Τι δίνει στον υπολογιστή την ικανότητα να κάνει προτάσεις και να ενεργεί σαν ειδικός σε ένα συγκεκριμένο τομέα;

Οι υπολογιστές δεν "σκέφτονται" όπως κάνουν οι άνθρωποι, αλλά μπορούν να φαίνονται να είναι ειδικοί σε ένα συγκεκριμένο πεδίο μέσω ενός συνδυασμού αυτών των τεχνικών:

1. Μηχανική μάθηση (ML):

* Εποπτική μάθηση: Αυτή είναι η πιο συνηθισμένη προσέγγιση. Οι υπολογιστές εκπαιδεύονται σε τεράστια σύνολα δεδομένων επισημασμένων παραδειγμάτων. Για παράδειγμα, για να εκπαιδεύσετε ένα μοντέλο ιατρικής διάγνωσης, το τροφοδοτείτε χιλιάδες αρχεία ασθενών με τις διαγνώσεις τους. Ο υπολογιστής μαθαίνει μοτίβα και σχέσεις εντός των δεδομένων και μπορεί στη συνέχεια να προβλέψει διαγνώσεις για νέες περιπτώσεις.

* Μάθημα μη εποπτείας: Σε αυτήν την προσέγγιση, ο υπολογιστής δίνεται μη επισημασμένα δεδομένα και ζήτησε να εντοπίσει τα πρότυπα και τις δομές από μόνη της. Αυτό είναι χρήσιμο για εργασίες όπως τα δεδομένα ομαδοποίησης, την ανίχνευση ανωμαλιών και την εξεύρεση κρυφών σχέσεων.

* Μάθηση ενίσχυσης: Εδώ, ο υπολογιστής μαθαίνει μέσω δοκιμών και σφαλμάτων, λαμβάνοντας ανταμοιβές για καλές ενέργειες και κυρώσεις για κακές. Αυτό χρησιμοποιείται συχνά σε περιοχές όπως παιχνίδι παιχνιδιού, ρομποτική και βελτιστοποίηση σύνθετων συστημάτων.

2. Επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP):

* Ανάλυση κειμένου: Οι υπολογιστές μπορούν να αναλύσουν μεγάλες ποσότητες δεδομένων κειμένου, εντοπίζοντας λέξεις -κλειδιά, συναίσθημα και ακόμη και την εξαγωγή σχετικών γεγονότων. Αυτό τους επιτρέπει να κατανοούν και να ανταποκρίνονται σε ερωτήματα που σχετίζονται με συγκεκριμένα πεδία.

* Μοντέλα γλώσσας: Αυτά είναι στατιστικά μοντέλα που εκπαιδεύονται σε μαζικά σύνολα δεδομένων κειμένου. Μπορούν να δημιουργήσουν κείμενο, να μεταφράζουν γλώσσες και ακόμη και να απαντήσουν σε ερωτήσεις με βάση τις πληροφορίες που έχουν μάθει.

3. Εκπροσώπηση και συλλογιστική γνώσεων:

* γραφήματα γνώσης: Αυτές είναι δομημένες βάσεις δεδομένων που αποθηκεύουν πληροφορίες σχετικά με τις οντότητες και τις σχέσεις τους. Για παράδειγμα, ένα γράφημα γνώσης για την ιατρική μπορεί να περιέχει πληροφορίες σχετικά με τις ασθένειες, τα συμπτώματα, τις θεραπείες και τα φάρμακα.

* Μηχανές λογικής: Αυτά τα συστήματα μπορούν να εφαρμόσουν λογικούς κανόνες στα γραφήματα γνώσης και να εξαγάγουν συμπεράσματα με βάση τα δεδομένα. Επιτρέπουν στους υπολογιστές να απαντούν σε σύνθετες ερωτήσεις και να κάνουν συμπεράσματα με βάση τις γνώσεις τους.

4. Ειδική Εξυπηρέτηση τομέα:

* Συλλογή και επιμέλεια δεδομένων: Οι ειδικοί σε ένα συγκεκριμένο πεδίο επιλέγουν προσεκτικά, οργανώνουν και επισημαίνουν δεδομένα ειδικά για την κατάρτιση μοντέλων AI.

* Επικύρωση και αξιολόγηση μοντέλου: Οι ερευνητές και οι προγραμματιστές χρησιμοποιούν αυστηρές τεχνικές δοκιμών και αξιολόγησης για να εξασφαλίσουν ότι τα μοντέλα AI εκτελούν με ακρίβεια και αξιόπιστα μέσα στο συγκεκριμένο πλαίσιο του πεδίου.

Παράδειγμα:

Φανταστείτε ένα σύστημα υπολογιστών που έχει σχεδιαστεί για να βοηθήσει τους γιατρούς με διαγνώσεις.

* ml: Θα μπορούσε να εκπαιδευτεί σε μια τεράστια βάση δεδομένων ιατρικών αρχείων, εικόνων και ερευνητικών εργασιών, επιτρέποντάς του να εντοπίζει τα πρότυπα που σχετίζονται με διάφορες ασθένειες.

* NLP: Θα μπορούσε να επεξεργαστεί ιατρικά κείμενα και να κατανοήσει τα ερωτήματα σχετικά με συγκεκριμένα συμπτώματα, επιτρέποντάς του να παρέχει σχετικές πληροφορίες.

* Αντιπροσωπεία γνώσης: Μπορεί να χρησιμοποιήσει ένα γράφημα γνώσης για την αποθήκευση πληροφοριών σχετικά με τις ασθένειες, τις θεραπείες και τις αλληλεπιδράσεις των ναρκωτικών, επιτρέποντάς του να αιτιολογήσει τα σύνθετα ιατρικά σενάρια.

Ενώ αυτές οι τεχνικές επιτρέπουν στους υπολογιστές να μιμούνται εμπειρογνωμοσύνη, δεν αντικαθιστούν τους ανθρώπινους γιατρούς. Οι άνθρωποι φέρνουν την κριτική σκέψη, τις ηθικές σκέψεις και την λεπτή κατανόηση στην ιατρική πρακτική, τα οποία είναι δύσκολα για τον AI να αναπαράγει πλήρως.

Στην ουσία, η ικανότητα του AI να ενεργεί σαν ειδικός σε ένα συγκεκριμένο τομέα βασίζεται στην ικανότητά του να επεξεργάζεται και να κατανοεί πληροφορίες από αυτόν τον τομέα, επιτρέποντάς του να κάνει προβλέψεις, να παρέχει πληροφορίες και να ανταποκρίνεται σε ερωτήματα με τρόπο που να φαίνεται γνώστης.