Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη;

Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) είναι ένα ενιαίο ή μια συλλογή συστημάτων υπολογιστών ικανών να επεξεργάζονται πληροφορίες και να εκτελούν εργασίες που συνήθως εκτελούνται από ανθρώπους.

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να έχει απλές μορφές νοημοσύνης, όπως η αναγνώριση ομιλίας ή η ανάλυση οπτικών μοτίβων σε εικόνες. Ή μπορεί να είναι πιο περίπλοκο, όπως η μάθηση από λάθη του παρελθόντος και η επίλυση προβλημάτων.

Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη;

Για να καταλάβετε τι σημαίνει τεχνητή νοημοσύνη, σκεφτείτε τι παρατηρείτε στη φύση που σας κάνει να πειστείτε ότι κάτι έχει νοημοσύνη. Κάτι τόσο απλό όσο ένας αρουραίος εργαστηρίου που μαθαίνει τη σωστή διαδρομή μέσα από έναν λαβύρινθο αντιπροσωπεύει μια απλή μορφή νοημοσύνης (υπάρχουν τέσσερις τύποι τεχνητής νοημοσύνης). Περιλαμβάνει μνήμη και μάθηση, παρόμοια με την ανθρώπινη νοημοσύνη.

Το 1950, ο Άλαν Τούρινγκ περιέγραψε τις «μηχανές σκέψης» ως αναγνωρίσιμες επειδή μπορούσαν να χρησιμοποιήσουν τη λογική για να λύσουν γρίφους. Στη δεκαετία του 1950, ο John McCarthy είπε ότι οι υπολογιστές μπορούσαν «να κάνουν πράγματα, τα οποία, όταν γίνονται από ανθρώπους, λέγεται ότι περιλαμβάνουν νοημοσύνη».

Αυτές οι ιδέες συνοψίζονται σε τρία χαρακτηριστικά που χρησιμοποιούνται για τον προσδιορισμό ενός μηχανήματος ή ενός υπολογιστή ως έχοντος «τεχνητή νοημοσύνη». Αυτοί μπορούν:

• Χρησιμοποιήστε εισόδους, όπως αισθητήρες ή δεδομένα, για να αναλύσετε πληροφορίες.
• Επεξεργαστείτε τεράστιες ποσότητες δεδομένων για να εντοπίσετε μοτίβα, τάσεις ή συσχετισμούς.
• Προσαρμόζουν τις αποφάσεις και τις ενέργειές τους με βάση τις γνώσεις που προέρχονται από εισροές και δεδομένα.

Είναι ακριβώς πώς η ανθρώπινη νοημοσύνη βοηθά τους ανθρώπους να μάθουν και να προσαρμοστούν στην καθημερινή μας ζωή.

Στοιχεία που συνθέτουν την τεχνητή νοημοσύνη

Ένα «έξυπνο» μηχάνημα αποτελείται από πολλά διαφορετικά εξαρτήματα. Όλα αυτά συνεργάζονται για να βοηθήσουν ένα μηχάνημα να λάβει στοιχεία από τον πραγματικό κόσμο και να λάβει αποφάσεις.

Αισθητήρες AI

Αν σκεφτείτε πώς ένας άνθρωπος συλλέγει δεδομένα από τον πραγματικό κόσμο, οι έξυπνες μηχανές χρειάζονται αισθητήρες για τη συλλογή των ίδιων πληροφοριών. Αυτοί οι αισθητήρες μπορούν να περιλαμβάνουν:

• Κάμερες: Οπτικές ενδείξεις για να κάνετε πράγματα όπως η αναγνώριση προσώπου, η αποφυγή εμποδίων ή κάμερες υπερύθρων για να ανιχνεύσετε πότε τα αντικείμενα είναι ζεστά.
• Μικρόφωνα: Αλληλεπιδράστε με ανθρώπους μέσω φωνής, ανιχνεύστε δραστηριότητα σε ένα δωμάτιο ή ανταποκριθείτε στη μουσική.
• Αισθητήρες αφής: Επιτρέπει στα ρομπότ να προσαρμόζουν τη λαβή τους ή την ισχύ των κονσολών παιχνιδιών για να ανταποκρίνονται στο πόσο σκληρά μετακινείτε ένα χειριστήριο παιχνιδιών.
• Αισθητήρες θέσης, θερμοκρασίας ή ροής: Παρέχει πληροφορίες για αέριο ή υγρό που ρέει μέσα από σωλήνες, θερμοκρασίες χημικών ή μετάλλων, ακόμη και χημική σύνθεση υγρών.

Στην πραγματικότητα, με τη σύγχρονη τεχνολογία αισθητήρων, οι μηχανές μπορούν να ανιχνεύσουν πράγματα για τον κόσμο που ακόμη και οι άνθρωποι δεν μπορούν.

Δεδομένα AI και Μηχανική Μάθηση

Βασικό συστατικό της τεχνητής νοημοσύνης είναι μηχανική μάθηση. Είναι η ικανότητα συλλογής τεράστιων ποσοτήτων πληροφοριών από πολλαπλές πηγές και η ανάλυση τους για ουσιαστικά μοτίβα και συσχετίσεις.

Για παράδειγμα, κατά τη διάρκεια δοκιμών σύγκρουσης οχήματος, ένας υπολογιστής μπορεί να αναλύσει τις πιέσεις και τις θερμοκρασίες. Ο υπολογιστής μπορεί να αναλύσει τα δεδομένα και να πει στους κατασκευαστές οχημάτων πού να τοποθετήσουν αερόσακους για να παρέχει το υψηλότερο επίπεδο ασφάλειας.

Η μηχανική εκμάθηση βοηθά επίσης στην αντιμετώπιση προβλημάτων. Συλλέγοντας δεδομένα παραγωγής σε εκατοντάδες αισθητήρες, οι υπολογιστές μπορούν να εντοπίσουν ανωμαλίες που οδηγούν σε ελαττωματικά προϊόντα. Στη συνέχεια, συσχετίζοντας άλλα δεδομένα αισθητήρων, ο υπολογιστής μπορεί να πει στους τεχνικούς ποια στοιχεία σε μια διαδικασία είναι ελαττωματικά.

Δεδομένου ότι η μηχανική μάθηση μπορεί να το κάνει αυτό σε ένα κλάσμα του χρόνου που μπορεί ένας άνθρωπος, οι εταιρείες μπορούν να εντοπίσουν και να διορθώσουν προβλήματα πιο γρήγορα, να βελτιώσουν την ποιότητα των προϊόντων και να ενισχύσουν τη συνολική παραγωγή.

Βαθιά Μάθηση

Μια πιο προηγμένη μορφή μηχανικής μάθησης είναι η "βαθιά μάθηση", όταν μια μηχανή εντοπίζει αστοχίες και μαθαίνει τον πιο αποτελεσματικό τρόπο για να ολοκληρώσει μια εργασία.

Για παράδειγμα, α αυτοοδηγούμενο αυτοκίνητο θα χρησιμοποιεί μηχανική εκμάθηση για να οδηγεί αυτοκίνητο παρακολουθώντας οδικές σημάνσεις, αναζητώντας πεζούς και εντοπίζοντας φανάρια. Αλλά ένα αυτοκίνητο με βαθιά μάθηση και αυτόνομα θα μάθει επίσης πώς οι ρυθμίσεις του τιμονιού κρατούν το αυτοκίνητο περισσότερο στο κέντρο των λωρίδων κυκλοφορίας. Με τον καιρό, αυτό το αυτοκίνητο θα μπορούσε να διδάξει τον εαυτό του πώς να γίνει καλύτερος οδηγός.

Ποιος είναι ο σκοπός της τεχνητής νοημοσύνης;

Οι επιστήμονες αναπτύσσουν τεχνητή νοημοσύνη, ώστε να μπορούμε να χρησιμοποιούμε μηχανές για να βελτιώσουμε την ποιότητα ζωής των ανθρώπων. Επιτρέπει στις μηχανές να κάνουν επαναλαμβανόμενες εργασίες που μπορεί να τραυματίσουν ή να είναι επικίνδυνες για τον άνθρωπο. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βελτιώσει την ασφάλεια των αυτοκινήτων και των αεροπλάνων.

Τελικά, ο σκοπός τους είναι να συμπληρώσουν τους ανθρώπους με γνώσεις από τεράστιες ποσότητες δεδομένων που μόνο οι υπολογιστές μπορούν να επεξεργαστούν.

Dan Prince, Διευθύνων Σύμβουλος και Ιδρυτής της Illumisoft, λέει ότι το σημείο εκκίνησης για την κατανόηση της τεχνητής νοημοσύνης είναι να κατανοήσουμε τη δική μας νοημοσύνη.

«Οι άνθρωποι έχουν την ικανότητα να μαθαίνουν, να λύνουν προβλήματα, να αναγνωρίζουν πρότυπα και να εξηγούν και να προβλέπουν φυσικά φαινόμενα (τα οποία είναι) όλα τα χαρακτηριστικά που συνδέονται συνήθως με τη νοημοσύνη», λέει. «Ίσως το πιο σημαντικό, είμαστε σε θέση να ενεργούμε με τρόπους που διαμορφώνουν και μεταμορφώνουν το περιβάλλον μας προς όφελός μας. Η τεχνητή νοημοσύνη, κατανοητή γενικότερα, αναφέρεται σε ένα σύστημα ή μια ομάδα συστημάτων που είναι σε θέση να προσομοιώσει αυτού του είδους την ανθρώπινη νοημοσύνη. Ένα ευφυές σύστημα θα ήταν αυτό που επιδεικνύει ανθρώπινες ικανότητες για συλλογισμό, επίλυση προβλημάτων ή ακόμα και δημιουργικότητα.

«Ο απώτερος στόχος για πολλούς ερευνητές είναι να δημιουργήσουν μια τεχνητή γενική νοημοσύνη (AGI), κάτι που οι αναλυτές αναγνωρίζουν ότι δεν έχει επιτευχθεί ακόμη. Όπως έχει σήμερα η τεχνολογία, ένα συγκεκριμένο AI μπορεί να είναι καλό στην προσομοίωση μιας πτυχής της ανθρώπινης νοημοσύνης, αλλά όχι άλλων. Υπάρχουν συστήματα τεχνητής νοημοσύνης, για παράδειγμα, που είναι ικανά στην κατανόηση της γλώσσας, ενώ άλλα είναι καλά στον έλεγχο του λεπτού κινητήρα. Είναι πολύ λίγοι που μπορούν να κάνουν και τα δύο».

Οι φιλόσοφοι συχνά αναρωτιούνται αν μπορούμε να πάμε την τεχνητή νοημοσύνη πολύ μακριά. Τι θα συμβεί αν η τεχνητή νοημοσύνη ξεπεράσει την ανθρώπινη νοημοσύνη σε σημείο που τα ρομπότ γίνονται ανώτερα; Έπειτα, υπάρχει το ερώτημα εάν οι μηχανές θα μπορέσουν ποτέ να κατανοήσουν το συναίσθημα. Προς το παρόν, δεν υπάρχει αισθητήρας ικανός για συναισθήματα.

Ωστόσο, οι περισσότερες μηχανές με τεχνητή νοημοσύνη είναι ικανές μόνο για εστιασμένους τομείς μάθησης. Δεν μπορούμε να το εφαρμόσουμε στο πλήθος των αποφάσεων που παίρνει καθημερινά ένας μέσος άνθρωπος. Εξαιτίας αυτού, η ιδέα των μηχανών να προσπερνούν τους ανθρώπους σύντομα δεν είναι κάτι για το οποίο πρέπει να ανησυχεί κανένας τώρα.