Veštačka inteligencija i mašinsko učenje imaju velikog uticaja na našu svakodnevicu.
Savremen život zaista žanje ogromne benefite od sveprisutnosti veštačke inteligencije. Na naše živote pozitivno su uticale tehnologije kao što su pametni telefoni, prepoznavanje lica, napredni medicinski uređaji, automobili sa auto-pilotom i slično. Sve ove tehnologije osnažene su upotrebom veštačke inteligencije. Ona transformiše način na koji živimo, radimo i funkcionišemo u modernom svetu.
Osim što pokreće razne nove tehnologije, ona i značajno poboljšava postojeće, kao što su medicinska dijagnostika ili pak pretraživači web-a. Potražnja i apetit za tehnologijama zasnovanim na veštačkoj inteligenciji brzo rastu, ali da li postoji konsenzus o tome kako ih možemo definisati?
Odgovore na ova, ali i mnoga druga pitanja donosi vam kompanija CADCAM Data u narednim redovima.
Veštačka inteligencija i mašinsko učenje – Potreba za uniformnom definicijom
Sam naziv i termin daju nagoveštaj šta veštačka inteligencija i mašinsko učenje zapravo predstavljaju – program koji veštački oponaša inteligenciju. Međutim, potpunija definicija zahteva razradu pojma ’inteligencija’.
Tipični atributi ljudske inteligencije uključuju:
- Kognitivne funckije – rezonovanje, učenje, sposobnost primene naučenog u novoj situaciji ili drugačijem kontekstu;
- Veštinu rešavanja problema;
- Opažanje okoline i drugih entiteta, kao i interakciju sa njima;
Sistemi/programi koji pokazuju i prikazuju ove atribute smatraju se veštački inteligentnim. Tako automobil koji ima funkciju samostalne vožnje ili vožnje koristeći auto-pilot funkciju, percepira svoju okolinu, shvata da se nalazi ispred semafora i ’razume’ kada treba da stane, može se smatrati osnovnim primerom veštačke inteligencije.
Međutim, osnovni i fundamentalni algoritmi koji usađuju i ugrađuju veštačku inteligenciju su brojni i raznovrsni. Jedan od njih je i mašinsko učenje.
Šta predstavlja mašinsko učenje?
Mašinsko učenje može se smatrati podoblašću veštačke inteligencije. Ova dva pojma tumače se zajedno i idu ruku pod ruku. Cilj mašinskog učenja jeste konstruisanje i kreiranje alogiratama i sistema koji se mogu adaptirati na nove situacije veoma lako i koji uče na bazi iskustva.
Ono predstavlja sposobnost programa da nauči zadatak bez eksplicitnog programiranja za to. Algoritmi mašinskog učenja otkrivaju obrasce i uče kako da predviđaju i daju preporuke. Takva predviđanja mašinskog učenja su obično daleko superiornija u odnosu na tradicionalne metode.
Mašinsko učenje može se primeniti na više različitih sfera. Samo jedan primer mogu biti i podaci koje će određeni proizvođač koristiti da predvidi moguće kašnjenje u ispunjenju porudžbine.
U poređenju sa tradicionalnim metodama koje stvaraju linearne obrasce i rezultiraju (uglavnom) netačnim predviđanjem, program koji pokreće mašinsko učenje pokazuje sposobnost da razume bogatiji obrazac grafikona i preciznije predvidi kašnjenje.
Uobičajeni tipovi mašinskog učenja
Algoritmi mašinskog učenja obično se mogu razvrstati na nekoliko uobičajenih tipova u zavisnosti od toga na koji način uče. Tako imamo nadgledano, nenadgledano, polunadgledano i učenje sa podrškom. Nadgledane i nenadgledane metode uče kroz podatke, dok se učenje sa podrškom ostvaruje putem povratnih informacija ili ’’pojačanja’’.
Nadgledano mašinsko učenje postiže se preko označenih podataka, odnosno podataka sa oznakama za eksplicitnu izlaznu promenljivu. Oznake su podaci koji su ’’označeni’’ ili ’’napisani’’ kako bi imali smislene informacije koje pružaju kontekst. Naprimer, da bi naučio i predvideo očekivano vreme sletenja sa određenim atributima (kao što su broj putnika, vreme i mesto polaska), algoritmu su neophodni podaci sa tim atributima, sa određenim oznakama (da li je let otpočeo na vreme ili kasni).
Algoritam za učenje bez nadzora istražuje ulazne podatke, bez potrebe da mu se daje eksplicitna izlazna varijabla i algoritam za pronalaženje obrazaca i klasifikaciju podataka.
Polunadgledano učenje je kombinacija nadgledanog i nenadgledanog učenja.
U učenju sa podrškom, algoritmi uče da obavljaju zadatak tako što dobijaju povratne informacije ili ’’pojačanja’’ i pokušavaju da maksimiziraju pojačanja koja dobijaju za svoje radnje. Recimo, mogu maksimizirati nagradu koju dobijaju za produženje korišćenja i radnog veka upotrebe određene mašine.
Zašto su veštačka inteligencija i mašinsko učenje važni u savremenom svetu?
U današnje vreme, količina podataka koju generišu i ljudi i mašine daleko nadmašuje sposobnost ljudi da apsorbuju, tumače i donose složene odluke na osnovu tih podataka.
Veštačka inteligencija i mašinsko učenje čine osnovu praktično za sve buduće složene odluke, kako u životu, tako i u proizvodnji.
Digitalizacija pomaže kompanijama da se izbore za raznim izazovima, integrišući organizacione procese i usklađujući fizičke i finansijske tokove sa protokom informacija. Napredne tehnologije kao što su veštačka inteligencija, mašinsko učenje, digitalne platforme poput 3DEXPERIENCE i programska rešenja kao što je DELMIA, omogućavaju neprocenjivu konkurentsku prednost i predviđanje budućih projekata.
Prema tome, oba koncepta su ključna za inteligentno donošenje odluka za postizanje povoljnih poslovnih ishoda za očekivane buduće scenarije. Digitalizacija poslovanja i upotreba veštačke inteligencije nesumnjivo osnažuju tehnologije i podstiču inovacije u proizvodnji, imajući na umu održivost i ekološku budućnost naše planete.
Pročitajte ostale blogove
