Kaip besiginantįs dirbtinis intelektas toliau tobulėja, jis vis labiau tampa kasdieninių pokalbių dalimi, įtraukdamas terminus „mašininis mokymasis” ir „užklausos” į neformalius pokalbius per kavos gurkšnius. Svarbu būti informuoti apie plečiantįsi AI žodyną, kuris apima sąvokas nuo AI sistemų planavimo iki Smulkių Kalbos Modelių (SKM) specifikų.
AI sistemų dabar demonstruoja įspūdingas problemų sprendimo galimybes, panašias į žmogiškąjį sprendimą. Jos mokosi iš istorinių duomenų, kad sukurtų planus bei įvykdytų veiksmų seką, nukreiptą į konkrečius tikslus. Pavyzdžiui, AI gali organizuoti teminę parko vizitą suplanuodama lankytinus objektus strategiškai, užtikrinant, kad vandens pramogos laikas būtų pasirinktas šilčiausią dienos metą.
Yra dvi svarbios etapų žingsniai diegiant AI sistemą: mokymas ir spėjimas. Mokymas apima sistemas lavinimą naudojant duomenų rinkinius, kad galėtų daryti prognozes arba baigti užduotis. Pavyzdžiui, ji gali mokytis prognozuoti namų kainas analizuodama istorinius pardavimų duomenis. Spėjimas atsiranda, kai sistema naudoja išmoktus modelius, kad nuspėtų naujos namo rinkos kainą.
Be to, galime skirti tarp Didelių Kalbos Modelių (DKM) ir jų mažesnių atitinkamųjų, SKM. Skirtingai nei DKM, reikalaujantys didelės skaičiavimo galios, SKM veikia naudodamiesi mažesniais duomenų rinkiniais ir reikalauja mažiau parametrų, todėl tinkami naudoti mobiliuose įrenginiuose paprastoms užklausoms.
Kitas sąvokos yra grįžimas prie realaus pasaulio duomenų, siekiant pagerinti tikslumą ir pateikti atitinkamus atsakymus. AI kūrėjai siekia sumažinti problemą, kai AI pateikia netikslius ar pasenusius duomenis, liaudies šneku žinomus kaip „halucinacijos”.
„Paieškos-Padidintosios Kūrimas” (PPK) leidžia AI sistemoms pasiekti išorinius duomenų bazines siekiant pagerinti tikslumą bei aktualumą, panašiai kaip papildant papildoma informacija be išsamios naujo programavimo būtinybės.
„AI orkestavimas” vadovauja AI sistemoms per uždavinius, kad jos galėtų pateikti optimalius atsakymus. Pavyzdžiui, ji gali saugoti pokalbio istoriją, siekdama suprasti kontekstinius patikrinimo klausimus.
Galų gale, nors esamos AI modeliai neturi faktiško atminties, orkestavimas gali padėti simuliuoti atmintį, laikinai saugant informaciją, kad būtų informuojama apie esamus sąveikas ar naudojant duomenų bazes pagal PPK modelį aktualiausiems atsakymams.
Tyrimas pagrindiniais klausimais:
1. Kokie etiniai iššūkiai kylančių AI technologijų atveju?
AI etiniai iššūkiai yra įvairūs ir sudėtingi. Jie apima rūpesčius dėl privatumo, išankstinio nusistatymo, darbo vietų pakeitimo ir echo kambarių formavimo, kai AI sustiprina vartotojo įsitikinimus. Vyriausybės ir organizacijos dirba rekomendacijų ir reguliavimo tikslu užtikrinti, kad AI technologijos būtų kuri…
2. Kaip AI paveikia darbo rinką?
AI turi galimybę automatizuoti užduotis, galbūt veda prie darbo vietų pakeitimo. Tačiau taip pat gali sukurti naujų darbo kategorijų ir pramonės šakų. Iššūkis yra užtikrinti, kad darbo jėga būtų apmokyta naujam technologiniam kontūrui ir kad būtų sąžiningas perėjimas tiems, kurių darbai paveikti.
3. Kokia skirtumas tarp dirbtinio siaurojo intelekto (DSI), dirbtinio bendrojo intelekto (DBI) ir dirbtinio ypatingojo intelekto (DYI)?
DSI apibrėžia AI sistemas, sukurias atlikti vieną užduotį arba ribotą užduočių rinkinį (lygiai taip, kaip dauguma sistemų, kurios yra naudojamos šiandien). DBI yra mašinos gebėjimo suprasti, mokytis ir taikyti intelektą platesniame kontekste, labai plačiame užduočių rinkinyje, kaip žmogaus lygmeniu. DYI aprašo AI, kuris pranoksta žmogaus intelektą visuose laukuose.
Pagrindiniai iššūkiai ir kontroversijos:
AI naudojimas kelia reikšmingus visuomenės rūpesčius, įskaitant duomenų privatumą, algoritminį išankstinį nusistatymą ir skaidrumo stoką. Taip pat yra intelektinės nuosavybės problemų, susijusių su AI sukurtų turinių naudojimu, rūpesčių dėl gilių netikrų paveikų ir galimo AI naudojimo autonomin…
Privalumai ir trūkumai:
Privalumai:
– AI gali automatizuoti pakartotinas užduotis, padidindama efektyvumą ir produktyvumą.
– Jis gali greičiau apdoroti didelius duomenų kiekius nei žmonės, pagerindamas sprendimų priėmimą.
– AI gali padėti sudėtingoms problemoms sprendžiant ir inovacijoms.
– Jis leidžia asmenizuotas patirtis, tokią kaip asmeniškai adaptuotos mokymosi ar pirkimo rekomendacijos.
Trūkumai:
– Jis gali padėti darbo vietų pakeitimui, nes užduotys tampa automatizuotos.
– Yra rizikos, kad būtų toliau skleidžiami išankstiniai nusistatymai, jei AI sistemos yra apmokyta pagal išankstinio nusistatymo duomenis.
– Privatumo rūpesčiai kyla iš AI sistemų, kurios renka ir analizuoja asmeninius duomenis.
– AI sistemoms plėtoti gali būti brangios ir reikėti reikšmingų skaičiavimo išteklių.
Norint gauti daugiau informacijos apie AI ir naujausius plėtros laukus, galite aplankyti autoritetingas šaltinius kaip Dirbtinio Intelekto Pažangos Asociacija arba Tarptautiniai Junglelių Konferencijos apie Dirbtinį Intelektą. Šios organizacijos teikia įžvalgas, tyrimus ir atnaujinimus apie AI technologijas. Tačiau visada reikia prisiminti, kad kadangi AI toliau staigiai evoliucionuoja, labai svarbu reguliariai tikrinti šiuos šaltinius dėl naujausios informacijos.