Bagaimana AI berfungsi?
AI berfungsi dengan belajar dari pengalaman (data) seperti manusia belajar dari pengalaman. Melalui proses latihan, mesin secara beransur-ansur menggeneralisasi pengetahuan dari data contoh dan membentuk model untuk digunakan kemudian.
Kecerdasan buatan (AI) semakin muncul dalam kehidupan harian kita, dari cadangan filem yang Netflix sarankan hingga kereta pandu sendiri seperti yang dihasilkan oleh Waymo. Pernahkah anda tertanya-tanya bagaimana AI berfungsi? Di sebalik setiap aplikasi pintar terdapat proses yang membolehkan mesin belajar dari data dan membuat keputusan.
Dalam artikel ini, kami akan meneroka penjelasan mudah difahami tentang prinsip di sebalik bagaimana AI berfungsi, dengan fokus khusus pada sistem pembelajaran mesin, yang merupakan teras kebanyakan AI moden.
AI "belajar" dan membuat keputusan berdasarkan data
Pada dasarnya, AI beroperasi dengan belajar dari data. Daripada diprogram dengan peraturan tetap untuk setiap situasi, sistem AI (terutamanya yang menggunakan pembelajaran mesin) diberikan jumlah data yang besar dan secara automatik menemui dalam data tersebut.
Kemudian, mereka menggunakan apa yang telah dipelajari untuk meramalkan atau membuat keputusan apabila berhadapan dengan data baru. Proses ini serupa dengan cara manusia belajar: kita memerhati banyak contoh, membuat kesimpulan, dan kemudian menggunakan pengalaman itu untuk situasi baru.
Semasa latihan, sistem secara beransur-ansur menyesuaikan parameter dalaman untuk meningkatkan ketepatan. Akibatnya, AI membentuk model yang mampu mengenal pasti sama ada imej itu adalah kucing atau anjing. Apabila diberikan imej baru (yang belum pernah dilihat), model akan meramalkan sama ada ia kucing atau anjing berdasarkan apa yang telah dipelajari. Jika ramalan salah, AI boleh diperbaiki (menggunakan algoritma matematik) untuk meningkatkan ketepatan pada masa akan datang.
Empat Langkah Utama Proses Pembelajaran AI
Secara ringkas, proses pembelajaran dan operasi AI biasanya merangkumi langkah utama berikut:
Pengumpulan Data (Input)
Pertama, AI memerlukan data input untuk belajar. Data boleh datang dalam pelbagai bentuk: nombor, teks, imej, audio, dan lain-lain, dan biasanya dikumpul dan disediakan dengan teliti. Contohnya, untuk melatih AI mengenal kucing, anda perlu mengumpul puluhan ribu imej kucing (dan bukan kucing) dan melabelnya dengan betul.
Latihan Model (Pembelajaran/Latihan)
Seterusnya adalah fasa di mana mesin belajar dari data. Data input dimasukkan ke dalam algoritma pembelajaran (algoritma pembelajaran mesin). Algoritma ini mencari corak atau korelasi dalam data dan secara beransur-ansur menyesuaikan parameter dalaman untuk menyesuaikan data.
Dalam kes rangkaian neural tiruan (biasa dalam pembelajaran mendalam), latihan bermaksud menyesuaikan berat sambungan antara neuron melalui banyak iterasi. AI sentiasa cuba meramalkan pada data latihan dan memperbaiki diri berdasarkan perbezaan antara ramalannya dan hasil sebenar (proses ini dipanggil backpropagation dalam rangkaian neural).
Membuat Ramalan/Hasil (Inferens)
Selepas latihan, AI mempunyai model terlatih. Kini, apabila menerima data input baru (yang belum pernah dilihat sebelum ini), AI boleh menggunakan model yang telah dipelajari untuk membuat ramalan atau keputusan.
- Model AI yang membezakan kucing dan anjing boleh melihat foto baru dan meramalkan "ini adalah kucing" dengan tahap keyakinan tertentu
- AI yang dilatih pada data transaksi bank boleh meramalkan transaksi baru yang mungkin penipuan
- Model yang dilatih pada data perubatan boleh mencadangkan diagnosis untuk pesakit baru
Fasa ini dipanggil inferens – AI mengaplikasikan pengetahuan yang dipelajari kepada situasi sebenar.
Maklum Balas & Penambahbaikan
Ciri penting AI (terutamanya sistem pembelajaran mesin) ialah keupayaan untuk meningkatkan diri dari masa ke masa. Jika AI menghasilkan keputusan dan menerima maklum balas tentang ketepatan (contohnya, manusia menunjukkan sama ada ramalan betul atau salah), ia boleh menyesuaikan model untuk lebih sesuai dengan data.
Kembali kepada contoh klasifikasi kucing/anjing: jika model tersilap mengklasifikasikan beberapa kes (contohnya, tersilap anjing sebagai kucing), jurutera boleh menambah lebih banyak data untuk kes sukar atau menyesuaikan seni bina/hyperparameter model supaya AI belajar lebih baik. Melalui kemas kini berterusan seperti ini, AI menjadi semakin tepat dan pintar dari masa ke masa.
Sistem AI beroperasi dengan menggabungkan tiga keupayaan utama: belajar dari data, menggunakan logik untuk membuat inferens, dan memperbaiki diri dari kesilapan. Semasa fasa pembelajaran, AI mengumpul dan mengekstrak maklumat dari data (mewujudkan "pengetahuan"). Semasa fasa inferens, AI menggunakan pengetahuan yang dipelajari untuk mengendalikan situasi baru dan menghasilkan hasil. Dan melalui pembetulan diri, AI sentiasa memperhalusi operasinya untuk meningkatkan ketepatan.
— Prinsip Operasi Teras AI
Gabungan pembelajaran, penaakulan, dan penyesuaian diri ini membentuk kekuatan sistem AI moden.
Contoh mudah yang menerangkan bagaimana AI berfungsi
Mari kita pertimbangkan contoh dunia sebenar untuk menerangkan proses di atas dengan lebih baik: chatbot AI yang membalas mesej secara automatik. Katakan anda ingin membina chatbot yang menyokong pelanggan dan boleh menjawab soalan dalam bahasa Vietnam dengan semula jadi.
Pengumpulan Data
Latihan Chatbot
Respons Pengguna
Penambahbaikan dari Masa ke Masa
Contoh ini jelas menunjukkan bagaimana AI praktikal "belajar" dan beroperasi: belajar dari data lalu untuk digunakan pada situasi akan datang. Sama ada mengklasifikasikan kucing/anjing atau menjawab soalan pelanggan, prinsip asasnya tetap sama.
Bagaimana AI generatif berfungsi?
Trend terkini dalam AI ialah AI Generatif – sistem AI yang mampu menghasilkan kandungan baru seperti teks, imej, atau audio yang tidak pernah wujud sebelum ini. Jadi bagaimana AI generatif berfungsi, dan apa yang membezakannya?
Klasifikasi & Ramalan
- Mengenal pasti corak
- Membuat ramalan
- Mengklasifikasikan data
- Memilih dari pilihan sedia ada
Penciptaan Kandungan
- Menghasilkan kandungan baru
- Menghasilkan teks, imej, audio
- Menggabungkan corak yang dipelajari
- Menghasilkan output asli
Hakikatnya, AI generatif juga berdasarkan pembelajaran mendalam dari data besar, tetapi bukannya hanya meramalkan atau mengklasifikasikan, model dilatih untuk menghasilkan output baru berdasarkan corak yang dipelajari.
Model Bahasa Besar
Ambil contoh model bahasa besar seperti ChatGPT: model ini dilatih pada berbilion perkataan teks (buku, artikel, laman web) untuk belajar hubungan antara perkataan dan ayat.
- Berbilion parameter
- Meramalkan perkataan seterusnya dalam urutan
- Menghasilkan respons yang lancar dan kontekstual
Penjana Seni AI
Penjana seni AI seperti Midjourney dan DALL-E berfungsi dengan mempelajari "bahasa" imej secara mendalam dan kemudian membina produk visual baru atas permintaan.
- Model asas dilatih pada set data besar
- Seni bina Transformer
- Penciptaan kandungan kreatif
Apabila digunakan, bukannya membalas dengan jawapan yang disimpan sebelumnya, ChatGPT menghasilkan respons baru dengan memilih setiap perkataan seterusnya berdasarkan kebarangkalian yang dipelajari. Hasilnya adalah teks yang lancar yang mencerminkan gaya bahasa dari data latihan tetapi dengan kandungan yang benar-benar baru.
Ini membolehkan program seperti ChatGPT atau Midjourney menghasilkan kandungan baru (teks, imej, muzik, dan lain-lain) berdasarkan pengetahuan yang dipelajari, bukan hanya memilih jawapan sedia ada.
Ciri khas AI generatif ialah ia bukan sahaja mengenal pasti atau menganalisis tetapi sebenarnya mencipta dalam beberapa tahap. Sudah tentu, kreativiti ini masih berdasarkan apa yang AI telah pelajari – ia menggabungkan dan mengubah corak yang pernah dilihat untuk mencipta sesuatu yang baru. Tetapi hasilnya boleh sangat pelbagai dan kaya, menjadikan AI generatif alat yang kuat dalam penciptaan kandungan, reka bentuk, hiburan, dan banyak bidang lain.
— Kuasa AI Generatif
Kesimpulan Utama
Secara ringkas, AI berfungsi dengan belajar dari pengalaman (data) seperti manusia belajar dari pengalaman. Melalui latihan, mesin secara beransur-ansur menggeneralisasi pengetahuan dari data contoh dan membentuk model untuk digunakan kemudian.
Penemuan Corak
AI menemui corak tersembunyi dalam data untuk menyelesaikan masalah dengan berkesan
Pembelajaran Berterusan
Sistem bertambah baik melalui cubaan dan kesilapan, sentiasa meningkatkan prestasi
Aplikasi Praktikal
Daripada pengenalan imej hingga penjanaan teks automatik dan penciptaan seni
Walaupun algoritma asas mungkin berbeza – daripada pokok keputusan mudah hingga rangkaian neural mendalam dengan berbilion parameter – matlamat umum AI adalah untuk menemui corak tersembunyi yang membantu menyelesaikan masalah. Terima kasih kepada data besar dan pengkomputeran berkuasa hari ini, AI telah mencapai hasil yang luar biasa, daripada pengenalan imej dan suara yang tepat hingga keupayaan untuk menulis teks secara automatik dan mencipta seni.
Ikuti INVIAI untuk sentiasa dikemas kini dengan pengetahuan AI terkini!
Komen 0
Tinggalkan Komen
Belum ada komen. Jadi yang pertama memberi komen!