Mi az a mesterséges intelligencia?

A mesterséges intelligencia mindenhol megjelenik – a telefonodon, a postaládádban, térképeket mozgatva, olyan e-maileket fogalmazva, amelyeket félig-meddig meg akartál írni. De mi is az a mesterséges intelligencia ? Röviden: olyan technikák összessége, amelyek lehetővé teszik a számítógépek számára, hogy olyan feladatokat végezzenek, amelyeket az emberi intelligenciával társítunk, mint például minták felismerése, előrejelzések készítése, valamint nyelv vagy képek generálása. Ez nem kézmozdulatokkal teli marketing. Ez egy megalapozott terület matematikával, adatokkal és rengeteg próbálkozással és hibával. A mérvadó hivatkozások a mesterséges intelligenciát olyan rendszerekként értelmezik, amelyek képesek tanulni, érvelni és a célok elérése érdekében cselekedni olyan módon, amelyet mi intelligensnek találunk. [1]

Cikkek, amiket esetleg ezután érdemes elolvasnod:

🔗 Mi a nyílt forráskódú mesterséges intelligencia?
Ismerje meg a nyílt forráskódú mesterséges intelligenciát, annak előnyeit, licencelési modelljeit és közösségi együttműködését.

🔗 Mi a neurális hálózat a mesterséges intelligenciában?
Ismerd meg a neurális hálózatok alapjait, architektúra típusait, betanítását és gyakori felhasználási módjait.

🔗 Mi a számítógépes látás a mesterséges intelligenciában?
Nézze meg, hogyan értelmezik a gépek a képeket, a kulcsfontosságú feladatokat, az adathalmazokat és az alkalmazásokat.

🔗 Mi a szimbolikus mesterséges intelligencia?
Fedezz fel szimbolikus érvelést, tudásgráfokat, szabályokat és hibrid neuroszimbolikus rendszereket.

Mi az a mesterséges intelligencia: a gyorsított verzió 🧠➡️💻

A mesterséges intelligencia olyan módszerek összessége, amelyek lehetővé teszik a szoftverek számára az intelligens viselkedés becslését. Ahelyett, hogy minden egyes szabályt kódolnánk, gyakran tanítjuk a modelleket, hogy azok általánosíthatók legyenek új helyzetekre – képfelismerés, beszéd szöveggé alakítása, útvonaltervezés, kódasszisztensek, fehérjeszerkezet-előrejelzés és így tovább. Ha egy tömör definíciót szeretnél a jegyzeteidhez: gondolj olyan számítógépes rendszerekre, amelyek az emberi intellektuális folyamatokhoz kapcsolódó feladatokat hajtanak végre, mint például az érvelés, a jelentés felfedezése és az adatokból való tanulás. [1]

célvezérelt rendszerként kezeljük , amely érzékeli a környezetét és cselekvéseket választ – ez hasznos, amikor az értékelési és szabályozási hurkokról gondolkodunk. [1]

Mi teszi a mesterséges intelligenciát valójában hasznossá✅

Miért folyamodnánk mesterséges intelligenciához a hagyományos szabályok helyett?

• Mintázatképesség – a modellek hatalmas adathalmazokban olyan finom korrelációkat észlelnek, amelyeket az emberek ebéd előtt nem vennének észre.

• Alkalmazkodás – több adattal a teljesítmény javítható a teljes kód újraírása nélkül.

• Nagy sebesség – a betanítás után a modellek gyorsan és következetesen futnak, még stresszes mennyiségek esetén is.

• Generatívusz – a modern rendszerek szöveget, képeket, kódot, sőt akár molekulajelölteket is képesek előállítani, nem csak osztályozni a dolgokat.

• Valószínűségi gondolkodás – a bizonytalanságot kecsesebben kezelik, mint a törékeny if-else erdők.

• Eszközhasználó eszközök – modelleket kapcsolhat kalkulátorokhoz, adatbázisokhoz vagy kereséshez a megbízhatóság növelése érdekében.

• Amikor valami nem jó – elfogultság, hallucinációk, elavult betanítási adatok, adatvédelmi kockázatok. Majd megoldjuk.

Legyünk őszinték: a mesterséges intelligencia néha olyan, mint egy bicikli az elmének, néha pedig egy egykerekű a murván. Mindkettő igaz lehet.

Hogyan működik a mesterséges intelligencia emberi sebességgel 🔧

A legtöbb modern mesterséges intelligencia rendszer a következőket ötvözi:

1. Adatok – példák nyelvezetre, képekre, kattintásokra, szenzorok által leolvasott adatokra.

2. Célok – egy veszteségfüggvény, amely megmondja, hogy mit jelent a „jó”.

3. Algoritmusok – azok a betanítási eljárások, amelyek a modellt a veszteség minimalizálására késztetik.

4. Értékelés – tesztkészletek, metrikák, épelméjűségi ellenőrzések.

5. Telepítés – a modell kiszolgálása megfigyeléssel, biztonsággal és korlátokkal.

Két széleskörű hagyomány:

• Szimbolikus vagy logikai alapú MI – explicit szabályok, tudásgráfok, keresés. Nagyszerű formális érveléshez és korlátozásokhoz.

• Statisztikai vagy tanulásalapú mesterséges intelligencia – olyan modellek, amelyek adatokból tanulnak. Itt él a mélytanulás, és innen ered a legújabb felhajtások nagy része; egy széles körben idézett tanulmány feltérképezi a területet a réteges reprezentációktól az optimalizálásig és az általánosításig. [2]

A tanulásalapú mesterséges intelligencián belül néhány pillér számít:

• Felügyelt tanulás – címkézett példákból tanulni.

• Felügyelet nélküli és önfelügyelt – tanuljon struktúrát címkézetlen adatokból.

• Megerősítéses tanulás – próbálkozás és visszajelzés útján tanulunk.

• Generatív modellezés – tanulj meg új, valóságosnak tűnő mintákat előállítani.

Két generációs család, amelyekről naponta hallani fogsz:

• Transformers A figyelmet használja az egyes tokenek másokhoz való kapcsolásához, lehetővé téve a párhuzamos betanítást és a meglepően gördülékeny kimeneteket. Ha hallottál már az „önfigyelem” kifejezésről, ez a lényege. [3]

• Diffúziós modellek – megtanulják visszafordítani a zajos folyamatot, a véletlenszerű zajból visszalépve egy tiszta képre vagy hangra. Olyan ez, mint egy pakli kibontása, lassan és óvatosan, de kalkulussal; az alapvető munka megmutatták, hogyan kell hatékonyan betanítani és mintavételezni. [5]

Ha a metaforák kissé elnyújtottnak tűnnek, az jogos – a mesterséges intelligencia egy mozgó célpont. Mindannyian tanuljuk a táncot, miközben a zene a dal közepén változik.

Ahol már minden nap találkozhatsz mesterséges intelligenciával 📱🗺️📧

• Keresés és ajánlások – találatok, hírcsatornák, videók rangsorolása.

• E-mail és dokumentumok – automatikus kiegészítés, összefoglalás, minőségellenőrzés.

• Kamera és hang - zajszűrés, HDR, átírás.

• Navigáció - forgalomelőrejelzés, útvonaltervezés.

• Támogatás és szolgáltatás – chatügynökök, akik rangsorolják és megszövegezik a válaszokat.

• Kódolás - javaslatok, refaktorok, tesztek.

• Egészségügy és tudomány – triázs, képalkotási támogatás, szerkezeti előrejelzés. (A klinikai kontextusokat biztonságkritikusnak kell tekinteni; emberi felügyeletet kell alkalmazni, és figyelembe kell venni a dokumentált korlátozásokat.) [2]

Mini anekdota: egy termékfejlesztő csapat A/B-tesztet végezhet egy visszakeresési lépésen egy nyelvi modell előtt; a hibaszázalék gyakran csökken, mivel a modell frissebb, feladatspecifikus kontextus alapján érvel, ahelyett, hogy találgatna. (Módszer: előre meghatározzuk a metrikák értékét, tartsunk fenn egy várakozási időt, és hasonlítsuk össze a hasonló promptokat.)

Erősségek, korlátok és a köztük lévő enyhe káosz ⚖️

Erősségek

• Elegánsan kezeli a nagy, rendezetlen adathalmazokat.

• Skálázható a feladatok között ugyanazzal az alapvető gépezettel.

• Megtanulja azokat a látens struktúrákat, amelyeket mi nem kézzel terveztünk. [2]

Korlátok

• Hallucinációk – a modellek hihetőnek hangzó, de helytelen eredményeket produkálhatnak.

• Elfogultság – a betanítási adatok társadalmi elfogultságokat kódolhatnak, amelyeket a rendszerek aztán reprodukálnak.

• Robusztusság – a peremhelyzetek, az ellenséges bemenetek és az eloszlás eltolódása tönkreteheti a dolgokat.

• Adatvédelem és biztonság – bizalmas adatok kiszivároghatnak, ha nem vigyázol.

• Magyarázhatóság – miért írta ezt? Néha nem egyértelmű, ami megnehezíti az auditokat.

A kockázatkezelés célja, hogy ne okozzon káoszt: a NIST mesterséges intelligencia kockázatkezelési keretrendszere gyakorlati, önkéntes útmutatást nyújt a megbízhatóság javításához a tervezés, a fejlesztés és a telepítés során – gondoljon a kockázatok feltérképezésére, mérésére és a használat teljes körű szabályozására. [4]

Közlekedési szabályok: biztonság, irányítás és elszámoltathatóság 🛡️

A szabályozás és az iránymutatások kezdenek felzárkózni a gyakorlathoz:

• Kockázatalapú megközelítések – a magasabb kockázatú felhasználásokra szigorúbb követelmények vonatkoznak; a dokumentáció, az adatkezelés és az incidenskezelés számít. A nyilvános keretrendszerek hangsúlyozzák az átláthatóságot, az emberi felügyeletet és a folyamatos monitorozást. [4]

• Ágazati árnyaltság – a biztonságkritikus területek (mint például az egészségügy) ember bevonását és gondos értékelést igényelnek; az általános célú eszközök továbbra is profitálnak a világos rendeltetésszerű használatról és korlátozásokról szóló dokumentációkból. [2]

Nem az innováció elfojtásáról van szó; arról, hogy ne a termékedből egy könyvtári pattogatottkukorica-készítőt csinálj... ami szórakoztatóan hangzik, amíg azzá nem válik.

A mesterséges intelligencia típusai a gyakorlatban, példákkal 🧰

• Észlelés - látás, beszéd, érzékszervi fúzió.

• Nyelv – csevegés, fordítás, összefoglalás, kinyerés.

• Előrejelzés – igényelőrejelzés, kockázatértékelés, anomáliadetektálás.

• Tervezés és irányítás – robotika, logisztika.

• Generálás - képek, hanganyagok, videók, kód, strukturált adatok.

A motorháztető alatt a matematika a lineáris algebrára, a valószínűségszámításra, az optimalizálásra és a számítási technológiákra támaszkodik, amelyek mindent működésben tartanak. A mélytanulás alapjainak részletesebb áttekintéséhez lásd a kanonikus áttekintést. [2]

Összehasonlító táblázat: népszerű AI-eszközök áttekintése 🧪

(Szándékosan enyhén hibás. Az árak változnak. A futásteljesítmény is eltérő lehet.)

Hogyan értékelj egy MI-rendszert profi módon 🧪🔍

1. Határozza meg a munkakört - egymondatos feladatmeghatározás.

2. Válasszon mérőszámokat – pontosság, késleltetés, költség, biztonsági események.

3. Készíts egy teszthalmazt - reprezentatív, változatos és nyitott.

4. Hibamódok ellenőrzése – olyan bemenetek, amelyeket a rendszernek el kell utasítania vagy eszkalálnia kell.

5. Torzításvizsgálat – demográfiai szeletek és adott esetben érzékeny attribútumok.

6. Emberi beavatkozás – adja meg, hogy mikor kell egy személynek felülvizsgálnia.

7. Naplózás és monitorozás – sodródásészlelés, incidensekre adott válasz, visszagörgetések.

8. Dokumentum - adatforrások, korlátok, rendeltetésszerű használat, vészjelzések. A NIST AI RMF közös nyelvet és folyamatokat biztosít ehhez. [4]

Gyakori tévhitek, amiket folyton hallok 🙃

• „Ez csak másolás.” A betanítás megtanulja a statisztikai struktúrát; a generálás új kimeneteket állít össze, amelyek összhangban vannak ezzel a struktúrával. Ez lehet ötletes – vagy téves –, de nem másolás-beillesztés. [2]

• , mint egy ember.” modellez . Néha ez megértésnek tűnik; néha magabiztos elmosódás. [2]

• „A nagyobb mindig jobb.” A méretezés segít, de az adatminőség, az összehangolás és a visszakeresés gyakran fontosabb. [2][3]

• „Egyetlen MI uralja az összeset.” A valódi vermek több modellt alkalmaznak: tények visszakeresése, szövegek generatív futtatása, kis, gyors modellek az eszközön, plusz klasszikus keresés.

Egy kicsit mélyebb betekintés: Transzformátorok és diffúzió, egy percben ⏱️

• A transzformátorok figyelempontszámokat számolnak a tokenek között, hogy eldöntsék, mire összpontosítsanak. A rétegek egymásra rakása explicit ismétlődés nélkül rögzíti a hosszú távú függőségeket, lehetővé téve a magas szintű párhuzamosságot és a kiváló teljesítményt a nyelvi feladatok között. Ez az architektúra képezi a legtöbb modern nyelvi rendszer alapját. [3]

• A diffúziós modellek lépésről lépésre tanulják meg visszavonni a zajt, mintha csak egy ködös tükröt políroznának, amíg meg nem jelenik egy arc. Az alapvető képzési és mintavételezési ötletek felszabadították a képalkotás fellendülését, és most már kiterjednek a hangra és a videóra is. [5]

Mikroszószedet, amit megtarthatsz 📚

• Modell – egy paraméteres függvény, amelyet a bemenetek kimenetekhez való leképezésére tanítunk.

• Betanítás – paraméterek optimalizálása a példák veszteségének minimalizálása érdekében.

• Túlillesztéssel – betanítási adatokon remekül teljesít, máshol nem.

• Hallucináció - folyékony, de tényszerűen téves kimenet.

• RAG – visszakereséssel kiegészített generálás, amely friss forrásokat konzultál.

• Igazodás – a viselkedés alakítása az utasítások és normák követéséhez.

• Biztonság – a káros kimenetek megelőzése és a kockázatok kezelése a teljes életciklus során.

• Következtetés – egy betanított modell használata előrejelzések készítéséhez.

• Késleltetés - a bemenettől a válaszig eltelt idő.

• Védőkorlátok – a modellhez kapcsolódó szabályok, szűrők és vezérlők.

Túl hosszú volt, nem olvastam el - Záró megjegyzések 🌯

Mi a mesterséges intelligencia? Olyan technikák gyűjteménye, amelyek lehetővé teszik a számítógépek számára, hogy tanuljanak az adatokból, és intelligensen cselekedjenek a céljaik elérése érdekében. A modern hullám a mélytanulásra épül – különösen a nyelvi transzformátorokra és a média terjesztésére. Gondosan használva a mesterséges intelligencia méretezi a mintázatfelismerést, felgyorsítja a kreatív és analitikus munkát, és új tudományos kapukat nyit. Gondtalanul használva félrevezetheti, kizárhatja vagy alááshatja a bizalmat. A szerencsés út az erős mérnöki munkát ötvözi az irányítással, a méréssel és egy csipetnyi alázattal. Ez az egyensúly nemcsak lehetséges – hanem tanítható, tesztelhető és fenntartható a megfelelő keretrendszerekkel és szabályokkal. [2][3][4][5]

Referenciák

[1] Encyclopedia Britannica - Mesterséges intelligencia (MI) : bővebben
[2] Nature - „Mély tanulás” (LeCun, Bengio, Hinton) : bővebben
[3] arXiv - „Csak figyelem kell” (Vaswani et al.) : bővebben
[4] NIST - MI kockázatkezelési keretrendszer : bővebben
[5] arXiv - „Diffuziós valószínűségi modellek zajszűrése” (Ho et al.) : bővebben

Találd meg a legújabb mesterséges intelligenciát a hivatalos AI Assistant áruházban

Rólunk