AI ali umetna inteligenca je tehnologija, ki računalnikom in strojem omogoča simulacijo človeškega učenja, razumevanja, reševanja problemov, odločanja, ustvarjalnosti in samostojnosti.

Aplikacije in naprave, opremljene z umetno inteligenco lahko vidijo in prepoznajo predmete. Razumejo človeški jezik in se nanj odzivajo. Učijo se lahko iz novih informacij in izkušenj. Uporabnikom in strokovnjakom lahko pripravijo podrobna priporočila. Delujejo lahko samostojno in nadomestijo potrebo po človeški inteligenci ali posredovanju (klasičen primer je samovozeči avtomobil).

Leta 2024 pa bo večina raziskovalcev in praktikov na področju umetne inteligence – in večina naslovnic, povezanih z umetno inteligenco – osredotočena na preboj na področju generativne umetne inteligence (gen AI), tehnologije, ki lahko ustvarja izvirno besedilo, slike, videoposnetke in druge vsebine. Za popolno razumevanje generativne umetne inteligence je treba najprej razumeti tehnologije, na katerih temeljijo orodja generativne umetne inteligence: strojno učenje (ML) in globoko učenje.

OpenAI

Strojno učenje

Neposredno pod umetno inteligenco spada strojno učenje, ki vključuje ustvarjanje modelov z usposabljanjem algoritma za napovedovanje ali odločanje na podlagi podatkov. Zajema široko paleto tehnik, ki računalnikom omogočajo učenje in sklepanje na podlagi podatkov, ne da bi bili izrecno programirani za določene naloge.

Obstaja veliko vrst tehnik ali algoritmov strojnega učenja, vključno z linearno regresijo, logistično regresijo, drevesi odločanja, naključnim gozdom, podpornimi vektorskimi stroji (SVM), k-najbližjim sosedom (KNN), grozdenjem in drugimi. Vsak od teh pristopov je primeren za različne vrste problemov in podatkov.

Ena izmed najbolj priljubljenih vrst algoritmov strojnega učenja se imenuje nevronska mreža (ali umetna nevronska mreža). Nevronske mreže so oblikovane po strukturi in delovanju človeških možganov. Nevronsko omrežje je sestavljeno iz medsebojno povezanih plasti vozlišč (analognih nevronom), ki sodelujejo pri obdelavi in analizi kompleksnih podatkov. Nevronske mreže so primerne za naloge, ki vključujejo prepoznavanje zapletenih vzorcev in povezav v velikih količinah podatkov.

Najpreprostejša oblika strojnega učenja se imenuje nadzorovano učenje. Ta vključuje uporabo označenih podatkovnih nizov za usposabljanje algoritmov za natančno razvrščanje podatkov ali napovedovanje rezultatov. Pri nadzorovanem učenju ljudje vsak učni primer povežejo z izhodno oznako. Cilj modela je, da se nauči preslikave med vhodnimi in izhodnimi podatki v podatkih za usposabljanje, tako da lahko predvidi oznake novih, neznanih podatkov.

Generativna umetna inteligenca

Generativna umetna inteligenca, včasih imenovana „gen AI“, se nanaša na modele globokega učenja, ki lahko ustvarijo kompleksno izvirno vsebino, kot so dolgo besedilo, visokokakovostne slike, realističen video ali zvok in drugo, kot odziv na poziv ali zahtevo uporabnika.

Kako deluje generativna umetna inteligenca?

Generativna umetna inteligenca na splošno deluje v treh fazah:

  • Usposabljanje, da se ustvari temeljni model.
  • Prilagajanje, da se model prilagodi določeni aplikaciji.
  • Generiranje, vrednotenje in nadaljnje prilagajanje za izboljšanje natančnosti.

Prednosti umetne inteligence

Umetna inteligenca prinaša številne prednosti v različnih panogah in aplikacijah. Nekatere najpogosteje omenjene prednosti vključujejo:

  • Avtomatizacija ponavljajočih se opravil.
  • Več in hitrejši vpogled v podatke.
  • Izboljšano sprejemanje odločitev.
  • Manj človeških napak.
  • Razpoložljivost 24×7.
  • Zmanjšana fizična tveganja.

Primeri uporabe umetne inteligence

  • Izkušnje strank, storitve in podpora: Podjetja lahko uvedejo klepetalnike in virtualne pomočnike z umetno inteligenco za obdelavo poizvedb strank, vstopnic za podporo in še več.
  • Odkrivanje prevar: Algoritmi strojnega in globokega učenja lahko analizirajo vzorce transakcij in označijo anomalije, kot so nenavadna poraba ali lokacije prijave, ki kažejo na goljufive transakcije.
  • Personalizirano trženje: Trgovci na drobno, banke in druga podjetja, ki se ukvarjajo s strankami, lahko umetno inteligenco uporabijo za ustvarjanje prilagojenih izkušenj strank in trženjskih kampanj, ki navdušujejo stranke, izboljšujejo prodajo in preprečujejo odhajanje strank.
  • Človeški viri in zaposlovanje: Zaposlitvene platforme, ki jih poganja umetna inteligenca, lahko poenostavijo zaposlovanje s pregledovanjem življenjepisov, usklajevanjem kandidatov z opisi delovnih mest in celo izvajanjem predhodnih razgovorov z uporabo video analize.
  • Razvoj in posodobitev aplikacij
  • Prednostno vzdrževanje