H τεχνητή νοημοσύνη (AI : Artificial Intelligence) αποτελεί πλέον μέρος της καθημερινότητάς μας. Η παρουσία της αυξάνεται καθώς εξελίσσονται με ραγδαίο ρυθμό οι τεχνολογίες και οι εφαρμογές της. Ακούμε καθημερινά, διαβάζουμε και συζητάμε για αυτήν προσπαθώντας να κατανοήσουμε τους βασικούς της μηχανισμούς και το πως θα μας επηρεάσει σε προσωπικό και επαγγελματικό επίπεδο.
Σήμερα οι περισσότεροι από εμάς έχουν χρησιμοποιήσει χωρίς να το γνωρίζουν προϊόντα και υπηρεσίες που στηρίζουν τη λειτουργία τους σε εξειδικευμένες τεχνολογίες και τομείς της τεχνητής νοημοσύνης. Οι υπηρεσίες υγείας, οι χρηματοοικονομικές υπηρεσίες, τα eshop, τα marketplaces, τα smartphones και τα αυτοκίνητα είναι ορισμένοι μόνο από τους τομείς που χρησιμοποιούν εκτεταμένα πλέον προηγμένες τεχνολογίες βασισμένες στην τεχνητή νοημοσύνη. Ιδιαιτερα στην περίπτωση των υπηρεσιών, βασικός στόχος των επιχειρήσεων είναι η βελτίωση της ικανοποίησης του κοινού με την αυτοματοποίηση των αντίστοιχων διαδικασιών, μειώνοντας έτσι τα ανθρώπινα λάθη και τις καθυστερήσεις με παράλληλη μείωση του κόστους εξυπηρέτησης.
Στις επόμενες ενότητες θα προσπαθήσουμε να παρουσιάσουμε κάποια βασικά χαρακτηριστικά αυτής της συναρπαστικής τεχνολογίας και τους σημαντικότερους μηχανισμούς λειτουργίας της.
Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη;
Η Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ), αποτελεί κλάδο της επιστήμης των υπολογιστών και έχει ως βασικό στόχο την ανάπτυξη “έξυπνων” συστημάτων λογισμικού που προσομοιώνουν την ανθρώπινη νοημοσύνη. Με απλά λόγια, πρόκειται για την δημιουργία προγραμμάτων που μιμούνται τη συμπεριφορά του ανθρώπινου μυαλού.
Η ΤΝ ως έννοια δεν ανακαλύφθηκε από ένα συγκεκριμένο άτομο, αλλά προέκυψε από συνδυασμό πολλών ιδεών, επιστημονικών ερευνών, και προηγούμενων εφαρμογών που αναπτύχθηκαν σε εύρος δεκαετιών. Ωστόσο, η εξέλιξη της σημαδευτηκε απο τα ακόλουθα ορόσημα που αποτέλεσαν σημαντικούς σταθμούς στην εξέλιξή της μέχρι σήμερα:
1950: Ο Alan Turing, ένας από τους πιο γνωστούς επιστήμονες του 20ού αιώνα ο «πατέρας της επιστήμης υπολογιστών», διατύπωσε τον διάσημο “Τούρινγκ τεστ”, το οποίο μετρά την ικανότητα ενός υπολογιστικού συστήματος να μιμείται ανθρώπινη συμπεριφορά.
1956: Στο συνέδριο του Dartmouth ακαδημαϊκοί από διάφορα επιστημονικά πεδία εξέτασαν την προοπτική κατασκευής ρομπότ που θα μπορούσαν να «σκέφτονται». Το συνέδριο εισήγαγε επίσημα τον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης.
1956: Ο όρος «τεχνητή νοημοσύνη» επινοείται και πρωτο αναφέρεται στο συνέδριο του Dartmouth από τον John McCarthy, αμερικανό μαθηματικό και επιστήμονα των υπολογιστών πρωτοπόρο στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης (AI).
Η τεχνολογία της τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιείται για πολλές εφαρμογές, συμπεριλαμβανομένου και του ηλεκτρονικού εμπορίου π.χ., αυτοματοποιημένες υπηρεσίες εξυπηρέτησης πελατών με chatbots, συστάσεις προϊόντων βασισμένες στις συνήθειες ενός χρήστη, αναγνώριση ομιλίας, ακόμα και δημιουργία μιας ιστοσελίδας από το μηδέν.
Ο σκοπός της Τεχνητής Νοημοσύνης είναι να βελτιώσει τα συστήματα που ήδη χρησιμοποιούμε με αυτοματισμούς προκειμένου να είναι πιο αποδοτικά.
Πώς λειτουργεί η Τεχνητή Νοημοσύνη;
Τα προγράμματα Τεχνητής Νοημοσύνης χρησιμοποιούν δεδομένα που συλλέγονται από διάφορες πηγές και εκτελούν εργασίες όπως η μάθηση, ο σχεδιασμός, η αναπαράσταση γνώσης, η αντίληψη και η επίλυση συγκεκριμένων προβλημάτων.
Τα συστήματα της τεχνητής νοημοσύνης επεξεργάζονται μεγάλο όγκο δεδομένων μέσω αλγορίθμων προκειμένου να εντοπίσουν πρότυπα που θα τα βοηθήσουν να κατανοήσουν και να αντιγράψουν την ανθρώπινη νοημοσύνη προβλέποντας τη μελλοντική συμπεριφορά του τελικού χρήστη. Για παράδειγμα, κατά τη χρήση ενός chatbot με Τεχνητή Νοημοσύνη, το σύστημα θα προσπαθήσει να προβλέψει το επόμενο ερώτημα του χρήστη προσφέροντας πληροφορίες, όπως θα έκανε ένας άνθρωπος.
Προκειμένου να επιτύχει όλα αυτά, ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης, πρέπει να βασίζεται σε τρεις βασικές γνωστικές ικανότητες:
Μάθηση: ένα πρόγραμμα τεχνητής νοημοσύνης πρέπει να μπορεί να συλλέγει πληροφορίες που θα μετατραπούν σε αλγόριθμους.
Σκέψη: αφού οι αλγόριθμοι έχουν οριστεί, η τεχνητή νοημοσύνη πρέπει να ξέρει πώς να επιλέγει τον σωστό για διάφορα σενάρια.
Αυτοδιόρθωση: σε οποιαδήποτε μηχανή τεχνητής νοημοσύνης, οι αλγόριθμοι πρέπει να ενημερώνονται τακτικά βάσει νέων δεδομένων προκειμένου να επιτύχει ένα πιο ακριβές αποτέλεσμα.
Το κύριο πλεονέκτημα της χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης είναι ότι αυτά τα συστήματα μπορούν να ολοκληρώσουν εργασίες καλύτερα και πιο αποδοτικά από τους ανθρώπους. Αυτό ισχύει ιδιαίτερα όταν πρόκειται για κουραστικές ή επαναλαμβανόμενες εργασίες, τις οποίες αυτές οι μηχανές μπορούν να εκτελούν με υψηλότερη ταχύτητα και με πολύ μικρότερη πιθανότητα σφάλματος.
Η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν αποτελεί μία μόνο τεχνολογία, αλλά μια ποικίλη συλλογή τεχνολογιών και μεθοδολογιών που συνεργάζονται για τη βελτίωση της νοημοσύνης των μηχανών. Καθώς συνεχίζετε να ενσωματώνετε την Τεχνητή Νοημοσύνη στις επιχειρηματικές διαδικασίες και ροές εργασίας σας, η κατανόηση αυτών των στοιχείων μπορεί να σας βοηθήσει να εκμεταλλευτείτε αποτελεσματικότερα την Τεχνητή Νοημοσύνη.
Οι διάφοροι τομείς της Τεχνητής Νοημοσύνης, με απλά Ελληνικά
Η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι μία γενική έννοια, που καλύπτει μια ευρεία γκάμα εξειδικευμένων τομέων και τεχνολογιών. Είναι σημαντικό να σημειώσουμε ότι αυτοί οι τομείς δεν είναι εντελώς ανεξάρτητοι, αλλά συχνά ταυτίζονται και αλληλοσυμπληρώνονται.
Τύποι τεχνολογίας Τεχνητής Νοημοσύνης που χρησιμοποιούνται στο ηλεκτρονικό εμπόριο
Η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν αποτελεί μία μοναδική τεχνολογία· περιλαμβάνει διάφορα μοντέλα. Υπάρχουν τέσσερις κυρίαρχοι τύποι τεχνολογίας Τεχνητής Νοημοσύνης που χρησιμοποιούνται στο ηλεκτρονικό εμπόριο:
Natural Language Processing – NLP (Επεξεργασία φυσικής γλώσσας ): Η επεξεργασία φυσικής γλώσσας επικεντρώνεται στο να επιτρέπει στους υπολογιστές να ερμηνεύουν και να δημιουργούν φυσική ανθρώπινη γλώσσα.
Αυτό το βλέπουμε πιο συχνά σε φωνητικούς βοηθούς όπως η Alexa της Amazon και το Google Assistant, οι οποίοι ανταποκρίνονται κατάλληλα όταν τους δίνουμε εντολές, οι μηχανές καταλαβαίνουν τις εντολές των ανθρώπων και ανταποκρίνονται με έναν τρόπο που ακούγεται φυσικός.
Στον τομέα της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP) κατατάσσεται η σημασιολογική αναζήτηση (Semantic Search) η οποία επικεντρώνεται στην κατανόηση της σημασίας πίσω από τις λέξεις και τη χρήση αυτής της κατανόησης για να παρέχει πιο έξυπνα και συνεκτικά αποτελέσματα αναζήτησης.
Machine Learning – ML (Μηχανική μάθηση ): Η Μηχανική Μάθηση χρησιμοποιεί στατιστικές τεχνικές, συμπεριλαμβανομένων αλγορίθμων, για να επιτρέπει στους υπολογιστές να μαθαίνουν αυτόνομα και να βελτιώνουν την απόδοσή τους χωρίς την ανάγκη ανθρώπινης παρέμβασης, ώστε να κάνουν προβλέψεις ή και να παίρνουν αποφάσεις Η ΜΜ είναι που κάνει μια υπηρεσία streaming να μαθαίνει τα αγαπημένα σας, προτείνοντας π.χ. να ακούστε κάποιο είδος μουσικής ή να δείτε μια ταινία
Computer Vision – CV (Μηχανική Όραση, Υπολογιστική Όραση ή Τεχνητή Όραση): Αποτελεί έναν τομέα της τεχνητής νοημοσύνης που επιτρέπει στους υπολογιστές να καταλαβαίνουν οπτικά δεδομένα, όπως φωτογραφίες και βίντεο και να λαμβάνει διάφορες αποφάσεις. Όταν ένα κοινωνικό μέσο αυτόματα σας αναγνωρίζει (tag) σε μια οικογενειακή φωτογραφία, αυτό είναι αποτέλεσμα της Μηχανικής Όρασης.
Deep learning (DL) (Βαθιά μάθηση): Υποσύνολο της Μηχανικής Μάθησης, η Βαθιά Μάθηση χρησιμοποιεί πολυεπίπεδα νευρωνικά δίκτυα για να αναλύσει δεδομένα και να εκτελέσει πολύπλοκες εργασίες.
Ενώ η Μηχανική Μάθηση είναι πιο ευρεία και αναφέρεται στενά στις τεχνικές που επιτρέπουν στις μηχανές να μαθαίνουν αυτόνομα, η βαθιά μάθηση είναι μια συγκεκριμένη προσέγγιση εντός της Μηχανικής Μάθησης που χρησιμοποιεί Νευρωνικά Δίκτυα για να εκτελέσει μια εργασία παρόμοια με αυτήν ενός ανθρώπου (όπως το να βλέπει, να γράφει ή να δημιουργεί τέχνη).
Τα Νευρωνικά Δίκτυα, ή Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα (ΤΝΔ) – Artificial Neural Networks (ANNs), είναι ένα στοιχείο της Bαθιάς Mάθησης που μιμείται τη λειτουργία επεξεργασίας δεδομένων του ανθρώπινου εγκεφάλου. Ένα Νευρωνικό Δίκτυο αποτελείται από πολλά επίπεδα τεχνητών νευρώνων (ονομάζονται “κόμβοι”), τα οποία χρησιμοποιούνται για την επεξεργασία όλων αυτών των δεδομένων στα οποία αναφερόμαστε.
Τα συστήματα AI προσομοιώνουν την ανθρώπινη λογική για την επίλυση προβλημάτων. Η λέξη-κλειδί εδώ είναι «προσομοίωση». Προς το παρόν, οι υπολογιστές δεν μπορούν να κατανοήσουν την ανθρώπινη σκέψη. Χρησιμοποιούν δεδομένα, αλγόριθμους και πιθανότητες για να λάβουν τις αποφάσεις τους. Όπως ένας υπολογιστής που παίζει σκάκι και σχεδιάζει την επόμενη κίνησή του ή όπως το ChatGPT που απαντά σε μια ερώτηση με βάση τον τρόπο με τον οποίο έχει απαντήσει σε ερωτήσεις στο παρελθόν