ერთ-ერთი ყველაზე გავრცელებული კითხვა, რომელიც მესმის ადამიანებისგან, რომლებმაც ახლახან დაიწყეს ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება, არის ის, თუ როგორ იარსებებენ ადამიანები და AI ერთად. ხშირად ვეუბნები მათ, რომ პასუხებისთვის ისტორიას ჩახედონ. მიუხედავად იმისა, რომ ადამიანის და ხელოვნური იტელექტის თანამშრომლობა შეიძლება ბოლოდროინდელ ინოვაციად ჩანდეს, ის უკვე დიდი ხანია ვითარდება.
ხელოვნური ინტელექტის ძირითადი ტიპები
გაგაცნობთ AI სისტემების ტიპებს და როგორ იყენებდნენ ადამიანები მათ წლების განმავლობაში.
ძირითადი ტიპები
- ცოდნაზე დაფუძნებული სისტემები: ექსპერტების მიერ დამუშავებულ წესებზე დაყრდნობით იღებენ დასკვნებს.
- სასწავლო სისტემები: აუმჯობესებენ მუშაობას მონაცემებისა და უკუკავშირის დამუშვებით.
- გენერაციული სისტემები: ქმნიან ახალი შინაარსს კონტენტს სხვადასხვა მონაცემების დამუშვებით.
ცოდნაზე დაფუძნებული სისტემები
MYCIN იყო ცოდნაზე დაფუძნებული სისტემის ადრეული მაგალითი, რომელიც შეიქმნა 1970-იან წლებში. მას შეეძლო ბაქტერიული ინფექციების დიაგნოსტიკა და რეკომენდაციების გაცემა სამედიცინო ექსპერტების მიერ დადგენილ წესებზე დაყრდნობით. მიუხედავად იმისა, რომ MYCIN პრაქტიკაში არ გამოიყენებოდა, მან ექსპერტის ცოდნა ხელმისაწვდომი გახადა და საიმედო შედეგები უზრუნველყო.
ცოდნაზე დაფუძნებული სისტემები შესანიშნავია გადაწყვეტილების მიღების ავტომატიზაციისთვის. ამიტომაც ისინი დღესაც გამოიყენება დიაგნოსტიკური მხარდაჭერისთვის ჯანდაცვის სფეროში, მომხმარებელთა მხარდაჭერის ჩატბოტებში და იურიდიულ ექსპერტულ სისტემებში, მაგრამ მათ ესაჭიროებათ ძალიან სტრუქტურირებული მონაცემების შეყვანა, რაც იმას ნიშნავს, რომ ისინი არ არიან ძალიან მოქნილი და ვერ ადაპტირდებიან ახალ სიტუაციებთან ადამიანის დახმარების გარეშე.
სასწავლო სისტემები
1959 წელს არტურ სამუელმა შექმნა ერთ-ერთი პირველი სასწავლო სისტემა, რომელიც იყო checkers-playing პროგრამა, რომელიც საკუთარ თამაშს აუმჯობესებდა. დღეს სასწავლო სისტემები გამოიყენება სარეკომენდაციო ძრავებში, თაღლითობის გამოვლენასა და პერსონალიზებულ მარკეტინგში. ისინი უფრო ადაპტირებულნი არიან ვიდრე ცოდნაზე დაფუძნებული სისტემები, მაგრამ სასწავლო სისტემის შედეგები დამოკიდებულია სასწავლო მონაცემებზე. თუ მონაცემები მიკერძოებულია, შედეგიც იქნება მიკერძოებული. მონაცემთა პროფილის ცვლილებისას სისტემამ შესაძლოა დროთა განმავლობაში დაკარგოს ეფექტურობა. სასწავლო სისტემების ინტეგრირება გულისხმობს სისტემის მიერ მიღებული ყველა გადაწყვეტილების მონიტორინგს, რათა შედეგები იყოს ზუსტი და სამართლიანი.
გენერაციული სისტემები
პირველი გენერაციული სისტემები იყვნენ ჩატბოტები. ELIZA, რომელიც შეიქმნა 1961 წელს, იყო ადრეული ჩატბოტი, რომელიც პასუხობდა ხალხს საინტერესო, ადამიანური ჟღერადობის პასუხებით. დღევანდელი გენერაციული AI-ები, როგორიცაა OpenAI-ს GPT-4, Anthropic-ის Claude Sonnet 3.5 და Google-ის Gemini 1.5, ქმნიან დახვეწილ ტექსტს, სურათებს, მუსიკას და კოდს. რთული ნაწილია იმის უზრუნველყოფა, რომ შექმნილი შინაარსი მაღალი ხარისხის და შესაბამისი იყოს თქვენს მოთხოვნებთან. ამიტომაც, ხშირად საჭიროა ადამიანის ზედამხედველობა.
როგორც AI სისტემები განვითარდა, ასევე განვითარდა მათთან მუშაობის გზები.
აგენტური სისტემები
ავიღოთ ხელოვნურ აგენტებზე დაფუძნებული სისტემების განვითარება. ადრეული AI სისტემები ძირითადად ავტონომიური იყო, რაც იმას ნიშნავს, რომ ისინი მუშაობდნენ ადამიანის მუდმივი ზედამხედველობის გარეშე. ამან გზა გახსნა აგენტური სისტემებისთვის: ავტონომიური ერთეულების ჯგუფები, რომლებიც ერთად მუშაობენ საერთო პრობლემის გადასაჭრელად. მაგალითად, ჭკვიანი სახლის სისტემა, სადაც თერმოსტატი, კონდიციონერი და დამატენიანებელი ერთად მუშაობენ სახლის კომფორტული ტემპერატურის შესანარჩუნებლად. მსგავსი სისტემები მოდულარული, მოქნილი და მასშტაბირებადია. თქვენ შეგიძლიათ დაამატოთ ახალი აგენტები ან შეცვალოთ არსებული, მთელი სისტემის შეფერხების გარეშე. ამიტომაც იყენებენ მათ რობოტიკაში, მიწოდების ჯაჭვის მენეჯმენტსა და მოძრაობის კონტროლში. ეს სისტემები უფრო აქტუალური ხდება GPT ბოტებითა და ურთიერთდაკავშირებული სისტემებით, რომლებიც ერთად ასრულებენ სხვადასხვა დავალებებს.
HITL სისტემები
მაშინ, როცა აგენტზე დაფუძნებული სისტემები დიდწილად არის “დააყენე და დაივიწყე” შინაარსის, სხვა განვითარებად სისტემებს უფრო მეტად სჭირდებათ ადამიანის ჩართულობა, მაგალითად HITL სისტემები. ამ სისტემაში AI იღებს პირველად გადაწყვეტილებას ან რეკომენდაციას, რომელსაც შემდეგ ადამიანები განიხილავენ და ამტკიცებენ. ჩვენ ვიღებთ AI-ის სიჩქარეს და ეფექტურობას, ასევე ადამიანურ გამოცდილებას და ანგარიშვალდებულებას. HITL სისტემები ჩვეულებრივია სამედიცინო დიაგნოსტიკაში, სადაც AI მიუთითებს პოტენციურ საკითხებზე ჯანდაცვის პროფესიონალების შემდგომი შესასწავლად.
თანაშემოქმედება
ჩვენ უფრო მეტ რამეს ვქმნით ხელოვნურ ინტელექტთან ერთად. ამას ხშირად ხედავთ გენერაციულ AI სისტემებში, სადაც ადამიანები ხელოვნური ინტელექტის დახმარებით ასრულებენ სხვადასხვა შემოქმედებით სამუშოებს. შეგვიძლია ამ პროცესს ვუწოდოთ თანაშემოქმედება, რომელიც მოიცავს ისეთი პროდუქტების შექმნას, როგორიცაა კონტენტი, დიზაინი და ა.შ.
AI როგორც პირადი ასისტენტი
AI არა მხოლოდ ამოცანების შესრულებისთვისაა. მას ასევე შეუძლია დაგეხმაროთ პირადად. დღეს, AI-ს შეუძლია მოერგოს ჩვენს ინდივიდუალურ პრეფერენციებს, რაც ადამიანის და AI თანამშრომლობას ახალ საფეხურზე აყენებს.
ძირითადი ფუნქციები
- დაგიბრუნოთ უკუკავშირის თქვენს მიერ შექმნილი სტატიის ან პროგრამული კოდის შესახებ
- გაანალიზოს თქვენი მეტყველება და ქცევა შეხვედრების დროს
- იყოს დებატების პარტნიორი, შეიმუშოს თქვენთან ერთად სხვადასხვა სტრატეგია
- მოაწესრიგოს თქვენი ჩანაწერები და ა.შ.
მაგალითად ChatGPT-ს ასევე შეუძლია, წარსული ჩეთების დამახსოვრება, რათა გაეცნონ თქვენს პრეფერენციებს და პრიორიტეტებს, რაც კიდევ უფრო პერსონალიზირებულს ხდის მათთან კომუნიკაციას.
მომავალი ტენდენციები
მულტიმოდალური სისტემები, რომლებსაც შეუძლიათ ინფორმაციის დამუშავება და ინტეგრირება სხვადასხვა წყაროდან, როგორიცაა ტექსტი, სურათები და აუდიო, კიდევ უფრო მეტ შესაძლებლობას იძლევა. ეს სისტემები საშუალებას მოგვცემს შევასრულოთ უფრო რთული ამოცანები AI-ის საშუალებით, როგორიცაა კითხვის დასმა სურათის შესახებ ან აუდიო და ვიდეოს ანალიზი.
ასე რომ, თვალი ადევნეთ მომავალს. ნუ შეგეშინედბათ ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების, რადგან ისინი აძლიერებენ ჩვენს ადამიანურ შესაძლებლობებს.
