Je, AI inafanya kazi vipi?
AI hufanya kazi kwa kujifunza kutoka kwa uzoefu (data) kama vile wanadamu wanavyofanya. Kupitia mchakato wa mafunzo, mashine hujifunza kwa hatua kwa hatua kutoka kwa sampuli za data na kuunda mifano ya kutumia baadaye.
Akili bandia (AI) inaonekana zaidi katika maisha yetu ya kila siku, kutoka kwa mapendekezo ya sinema Netflix inavyotoa hadi magari yanayojiendesha kama yale ya Waymo. Je, umewahi kujiuliza AI inafanya kazi vipi? Nyuma ya kila programu mahiri kuna mchakato unaowezesha mashine kujifunza kutoka kwa data na kufanya maamuzi.
Kwenye makala hii, tutachunguza maelezo rahisi kuelewa kuhusu kanuni za msingi za jinsi AI inavyofanya kazi, tukizingatia hasa mifumo ya kujifunza kwa mashine, ambayo ni moyo wa AI nyingi za kisasa.
AI "hujifunza" na hufanya maamuzi kwa msingi wa data
Kwenye msingi wake, AI hufanya kazi kwa kujifunza kutoka kwa data. Badala ya kupangwa kwa sheria thabiti kwa kila hali, mifumo ya AI (hasa ile inayotumia kujifunza kwa mashine) hupatiwa kiasi kikubwa cha data na kwa moja kwa moja hugundua mifumo au sheria zilizofichwa ndani ya data hiyo.
Kisha, hutumia kile ilichojifunza kutabiri au kufanya maamuzi inapokutana na data mpya. Mchakato huu ni sawa na jinsi wanadamu wanavyofanya: tunaangalia mifano mingi, kutoa hitimisho, kisha kutumia uzoefu huo kwa hali mpya.
Wakati wa mafunzo, mfumo huendelea kurekebisha vigezo vya ndani ili kuboresha usahihi wake. Matokeo yake, AI huunda mfano unaoweza kutambua kama picha ni ya paka au mbwa. Ikipewa picha mpya (isiyoonekana hapo awali), mfano utatabiri kama ni paka au mbwa kulingana na kile kilichojifunza. Ikiwa utabiri ni makosa, AI inaweza kurekebishwa (kutumia algorithmi za kihisabati) ili kuboresha usahihi wakati mwingine.
Hatua Nne Muhimu za Mchakato wa Kujifunza AI
Kwa maneno rahisi, mchakato wa kujifunza na uendeshaji wa AI kawaida unajumuisha hatua kuu zifuatazo:
Ukusanyaji wa Data (Ingizo)
Kwanza, AI inahitaji data ya ingizo kujifunza kutoka. Data inaweza kuwa katika aina nyingi: nambari, maandishi, picha, sauti, n.k., na kawaida hukusanywa na kuandaliwa kwa uangalifu. Kwa mfano, kufundisha AI kutambua paka, unahitaji kukusanya maelfu ya picha za paka (na zisizo za paka) na kuzileta lebo ipasavyo.
Mafunzo ya Mfano (Kujifunza/Mafunzo)
Kifungu kinachofuata ni hatua ambapo mashine hujifunza kutoka kwa data. Data ya ingizo huingizwa kwenye algorithmi ya kujifunza (algorithmi ya kujifunza kwa mashine). Algorithmi hii hutafuta mifumo au uhusiano ndani ya data na polepole kurekebisha vigezo vya ndani ili kuendana na data.
Kwenye kesi ya mitandao ya neva bandia (inayojulikana katika kujifunza kwa kina), mafunzo yanamaanisha kurekebisha uzito wa muunganisho kati ya neva kupitia mizunguko mingi. AI hujaribu kutabiri kwenye data ya mafunzo na kujirekebisha kulingana na tofauti kati ya utabiri wake na matokeo halisi (mchakato huu huitwa backpropagation katika mitandao ya neva).
Kutabiri/Matokeo (Ufafanuzi)
Baada ya mafunzo, AI ina mfano uliopata mafunzo. Sasa, inapopokea data mpya ya ingizo (ambayo haijawahi kuona hapo awali), AI inaweza kutumia mfano uliopata mafunzo kufanya utabiri au maamuzi.
- Mfano wa AI unaotofautisha paka na mbwa unaweza kuangalia picha mpya na kutabiri "hii ni paka" kwa uhakika fulani
- AI iliyofundishwa kwa data za miamala ya benki inaweza kutabiri miamala mipya inayoweza kuwa ya udanganyifu
- Mfano uliopata mafunzo kwa data za matibabu unaweza kupendekeza uchunguzi kwa wagonjwa wapya
Hatua hii huitwa ufafanuzi – AI hutumia maarifa yaliyopatikana kwa hali halisi.
Maoni na Uboreshaji
Sifa muhimu ya AI (hasa mifumo ya kujifunza kwa mashine) ni uwezo wa kujiboresha kwa muda. Ikiwa AI inatoa matokeo na kupokea maoni juu ya usahihi (mfano, wanadamu wanaonyesha kama utabiri ulikuwa sahihi au si sahihi), inaweza kurekebisha mfano ili kuendana vyema na data.
Kurudi kwenye mfano wa kutofautisha paka/mbwa: ikiwa mfano unakosea baadhi ya kesi (mfano, kuchanganya mbwa na paka), wahandisi wanaweza kuongeza data zaidi kwa kesi ngumu au kurekebisha usanifu/hyperparameters wa mfano ili AI ijifunze zaidi. Kupitia masasisho endelevu kama haya, AI huongezeka kuwa sahihi na mahiri zaidi
Mifumo ya AI hufanya kazi kwa kuunganisha uwezo kuu tatu: kujifunza kutoka kwa data, kutumia mantiki kutabiri matokeo, na kujirekebisha kutokana na makosa. Wakati wa hatua ya kujifunza, AI hukusanya na kutoa taarifa kutoka kwa data (kuunda "maarifa"). Wakati wa hatua ya ufafanuzi, AI hutumia maarifa yaliyopatikana kushughulikia hali mpya na kutoa matokeo. Na kupitia kujirekebisha, AI huendelea kuboresha uendeshaji wake ili kuongeza usahihi.
— Kanuni za Msingi za Uendeshaji wa AI
Mchanganyiko huu wa kujifunza, kufikiri, na kujirekebisha huunda nguvu ya mifumo ya kisasa ya AI.
Mfano rahisi unaoonyesha jinsi AI inavyofanya kazi
Tuchukulie mfano halisi kuonyesha vizuri mchakato ulio hapo juu: chatbot ya AI inayojibu ujumbe moja kwa moja. Fikiria unataka kujenga chatbot inayosaidia wateja na inaweza kujibu maswali kwa lugha ya Kivietinamu kwa njia ya asili.
Ukusanyaji wa Data
Mafunzo ya Chatbot
Jibu la Mtumiaji
Uboreshaji kwa Muda
Mfano huu unaonyesha wazi jinsi AI ya vitendo "hujifunza" na kufanya kazi: kujifunza kutoka kwa data za zamani ili kutumia kwa hali za baadaye. Iwe ni kutofautisha paka/mbwa au kujibu maswali ya wateja, kanuni msingi ni ile ile.
Je, AI ya kizazi inafanya kazi vipi?
Mwelekeo wa hivi karibuni maarufu katika AI ni AI ya Kizazi – mifumo ya AI inayoweza kutengeneza maudhui mapya kama maandishi, picha, au sauti ambazo hazijawahi kuwepo hapo awali. Basi je, AI ya kizazi inafanya kazi vipi, na ni nini kinachoitofautisha?
Uainishaji na Utabiri
- Hutambua mifumo
- Hutabiri matokeo
- Hugawanya data
- Huchagua kutoka kwa chaguzi zilizopo
Uundaji wa Maudhui
- Hutengeneza maudhui mapya
- Huzalisha maandishi, picha, sauti
- Huangazia mifumo iliyojifunza
- Hutoa matokeo ya asili
Kwa kweli, AI ya kizazi pia inategemea kujifunza kwa kina kutoka kwa data kubwa, lakini badala ya kutabiri au kuainisha tu, mfano hufundishwa kutengeneza matokeo mapya kulingana na mifumo iliyojifunza.
Mifano Mikubwa ya Lugha
Chukua mfano wa mfano mkubwa wa lugha kama ChatGPT: mfano huu umefundishwa kwa mabilioni ya maneno ya maandishi (vitabu, makala, tovuti) kujifunza uhusiano kati ya maneno na sentensi.
- Vigezo mabilioni
- Hutabiri neno linalofuata katika mfululizo
- Hutengeneza majibu yenye mtiririko na muktadha
Vizalishaji vya Sanaa vya AI
Vizalishaji vya sanaa vya AI kama Midjourney na DALL-E hufanya kazi kwa kujifunza kwa kina "lugha" ya picha kisha kujenga bidhaa mpya za kuona kwa mahitaji.
- Mifano ya msingi iliyofundishwa kwa seti kubwa za data
- Usanifu wa Transformer
- Uundaji wa maudhui ya ubunifu
Wakati zinapotumika, badala ya kujibu kwa majibu yaliyohifadhiwa awali, ChatGPT hutengeneza majibu mapya kwa kuchagua kila neno linalofuata kulingana na uwezekano uliopatikana. Matokeo ni maandishi yenye mtiririko unaoakisi mtindo wa lugha kutoka kwa data za mafunzo lakini yenye maudhui mapya kabisa.
Hii inaruhusu programu kama ChatGPT au Midjourney kutengeneza maudhui mapya (maandishi, picha, muziki, n.k.) kulingana na maarifa yaliyopatikana, badala ya kuchagua jibu lililopo awali tu.
Sifa maalum ya AI ya kizazi ni kwamba haikutambui au kuchambua tu bali pia hutengeneza kwa kiwango fulani. Bila shaka, ubunifu huu bado unategemea kile AI kilichojifunza – huunganisha na kubadilisha mifumo iliyoshuhudiwa kutengeneza kitu kipya. Lakini matokeo yanaweza kuwa tofauti na yenye utajiri mkubwa, na kufanya AI ya kizazi kuwa chombo chenye nguvu katika uundaji wa maudhui, usanifu, burudani, na nyanja nyingine nyingi.
— Nguvu ya AI ya Kizazi
Muhimu wa Kumbuka
Kwa muhtasari, AI hufanya kazi kwa kujifunza kutoka kwa uzoefu (data) kama wanadamu wanavyofanya. Kupitia mafunzo, mashine hujifunza kwa hatua kwa hatua kujumuisha maarifa kutoka kwa sampuli za data na kuunda mifano ya kutumia baadaye.
Ugunduzi wa Mifumo
AI hugundua mifumo iliyofichwa katika data kutatua matatizo kwa ufanisi
Kujifunza Endelevu
Mifumo huboresha kupitia jaribio na makosa, ikiboresha utendaji kwa kuendelea
Matumizi ya Kivitendo
Kutoka utambuzi wa picha hadi utengenezaji wa maandishi moja kwa moja na uundaji wa sanaa
Ingawa algorithmi zinazotumika zinaweza kutofautiana – kutoka miti rahisi ya maamuzi hadi mitandao ya neva ya kina yenye vigezo mabilioni – lengo la kawaida la AI ni kugundua mifumo iliyofichwa inayosaidia kutatua matatizo. Shukrani kwa data kubwa na kompyuta zenye nguvu leo, AI imepata matokeo makubwa, kutoka utambuzi sahihi wa picha na sauti hadi uwezo wa kuandika maandishi moja kwa moja na kuunda sanaa.
Fuata INVIAI ili upate taarifa za hivi karibuni kuhusu maarifa ya AI!
