V podatkih je več odgovorov, kot smo si do nedavnega lahko predstavljali
Umetna inteligenca je že prisotna v našem vsakdanu. Ob brskanju po družbenih omrežjih, uporabi iskalnikov, elektronske pošte ter spletnih prodajnih sistemov se pravzavprav niti dobro ne zavedamo, da jih prav vse pogajanjo napredna orodja umetne inteligence.
Priča smo že preobrazbi poslovnih sistemov, zdravstva, proizvodnje in tudi zabavne industrije. Mobilne aplikacije, spletne trgovine, družbena omrežja so postali središče dogajanja in nezamenljiva orodja za nakupe, prodajo in promocijo izdelkov oziroma storitev.
Napovedi kažejo, da bo umetna inteligenca na globalnem trgu dosegala izrazito rast. Do leta 2025 naj bi ustvarila že slabih 190 milijard evrov letnega prometa z več kot 35 odstotno letno rastjo. Vloga in razvoj umetne inteligence je povezana predvsem z dejavniki kot so povečevanje količine ustvarjenih podatkov, širjenjem uporabe sistemov v oblakih ter povečanim povpraševanjem za avtomatizacijo delovnih procesov.
Pri uporabi vsakodnevnih digitalnih orodij umetna inteligenca zagotavlja številne prednosti. Predvsem pri racionalizaciji procesov, zmanjšanju stroškov, povečanju produktivnosti, zmogljivosti in izboljšanju uporabniške izkušnje. Ni za zanemariti, da se tehnologija umetne inteligence že uporablja na področju ustvarjanja vsebin in tudi kulture, aplicira pa se predvsem pri robotiki, chatbotih, strojnem učenju, programski opremi za prepoznavo, obdelavi podatkov, analitiki in napovedovanju dogodkov. Konkretneje je to denimo pri napovedovanjih gibanj na trgih, prepozvanju kaznivih dejanj, prepoznavah obrazov, medicinskih diagnozah, platformah za vseživljenjsko učenje, priporočilih za spletno nakupovanje, simultanih prevodih, napovedovanju vremena.
Zakaj je umetna inteligenca pomembna?
Obstoječim produktom omogoči inteligentno nadgradnjo. Umetna inteligenca (v nad. UI) praviloma ne deluje v obliki samostojnega programa, ampak se jo uporabi za izboljšanje obstoječih produktov oziroma orodij. Avtomatizacija, roboti, različne platforme in pametne naprave z uporabo množic podatkov bistveno izboljšajo številne tehnologije, ki jih uporabljamo doma ali pri delu – od varnostne inteligence do naložbenih analiz.
S prilagajanjem in naprednim učenjem algoritmov izvaja samostojno programiranje na podlagi podatkov. UI prepozna strukturo in zaporedja v podatkih, s katerimi nato razvija algoritme. Program se je s pomočjo takšnih algoritmov zmožen naučiti, katere produkte naj vam predlaga med vašim brskanjem po spletu. Hkrati pa se s pridobivanjem novih podatkov ponovno prilagaja eventualno spremenjenim okoliščinam.
Analizira večje množice podatkov in jih interpretira z izrazito natančnostjo. V podatkih je več odgovorov, kot smo si do nedavnega lahko predstavljali. Naprednejši računalniki so s pomočjo UI zmožni izvesti zahtevne obdelave podatkov in ustvariti zelo natančne interpretacije. Podatki zato v današnjem svetu igrajo ključno vlogo. UI pa omogoča, da se na podlagi podatkov ustvarjajo konkurenčne prednosti.
Kako deluje umetna inteligenca
Tehnologija UI predstavlja sklop algoritmov, ki so zmožni razreševati izjemno zahtevne naloge. Od obstoječih tehnologij se v bistvenem razlikuje. Gre za prvo orodje, ki se je pridružilo boju na področju človekove glavne konkurenčne prednosti – inteligence.
Računalniki podprti z UI so zmožni kompleksne množice podatkov osmisliti in jih urediti ter interpretirati. To dosegajo predvsem z učenjem iz izkušenj in prepozvanju vzorcev v podatkih. Tako imenovano globoko učenje je oblika strojnega učenja, s katerim programi izvajajo naloge, ki posnemajo človekovo inteligenco. To je prepoznava govora in podobe ter zmožnost napovedovanja dogodkov. Namesto organiziranja podatkov po prednastavljenih enačbah, globoko učenje zasnuje osnovne parametre o podatkih in nato omogoči računalniku samostojno učenje s prepoznavo vzorcev.
Samodejno učenje
UI deluje tako, da združuje velike količine podatkov s hitro, iterativno obdelavo in inteligentnimi algoritmi, kar omogoča, da se programska oprema samodejno uči iz vzorcev ali funkcij v podatkih. UI je široko področje preučevanja, ki vključuje številne teorije, metode in tehnologije ter naslednja velika podpolja:
- Strojno učenje avtomatizira izdelavo analitičnih modelov. Uporablja metode nevronskih mrež, statistike in fizike za iskanje skritih vzorcev v podatkih, ne da bi bilo izrecno programirano, kje iskati ali kaj zaključiti.
- Nevronska mreža je vrsta strojnega učenja, ki jo sestavljajo medsebojno povezane gruče podatkov, enote (kot nevroni), ki obdelujejo informacije z odzivanjem na zunanje vhode in prenašajo informacije med vsako enoto. Postopek zahteva več iteracij čez podatke, da bi algoritem našel povezave med različnimi enotami in izluščil bistvo.
- Globoko učenje obravnava globoke večslojne nevronske mreže. Pridevnik »globoko« v globokem učenju izvira iz uporabe več plasti v mreži. Arhitekture globokega učenja prepoznamo na področjih računalniškega vida (prepoznave slik, govora) itd.
- Kognitivno računalništvo je podpolje UI, ki si prizadeva za naravno, človeško interakcijo s stroji. Z uporabo UI in kognitivnega računalništva je končni cilj stroj, ki simulira človeške procese s pomočjo interpretacije slik in govora.
- Računalniški vid temelji na prepoznavanju vzorcev in poglobljenem učenju, kako prepoznati, kaj je na sliki ali videoposnetku. Cilj so stroji, ki lahko v realnem času zajemajo slike ali video posnetke, obdelujejo, analizirajo in jih interpretirajo.
- Obdelava naravnih jezikov (NLP) je sposobnost računalnikov za analizo, razumevanje in poustvarjanje človeškega jezika, vključno z govorom. Naslednja stopnja NLP je interakcija med naravnim jezikom, ki omogoča komunikacijo z računalniki z običajnim, vsakodnevnim jezikom za izvajanje nalog.
Če povzamemo, cilj UI je zagotoviti programsko opremo, ki lahko razmišlja o vnosu in razlaga o rezultatih. UI bo zagotavljal človekove interakcije s programsko opremo in nudil podporo pri odločanju za določene naloge, vendar to ni nadomestilo za naravno človeško interakcijo in tudi kmalu ne bo.
Omejitve in izzivi – kakšni so izzivi uporabe umetne inteligence?
UI bo spremenila vsako panogo, vendar moramo razumeti njene meje.
Pristranskost
Osnovna omejitev UI je, da se uči iz podatkov. To pomeni, da se bodo morebitne netočnosti, pristranskosti podatkov odražale v rezultatih.
Specifičnost
Današnji sistemi UI so usposobljeni za opravljanje jasno določene naloge. Sistem, ki igra poker, ne more igrati pasijanse ali šaha. Sistem, ki zazna goljufijo, ne more voziti avtomobila ali vam dajati pravnih nasvetov. Orodje UI, ki zazna goljufije v zdravstvu, ne more natančno odkriti davčne goljufije ali goljufije z finančnimi inštrumenti. Z drugimi besedami, ti sistemi so zelo, zelo specializirani. Usmerjeni so v eno samo nalogo in se še zdaleč ne obnašajo kot ljudje.
Avtonomnost
Prav tako sistemi samoučenja niso avtonomni. Zamišljene UI tehnologije, ki jih vidite v filmih in na televiziji, so še vedno znanstvena fantastika. Toda orodja, ki lahko preizkušajo zapletene podatke za učenje in izpopolnjevanje določenih nalog, postajajo precej pogosti.
Primeri uporabe umetne inteligence
V vsaki panogi je veliko povpraševanja po zmogljivostih UI – zlasti sistemi za odgovore na vprašanja, ki jih je mogoče uporabiti za pravno pomoč, iskanje patentov, obveščanje o tveganjih, priporočila v prodaji in medicinske raziskave.
Zdravstvo
Orodja UI lahko izvajajo rentgenske odčitke ali nudijo personalizirano medicino. Osebni zdravstveni pomočniki lahko delujejo kot življenjski trenerji in vas opominjajo, da jemljete tablete, telovadite ali se prehranjujete bolj zdravo.
Prozivodnja
UI lahko analizira tovarniške podatke IoT, ki se pretakajo iz priključene opreme in napoveduje pričakovano obremenitev, povpraševanje itd.
Bančništvo
V finančnih institucijah je mogoče orodja UI uporabiti za ugotavljanje, katere transakcije so verjetno lažne, za kreditno ocenjevanje strank ter za avtomatiziranje rutinskih nalog.
Maloprodaja
UI ponuja možnosti virtualnega nakupovanja, ki ponujajo prilagojena priporočila in razpravljajo o možnostih nakupa s potrošnikom. Z UI bo tudi upravljanje zalog izboljšano.
