Τα τελευταία χρόνια, η τεχνητή νοημοσύνη (AI) έχει γίνει ένα από τα πιο δημοφιλή θέματα στις επιστημονικές και λαϊκές κοινότητες.
Τι είναι όμως ακριβώς το AI;
Αυτός ο περιεκτικός οδηγός θα εξερευνήσει όλα όσα χρειάζεται να γνωρίζετε για την τεχνητή νοημοσύνη, από την ιστορία και την προέλευσή της έως τις τρέχουσες εφαρμογές και τις μελλοντικές δυνατότητές της.
Είτε είστε εντελώς αρχάριος είτε έμπειρος επαγγελματίας, αυτός ο οδηγός θα σας δώσει μια ολοκληρωμένη κατανόηση της τεχνητής νοημοσύνης. Ας ξεκινήσουμε λοιπόν!
Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη;
Σε γενικές γραμμές, η τεχνητή νοημοσύνη είναι ένας γενικός όρος για όλες τις μορφές έξυπνης συμπεριφοράς. Η λέξη προέρχεται από την ελληνική λέξη για «εραστής των τεχνών» και τη λατινική λέξη για «ευφυής».
Βασικά λοιπόν, σημαίνει «τεχνητή νοημοσύνη» με την έννοια ότι είναι ένα σύστημα που βασίζεται σε υπολογιστή που μιμείται τις συμπεριφορές ενός ανθρώπου.
Είναι ένας κλάδος της επιστήμης των υπολογιστών που ασχολείται με τη μελέτη του να κάνει τους υπολογιστές να παρουσιάζουν ευφυή συμπεριφορά. Αυτή η συμπεριφορά μπορεί να είναι οτιδήποτε από την αναγνώριση προσώπων έως την απόκριση σε προφορικές εντολές.
Ιστορία της Τεχνητής Νοημοσύνης
Όπως συμβαίνει με πολλά πράγματα, η τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι μια νέα ιδέα. Υπάρχει εδώ και αιώνες, αλλά πραγματικά απογειώθηκε τη δεκαετία του 1950. Η πρώτη κιόλας χρήση της τεχνητής νοημοσύνης ήταν από τους αρχαίους Έλληνες.
Για παράδειγμα, δημιούργησαν ένα σύστημα επεξεργασίας γλώσσας που χρησιμοποιήθηκε για να τους βοηθήσει με τον στρατό και τις επιχειρήσεις.
Στα τέλη της δεκαετίας του 1950, η τεχνητή νοημοσύνη άρχισε να απογειώνεται. Το πρώτο αξιοσημείωτο ορόσημο ήταν η δημιουργία της πρώτης τεχνητής νοημοσύνης γενικής χρήσης, γνωστής ως «Eliza».
Ο Joseph Weizenbaum ανέπτυξε την Eliza στο MIT τη δεκαετία του 1960. Το AI σχεδιάστηκε για να βοηθά τους ανθρώπους να επικοινωνούν μεταξύ τους χρησιμοποιώντας τη συνομιλία ως τρόπο μάθησης και διδασκαλίας. Η Eliza ήταν το πρώτο πρόγραμμα υπολογιστή που πέρασε το τεστ Turing.
Το τεστ Turing είναι ένας τρόπος να προσδιοριστεί εάν ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης είναι λαμπρό.
Μετά από αυτό, το πεδίο AI εξερράγη. Σήμερα, η τεχνητή νοημοσύνη είναι ένας πολύ ενεργός και αναπτυσσόμενος τομέας. Μπορείτε να μάθετε για τις πιο συναρπαστικές εξελίξεις στο AI διαβάζοντας για την πιο πρόσφατη τεχνολογία AI.
Γιατί χρειαζόμαστε AI;
Η τεχνητή νοημοσύνη γίνεται ολοένα και πιο δημοφιλής καθώς όλο και περισσότερες εταιρείες τεχνολογίας συνειδητοποιούν τις δυνατότητές της. Εξάλλου, χρησιμοποιούμε την τεχνητή νοημοσύνη σε οτιδήποτε, από τις αναζητήσεις Google έως το Siri στα iPhone μας.
Λοιπόν, ποια είναι η μεγάλη υπόθεση;
Η τεχνητή νοημοσύνη είναι ένας πολύ καλός τρόπος για τη δημιουργία πιο αποτελεσματικών συστημάτων από τον ανθρώπινο εγκέφαλο. Τα συστήματα AI μπορούν να μάθουν από την εμπειρία και να αναλύσουν πληροφορίες με τρόπο που οι άνθρωποι απλά δεν μπορούν.
Για παράδειγμα, τα συστήματα AI είναι εξαιρετικά στο να λαμβάνουν όλα τα δεδομένα που τους δίνουμε και να μαθαίνουν πώς να λαμβάνουν αποφάσεις με βάση αυτές τις πληροφορίες.
Ένα άλλο εξαιρετικό παράδειγμα τεχνητής νοημοσύνης είναι η μηχανή αναζήτησης Google. Είναι τόσο έξυπνο που μπορεί να αναζητήσει πάνω από 500 εκατομμύρια σελίδες πληροφοριών σε κλάσματα του δευτερολέπτου. Όμως, στο παρελθόν, αυτού του είδους η αναζήτηση θα χρειαζόταν χρόνια για να το κάνει ένας ολόκληρος άνθρωπος.
Ένα ενδιαφέρον γεγονός είναι ότι μπορεί να επεξεργαστεί γρήγορα πολλές πληροφορίες. Ένας ανθρώπινος εγκέφαλος μπορεί να επεξεργαστεί μόνο περίπου εκατό λέξεις το λεπτό. Ωστόσο, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να επεξεργαστεί δεδομένα με περίπου 100,000 λέξεις ανά λεπτό. Αυτό σημαίνει ότι η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να είναι πολύ πιο αποτελεσματική από έναν άνθρωπο.
Πώς λειτουργεί το AI;
Πρώτα, πρέπει να καταλάβουμε πώς το ανθρώπινος εγκέφαλος λειτουργεί. Όλα έχουν να κάνουν με το πώς αποθηκεύουμε πληροφορίες. Ο ανθρώπινος εγκέφαλος αποτελείται από έναν αμέτρητο αριθμό κυττάρων που ονομάζονται νευρώνες. Αυτοί οι νευρώνες είναι υπεύθυνοι για όλη μας τη σκέψη και τη λήψη αποφάσεων.
Οι νευρώνες συνδέονται με άλλους νευρώνες μέσω συνάψεων. Αυτές οι συνάψεις είναι σαν τις μικρές γέφυρες που συνδέουν τους νευρώνες. Όταν μαθαίνουμε κάτι νέο, οι νευρώνες στον εγκέφαλό μας συνδέονται για να σχηματίσουν νέες συνάψεις. Έτσι αποθηκεύουμε πληροφορίες.
Ομοίως, όταν θέλουμε να ανακαλέσουμε αυτές τις πληροφορίες, μπορούμε να έχουμε πρόσβαση στις συνάψεις που χρησιμοποιούνται για την αποθήκευση αυτών των πληροφοριών. Έτσι παίρνουμε αποφάσεις.
Τώρα που καταλαβαίνουμε πώς λειτουργεί ο εγκέφαλος, μπορούμε να αρχίσουμε να κατανοούμε πώς λειτουργεί το AI. Και τότε, μπορούμε να μάθουμε πώς να κάνουμε το AI να λειτουργεί καλύτερα.
Υπάρχουν δύο κύριοι τύποι AI. Αυτά είναι η τεχνητή νοημοσύνη που βασίζεται σε κανόνες και η τεχνητή νοημοσύνη εκμάθησης.
Τεχνητή νοημοσύνη βασισμένη σε κανόνες
Αυτός είναι ο πιο βασικός τύπος AI. Αυτό συμβαίνει όταν δίνουμε σε έναν υπολογιστή ένα σύνολο κανόνων που πρέπει να ακολουθήσει. Αυτοί οι κανόνες ορίζονται με τρόπο που να μπορεί να κατανοήσει ο υπολογιστής. Αυτή είναι μια στοιχειώδης μορφή AI.
Για παράδειγμα, ένα πρόγραμμα που λέει σε έναν υπολογιστή να αναγνωρίσει ένα πρόσωπο είναι ένα απλό AI βασισμένο σε κανόνες. Το πρόγραμμα μπορεί να αποθηκεύσει όλες τις πληροφορίες για το πρόσωπο και το άτομο στη βάση δεδομένων.
Στη συνέχεια, όταν παρουσιάζεται με ένα νέο πρόσωπο, μπορεί να συγκρίνει το νέο πρόσωπο με τη βάση δεδομένων προσώπων. Εάν βρει ένα ταίριασμα, μπορεί να πει στον υπολογιστή να αναγνωρίσει αυτό το πρόσωπο.
Το πιο συνηθισμένο παράδειγμα αυτού του τύπου AI είναι ένα πρόγραμμα παιχνιδιού.
Παλαιότερα, όλα αυτά τα προγράμματα γράφονταν με συγκεκριμένο τρόπο. Ο προγραμματιστής έπρεπε να κάνει το πρόγραμμα να καταλάβει τι είναι παιχνίδι. Στη συνέχεια, έπρεπε να διδάξει στο πρόγραμμα ό,τι χρειαζόταν για να κερδίσει το παιχνίδι.
Σήμερα, τα συστήματα AI μπορούν να γραφτούν με έναν πιο γενικό τρόπο. Ο προγραμματιστής δεν χρειάζεται να διδάξει στο AI τι είναι παιχνίδι. Αντίθετα, χρειάζεται μόνο να δώσει στο AI τους κανόνες για το πώς να παίξει το παιχνίδι.
Εκμάθηση AI
Αυτό συμβαίνει όταν διδάσκουμε στον υπολογιστή πώς να μαθαίνει μόνος του. Αυτή είναι μια πιο προηγμένη μορφή AI.
Για παράδειγμα, ας πούμε ότι κατασκευάζουμε ένα ρομπότ ικανό να μαζέψει ένα κουτί. Αυτό το ρομπότ θα πρέπει να μπορεί να μάθει πώς να το κάνει αυτό από την εμπειρία. Το ρομπότ θα χρειαστεί να αποθηκεύσει όλες τις πληροφορίες σχετικά με τον τρόπο παραλαβής ενός κουτιού.
Στη συνέχεια, όταν του παρουσιάζεται ένα νέο κουτί, μπορεί να χρησιμοποιήσει αυτές τις πληροφορίες για να παραλάβει το κουτί.
Αυτός είναι ο τύπος τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιεί η Alexa της Amazon.
Μελλοντικές δυνατότητες τεχνητής νοημοσύνης
Τώρα που έχουμε μια βασική κατανόηση του τρόπου λειτουργίας του AI, μπορούμε να δούμε πώς το AI μπορεί να μας βοηθήσει στο μέλλον. Το AI θα μας επιτρέψει να αυτοματοποιήσουμε πολλά πράγματα. Μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε την τεχνητή νοημοσύνη για να αναζητήσουμε θέσεις εργασίας, να διαγνώσουμε ιατρικά προβλήματα, να σχεδιάσουμε νέα προϊόντα και να μας βοηθήσουμε να λάβουμε αποφάσεις.
Όμως, υπάρχει και ένα μειονέκτημα στην τεχνητή νοημοσύνη. Θα αντικαταστήσει πολλές θέσεις εργασίας.
Θα είμαστε σε θέση να κάνουμε καλύτερα προϊόντα και να κάνουμε περισσότερα πράγματα με λιγότερα άτομα. Από την άλλη, μας επιτρέπει να δουλεύουμε περισσότερο σε λιγότερο χρόνο.
Στο μέλλον, θα δούμε την τεχνητή νοημοσύνη να αναλαμβάνει πολλούς ρόλους. Όμως, αυτή τη στιγμή, το AI χρησιμοποιείται κυρίως για ανάλυση δεδομένων και ανάκτηση πληροφοριών.
Συμπέρασμα
Υπάρχουν πολλές δυνατότητες για AI.
Ωστόσο, το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης είναι ακόμα στον αέρα. Δεν ξέρουμε τι επιφυλάσσει το μέλλον.
Γι' αυτό είναι σημαντικό να κατανοήσουμε πώς η τεχνητή νοημοσύνη θα επηρεάσει το μέλλον της εργασίας. Πρέπει να γνωρίζουμε σε τι μπαίνουμε και τις συνέπειες της τεχνητής νοημοσύνης.
Ωστόσο, η τεχνητή νοημοσύνη έχει ήδη σημαντικό αντίκτυπο στην καθημερινή μας ζωή και στην οικονομία μας.
Αφήστε μια απάντηση