Η τεχνητή νοημοσύνη, ή AI, είναι ένας όρος που χρησιμοποιείται πολύ αυτές τις μέρες. Είτε σε smartphone με Androidem, μια υπηρεσία ροής που προτείνει την επόμενη ταινία σας ή μια μουσική πλατφόρμα που δημιουργεί αυτόματα μια λίστα αναπαραγωγής – φαίνεται ότι η τεχνητή νοημοσύνη είναι απλά παντού. Πώς όμως εξελίχθηκε ο ορισμός της τεχνητής νοημοσύνης και τι σημαίνουν στην πραγματικότητα ορισμένοι από τους τεχνικούς όρους τεχνητής νοημοσύνης;
Τι ακριβώς είναι το AI;
Ιστορικά, η τεχνητή νοημοσύνη αναφερόταν στη νοημοσύνη σε ανθρώπινο επίπεδο που επιτυγχάνεται τεχνητά μέσω μηχανών. Ωστόσο, ο όρος έχει αλλάξει ελαφρώς την αρχική του σημασία με τα χρόνια και τώρα χρησιμοποιείται συχνά ως ένας ευρύς όρος μάρκετινγκ μεταξύ άλλων. Σήμερα, σχεδόν οτιδήποτε δείχνει σημάδια ευφυΐας, από συστάσεις ηλεκτρονικού εμπορίου έως συστήματα αναγνώρισης φωνής, αναφέρεται ως AI. Ωστόσο, ένας αριθμός άλλων όρων και συντμήσεων συνδέονται με την τεχνητή νοημοσύνη. Ας ρίξουμε λίγο φως στα πιο συνηθισμένα.
Μπορεί να σας ενδιαφέρει
Μηχανική μάθηση (ML – μηχανική μάθηση)
Η μηχανική εκμάθηση είναι μια υποκατηγορία της τεχνητής νοημοσύνης στην οποία τα συστήματα μαθαίνουν από δεδομένα και εμπειρία για να λαμβάνουν αποφάσεις ή να εκτελούν διάφορες ενέργειες – για παράδειγμα, εάν τροφοδοτήσετε έναν αλγόριθμο με χιλιάδες φωτογραφίες γατών, θα μάθει να αναγνωρίζει μια γάτα. Στη συνέχεια, μπορείτε να παρέχετε φωτογραφίες από γάτες, σκύλους και άλλα ζώα. Το σύστημα θα πρέπει στη συνέχεια να μπορεί να επιλέγει φωτογραφίες γατών με βάση αυτά που έχει «μάθει». Αυτή η διαδικασία μάθησης περιλαμβάνει δύο κύριες φάσεις: εκπαίδευση και εξαγωγή, που μας φέρνει στους επόμενους όρους.
Εκπαίδευση
Η φάση της εκπαίδευσης είναι ένα μακρύ στάδιο μηχανικής εκμάθησης όπου το σύστημα τροφοδοτείται με τεράστιες ποσότητες δεδομένων για να μάθει – για παράδειγμα, τις προαναφερθείσες εικόνες γάτας. Ωστόσο, τα δεδομένα που χρησιμοποιούνται μπορεί να είναι συγκεκριμένα στοιχεία, όπως λουλούδια, ή να περιλαμβάνουν μεγαλύτερα δείγματα, όπως ολόκληρο το Διαδίκτυο. Η εκπαίδευση σύγχρονων συστημάτων AI όπως το ChatGPT μπορεί να κοστίσει εκατομμύρια και να απαιτήσει τεράστιους υπολογιστικούς πόρους.
Μπορεί να σας ενδιαφέρει
Παραγωγή
Μετά την εκπαίδευση, το σύστημα εφαρμόζει τις αποκτηθείσες γνώσεις του σε νέα δεδομένα. Αυτή η φάση είναι η είσοδος του τελικού χρήστη και η άμεση ενσωμάτωση με την τεχνητή νοημοσύνη. Για παράδειγμα, τώρα που το σύστημα γνωρίζει τι είναι μια γάτα, μπορούμε να της δώσουμε μια εικόνα της και θα την αναγνωρίσει. Ρωτήστε τα chatbots της Google Gemini ή του Microsoft Copilot ποια είναι η πρωτεύουσα της Αγγλίας και θα σας απαντήσουν. Σε αυτή τη φάση, το σύστημα βασίζεται στην καθιερωμένη γνώση του. Αυτό το στάδιο απαιτεί σημαντικά λιγότερη υπολογιστική ισχύ.
Τεχνητή Γενική Νοημοσύνη (AGI)
Το AGI αναφέρεται σε μηχανές με νοημοσύνη σε ανθρώπινο επίπεδο, ικανές να λαμβάνουν αποφάσεις, να σχεδιάζουν και να κατανοούν τον κόσμο σε ένα ευρύτερο πλαίσιο. Σε αντίθεση με τα σημερινά συστήματα AI, το AGI θα είχε βαθύτερη κατανόηση και επίγνωση, παρόμοια με αυτά που βλέπουμε στην επιστημονική φαντασία. Αν και το AGI εξακολουθεί να είναι η μουσική του απώτερου μέλλοντος, καθώς το σπάσιμο αυτού του κώδικα θα απαιτούσε πολλά τεχνικά, φιλοσοφικά και ηθικά ερωτήματα, είναι ένας σημαντικός τομέας έρευνας.
Μπορεί να σας ενδιαφέρει
Generative AI
Παραδοσιακά, η τεχνητή νοημοσύνη διαπρέπει στην ταξινόμηση και την αναγνώριση, αλλά η γενετική τεχνητή νοημοσύνη υπερβαίνει αυτές τις ιδέες και δημιουργεί νέο περιεχόμενο, όπως κείμενο, εικόνες και μουσική. Αυτή η επαναστατική πρόοδος άνοιξε νέες δυνατότητες στην τεχνητή νοημοσύνη, επιτρέποντας στα συστήματα να παράγουν δημιουργικά αποτελέσματα με βάση τα δεδομένα εισόδου. Αυτή η μορφή AI φέρνει επίσης τα πιο απτά οφέλη στους καθημερινούς χρήστες, ειδικά αν έχετε χρησιμοποιήσει ποτέ το ChatGPT για να σχεδιάσετε ένα email ή το Midjourney για να δημιουργήσετε μια εικόνα μιας γάτας.
Νευρωνικά δίκτυα
Τα νευρωνικά δίκτυα είναι τα βασικά δομικά στοιχεία και η ραχοκοκαλιά της σύγχρονης τεχνητής νοημοσύνης. Υπάρχουν εδώ και δεκαετίες και έχουν σχεδιαστεί σύμφωνα με τον ανθρώπινο εγκέφαλο. Αποτελούνται από διασυνδεδεμένους νευρώνες που επεξεργάζονται δεδομένα μέσω διαφορετικών στρωμάτων, τα οποία τελικά παράγουν μια έξοδο. Η εκπαίδευση ενός νευρωνικού δικτύου περιλαμβάνει την προσαρμογή των συνδέσεων μεταξύ των νευρώνων για τη βελτίωση της ακρίβειας.
Δίκτυα μετασχηματισμού
Ένας ειδικός τύπος νευρωνικού δικτύου, ένα δίκτυο μετασχηματισμού, επέτρεψε την ανάπτυξη μεγάλων γλωσσικών μοντέλων (LLMs) όπως το ChatGPT. Αυτά τα δίκτυα υπερέχουν στην κατανόηση του πλαισίου και των σχέσεων στα δεδομένα, καθιστώντας τα ιδανικά για εργασίες επεξεργασίας γλώσσας.
Μεγάλα μοντέλα γλώσσας (LLM)
Όταν τα νευρωνικά δίκτυα, οι μετασχηματιστές και η εκπαίδευση για ένα πολύ μεγάλο νευρωνικό δίκτυο συνδυάζονται, γεννιούνται μεγάλα γλωσσικά μοντέλα. Τα λεγόμενα LLM εκπαιδεύονται σε τεράστιες ποσότητες δεδομένων κειμένου, επιτρέποντάς τους να δημιουργούν ανθρώπινες αποκρίσεις. Παραδείγματα περιλαμβάνουν ChatGPT, Claude, LLaMA και Grok. Αυτά τα μοντέλα λειτουργούν με την πρόβλεψη της επόμενης λέξης στην ακολουθία και την παραγωγή συνεκτικών και συναφών με τα συμφραζόμενα αποτελέσματα. Ωστόσο, αυτή η προγνωστική φύση μπορεί να οδηγήσει σε προβλήματα όπως παραισθήσεις, όπου το μοντέλο παράγει εύλογες αλλά εσφαλμένες πληροφορίες. Και τι ακριβώς είναι αυτές οι παραισθήσεις;
Παραίσθηση
Οι λεγόμενες παραισθήσεις συμβαίνουν όταν η τεχνητή νοημοσύνη δημιουργεί εσφαλμένες πληροφορίες λόγω της εξάρτησής της από την προγνωστική μοντελοποίηση. Αυτή είναι μια σημαντική πρόκληση για τα LLM καθώς μπορούν να παράγουν πειστικά αλλά ψευδή αποτελέσματα. Ένα κλασικό παράδειγμα παραισθήσεων μπορεί να είναι η σύσταση σούπερ κόλλας ή πιστόλι θερμής τήξης όταν σας ρωτούν πώς να εμποδίσετε το τυρί να γλιστρήσει από την πίτσα.
Παράμετροι και μέγεθος μοντέλου
Η αποτελεσματικότητα των μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης συχνά μετριέται από τις συνολικές παραμέτρους τους, οι οποίες αντιπροσωπεύουν συνδέσεις σε ένα νευρωνικό δίκτυο. Τα μεγαλύτερα μοντέλα με περισσότερες παραμέτρους έχουν γενικά καλύτερη απόδοση, αλλά απαιτούν περισσότερους πόρους. Τα μικρότερα μοντέλα είναι θεωρητικά λιγότερο ακριβή, αλλά μπορούν να λειτουργήσουν με πιο οικονομικό υλικό. Για παράδειγμα, το τεράστιο μοντέλο cloud LLaMA 3.1 έχει 405 δισεκατομμύρια παραμέτρους, ενώ τα μοντέλα που τρέχουν εγγενώς σε smartphone αποτελούνται μόνο από μερικά δισεκατομμύρια παραμέτρους.
Μοντέλα διάχυσης
Τα μοντέλα διάχυσης είναι μοντέλα που χρησιμοποιούνται για τη δημιουργία εικόνων, τα μοντέλα διάχυσης αντιστρέφουν τη διαδικασία προσθήκης θορύβου στις εικόνες κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης. Αυτό τους επιτρέπει να δημιουργούν νέες εικόνες από τυχαίο θόρυβο, καθοδηγούμενες από μαθημένα μοτίβα.
Fotogalerie
Ανάκτηση επαυξημένης γενιάς (RAG)
Το RAG συνδυάζει τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη με εξωτερικές πηγές δεδομένων για να παράγει ακριβή και σχετικά με τα συμφραζόμενα αποτελέσματα. Με τη λήψη πρόσθετων δεδομένων, αυτά τα μοντέλα μπορούν να βελτιώσουν τα αποτελέσματά τους, καθιστώντας τα πιο αξιόπιστα και χρήσιμα.
