Πίνακας περιεχομένων
Γρήγοροι Σύνδεσμοι
Βασικά Takeaways
- Η τεχνητή νοημοσύνη είναι σαν να διδάσκεις στους υπολογιστές να μαθαίνουν όπως οι άνθρωποι κοιτάζοντας δεδομένα και παίρνοντας αποφάσεις, αλλά δεν έχει κοινή λογική και συναισθήματα.
- Η μηχανική εκμάθηση επιτρέπει στους αλγόριθμους να μαθαίνουν από δεδομένα, ενώ η επεξεργασία φυσικής γλώσσας περιλαμβάνει υπολογιστές που κατανοούν και μιλούν ανθρώπινη γλώσσα.
- Η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται σε chatbots, ανάλυση δεδομένων, σχεδιασμό προϊόντων και δημιουργία έργων τέχνης, αλλά το μέλλον δημιουργεί ανησυχίες για πιθανή κακή χρήση και ρύθμιση.
Η τεχνητή νοημοσύνη είναι στη μόδα, με τις τεράστιες δυνατότητές της να προκαλεί σάλο σχεδόν σε κάθε κλάδο. Αλλά η πλήρης κατανόηση της τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να είναι δύσκολη, ειδικά αν δεν είστε καλά γνώστες σε θέματα τεχνολογίας.
Λοιπόν, ας αναλύσουμε την τεχνητή νοημοσύνη στους πιο απλούς όρους της. Πώς λειτουργεί το AI και πώς χρησιμοποιείται;
Η απλούστερη εξήγηση του AI
Η τεχνητή νοημοσύνη είναι σαν να διδάσκεις στους υπολογιστές να μαθαίνουν ακριβώς όπως οι άνθρωποι, προσομοιώνοντας επομένως τον τρόπο σκέψης των ανθρώπων. Η τεχνητή νοημοσύνη το κάνει αυτό εξετάζοντας πολλά δεδομένα ή παραδείγματα και στη συνέχεια τα χρησιμοποιεί για να λάβει αποφάσεις ή προβλέψεις.
Φανταστείτε ότι μαθαίνετε να οδηγείτε ποδήλατο. Αφού πέσεις μερικές φορές, αρχίζεις να καταλαβαίνεις πώς να ισορροπείς και να κάνεις πετάλι ταυτόχρονα. Έτσι λειτουργεί η μηχανική μάθηση, ένα μέρος της τεχνητής νοημοσύνης. Εξετάζει πολλά δεδομένα και στη συνέχεια μαθαίνει μοτίβα από αυτά. Ένα άλλο μέρος της τεχνητής νοημοσύνης, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας, είναι παρόμοιο με τη διδασκαλία των υπολογιστών να κατανοούν και να μιλούν την ανθρώπινη γλώσσα.
Αλλά ακόμα και με όλα αυτά, οι υπολογιστές εξακολουθούν να μην μπορούν να σκεφτούν ή να κατανοήσουν πλήρως όπως οι άνθρωποι. Τα σύγχρονα συστήματα AI δεν έχουν κοινή λογική, συναισθήματα ή συνείδηση.
AI με περισσότερες λεπτομέρειες
Gavin Phillips/MakeUseOf/ChatGPT
Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) είναι ένας κλάδος της επιστήμης των υπολογιστών που στοχεύει στην κατασκευή μηχανών ικανών να μιμούνται την ανθρώπινη νοημοσύνη. Περιλαμβάνει τη δημιουργία αλγορίθμων που επιτρέπουν στους υπολογιστές να μαθαίνουν και να λαμβάνουν αποφάσεις ή προβλέψεις με βάση δεδομένα αντί να ακολουθούν μόνο ρητά προγραμματισμένες οδηγίες.
Μηχανική μάθηση (ML)
Η μηχανική μάθηση (ML), ένα υποσύνολο του AI, περιλαμβάνει συστήματα που μπορούν να «μάθουν» από δεδομένα. Αυτοί οι αλγόριθμοι βελτιώνουν την απόδοσή τους καθώς αυξάνεται ο αριθμός των συνόλων δεδομένων από τα οποία μαθαίνουν.
Η βαθιά μάθηση, ένα περαιτέρω υποσύνολο της μηχανικής μάθησης, χρησιμοποιεί τεχνητά νευρωνικά δίκτυα για τη λήψη αποφάσεων και προβλέψεων. Έχει σχεδιαστεί για να μιμείται τον τρόπο με τον οποίο ο ανθρώπινος εγκέφαλος μαθαίνει και παίρνει αποφάσεις.
Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP)
Η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) είναι μια άλλη σημαντική πτυχή της τεχνητής νοημοσύνης, που ασχολείται με την αλληλεπίδραση μεταξύ υπολογιστών και ανθρώπων που χρησιμοποιούν φυσική γλώσσα.
Αυτό συχνά περιλαμβάνει ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης που δέχεται ένα αίτημα φυσικής γλώσσας, το αναλύει, εξάγει το πλαίσιο και στη συνέχεια παράγει μια απάντηση φυσικής γλώσσας.
Για παράδειγμα…
- Άνθρωπος: «Μπορείτε να μου βρείτε μερικά παραδείγματα τοξικών φυτών στη Νότια Αμερική;»
- AI chatbot: «Σίγουρα! Εδώ είναι μερικά παραδείγματα τοξικών φυτών στη Νότια Αμερική…» [and so on]
Τα νευρωνικά δίκτυα χρησιμοποιούνται στο NLP και διατίθενται σε πολλές διαφορετικές μορφές, όπως:
- Προεκπαιδευμένα νευρωνικά δίκτυα μετασχηματιστών
- Επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα
- Δίκτυα βαθιάς πεποίθησης
- Συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα
- Αυτοοργάνωση χαρτών
Η ικανότητα των μηχανών να κατανοούν και να ανταποκρίνονται στην ανθρώπινη γλώσσα είναι ζωτικής σημασίας για πολλές εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης, όπως οι εικονικοί βοηθοί και τα chatbot AI (τα οποία θα συζητήσουμε σε λίγο).
Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να ταξινομηθεί σε δύο βασικούς τύπους: στενή τεχνητή νοημοσύνη, η οποία έχει σχεδιαστεί για να εκτελεί μια στενή εργασία (όπως η αναγνώριση προσώπου ή αναζητήσεις στο Διαδίκτυο) και η τεχνητή γενική νοημοσύνη (AGI), που είναι ένα σύστημα AI με γενικευμένες ανθρώπινες γνωστικές ικανότητες. ότι μπορεί να ξεπεράσει τους ανθρώπους στο μέγιστο οικονομικό έργο. Το AGI μερικές φορές αναφέρεται ως ισχυρό AI.
Ωστόσο, παρά τις πολλές προόδους, η τεχνητή νοημοσύνη εξακολουθεί να μην διαθέτει όλο το φάσμα των ανθρώπινων γνωστικών ικανοτήτων και απέχουμε ακόμα πολύ από την επίτευξη της πραγματικής τεχνητής γενικής νοημοσύνης. Οι τρέχουσες τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης αφορούν συγκεκριμένες εργασίες και δεν μπορούν να κατανοήσουν το πλαίσιο εκτός του συγκεκριμένου προγραμματισμού τους.
Πώς χρησιμοποιείται η τεχνητή νοημοσύνη σήμερα;
Η τεχνητή νοημοσύνη έχει δυνατότητες και εφαρμογές που εκτείνονται πολύ πέρα από το πεδίο της τεχνολογίας και μόνο.
1. Chatbots
Gavin Phillips/MakeUseOf
Ακόμα κι αν δεν είστε μεγάλοι στην τεχνολογία, πιθανότατα έχετε ακούσει το όνομα “ChatGPT”. Το ChatGPT (συντομογραφία του Chat Generative Pre-transformer) είναι ένα γενετικό chatbot AI. Αλλά αυτό δεν είναι όπως τα chatbot που μπορεί να χρησιμοποιούσατε στο παρελθόν. Το ChatGPT χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη για την επεξεργασία της φυσικής ανθρώπινης γλώσσας, την εύρεση δεδομένων και την παροχή απαντήσεων.
Οι δυνατότητες του ChatGPT αποτελούν μια μακρά λίστα, συμπεριλαμβανομένου του ελέγχου στοιχείων, του ορθογραφικού και γραμματικού ελέγχου, της δημιουργίας χρονοδιαγραμμάτων, της σύνταξης βιογραφικών, ακόμη και της μετάφρασης γλωσσών.
Οι HuggingChat, Claude και Gemini (πρώην Bard) είναι άλλα παραδείγματα chatbots AI. Όλες αυτές οι υπηρεσίες διαφέρουν με συγκεκριμένους τρόπους. Μερικοί είναι δωρεάν, άλλοι πληρώνονται, άλλοι ειδικεύονται σε ορισμένους τομείς, ενώ άλλοι είναι καλύτεροι με γενικές εργασίες.
2. Ανάλυση Δεδομένων
Η ανάλυση δεδομένων είναι ένα βασικό μέρος του κόσμου μας, είτε στον τομέα της έρευνας, της υγειονομικής περίθαλψης, των επιχειρήσεων ή άλλων. Οι υπολογιστές αναλύουν δεδομένα εδώ και πολλά χρόνια, αλλά η χρήση τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να πάει τα πράγματα στο επόμενο επίπεδο.
Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να ανιχνεύσουν πιο αποτελεσματικά τάσεις, μοτίβα και ασυνέπειες από έναν τυπικό υπολογιστή (ή άνθρωπο, για εκείνο το θέμα). Για παράδειγμα, ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης θα μπορούσε να τονίσει με μεγαλύτερη ευκρίνεια τις λιγότερο προφανείς συνήθειες ή τις προτιμήσεις των χρηστών για τις πλατφόρμες κοινωνικών μέσων, επιτρέποντάς του να εμφανίζει πιο εξατομικευμένες διαφημίσεις.
3. Παραγωγή και Σχεδιασμός
Κατά το σχεδιασμό προϊόντων, πρέπει να λαμβάνονται υπόψη πολλά στοιχεία. Το κόστος των υλικών, ο τρόπος προέλευσής τους και η αποτελεσματική απόδοση του προϊόντος είναι μερικοί μόνο παράγοντες που πρέπει να έχουν υπόψη οι εταιρείες, και εδώ μπορεί να βοηθήσει η τεχνητή νοημοσύνη.
Επειδή η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να μάθει και να ανακαλύπτει νέα πράγματα με βάση τις πληροφορίες που της παρέχονται, μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να δημιουργήσει πιο οικονομικά και βιώσιμα υλικά και πρακτικές παραγωγής για τις επιχειρήσεις. Για παράδειγμα, ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης θα μπορούσε να απαριθμήσει πιο φιλικά προς το περιβάλλον υλικά που θα μπορούσαν να χρησιμοποιηθούν στην μπαταρία ενός προϊόντος, λαμβάνοντας ένα ολοκληρωμένο σύνολο δεδομένων για να λειτουργήσει.
4. Τέχνη Δημιουργία
Η τέχνη που δημιουργήθηκε από την τεχνητή νοημοσύνη κατέστρεψε τον κόσμο το 2022, με προϊόντα όπως το DALL-E, το Stable Diffusion και το Midjourney να γίνονται εξαιρετικά δημοφιλή. Αυτά τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης κειμένου σε εικόνα λαμβάνουν μια προτροπή που βασίζεται σε κείμενο και δημιουργούν ένα έργο τέχνης με βάση το αίτημα.
Για παράδειγμα, αν πληκτρολογήσετε “μωβ ηλιοβασίλεμα στο φεγγάρι” στο DALL-E, θα λάβετε περισσότερα από ένα αποτελέσματα. Ορισμένες γεννήτριες τέχνης σάς επιτρέπουν επίσης να επιλέξετε ένα στυλ για την εικόνα που δημιουργείτε, όπως vintage, υπερρεαλιστικό ή anime. Το DALL-E έχει εξελιχθεί πολύ από την αρχική του κυκλοφορία και τώρα βρίσκεται στην τρίτη του έκδοση, το DALL-E 3. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το DALL-E στο ChatGPT Plus για να δημιουργήσετε εικόνες AI στις συνομιλίες σας.
Microsoft Image Creator/MakeUseOf
Ορισμένοι καλλιτέχνες έχουν απορρίψει τις γεννήτριες τέχνης τεχνητής νοημοσύνης, καθώς έχουν εκπαιδευτεί σε προϋπάρχουσα διαδικτυακή τέχνη για να μάθουν πώς να δημιουργούν τα έργα που τους ζητήθηκε. Οι καλλιτέχνες ισχυρίζονται ότι πρόκειται για παραβίαση πνευματικών δικαιωμάτων και συμβάλλει στην κλοπή αυθεντικών έργων τέχνης, ένα ζήτημα που ήδη καλύπτει τον ιστό.
Το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης
Η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται ήδη για την ανάπτυξη νέων φαρμάκων, την ανάδειξη πιο βιώσιμων επιχειρηματικών πρακτικών και ακόμη και για να διευκολύνει την καθημερινή μας ζωή εκτελώντας κοσμικές εργασίες όπως το μαγείρεμα ή το καθάρισμα.
Ωστόσο, πολλοί πιστεύουν ότι το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης είναι σκοτεινό και δυστοπικό. Δεν αποτελεί έκπληξη το γεγονός ότι αυτή είναι μια κοινή υπόθεση, δεδομένου του πώς τα βιβλία και οι ταινίες επιστημονικής φαντασίας έχουν δημιουργήσει κάποια τρομακτικά στερεότυπα γύρω από την τεχνητή νοημοσύνη και τις πιθανές συνέπειές της.
Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί πράγματι να γίνει κατάχρηση ή κακή διαχείριση, αλλά αυτό ισχύει για οποιαδήποτε τεχνολογία. Έχουμε δει κυβερνοεγκληματίες να εκμεταλλεύονται το Wi-Fi, τα VPN, τα email, ακόμη και τις μονάδες flash για να διαδώσουν κακόβουλο λογισμικό και να προωθήσουν απάτες. Ωστόσο, η ανησυχία επικεντρώνεται στην τεχνητή νοημοσύνη λόγω των δυνατοτήτων της.
Τον Ιανουάριο του 2023, ένα άτομο δημοσίευσε σε ένα φόρουμ hacking ισχυριζόμενο ότι είχε δημιουργήσει επιτυχώς κακόβουλο λογισμικό χρησιμοποιώντας το ChatGPT. Δεν ήταν πολύ περίπλοκο κακόβουλο λογισμικό, αλλά η δυνατότητα δημιουργίας κακόβουλου κώδικα μέσω ενός chatbot AI έκανε τους ανθρώπους να μιλάνε. Εάν γίνεται κατάχρηση της λιγότερο προηγμένης τεχνητής νοημοσύνης τώρα, τι θα συμβεί εάν οι υπερ-έξυπνοι υπολογιστές γίνουν αντικείμενο εκμετάλλευσης στο μέλλον;
Προς το παρόν, δεν υπάρχουν συστήματα AI που να μπορούν να σκέφτονται στο ίδιο επίπεδο με έναν άνθρωπο. Πολλοί έχουν προβλέψει πώς θα έμοιαζε ένα τέτοιο μηχάνημα, αλλά όλα είναι υποθετικά. Ενώ ορισμένοι πιστεύουν ότι θα δημιουργήσουμε μηχανές με γνωστικές ικανότητες σε ανθρώπινο επίπεδο την επόμενη δεκαετία, άλλοι πιστεύουν ότι θα χρειαστεί πολύ περισσότερος χρόνος.
Εάν η τεχνητή νοημοσύνη ρυθμιστεί σωστά, η ανάπτυξη και η χρήση της θα μπορούσαν να ελεγχθούν για να αποτραπούν οι κακοί παράγοντες από το να πάρουν τα χέρια τους σε εξαιρετικά προηγμένη τεχνολογία.
Οι άδειες, οι νόμοι και οι γενικοί εμπειρικοί κανόνες παίζουν ρόλο στην αποφυγή της τεχνητής νοημοσύνης από λάθος χέρια. Ωστόσο, αυτό θα πρέπει να γίνει χωρίς να περιοριστεί πολύ αυστηρά η ανάπτυξη και η πρόσβαση στην τεχνολογία AI, καθώς αυτό θα μπορούσε γρήγορα να γίνει αντιπαραγωγικό.