Umetna inteligenca - osnove AI

Umetna inteligenca (AI) je ena najbolj fascinantnih in hkrati transformativnih tehnologij našega časa. Njihove možnosti uporabe segajo na številna področja - od avtomatizacije procesov v industriji do izboljšav v zdravstvu in personaliziranih storitvah.

Z uporabo naučenega algoritma AI - rešuje celo kompleksne - naloge; rezultati tako vedno temeljijo na specifičnih verjetnosti Za natančnejše napovedi modeli AI zahtevajo velike količine podatkov o usposabljanju, zato so koncepti velikih podatkov ključni za njihovo pridobivanje, shranjevanje in upravljanje, zato je natančno in pravilno vzdrževanje glavnih podatkov, na katerih tehnologija ključno temelji, vedno predpogoj za uporabo in delo z AI.

Ključno področje umetne inteligence je strojno učenje (ML), ki omogoča analizo velikih količin podatkov z visoko računalniško močjo, algoritmi večkrat uporabljajo zagone za reševanje nalog ali zaznavanje podatkovnih struktur, na ta način se lahko sistem samodejno uči in izboljšuje, ne da bi zahteval specializirano programiranje, katerega cilj je učinkovitejše in uspešnejše reševanje problemov ter pridobivanje ustreznih informacij iz naraščajočih količin podatkov.

Posebna oblika ML je globoko učenje (DL), ki uporablja globoke nevronske mreže, kjer se umetna inteligenca uči s hierarhičnimi predstavitvami, kot na primer pri prepoznavanju slik in jezikovni obdelavi, in kjer veliki jezikovni modeli (LLM) tvorijo tudi obliko umetne inteligence. Ti "veliki" jezikovni modeli so usposobljeni za razumevanje in ustvarjanje naravnega jezika na eni strani in se posledično lahko uporabljajo za pisanje besedil, prevodov in povzetkov.

Poleg umetne inteligence kot učnega sistema obstajajo tudi druge tehnologije, kot sta avtomatizacija robotskih procesov (RPA) in optično prepoznavanje znakov (OCR), RPA je tehnologija za avtomatizacijo standardiziranih poslovnih procesov, kot je obdelava vnosa računov, opravlja enostavnejše naloge in obravnava standardizirane procese, OCR je podmnožica umetne inteligence za zaznavanje optičnih znakov, s svojo pomočjo je besedilo, to je črke, besede in številke, mogoče samodejno zaznati v slikovnih datotekah in pretvoriti v besedilo, ki ga je mogoče urejati in iskati, na primer ima aplikacije v skeniranih ali fotografiranih računih.

Posledično se NAI uporablja predvsem v virtualnih pomočnikih in sistemih za prepoznavanje govora. Generativna umetna inteligenca, oblika NAI, proizvaja vsebino, kot je besedilo, slika ali zvok, na podlagi verjetnosti in podatkov o usposabljanju, gre predvsem za jezikovno pravilne, ne pa nujno za ugotavljanje dejstev. rezultatov, zato je inteligenca tukaj zgolj simulirana.

Za razliko od NAI se pričakuje, da bo AGI v prihodnosti lahko reševal intelektualne naloge, podobne človeškim možganom, ta napredna umetna inteligenca se bo učila avtonomno, razumela zapletene odnose, načrtovala vnaprej in sama sprejemala odločitve. AGI, ki je bil prvotno zasnovan za pridobivanje besedila iz slike bi lahko na primer vzele tudi besedilo iz videoposnetkov brez večjega truda pri usposabljanju, njegova sposobnost pa bo vključevala tudi razpravo o zapletenih vprašanjih in ustvarjalnih procesih.

Špekulira se, ali je razvoj umetne super inteligence (ASI) mogoč, ta raven umetne inteligence bi ji omogočila, da se izboljša, opredeli lastne vrednote in cilje ter jih prilagodi glede na situacijo, okolje in nalogo, ključno vprašanje je, ali in v kolikšni meri bi ASI lahko razvil temeljno zavest, podobno človeški.

Začetek tega vidimo danes v povečevanju produktivnosti, avtomatizaciji procesov in odločanju na podlagi podatkov, podprtem z umetno inteligenco.Upoštevanje nadaljnjega razvoja, na primer v obliki humanoidnih robotov, ki jih nadzoruje umetna inteligenca, bodo preproste administrativne dejavnosti, storitve za stranke ali celo polaganje ploščic s človeškimi rokami stvar preteklosti v prihodnosti.

Ustrezne napovedi napovedujejo spremembe v poklicih in organizacijah, zato bo umetna inteligenca močno vplivala na vse interne procese, pa tudi na vsako delovno mesto. To vpliva tudi na trgovanje s plemenitimi kovinami, zlatom in srebrom, tako na pospeševanje procesov kot na spremembo vključevanja igralcev na celotnem trgu je mogoče pričakovati tukaj, primeri vključujejo natančnejše napovedi cen in avtomatizirano trgovanje, optimizacije portfelja in prilagojeno investicijsko svetovanje, optimizirano upravljanje zalog in logistiko, podprto z umetno inteligenco, ter preprečevanje goljufij.

Čeprav ta tehnologija obljublja številne koristi, se pri njeni uporabi skrivajo različna tveganja, zato je EU maja 2024 sprejela zakon o umetni inteligenci, ki ureja uporabo in uporabo umetne inteligence. Ta prva uredba o umetni inteligenci na svetu ureja različne točke, kot so zagotavljanje varstva temeljnih pravic, prepoved zlorabe aplikacij umetne inteligence, obveznost preglednosti glede vsebine, ustvarjene ali urejene z umetno inteligenco, in ocena tveganja v zvezi z različnimi aplikacijami umetne inteligence.