Mi a mesterséges intelligencia?
A mesterséges intelligencia (MI) olyan technológia, amely lehetővé teszi, hogy a gépek emberszerű érvelést és képességeket mutassanak be, mint például az autonóm döntéshozatal. A hatalmas mennyiségű képzési adat asszimilációja révén az AI megtanulja felismerni a beszédet, a szúrópróbaszerű és trendeket, proaktív módon megoldani a problémákat, és előrejelezni a jövőbeli körülményeket és eseményeket.
Mesterséges intelligencia áttekintése
A mesterséges intelligencia a modern kor egyik legtranszformatívabb technológiája. Ez is az egyik leggyorsabb ütemű technológiai zavar valaha. De mi az AI, valójában – és mit tesz az üzletért?
A mesterséges intelligencia kifejezés 1956-ban keletkezett a Dartmouth College tudományos konferenciáján. Az AI egyik alapító atyja, Marvin Minsky úgy jellemezte, hogy „a gépgyártás tudománya olyan dolgokat csinál, amelyek intelligenciát igényelnének, ha az emberek teszik”.
Bár a definíció lényege ma is igaz, a modern ai rendszerek fejlődtek, hogy olyan feladatok problémamegoldó képességeit mutassák be, mint a vizuális észlelés, a beszédfelismerés, a tervezés, a döntéshozatal és a nyelvek közötti fordítás. Valós időben képesek feldolgozni az adatok és elemzések terabájtjait, agilis, reszponzív technológiáknak bizonyítva magukat, amelyek növelik az emberi felhasználók képességeit, és növelik a hatékonyságot, a termelékenységet és az elégedettséget a munkahelyen.
A mesterséges intelligencia típusai
Az MI-rendszer nem egyetlen technológia, hanem olyan technológiák együttese, amelyek különböző típusú feladatok elvégzésére kombinálhatók. Ezek a feladatok nagyon specifikusak lehetnek, mint például annak megértése, hogy melyik nyelvet beszélik és reagálnak megfelelően, vagy nagyon széles körűek, például segítenek valakinek utazási javaslatokat tenni a nyaralás megtervezéséhez. De a mesterséges intelligenciát alkotó különböző technológiák megértése ijesztő feladat lehet. Itt vannak az alapok.
A mesterséges intelligencia három fő típusa
A központi szinten az MI három kategóriája létezik:
Keskeny MI (más néven gyenge MI): Egy adott feladat vagy feladatcsoport elvégzésére tervezett AI-rendszer. Ez az aktuális alkalmazásokban használt MI típusa. Nem azért nevezik gyengének, mert hiányzik belőle az erő vagy képesség, hanem mert messze van attól, hogy az emberi megértés vagy tudat az igazi intelligenciával korreláljon. Ezek a rendszerek a terjedelmükben korlátozottak, és nem képesek az adott tartományon kívüli feladatok elvégzésére. A szűk mesterséges intelligencia példái közé tartoznak a hangasszisztensek, az arc- és beszédfelismerés, valamint az önvezető autók.
Általános AI (más néven erős MI): Elméletben egy mesterséges intelligencia rendszer, amely képes lenne sikeresen elvégezni minden olyan intellektuális feladatot, amit egy ember képes – talán még jobban, mint egy ember. A szűk mesterséges intelligenciával rendelkező rendszerekhez hasonlóan az általános mi rendszerek is tanulhatnának a tapasztalatokból, a pontszerű és előrejelző mintákból, de képesek lennének egy lépéssel tovább vinni a dolgokat, extrapolálva azt a tudást a feladatok és helyzetek széles skáláján, amelyeket nem kezelnek a korábban megszerzett adatok vagy a meglévő algoritmusok. Az általános AI még nem létezik, bár a területen folyamatban van a kutatás és fejlesztés, némi ígéretes előrehaladással.
Szuperintelligens AI: Egy mesterséges intelligencia-rendszer, amely úgy definiálja, hogy teljesen öntudatos, és felülmúlja az emberek intelligenciáját. Elméletileg ezek a rendszerek képesek lennének arra, hogy fejlesszék önmagukat, és az emberi szint feletti intelligenciával hozzanak döntéseket. Az emberi viselkedés egyszerű utánzásán vagy azonosításán túl a szuperintelligens mesterséges intelligencia alapvető szinten fogná fel. Ezekkel az emberi tulajdonságokkal felruházva – és még tovább erősítve a masszív feldolgozással és analitikus erővel – messze meghaladhatná saját képességeinket. Ha egy szuperintelligens AI-rendszert fejlesztenénk ki, az megváltoztathatná az emberi történelem menetét, de jelenleg csak a sci-fi-ben létezik, és nincs ismert módja ennek az AI-szintnek.
Hogyan működik a mesterséges intelligencia?
A szűk, általános és szuperintelligens MESTERSÉGES INTELLIGENCIA főbb osztályozásain túl a mesterséges intelligenciának több különböző és egymással összefüggő szintje van.
A gépi tanulás (ML) a mesterséges intelligencia egy részhalmaza, amely lehetővé teszi a számítógépes rendszerek számára, hogy tanuljanak és javítsanak a tapasztalatokból vagy adatokból, és olyan elemeket tartalmaznak, mint a számítástechnika, a statisztika, a pszichológia, az idegtudomány és a közgazdaságtan. Az algoritmusok különböző típusú tanulási módszerekre és elemzési technikákra való alkalmazásával az ML automatikusan tanulhat és javíthat az adatokból és a tapasztalatokból anélkül, hogy erre kifejezetten programoznák. A vállalkozások számára a gépi tanulás használható az eredmények előrejelzésére a nagy, összetett adathalmazok elemzése alapján.
A neurális hálózatok a mesterséges intelligencia alapvető összetevői, amelyeket az emberi agy szerkezete és funkciója inspirál. Ezek a többrétegű számítási modellek csomópontjai csoportosulnak, mint a neuronok egy biológiai agyban. Minden mesterséges neuron beviszi a bevitelt, matematikai műveleteket hajt végre rajta, és létrehoz egy kimenetet, amelyet aztán gyors, párhuzamos feldolgozással továbbítanak a későbbi neuronrétegeknek. A képzés során a neurális hálózatok az adatok példái alapján módosítják a neuronok közötti kapcsolatok erősségét, lehetővé téve számukra a minták felismerését, előrejelzések készítését és a problémák megoldását. A feladattól és az adatok típusától függően többféle módszert alkalmaznak az adatokból való tanulásra. A neurális hálózatok olyan alkalmazásokat találtak különböző területeken, mint a kép- és beszédfelismerés, a természetes nyelvi feldolgozás, a modellezés, az autonóm járművek stb.
A mélytanulás (Deep Learning, DL) a gépi tanulás adatközpontú részhalmaza, amely neurális hálózatokat használ több (mély) réteggel, hogy hatalmas mennyiségű adatból tanuljon és nyerjen ki funkciókat. Ezek a mély neurális hálózatok automatikusan felfedezhetik a bonyolult mintákat és összefüggéseket az adatokban, amelyek nem lehetnek azonnal nyilvánvalóak az emberek számára, lehetővé téve a pontosabb előrejelzéseket és döntéseket. A mélytanulás kiemelkedik az olyan feladatokban, mint a kép- és beszédfelismerés, a természetes nyelvi feldolgozás és az adatelemzés. A mély neurális hálózatok hierarchikus struktúrájának kihasználásával a mélytanulás számos területet forradalmasított, beleértve az egészségügyi, pénzügyi és autonóm rendszereket.
A generatív AI (gen AI) egy olyan mélytanulási típus, amely alapmodelleket , például nagy nyelvi modelleket (LM) használ vadonatúj tartalmak – például képek, szövegek, hangok, videók és szoftverkódok – létrehozására a képzési adataik alapján. A gen AI egy átfogó kifejezés a különböző alapmodell-technológiákra – neurális hálózatok, amelyek hatalmas adatmennyiségekre képeztek ki önfelügyelt tanulás segítségével, mint például a következő szó előrejelzése a szövegben. Felbukkanó képességei áttöréssé teszik a mesterséges intelligenciában, egyetlen modellel néha verseket és üzleti dokumentumokat is képes írni, képeket készíteni és érvelési teszteket átadni. Képzeljük el két LLM eredményét, az egyik kizárólag tudományos kutatási folyóiratokban, egy másik pedig sci-fi regényekben tanított. Mindkettő rövid leírást generálhat a térben lévő objektumok mozgásáról, de a leírások drasztikusan eltérőek lennének. A generatív mesterséges intelligenciának számos üzleti alkalmazása van, mint például reális termékprototípusok létrehozása, természetes beszélgetések folytatása az ügyfélszolgálatban, személyre szabott marketinganyagok tervezése, tartalom-létrehozási folyamatok automatizálása, grafika és speciális hatások létrehozása. MIND a vállalkozások, mind a fogyasztók figyelemre méltó ütemben alkalmaztak generatív mesterséges intelligenciát, amelyet az a tény vezérel, hogy sok generációs mi alkalmazás nem igényel programozási vagy kódolási készségeket – a felhasználók egyszerűen leírják, hogy mit akarnak használni a rendszeres nyelven, és az alkalmazás elvégzi a feladatot, gyakran lenyűgöző eredményekkel. Egy McKinsey-jelentésszerint2023-ban:
A szervezetek 33%-a használ rendszeresen általános mesterséges intelligenciát legalább egy üzleti funkcióban.
A szervezetek 40%-a növelni fogja a mesterséges intelligenciába való befektetést a generikus MI miatt.
A mesterséges intelligenciát alkalmazó szervezetek 60%-a már használ generikus AI-t.
MI-alkalmazások
Íme néhány más módja annak, hogyan változtatja meg a mesterséges intelligencia az emberek munkamódszerét, tanulását és a technológiával való interakcióját:
Robotika
A robotikát évek óta használják a gyártásban, de a mesterséges intelligencia bevezetése előtt a kalibrálást és az újraprogramozást manuálisan kellett elvégezni – és jellemzően csak valaminek a meghibásodása után. A mesterséges intelligencia használatával – gyakran dolgok internete (IoT) érzékelők formájában – a gyártók nagymértékben bővíthetik a robotjaik által elvégezhető feladatok körét, mennyiségét és típusát, miközben javították a pontosságukat és csökkentették az állásidőt. A mesterséges intelligenciával támogatott robotika néhány gyakori példája a raktárakban található komissiózó robotok és a mezőgazdasági robotok, amelyek optimális időben termelnek vizet.
Számítógépes látás
A számítógépes látás az, ahogy a számítógépek „látják” és megértik a digitális képek és videók tartalmát. A számítógépes látási alkalmazások szenzorokkal és tanulási algoritmusokkal nyerik ki azokat a komplex kontextuális információkat, amelyek azután más folyamatok automatizálására vagy tájékoztatására használhatók. Továbbá extrapolálhatja a prediktív célokra, például az önvezető autókra vonatkozóan látott adatokat.
Természetes nyelvfeldolgozás (NLP)
A természetes nyelvfeldolgozó rendszerek felismerik és megértik az írott vagy beszélt nyelvet. Kifinomultabb alkalmazásokban az NLP a kontextust használhatja a hozzáállás, a hangulat és más szubjektív tulajdonságok legpontosabb értelmezésére. Az NLP gyakorlati alkalmazásai közé tartoznak a chatbotok, a call center interakció-elemzés és a digitális hang asszisztensek, mint siri és Alexa.
Tudjon meg többet a mesterséges intelligenciáról
Fedezze fel azt a gyors értéket, amelyet a mesterséges intelligencia az AI-specifikus erőforrások átfogó gyűjteményével hozhat magával vállalkozása számára.
A mesterséges intelligencia előnyei
Az MI-technológiák túlmutatnak a korai alkalmazási szakaszon, és ma már számos üzleti alkalmazásban általánosan elterjedtek.
Ma a vállalatok mérhető előnyöket nyernek a mesterséges intelligenciának az alapvető üzleti folyamataikba való beépítéséből:
Fokozott hatékonyság és termelékenység: A mesterséges intelligencia egyik legfontosabb előnye a vállalatban az, hogy képes automatizálni a feladatokat és egyszerűsíteni a műveleteket. Az AI-alapú rendszerek nagy mennyiségű adatot képesek villámgyorsan feldolgozni, így értékes emberi erőforrásokat szabadíthatnak fel, hogy nagyobb hozzáadott értéket képviselő tevékenységekre összpontosítsanak. Ez a megnövekedett hatékonyság a termelékenység javulásához vezet, mivel a munkavállalók a rutinszerű és hétköznapi feladatok helyett inkább a stratégiai döntéshozatalra és innovációra fordíthatják idejüket.
Javított ügyfélélmény: Az MI-technológia forradalmasította a vállalkozások és az ügyfelek közötti interakciót. Az NLP és ML algoritmusok révén az AI-alapú csevegőrobotok és virtuális asszisztensek személyre szabott és valós idejű támogatást nyújthatnak az ügyfeleknek, 24/7. Ez a rendelkezésre állás nemcsak növeli az ügyfelek elégedettségét, hanem segíti a vállalkozásokat a különböző csatornákon átívelő zökkenőmentes ügyfélélmény biztosításában, miközben csökkenti a válaszidőket és az emberi hibákat.
Adatvezérelt döntéshozatal: Az Enterprise AI rendszerek hatalmas mennyiségű strukturált és strukturálatlan adatot elemezhetnek, lehetővé téve a szervezetek számára, hogy megalapozottabb döntéseket hozzanak. Az ezekből az adatokból származó hasznos elemzések lehetővé teszik a vállalatok számára a trendek azonosítását, az ügyfelek viselkedésének előrejelzését és működésük optimalizálását. Az ai algoritmusok képesek felismerni azokat a mintákat, amelyeket az emberek figyelmen kívül hagyhatnak, értékes információkat szolgáltatva a stratégiai tervezéshez, a kockázatértékeléshez és az üzleti folyamatok racionalizálásához.
Működési hatékonyság: A mesterséges intelligencia képes az ismétlődő, időigényes feladatok és munkafolyamatok automatizálására, valamint az összetett számítások, adatelemzések és egyéb fárasztó feladatok precíz kezelésére, ami jobb pontosságot és kevesebb hibát eredményez. A mesterséges intelligencia segíthet az anomáliák, a csalások és a biztonsági előírások megsértésének gyors felderítésében is, csökkentve a potenciális veszteségeket.
Továbbfejlesztett munkaerő-együttműködés: A mesterséges intelligencia elősegítheti a munkavállalók közötti nagyobb együttműködést és tudásmegosztást. Az intelligens rendszerek segíthetik az adatfeltárást azáltal, hogy könnyebb hozzáférést biztosítanak a releváns információkhoz, és olyan elemzéseket biztosítanak, amelyek segítik a munkavállalókat a megalapozott döntéshozatalban. Emellett az MI által biztosított együttműködési eszközök zökkenőmentes kommunikációt és tudásmegosztást tesznek lehetővé a csapatok, részlegek és akár földrajzilag szétszórt helyszínek között, ösztönözve az innovációt és növelve a termelékenységet.
Enterprise AI műveletben
A modern vállalati mesterséges intelligencia terjedelme és hozzáférhetősége számos területen hasznos.
Néhány példa az MI-használati esetekre ágazatonként:
MI az egészségügyben: Az orvosi adathalmazok a világ legnagyobb és legösszetettebb adathalmazai közé tartoznak. A mesterséges intelligencia fő fókusza az egészségügyben az adatok felhasználása a diagnózis, a kezelési protokollok és a betegek eredményei közötti kapcsolatok megtalálásához. Emellett a kórházak mesterséges intelligenciával kapcsolatos megoldásokhoz fordulnak, hogy támogassák az olyan operatív kezdeményezéseket, mint a munkaerő elégedettsége és optimalizálása, a betegek elégedettsége és a költségcsökkentés.
MI a bankszektorban: A pénzügyi szolgáltatások ágazata az egyik legkorábbi, amely méretarányosan vezetett be mesterséges intelligenciát, különösen a tranzakciók, az ügyfélszolgálat és a biztonsági reagálás gyorsaságának felgyorsítása érdekében. A gyakori alkalmazások közé tartoznak az MI-botok, a digitális fizetési tanácsadók és a csalások felderítése.
AI a gyártásban: A mai intelligens gyár gépek hálózata, IoT érzékelők és számítástechnikai teljesítmény – egy összekapcsolt rendszer, amely mesterséges intelligenciát és gépi tanulást használ az adatok elemzésére és a valós idejű tanulásra. Az AI folyamatosan optimalizálja és tájékoztatja az automatizált folyamatokat és intelligens rendszereket egy intelligens gyárban, a berendezésfeltételek felügyeletétől az ellátási lánc problémáinak előrejelzésén át a prediktív gyártás lehetővé tételéig.
MI a kiskereskedelemben: Az online vásárlók az érintkezési pontok széles skáláján vesznek részt, és minden eddiginél nagyobb mennyiségű összetett és strukturálatlan adathalmazt generálnak. Ezen adatok megértése és felhasználása érdekében a kiskereskedők MESTERSÉGES INTELLIGENCIA megoldásokat használnak az eltérő adathalmazok feldolgozására és elemzésére, a marketing javítására és jobb vásárlási élmények biztosítására.
A mesterséges intelligencia etikája és kihívásai
Míg a mesterséges intelligencia rendkívüli lehetőségeket kínál, olyan kockázatokkal is jár, amelyeket fel kell ismerni és enyhíteni kell az egyének, csoportok, vállalkozások és az emberiség egészét érő károk megelőzése érdekében. Íme néhány olyan sürgetőMI-etikai kihívás, amelyet a fogyasztóknak, a vállalkozásoknak és a kormányoknak egyaránt szem előtt kell tartaniuk, mivel a mesterséges intelligencia felelősségteljes használatára törekszenek.
Az ügyféladatok etikus felhasználása: 2029-re a becslések szerint világszerte6,4 milliárd okostelefon-felhasználó lesz. Minden eszköz hatalmas mennyiségű adatot oszthat meg a GPS helyétől a felhasználók személyes adataiig és preferenciákig, valamint a közösségi médián és a keresési viselkedésen keresztül. Mivel a vállalkozások szélesebb körű hozzáférést kapnak ügyfeleik személyes adataihoz, egyre fontosabbá válik, hogy a magánélet védelme és a kockázatok minimalizálása érdekében referenciaértékeket és folyamatosan fejlődő protokollokat hozzanak létre.
MI-elfogultság:a mesterséges intelligencia rendszerek tükrözhetik vagy felerősíthetik a képzési adataikban meglévő elfogultságot, ami tisztességtelen eredményekhez vezethet az olyan pályázatokban, mint az állásfelvétel vagy a hiteljóváhagyások. Ezeknek az előítéleteknek a mérséklése érdekében a szervezeteknek gondoskodniuk kell arról, hogy adatkészleteik változatosak legyenek, rendszeres auditokat végezzenek, és torzításcsökkentő algoritmusokat alkalmazzanak. A mesterséges intelligencia torzításának valós példája az amerikai egészségügyi rendszerben történt, ahol egy olyan mesterséges intelligencia modell, amely nem rendelkezik kritikus előítélet-mérséklési képességekkel, olyan képzési adatokból következtetett, amelyeket a demográfiai csoportok, amelyek kevesebbet költenek az egészségügyi ellátásra, a jövőben nem igényelnek annyi ellátást, mint a magasabb kiadású csoportok, ami több százmillió beteg egészségügyi döntéseit befolyásolta.
MESTERSÉGES INTELLIGENCIA átláthatóság és megmagyarázható mesterséges intelligencia: a mesterséges intelligencia átláthatósága azt jelenti, hogy az AI-rendszerek nyitottak és egyértelműek annak biztosítása érdekében, hogy működésük, döntéshozatali folyamataik és eredményeik érthetőek és értelmezhetők legyenek az emberek számára. Ez elengedhetetlen a mesterséges intelligenciával kapcsolatos alkalmazásokba vetett bizalom kiépítéséhez, valamint az elfogultsággal, az elszámoltathatósággal és a méltányossággal kapcsolatos aggályok kezeléséhez. Az magyarázható MI kifejezetten olyan MI-modellek és algoritmusok kifejlesztésére összpontosít, amelyek a felhasználók és az érdekelt felek számára érthető módon magyarázatot adhatnak döntéseikhez és előrejelzéseikhez. A megmagyarázható mi technikák célja a komplex AI-rendszerek demizálása azáltal, hogy feltárják a kimeneteiket befolyásoló tényezőket és funkciókat, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy megbízzanak, ellenőrizzék és szükség esetén kijavítsák a mesterséges intelligenciával kapcsolatos döntéseket.
Deepfakes: A deepfake kifejezés a mély tanulás és a hamisítás kombinációja. A deepfake egy kifinomult módszer a médiatartalmak, például képek, videók vagy hangfelvételek mesterséges intelligenciával történő létrehozására vagy módosítására. A mélyhűtések lehetővé teszik az arckifejezéseknek, gesztusoknak és a videókban való beszédnek a manipulálását, gyakran rendkívül realisztikus módon. Ez a technológia azért hívta fel magára a figyelmet, mert képes meggyőző, de előállított tartalmat létrehozni, amely különböző célokra használható, a szórakoztatástól és a művészi kifejezéstől kezdve egészen az olyan alkalmazásokig, mint a téves információk és a személyazonossággal való visszaélés.
Tudjon meg többet a mesterséges intelligenciáról
Fedezze fel a valós eredményekre épülő mesterséges intelligenciát
Nézze meg, hogyan profitálhat az alapvető üzleti alkalmazásokba beépített mesterséges intelligenciából, amely összeköti az embereket, az adatokat és a folyamatokat.
Ismerje meg a Joule-t – a mesterséges intelligencia copilotját, amely valóban megérti vállalkozását
Forradalmasítsa az SAP üzleti rendszerekkel való interakciót, így minden feladat egyszerűbbé válik, és minden érintkezési pont számít.