Σήμερα, το 35% των εταιρειών χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη και ένα άλλο 42% σχεδιάζει να την εφαρμόσει στο μέλλον. Αλγόριθμος
4 οφέλη της Python για εργασία με τεχνητή νοημοσύνη
Η Python είναι μια από τις πιο δημοφιλείς γλώσσεςπρογραμματισμός στον κόσμο: χρησιμοποιείται από το 48% των ειδικών πληροφορικής. Στα τέλη του 2022, έγινε ηγέτης στην κατάταξη IEEE Spectrum και στον δείκτη TIOBE και κατέλαβε τη δεύτερη θέση στην έρευνα JetBrains.
Η Python βρίσκεται στην κορυφή των δημοφιλών γλωσσών στον δείκτη TIOBE για δεύτερη χρονιά.
Υπάρχουν πολλά χαρακτηριστικά για τα οποία επιλέγεται η Python από ειδικούς ML:
1. Απλή σύνταξη
Αυτή η αρχή αντανακλάται στη φιλοσοφία της γλώσσας "Zen Python":
- Το όμορφο είναι καλύτερο από το άσχημο.
- Το ρητό είναι καλύτερο από το άρρητο.
- Το απλό είναι καλύτερο από το σύνθετο.
- Η αναγνωσιμότητα έχει σημασία.
- Εάν η εφαρμογή είναι δύσκολο να εξηγηθεί, η ιδέα είναι κακή.
- Εάν η υλοποίηση είναι εύκολο να εξηγηθεί, η ιδέα είναι πιθανότατα καλή.
Η σαφής σύνταξη της γλώσσας βοηθά στη δοκιμή υποθέσεων, στην ανάπτυξη προγραμμάτων και στην ταχύτερη αποσφαλμάτωση και ο απλός αναγνώσιμος κώδικας συμβάλλει στην ταχεία διάδοση ιδεών και στην ανταλλαγή εμπειριών.
2. Έτοιμες βιβλιοθήκες
Σε έναν από τους πιο δημοφιλείς καταλόγουςλογισμικό γραμμένο σε Python, το PyPI έχει τώρα πάνω από 400 έργα. Μεταξύ αυτών, για παράδειγμα, υπάρχουν εκείνα που απλοποιούν και επιταχύνουν σημαντικά τους σύνθετους υπολογισμούς, την ανάπτυξη αλγορίθμων ML και την εργασία με δεδομένα:
Παραδείγματα έργων στο PyPI
- Το TensorFlow είναι μια βιβλιοθήκη μηχανικής εκμάθησης ανοιχτού κώδικα από την Google που σας επιτρέπει να δημιουργείτε και να εκπαιδεύετε νευρωνικά δίκτυα.
- Το PyTorch είναι ανταγωνιστής του TensorFlow του Facebook. Αυτή η βιβλιοθήκη είναι πιο εύκολη στη χρήση από τους χρήστες λόγω του εύχρηστου API.
- Το Scikit-learn παρέχει λειτουργικότητα που σας επιτρέπει να κλιμακώνετε και να κωδικοποιείτε δεδομένα για μοντέλα μηχανικής μάθησης, καθώς και να τα δημιουργείτε και να τα αξιολογείτε.
- Το Pandas βοηθά στην επεξεργασία και ανάλυση δεδομένων πινάκων, καθώς και στην προετοιμασία τους για περαιτέρω εκπαίδευση αλγορίθμων.
- Το NumPy έχει σχεδιαστεί για να λειτουργεί με πολυδιάστατους πίνακες και πίνακες, οι οποίοι χρησιμοποιούνται ευρέως στην ανάλυση δεδομένων.
- Gensim - βιβλιοθήκη για μη ελεγχόμενουςθεματική μοντελοποίηση και ανάλυση ομοιότητας εγγράφων. Χρησιμοποιείται ευρέως για εργασίες όπως η σύνοψη κειμένου και η ομαδοποίηση εγγράφων. Για παράδειγμα, εάν εκπαιδεύσετε ένα AI και χρησιμοποιήσετε τη συνάρτηση most_similar(), μπορείτε να βρείτε λέξεις που είναι παρόμοιες με αυτές που πληκτρολογήσατε.
3. Cross-platform
Ο ίδιος κώδικας γραμμένος στην Python θα είναιλειτουργούν εξίσου καλά σε διάφορα λειτουργικά συστήματα. Αυτό επιταχύνει σημαντικά τη διαδικασία ανάπτυξης, καθώς δεν χρειάζεται να δημιουργήσετε ξεχωριστές εκδόσεις για Windows, Linux, macOS και, κατά συνέπεια, να δοκιμάσετε αργότερα καθεμία από αυτές.
Επίσης, οι προγραμματιστές που γράφουν AI σε Python σε διαφορετικά λειτουργικά συστήματα μπορούν εύκολα να συνεργαστούν σε ένα έργο, το οποίο συμβάλλει στη μείωση του κόστους ανάπτυξης μεταξύ πλατφορμών για τις επιχειρήσεις.
4. Κοινότητα προγραμματιστών
Προγραμματιστές που χρησιμοποιούν Pythonενώνονται σε κοινότητες σε όλο τον κόσμο, όπου ανταλλάσσουν γνώσεις σε διάφορους τομείς χρήσης μιας γλώσσας προγραμματισμού, συμπεριλαμβανομένης της μηχανικής εκμάθησης. Για παράδειγμα, η MoscowPython φιλοξενεί τακτικά συναντήσεις όπου οι προγραμματιστές μοιράζονται τις περιπτώσεις και τις βέλτιστες πρακτικές τους.
Τι πρέπει να γνωρίζετε εκτός από την Python για να εφαρμόσετε λύσεις που βασίζονται σε AI
Σε αντίθεση με τις ανοιχτές λύσεις που βασίζονται σε μηχανήμάθηση και νευρωνικά δίκτυα, όπως το ChatGPT και το Midjourney, μόνο προγραμματιστές με συγκεκριμένο τεχνικό υπόβαθρο μπορούν να αναπτύξουν και να εφαρμόσουν τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης. Τέτοιοι ειδικοί, για παράδειγμα, εκπαιδεύονται στη Netology στο μάθημα Data Scientist. Εκτός από την Python, θα πρέπει να γνωρίζουν:
- Ανώτερα μαθηματικά.Η επίλυση μαθηματικών προβλημάτων βοηθάειανάπτυξη αλγοριθμικής σκέψης - μια δεξιότητα που αποτελεί τη βάση της δουλειάς οποιουδήποτε προγραμματιστή στον τομέα της μηχανικής μάθησης. Για να δημιουργήσετε εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης, πρέπει να ξαναμάθετε ή να ανανεώσετε θέματα από ένα πανεπιστημιακό μάθημα:
- γραμμική άλγεβρα (η έννοια της βαθμωτής, του διανύσματος, του πίνακα, του τανυστή και των ενεργειών σε αυτά);
- μαθηματική ανάλυση (παράγωγα, λογισμός διανυσμάτων/πίνακας/αλγόριθμοι διαβάθμισης).
- Θεωρία πιθανοτήτων και στατιστική (βασικά στοιχεία της στατιστικής, βασικά στοιχεία εργασίας με πιθανότητες, τυχαίες μεταβλητές, θεώρημα Bayes, κατανομές).
- Αγγλική γλώσσα.Χωρίς γνώση αυτής της ξένης γλώσσας, είναι αδύνατο να γίνεις περιζήτητος ειδικός στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης: όλα τα νέα άρθρα και οι εξελίξεις εμφανίζονται πρώτα σε ξένες πηγές.
- Βάσεις δεδομένων (DB)που χρησιμοποιούνται για την αποθήκευση και την οργάνωσηδεδομένα, στα οποία εκπαιδεύονται στη συνέχεια μοντέλα μηχανικής μάθησης και νευρωνικά δίκτυα. Για να ανακτήσετε σωστά πληροφορίες από τη βάση δεδομένων, είναι επίσης σημαντικό να γνωρίζετε τα βασικά της SQL (Structured Query Language).
Ποιες τεχνολογίες που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιήσει οποιαδήποτε επιχείρηση
Οι περισσότερες επιχειρηματικές λύσεις βασίζονται σετεχνητή νοημοσύνη - εσωτερικές δαπανηρές εξελίξεις, η δημιουργία των οποίων απαιτεί μια ομάδα ειδικών και διευθυντών πληροφορικής. Για παράδειγμα, στις τράπεζες, η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται σε προϊόντα δανείων για βαθμολόγηση: χάρη σε αυτό, είναι δυνατή η αυτόματη λήψη απόφασης για την έκδοση δανείου. Τέτοια εργαλεία εφαρμόζονται επίσης στην παραγωγή, για παράδειγμα, στην BMW το AI χρησιμοποιείται για την αξιολόγηση εικόνων εξαρτημάτων και τον εντοπισμό αποκλίσεων από το πρότυπο σε αυτά σε πραγματικό χρόνο.
Ωστόσο, υπάρχουν και τεχνολογίες που μπορεί να χρησιμοποιήσει κάθε επιχείρηση: για αυτό, παίρνει μια έτοιμη λύση και την τροποποιεί για να ταιριάζει στις δικές της ανάγκες.
1. Υπολογιστική όραση
Αυτό είναι ένα σύνολο τεχνολογιών που επιτρέπειβοηθώντας τα νευρωνικά δίκτυα να επεξεργάζονται οπτικές πληροφορίες από κάμερες. Χάρη στη μηχανική όραση, μπορείτε να αναγνωρίσετε γραμμωτούς κώδικες, κείμενο, εικόνες κ.λπ. ανθρώπους, καθώς και συγκεκριμένα τα πρόσωπα και τις κινήσεις τους. Για παράδειγμα, ένα βιομετρικό σύστημα σάς επιτρέπει να επαληθεύσετε την ταυτότητά σας για πρόσβαση στο γραφείο ή για να πληρώσετε για αγαθά και υπηρεσίες, και στην Pyaterochka χρησιμοποιείται για την «αναγνώριση» των τακτικών πελατών προκειμένου να να τους προσφέρει αυτόματα εκπτώσεις και να εντοπίσει σειριακούς κλέφτες. Χρησιμοποιώντας το σύστημα αναγνώρισης χειρονομιών, μπορείτε να κουνάτε το χέρι σας για να ζητήσετε να αλλάξετε μουσική ή να αλλάξετε την ένταση ενός κομματιού. Έτσι, η Google το έχει εφαρμόσει σε φορητές συσκευές και έξυπνα ηχεία και η Huawei το έχει εφαρμόσει στο κορυφαίο smartphone της.
Τέτοια εργαλεία αυξάνουν την ασφάλεια και το επίπεδο εξυπηρέτησης, επειδή ένα άτομο δεν χρειάζεται να εισάγει πρόσθετα δεδομένα για επαλήθευση ή να πατήσει κουμπιά για τον έλεγχο του εξοπλισμού.
2. RPA (ρομποτική επιχειρηματικών διαδικασιών)
Σύμφωνα με τις ΤΠΕ.Μόσχα, κάθε δεύτερος εκπρόσωπος των μεσαίων επιχειρήσεων και το 40% των μικρών επιχειρήσεων χρησιμοποιούν προγράμματα που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη για να αυτοματοποιήσουν μια ποικιλία εργασιών. Για παράδειγμα, η ρωσική υπηρεσία Directum RX βοηθά στην ταξινόμηση των εισερχόμενων email και εγγράφων ανά τύπο, προκειμένου να μειωθεί ο χρόνος επεξεργασίας τους, ενώ μια άλλη εγχώρια RPA Sherpa ελέγχει τους αντισυμβαλλομένους πριν συνάψει συμφωνία.
3. Προγνωστικά μοντέλα
Τέτοια εργαλεία μπορούν να χρησιμοποιηθούν απολύτωςδιαφορετικούς τομείς: από το λιανικό εμπόριο (για την πρόβλεψη των πωλήσεων στα σούπερ μάρκετ, όπως κάνει ο όμιλος X5 Retail για καθένα από τα 16.000 καταστήματά του) μέχρι την εφοδιαστική και τον προγραμματισμό παραδόσεων. Χάρη στη χρήση τέτοιων τεχνολογιών, είναι δυνατό να προβλεφθεί η ζήτηση για πόρους, πρώτες ύλες, εργατικό δυναμικό, καθώς και να δημιουργηθούν πιο αποτελεσματικές στρατηγικές επιχειρηματικής ανάπτυξης, να προσαρμοστούν οι λειτουργίες μάρκετινγκ και οικονομικών λειτουργιών και να βελτιωθεί η εμπειρία των χρηστών.
4. Μοντέλα παραγωγής
Οι εταιρείες εφαρμόζουν ενεργά αλγόριθμους AI γιαδημιουργία εικόνων, κειμένου και βίντεο στις υπηρεσίες σας για τη βελτίωση της εμπειρίας χρήστη. Έτσι, η Duolingo ανακοίνωσε νέες λειτουργίες στην εφαρμογή που βασίζεται στο GPT-4: σε μία από αυτές, ο χρήστης μπορεί να εξασκηθεί σε μια ξένη γλώσσα σε διάλογο με τους χαρακτήρες της υπηρεσίας και σε μια άλλη, να μάθει περισσότερα για την απάντησή του στο μάθημα με τη σειρά για να καταλάβουμε, για παράδειγμα, γιατί ένα άτομο κάνει ένα και το ίδιο λάθος. Και στα σύγχρονα αρχιτεκτονικά γραφεία χρησιμοποιούν υπηρεσίες για γενετικό σχεδιασμό, οι οποίες βοηθούν στη βελτιστοποίηση των λύσεων που έχουν βρει, για παράδειγμα, αντικαθιστώντας ένα συγκρότημα πολλών εξαρτημάτων σε ένα σχέδιο με το ίδιο με ένα στοιχείο.
Προοπτικές για την ανάπτυξη του AI
Σύμφωνα με αμερικανική εταιρεία ερευνώνGartner, σχεδόν όλες οι ενοχλητικές ψηφιακές τεχνολογίες που σχεδιάζονται να κυκλοφορήσουν τα επόμενα 6-8 χρόνια σχετίζονται με την τεχνητή νοημοσύνη, επομένως η ανάγκη χρήσης τέτοιων τεχνολογιών θα αυξηθεί. Στην έρευνά της, εντόπισε τρεις κύριες τεχνολογικές τάσεις:
1.Αλγόριθμοι αυτομάθησης,που σας επιτρέπουν να χρησιμοποιείτε μεγάλους πίνακεςδεδομένα χωρίς την προκαταρκτική προετοιμασία τους (το λεγόμενο «markup»). Αυτή η προσέγγιση είναι πιο σχετική για εργασίες που σχετίζονται με την όραση υπολογιστή, για παράδειγμα, όταν χρειάζεται να επαληθεύσετε τις υπογραφές των χεριών ή να προσδιορίσετε την απόσταση από ένα αντικείμενο σε ένα βίντεο και εργασίες επεξεργασίας φυσικής γλώσσας, στις οποίες έγγραφα κειμένου τροφοδοτούνται στα μοντέλα ως είσοδος και στη συνέχεια οι παρακάτω προτάσεις μπορούν να προβλεφθούν χρησιμοποιώντας AI ή να ανιχνεύσουν αυτόματα «τοξικές» φράσεις.
2.Νευρομορφική Υπολογιστικήθα μας επιτρέψει να προσομοιώσουμε με μεγαλύτερη ακρίβεια το έργο του ανθρώπουεγκεφάλου δημιουργώντας περισσότερους τεχνητούς νευρώνες σε ένα δίκτυο. Για παράδειγμα, το έργο OpenWorm έχει ήδη αναπτύξει ένα αντίγραφο του νευρικού συστήματος του στρογγυλού σκουλήκι Caenorhabditis elegans, που αποτελείται από 302 νευρώνες. Αυτό θα βελτιώσει την ακρίβεια των προϊόντων τεχνητής νοημοσύνης και θα βελτιστοποιήσει την απόδοσή τους.
3.Ανθρωποκεντρική Τεχνητή Νοημοσύνη(Ανθρωποκεντρική ΑΙ, HCAI).Σε αντίθεση με τις τεχνολογίες που περιγράφονται παραπάνω, ο στόχος αυτού του προϊόντος δεν είναι να αντικαταστήσει τους ανθρώπους, αλλά να τους κάνει φίλους με την τεχνητή νοημοσύνη στον μέγιστο αριθμό βιομηχανιών και εφαρμογών μέσω συνεργασίας. Παγκόσμιες εταιρείες πληροφορικής όπως η Google αναπτύσσουν τεχνητή νοημοσύνη, η οποία από προεπιλογή αφήνει χώρο για ένα άτομο. Χάρη στο HCAI, οι ειδικοί θα μπορούν να λαμβάνουν καλύτερες και πιο γρήγορες αποφάσεις και η τεχνητή νοημοσύνη θα λειτουργεί ασφαλέστερα και πιο αποτελεσματικά.
Τα επόμενα χρόνια, ο όγκος των τεχνολογιών που βασίζονται σεη μηχανική μάθηση και τα νευρωνικά δίκτυα θα πολλαπλασιαστούν. Εάν το 2022 το μέγεθος της παγκόσμιας αγοράς υπολογιζόταν στα 136,6 εκατομμύρια δολάρια, μέχρι το 2030 προβλέπεται να αυξηθεί στα 1,811,8 δισεκατομμύρια δολάρια. Ήδη σήμερα, οι εταιρείες που δεν επικεντρώνονται στην ανάπτυξη και εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης όχι μόνο αρχίζουν να υστερούν περισσότεροι τεχνολογικοί οργανισμοί, αλλά και διακινδυνεύουν οι πελάτες τους να φύγουν για ανταγωνιστές με τεχνητή νοημοσύνη: η Google θα μπορούσε να χάσει ένα συμβόλαιο 23 δισεκατομμυρίων δολαρίων με τη Samsung καθώς η τελευταία εξετάζει το ενδεχόμενο να αντικαταστήσει τη μηχανή αναζήτησης της εταιρείας με το προϊόν Bing της Microsoft, το οποίο ενσωματώνει ένα chatbot. Ως εκ τούτου, είναι επιθυμητό για μια επιχείρηση να καθορίσει ποιες τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να εφαρμόσει προκειμένου να βελτιστοποιήσει τις εσωτερικές διαδικασίες και να αυξήσει την ελκυστικότητά της στην αγορά.
Διαβάστε περισσότερα:
Οι βιολόγοι εξηγούν την εξελικτική σημασία του αυνανισμού στα πρωτεύοντα
Οι αρχαιολόγοι μελέτησαν τους αρχαίους Ρωμαίους θαμμένους σε γύψινες «σαρκοφάγους»
Ονομάστηκε ένα δημοφιλές γλυκαντικό που καταστρέφει το ανθρώπινο DNA
Φωτογραφία εξωφύλλου: Image by pressfoto on Freepik