Artificial intelligence (AI) je kompleksna veja računalništva, ki omogoča računalnikom, da se obnašajo kot ljudje. AI temelji na ideji, da lahko računalnik naučimo, da opravlja različne naloge, ki jih običajno izvajajo ljudje. AI je v zadnjih letih doživel velik napredek in se uporablja v različnih panogah, od zdravstva do finance.
Kazalo
Kako deluje AI?
AI je kratica za umetno inteligenco. To je, ko računalnik zna delati stvari, ki jih običajno zna samo človek. Na primer, računalnik lahko prepozna slike, razume besede, igra igrice ali nariše slike.
AI se uči tako, da sledi navodilom in gleda na podatke. Podatki so informacije, ki jih računalnik dobi iz sveta. Na primer, slike, besedila, zvoki ali številke. Računalnik se uči iz podatkov in se izboljšuje.
AI ni vsa enaka. Nekatera AI je bolj preprosta in zna samo eno stvar. Na primer, AI, ki zna prepoznati obraze, prevajati besedila ali igrati šah. To se imenuje ozka AI. Druga AI je bolj zapletena in bi znala karkoli, kar zna človek. To se imenuje splošna AI. Splošna AI bi imela tudi sposobnost razmišljanja, sklepanja in ustvarjalnosti.
AI je v zadnjih letih postala boljša zaradi dveh stvari: strojnega učenja in globokega učenja. Strojno učenje je, ko se računalnik uči sam brez pomoči človeka. Globoko učenje je vrsta strojnega učenja, ki uporablja posebne mreže za obdelavo zapletenih podatkov.
AI nam lahko pomaga pri mnogih stvareh in reši mnoge težave. Ampak AI ima tudi nekatere slabosti in nevarnosti. Na primer, etična vprašanja, varnostni problemi, družbeni vplivi in odgovornost. Zato je pomembno, da vemo, kako deluje AI, in da jo uporabljamo na pravi način.
Nadzorovano učenje
Nadzorovano učenje je vrsta strojnega učenja, pri katerem se algoritem uči iz označenih podatkov. Označeni podatki so tisti, ki imajo že znane ciljne vrednosti ali razrede. Na primer, če želimo algoritem naučiti prepoznavati slike psov in mačk, mu moramo dati podatke, ki so označeni z oznakami “pes” ali “mačka”. Algoritem se nato uči najti vzorce v podatkih, ki so povezani z oznakami. Cilj nadzorovanega učenja je ustvariti model, ki lahko napove ciljno vrednost ali razred za nove podatke, ki niso bili del učne množice.
Nadzorovano učenje se deli na dve glavni vrsti: klasifikacijo in regresijo. Klasifikacija je naloga, pri kateri model napove diskretno oznako ali kategorijo za podatek. Na primer, klasifikacija lahko napove, ali je e-poštno sporočilo neželeno ali ne, ali pa ali je tumor benigni ali maligni. Regresija je naloga, pri kateri model napove zvezno številko ali vrednost za podatek. Na primer, regresija lahko napove ceno hiše glede na njene značilnosti, ali pa višino otroka glede na starost in spol.
Za nadzorovano učenje potrebujemo dve vrsti podatkov: učno množico in testno množico. Učna množica je tista, ki jo uporabimo za treniranje modela. Testna množica je tista, ki jo uporabimo za oceno uspešnosti modela. Pomembno je, da testna množica ni bila uporabljena za treniranje modela, saj želimo preveriti, kako se model obnese na neznanih podatkih. Meritve uspešnosti se lahko razlikujejo glede na vrsto naloge. Za klasifikacijo lahko uporabimo natančnost, občutljivost, specifičnost ali F1-oceno. Za regresijo lahko uporabimo srednjo kvadratno napako, srednjo absolutno napako ali koeficient determinacije.
Nadzorovano učenje ima številne praktične aplikacije v različnih domenah, kot so medicina, finance, robotika, varnost in marketing. Nekateri primeri nadzorovanega učenja so:
- Prepoznavanje obraza: model se uči prepoznati osebe na slikah glede na njihove značilnosti obraza.
- Prepoznavanje govora: model se uči pretvoriti govor v besedilo glede na zvočne signale.
- Priporočilni sistemi: model se uči priporočati izdelke ali storitve uporabnikom glede na njihove preference in preteklo vedenje.
- Prepoznavanje rokopisa: model se uči prepoznati pisane znake glede na njihovo obliko.
- Kreditna ocena: model se uči oceniti verjetnost neplačila posojila glede na finančne in osebne podatke posojilojemalca.
Nenadzorovano učenje
Nenadzorovano učenje je področje strojnega učenja, ki se ukvarja s težavami, kjer ni označenih podatkov ali povratnih informacij o tem, kako se algoritem obnaša. Cilj nenadzorovanega učenja je odkriti skrite vzorce, strukture ali lastnosti v podatkih brez predhodnega poznavanja njihove narave ali porazdelitve.
Učenje brez nadzora ima veliko aplikacij na različnih področjih, kot so obdelava naravnega jezika, računalniški vid, bioinformatika, sistemi priporočil, odkrivanje anomalij itd. Nekatere izmed najbolj znanih metod nenadzorovanega učenja so:
- Grozdenje: postopek združevanja podobnih predmetov v skupine ali grozde na podlagi njihove oddaljenosti, podobnosti ali gostote. Primeri algoritmov za združevanje v gruče so k-srednje vrednosti, DBSCAN, hierarhično združevanje v gruče in spektralno združevanje v gruče.
- Zmanjšanje dimenzij: postopek zmanjševanja števila spremenljivk ali značilnosti, ki opisujejo podatke, tako da se ohrani čim več relevantnih informacij. Primeri algoritmov za zmanjšanje dimenzionalnosti so analiza glavnih komponent (PCA), analiza neodvisnih komponent (ICA), večplastno zaznavanje (MLP) in samodejni kodirniki.
- Generativno modeliranje: postopek ustvarjanja novih podatkov, ki sledijo isti distribuciji ali statistiki kot izvirni podatki. Primeri algoritmov generativnega modeliranja so generativna kontradiktorna omrežja (GAN), variacijski samodejni kodirniki (VAE), normalizacijski tokovi in implicitni modeli največje entropije.
Nenadzorovano učenje je zelo zahteven in aktivno raziskan problem strojnega učenja, saj zahteva visoko stopnjo abstrakcije, ustvarjalnosti in intuicije za iskanje smiselnih rešitev. Nenadzorovano učenje ima tudi velik potencial za odkrivanje novih znanj in spoznanj iz podatkov, ki bi sicer ostali neuporabljeni ali nevidni.
Ojačevalno učenje
Ojačevalno učenje je področje strojnega učenja, ki se ukvarja z načinom, kako lahko agenti optimizirajo svoje vedenje v kompleksnih in negotovih okoljih. Pri ojačevalnem učenju agent nima na voljo označenih podatkov ali povratne informacije o pravilnosti svojih dejanj, ampak mora sam odkriti, katera dejanja vodijo do največje nagrade. Nagrada je številska vrednost, ki odraža uspešnost agenta pri doseganju svojih ciljev. Agent se uči iz lastnih izkušenj in poskuša najti strategijo, ki maksimizira pričakovano vsoto nagrad v daljšem časovnem obdobju.
Ojačevalno učenje ima številne praktične aplikacije, kot so igranje iger, robotika, nadzor industrijskih procesov, optimizacija logistike in trženja, osebna asistenca in umetna inteligenca. Nekateri primeri uspešnih sistemov, ki uporabljajo ojačevalno učenje, so AlphaGo, ki je premagal svetovnega prvaka v igri Go, DeepMind’s Atari agent, ki je dosegel nadljudske rezultate v več kot 50 video igrah, in OpenAI’s Dota 2 agent, ki je zmagal proti profesionalnim igralcem.
Ojačevalno učenje temelji na nekaterih osnovnih konceptih in matematičnih modelih. Najpogostejši model je Markovski odločitveni proces (MDP), ki opisuje okolje kot množico stanj, dejanj in prehodnih verjetnosti. Agent se nahaja v nekem stanju in izbira dejanje, ki povzroči prehod v novo stanje in prejem nagrade. Cilj agenta je najti politiko, ki določa, katero dejanje izbrati v vsakem stanju. Politika je lahko deterministična ali stohastična. Obstajajo različne metode za iskanje optimalne ali približno optimalne politike, kot so dinamično programiranje, Monte Carlo metode, časovne razlike in algoritmi na osnovi gradienta.
Ojačevalno učenje je področje strojnega učenja, ki se ukvarja z načinom, kako lahko agenti optimizirajo svoje vedenje v kompleksnih in negotovih okoljih. Pri ojačevalnem učenju agent nima na voljo označenih podatkov ali povratne informacije o pravilnosti svojih dejanj, ampak mora sam odkriti, katera dejanja vodijo do največje nagrade. Nagrada je številska vrednost, ki odraža uspešnost agenta pri doseganju svojih ciljev. Agent se uči iz lastnih izkušenj in poskuša najti strategijo, ki maksimizira pričakovano vsoto nagrad v daljšem časovnem obdobju.
Ojačevalno učenje ima številne praktične aplikacije, kot so igranje iger, robotika, nadzor industrijskih procesov, optimizacija logistike in trženja, osebna asistenca in umetna inteligenca. Nekateri primeri uspešnih sistemov, ki uporabljajo ojačevalno učenje, so AlphaGo, ki je premagal svetovnega prvaka v igri Go, DeepMind’s Atari agent, ki je dosegel nadljudske rezultate v več kot 50 video igrah, in OpenAI’s Dota 2 agent, ki je zmagal proti profesionalnim igralcem.
Ojačevalno učenje temelji na nekaterih osnovnih konceptih in matematičnih modelih. Najpogostejši model je Markovski odločitveni proces (MDP), ki opisuje okolje kot množico stanj, dejanj in prehodnih verjetnosti. Agent se nahaja v nekem stanju in izbira dejanje, ki povzroči prehod v novo stanje in prejem nagrade. Cilj agenta je najti politiko, ki določa, katero dejanje izbrati v vsakem stanju. Politika je lahko deterministična ali stohastična. Obstajajo različne metode za iskanje optimalne ali približno optimalne politike, kot so dinamično programiranje, Monte Carlo metode, časovne razlike in algoritmi na osnovi gradienta.
Ojačevalno učenje je zanimivo in izzivalno področje raziskav in razvoja. Ima velik potencial za ustvarjanje inteligentnih sistemov, ki se lahko prilagajajo različnim situacijam in rešujejo zapletene probleme. Vendar pa obstajajo tudi nekatere omejitve in izzivi, kot so visoka računska zahtevnost, nestabilnost učenja, raziskovanje-proizkoriščanje dilema, delno opazljiva okolja in varnostni vidiki. Za napredek na tem področju je potrebno sodelovanje med strokovnjaki iz različnih disciplin in uporabo najnovejših tehnologij in algoritmov.
Zaključek
V zaključku lahko rečemo, da je AI pomemben del tehnološkega napredka in ima številne uporabe v današnjem svetu. Ne glede na to, ali gre za zdravstveno oskrbo, finance ali druge panoge, lahko AI pomaga izboljšati učinkovitost in natančnost opravljenih nalog. Z uporabo različnih tehnik učenja lahko računalnikom omogočimo, da se samostojno učijo in izboljšujejo svoje sposobnosti, kar ima lahko velik vpliv na prihodnost človeštva.
