelligence - AGI): AGI dotyczy komputerów, które naśladują ludzkie poznanie.
- Sztuczna superinteligencja (Artificial Super Intelligence – ASI): Jest to abstrakcyjna forma sztucznej inteligencji.
Następujące poddziedziny sztucznej inteligencji pomagają modelom AI pracować z wykorzystaniem wzorców danych:
- Uczenie maszynowe (Machine learning – ML): Automatyzuje budowanie modeli analitycznych, które czerpią z metod statystyki, fizyki i sieci neuronowych, aby odkryć ukryte spostrzeżenia w danych.
- Sieć neuronowa (Neural network - NN): Siec neuronowa to typ uczenia maszynowego, który obejmuje połączone ze sobą jednostki, takie jak neurony, które przetwarzają informacje w każdej jednostce. Proces ten obejmuje wiele przejść do danych w celu zidentyfikowania połączeń i wyprowadzenia znaczenia z niezdefiniowanych danych.
- Uczenie głębokie (Deep learning – DL): Uczenie głębokie wykorzystuje ogromne sieci neuronowe z wieloma jednostkami przetwarzającymi, które wykorzystują postępy w mocy obliczeniowej i lepsze techniki uczenia, aby uczyć się złożonych wzorców z dużych ilości danych. Rozpoznawanie obrazów i mowy to dwa typowe zastosowania. Algorytmy głębokiego uczenia się, takie jak generatywne sieci przeciwstawne (Generative Adversarial Networks - GAN) i wariacyjne autoenkodery (Variational Autoencoders - VAE), są szeroko stosowane w generatywnej sztucznej inteligencji do generowania wysoce realistycznych danych podobnych do istniejących danych.
- Wizja komputerowa (Computer vision – CV): Wykorzystuje rozpoznawanie wzorców i uczenie głębokie się do rozpoznawania tego, co znajduje się na zdjęciu lub filmie. Maszyny mogą przetwarzać, analizować i rozumieć obrazy przy użyciu wizji komputerowej. Oprócz tego mogą przechwytywać obrazy i filmy w czasie rzeczywistym oraz interpretować otoczenie.
- Przetwarzanie języka naturalnego (Natural language processing – NLP): NLP pozwala komputerom rozumieć, analizować i tworzyć ludzki język, w tym mowę. Interakcja w języku naturalnym jest kolejnym etapem NLP, który pozwala ludziom używać codziennego języka do komunikowania się z komputerami w celu wykonywania zadań.
Technologie wspierające sztuczną inteligencję
Różnorodne technologie umożliwiają i wspierają sztuczną inteligencję, a mianowicie
- Procesory graficzne: Są one kluczem do sztucznej inteligencji, ponieważ zapewniają dużą moc obliczeniową wymaganą do przetwarzania iteracyjnego. Do trenowania sieci neuronowych wymagane są duże ilości danych i duża moc obliczeniowa.
- Internet rzeczy (IoT): Technologia ta generuje duże ilości danych za pośrednictwem podłączonych urządzeń, choć nie wszystkie są analizowane. Modele oparte na sztucznej inteligencji pozwalają generować ich więcej.
- Zaawansowane algorytmy: Służą one do łączenia danych na różnych poziomach i ich szybszej analizy. Inteligentne przetwarzanie ma kluczowe znaczenie dla identyfikacji i przewidywania rzadkich zdarzeń, zrozumienia złożonych systemów i optymalizacji unikalnych sytuacji.
- Interfejsy API: Są to przenośne pakiety kodu, które umożliwiają dodawanie funkcjonalności AI do istniejących produktów i pakietów oprogramowania. Na przykład, mogą być używane do dodawania funkcji rozpoznawania obrazu do domowych systemów bezpieczeństwa oraz funkcji pytań i odpowiedzi, które zapewniają opisy danych, nagłówki i interesujące wzorce.