Umjetna inteligencija i strojno učenje imaju veliki utjecaj na naš svakodnevni život.
Suvremeni život doista izvlači goleme koristi od sveprisutnosti umjetne inteligencije. Na naše živote pozitivno su utjecale tehnologije kao što su pametni telefoni, prepoznavanje lica, napredni medicinski uređaji, automobili s autopilotom i slično. Sve te tehnologije osnažene su korištenjem umjetne inteligencije. Ona mijenja način na koji živimo, radimo i funkcioniramo u suvremenom svijetu.
Osim što pokreće različite nove tehnologije, značajno unaprjeđuje postojeće, poput medicinske dijagnostike ili web preglednika. Potražnja i apetit za tehnologijama koje se temelje na umjetnoj inteligenciji brzo rastu, ali postoji li konsenzus o tome kako to možemo definirati?
Odgovore na ova i mnoga druga pitanja donosi tvrtka CADCAM u sljedećim redovima.
Umjetna inteligencija i strojno učenje – Potreba za jedinstvenom definicijom
Sam naziv i pojam daju naslutiti što zapravo predstavlja umjetna inteligencija i strojno učenje – program koji umjetno oponaša inteligenciju. Međutim, potpunija definicija zahtijeva razradu pojma ‘inteligencija’.
Tipični atributi ljudske inteligencije uključuju:
- Kognitivne funkcije – zaključivanje, učenje, sposobnost primjene naučenog u novoj situaciji ili drugačijem kontekstu;
- Vještine rješavanja problema;
- Percepcija okoline i drugih subjekata, kao i interakcija s njima;
Sustavi/programi koji pokazuju i prikazuju te atribute smatraju se umjetno inteligentnima. Dakle, automobil koji ima funkciju autonomne vožnje ili vožnje pomoću funkcije autopilota, percipira okolinu, razumije da se nalazi ispred semafora i ‘razumije’ kada treba stati, može se smatrati osnovnim primjerom umjetna inteligencija.
Međutim, osnovni i temeljni algoritmi koji usađuju i ugrađuju umjetnu inteligenciju brojni su i raznoliki. Jedan od njih je strojno učenje.
Što je strojno učenje?
Strojno učenje može se smatrati potpodručjem umjetne inteligencije. Ova se dva pojma tumače zajedno i idu ruku pod ruku. Cilj strojnog učenja je konstruirati i stvoriti algoritme i sustave koji se vrlo lako prilagođavaju novim situacijama i koji uče na temelju iskustva.
Predstavlja sposobnost programa da nauči zadatak bez eksplicitnog programiranja za njega. Algoritmi strojnog učenja otkrivaju obrasce i uče kako napraviti predviđanja i dati preporuke. Takva predviđanja strojnog učenja obično su daleko bolja od tradicionalnih metoda.
Strojno učenje može se primijeniti na mnogo različitih područja. Samo jedan primjer mogu biti podaci koje će određeni proizvođač koristiti za predviđanje mogućeg kašnjenja u ispunjenju narudžbe.
U usporedbi s tradicionalnim metodama koje generiraju linearne uzorke i rezultiraju (uglavnom) netočnim predviđanjima, program koji pokreće strojno učenje pokazuje sposobnost razumijevanja bogatijeg uzorka grafikona i točnijeg predviđanja latencije.
Uobičajene vrste strojnog učenja
Algoritmi strojnog učenja obično se mogu klasificirati u nekoliko uobičajenih tipova ovisno o tome kako uče. Tako imamo nadzirano, nenadzirano, polunadzirano i učenje uz podršku. Nadzirane i nenadzirane metode uče putem podataka, dok se učenje s potkrepljenjem postiže povratnom informacijom ili “pojačanjem”.
Nadzirano strojno učenje postiže se pomoću označenih podataka, tj. podataka s oznakama za eksplicitnu izlaznu varijablu. Markup je podatak koji je “označen” ili “zapisan” da ima smislene informacije koje pružaju kontekst. Na primjer, da bi naučio i predvidio očekivano vrijeme slijetanja s određenim atributima (kao što su broj putnika, vrijeme i mjesto polaska), algoritam treba podatke s tim atributima, s određenim oznakama (je li let na vrijeme ili kasno).
Algoritam učenja bez nadzora istražuje ulazne podatke bez potrebe za eksplicitnom izlaznom varijablom i algoritmom za pronalaženje obrazaca i klasificiranje podataka.
Polunadzirano učenje kombinacija je nadziranog i nenadziranog učenja.
U učenju s potkrepljenjem, algoritmi uče izvršiti zadatak primanjem povratnih informacija ili “pojačanja” i pokušavaju maksimizirati potkrepljenja koja dobivaju za svoje radnje. Na primjer, mogu maksimizirati nagradu koju dobivaju za produljenje upotrebe i životni vijek određenog stroja.
Zašto su umjetna inteligencija i strojno učenje važni u današnjem svijetu?
Danas količina podataka koju generiraju i ljudi i strojevi daleko nadmašuje sposobnost ljudi da apsorbiraju, interpretiraju i donose složene odluke na temelju tih podataka.
Umjetna inteligencija i strojno učenje čine osnovu za praktički sve buduće složene odluke, kako u životu tako i u proizvodnji.
Digitalizacija pomaže tvrtkama da se nose s različitim izazovima, integrirajući organizacijske procese i usklađujući fizičke i financijske tokove s protokom informacija. Napredne tehnologije kao što su umjetna inteligencija, strojno učenje, digitalne platforme kao što je 3DEXPERIENCE i softverska rješenja kao što je DELMIA omogućuju neprocjenjivu konkurentsku prednost i predviđaju buduće projekte.
Stoga su oba koncepta ključna za inteligentno donošenje odluka za postizanje povoljnih poslovnih ishoda za očekivane buduće scenarije. Digitalizacija poslovanja i korištenje umjetne inteligencije nedvojbeno osnažuju tehnologije i potiču inovativnost u proizvodnji, imajući na umu održivost i ekološku budućnost našeg planeta.
Želim znati više
