O technologii na głos – Odcinek 71: AI: jak to działa?
💡Sztuczna inteligencja. Jedni nią straszą, inni widzą w niej nadzieję – ale o co tak naprawdę w niej chodzi?
💡Tajniki AI zdradza Maciej Szymkowski, kierownik Sekcji Rozwoju Sztucznej Inteligencji w Łukasiewicz – Poznańskim Instytucie Technologicznym.
💡 Tym odcinkiem rozpoczynamy cykl #AI, w którym rozmawiać będziemy o różnych jej zastosowaniach oraz szansach i zagrożeniach, jakie niesie.
Sztuczna inteligencja: Od neuronów po sieci głębokie – jak to naprawdę działa?
Sztuczna inteligencja (AI) to nie tylko chwytliwe hasło, ale złożona dziedzina nauki, która rewolucjonizuje nasze życie. W tym artykule zagłębimy się w mechanizmy działania AI, analizując kluczowe koncepcje i technologie, które napędzają jej rozwój.
Architektura sieci neuronowych: fundament inteligencji maszynowej
U podstaw większości systemów AI leżą sieci neuronowe, inspirowane budową ludzkiego mózgu. Składają się one z warstw połączonych ze sobą neuronów, które przetwarzają i przekazują informacje. Proces uczenia się sieci neuronowej polega na dostosowywaniu wag połączeń między neuronami, co pozwala na identyfikację złożonych wzorców w danych.
Głębokie uczenie: rewolucja w rozpoznawaniu wzorców
Głębokie uczenie (deep learning) to poddziedzina uczenia maszynowego, która wykorzystuje wielowarstwowe sieci neuronowe do analizy ogromnych zbiorów danych. Dzięki temu modele AI mogą osiągać niezwykłą dokładność w zadaniach takich jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego i generowanie mowy.
Algorytmy uczenia: od nadzorowanego do nienadzorowanego
Istnieją różne podejścia do uczenia maszynowego, w tym uczenie nadzorowane, nienadzorowane i ze wzmocnieniem. W uczeniu nadzorowanym model uczy się na podstawie oznaczonych danych, w uczeniu nienadzorowanym – na podstawie nieoznaczonych danych, a w uczeniu ze wzmocnieniem – poprzez interakcję ze środowiskiem i otrzymywanie nagród za poprawne działania.
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP): zrozumieć ludzką mowę
NLP to dziedzina AI, która zajmuje się analizą i generowaniem ludzkiego języka. Modele NLP wykorzystują techniki takie jak tokenizacja, znakowanie części mowy i analiza sentymentów, aby zrozumieć znaczenie tekstu i mowy.
Etyczne wyzwania AI: odpowiedzialność i transparentność
Wraz z rozwojem AI pojawiają się ważne pytania etyczne dotyczące odpowiedzialności, transparentności i wpływu na społeczeństwo. Kluczowe jest, aby systemy AI były projektowane i wdrażane w sposób etyczny, z uwzględnieniem potencjalnych konsekwencji.
Przyszłość AI: w kierunku sztucznej ogólnej inteligencji (AGI)
Choć obecne systemy AI są wyspecjalizowane w określonych zadaniach, celem wielu badaczy jest stworzenie sztucznej ogólnej inteligencji (AGI), która będzie w stanie wykonywać dowolne zadanie intelektualne, które potrafi wykonać człowiek.
W Łukasiewicz - PIT rozwijamy narzędzia oparte na Sztucznej Inteligencji
DOWIEDZ SIĘ WIĘCEJ
8 lutego 2024
O technologii na głos – Odcinek 73: Z ludzkiego na komputerowy. O języku
15 lutego 2024
O technologii na głos – Odcinek 74: Technologia blockchain i jej zastosowania
21 grudnia 2023
O technologii na głos – Odcinek 69: Czy dzięki AI uda się odtworzyć ciągłość rdzenia kręgowego?
14 grudnia 2023
O technologii na głos – Odcinek 68: Jak się bada pociągi?
WSZYSTKIE PODCASTY