Изкуственият интелект (AI) е всяка машина с „коефициент на интелигентност“, която имитира човешкия интелект и способности, включително творческо мислене и решаване на проблеми.
Терминът AI се счита, че е измислен от Джон Маккарти и Марвин Мински, които по време на семинар в Дартмутския колеж през 1956 г. го дефинират като:
Създаването на компютърни програми, които се занимават със задачи, които понастоящем се изпълняват по-успешно от хората, защото изискват високо ниво на умствени процеси, като възприятие, организация на паметта и критично мислене
Създаването на компютърни програми, които се занимават със задачи, които понастоящем се изпълняват по-успешно от хората, защото изискват високо ниво на умствени процеси, като възприятие, организация на паметта и критично мислене
Днес технологията за изкуствен интелект е изключително популярна, като софтуерът и хардуерът, задвижвани от AI, се използват за различни лични и професионални цели. Те включват използването на AI спътници (като Character AI) за развиване на меките умения на дадено лице, AI двойки програмисти (като Github Copilot) за по-бързо кодиране и AI системи за справяне с глобални проблеми като климатичните промени.
В тази публикация в блога ще разгледаме някои от най-добрите техники за AI – какво представляват и защо са важни.
10 вида техники за изкуствен интелект
Техниките за изкуствен интелект са инструментите и методите, използвани за изграждане на интелигентни системи – основната формула, която придава на AI човекоподобни интелектуални качества.
Ето някои от популярните AI техники:
Машинно обучение (ML)
Сигурно сте виждали много обяви за работа с етикета „AI/ML“. Това е така, защото машинно обучение (ML) е основна част от изследователския екип по AI в повечето организации.
При машинно обучение (ML) AI двигателят се захранва с голямо количество данни и получава конкретни инструкции за анализиране на данните и идентифициране на модели. Това помага за създаването на алгоритми, които предсказват моделите на поведение при хората.
Типичните примери за използване на AI в алгоритмите за машинно обучение са препоръките за продукти, които виждате на онлайн платформите за пазаруване, и алгоритмите в социалните медии, които решават кои публикации събират най-много прегледи и кои публикации биха ви интересували най-много (въз основа на вашите навици при сърфиране).
Вземете например подбраното съдържание, показвано на страницата ви Instagram Explore – то е различно за всеки Instagram акаунт.
Наблюдавано и ненаблюдавано обучение
Наблюдаваното и ненаблюдаваното обучение са двете основни части на машинно обучение (ML). Първото обучава AI алгоритми, използвайки маркирани данни. Например, доставчик на електронна поща може да обучи своята функция за филтриране на спам с данни, маркирани като спам и неспам.
От друга страна, ненадзираното обучение се занимава с немаркирани, неорганизирани данни, а AI извършва тежкия труд по класифициране на данните и откриване на модели.
Електронните магазини използват това, за да препоръчват продукти на потребителите въз основа на различни сигнали от тяхното покупателно поведение, включително разгледаните продукти, прекараното време на страниците с продукти, данни за кликовете, предишни покупки, честота на покупките, търсения, демографски данни и др.
Дълбоко обучение
Като подраздел на машинно обучение, тази AI техника има за цел да имитира невронните мрежи на човешкия мозък, използвайки концепцията за изкуствени невронни мрежи (ANN).
Дълбокото обучение работи на слоеве:
- Първият слой се захранва с информация
- Следващите няколко слоя (тези, които имитират невроните в човешкия мозък) анализират информацията за модели
- Последният слой дава резултата – прогноза или възможно решение на вашия проблем.
Социалните медии като Meta използват AI с дълбоко обучение в рамките на системи за подсилващо обучение, за да идентифицират провокиращи изображения чрез извличане на визуална информация от публикациите. Чрез разпознаване на модели, свързани с известно провокиращо съдържание (например изображения на насилие и самонараняване), AI може да маркира публикации за по-нататъшна проверка от човешки модератори.
Обработка на естествен език (NLP)
Друга популярна техника на AI е обработката на естествен език (NLP), подполе на дълбокото обучение, което се фокусира върху езиците. NLP помага на AI двигателите да разберат граматиката, синтаксиса и различните семантики на езиковата структура на човешкия език, за да генерират човешки език и да направят разговорите между човек и машина по-човешки и по-малко роботизирани.
NLP може да се намери в AI приложения като чатботове (ChatGPT), виртуални асистенти (Siri) и услуги за превод на езици (Google Translate).
Предварителна обработка на текст
Предварителната обработка на текст е в основата на много задачи, свързани с обработката на естествен език (NLP). Тя включва почистване, трансформиране и структуриране на сурови текстови данни, за да ги подготви за анализ от NLP алгоритми.
Предварителната обработка помага за премахването на ненужни данни, като правописни грешки, и преобразуването на главни букви в малки. Това помага на NLP двигателите да изпълняват алгоритмите си по-ефективно и да предоставят по-точни резултати.
Маркиране на части на речта (POS)
Като основна област на техниката на изкуствения интелект за обработка на естествен език (NLP), маркирането на частите на речта (POS) се фокусира върху обозначаването на граматичната функция на всяка дума в изречението – съществително, глагол, прилагателно и др. – в човешкия език.
Като такава, тя работи добре с други AI техники като разпознаване на реч и анализ на настроения, за да определи емоционалния коефициент на текста.
Добър пример за използване на тази AI техника са AI-базираните програми за проверка на правописа като Grammarly.
Разпознаване на именовани обекти (NER)
Разпознаването на имена на обекти (NER) е друго подразделение на NLP. Подобно на NLP, което се занимава с езици, NER се занимава с имена, местоположения и други обекти.
Това го прави мощен инструмент за извличане на информация. Помислете за правни и разследващи услуги – намиране на финансови субекти, идентифициране на свидетели или наблюдение на социалната активност за конкретни ключови думи.
Друг професионален случай на употреба на NER са чатботовете за обслужване на клиенти, които могат лесно да намерят подходяща информация за дейността на клиентите, като например ценовия им план и минали разговори.
Анализ на настроенията
Анализът на настроенията е специализация в обработката на естествен език (NLP), която се фокусира върху разбирането на емоционалните модели в комуникацията. Той се опитва да определи дали текстът изразява положителни, отрицателни или неутрални настроения.
Това може да се използва за анализ на текстови данни като публикации в социални мрежи, клиентски отзиви, онлайн проучвания, новинарски статии и др., което го прави полезен за маркетинговите екипи. Може да им помогне да разберат как хората реагират на тяхната марка и да провеждат пазарни проучвания.
Компютърно зрение
Тази AI техника позволява на компютрите да интерпретират и разбират визуалния свят. Медиите – чрез камери или скенери – се подават към компютъра, който след това използва комбинация от невронни мрежи за дълбоко обучение и възможности за обработка на изображения, за да разбере по-добре изображението.
Това играе ключова роля в самоуправляващите се автомобили, които могат да се движат по пътищата (и да откриват обекти) въз основа на изображенията, изпратени към AI двигателя на автомобила чрез камерите.
Автоматизация и роботика
Тук традиционните методи за автоматизация и роботика са подсилени с AI, за да направят и двете области по-ефективни. AI способностите са интегрирани в роботи и софтуер за автоматизация, за да им помогнат да анализират данни от сензори и тяхната среда.
Това позволява на роботите да възприемат обекти и да разбират фактори като пространство, време и решаване на проблеми, така че да могат лесно да се адаптират към реални сценарии.
Прост пример за това е роботът прахосмукачка. AI помага на роботите прахосмукачки да картографират дома ви и да избягват препятствия като мебели, играчки за домашни любимци или електрически кабели.
Приложението на AI техники в различни индустрии
Техниките за AI, обсъдени в тази публикация в блога, могат да се използват в различни индустрии, от маркетинга до здравеопазването и дори аерокосмическата индустрия.
- Здравеопазване: Наблюдаваното обучение може да се използва за разпознаване на изображения, като например анализ на сканирани изображения и доклади. Например, можете да добавите вашите доклади към AI Planet Medical Report Analyzer, за да получите бърза диагноза.
- Маркетинг: Ненадзираното обучение може да се използва в маркетингови инструменти за показване на реклами, актуализиране на социални медийни емисии и препоръчване на продукти.
- Търговия на дребно: Компютърното зрение може да се използва за наблюдение на касите за самообслужване, а NLP може да се използва за чатботове.
- Финанси: Дълбокото обучение и обучението под наблюдение могат да се използват за идентифициране на финансови измами и други подозрителни дейности.
- Транспорт: Компютърното зрение и роботиката, задвижвана от AI, могат да помогнат за усъвършенстване на рефлексите и адаптивността на самоуправляващите се автомобили. Tesla, например, е инвестирала години на проучвания, за да направи своите автомобили да се движат на автопилот.
- Селско стопанство: Компютърното зрение и дълбокото обучение могат да се използват за анализ на културите за наличие на вредители и планиране на оптимални селскостопански планове. Много платформи като FarmSense и Go Micro са започнали да правят това – последната дори превръща камерата на вашия смартфон в микроскоп, за да можете да изследвате вредителите.
- Образование: Обработката на естествен език (NLP) чрез интерактивни чатботове може да се използва за обучение на учениците по езици и други меки умения.
- Сигурност: Дълбокото обучение, NLP и NER могат да се използват за извличане на информация, идентифициране на изображения, откриване на заплахи и подпомагане на управлението, базирано на AI.
Общи предизвикателства и етични съображения при внедряването на AI
Както всяка нова технология, AI също има своите предизвикателства. Ето някои от най-важните от тях.
Загриженост за поверителността
AI двигателите и алгоритмите се обучават на базата на обществено достъпни данни, което може да доведе до нарушаване на поверителността на данните и авторските права. Освен това много AI инструменти използват данни на клиенти за обучение на своите алгоритми, което може да доведе до изтичане на медицински данни или чувствителна информация за компаниите.
Известно е, че AI генераторите на изображения копират (или са силно вдъхновени) от реални творби на дигитални артисти, което води до широко разпространен проблем с нарушаването на интелектуалната собственост.
Справедливост и пристрастност
AI системите могат да затвърдят предубежденията, присъстващи в обучителните данни, което води до несправедливи или дискриминационни резултати.
Когато ChatGPT за първи път стана достъпен за обществеността, имаше съобщения, че той засилва съществуващите стереотипи за пола. Когато беше попитан за лекари и медицински сестри, той приемаше, че лекарят е „мъж“, а медицинската сестра е „жена“. Той дори приемаше, че изреченията съдържат правописна грешка, вместо да ги интерпретира с възможността за жена лекар или мъж медицинска сестра.
Халюцинации в обясними AI системи
Понякога обяснима AI система (като ChatGPT или Anthropic Claude) генерира фактически неточни или изцяло измислени резултати – с други думи, тя „халюцинира“.
Странична бележка: Обяснимият AI (XAI) има за цел да направи изкуствения интелект, особено машинно обучението, по-прозрачен и разбираем за хората. Като разберем как AI системата достига до своите отговори, можем да идентифицираме и коригираме пристрастия или грешки в нейното разсъждение.
Съществуват различни техники за постигане на XAI. Някои се фокусират върху това да направят вътрешното функциониране на AI модела по-разбираемо. Други се фокусират върху обясняването на индивидуалните решения, взети от модела.
Това може да се дължи на факта, че AI алгоритъмът не е бил обучен с достатъчно данни или че е бил обучен само с един тип данни, което го кара да създава решения или резултати, които съответстват на неговия набор от данни.
Това е доста често срещано, когато хората използват AI за изследвания. Задайте му един въпрос – може би за източник – и той създава въображаем сценарий – като горния пример, в който потребител пита ChatGPT за единствения оцелял от Титаник, а той измисля инцидент с пекар.
Съгласуване на AI
Основен аспект на изследванията в областта на AI е AI съгласуваността, която се отнася до създаването на AI системи, които са от полза за човечеството. AI системите могат да имат непредвидени последствия, ако целите им не са добре дефинирани и съгласувани с „общото благо“.
Прост пример за това е начинът, по който ChatGPT не отговаря на расови или дискриминационни въпроси. Затова е важно да свържем AI творенията с цели, които са в съответствие с по-широкото благосъстояние на човечеството.
Отчетност
Потенциалът на обяснимия AI е неоспорим. От уроци по програмиране до наръчници за ремонт на автомобили, той може да бъде мощен инструмент за учене и изпълнение на задачи. Същите способности обаче могат да бъдат злоупотребени, като се разпространява дезинформация или дори се дават инструкции за разрушителни цели.
Но какво се случва, когато AI допусне грешка? Кой носи отговорност, ако решението на AI доведе до негативни последствия?
За да се предотвратят такива последствия, е важно да се установят прозрачни процеси и ясни линии на отчетност. Вече започнахме да постигаме напредък в тази насока.
Правителството на САЩ, например, е наредило на компаниите, работещи в областта на AI, да споделят всички нови открития с федералното правителство, заедно с резултатите от свързаните с тях тестове за безопасност и заключенията от тях.
Настоящите тенденции в изкуствения интелект
Едва през последните години, по-специално през 2020-те, AI отбеляза голям напредък. Някои от общите тенденции, които наблюдаваме в областта на AI, са:
Предсказуема аналитика
AI алгоритмите могат да анализират данни, за да предскажат бъдещи събития или резултати. Това има приложения във финансите (прогнози за паричните потоци) и търговията на дребно (прогнозиране на търсенето), както и в други области.
Инструменти като Cash Flow Frog, например, могат да анализират приходите ви в реално време и да ви дадат приблизителна оценка на бъдещите печалби.
Разпознаване на модели
Тя се използва за разпознаване на изображения (автомобили с автопилот), откриване на аномалии (идентифициране на измами) и обработка на естествен език (NLP).
Tesla, например, използва AI за анализ на моделите в трафика – с помощта на камери, радари и ултразвукови сензори, за да проверява околната среда на автомобила и да реагира на трафика.
Генеративен AI
Генеративният AI ви помага да създавате нови данни, като изображения, текст или музика, въз основа на съществуващи модели – например, създаване на реалистични портрети на хора, които не съществуват.
Инструменти като Midjourney и Dall-E могат да ви предоставят доста интересни илюстрации въз основа на текстови подсказки.
Чатботове
Програмите за разговорна AI имитират човешкия разговор и могат да се използват за обслужване на клиенти и обучение. Например, компаниите могат да добавят чатботове към своите уебсайтове и приложения, така че клиентите да получават бързи отговори от AI бота, вместо да чакат представител на обслужването на клиенти.
Виртуални асистенти
Асистентите, задвижвани от AI, като Siri и Alexa, могат да разбират и да отговарят на гласови команди, помагайки с задачи като планиране на срещи или управление на умни устройства в дома.
Системи за препоръки
AI алгоритмите предлагат продукти, филми и други неща въз основа на миналите поведения и предпочитания на потребителя.
Например, OTT платформи като Netflix и Hulu използват вашите навици на гледане – какви жанрове гледате, колко дълго гледате нещо и т.н. – за да ви предлагат нови филми или сериали.
Бъдещето на изкуствения интелект
Едно от възможните бъдещи развития на AI е появата на суперинтелигентност, при която машините надминават човешките способности в много области. Звучи като научнофантастичен филм, нали? Но повечето компании, занимаващи се с изследвания в областта на AI, включително големите технологични компании като Google и Microsoft, активно работят за постигането на това бъдеще.
Ето някои често срещани тенденции в AI, които може да са възможни в бъдеще:
- Изкуствен общ интелект (AGI): Това е сценарий, при който AI е толкова интелигентен, колкото човешките същества, и е способен да подхожда към проблемите творчески, използвайки оригинално мислене. Това включва творчески занимания като писане на роман от нулата или писане на поезия, която е толкова емоционална, колкото тази, написана от хора, и научни занимания като предлагане на нови хипотези и проектиране на експерименти.
- Супер интелигентност: Това е следващата стъпка, при която AI става по-интелигентен от човека – помислете за справянето с някои от най-големите предизвикателства в света, включително климатичните промени, бедността и болестите, и оптимизирането на процеси, които надхвърлят човешкото разбиране.
- Сингулярността на AI: Представете си момент, в който развитието на AI се ускорява до степен, в която не можем да го контролираме или дори да го разберем. Този бърз растеж на интелигентността е това, което представлява сингулярността. Някои смятат, че постигането на AGI може да предизвика сингулярността. AGI, с неговите превъзходни способности за решаване на проблеми, би могъл бързо да подобри собствената си интелигентност, което да доведе до „интелигентна експлозия“ – и да започне да управлява света. Звучи дистопично, нали?
Макар че сингулярността все още изглежда нереалистична, много хора се притесняват от нея. Сам Алтман от OpenAI признава, че се страхува от потенциалните последствия на AI сингулярността.
Но всички тези „бъдещи сценарии“ са хипотетични и може да отнемат години. В близко бъдеще AI ще направи фурор в здравеопазването, научните изследвания и Интернет на нещата (IoT) – с диагностични центрове, статистически анализи и самоуправляващи се автомобили, за да споменем само някои от примерите.
Популярни AI инструменти и ресурси
Сега нека разгледаме някои AI ресурси, които са достъпни за ежедневна употреба, и как можете да се възползвате от тях.
OpenAI
OpenAI е нестопанска изследователска компания, която се стреми да гарантира, че изкуственият интелект е от полза за цялото човечество. Дългосрочната им цел е „ползите от, достъпът до и управлението на изкуствения общ интелект (AGI) да бъдат широко и справедливо споделени“.
AGI е вид AI, който притежава „човекоподобни“ когнитивни способности в решаването на проблеми, творчеството и социалното взаимодействие. Докато настоящите AI модели могат да ви помогнат да анализирате доклад или да намерите информация бързо, целта на OpenAI с AGI е да го направи способен да пише романи или дори да разбира човешките емоции.
Макар че тези примери за употреба все още са хипотетични, следващите няколко години ще бъдат интересни, докато наблюдаваме развитието на тази област. Засега те планират да създадат AI решения, които да осигурят бавен преход към света на AGI. Те вярват, че това ще позволи на политиците и обществеността да разберат и приемат AI.
Последната разработка в тази насока са техните GenAI инструменти: ChatGPT (генериране на текст) и DALL-E (генериране на изображения).
ChatGPT, в частност, е добре приет от ентусиастите на AI, особено заради способностите си за обработка на естествен език. Доста чатботове и функции за разговорна AI са изградени върху GPT двигателя.
DALL-E, от друга страна, предизвика смесени реакции от страна на хората (особено дизайнерите). Те намират изображенията за неясни и разбъркани.
Google DeepMind
DeepMind на Google е програма за изследване на AI, която се фокусира върху изкуствения общ интелект (AGI) и включва AI техники като NLP и компютърно зрение.
Някои от индустриите, на които Google DeepMind се фокусира, са биологичната интелигентност, виртуалните асистенти и игрите. Можете да опитате Google Gemini, за да се запознаете отблизо с възможностите на GenAI на Google DeepMind.
Но едно удивително развитие в областта на AI е AlphaFold, който може да анализира протеинови структури. Въпреки че все още е в етап на изследване, медицинските специалисти го приемат добре, вярвайки, че може да им помогне да диагностицират заболявания по-бързо и по-точно.
За разлика от OpenAI, Google се фокусира върху създаването на „безопасен“ AI. Това е довело до създаването на Frontier Safety Framework, чиято цел е да анализира и намалява потенциалните рискове, свързани с усъвършенствания AI.
Антропна
Anthropic е компания за безопасност и изследвания в областта на AI, чиято цел е да обучава „полезни, честни и безвредни“ AI системи. Подобно на Google Gemini и ChatGPT на OpenAI, Anthropic също разполага с LLM режим — Claude.
Клод може да генерира различни творчески текстови формати, включително стихове, код, скриптове и имейли.
Anthropic е и чудесен пример за етичното използване на AI. Наскоро компанията се появи в новините заради нарушение на авторски права, когато музикални продуценти я съдиха за обучението на Claude с текстовете на техните песни. Те твърдят, че Claude незаконно възпроизвежда текстове и искат милиони долари обезщетение.
Този случай подчертава сивата зона в използването на AI за творчески цели, а присъдата тук може да създаде прецедент за съдържанието, генерирано от AI в бъдеще.
ClickUp Brain — AI асистентът на ClickUp
ClickUp, приложение за продуктивност на работното място, разполага с вградени GenAI функции, наречени ClickUp Brain.
ClickUp Brain е нещо като виртуален асистент, интегриран с всички инструменти в пакета ClickUp, за да улесни ежедневната работа (и живот) на потребителите.
Ето как ClickUp Brain може да помогне на професионалисти от различни роли и индустрии:
Мениджър на знания за AI
Уморени сте да претърсвате документ след документ, за да намерите важна информация? С ClickUp Brain можете лесно да намерите информация от всяка уики, доклад или вътрешен документ за секунди.
Още по-добре, можете да го помолите да генерира бързи резюмета на документи или стенограми от срещи, за да можете лесно да сте в крак с най-новите подробности за компанията или клиента.
Мениджър на AI проекти
Друго предимство на използването на ClickUp Brain е, че той автоматизира рутинната работа, свързана с управлението на проекти. Например, можете да използвате ClickUp Brain, за да:
- Генериране на подзадачи за всеки проект
- Получавайте кратки обобщения за напредъка на вашия проект
- Настройте автоматизации, за да управлявате задачите си с команди на естествен език
- Извлечете действия от коментарите
AI Writer for Work
ClickUp предлага и надежден асистент за писане, който може да бъде особено полезен за маркетолози и хора, които не се чувстват комфортно да пишат. AI Writer for Work може да ви помогне в следното:
- Брейнсторминг на идеи и изготвяне на брифинги за кампании
- Създавайте съдържание в различни формати, като блог, имейл и публикации в социални мрежи
- Превеждайте съдържание на различни езици
- Помощ при редактиране и проверка на правописа
- Създавайте таблици и организирайте данните в лесно четим формат
На работното място екипите и отделните лица могат да използват ClickUp Brain, за да изготвят всички свои вътрешни и външни комуникации от всяка точка в ClickUp – коментари към задачи, документи и имейли. Добавете своите мисли в инструмента за писане с AI в стенографски вид и той ще ги доусъвършенства за вас.
Шаблони за подсказки за конкретни роли
Не само това, но получавате и достъп до шаблони за AI подсказки за всяка роля, така че можете да започнете веднага. Ето някои примери за такива подсказки:
- Отчети за състоянието и шаблони за дневен ред на срещи за екипи за обслужване на клиенти
- График на проекта и RACI шаблони за проектни мениджъри
- Тестови планове и проучвания за тестване от потребители за софтуерни екипи
Повишете нивото на работата си с AI инструменти
Смята се, че изкуственият интелект ще окаже голямо влияние върху начина, по който живеем и работим в следващите години. От подобряване на индивидуалната производителност до оперативната ефективност на големи организации, от намиране на лек за болести до анализиране на данни и прогнозиране на макроикономическите тенденции, AI двигателите се смятат за средство за подобряване на света.
Като индивидуални лица, можете да направите първата стъпка, като се обучите да станете AI инженер (ако това ви интересува) или като използвате AI инструменти като ClickUp Brain, за да оптимизирате живота си.
Препоръчителна литература: Как да станете инженер по подсказки
Защо да не опитате ClickUp още днес? Регистрирайте се безплатно в ClickUp и разберете как може да подобри всички аспекти от живота ви!