Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη; Πώς λειτουργεί και πού χρησιμοποιείται

Ο θόρυβος της τεχνητής νοημοσύνης είναι παντού. Και γιατί να μην είναι; 

Μεταμορφώνει, αν δεν το έχει κάνει ήδη, τα πάντα, από το πώς γράφουμε emails μέχρι το πώς σχεδιάζουμε αυτοκινούμενα αυτοκίνητα. 

Ωστόσο, κάπου ανάμεσα στη διαφημιστική εκστρατεία και τα πρωτοσέλιδα, πολλοί εξακολουθούν να αγνοούν τι είναι η τεχνητή νοημοσύνη στην ουσία και πώς λειτουργεί.

Αυτό ακριβώς καλύπτει αυτός ο οδηγός, χωρίς να σας πνίξει στην τεχνική ορολογία. 

Μέχρι το τέλος, θα έχετε κατανοήσει την έννοια καθώς και τα βασικά στοιχεία για το πώς η τεχνητή νοημοσύνη τροφοδοτεί τα εργαλεία που χρησιμοποιείτε καθημερινά.

Ας ξεκινήσουμε.

---

Βασικά συμπεράσματα

• Η τεχνητή νοημοσύνη είναι η επιστήμη της δημιουργίας μηχανών που μπορούν να εκπαιδευτούν και να εκτελούν εργασίες που συνήθως συνδέουμε με την ανθρώπινη νοημοσύνη.

• Η τεχνητή νοημοσύνη λειτουργεί λαμβάνοντας δεδομένα, επεξεργαζόμενη τα μέσω αλγορίθμων, κάνοντας προβλέψεις, μαθαίνοντας από τα λάθη και βελτιώνοντας τα με την πάροδο του χρόνου.

• Η περισσότερη τεχνητή νοημοσύνη σήμερα είναι στενή τεχνητή νοημοσύνη, κατασκευασμένη για συγκεκριμένες εργασίες, ενώ η γενική τεχνητή νοημοσύνη, ή αλλιώς AGI, η οποία μπορεί να ανταποκριθεί στις ανθρώπινες ικανότητες σε όλους τους τομείς, είναι ακόμη μόνο μια ιδέα.

• Η δημιουργική τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιεί βαθιά μάθηση για να δημιουργήσει νέο κείμενο, εικόνες, ήχο, βίντεο, ακόμη και κώδικα, ανταποκρινόμενη σε οδηγίες.

---

Τι σημαίνει το AI;

Το AI είναι η συντομογραφία της τεχνητής νοημοσύνης και αναφέρεται στην ικανότητα μιας μηχανής να κάνει πράγματα που συνήθως νομίζουμε ότι απαιτούν ανθρώπινο εγκέφαλο, όπως:

• Αντίληψη 
• Συλλογισμός 
• Μάθηση
• Αλληλεπίδραση με τον κόσμο 
• Επίλυση προβλημάτων 
• Δείχνοντας μια σπίθα δημιουργικότητας

Πιθανόν να έχετε συναντήσει τεχνητή νοημοσύνη με τέτοιες δυνατότητες χωρίς να το έχετε συνειδητοποιήσει. 

Για παράδειγμα, όταν κάνετε ερωτήσεις στη Siri ή απλά επικοινωνείτε μαζί της, συνομιλείτε με την τεχνητή νοημοσύνη.

Ή όταν συνομιλείτε με το chatbot ενός ιστότοπου που με κάποιο τρόπο γνωρίζει ακριβώς σε ποια σελίδα έχετε κολλήσει; Αυτό είναι επίσης τεχνητή νοημοσύνη.

Τι κάνει όμως την τεχνητή νοημοσύνη ικανή να αναγνωρίζει την ομιλία, να αναγνωρίζει εικόνες, να κατανοεί και να ανταποκρίνεται στην ανθρώπινη γλώσσα; 

Αυτό συμβαίνει μέσω πολλών αλγορίθμων, μοντέλων και κάποιων πολύ προηγμένων μαθηματικών. 

Για να σας δώσουμε μια ιδέα, μερικά από τα δομικά στοιχεία της τεχνητής νοημοσύνης είναι τα εξής: 

• Μηχανική μάθηση
• Νευρωνικά δίκτυα
• Βαθιά μάθηση
• Επεξεργασία φυσικής γλώσσας

Ανθρώπινη νοημοσύνη έναντι μηχανικής νοημοσύνης

Η τεχνητή νοημοσύνη βελτιώνεται, αλλά δεν είναι ακόμα στο ίδιο επίπεδο με εμάς. 

Το ξέρουμε αυτό επειδή κανένα εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης δεν έχει περάσει μέχρι στιγμής το τεστ Τούρινγκ, το οποίο είναι ένας τρόπος να δούμε αν μια μηχανή μπορεί να συμπεριφέρεται πειστικά σαν άνθρωπος σε μια συζήτηση. Ή για να διαπιστωθεί αν οι μηχανές μπορούν να σκεφτούν.

Είμαστε ακόμα πολύ μακριά από την τεχνητή νοημοσύνη που κατανοεί πραγματικά το πλαίσιο, τις αποχρώσεις και το νόημα όπως οι άνθρωποι.

Οι περισσότεροι ειδικοί πιστεύουν ότι απέχουμε δεκαετίες από την κατασκευή μιας τέτοιας τεχνητής νοημοσύνης. Και κάποιοι λένε ότι μπορεί να μην συμβεί ποτέ. 

Ναι, τα εργαλεία δημιουργικής τεχνητής νοημοσύνης όπως το ChatGPT και το DALL-E μπορούν να κάνουν κάποια αξιοσημείωτα πράγματα, αλλά κάτω από την κουκούλα, είναι ουσιαστικά μηχανές πρόβλεψης. 

Με άλλα λόγια, αυτά τα εργαλεία έχουν εκπαιδευτεί σε τεράστια σύνολα δεδομένων, βάσει των οποίων μπορούν να μαντέψουν την πιο πιθανή απάντηση στο αίτημά σας με εντυπωσιακή ακρίβεια.

Είναι χρήσιμη, μερικές φορές ακόμη και αλλόκοτη, αλλά δεν είναι το ίδιο με την ανθρώπινη νοημοσύνη.

Σύντομη ιστορία της Τεχνητής Νοημοσύνης

Ενώ η έννοια των "μηχανών που σκέφτονται" μπορεί να αναχθεί στην αρχαία φιλοσοφία, η σύγχρονη ιστορία της τεχνητής νοημοσύνης ξεκινά στα μέσα του 20ού αιώνα.

Ο παρακάτω πίνακας συνοψίζει μερικά από τα σημαντικότερα ορόσημα στην ανάπτυξη της ΤΝ:

Έτος	Ορόσημο
1950	Ο Alan Turing δημοσιεύει Υπολογιστικά μηχανήματα και νοημοσύνη και προτείνει το τεστ Τούρινγκ.
1956	Ο John McCarthy επινοεί τον όρο "τεχνητή νοημοσύνη" στο συνέδριο του Dartmouth.  Το πρώτο πρόγραμμα τεχνητής νοημοσύνης, Logic Theorist, δημιουργείται.
1967	Ο Frank Rosenblatt αναπτύσσει το Mark 1 Perceptron, ένα πρώιμο νευρωνικό δίκτυο που έδειξε τη μηχανική μάθηση μέσω δοκιμής και λάθους.
1980	Η οπισθοδιάδοση χρησιμοποιείται ευρέως για την εκπαίδευση νευρωνικών δικτύων.
1997	Το Deep Blue της IBM νικά τον πρωταθλητή σκακιού Garry Kasparov και καταδεικνύει τη δυνατότητα της τεχνητής νοημοσύνης να ξεπεράσει την ανθρώπινη εμπειρία σε μια πολύπλοκη εργασία.
2004	John McCarthy δημοσιεύει το Τι είναι η τεχνητή νοημοσύνη;  Αυτός είναι ένας ευρέως αναφερόμενος ορισμός της τεχνητής νοημοσύνης κατά την άνοδο των μεγάλων δεδομένων και του υπολογιστικού νέφους.
2011	Το IBM Watson κερδίζει το Jeopardy! απέναντι σε κορυφαίους πρωταθλητές.
2015	Ο υπερυπολογιστής Minwa της Baidu επιτυγχάνει αναγνώριση εικόνας που ξεπερνά τον άνθρωπο.
2016	Το AlphaGo της DeepMind νικά τον πρωταθλητή του Go Lee Sedol.
2022	Η εμφάνιση μεγάλων γλωσσικών μοντέλων όπως το ChatGPT, το οποίο φέρνει επανάσταση στις επιδόσεις της τεχνητής νοημοσύνης και επεκτείνει τις εφαρμογές της παραγωγικής τεχνητής νοημοσύνης.
2024	Ανάπτυξη πολυτροπικών και μικρότερων αποδοτικών μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης.
2025	Εκκίνηση του GPT-5 με ταχεία υιοθέτηση των συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης. Τεχνολογικοί δισεκατομμυριούχοι και κυβερνήσεις επενδύουν δισεκατομμύρια σε τσιπ τεχνητής νοημοσύνης, υποδομές και ανάπτυξη.

Πώς λειτουργεί η AI

Τώρα λοιπόν που ξεκαθαρίσαμε τι είναι η τεχνητή νοημοσύνη και πώς συγκρίνεται με την ανθρώπινη νοημοσύνη, ας σας δώσουμε μια εικόνα του πώς λειτουργεί η τεχνητή νοημοσύνη.

Ακολουθούν τα πέντε βασικά στάδια λειτουργίας της ΤΝ:

• Είσοδοι: Κάθε σύστημα τεχνητής νοημοσύνης χρειάζεται δεδομένα για να υπάρχει. Αυτά τα δεδομένα μπορούν να προέρχονται σχεδόν από οπουδήποτε, όπως κείμενο, ήχος, βίντεο, αισθητήρες IoT, ό,τι θέλετε. 

• Επεξεργασία: Μόλις τα δεδομένα διατεθούν σε μορφή κατάλληλη για την τεχνητή νοημοσύνη, η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιεί τους προγραμματισμένους αλγορίθμους της για να εντοπίσει μοτίβα και σχέσεις σε αυτά. Αυτό ονομάζεται εκπαίδευση της ΤΝ και αυτή η εκπαίδευση καθιστά την ΤΝ ικανή να αναγνωρίζει παρόμοια μοτίβα σε νέα δεδομένα.

• Αποτελέσματα: Μετά την ανάλυση των δεδομένων, η ΤΝ κάνει τις προβλέψεις ή τις ταξινομήσεις της. Για παράδειγμα, μπορεί να αποφασίσει αν ένα κομμάτι δεδομένων ταιριάζει με προηγούμενα μοτίβα (επιτυχία) ή όχι (αποτυχία). 

• Ρυθμίσεις: Όταν η τεχνητή νοημοσύνη κάνει κάτι λάθος, χρησιμοποιεί αυτή την αποτυχία ως σημείο εκμάθησης. Αφού μάθει από την αποτυχία, το σύστημα μπορεί να επιστρέψει στο στάδιο των αποτελεσμάτων για να ελέγξει εκ νέου τις αποφάσεις του βάσει των ενημερωμένων κανόνων. Αυτή η μάθηση μπορεί να έχει οποιαδήποτε από τις ακόλουθες μορφές:

• Βελτίωση των κανόνων του αλγορίθμου
• Αλλαγή του τρόπου ερμηνείας των δεδομένων
• Βελτίωση των συνθηκών υπό τις οποίες επεξεργάζεται τις εισροές

• Αξιολογήσεις: Στο τελικό στάδιο, η τεχνητή νοημοσύνη αξιολογεί την απόδοσή της στο σύνολό της. Λαμβάνει υπόψη τα αποτελέσματα των προηγούμενων προσαρμογών, συνθέτει νέες γνώσεις και τις χρησιμοποιεί για να βελτιώσει τις προβλέψεις στο μέλλον. 

Τύποι AI

Ακολουθούν οι κυριότεροι τύποι ΤΝ που είτε έχετε δει είτε δεν έχετε δει ακόμα:

Narrow AI vs General AI

Όταν οι άνθρωποι ρωτούν για πρώτη φορά τι είναι η τεχνητή νοημοσύνη, συχνά σκέφτονται την εκδοχή που έχουν ήδη δει σε δράση: τη στενή τεχνητή νοημοσύνη. 

Η στενή τεχνητή νοημοσύνη ονομάζεται επίσης αδύναμη τεχνητή νοημοσύνη και είναι κατασκευασμένη για να εκτελεί μια πολύ συγκεκριμένη εργασία ή ένα καθορισμένο σύνολο εργασιών. 

Αυτό θα μπορούσε να είναι οτιδήποτε, από τον εντοπισμό δόλιων συναλλαγών σε ένα δίκτυο πιστωτικών καρτών μέχρι την τροφοδοσία φωνητικών βοηθών όπως η Siri και η Alexa ή ακόμη και την επεξεργασία φυσικής γλώσσας που βοηθά ένα chatbot να απαντήσει στις ερωτήσεις σας.

Η περισσότερη τεχνητή νοημοσύνη με την οποία αλληλεπιδράτε σήμερα είναι στενή τεχνητή νοημοσύνη.

Από την άλλη πλευρά, έχουμε την Τεχνητή Γενική Νοημοσύνη (ΤΓΝ), η οποία ονομάζεται ισχυρή ΤΝ ή απλώς γενική ΤΝ. 

Αυτού του είδους η ΤΝ μαθαίνει και εφαρμόζει γνώσεις σε μια ευρεία ποικιλία καθηκόντων και ταιριάζει ή ξεπερνά τις ανθρώπινες ικανότητες στην εκτέλεση αυτών των καθηκόντων.

Αυτή τη στιγμή, η ΑΓΙ είναι ακόμα θεωρητική, καθώς κανένα σύστημα ΤΝ δεν έχει φτάσει σε αυτό το επίπεδο.

Agentic AI

Αν έχετε ακούσει τον όρο και αναρωτιέστε τι είναι το agentic AI, ο απλούστερος τρόπος για να το θέσουμε είναι ότι πρόκειται για ένα σύστημα που έχει δημιουργηθεί από πράκτορες AI.

Οι πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης είναι αυτόνομα προγράμματα που εκτελούν εργασίες και λαμβάνουν αποφάσεις, ενώ χρειάζονται ελάχιστη ή καθόλου ανθρώπινη βοήθεια. Το "πράκτορας" στο όνομά τους αναφέρεται στην εξουσία που μπορούν να ασκήσουν αυτά τα εργαλεία. 

Το Agentic AI βασίζεται σε αυτό, συντονίζοντας πολλαπλούς πράκτορες ΤΝ για να συνεργαστούν για έναν μεγαλύτερο στόχο που κανένας πράκτορας δεν θα μπορούσε να επιτύχει μόνος του.

Αντιδραστικές μηχανές, περιορισμένη μνήμη, θεωρία του νου

Οι τύποι τεχνητής νοημοσύνης που έχουμε ήδη καλύψει διαφέρουν ως προς το πεδίο εφαρμογής και την αυτονομία.

Υπάρχει ένας άλλος τρόπος να ταξινομήσουμε τις τεχνητές νοημοσύνες με βάση το αν μπορούν ή όχι να συγκρατούν πληροφορίες και πώς ερμηνεύουν το περιβάλλον τους. 

Η προοπτική αυτή χωρίζει την ΤΝ σε τρεις κύριες κατηγορίες:

• Αντιδραστικές μηχανές: Πρόκειται για την πιο βασική μορφή τεχνητής νοημοσύνης. Ανταποκρίνονται μόνο στις τρέχουσες εισροές που λαμβάνουν, χωρίς να αποθηκεύουν καμία μνήμη για το τι συνέβη πριν. Ο κύριος περιορισμός τους είναι ότι λειτουργούν χωρίς εσωτερική κατάσταση ή αναπαράσταση του περιβάλλοντος. Αφού επεξεργαστούν μια είσοδο, απορρίπτουν τη μνήμη της και προχωρούν στην επόμενη είσοδο με κενή μνήμη.

• Μηχανές περιορισμένης μνήμης: Οι μηχανές περιορισμένης μνήμης αποθηκεύουν εσωτερικά δεδομένα του παρελθόντος, ώστε να είναι σε θέση να αναγνωρίζουν μοτίβα και συσχετίσεις στο περιβάλλον τους με την πάροδο του χρόνου και να χρησιμοποιούν αυτή την κατανόηση για να βελτιώνουν τις αντιδράσεις τους σε δυναμικές συνθήκες. 

• Θεωρία του νου: Πρόκειται για μια τεχνητή νοημοσύνη που μπορεί να κατανοήσει την ύπαρξη άλλων πρακτόρων, είτε πρόκειται για ανθρώπους είτε για άλλες μηχανές, και να συμπεράνει τις εσωτερικές τους καταστάσεις. Αυτή η μορφή τεχνητής νοημοσύνης δεν είναι εφικτή επί του παρόντος επειδή η επίτευξη Θεωρία του νου απαιτεί την ικανότητα αναγνώρισης ότι οι πράξεις συχνά έχουν αόρατα αίτια, τα οποία μπορεί να επηρεάζονται από προθέσεις, πεποιθήσεις ή συναισθήματα.

Παραδείγματα AI

Καλύψαμε τους διάφορους τύπους τεχνητής νοημοσύνης και τον τρόπο με τον οποίο επεξεργάζονται τις πληροφορίες, οπότε αξίζει να δούμε πώς όλα αυτά διαδραματίζονται στον πραγματικό κόσμο. 

Αυτόνομα οχήματα

Τα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα βασίζονται σε μεγάλο βαθμό στη μηχανική μάθηση, η οποία εκπαιδεύεται σε τεράστια σύνολα δεδομένων που περιλαμβάνουν τα πάντα, από μοτίβα κυκλοφορίας έως αναγνώριση οδικών σημάτων. 

Οι προγραμματιστές χρησιμοποιούν συχνά τεχνητές προσομοιώσεις για την αξιολόγηση των επιδόσεων πριν τα οχήματα βγουν στο δρόμο. 

Εδώ συνηθίζεται η δοκιμή μαύρου κουτιού, η οποία είναι μια μέθοδος όπου οι ελεγκτές δεν έχουν άμεση πρόσβαση στις εσωτερικές λειτουργίες του συστήματος, αλλά αντ' αυτού εξετάζουν τη συμπεριφορά του για να εντοπίσουν αδυναμίες. 

Επεξεργαστές κειμένου ή αυτόματη διόρθωση

Αν έχετε χρησιμοποιήσει ποτέ το Grammarly για να ελέγξετε ένα δοκίμιο ή αν βασιστήκατε στην αυτόματη διόρθωση κατά την αποστολή μηνυμάτων, έχετε αλληλεπιδράσει με την τεχνητή νοημοσύνη. 

Ακριβώς όπως μάθατε κανόνες γραμματικής στο σχολείο, οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης εκπαιδεύονται να αναγνωρίζουν τη σωστή χρήση της γλώσσας και να εντοπίζουν τις αποκλίσεις.

Όταν χρησιμοποιείτε λανθασμένα ένα κόμμα ή επιλέγετε λάθος λέξη, ο συντάκτης μπορεί να το επισημάνει και να προτείνει την κατάλληλη διόρθωση.

Εικονικοί βοηθοί

Εικονικοί βοηθοί όπως η Amazon Alexa, η Google Assistant και η Siri της Apple σας βοηθούν στις καθημερινές σας εργασίες. 

Μαθαίνουν από τις συγκεκριμένες συνήθειες χρήσης σας και προσαρμόζονται στις προτιμήσεις σας, καθώς και γίνονται καλύτεροι στην πρόβλεψη των αναγκών σας με την πάροδο του χρόνου.

Αλγόριθμοι αναζήτησης και σύστασης

Όταν περιηγείστε σε μια υπηρεσία streaming και βρίσκετε μια σειρά από προτάσεις ταινιών που μοιάζουν εκπληκτικά εύστοχες, ή όταν ένα ηλεκτρονικό κατάστημα εμφανίζει προϊόντα που ταιριάζουν με τις πρόσφατες αναζητήσεις σας, βλέπετε Συστήματα συστάσεων με βάση την τεχνητή νοημοσύνη στη δουλειά. 

Αυτά τα συστήματα παρακολουθούν τις αλληλεπιδράσεις σας με την πάροδο του χρόνου και τις αναλύουν χρησιμοποιώντας μοντέλα μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης για να προβλέψουν τι θα θελήσετε στη συνέχεια.

Τι είναι η Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη;

Υπάρχει μια συγκεκριμένη κατηγορία τεχνητής νοημοσύνης που έχει κερδίσει σημαντική προσοχή για την ικανότητά της να δημιουργεί εντελώς νέο περιεχόμενο κατά παραγγελία. Τα συστήματα αυτά ονομάζονται γεννητική τεχνητή νοημοσύνη (generative AI). 

Ας ρίξουμε μια πιο προσεκτική ματιά στο τι είναι η δημιουργική τεχνητή νοημοσύνη.

Το Generative AI ή gen AI αναφέρεται σε μοντέλα βαθιάς μάθησης που παράγουν πρωτότυπες εξόδους ως απάντηση στην προτροπή ενός χρήστη. 

Αυτά τα συστήματα μπορούν να δημιουργήσουν: 

• Κείμενο μακράς μορφής
• Εικόνες υψηλής ποιότητας
• Ρεαλιστικό βίντεο
• Ζωντανός ήχος
• Λειτουργικός κωδικός 

Τα πιο πρόσφατα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν ακόμη και να δημιουργήσουν διαδραστικές προσομοιώσεις μιας σειράς εφαρμογών απευθείας στη συνομιλία.

Η ποιότητα των αποτελεσμάτων της δημιουργικής ΤΝ εξαρτάται από την πολυπλοκότητα του μοντέλου και από το πόσο στενά ευθυγραμμίζεται η προτροπή με την εκπαίδευσή του. 

Για παράδειγμα, το ChatGPT μπορεί να παράγει ένα σαφές, καλά δομημένο δοκίμιο σχετικά με τις θεωρίες του εθνικισμού σε δευτερόλεπτα, ενώ τα συστήματα που βασίζονται στην εικόνα, όπως το DALL-E 2, μπορούν να δημιουργήσουν ασυνήθιστες αλλά οπτικά εντυπωσιακές συνθέσεις, όπως ένας πίνακας αναγεννησιακού στυλ με μια Παναγία και ένα παιδί που τρώει πίτσα. 

Για τους χρήστες που ενδιαφέρονται να εφαρμόσουν τη δημιουργική τεχνητή νοημοσύνη στη γραφή, εργαλεία όπως το AI Humanizer, AI Essay Writer, και Συγγραφέας AI SEO από την Undetectable AI προσφέρουν πρακτικούς τρόπους για τη δημιουργία γραπτού περιεχομένου υψηλής ποιότητας. 

Ταυτόχρονα, η επαλήθευση της προέλευσης του ψηφιακού έργου καθίσταται εξίσου σημαντική, γι' αυτό και εργαλεία όπως το Ανιχνευτής εικόνας AI, AI Detector και Humanizer, επίσης από την Undetectable AI, μπορούν να βοηθήσουν να διασφαλιστεί ότι το περιεχόμενο είναι αυθεντικό και αξιόπιστο.

Εξερευνήστε τον ανιχνευτή AI και τον Humanizer χωρίς κόπο στο widget παρακάτω!

Συχνές ερωτήσεις σχετικά με την AI

Τελικές σκέψεις

Τώρα που γνωρίζετε τι είναι η τεχνητή νοημοσύνη και πώς λειτουργεί, μπορείτε να την εντοπίζετε παντού.

Όσο περισσότερο την κατανοείτε, τόσο καλύτερα εξοπλισμένοι θα είστε για να αποκομίσετε τα οφέλη της και να αποφύγετε τις παγίδες της.

Και όταν χρειάζεστε εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης που λειτουργούν για εσάς, τα εργαλεία γραφής και ανίχνευσης της Undetectable AI σας καλύπτουν.

Με μη ανιχνεύσιμη τεχνητή νοημοσύνη AI Humanizer, AI Essay Writer, και Συγγραφέας AI SEO μπορείτε να μετατρέψετε άμεσα το κείμενο που παράγεται με τεχνητή νοημοσύνη σε περιεχόμενο που ακούγεται αυθεντικό και φυσικό.

Εγγραφείτε για να ξεκινήσετε - και βιώστε τη διαφορά με το Μη ανιχνεύσιμο AI.