Cum funcționează inteligența artificială?
Inteligența artificială funcționează prin învățare din experiență (date), la fel cum oamenii învață din experiență. Prin procesul de antrenament, mașinile generalizează treptat cunoștințele din datele de probă și formează modele pentru a le aplica ulterior.
Inteligența artificială (IA) apare tot mai des în viața noastră de zi cu zi, de la recomandările de filme sugerate de Netflix până la mașinile autonome precum cele de la Waymo. V-ați întrebat vreodată cum funcționează IA? În spatele fiecărei aplicații inteligente se află un proces care permite mașinilor să învețe din date și să ia decizii.
În acest articol, vom explora o explicație ușor de înțeles a principiilor din spatele modului în care funcționează IA, concentrându-ne în special pe sistemele de învățare automată, care stau la baza majorității IA moderne.
IA „învață” și ia decizii bazate pe date
În esență, IA operează prin învățare din date. În loc să fie programate cu reguli fixe pentru fiecare situație, sistemele IA (în special cele care folosesc învățarea automată) primesc cantități mari de date și descoperă automat tipare sau reguli ascunse în acele date.
Apoi, folosesc ceea ce au învățat pentru a prezice sau lua decizii când întâlnesc date noi. Acest proces este similar cu modul în care oamenii învață: observăm multe exemple, tragem concluzii și apoi aplicăm acea experiență în situații noi.
În timpul antrenamentului, sistemul ajustează treptat parametrii interni pentru a îmbunătăți acuratețea. Ca rezultat, IA formează un model capabil să recunoască dacă o imagine este cu o pisică sau un câine. Când primește o imagine nouă (nevăzută anterior), modelul va prezice dacă este pisică sau câine pe baza a ceea ce a învățat. Dacă predicția este greșită, IA poate fi ajustată (folosind algoritmi matematici) pentru a îmbunătăți acuratețea data viitoare.
Cele patru etape cheie ale procesului de învățare al IA
În termeni simpli, procesul de învățare și funcționare al IA include de obicei următorii pași cheie:
Colectarea datelor (Input)
Mai întâi, IA are nevoie de date de intrare pentru a învăța. Datele pot fi în multe forme: numere, text, imagini, audio etc., și sunt de obicei colectate și pregătite cu atenție. De exemplu, pentru a antrena o IA să recunoască pisici, trebuie să adunați zeci de mii de imagini cu pisici (și non-pisici) și să le etichetați corespunzător.
Antrenarea modelului (Învățare/Training)
Următoarea fază este cea în care mașina învață din date. Datele de intrare sunt introduse într-un algoritm de învățare (algoritm de machine learning). Acest algoritm caută tipare sau corelații în date și ajustează treptat parametrii interni pentru a se potrivi datelor.
În cazul rețelelor neuronale artificiale (des întâlnite în deep learning), antrenamentul înseamnă ajustarea greutăților conexiunilor dintre neuroni prin multe iterații. IA încearcă continuu să prezică pe datele de antrenament și se autocorectează pe baza diferenței dintre predicția sa și rezultatul real (acest proces se numește backpropagation în rețelele neuronale).
Realizarea predicțiilor/rezultatelor (Inferență)
După antrenament, IA are un model antrenat. Acum, când primește date noi de intrare (pe care nu le-a văzut niciodată), IA poate aplica modelul învățat pentru a face predicții sau a lua decizii.
- Un model IA care distinge pisici și câini poate analiza o fotografie nouă și prezice „aceasta este o pisică” cu un anumit grad de încredere
- O IA antrenată pe date bancare poate prezice care tranzacții noi sunt frauduloase
- Un model antrenat pe date medicale poate sugera diagnostice pentru pacienți noi
Această fază se numește inferență – IA aplică cunoștințele învățate în situații reale.
Feedback și îmbunătățire
O caracteristică importantă a IA (în special a sistemelor de învățare automată) este capacitatea de a se îmbunătăți în timp. Dacă IA produce rezultate și primește feedback privind acuratețea (de exemplu, oamenii indică dacă predicția a fost corectă sau greșită), poate ajusta modelul pentru a se potrivi mai bine datelor.
Revenind la exemplul clasificării pisici/câine: dacă modelul clasifică greșit unele cazuri (de exemplu, confundă un câine cu o pisică), inginerii pot adăuga mai multe date pentru cazurile dificile sau pot ajusta arhitectura/hyperparametrii modelului astfel încât IA să învețe mai bine. Prin actualizări continue de acest fel, IA devine din ce în ce mai precisă și inteligentă în timp.
Sistemele IA funcționează prin combinarea a trei capacități principale: învățarea din date, aplicarea logicii pentru a deduce rezultate și autocorectarea erorilor. În faza de învățare, IA colectează și extrage informații din date (creând „cunoștințe”). În faza de inferență, IA folosește cunoștințele învățate pentru a gestiona situații noi și a produce rezultate. Iar prin autocorectare, IA își rafinează continuu funcționarea pentru a îmbunătăți acuratețea.
— Principiile fundamentale de funcționare ale IA
Această combinație de învățare, raționament și autoajustare formează puterea sistemelor IA moderne.
Un exemplu simplu care ilustrează cum funcționează IA
Să luăm un exemplu din viața reală pentru a ilustra mai bine procesul de mai sus: un chatbot IA care răspunde automat la mesaje. Să presupunem că doriți să construiți un chatbot care să sprijine clienții și să poată răspunde natural la întrebări în limba vietnameză.
Colectarea datelor
Antrenarea chatbot-ului
Răspunsul utilizatorului
Îmbunătățirea în timp
Acest exemplu arată clar cum o IA practică „învață” și funcționează: învață din datele trecute pentru a aplica în situații viitoare. Fie că clasifică pisici/câini sau răspunde la întrebări ale clienților, principiul fundamental rămâne același.
Cum funcționează inteligența artificială generativă?
O tendință recentă proeminentă în IA este Inteligența Artificială Generativă – sisteme IA capabile să creeze conținut nou precum text, imagini sau audio care nu au existat anterior. Deci, cum funcționează IA generativă și ce o face diferită?
Clasificare și predicție
- Recunoaște tipare
- Face predicții
- Clasifică date
- Selectează din opțiuni existente
Crearea de conținut
- Creează conținut nou
- Generează text, imagini, audio
- Combină tiparele învățate
- Produce rezultate originale
De fapt, IA generativă se bazează tot pe învățarea profundă din date masive, dar în loc să prezică sau să clasifice, modelul este antrenat să genereze rezultate noi pe baza tiparelor învățate.
Modele mari de limbaj
Luați exemplul unui model mare de limbaj precum ChatGPT: acest model este antrenat pe miliarde de cuvinte de text (cărți, articole, site-uri web) pentru a învăța relațiile dintre cuvinte și propoziții.
- Zeci de miliarde de parametri
- Prezice următorul cuvânt din secvență
- Creează răspunsuri fluente și contextuale
Generatoare de artă IA
Generatoarele de artă IA precum Midjourney și DALL-E funcționează prin învățarea profundă a „limbajului” imaginilor și apoi construirea de produse vizuale noi la cerere.
- Modele fundamentale antrenate pe seturi masive de date
- Arhitectură Transformer
- Generare creativă de conținut
Când sunt folosite, în loc să răspundă cu răspunsuri pre-stocate, ChatGPT creează răspunsuri noi selectând fiecare cuvânt următor pe baza probabilităților învățate. Rezultatul este un text fluent care reflectă stilul limbajului din datele de antrenament, dar cu conținut complet nou.
Aceasta permite programelor precum ChatGPT sau Midjourney să genereze conținut nou (text, imagini, muzică etc.) pe baza cunoștințelor învățate, în loc să selecteze doar un răspuns preexistent.
Caracteristica specială a IA generative este că nu doar recunoaște sau analizează, ci creează într-o anumită măsură. Desigur, această creativitate se bazează tot pe ceea ce IA a învățat – combină și transformă tiparele văzute pentru a crea ceva nou. Dar rezultatele pot fi foarte diverse și bogate, făcând IA generativă un instrument puternic în crearea de conținut, design, divertisment și multe alte domenii.
— Puterea IA Generative
Concluzii cheie
În rezumat, IA funcționează prin învățare din experiență (date), la fel cum oamenii învață din experiență. Prin antrenament, mașinile generalizează treptat cunoștințele din datele de probă și formează modele pentru a le aplica ulterior.
Descoperirea tiparelor
IA descoperă tipare ascunse în date pentru a rezolva probleme eficient
Învățare continuă
Sistemele se îmbunătățesc prin încercare și eroare, sporind continuu performanța
Aplicații practice
De la recunoașterea imaginilor la generarea automată de text și creația artistică
Deși algoritmii de bază pot varia – de la arbori decizionali simpli la rețele neuronale profunde cu miliarde de parametri – scopul comun al IA este să descopere tipare ascunse care ajută la rezolvarea problemelor. Datorită datelor masive și puterii de calcul de astăzi, IA a obținut rezultate remarcabile, de la recunoașterea precisă a imaginilor și vocii până la capacitatea de a scrie automat texte și crea artă.
Urmăriți INVIAI pentru a rămâne la curent cu cele mai noi cunoștințe despre IA!
Nu există încă comentarii. Fii primul care comentează!