Πώς λειτουργεί η Τεχνητή Νοημοσύνη;

Η τεχνητή νοημοσύνη (ΤΝ) εμφανίζεται όλο και περισσότερο στην καθημερινότητά μας, από τις προτάσεις ταινιών που προτείνει το Netflix μέχρι τα αυτοκίνητα χωρίς οδηγό όπως αυτά της Waymo. Έχετε αναρωτηθεί ποτέ πώς λειτουργεί η Τεχνητή Νοημοσύνη; Πίσω από κάθε έξυπνη εφαρμογή υπάρχει μια διαδικασία που επιτρέπει στις μηχανές να μαθαίνουν από δεδομένα και να παίρνουν αποφάσεις.

Σε αυτό το άρθρο, θα εξερευνήσουμε μια εύκολη στην κατανόηση εξήγηση των αρχών πίσω από τη λειτουργία της Τεχνητής Νοημοσύνης, εστιάζοντας ιδιαίτερα στα συστήματα μηχανικής μάθησης, που βρίσκονται στον πυρήνα των περισσότερων σύγχρονων ΤΝ.

Η ΤΝ "μαθαίνει" και παίρνει αποφάσεις βασισμένες σε δεδομένα

Στον πυρήνα της, η ΤΝ λειτουργεί μαθαίνοντας από δεδομένα. Αντί να προγραμματίζεται με σταθερούς κανόνες για κάθε περίπτωση, τα συστήματα ΤΝ (ειδικά αυτά που χρησιμοποιούν μηχανική μάθηση) τροφοδοτούνται με μεγάλες ποσότητες δεδομένων και ανακαλύπτουν αυτόματα μοτίβα ή κρυφούς κανόνες μέσα σε αυτά τα δεδομένα.

Έπειτα, χρησιμοποιούν όσα έχουν μάθει για να προβλέψουν ή να πάρουν αποφάσεις όταν συναντούν νέα δεδομένα. Αυτή η διαδικασία μοιάζει με τον τρόπο που μαθαίνουν οι άνθρωποι: παρατηρούμε πολλά παραδείγματα, βγάζουμε συμπεράσματα και εφαρμόζουμε αυτή την εμπειρία σε νέες καταστάσεις.

Κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης, το σύστημα προσαρμόζει σταδιακά εσωτερικές παραμέτρους για να βελτιώσει την ακρίβειά του. Ως αποτέλεσμα, η ΤΝ σχηματίζει ένα μοντέλο ικανό να αναγνωρίζει αν μια εικόνα είναι γάτα ή σκύλος. Όταν δοθεί μια νέα (αόρατη) εικόνα, το μοντέλο θα προβλέψει αν είναι γάτα ή σκύλος βάσει όσων έχει μάθει. Αν η πρόβλεψη είναι λάθος, η ΤΝ μπορεί να βελτιωθεί (χρησιμοποιώντας μαθηματικούς αλγόριθμους) για να αυξήσει την ακρίβεια την επόμενη φορά.

Η ΤΝ μαθαίνει και παίρνει αποφάσεις βασισμένες σε δεδομένα

Τα τέσσερα βασικά βήματα της διαδικασίας μάθησης της ΤΝ

Με απλά λόγια, η διαδικασία μάθησης και λειτουργίας της ΤΝ περιλαμβάνει συνήθως τα ακόλουθα βασικά βήματα:

Τα συστήματα ΤΝ λειτουργούν συνδυάζοντας τρεις βασικές ικανότητες: μάθηση από δεδομένα, εφαρμογή λογικής για συμπεράσματα και αυτοδιόρθωση από λάθη. Κατά τη φάση μάθησης, η ΤΝ συλλέγει και εξάγει πληροφορίες από τα δεδομένα (δημιουργώντας "γνώση"). Κατά τη φάση συμπερασματολογίας, η ΤΝ χρησιμοποιεί τη γνώση αυτή για να χειριστεί νέες καταστάσεις και να παράγει αποτελέσματα. Και μέσω της αυτοδιόρθωσης, η ΤΝ βελτιώνει συνεχώς τη λειτουργία της για μεγαλύτερη ακρίβεια.

— Βασικές Αρχές Λειτουργίας της ΤΝ

Αυτός ο συνδυασμός μάθησης, λογικής και αυτοπροσαρμογής αποτελεί τη δύναμη των σύγχρονων συστημάτων ΤΝ.

Ένα απλό παράδειγμα που δείχνει πώς λειτουργεί η ΤΝ

Ας δούμε ένα πραγματικό παράδειγμα για να κατανοήσουμε καλύτερα τη διαδικασία: ένα chatbot ΤΝ που απαντά αυτόματα σε μηνύματα. Ας υποθέσουμε ότι θέλετε να δημιουργήσετε ένα chatbot που υποστηρίζει πελάτες και μπορεί να απαντά φυσικά σε ερωτήσεις στα βιετναμέζικα.

Αυτό το παράδειγμα δείχνει καθαρά πώς μια πρακτική ΤΝ "μαθαίνει" και λειτουργεί: μαθαίνοντας από παλιά δεδομένα για να εφαρμόσει σε μελλοντικές καταστάσεις. Είτε ταξινομεί γάτες/σκύλους είτε απαντά σε ερωτήσεις πελατών, η βασική αρχή παραμένει η ίδια.

Ένα απλό παράδειγμα που δείχνει πώς λειτουργεί η ΤΝ

Πώς λειτουργεί η γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη;

Μια πρόσφατη εξέχουσα τάση στην ΤΝ είναι η Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη – συστήματα ΤΝ ικανά να δημιουργούν νέο περιεχόμενο όπως κείμενο, εικόνες ή ήχο που δεν υπήρχε προηγουμένως. Πώς λειτουργεί λοιπόν η γενετική ΤΝ και τι την κάνει διαφορετική;

Στην πραγματικότητα, η γενετική ΤΝ βασίζεται επίσης σε βαθιά μάθηση από τεράστια δεδομένα, αλλά αντί να προβλέπει ή να ταξινομεί απλώς, το μοντέλο εκπαιδεύεται να παράγει νέα αποτελέσματα βασισμένα σε μάθηση μοτίβων.

Όταν χρησιμοποιούνται, αντί να απαντούν με αποθηκευμένες απαντήσεις, το ChatGPT δημιουργεί νέες απαντήσεις επιλέγοντας κάθε επόμενη λέξη βάσει των πιθανοτήτων που έμαθε. Το αποτέλεσμα είναι ένα ρέον κείμενο που αντανακλά το στυλ γλώσσας από τα δεδομένα εκπαίδευσης αλλά με εντελώς νέο περιεχόμενο.

Αυτό επιτρέπει σε προγράμματα όπως το ChatGPT ή το Midjourney να δημιουργούν νέο περιεχόμενο (κείμενο, εικόνες, μουσική κ.ά.) βασισμένα στη μάθηση, αντί απλώς να επιλέγουν μια προϋπάρχουσα απάντηση.

Το ιδιαίτερο χαρακτηριστικό της γενετικής ΤΝ είναι ότι όχι μόνο αναγνωρίζει ή αναλύει, αλλά δημιουργεί σε κάποιο βαθμό. Φυσικά, αυτή η δημιουργικότητα βασίζεται ακόμα σε όσα έχει μάθει η ΤΝ – συνδυάζει και μετασχηματίζει μοτίβα που έχει δει για να δημιουργήσει κάτι νέο. Όμως τα αποτελέσματα μπορεί να είναι πολύ ποικίλα και πλούσια, καθιστώντας τη γενετική ΤΝ ένα ισχυρό εργαλείο στη δημιουργία περιεχομένου, το σχεδιασμό, τη διασκέδαση και πολλούς άλλους τομείς.

— Η Δύναμη της Γενετικής ΤΝ

Πώς λειτουργεί η Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη

Βασικά Συμπεράσματα

Συνοψίζοντας, η ΤΝ λειτουργεί μαθαίνοντας από την εμπειρία (δεδομένα), όπως ακριβώς και οι άνθρωποι μαθαίνουν από την εμπειρία. Μέσω της εκπαίδευσης, οι μηχανές σταδιακά γενικεύουν τη γνώση από δείγματα δεδομένων και σχηματίζουν μοντέλα για μετέπειτα εφαρμογή.

Παρόλο που οι υποκείμενοι αλγόριθμοι μπορεί να διαφέρουν – από απλά δέντρα αποφάσεων μέχρι βαθιά νευρωνικά δίκτυα με δισεκατομμύρια παραμέτρους – ο κοινός στόχος της ΤΝ είναι να ανακαλύψει κρυφά μοτίβα που βοηθούν στην επίλυση προβλημάτων. Χάρη στα τεράστια δεδομένα και την ισχυρή υπολογιστική ισχύ σήμερα, η ΤΝ έχει επιτύχει αξιοσημείωτα αποτελέσματα, από την ακριβή αναγνώριση εικόνας και φωνής μέχρι την ικανότητα να γράφει αυτόματα κείμενα και να δημιουργεί τέχνη.

Ακολουθήστε το INVIAI για να μένετε ενημερωμένοι με τις τελευταίες γνώσεις για την ΤΝ!