AI – Όλα όσα θέλετε να μάθετε
Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) είναι ένας όρος που υπάρχει σχεδόν όσο και οι ίδιοι οι ηλεκτρονικοί υπολογιστές, καθώς επινοήθηκε το 1955 από μια ομάδα που συμπεριλάμβανε τον θρυλικό επιστήμονα υπολογιστών του Χάρβαρντ Μάρβιν Μίνσκι. Ενώ η τεχνητή νοημοσύνη είναι ήδη παρούσα με ορισμένες μορφές στην καθημερινή μας ζωή, όπως στα ειδικά εφέ που χρησιμοποιούνται σε ορισμένες ταινίες ή σε βοηθούς φωνής όπως η Alexa της Amazon, στην τρέχουσα συζήτηση έχει καταλήξει να σημαίνει κάτι πολύ πιο περίπλοκο.
Στον πυρήνα της, η τεχνητή νοημοσύνη περιλαμβάνει την εκπαίδευση υπολογιστών ώστε να μαθαίνουν με τρόπο που μιμείται την ανθρώπινη συμπεριφορά. Ενώ οι παραδοσιακοί υπολογιστές ακολουθούν απλώς τις οδηγίες που τους δίνονται με τη μορφή κώδικα, για να αντιμετωπίσουν πιο σύνθετες εργασίες οι υπολογιστές πρέπει να διδαχθούν πώς να αναλύουν πληροφορίες και να αντλούν συμπεράσματα από μοτίβα μέσα σε σύνολα δεδομένων. Οι πιο επιτυχημένες εκδόσεις της μηχανικής μάθησης τα τελευταία χρόνια έχουν χρησιμοποιήσει ένα σύστημα γνωστό ως νευρωνικό δίκτυο, το οποίο βασίζεται στο πώς πιστεύουμε ότι λειτουργεί ένας εγκέφαλος.
Ωστόσο, χωρίς αυστηρό ορισμό της φράσης και την υπόσχεση δισεκατομμυρίων δολαρίων χρηματοδότησης για όποιον ενσωματώνει την τεχνητή νοημοσύνη στα έγγραφά του, σχεδόν οτιδήποτε πιο περίπλοκο από μια αριθμομηχανή έχει ονομαστεί από κάποιον τεχνητή νοημοσύνη. Ως εκ τούτου, δεν υπάρχει εύκολη κατηγοριοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης και το πεδίο αναπτύσσεται τόσο γρήγορα που νέες προσεγγίσεις αποκαλύπτονται κάθε μήνα.
Μερικοί από τους κύριους τύπους τεχνητής νοημοσύνης που μπορεί να συναντήσετε περιλαμβάνουν την ενισχυτική μάθηση, τα μοντέλα μεγάλων γλωσσών, τα παραγωγικά ανταγωνιστικά δίκτυα (GAN) και το συμβολικό AI.
- Η ενισχυτική μάθηση είναι ένας τύπος εκπαίδευσης τεχνητής νοημοσύνης που περιλαμβάνει την παροχή ανατροφοδότησης σε ένα σύστημα κάθε φορά που εκτελεί μια εργασία, επιτρέποντάς του να μαθαίνει από τις επιτυχίες και τις αποτυχίες του. Αυτός ο τύπος μάθησης μπορεί να είναι αργός και με ένταση πόρων, αλλά μπορεί να είναι ιδιαίτερα αποτελεσματικός για συστήματα που αλληλεπιδρούν με τον πραγματικό κόσμο. Σε τέτοιες περιπτώσεις, η ενισχυτική μάθηση μπορεί να είναι ο καλύτερος τρόπος εκπαίδευσης του συστήματος ώστε να συμπεριφέρεται κατάλληλα σε πολύπλοκα, απρόβλεπτα περιβάλλοντα. Για παράδειγμα, τα αυτόνομα οχήματα μπορούν να χρησιμοποιούν ενισχυτική εκμάθηση για να μάθουν πώς να πλοηγούνται σε πολυσύχναστους δρόμους και να αποφεύγουν ατυχήματα.
- Τα μοντέλα μεγάλων γλωσσών , γνωστά και ως LLM, είναι ένας τύπος νευρωνικού δικτύου που χρησιμοποιείται στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας. Αυτά τα μοντέλα εκπαιδεύονται με την εισαγωγή τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων κειμένου, όπως βιβλία, άρθρα, αναρτήσεις στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης και άλλες πηγές γραπτού ή προφορικού λόγου. Τα LLM αναλύουν αυτά τα δεδομένα κειμένου και τα χρησιμοποιούν για να προβλέψουν και να δημιουργήσουν νέες λέξεις και προτάσεις με μια συγκεκριμένη σειρά. Όσο περισσότερα δεδομένα κειμένου τροφοδοτούνται στα LLM, τόσο πιο ακριβή γίνονται στη δημιουργία γλώσσας που μοιάζει με άνθρωπο. Τα LLM χρησιμοποιούνται ευρέως σε μια ποικιλία εφαρμογών, συμπεριλαμβανομένων των chatbots, της μετάφρασης γλώσσας και της σύνοψης κειμένων. Χρησιμοποιούνται επίσης σε τομείς έρευνας αιχμής όπως η γενετική τέχνη και η γραφή.
- Δημιουργικά δίκτυα αντιπάλου (GAN) είναι ένας τύπος νευρωνικού δικτύου που αποτελείται από δύο δίκτυα: ένα δίκτυο γεννήτριας και ένα δίκτυο διαχωρισμού. Το δίκτυο παραγωγής είναι υπεύθυνο για τη δημιουργία νέων δεδομένων, όπως εικόνες, μουσική ή κείμενο, ενώ το δίκτυο διακρίσεων αξιολογεί τα δεδομένα που δημιουργούνται και παρέχει ανατροφοδότηση στο δίκτυο παραγωγής. Τα δύο δίκτυα εκπαιδεύονται μαζί σε μια διαδικασία που ονομάζεται αντίθετη εκπαίδευση, κατά την οποία το δίκτυο παραγωγής μαθαίνει να παράγει δεδομένα που είναι όλο και πιο δύσκολο για το δίκτυο διακρίσεων να διακρίνει από τα πραγματικά δεδομένα. Αυτή η διαδικασία συνεχίζεται έως ότου το δίκτυο παραγωγής μπορεί να παράγει δεδομένα που δεν διακρίνονται από τα πραγματικά δεδομένα. Τα GAN χρησιμοποιούνται συχνά σε δημιουργικές εργασίες, όπως μουσική σύνθεση, εικαστικά ή κινηματογραφικά έργα, όπου στο δίκτυο γεννήτριας δίνεται ο ρόλος του δημιουργού ενώ το δίκτυο διάκρισης παίζει το ρόλο του κριτικού. Το δίκτυο παραγωγής μαθαίνει να δημιουργεί πράγματα που θα εγκρίνει το δίκτυο διακρίσεων, με αποτέλεσμα την παραγωγή νέων και πρωτότυπων δημιουργικών έργων. Τα GAN έχουν επίσης χρησιμοποιηθεί σε άλλες εφαρμογές όπως η αναγνώριση εικόνας και ομιλίας.
- Η συμβολική τεχνητή νοημοσύνη είναι μια τεχνική τεχνητής νοημοσύνης που εμπνέεται από προηγούμενες προσεγγίσεις και απορρίπτει την ιδέα ότι ένα απλό νευρωνικό δίκτυο είναι πάντα η καλύτερη επιλογή. Αντίθετα, επιδιώκει να συνδυάσει τη μηχανική μάθηση με πιο δομημένες πληροφορίες για τον κόσμο. Αυτή η προσέγγιση περιλαμβάνει τη δημιουργία ενός συνόλου κανόνων ή συμβόλων που αντιπροσωπεύουν τη γνώση, τα οποία μπορούν στη συνέχεια να χρησιμοποιηθούν για τη λογική και τη λήψη αποφάσεων. Η συμβολική τεχνητή νοημοσύνη έχει χρησιμοποιηθεί σε ποικίλες εφαρμογές, συμπεριλαμβανομένης της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας, της ρομποτικής και των έμπειρων συστημάτων. Ενώ έχει επισκιαστεί τα τελευταία χρόνια από περισσότερες προσεγγίσεις που βασίζονται σε δεδομένα, όπως τα νευρωνικά δίκτυα, εξακολουθεί να είναι ένας σημαντικός τομέας έρευνας στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης.
