Изкуственият интелект (AI) се превърна в гореща тема през последните месеци поради потенциала му да революционизира начина, по който живеем и работим. Поради това има какво да научите за него. В тази публикация ще разгледаме основите на изкуствения интелект, включително различните типове AI, как работи и приложенията, които можете да използвате, ако сте креативен тип. Ще обсъдим и бъдещето на AI и как да го използваме отговорно.

Какво е AI?

Изкуственият интелект обхваща набор от технологии, които дават възможност на компютрите да изпълняват разширени задачи, като визуално възприятие, разбиране на език и превод, анализ на данни, отговаряне на въпроси, художествено творчество, генериране на видео и много други. Служейки като гръбнак на съвременните компютри, AI демонстрира удивителни възможности. Например, той може без усилие да трансформира текстова подкана във висококачествено изображение (като изображенията в тази публикация), да опрости премахването на фонове от снимки, да улесни автономното шофиране в превозни средства и дори да ангажира клиенти чрез задвижвани от AI чатботове .

Произходът на ИИ датира от 1955 г., когато Джон Маккарти, асистент по математика в Дартмут, въвежда тази новаторска област на изследване. Маккарти си представи AI като средство за „използване на езика, разработване на абстракции и концепции, справяне с проблеми, които обикновено са запазени за хората, и подобряване на собствената му ефективност“. Въпреки широкия обхват на ИИ, основната му цел остава последователна: конструиране на компютърни програми, способни да решават проблеми и да постигат цели наравно с човешките способности.

Видове AI

За да разберете наистина какво е AI, трябва да разберете наличните видове AI. Има три основни типа: тесен или слаб AI, общ или силен AI и супер AI. Нека проучим всеки от тях, за да можете да обхванете мозъка си около всеки тип.

Тесен или слаб изкуствен интелект

С този тип AI компютърът не притежава пълни когнитивни способности; неговата интелигентност се основава на обучение за тази специфична задача. Примери за тесен AI включват системи за разпознаване на изображения, системи за разпознаване на реч и чат ботове за AI. Например цифрови гласови асистенти като Siri и Alexa, търсачки като Google или Bing и автономни превозни средства като Telsa всички използват тесен или слаб AI, за да функционират. Всъщност всички съвременни AI инструменти, AI арт генератори и AI chatbots са примери за слаб AI.

Общ или силен изкуствен интелект

Следващият тип AI, общ или силен AI, е известен също като изкуствен общ интелект (AGI). Тези системи не са ограничени до конкретна област на експертиза и могат да изпълняват различни задачи извън тези на слабите AI програми. Докато все още не сме достигнали това ниво на технология, изследователите се стремят да създадат интелект, равен на човешкия. Целта на силния AI е един ден да има машина, която има самоосъзнато съзнание, може да разпознава нуждите и емоциите и да решава произволен брой проблеми, да учи и да планира бъдещето. Досега единствените примери за общ AI присъстват във филми, с герои като R2-D2 или Hal в 2001: Космическа одисея.

Супер изкуствен интелект

Изкуственият суперинтелект (ASI) е вид AI, който позволява на машините да надхвърлят човешките възможности. Тези системи биха могли да правят неща като предсказване на бъдещето, създаване на нови научни методи и др. С ASI учените биха могли да решат някои от нашите най-големи проблеми, като излекуване на рак, прекратяване на глада по света или балансиране на федералния бюджет. Въпреки че това изглежда извън сферата на възможностите, учените се надяват да използват AI, за да подобрят нашия свят. Въпреки това, този тип изкуствен интелект е нож с две остриета. От една страна, можем да използваме тази технология, за да подобрим начина си на живот. От друга страна, може да сложи край на живота, какъвто го познаваме.

Как работи изкуственият интелект?

AI работи, като обработва големи количества данни и използва алгоритми, набор от правила, за разпознаване на ключови думи, за да идентифицира типа помощ, която търсите. То е програмирано да мисли, действа и реагира като човек. Той обхваща три вида машинно обучение: контролирано, неконтролирано и подсилване, за да се разработят тези алгоритми, за да предлагат решения, да отговарят на въпроси, да правят прогнози или да предлагат предложения.

Всеки път, когато система с изкуствен интелект обработва данни, тя тества и измерва ефективността си, след което се учи от нея. За разлика от хората, машините не се нуждаят от почивки, така че могат да изпълняват милиони задачи бързо, учейки се в движение. Важно е да се разбере, че ИИ не е само една компютърна програма или приложение, а поле за изследване.

Какво е машинно обучение?

Машинното обучение е вид AI, който се фокусира върху разработването на алгоритми за учене от данни. Тя позволява на компютрите да се учат или да се обучават от големи количества съществуващи данни. Например, ChatGPT на OpenAI използва няколко набора от данни, съдържащи над 570 GB текстови данни от интернет, включително книги, статии, уебсайтове и дори социални медии. Това позволява на ChatGPT да бъде една от водещите налични генеративни AI програми с много приложения .

Има три основни типа машинно обучение: контролирано обучение, неконтролирано обучение и обучение с подсилване.

Контролирано обучение

Контролираното обучение позволява на компютрите да се учат от етикетирани примери, което означава, че входните данни вече имат известни изходи. Например, компютърът може да бъде обучен да разпознава котки в снимки, като показва много изображения на етикетирани котки. След това компютърът може да използва това обучение, за да идентифицира точно котки в нови снимки. Може би вече сте запознати с тази концепция, ако имате устройство iPhone или Android.

Да приемем, че сте направили снимки на семеен домашен любимец с вашия iPhone. Когато щракнете върху снимката, iPhone разпознава изображението на вашия домашен любимец и предоставя връзка към типа домашен любимец, който според него е показан на снимката.

Учене без надзор

За разлика от контролираното обучение, неконтролираното обучение е самоорганизирано и не изисква етикетирани данни. Примери за неконтролирано обучение са групиране, което групира точки от данни заедно въз основа на сходство, и намаляване на размерността, което намира най-важните характеристики на тези данни и намалява размера им. Освен това има откриване на аномалии, което се използва за намиране на точки от данни, които са необичайни или необичайни. Някои примери за неконтролирано обучение в областта на изкуствения интелект са откриване на измами в банкирането, киберсигурност, разпознаване на реч и маркетингови техники като сегментиране на клиенти.

Обучение с подсилване

Този тип машинно обучение е най-близо до човешкото обучение, доколкото машините могат да получат. Машините могат да се научат да следват инструкции, да провеждат тестове, да работят с оборудване и други чрез обучение. Обучението с подсилване се върти около цифрова програма, поставена в специфична учебна среда. Подобно на човешкото учене, дигиталният агент е изправен пред ситуация, подобна на игра, и взема поредица от решения, за да се опита да постигне правилния резултат. То се учи, като многократно се проваля, запомняйки се да избягва повтарянето на същия модел. Правилните отговори се възнаграждават, докато неправилните разпръскват наказания, обучавайки софтуера да избягва отново да прави грешното нещо. Някои примери за обучение за подсилване са роботи, които помагат в процеса на производство на автомобили, предсказуем текст (мислете за текстови съобщения), здравни диагнози и консумация на енергия.

Например, Google внедри подсилващо обучение, за да контролира енергията, изразходвана през своите центрове за данни. С помощта на DeepMind Google успя да намали сметките си за охлаждане на своите центрове за данни с 40%.

Какво представляват големите езикови модели?

Големият езиков модел (LLM) е модел за машинно обучение, който използва техники за дълбоко обучение за обработка и разбиране на езика. Той може да обработва големи количества данни, да научава сложни езикови модели и да изпълнява задачи като отговаряне на въпроси, участие в разговори и справяне със сценарии за решаване на проблеми. Най-разпознаваемият пример за LLM е ChatGPT, който, както споменахме по-рано, е обучен на над 570GB данни.

Множество слоеве от невронни мрежи (подобни на човешкия мозък) включват LLM, които работят заедно, за да анализират текст и да правят прогнози. Те използват модели отляво надясно, за да предвидят вероятната асоциация на думите една с друга. LLM отразяват човешката способност да предвижда какво може да последва една дума в изречение.

Как да използваме творчески AI

Има безброй начини за използване на AI, включително творчески. Има много отлични AI инструменти за подобряване на производителността ви по няколко начина. Те включват AI инструменти за писане, AI Art генератори и AI видео генератори. Нека да разгледаме няколко инструмента, които можете да включите в ежедневния си работен график в играта си с ИИ.

AI инструменти за писане: яспис

Jasper е един от най-добрите инструменти за писане на AI . Използва се основно за генериране на копие с качество на SEO. Той има много функции, включително процесор за естествен език (NLP), който можете да използвате, за да анализирате и пренапишете съдържанието си, за да го направите по-ангажиращо. Също така е чудесен инструмент за коригиране на пунктуацията, подобряване на вашия стил на писане или генериране на ново копие.

AI Art Generators: Midjourney

В момента има много софтуер за текст към изображение, но малко са по-добри от Midjourney . Създаден на сървър на Discord, потребителите могат да опишат изображението, което желаят да създадат, като използват само текстова подкана. Можете да използвате произволен брой дескриптори, за да създавате картини въз основа на стил, тема и параметри, за да направите най-реалистичните изображения, които можете да си представите. Интерфейсът отнема време, за да се научи, но дори и най-екологичният потребител на AI може да създаде великолепни, реалистични картини с Midjourney.

AI видео генератори: Pictory

Един от най-добрите AI видео генератори в момента е Pictory. Можете да създавате кратки, маркови, дълги и всичко между тях с AI за генериране на текст към видео. Можете лесно да превърнете скриптове, публикации в блогове или прости текстови описания във видеоклипове само за няколко минути. Освен това има над три милиона изображения, стикери и други дизайнерски елементи, които можете да използвате в крайния продукт.

Как да използваме изкуствения интелект отговорно

Въпреки че AI съществува от няколко десетилетия, широката общественост оставаше до голяма степен ненаясно с него доскоро. Независимо дали го обичате или мразите, AI инструментите могат драматично да повишат производителността в ежедневието ни. Въпреки това, ако го използваме, трябва да го използваме етично.

Ето няколко съвета, които да следвате:

1. Използвайте го като помощно средство: Най-важното нещо, което трябва да запомните, е да го използвате, за да ви помогне , а не да върши работата ви вместо вас. Добре е да го използвате, за да помогнете с теми в блогове, да генерирате идеи за очертания, да създавате изображения или за подобни задачи. Никога не го използвайте като заместител на работа.
2. Проверка на фактите на всичко: Ако използвате генериращ AI, като ChatGPT, Jasper или Writesonic , не забравяйте винаги да проверявате изхода за точност. Хората, които го използват за известно време, могат да ви кажат, че AI понякога ще ви излъже . Приемете това, което се казва със зърно сол.
3. Изберете уважаван инструмент: С появата на толкова много програми за изкуствен интелект е изключително важно да използвате инструмент, който е широко признат. Не забравяйте да проучите подробно всеки инструмент, който използвате, като прочетете отзиви и проучите техните практики за поверителност и сигурност.

Бъдещето на AI

Независимо дали ни харесва или не, революцията на изкуствения интелект настъпи и от всеки един от нас зависи да я прегърне, да се поучи от нея и да я използва отговорно. Тъй като тази новаторска технология продължава да се развива, трябва да предвидим някои предизвикателства по пътя. Докато някои се опасяват, че това може да доведе до загуба на работа, други остават с надежда, че ще се появят нови възможности, които да заменят изгубените. Независимо от това, дължим го на себе си да се научим как да го използваме, за да увеличим производителността, да ни направи по-продаваеми като служители и да помогнем за отговорното навлизане в тази нова и вълнуваща ера.