Skip to main content
Kontakt
CADCAM Lab

Kaj sta umetna inteligenca in strojno učenje in zakaj sta pomembna?

Umetna inteligenca in strojno učenje imata velik vpliv na naše vsakdanje življenje.

Sodobno življenje ima res ogromno koristi od vseprisotnosti umetne inteligence. Na naša življenja so pozitivno vplivale tehnologije, kot so pametni telefoni, prepoznavanje obraza, napredne medicinske naprave, avtomobili z avtopilotom in podobno. Vse te tehnologije so opolnomočene z uporabo umetne inteligence. Spreminja način življenja, dela in delovanja v sodobnem svetu.

Poleg uvajanja različnih novih tehnologij bistveno izboljšuje obstoječe, na primer medicinsko diagnostiko ali spletne brskalnike. Povpraševanje po tehnologijah, ki temeljijo na AI, hitro narašča, toda ali obstaja soglasje o tem, kako ga lahko opredelimo? Odgovore na ta vprašanja vam razkrivamo v nadaljevanju.

Potreba po enotni definiciji umetne inteligence in strojnega učenja

Že ime in izraz namigujeta, kaj pravzaprav umetna inteligenca in strojno učenje predstavljata program, ki umetno posnema inteligenco. Vendar pa popolnejša definicija zahteva podrobnejšo opredelitev izraza “inteligenca”.

Tipični atributi človeške inteligence vključujejo:

  • Kognitivne funkcije – sklepanje, učenje, sposobnost uporabe naučenega v novi situaciji ali drugačnem kontekstu;
  • Veščine reševanja problemov;
  • Zaznavanje okolja in drugih subjektov ter interakcija z njimi.

Sistemi/programi, ki izkazujejo in prikazujejo te lastnosti, se štejejo za umetno inteligentne. Torej, avtomobil, ki ima funkcijo avtonomne vožnje ali vožnje s funkcijo avtopilota ter zaznava okolje, razume, da je pred semaforjem in “razume’, kdaj se mora ustaviti, lahko štejemo za osnovni primer umetne inteligence.

Vendar so osnovni in temeljni algoritmi, ki uvajajo in vgrajujejo umetno inteligenco, številni in raznoliki. Eden od njih je strojno učenje.

Kaj je strojno učenje?

Strojno učenje lahko štejemo za podpodročje umetne inteligence. Ta dva pojma se razlagata skupaj in gresta z roko v roki. Cilj strojnega učenja je konstruirati in ustvariti algoritme in sisteme, ki se zelo enostavno prilagajajo novim situacijam in se učijo na podlagi izkušenj.

Umetna inteligenca in strojno učenje

Predstavlja zmožnost programa, da se nauči naloge brez eksplicitnega programiranja zanjo. Algoritmi strojnega učenja zaznavajo vzorce in se učijo, kako napovedati in dati priporočila. Takšne napovedi strojnega učenja so običajno veliko boljše od tradicionalnih metod.

Strojno učenje je mogoče uporabiti na številnih različnih področjih. Le en primer so lahko podatki, ki jih bo določen proizvajalec uporabil za predvidevanje morebitne zamude pri izpolnitvi naročila.

V primerjavi s tradicionalnimi metodami, ki ustvarjajo linearne vzorce in povzročijo (večinoma) netočne napovedi, program, ki temelji na strojnem učenju, dokazuje sposobnost razumevanja bogatejšega vzorca grafikona in natančnejšega predvidevanja zakasnitve.

Pogoste vrste strojnega učenja

Algoritme strojnega učenja je običajno mogoče razvrstiti na več običajnih vrst, odvisno od tega, kako se učijo. Tako imamo supervizirano, nesupervizirano, polsupervizirano in podprto učenje. Nadzorovane in nenadzorovane metode se učijo iz podatkov, medtem ko je okrepljeno učenje doseženo s povratnimi informacijami ali “okrepitvijo”.

Nadzorovano strojno učenje je doseženo z uporabo označenih podatkov oz. podatkov z oznakami za eksplicitno izhodno spremenljivko. Oznake so podatki, ki so “označeni” ali “zapisani”, da imajo smiselne informacije, ki zagotavljajo kontekst. Na primer, za učenje in predvidevanje pričakovanega časa pristanka z določenimi atributi (kot so število potnikov, čas in kraj odhoda), algoritem potrebuje podatke s temi atributi, z določenimi oznakami (ali je let točen ali zamuja).

Algoritem za nenadzorovano učenje raziskuje vhodne podatke brez potrebe po eksplicitni izhodni spremenljivki in algoritmu za iskanje vzorcev in razvrščanje podatkov.

Polnadzorovano učenje je kombinacija nadzorovanega in nenadzorovanega učenja.

Pri učenju z okrepitvijo se algoritmi naučijo izvajati nalogo tako, da prejmejo povratne informacije ali “okrepitev” in poskušajo povečati okrepitve, ki jih prejmejo za svoja dejanja. Na primer, lahko povečajo nagrado, ki jo prejmejo za podaljšanje uporabe in življenjske dobe določenega stroja.

Zakaj sta umetna inteligenca in strojno učenje pomembna v današnjem svetu?

Danes količina podatkov, ki jih ustvarijo ljudje in stroji, daleč presega zmožnost ljudi, da absorbirajo, razlagajo in sprejemajo zapletene odločitve na podlagi teh podatkov.

Umetna inteligenca in strojno učenje tvorita osnovo za praktično vse prihodnje kompleksne odločitve, tako v življenju kot v proizvodnji.

Digitalizacija pomaga podjetjem pri soočanju z različnimi izzivi, pri povezovanju organizacijskih procesov ter usklajevanju fizičnih in finančnih tokov s pretokom informacij. Napredne tehnologije, kot so umetna inteligenca, strojno učenje, digitalne platforme, kot je 3DEXPERIENCE, in programske rešitve, kot je DELMIA, omogočajo neprecenljivo konkurenčno prednost in predvidevajo prihodnje projekte.

Umetna inteligenca in strojno učenje sta bistvena za inteligentno odločanje in za doseganje dobrih poslovnih rezultatov za pričakovane prihodnje scenarije. Digitalizacija poslovanja in uporaba umetne inteligence nedvomno opolnomočita tehnologije in spodbujata inovativnost v proizvodnji, ob upoštevanju trajnostne in ekološke prihodnosti našega planeta.

Preberite še ostale bloge

Izbjegnite burnout uz DELMIA Ortems
Izognite se izgorelosti z DELMIA Ortems
Izgorelost (ang. burnout) je stanje čustvene, fizične in duševne izčrpanosti, ki nastane zaradi
Kako doseči maksimalno izkoriščenost proizvodnih kapacitet?
Želite doseči maksimalno izkoriščenost proizvodnih kapacitet? Uporabite rešitev
MODSIM i održivi razvoj proizvoda 3
MODSIM in trajnostni razvoj izdelkov
MODSIM in trajnostni razvoj izdelkov sta prihodnost in sedanjost sodobnih proizvodnih metod.
people at the table talking about plm and erp
Ali vaše podjetje potrebuje PLM ali ERP?
Ali lahko ponudniki ERP naredijo PLM?" Zaključek je: za PLM potrebujete PLM. In šele nato