Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ)
Βασικές δυνατότητες της Τεχνητής Νοημοσύνης:
- Μάθηση και προσαρμογή μέσω δεδομένων
- Αναγνώριση προτύπων και εικόνων
- Κατανόηση και επεξεργασία γλώσσας
- Διατύπωση προβλέψεων και συστάσεων
- Αυτοματοποίηση πολύπλοκων διεργασιών
Ποιος είναι ο απλός ορισμός της Τεχνητής Νοημοσύνης;
Με απλά λόγια, η Τεχνητή Νοημοσύνη εκδηλώνεται όταν οι υπολογιστές και τα μηχανήματα προγραμματίζονται ώστε να σκέπτονται και να μαθαίνουν με τρόπο ανάλογο του ανθρώπινου. Αντί να ακολουθούν απλώς προκαθορισμένες εντολές, τα συστήματα ΤΝ έχουν την ικανότητα να αναλύουν πληροφορίες, να εκμαθαίνουν από αυτές και να λαμβάνουν αποφάσεις ή να διατυπώνουν προβλέψεις βασιζόμενα στα όσα έχουν αφομοιώσει. Μπορεί να το αντιληφθεί κανείς ως τη διαδικασία εκπαίδευσης των υπολογιστών να αποκτούν διάνοια και να επιλύουν προβλήματα αυτόνομα.
Ποιες είναι οι 4 κατηγορίες Τεχνητής Νοημοσύνης;
Οι τέσσερις κατηγορίες Τεχνητής Νοημοσύνης είναι:
1. Αντιδραστικά Μηχανήματα
Η πλέον στοιχειώδης μορφή ΤΝ
Ανταποκρίνονται σε τρέχουσες καταστάσεις χωρίς μνήμη
Αδυνατούν να εκμαθαίνουν από προηγούμενες εμπειρίες
Παράδειγμα: Υπολογιστές σκακιού όπως το Deep Blue της IBM
2. ΤΝ Περιορισμένης Μνήμης
Δύναται να αξιοποιεί προηγούμενες εμπειρίες για μελλοντικές αποφάσεις
Αποθηκεύει δεδομένα προσωρινά
Οι περισσότερες σύγχρονες εφαρμογές ΤΝ ανήκουν εδώ
Παραδείγματα: Αυτόνομα οχήματα, συνομιλητικοί πράκτορες (chatbots), συστήματα συστάσεων
3. ΤΝ Θεωρίας του Νου
Παραμένει σε μεγάλο βαθμό θεωρητική
Θα κατανοούσε συναισθήματα, πεποιθήσεις και σκέψεις
Θα μπορούσε να αλληλεπιδρά κοινωνικά όπως οι άνθρωποι
Δεν έχει ακόμη επιτευχθεί πλήρως στην πράξη
4. Αυτεπίγνωστη ΤΝ
Υποθετική μελλοντική ΤΝ με συνείδηση
Θα διέθετε αυτοεπίγνωση και συναισθήματα
Θα κατανοούσε τη δική της ύπαρξη
Επί του παρόντος υπάρχει μόνο στην επιστημονική φαντασία
Σημείωση: Η πλειονότητα της σύγχρονης ΤΝ λειτουργεί στο επίπεδο της Περιορισμένης Μνήμης, ενώ η ΤΝ Θεωρίας του Νου και η Αυτεπίγνωστη ΤΝ παραμένουν μελλοντικές προοπτικές.
Πώς λειτουργεί η Τεχνητή Νοημοσύνη;
Η ΤΝ λειτουργεί μέσω τριών κύριων σταδίων:
(1) συλλογή και επεξεργασία μεγάλων όγκων δεδομένων,
(2) χρήση αλγορίθμων για αναγνώριση προτύπων και εκμάθηση από αυτά τα δεδομένα, και
(3) εφαρμογή της αποκτηθείσας γνώσης για διατύπωση προβλέψεων ή αποφάσεων επί νέων, άγνωστων δεδομένων.
Στάδιο 1: Συλλογή Δεδομένων
Τα συστήματα ΤΝ απαιτούν τεράστιες βάσεις δεδομένων για εκπαίδευση
Τα δεδομένα μπορεί να είναι εικόνες, κείμενα, ήχος, αριθμοί ή αναγνώσεις αισθητήρων
Η ποιότητα και η ποσότητα των δεδομένων επηρεάζουν άμεσα την απόδοση της ΤΝ
Στάδιο 2: Εκπαίδευση
Οι αλγόριθμοι αναλύουν τα δεδομένα
Εντοπίζουν πρότυπα και συσχετισμούς
Προσαρμόζουν εσωτερικές παραμέτρους για βελτίωση της ακρίβειας
Επαναλαμβάνουν τη διαδικασία χιλιάδες ή εκατομμύρια φορές
Στάδιο 3: Συναγωγή (Πρόβλεψη)
Εφαρμογή της αποκτηθείσας γνώσης σε νέα δεδομένα
Διατύπωση προβλέψεων ή ταξινομήσεων
Συνεχής εκμάθηση από νέες εισροές
Βελτίωση της ακρίβειας με την πάροδο του χρόνου
Ποιο είναι το μέλλον της Τεχνητής Νοημοσύνης;
Το μέλλον της ΤΝ περιλαμβάνει ευρεία αυτοματοποίηση, πιο προηγμένα συστήματα γενικής ΤΝ, ηθική ανάπτυξη της ΤΝ, συνεργασία ανθρώπου-ΤΝ και ενσωμάτωση σε κάθε βιομηχανία. Βασικές τάσεις για την περίοδο 2025-2030 περιλαμβάνουν την πολυτροπική ΤΝ (κατανόηση κειμένου, εικόνων και ήχου ταυτόχρονα), τη ρύθμιση της ΤΝ, τους εξατομικευμένους βοηθούς ΤΝ και καινοτόμες εφαρμογές στην υγειονομική περίθαλψη, την κλιματική αλλαγή και την επιστημονική ανακάλυψη.
Πόσο κοστίζει η εκμάθηση ΤΝ και η απόκτηση θέσης εργασίας στην ΤΝ;
Το συνολικό κόστος για εκμάθηση ΤΝ και απόκτηση θέσης εργασίας κυμαίνεται από 500 ευρώ (οικονομική αυτοδιδασκαλία) έως 50.000+ ευρώ (πανεπιστημιακός τίτλος). Η πλέον αποδοτική οδός είναι τα εντατικά προγράμματα bootcamp (3-6 μήνες), τα οποία περιλαμβάνουν δομημένο πρόγραμμα σπουδών, πρακτικά έργα και υποστήριξη σταδιοδρομίας. Υπολογίστε επιπλέον έξοδα διαβίωσης, εξοπλισμό και 6-12 μήνες χρόνου εκμάθησης για ένα ρεαλιστικό προϋπολογισμό. Επί του παρόντος διαθέτουμε το πρώτο και μοναδικό Bootcamp Μηχανικών ΤΝ στην Ελλάδα!
