Co to jest aplikacja sztucznej inteligencji?

  • {liczbaMinut} minut

Sztuczna inteligencja (AI) odnosi się do systemów przeznaczonych do wykonywania zadań, które zwykle wymagają ludzkiej inteligencji — takich jak rozumowanie, rozwiązywanie problemów, postrzeganie i interpretacja języka. Odpowiedzialne używanie sztucznej inteligencji: podkreśla sprawiedliwość, przejrzystość i etyczne wykorzystanie technologii sztucznej inteligencji.

Kluczowe obciążenia sztucznej inteligencji:

  • Generatywna sztuczna inteligencja
  • Agenci i automatyzacja
  • Mowa
  • Analiza tekstu
  • przetwarzanie obrazów
  • Wyodrębnianie informacji

Wszystkie te obciążenia są oparte na podstawach uczenia maszynowego.

Obraz przedstawiający obciążenia wymienione powyżej.

Sztuczna inteligencja to szerszy cel — tworzenie systemów, które naśladują ludzką inteligencję. Uczenie maszynowe (ML) to podstawowa metoda używana do osiągnięcia sztucznej inteligencji i jest możliwa przez algorytmy oparte na danych. Ogólnie rzecz biorąc, uczenie maszynowe umożliwia maszynom uczenie się wzorców z danych i poprawianie wydajności bez wyraźnego programowania.

Typy uczenia maszynowego:

  • Nadzorowane i nienadzorowane uczenie: takie jak regresja (nadzorowany) do przewidywania cen, klasyfikacja (nadzorowana) na potrzeby wykrywania spamu i klastrowanie (nienadzorowane) dla segmentacji klientów.
  • Uczenie głębokie: wyspecjalizowana gałąź uczenia maszynowego korzystająca z sieci neuronowych z wieloma warstwami dla zadań takich jak rozpoznawanie obrazów i synteza mowy. Uczenie głębokie stanowi podstawę za pośrednictwem sieci neuronowych, które uczą się złożonych wzorców z ogromnych zestawów danych.
  • Generowanie sztucznej inteligencji: używa funkcji uczenia głębokiego do tworzenia nowej zawartości — tekstu, obrazów, dźwięku, kodu — a nie tylko klasyfikowania lub przewidywania wyników.

Aplikacje sztucznej inteligencji

Aplikacja sztucznej inteligencji to rozwiązanie programowe, które używa technik sztucznej inteligencji, takich jak przetwarzanie obrazów, mowa i wyodrębnianie informacji, do wykonywania zadań, które zwykle wymagają analizy podobnej do człowieka. Te aplikacje potrafią rozumieć, rozumować, uczyć się i reagować na dane wejściowe w sposób bardziej adaptacyjny i inteligentny niż tradycyjne oprogramowanie.

Aplikacje sztucznej inteligencji to:

  • Oparte na modelu: używają wytrenowanych modeli do przetwarzania danych wejściowych i generowania danych wyjściowych, takich jak tekst, obrazy lub decyzje.
  • Dynamiczne: w przeciwieństwie do programów statycznych aplikacje sztucznej inteligencji mogą poprawić się w czasie poprzez ponowne trenowanie lub dostrajanie.

Oto niektóre typowe sposoby interakcji osób z aplikacjami sztucznej inteligencji:

  • Interfejsy konwersacyjne: użytkownicy wchodzą w interakcje za pośrednictwem czatbotów lub asystentów głosowych (takich jak: zadawanie pytań, uzyskiwanie rekomendacji).
  • Funkcje osadzone: sztuczna inteligencja jest zintegrowana z aplikacjami na potrzeby zadań, takich jak autouzupełnianie, rozpoznawanie obrazów lub wykrywanie oszustw.
  • Pomoc techniczna dotycząca decyzji: aplikacje sztucznej inteligencji zapewniają szczegółowe informacje lub przewidywania, które ułatwiają użytkownikom podejmowanie świadomych wyborów (takich jak spersonalizowane zakupy, diagnostyka medyczna).
  • Automatyzacja: obsługują powtarzające się zadania, takie jak przetwarzanie dokumentów lub obsługa klienta, co zmniejsza nakład pracy ręcznej.

Oto kilka przykładów aplikacji sztucznej inteligencji dla różnych branż:

  • Opieka zdrowotna: narzędzia diagnostyczne oparte na sztucznej inteligencji, które analizują obrazy medyczne (takie jak zdjęcia rentgenowskie lub MRI), aby pomóc lekarzom wykrywać choroby dokładniej i szybko.
  • Finanse: Systemy wykrywania oszustw, które używają sztucznej inteligencji do monitorowania transakcji w czasie rzeczywistym i identyfikowania podejrzanych działań, pomagając zapobiegać przestępstwom finansowym.
  • Sprzedaż detaliczna: Spersonalizowane systemy rekomendacyjne, które analizują zachowanie i preferencje klientów, aby sugerować produkty, zwiększając komfort zakupów.
  • Produkcja: Rozwiązania do konserwacji predykcyjnej, które używają sztucznej inteligencji do monitorowania sprzętu i prognozowania, kiedy maszyny mogą zakończyć się niepowodzeniem, co zmniejsza koszty przestojów i konserwacji.
  • Edukacja: Inteligentne systemy korepetycji, które dostosowują się do stylu i tempa nauki każdego ucznia, zapewniając dostosowane opinie i wsparcie w celu zwiększenia wyników uczenia się.

Następnie przyjrzyjmy się poszczególnym składnikom aplikacji sztucznej inteligencji w odniesieniu do technologii firmy Microsoft.