A mesterséges intelligencia mindenütt jelen van. És miért is ne lenne az?
Átalakít mindent, ha eddig nem tette volna, attól kezdve, hogy hogyan írunk e-maileket, egészen az önvezető autók tervezéséig.
A hype és a címlapok között azonban sokan még mindig nem tudják, hogy mi is az a mesterséges intelligencia, és hogyan működik.
Ez az útmutató pontosan erről szól, anélkül, hogy a szakzsargonba fulladna.
A végére megérti a koncepciót, valamint annak alapjait, hogy a mesterséges intelligencia hogyan működteti a mindennap használt eszközeinket.
Kezdjük.
A legfontosabb tudnivalók
- A mesterséges intelligencia az olyan gépek létrehozásának tudománya, amelyek betaníthatóak és olyan feladatokat végeznek, amelyeket általában az emberi intelligenciához kötünk.
- A mesterséges intelligencia úgy működik, hogy adatokat vesz fel, azokat algoritmusok segítségével feldolgozza, előrejelzéseket készít, tanul a hibákból, és idővel javul.
- A legtöbb mesterséges intelligencia ma szűk értelemben vett mesterséges intelligencia, amelyet konkrét feladatokra építenek, míg az általános mesterséges intelligencia, vagy AGI, amely az emberi képességeket több területen is fel tudja használni, még mindig csak egy koncepció.
- A generatív mesterséges intelligencia mély tanulást használ arra, hogy új szöveget, képeket, hangot, videót, sőt kódot is hozzon létre kérésre.
Mit jelent az AI?
Az AI a mesterséges intelligencia rövidítése, és arra utal, hogy egy gép képes olyan dolgokat elvégezni, amiről általában azt gondoljuk, hogy emberi agyat igényel, például:
- A felfogása
- Érvelés
- Tanulás
- Interakció a világgal
- Problémák megoldása
- A kreativitás szikrája
Valószínűleg Ön is találkozott már ilyen képességekkel rendelkező mesterséges intelligenciával anélkül, hogy észrevette volna.
Amikor például kérdéseket teszel fel Sirinek, vagy egyszerűen csak kommunikálsz vele, akkor a mesterséges intelligenciával beszélgetsz.
Soha többé ne aggódj amiatt, hogy a mesterséges intelligencia felismeri a szövegeidet. Undetectable AI Segíthet:
- Tegye láthatóvá az AI-asszisztált írást ember-szerű.
- Bypass az összes főbb AI-érzékelő eszköz egyetlen kattintással.
- Használja a címet. AI biztonságosan és magabiztosan az iskolában és a munkahelyen.
Vagy amikor egy weboldal chatbotjával csevegsz, amely valahogy pontosan tudja, hogy melyik oldalon ragadtál? Ez is mesterséges intelligencia.
De mitől lesz képes a mesterséges intelligencia felismerni a beszédet, azonosítani a képeket, megérteni az emberi nyelvet és reagálni rá?
Ez rengeteg algoritmus, modell és nagyon fejlett matematika segítségével történik.
Az AI néhány építőeleme a következő:
- Gépi tanulás
- Neurális hálózatok
- Mély tanulás
- Természetes nyelvi feldolgozás
Emberi intelligencia vs. gépi intelligencia
A mesterséges intelligencia egyre jobb, de még mindig nem ér fel hozzánk.
Ezt azért tudjuk, mert eddig egyetlen mesterséges intelligencia eszköz sem ment át a Turing-teszten., amivel azt vizsgálják, hogy egy gép képes-e meggyőzően úgy viselkedni, mint egy ember a beszélgetés során. Vagy annak megállapítására, hogy a gépek tudnak-e gondolkodni.
Még messze vagyunk attól, hogy a mesterséges intelligencia valóban úgy megértse a kontextust, az árnyalatokat és a jelentést, mint az emberek.
A legtöbb szakértő szerint évtizedekre vagyunk attól, hogy ilyen mesterséges intelligenciát hozzunk létre. Egyesek szerint pedig talán soha nem is fog megtörténni.
Igen, az olyan generatív AI-eszközök, mint a ChatGPT és a DALL-E figyelemre méltó dolgokra képesek, de a motorháztető alatt lényegében előrejelző gépek.
Más szóval, ezeket az eszközöket hatalmas adathalmazokon képezték ki, amelyek alapján lenyűgöző pontossággal képesek megtippelni a legvalószínűbb választ az Ön kérésére.
Hasznos, sőt néha hátborzongató, de nem azonos az emberi intelligenciával.
A mesterséges intelligencia rövid története
Míg a "gondolkodó gépek" koncepciója az ókori filozófiáig vezethető vissza, a mesterséges intelligencia modern története a 20. század közepén kezdődik.
Az alábbi táblázat összefoglalja a mesterséges intelligencia fejlődésének néhány legfontosabb mérföldkövét:
| Év | Mérföldkő |
| 1950 | Alan Turing közzéteszi Számítástechnikai gépek és intelligencia és javasolja a Turing-tesztet. |
| 1956 | John McCarthy a dartmouthi konferencián a "mesterséges intelligencia" kifejezést használja. A az első mesterséges intelligencia program, a Logic Theorist, jön létre. |
| 1967 | Frank Rosenblatt kifejleszti a Mark 1 Perceptront, egy korai neurális hálózatot, amely a gépi tanulást próbálgatással és hibával demonstrálta. |
| 1980 | A backpropagationt széles körben használják a neurális hálózatok képzésére. |
| 1997 | Az IBM Deep Blue legyőzte Garri Kaszparov sakkbajnokot és bemutatja annak lehetőségét, hogy a mesterséges intelligencia felülmúlja az emberi szakértelmet egy összetett feladatban. |
| 2004 | John McCarthy kiadja a Mi a mesterséges intelligencia? Ez az AI széles körben idézett definíciója a nagy adatok és a felhőalapú számítástechnika térhódítása során. |
| 2011 | Az IBM Watson megnyerte a Jeopardy! versenyt a legjobb bajnokok ellen. |
| 2015 | A Baidu Minwa szuperszámítógépe emberfeletti képfelismerést ér el. |
| 2016 | A DeepMind AlphaGo legyőzi a Go bajnok Lee Sedolt. |
| 2022 | A ChatGPT-hez hasonló nagyméretű nyelvi modellek megjelenése, amelyek forradalmasítják az AI teljesítményét és kiterjesztik a generatív AI-alkalmazásokat. |
| 2024 | A multimodális és kisebb hatékonyságú mesterséges intelligenciamodellek növekedése. |
| 2025 | A GPT-5 elindítása az ügynöki mesterséges intelligencia rendszerek gyors elfogadásával. Technológiai milliárdosok és kormányok milliárdokat fektetnek mesterséges intelligencia chipekbe, infrastruktúrába és fejlesztésbe. |
Hogyan működik az AI
Most, hogy tisztáztuk, mi az a mesterséges intelligencia, és hogyan viszonyul az emberi intelligenciához, adjunk egy madártávlatú képet arról, hogyan működik a mesterséges intelligencia.
Az alábbiakban a mesterséges intelligencia működésének öt kulcsfontosságú szakaszát ismertetjük:
- Bemenetek: Minden mesterséges intelligencia rendszernek adatra van szüksége a létezéshez. Ezek az adatok szinte bárhonnan származhatnak, például szövegből, hangból, videóból, IoT-érzékelőkből, amit csak akar.
- Feldolgozás: Amint az adatok a mesterséges intelligencia számára megfelelő formátumban állnak rendelkezésre, a mesterséges intelligencia a programozott algoritmusok segítségével azonosítja a mintákat és összefüggéseket. Ezt nevezzük AI-tréningnek, és ez a tréning képessé teszi az AI-t arra, hogy felismerje a hasonló mintákat az új adatokban.
- Eredmények: Az adatok elemzése után a mesterséges intelligencia előrejelzéseket vagy osztályozásokat készít. Például eldöntheti, hogy egy adatdarab megfelel-e a korábbi mintáknak (megfelelt) vagy sem (nem felelt meg).
- Beállítások: Ha a mesterséges intelligencia valamit elront, akkor ezt a hibát tanulási pontként használja fel. A kudarcból való tanulás után a rendszer visszatérhet a kimeneti szakaszhoz, hogy a frissített szabályok alapján újra ellenőrizze döntéseit. Ez a tanulás a következő formák bármelyikében megvalósulhat:
- Az algoritmus szabályainak finomhangolása
- Az adatok értelmezésének megváltoztatása
- Az inputok feldolgozásának feltételeinek finomítása
- Értékelések: Az utolsó szakaszban a mesterséges intelligencia értékeli a teljesítményét. Figyelembe veszi a korábbi kiigazítások eredményeit, szintetizálja az új felismeréseket, és felhasználja azokat a további előrejelzések javítására.
Az AI típusai
Az alábbiakban a mesterséges intelligencia főbb típusait ismertetjük, amelyeket vagy már láttál, vagy még nem láttál:
Szűk mesterséges intelligencia vs. általános mesterséges intelligencia
Amikor az emberek először kérdezik, hogy mi az a mesterséges intelligencia, gyakran arra a verzióra gondolnak, amelyet már láttak működés közben: a szűk mesterséges intelligenciára.
A szűk mesterséges intelligenciát gyenge mesterséges intelligenciának is nevezik, és egy nagyon specifikus feladat vagy egy meghatározott feladatkör elvégzésére készült.
Ez lehet bármi, kezdve a hitelkártyahálózaton történő csalárd tranzakciók kiszűrésétől a Sirihez és Alexához hasonló hangalapú asszisztensek működtetéséig, vagy akár a természetes nyelvi feldolgozástól kezdve, amely segít egy chatbotnak megválaszolni az Ön kérdéseit.
A legtöbb mesterséges intelligencia, amellyel ma kapcsolatba kerülsz, szűk mesterséges intelligencia.
Másrészt létezik a mesterséges általános intelligencia (AGI), amelyet erős mesterséges intelligenciának vagy egyszerűen általános mesterséges intelligenciának neveznek.
Az ilyen típusú mesterséges intelligencia a feladatok széles skáláján tanul és alkalmazza a tudást, és e feladatok elvégzésében megfelel vagy felülmúlja az emberi képességeket.
Jelenleg az AGI még mindig elméleti, mivel egyetlen mesterséges intelligencia rendszer sem érte el ezt a szintet.
Ügynöki mesterséges intelligencia
Ha már hallotta a kifejezést, és kíváncsi, mi is az az ágens alapú mesterséges intelligencia, a legegyszerűbben úgy fogalmazhatunk, hogy ez egy mesterséges intelligencia-ügynökökből felépülő rendszer.
A mesterséges intelligencia-ügynökök olyan autonóm programok, amelyek úgy hajtanak végre feladatokat és hoznak döntéseket, hogy közben minimális vagy egyáltalán nincs szükségük emberi segítségre. Az "ügynök" a nevükben arra utal, hogy ezek az eszközök milyen ügynöki tevékenységet képesek végezni.
Az ügynöki mesterséges intelligencia erre épül, több mesterséges intelligencia-ügynök koordinálásával, hogy együtt dolgozzanak egy nagyobb cél érdekében, amelyet egyetlen ügynök sem tudna egyedül megvalósítani.
Reaktív gépek, korlátozott memória, elmeelmélet
Az eddig tárgyalt mesterséges intelligencia típusok eltérőek voltak a hatókör és az autonómia tekintetében.
A mesterséges intelligenciák osztályozásának egy másik módja az alapján, hogy képesek-e információt tárolni, és hogyan értelmezik a környezetüket.
Ez a nézőpont három fő kategóriára osztja a mesterséges intelligenciát:
- Reaktív gépek: Ezek a mesterséges intelligencia legalapvetőbb formái. Csak az aktuális bemenetekre reagálnak, és nem tárolnak semmilyen emléket arról, hogy mi történt korábban. Fő korlátjuk, hogy belső állapot vagy a környezet reprezentációja nélkül működnek. Egy bemenet feldolgozása után eldobják annak memóriáját, és üres memóriával lépnek tovább a következő bemenetre.
- Korlátozott memóriájú gépek: A korlátozott memóriájú gépek belsőleg tárolják a múltbeli adatokat, hogy idővel képesek legyenek felismerni a környezetükben lévő mintákat és összefüggéseket, és ezt a megértést felhasználva javítsák a dinamikus körülmények között adott válaszaikat.
- Az elme elmélete: Ez egy olyan mesterséges intelligencia, amely képes megérteni más ágensek létezését, legyenek azok emberek vagy más gépek, és következtetni azok belső állapotára. A mesterséges intelligenciának ez a formája jelenleg nem lehetséges, mert a következő célok elérése Az elme elmélete megköveteli annak felismerését, hogy a cselekedeteknek gyakran láthatatlan okai vannak, amelyeket szándékok, meggyőződések vagy érzelmek befolyásolhatnak.
Példák a mesterséges intelligenciára
A mesterséges intelligencia különböző típusait és az információfeldolgozás módját már ismertettük, ezért érdemes megnézni, hogyan érvényesül mindez a való világban.
Autonóm járművek
Az önvezető autók nagymértékben támaszkodnak a gépi tanulásra, amelyet hatalmas adathalmazokon képeznek ki, amelyek a közlekedési mintáktól kezdve a közlekedési táblák felismeréséig mindent tartalmaznak.
A fejlesztők gyakran használnak mesterséges szimulációkat a teljesítmény értékelésére, mielőtt a járművek egyáltalán forgalomba kerülnének.
Itt gyakori a fekete dobozos tesztelés, amely egy olyan módszer, ahol a tesztelőknek nincs közvetlen hozzáférésük a rendszer belső működéséhez, hanem a viselkedését vizsgálják a gyenge pontok azonosítása érdekében.
Szövegszerkesztők vagy automatikus javítás
Ha valaha is használtad már a Grammarlyt egy esszé ellenőrzésére, vagy az automatikus javításra támaszkodtál SMS-ezés közben, akkor már kapcsolatba kerültél a mesterséges intelligenciával.
Ahogy megtanultad nyelvtani szabályok az iskolában a mesterséges intelligencia algoritmusait arra képzik ki, hogy felismerjék a helyes nyelvhasználatot és kiszúrják az eltéréseket.
Ha rosszul használ egy vesszőt vagy rossz szót választ, a szerkesztő jelezheti, és javasolhatja a megfelelő javítást.
Virtuális asszisztensek
Az olyan virtuális asszisztensek, mint az Amazon Alexa, a Google Assistant és az Apple Siri segítenek a mindennapi feladatok elvégzésében.
Tanulnak az Ön egyedi használati szokásaiból, és alkalmazkodnak az Ön preferenciáihoz, valamint idővel egyre jobban előre látják az Ön igényeit.
Keresési és ajánló algoritmusok
Amikor egy streaming szolgáltatást böngészve egy sor filmajánlatot találsz, amelyek meglepően pontosnak tűnnek, vagy amikor egy online áruházban olyan termékeket találsz, amelyek megfelelnek a legutóbbi kereséseidnek. Mesterséges intelligencia által vezérelt ajánlórendszerek a munkahelyen.
Ezek a rendszerek nyomon követik az Ön interakcióit az idő múlásával, és gépi tanulás és mély tanulási modellek segítségével elemzik azokat, hogy megjósolják, mit szeretne legközelebb.
Mi a generatív mesterséges intelligencia?
A mesterséges intelligenciának van egy különleges kategóriája, amely jelentős figyelmet kapott azzal a képességével, hogy igény szerint teljesen új tartalmakat tud létrehozni. Ezeket a rendszereket generatív mesterséges intelligencia néven emlegetik.
Nézzük meg közelebbről, mi is az a generatív mesterséges intelligencia.
A generatív mesterséges intelligencia vagy gen AI olyan mélytanulási modellekre utal, amelyek eredeti kimeneteket állítanak elő a felhasználó felszólítására.
Ezek a rendszerek létrehozhatják:
- Hosszú szöveg
- Kiváló minőségű képek
- Realisztikus videó
- Élethű hang
- Funkcionális kód
A legújabb generatív mesterséges intelligencia modellek még interaktív szimulációkat is képesek létrehozni számos alkalmazásról közvetlenül a chatben.
A generatív mesterséges intelligencia kimenetének minősége a modell kifinomultságától és attól függ, hogy a kérés mennyire igazodik a képzéshez.
A ChatGPT például másodpercek alatt képes egy világos, jól strukturált esszét készíteni a nacionalizmus elméleteiről, míg az olyan képalapú rendszerek, mint a DALL-E 2, szokatlan, de vizuálisan lenyűgöző kompozíciókat tudnak létrehozni, például egy reneszánsz stílusú festményt egy Madonnáról és egy pizzát evő gyermekről.
A generatív mesterséges intelligencia írásra történő alkalmazása iránt érdeklődő felhasználók számára az olyan eszközök, mint a AI Humanizer, AI esszéíró, és AI SEO író az Undetectable AI gyakorlati módszereket kínál a kiváló minőségű írott tartalom létrehozásához.
Ugyanakkor a digitális munkák eredetének ellenőrzése is egyre fontosabbá válik, ezért az olyan eszközök, mint a AI képérzékelő, az AI Detector és a Humanizer, szintén az Undetectable AI-tól, segíthet biztosítani, hogy a tartalom hiteles és megbízható legyen.
Fedezze fel az AI Detector és Humanizer programunkat könnyedén az alábbi widgetben!
GYIK az AI-ról
Az AI ugyanaz, mint a gépi tanulás?
Nem, a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás nem ugyanaz.
A mesterséges intelligencia az emberi intelligenciát utánzó gépek létrehozásának széles területe, míg a gépi tanulás a mesterséges intelligencia egy részterülete, amely megtanítja a gépeket arra, hogy közvetlen programozás nélkül tanuljanak az adatokból.
Mi a különbség az AI és az automatizálás között?
A mesterséges intelligencia és az automatizálás egyaránt technológiát használ a feladatok elvégzésére, de különböznek egymástól.
Az automatizálás előre meghatározott szabályokat követ az ismétlődő munka elvégzéséhez, míg az AI képes tanulni az adatokból, döntéseket hozni és idővel alkalmazkodni.
Röviden, az automatizálás mindig ugyanúgy végzi el a feladatokat, de az AI a tapasztalatok alapján javulhat és változhat.
Tud-e a mesterséges intelligencia úgy gondolkodni, mint az emberek?
A mesterséges intelligencia képes szimulálni az emberi gondolkodás bizonyos aspektusait, például a minták felismerését, a jóslások készítését és a problémamegoldást.
Azonban nem igazán úgy gondolkodik vagy érez, mint az emberek. Az információkat algoritmusok és adatok alapján dolgozza fel, nem pedig érzelmek vagy tudatosság alapján.
A mesterséges intelligencia felváltja az emberi munkahelyeket?
A mesterséges intelligencia helyettesíteni fog néhány ismétlődő vagy rutinszerű munkát. de újakat is létrehoz. Miközben bizonyos szerepkörök eltűnhetnek, az AI keresletet teremt az olyan pozíciók iránt, mint az adattudósok, az AI mérnökök és az AI etikai szakemberek.
A váltás inkább a munka jellegének megváltoztatásáról szól, mintsem annak teljes megszüntetéséről.
Végső gondolatok
Most, hogy már tudod, mi az AI és hogyan működik, mindenhol észreveheted.
Minél jobban megérti, annál jobban felkészültebb lesz, hogy kihasználja az előnyeit és elkerülje a buktatókat.
És ha olyan AI-eszközökre van szüksége, amelyek az Ön számára dolgoznak, az Undetectable AI író- és észlelőeszközei fedezik Önt.
Kimutathatatlan AI-vel AI Humanizer, AI esszéíró, és AI SEO író segítségével a mesterséges intelligencia által generált szöveget azonnal hiteles és természetes hangzású tartalommá alakíthatja.
Regisztráljon, hogy elkezdhesse - és tapasztalja meg a különbséget a Kimutathatatlan AI.