Hogyan működik a mesterséges intelligencia?

A mesterséges intelligencia (MI) egyre inkább megjelenik mindennapjainkban, a Netflix filmajánlóitól kezdve az olyan önvezető autókig, mint a Waymo. Gondolkodtál már azon, hogyan működik a mesterséges intelligencia? Minden okos alkalmazás mögött egy olyan folyamat áll, amely lehetővé teszi a gépek számára, hogy adatból tanuljanak és döntéseket hozzanak.

Ebben a cikkben egy könnyen érthető magyarázatot adunk a mesterséges intelligencia működésének alapelveiről, különös tekintettel a gépi tanulás rendszereire, amelyek a legtöbb modern MI központi elemei.

Az MI „tanul” és döntéseket hoz adatok alapján

Lényegében a MI adatból tanul. Ahelyett, hogy minden helyzetre előre meghatározott szabályokkal programoznák, az MI rendszerek (különösen a gépi tanulást használók) nagy mennyiségű adatot kapnak, és automatikusan felfedezik az adatokban rejlő mintákat vagy rejtett szabályokat.

Ezután a tanultakat felhasználva jósolnak vagy hoznak döntéseket új adatok esetén. Ez a folyamat hasonló az emberi tanuláshoz: sok példát megfigyelünk, következtetéseket vonunk le, majd azokat új helyzetekben alkalmazzuk.

A tanítás során a rendszer fokozatosan állítja be a belső paramétereket, hogy javítsa a pontosságát. Ennek eredményeként az MI egy modellt alkot, amely képes felismerni, hogy egy kép macska vagy kutya-e. Amikor új (eddig nem látott) képet kap, a modell megjósolja, hogy az macska vagy kutya-e a tanultak alapján. Ha a jóslat hibás, az MI finomhangolható (matematikai algoritmusok segítségével), hogy legközelebb pontosabb legyen.

Az MI adatból tanul és döntéseket hoz

Az MI tanulási folyamatának négy kulcsfontosságú lépése

Egyszerűen fogalmazva, az MI tanulási és működési folyamata általában a következő kulcslépéseket tartalmazza:

Az MI rendszerek három fő képesség kombinációjával működnek: adatból tanulás, logika alkalmazása az eredmények következtetéséhez, és hibákból való önkorrekció. A tanulási fázisban az MI adatokat gyűjt és információt von ki (tudást hoz létre). A következtetés fázisában az MI a tanult tudást használja új helyzetek kezelésére és eredmények előállítására. Az önkorrekció révén az MI folyamatosan finomítja működését a pontosság javítása érdekében.

— Az MI működésének alapelvei

Ez a tanulásból, következtetésből és önkorrekcióból álló kombináció adja a modern MI rendszerek erejét.

Egy egyszerű példa az MI működésére

Nézzünk egy valós példát a fentiek szemléltetésére: egy MI chatbot, amely automatikusan válaszol az üzenetekre. Tegyük fel, hogy egy olyan chatbotot szeretnél építeni, amely támogatja az ügyfeleket, és természetesen válaszol vietnami nyelven feltett kérdésekre.

Ez a példa jól mutatja, hogyan „tanul” és működik egy gyakorlati MI: múltbeli adatokból tanul, hogy jövőbeli helyzetekben alkalmazza tudását. Legyen szó macska/kutya osztályozásról vagy ügyfélkérdések megválaszolásáról, az alapelv ugyanaz.

Egy egyszerű példa az MI működésére

Hogyan működik a generatív MI?

Az MI egyik legújabb és kiemelkedő trendje a generatív MI – olyan MI rendszerek, amelyek képesek új tartalmak létrehozására, például szöveget, képeket vagy hangot, amelyek korábban nem léteztek. De hogyan működik a generatív MI, és miben különbözik?

Valójában a generatív MI is mélytanuláson alapul hatalmas adatokból, de ahelyett, hogy csak jósolna vagy osztályozna, a modell arra van kiképezve, hogy új kimeneteket generáljon a tanult minták alapján.

Használat közben a ChatGPT nem előre tárolt válaszokkal reagál, hanem a tanult valószínűségek alapján választja ki a következő szót, így egy folyékony szöveget hoz létre, amely tükrözi a tanítási adatok nyelvi stílusát, de teljesen új tartalommal.

Ez lehetővé teszi olyan programok számára, mint a ChatGPT vagy a Midjourney, hogy új tartalmakat generáljanak (szöveg, képek, zene stb.) a tanult tudás alapján, nem csupán előre létező válaszok közül választva.

A generatív MI különlegessége, hogy nemcsak felismer vagy elemez, hanem bizonyos mértékben alkot is. Természetesen ez a kreativitás még mindig azon alapul, amit az MI tanult – kombinálja és átalakítja a látott mintákat, hogy valami újat hozzon létre. Az eredmények azonban nagyon változatosak és gazdagok lehetnek, így a generatív MI hatékony eszköz a tartalomkészítésben, tervezésben, szórakoztatásban és sok más területen.

— A generatív MI ereje

Hogyan működik a generatív MI

Főbb tanulságok

Összefoglalva, az MI úgy működik, hogy tapasztalatból (adatokból) tanul, akárcsak az emberek. A tanítás során a gépek fokozatosan általánosítják a tudást a mintaadatokból, és modelleket alkotnak, amelyeket később alkalmaznak.

Bár az alapul szolgáló algoritmusok változhatnak – az egyszerű döntési fáktól a több milliárd paraméteres mély neurális hálózatokig –, az MI közös célja a rejtett minták felfedezése, amelyek segítenek a problémák megoldásában. A hatalmas adatoknak és a mai erős számítástechnikának köszönhetően az MI figyelemre méltó eredményeket ért el, a pontos kép- és hangfelismeréstől az automatikus szövegírásig és művészetalkotásig.

Kövess minket az INVIAI-nál, hogy naprakész legyél a legfrissebb MI tudással!