Dirbtinis intelektas (DI) yra mokslo disciplina, kuri pasaulio bendruomenei oficialiai pristatyta 1956 m. Hanoveryje (JAV) vykusiame seminare. Renginys įvyko keturių amerikiečių mokslininkų iniciatyva: John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester ir Claude Shannon. Nuo pat pradžių terminas „dirbtinis intelektas“, tikriausiai sugalvotas siekiant atkreipti visuomenės dėmesį, tapo neįtikėtinai populiarus.
Per pastaruosius šešiasdešimt metų ši sritis gana stabiliai įgavo svarbą, o didžioji dalis intelektinių technologijų turėjo įtakos pasaulio tvarkos pokyčiams. Nepaisant to, sąvoka „dirbtinis intelektas“ yra klaidingai interpretuojama, nes ji suprantama kaip dirbtinė būtybė, kurios intelektas gali konkuruoti su geriausiu bet kurio žmogaus intelektu.
Johnui McCarthy ir Marvinui Minsky dirbtinis intelektas pirmiausia reiškė bandymą kompiuteriu modeliuoti intelektinius gebėjimus, žmogaus, gyvūno, augalo, socialinius, filogenetinius. Prielaida, kad visas pažintines funkcijas galima tiksliai aprašyti ir programiškai atkurti, buvo šios mokslo srities pagrindas. Nepaisant daugiau nei šešiasdešimties metų istorijos, hipotezė apie intelektinių funkcijų atkuriamumą kompiuteriais dar nėra galutinai patvirtinta ar paneigta, o tai skatina mokslininkus naujiems atradimams.
Šiuolaikinis dirbtinis intelektas pritaikomas beveik visose gyvenimo srityse ir yra nuolatinio vystymosi etape, remdamasis turtingu pagrindu, kuris buvo sukurtas nuo XX a. vidurio.
Dirbtinis intelektas
Dirbtinis intelektas pradėtas plėtoti iškart po Antrojo pasaulinio karo, kai tokie mokslininkai kaip Alanas Tiuringas (Alan Turing) tyrinėjo galimybę, kad mašinos galėtų „mąstyti“. 1950 m. A. Tiuringas paskelbė knygą „Kompiuterinės mašinos ir intelektas“ (Computing Machines and Intelligence), kurioje jis pasiūlė Tiuringo testą kaip metodą nustatyti, ar mašina gali imituoti žmogaus intelektą. Dirbtinis intelektas daug dėmesio sulaukė septintajame dešimtmetyje, kai buvo sukurtos pirmosios šachmatais žaidžiančios ir algebros uždavinius sprendžiančios programos. Tačiau pirmasis dirbtinio intelekto „žiemos laikotarpis“ prasidėjo septintajame dešimtmetyje, kai reali pažanga nepasiekė daugelio puoselėtų lūkesčių, o mokslinių tyrimų finansavimas buvo sumažintas.
Susidomėjimas dirbtiniu intelektu išaugo aštuntajame dešimtmetyje dėl mašininio mokymosi algoritmų kūrimo ir padidėjusios skaičiavimo galios. Šiam laikmečiui būdingi patobulinimai realizuojant ekspertines sistemas – kurios gali imituoti žmonių ekspertų sprendimus tam tikroje srityje. Nuo naujojo tūkstantmečio prasidėjo nauja dirbtinio intelekto era, kurią paspartino interneto, didelių duomenų ir didesnės skaičiavimo galios raida. Dėl gilaus mokymosi ir neuroninių tinklų proveržio iki šiol sukurta nemažai sistemų, kurios dabar geba atpažinti kalbą ir vaizdus ir kuriomis grindžiami naujausi darbai, susiję su autonominiais automobiliais, personalizuota medicina ir kitomis taikomosiomis programomis.
Dirbtinis intelektas laužo naujus rėmus ir iššūkius, atranda savo vietą kasdieniame gyvenime ir iš esmės keičia daugelį sričių: įskaitant verslą, mediciną, švietimą. Dirbtinio intelekto istorija – tai kelias nuo utopinių idėjų iki realių technologijų, kurios įkvepia mokslininkus ir kūrėjus kurti naujus dalykus.
Dirbtinis intelektas per tokį trumpą laiką nuo jo atsiradimo patyrė daugybę pokyčių. Galima išskirti šešis jo raidos istorijos etapus.
Pirmaisiais vystymosi metais, paskatinti pirmųjų laimėjimų, nemažai mokslininkų, tarp jų ir Herbertas Simonas, pateikė optimistinių prognozių. Simonas prognozavo, kad „per dešimt metų skaitmeninis kompiuteris taps pasaulio šachmatų čempionu“. Tačiau kai 1960-ųjų viduryje dešimtmetis berniukas įveikė šachmatų kompiuterį, o JAV Senato ataskaitoje buvo pabrėžtas mašininio vertimo ribotumas, dirbtinio intelekto pažanga gerokai sulėtėjo. Tai buvo laikomi tamsiaisiais dirbtinio intelekto laikais.
Kitas buvo semantinis AI, kai mokslininkai susidomėjo atminties ir supratimo mechanizmų psichologija. Septintojo dešimtmečio viduryje kartu su ekspertinėmis sistemomis, kurios naudojosi kvalifikuotomis žiniomis, kad galėtų atkurti mąstymo procesus, pradėjo atsirasti semantinių žinių pateikimo metodai. Šios sistemos teikė daug vilčių, ypač medicinos diagnostikos srityje.
Aštuntajame ir devintajame dešimtmečiuose tobulėjant mašininio mokymosi algoritmams ir gerėjant techninėms galimybėms buvo sukurtos išmaniosios sistemos, galinčios atlikti įvairias užduotis, pavyzdžiui, atpažinti pirštų atspaudus ir atpažinti kalbą. Šis laikotarpis pasižymėjo dirbtinio intelekto integravimu į kitas disciplinas, siekiant sukurti hibridines sistemas.
Vėliau dešimtajame dešimtmetyje dirbtinis intelektas pradėtas derinti su robotika ir žmogaus ir mašinos sąsaja, kad susidarytų kažkas panašaus į afektinę kompiuteriją, kuri analizuoja ir vėliau atkuria žmogaus emocijas; tai padėjo kurti dialogo sistemas, pavyzdžiui, pokalbių robotus.
Nuo 2010 m. naujos kompiuterijos galimybės leido sujungti didžiuosius duomenis su gilaus mokymosi metodais, įkvėptais dirbtinių neuronų tinklų. Pažanga kalbos ir vaizdų atpažinimo, natūralios kalbos supratimo ir bepiločių transporto priemonių srityse žymi naują dirbtinio intelekto renesansą.
Dirbtinio intelekto taikymo sritys
Dirbtinio intelekto technologijos parodė didelius pranašumus, palyginti su žmogaus galimybėmis įvairiose veiklos srityse. Pavyzdžiui, 1997 m. IBM kompiuteris „Deep Blue“ nugalėjo tuometinį pasaulio šachmatų čempioną Garį Kasparovą. 2016 m. kompiuterinės sistemos nugalėjo geriausius pasaulyje go ir pokerio žaidėjus, taip parodydamos savo gebėjimus apdoroti ir analizuoti didžiulius duomenų kiekius, matuojamus atitinkamai terabaitais ir petabaitais.
Taikomosiose programose, pradedant kalbų atpažinimu ir baigiant veidų ir pirštų atspaudų atpažinimu iš milijonų kitų, pavyzdžiui, tokių, kokius naudoja sekretorės mašininkės, naudojami mašininio mokymosi metodai. Tos pačios technologijos leidžia automobiliams patiems vairuoti, o kompiuteriams, pranokstantiems dermatologus, diagnozuoti melanomą iš mobiliaisiais telefonais padarytų apgamų nuotraukų. Kariniai robotai ir automatizuotos surinkimo linijos gamyklose taip pat naudojasi dirbtinio intelekto teikiamomis galimybėmis.
Mokslo pasaulyje dirbtinis intelektas naudojamas biologinių makromolekulių, įskaitant baltymus ir genomus, funkcijoms išskaidyti pagal jų sudedamųjų dalių tvarką. Tai atskiria in silico – nuo istorinių metodų, pavyzdžiui, eksperimentų in vivo – su gyvais organizmais – ir in vitro – laboratorinėmis sąlygomis.
Savaime besimokančių intelektualiųjų sistemų taikymo sritys – nuo pramonės ir bankininkystės iki draudimo, sveikatos priežiūros ir gynybos. Daugybės rutininių procesų automatizavimas keičia profesinę veiklą ir dėl to kai kurios profesijos gali išnykti.
Dirbtinio intelekto atskyrimas nuo neuroninių tinklų ir mašininio mokymosi
Dirbtinis intelektas, dažniau vadinamas dirbtiniu intelektu, yra bendra informatikos mokslo sritis, kurioje nagrinėjamas protingų mašinų, galinčių tęsti veiklą, kuriai paprastai reikia žmogaus intelekto, kūrimas. Ji apima, bet neapsiriboja specializuotomis programomis ir įvairiais technologiniais metodais bei sprendimais. AI naudoja daugybę loginių ir matematinių algoritmų, kurie gali būti pagrįsti neuroniniais tinklais, siekiant imituoti žmogaus smegenų procesus.
Neuroniniai tinklai yra tam tikros rūšies kompiuterinis algoritmas, į kurį galima žiūrėti kaip į matematinį modelį, sudarytą iš dirbtinių neuronų. Tokioms sistemoms atlikti tam tikras funkcijas nereikia išankstinio programavimo. Priešingai, jos geba mokytis iš ankstesnės patirties, panašiai kaip žmogaus smegenyse neuronai, kurie mokymosi proceso metu sukuria ir sustiprina savo ryšius. Neuroniniai tinklai yra dirbtinio intelekto priemonės, skirtos užduotims, susijusioms su duomenų atpažinimu ar apdorojimu, atlikti.
Nors dirbtinis intelektas yra bendras terminas, apibūdinantis mašinas, kurios gali mąstyti ir mokytis kaip žmonės, pagrindinis dirbtinio intelekto pogrupis, susijęs su technologijomis ir algoritmais, kurie leidžia programoms mokytis ir tobulėti be žmogaus įsikišimo, vadinamas mašininiu mokymusi. Tokios sistemos analizuoja įvesties duomenis, randa juose tam tikrus dėsningumus ir naudoja šias žinias naujai informacijai apdoroti ir sudėtingesnėms problemoms spręsti. Vienas iš mašininio mokymosi organizavimo metodų vadinamas neuroniniais tinklais.
Todėl, jei ieškosime dirbtinio intelekto analogijos žmogaus organizme, dirbtinis intelektas veiks kaip visas smegenų funkcionavimas, mašininis mokymasis bus informacijos apdorojimo ir problemų sprendimo metodų analogija, o neuroniniai tinklai bus struktūriniai elementai – panašūs į neuronus – kurie atliks duomenų apdorojimą atominiu lygmeniu.
Dirbtinio intelekto taikymas šiuolaikiniame gyvenime
Šiuolaikiniame pasaulyje dirbtinis intelektas rado savo vietą beveik visose gyvenimo srityse, pradedant komerciniu naudojimu, medicina ir baigiant gamybos technologijomis. Egzistuoja du pagrindiniai dirbtinio intelekto tipai: silpnasis ir stiprusis. Silpnieji specializuojasi siauresnėse užduotyse, tokiose kaip diagnostika ar duomenų analizė, o stiprusis dirbtinis intelektas kuriamas globaliems sudėtingiems uždaviniams giliau spręsti imituojant žmogaus intelektą.
Didelių duomenų analizė naudojant dirbtinį intelektą randa didelį pritaikomumą prekyboje, nes leidžia didelėms prekybos platformoms tirti vartotojų elgseną ir optimizuoti rinkodaros strategijas.
Dirbtinis intelektas gamyboje buvo taikomas stebint ir koordinuojant darbuotojų veiklą, labai padidinant darbo proceso efektyvumą ir saugumą. Transporto sektoriuje dirbtinis intelektas pasitarnauja eismo kontrolei, kelių būklės stebėjimui, bepiločių transporto priemonių kūrimui ir tobulinimui.
Prabangos prekių ženklai įtraukia dirbtinį intelektą, kuris atliks gilią klientų poreikių analizę ir pritaikys jiems produktus. Sveikatos priežiūros srityje dirbtinis intelektas keičia diagnostikos, vaistų kūrimo, sveikatos draudimo ir net klinikinių tyrimų veidą, todėl sveikatos priežiūros paslaugos tampa daug tikslesnės ir veiksmingesnės.
Tokios technologinės plėtros priežastys yra spartus informacijos srautų augimas, didėjančios investicijos į dirbtinio intelekto sektorių ir didesnio produktyvumo bei efektyvumo poreikis visuose sektoriuose. Dirbtinis intelektas ir toliau plečia savo įtaką, skverbiasi į naujas sritis ir keičia tradicinį požiūrį į verslą ir kasdienę veiklą.
Dirbtinio intelekto taikymo sritys
Dirbtinis intelektas apima visus kitus žmogaus gyvenimo aspektus, sukurdamas naujas galimybes tradicinėms pramonės šakoms didinti efektyvumą ir tikslumą.
Medicina ir sveikatos priežiūra: Dirbtinis intelektas tvarko pacientų duomenis, analizuoja medicininius vaizdus, pavyzdžiui, ultragarso, rentgeno ir kompiuterinės tomografijos nuotraukas, ir pagal simptomus diagnozuoja ligas. Išmaniosios sistemos pateikia gydymo galimybes ir padeda gyventi sveiką gyvenimo būdą naudodamos mobiliąsias programėles, kuriomis galima stebėti širdies ritmą ir kūno temperatūrą.
Mažmeninė ir elektroninė prekyba: Naudojant dirbtinį intelektą analizuojamas naudotojų elgesys internete, kad būtų galima pateikti jiems pritaikytas rekomendacijas ar reklamą. Tai taip pat apima produktų, kuriuos naudotojai peržiūrėjo internetinėse parduotuvėse, reklamą ir panašių produktų pasiūlymus, pagrįstus naudotojų interesų analize. Politika: Per prezidento rinkimų kampanijas, net ir Baracko Obamos, dirbtinis intelektas buvo naudojamas duomenų analizei, siekiant optimizuoti rinkimų kampanijos strategijas – parinkti, kur ir kada kalbėti, kad padidėtų jo šansai laimėti.
Pramonė: Dirbtinis intelektas padeda kontroliuoti gamybos procesus, analizuoti įrangos apkrovas ir prognozuoti paklausą, kad būtų užtikrintas tinkamas išteklių panaudojimas ir sumažintos sąnaudos. Žaidimai ir švietimas: Žaidimų srityje dirbtinis intelektas sukuria tikroviškesnius virtualius priešininkus, personalizuotus žaidimų scenarijus. Švietimo srityje jis pasitelkiamas planuojant mokymo programas pagal mokinių poreikius ir gebėjimus, valdant švietimo išteklius ir pan.
Kitos sritys, kuriose dirbtinis intelektas randa pritaikymą, yra teisinės paslaugos, finansai ir miestų infrastruktūros valdymas, ir tai tik kelios sritys, kuriose iš tiesų pabrėžiamas jo indėlis į šiuolaikines inovacijas ir technologinę pažangą.
Dirbtinis intelektas (DI) yra mokslo disciplina, kuri pasaulio bendruomenei oficialiai pristatyta 1956 m. Hanoveryje (JAV) vykusiame seminare. Renginį inicijavo keturi amerikiečių mokslininkai: Johnas McCarthy, Marvinas Minsky, Nathanielis Rochesteris ir Claude’as Shannonas. Nuo pat pradžių terminas „dirbtinis intelektas“, tikriausiai sukurtas siekiant pritraukti visuomenės dėmesį, sulaukė didžiulio populiarumo.
Per pastaruosius šešis dešimtmečius dirbtinio intelekto svarba nuolat augo, o intelektinės technologijos turėjo didelę įtaką keičiant pasaulio tvarką. Nepaisant to, kad terminas „dirbtinis intelektas“ plačiai vartojamas, jis dažnai klaidingai interpretuojamas, ypač tada, kai suprantamas kaip dirbtinė būtybė, turinti intelektą, galinti konkuruoti su žmonėmis.
Johnui McCarthy ir Marvinui Minsky dirbtinis intelektas pirmiausia buvo bandymas kompiuteriu modeliuoti intelektinius gebėjimus – žmogaus, gyvūno, augalo, socialinius ar filogenetinius. Prielaida, kad visas pažintines funkcijas galima tiksliai aprašyti ir programiškai atkurti, tapo šios mokslo srities pagrindu. Nepaisant daugiau nei šešiasdešimties metų istorijos, hipotezė apie intelektinių funkcijų atkuriamumą kompiuteriais iki šiol nėra galutinai patvirtinta ar paneigta, o tai skatina mokslininkus naujiems atradimams.
Šiuolaikinis dirbtinis intelektas plačiai taikomas įvairiose gyvenimo srityse ir toliau vystosi, remdamasis turtingu mokslinių tyrimų ir plėtros palikimu, kuris prasidėjo XX a. viduryje.
Dirbtinio intelekto raida
Dirbtinio intelekto vystymasis prasidėjo iškart po Antrojo pasaulinio karo, kai tokie mokslininkai kaip Alanas Tiuringas (Alan Turing) tyrinėjo mašinų „mąstymo“ galimybes. 1950 m. A. Tiuringas paskelbė knygą „Kompiuterinės mašinos ir intelektas“, kurioje pasiūlė Tiuringo testą, kaip metodą mašinos gebėjimui imituoti žmogaus intelektą nustatyti. XX a. septintajame dešimtmetyje dirbtinis intelektas sulaukė didelio dėmesio, buvo sukurtos pirmosios programos, skirtos žaisti šachmatais ir spręsti algebros uždavinius. Tačiau septintajame dešimtmetyje prasidėjo pirmasis dirbtinio intelekto „žiemos laikotarpis“, kai reali pažanga nepateisino didelių lūkesčių ir dėl to sumažėjo mokslinių tyrimų finansavimas.
Aštuntajame dešimtmetyje susidomėjimas dirbtiniu intelektu vėl suaktyvėjo, nes buvo sukurti mašininio mokymosi algoritmai ir padidėjo skaičiavimo galia. Šiam laikotarpiui būdinga pažanga kuriant ekspertines sistemas, galinčias imituoti žmonių ekspertų sprendimus tam tikrose srityse. Prasidėjus naujajam tūkstantmečiui, prasidėjo nauja dirbtinio intelekto era, kurią paspartino interneto, didelių duomenų kiekių ir padidėjusios skaičiavimo galios plėtra. Gilaus mokymosi ir neuroninių tinklų proveržis leido sukurti sistemas, galinčias atpažinti kalbą ir vaizdus, kuriomis grindžiamas autonominių automobilių, individualizuotos medicinos ir kitų taikomųjų programų kūrimas.
Dirbtinis intelektas ir toliau įveikia naujas ribas ir iššūkius, integruojasi į kasdienį gyvenimą ir iš esmės keičia daugelį sričių, įskaitant verslą, mediciną ir švietimą. Dirbtinio intelekto istorija – tai kelias nuo utopinių idėjų iki realių technologijų, įkvepiantis mokslininkus ir kūrėjus naujiems atradimams.
Dirbtinis intelektas (DI) per trumpą savo gyvavimo laiką patyrė daugybę pokyčių. Jo raidos istorijoje galima išskirti šešis etapus.
Ankstyvaisiais vystymosi etapais, skatinami pirmųjų laimėjimų, mokslininkai, tokie kaip Herbertas Simonas, darė optimistines prognozes. H. Simonas numatė, kad per dešimt metų mašinos gali tapti pasaulio šachmatų čempionais. Tačiau septintojo dešimtmečio viduryje pažanga sulėtėjo, kai dešimtmetis berniukas įveikė kompiuterį šachmatais, o JAV Senato ataskaitoje buvo nurodyti mašininio vertimo trūkumai. Šis laikotarpis buvo vadinamas tamsiuoju dirbtinio intelekto laikotarpiu.
Kitas etapas buvo nukreiptas į semantinį dirbtinį intelektą, kai mokslininkai daugiausia dėmesio skyrė atminties psichologijai ir supratimo mechanizmams. Septintojo dešimtmečio viduryje atsirado semantinių žinių atvaizdavimo metodai ir ekspertinės sistemos, kurios naudojo kvalifikuotas žinias mąstymo procesams atkurti. Šios sistemos teikė daug vilčių, ypač medicinos diagnostikos srityje.
Aštuntajame ir devintajame dešimtmečiuose sukūrus mašininio mokymosi algoritmus ir patobulinus techninius sprendimus, buvo sukurtos išmaniosios sistemos, galinčios atlikti įvairias užduotis, pavyzdžiui, atpažinti pirštų atspaudus ir atpažinti kalbą. Šis laikotarpis pasižymėjo dirbtinio intelekto integravimu su kitomis disciplinomis, siekiant sukurti hibridines sistemas.
Dešimtojo dešimtmečio pabaigoje dirbtinis intelektas pradėtas derinti su robotika ir žmogaus ir mašinos sąsaja, todėl buvo sukurta afektinė kompiuterija, skirta žmogaus emocijoms analizuoti ir atkurti. Ši tendencija padėjo tobulinti dialogo sistemas, pavyzdžiui, pokalbių robotus.
Nuo 2010 m. naujos kompiuterijos galimybės leido sujungti didelius duomenis su gilaus mokymosi metodais, pagrįstais dirbtiniais neuronų tinklais. Pažanga tokiose srityse kaip kalbos ir vaizdo atpažinimas, natūralios kalbos supratimas ir bepilotės transporto priemonės reiškia naują dirbtinio intelekto renesansą.
Dirbtinio intelekto taikymo sritys
Dirbtinio intelekto technologijos daugelyje sričių įrodė reikšmingus pranašumus prieš žmogaus gebėjimus. Pavyzdžiui, 1997 m. IBM kompiuteris „Deep Blue“ nugalėjo tuometinį pasaulio šachmatų čempioną Garį Kasparovą. 2016 m. kompiuterinės sistemos nugalėjo geriausius pasaulio go ir pokerio žaidėjus, parodydamos savo gebėjimą apdoroti ir analizuoti didžiulius duomenų kiekius, matuojamus terabaitais ir petabaitais.
Mašininio mokymosi metodai plačiai naudojami įvairiose srityse – nuo kalbos atpažinimo, panašaus į praeities sekretorių mašinininkių, iki tikslaus veidų ir pirštų atspaudų atpažinimo tarp milijonų kitų. Tos pačios technologijos leidžia automobiliams važiuoti patiems, o kompiuteriams, pranokstantiems dermatologus, diagnozuoti melanomą iš mobiliaisiais telefonais padarytų apgamų nuotraukų. Kariniai robotai ir automatizuotos surinkimo linijos gamyklose taip pat yra dirbtinio intelekto rezultatas.
Mokslo srityje dirbtinis intelektas naudojamas biologinių makromolekulių, pavyzdžiui, baltymų ir genomų, funkcijoms analizuoti pagal jų sudedamųjų dalių seką. Tai skiria in silico (kompiuterinius eksperimentus, kuriuose naudojami dideli duomenys ir galingi procesoriai) nuo tradicinių metodų, pavyzdžiui, in vivo (su gyvais organizmais) ir in vitro (laboratorinėmis sąlygomis) eksperimentų.
Savaime besimokančios intelektinės sistemos taikomos beveik visuose sektoriuose: nuo pramonės ir bankininkystės iki draudimo, sveikatos priežiūros ir gynybos. Daugelio įprastų procesų automatizavimas keičia profesinę veiklą ir gali lemti kai kurių profesijų išnykimą.
Dirbtinio intelekto atskyrimas nuo neuroninių tinklų ir mašininio mokymosi
Dirbtinis intelektas (DI) yra plati informatikos mokslo sritis, susijusi su protingų mašinų, galinčių atlikti žmogaus intelekto reikalaujančias užduotis, kūrimu. Tai apima ne tik specializuotas programas, bet ir įvairius technologinius metodus bei sprendimus. Dirbtinis intelektas naudoja daugybę metodų, įskaitant loginius ir matematinius algoritmus, taip pat gali remtis neuroniniais tinklais, imituojančiais žmogaus smegenų darbą.
Neuroniniai tinklai – tai ypatinga kompiuterinių algoritmų rūšis, kuri atspindi matematinį modelį, sudarytą iš dirbtinių neuronų. Šioms sistemoms, norint atlikti konkrečias užduotis, nereikia išankstinio programavimo. Vietoj to jos gali mokytis remdamosi ankstesne patirtimi ir elementariais skaičiavimais, panašiai kaip žmogaus smegenyse neuronai formuoja ir stiprina ryšius mokymosi proceso metu. Neuroniniai tinklai yra dirbtinio intelekto priemonė, naudojama sprendžiant užduotis, susijusias su duomenų atpažinimu ir apdorojimu.
Savo ruožtu mašininis mokymasis yra dirbtinio intelekto poskyris, kuriame daugiausia dėmesio skiriama technologijoms ir algoritmams, leidžiantiems programoms mokytis ir tobulėti be tiesioginio žmogaus įsikišimo, kurti. Šios sistemos analizuoja įvesties duomenis, randa juose dėsningumus ir naudoja šias žinias naujai informacijai apdoroti ir sudėtingesnėms problemoms spręsti. Neuroniniai tinklai dažnai naudojami kaip vienas iš mašininio mokymosi organizavimo metodų.
Taigi, jei darytume analogiją su žmogaus kūnu, dirbtinį intelektą būtų galima palyginti su visomis smegenų funkcijomis, mašininis mokymasis būtų analogiškas informacijos apdorojimo ir problemų sprendimo metodams, o neuroniniai tinklai yra struktūriniai elementai, panašūs į neuronus, kurie užtikrina duomenų apdorojimą pagrindiniu lygmeniu.
Dirbtinio intelekto taikymas šiuolaikiniame gyvenime
Dirbtinis intelektas (DI) plačiai taikomas daugelyje įvairių šiuolaikinio gyvenimo sričių – nuo komercinių programų iki medicinos ir gamybos technologijų. Yra du pagrindiniai dirbtinio intelekto tipai: silpnasis dirbtinis intelektas ir stiprusis dirbtinis intelektas. Silpnasis AI yra specializuotas atlikti konkrečias užduotis, pavyzdžiui, medicininę diagnostiką ar duomenų analizę, o stipriuoju AI siekiama spręsti globalias, sudėtingas problemas imituojant žmogaus intelektą gilesniu lygmeniu.
Prekyboje AI plačiai naudojamas didžiųjų duomenų (Big Data) analizei, todėl didžiosios prekybos platformos gali tirti vartotojų elgseną ir optimizuoti rinkodaros strategijas.
Gamyboje AI naudojamas darbuotojų veiksmams stebėti ir koordinuoti, didinant darbo procesų efektyvumą ir saugumą. Transporto pramonėje dirbtinis intelektas padeda valdyti eismą, stebėti kelių būklę, kurti ir tobulinti bepilotes transporto priemones.
Prabangos prekių ženklai integruoja dirbtinį intelektą, kad galėtų nuodugniai analizuoti klientų poreikius ir individualizuoti produktus. Sveikatos priežiūros srityje dirbtinis intelektas iš esmės keičia diagnostikos, vaistų kūrimo, sveikatos draudimo ir klinikinių tyrimų metodus, didindamas sveikatos priežiūros paslaugų tikslumą ir efektyvumą.
Šią technologinę pažangą skatina sparčiai augantys informacijos srautai, didėjančios investicijos į dirbtinio intelekto sektorių ir didesnio produktyvumo bei efektyvumo poreikiai visose pramonės šakose. Dirbtinis intelektas toliau plečia savo įtaką, skverbiasi į naujas sritis ir keičia tradicinį požiūrį į verslą ir kasdienę veiklą.
Dirbtinio intelekto naudojimo sritys
Dirbtinis intelektas (DI) skverbiasi į daugelį kasdienio gyvenimo aspektų, keičia tradicines pramonės šakas ir sukuria naujų galimybių didinti efektyvumą ir tikslumą:
- Medicina ir sveikatos priežiūra: Dirbtinis intelektas naudojamas pacientų duomenims tvarkyti, medicininiams vaizdams, pavyzdžiui, ultragarsui, rentgenui ir kompiuterinei tomografijai, analizuoti ir ligoms diagnozuoti pagal simptomus. Išmaniosios sistemos siūlo gydymo galimybes ir padeda gyventi sveiką gyvenimo būdą naudodamos mobiliąsias programėles, kuriomis galima stebėti širdies ritmą ir kūno temperatūrą.
- Mažmeninė ir elektroninė prekyba: Dirbtinis intelektas analizuoja naudotojų elgseną internete, kad galėtų pasiūlyti asmenines rekomendacijas ir reklamą. Tai apima produktų, kuriuos naudotojai peržiūrėjo internetinėse parduotuvėse, reklamą ir panašių produktų siūlymą, pagrįstą naudotojų interesų analize.
- Politika: Per prezidento rinkimų kampanijas, pavyzdžiui, Barako Obamos, dirbtinis intelektas buvo naudojamas duomenims analizuoti ir rinkimų kampanijos strategijoms optimizuoti, pavyzdžiui, pasirinkti, kur ir kada kalbėti, taip padidinant jo šansus laimėti.
- Pramonė: dirbtinis intelektas padeda valdyti gamybos procesus, analizuoti įrangos apkrovas ir prognozuoti paklausą, optimizuoti išteklius ir mažinti sąnaudas.
- Žaidimai ir švietimas: Žaidimų pramonėje dirbtinis intelektas kuria tikroviškesnius virtualius priešininkus ir asmeninius žaidimų scenarijus. Švietimo srityje dirbtinis intelektas naudojamas siekiant pritaikyti mokymo programas prie mokinių poreikių ir gebėjimų ir valdyti švietimo išteklius.
Dirbtinis intelektas taikomas daugelyje kitų sričių, įskaitant teisines paslaugas, finansus, miestų infrastruktūros valdymą ir kt., ir pabrėžia, kad dirbtinis intelektas yra vienas iš pagrindinių šiuolaikinių inovacijų ir technologinės pažangos variklių.