Dziś ze sztucznej inteligencji korzysta 35 proc. firm, a kolejne 42 proc. planujeAlgorytm
4 zalety Pythona w pracy z AI
Python jest jednym z najpopularniejszych języków programowania na świecie: jest używany48% IT professionals.At koniec 2022 roku zostało liderem w rankingach IEEE Spectrum i TIOBE oraz zajęło drugie miejsce w badaniu JetBrains.
Python już drugi rok zajmuje pierwsze miejsce wśród najpopularniejszych języków w indeksie TIOBE.
Istnieje kilka funkcji, dla których Python jest wybierany przez specjalistów ML:
1. Prosta składnia
Zasada ta znajduje odzwierciedlenie w filozofii języka „Zen Python”:
- Piękne jest lepsze niż brzydkie.
- Jawne jest lepsze niż ukryte.
- Proste jest lepsze niż złożone.
- Czytelność ma znaczenie.
- Jeśli implementacja jest trudna do wyjaśnienia, pomysł jest zły.
- Jeśli implementacja jest łatwa do wyjaśnienia, pomysł jest najprawdopodobniej dobry.
Przejrzysta składnia języka pomaga w testowaniu hipotez, tworzeniu programów i szybszym ich debugowaniu, a prosty czytelny kod przyczynia się do szybkiego rozpowszechniania pomysłów i wymiany doświadczeń.
2. Gotowe biblioteki
Jeden z najpopularniejszych katalogów oprogramowania napisanego w Pythonie, PyPI ma obecnie ponad 400 projektów.Wśród nich są na przykład takie, które znacznie upraszczają i przyspieszajązłożone obliczenia, rozwój algorytmów ML i praca z danymi:
Przykładowe projekty w PyPI
- TensorFlow to biblioteka uczenia maszynowego typu open source od Google, która umożliwia tworzenie i trenowanie sieci neuronowych.
- PyTorch jest konkurentem TensorFlow na Facebooku. Ta biblioteka jest łatwiejsza w użyciu dla użytkowników dzięki łatwemu w użyciu interfejsowi API.
- Scikit-learn zapewnia funkcjonalność, która pozwala skalować i kodować dane dla modeli uczenia maszynowego, a także budować je i oceniać.
- Pandas pomaga przetwarzać i analizować dane tabelaryczne, a także przygotowywać je do dalszego trenowania algorytmów.
- NumPy jest przeznaczony do pracy z wielowymiarowymi tablicami i macierzami, które są szeroko stosowane w analizie danych.
- Gensim - biblioteka dla niekontrolowanychmodelowanie tematyczne i analiza podobieństwa dokumentów. Jest szeroko stosowany do zadań takich jak streszczanie tekstu i grupowanie dokumentów. Na przykład, jeśli trenujesz sztuczną inteligencję i używasz funkcji most_similar(), możesz znaleźć słowa podobne do tego, co wpisałeś.
3. Wieloplatformowość
Ten sam kod napisany w Pythonie będzie działał równie dobrze na różnych systemach operacyjnych.To znacznie przyspiesza proces rozwoju, ponieważ nie ma potrzeby tworzenia osobnych wersji dla systemów Windows, Linux, macOS i odpowiednio testowania każdej z nich później.
Ponadto programiści, którzy piszą sztuczną inteligencję w Pythonie w różnych systemach operacyjnych, mogą z łatwością współpracować nad projektem, co pomaga obniżyć koszty rozwoju międzyplatformowego dla firm.
4. Społeczność programistów
Deweloperzy używający Pythonajednoczą się w społecznościach na całym świecie, gdzie wymieniają się wiedzą z różnych obszarów wykorzystania języka programowania, w tym uczenia maszynowego. Na przykład MoscowPython regularnie organizuje spotkania, na których programiści dzielą się swoimi przypadkami i najlepszymi praktykami.
Co musisz wiedzieć poza Pythonem, aby wdrażać rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji
W przeciwieństwie do otwartych rozwiązań opartych na maszynieuczenia się i sieci neuronowych, takich jak ChatGPT i Midjourney, tylko programiści z pewnym zapleczem technicznym mogą opracowywać i wdrażać technologie sztucznej inteligencji. Tacy specjaliści są na przykład szkoleni z Netologii na kursie Data Scientist. Oprócz Pythona powinni znać:
- Wyższa matematyka.Rozwiązywanie problemów matematycznych pomagarozwój myślenia algorytmicznego – umiejętności, która leży u podstaw pracy każdego programisty w dziedzinie uczenia maszynowego. Aby stworzyć narzędzia AI, musisz ponownie nauczyć się lub odświeżyć tematy z kursu uniwersyteckiego:
- algebra liniowa (pojęcie skalara, wektora, macierzy, tensora i działań na nich);
- analiza matematyczna (pochodne, algorytmy wektorowe/macierzowe/gradientowe);
- teoria prawdopodobieństwa i statystyka (podstawy statystyki, podstawy pracy z prawdopodobieństwem, zmienne losowe, twierdzenie Bayesa, rozkłady).
- Język angielski.Bez znajomości tego języka obcego nie można zostać poszukiwanym specjalistą w dziedzinie AI: wszystkie nowe artykuły i opracowania pojawiają się najpierw w zagranicznych źródłach.
- Bazy danych (DB)które służą do przechowywania i organizowaniadanych, na których następnie szkolone są modele uczenia maszynowego i sieci neuronowe. Do poprawnego pobierania informacji z bazy danych ważna jest również znajomość podstaw języka SQL (Structured Query Language).
Jakich technologii opartych na sztucznej inteligencji może używać każda firma
Większość rozwiązań dla przedsiębiorstw opartych nasztuczna inteligencja - wewnętrzne kosztowne opracowania, których stworzenie wymaga zespołu informatyków i menedżerów. Na przykład w bankach sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w produktach kredytowych do scoringu: dzięki temu możliwe jest automatyczne podjęcie decyzji o udzieleniu kredytu. Takie narzędzia są też wdrażane do produkcji, np. w BMW AI jest wykorzystywane do oceny obrazów podzespołów i identyfikowania w nich odchyleń od normy w czasie rzeczywistym.
Istnieją jednak również technologie, z których może skorzystać każdy biznes: w tym celu bierze gotowe rozwiązanie i modyfikuje je pod własne potrzeby.
1. Wizja komputerowa
Jest to zestaw technologii, które na to pozwalająpomagając sieciom neuronowym przetwarzać informacje wizualne z kamer. Dzięki wizji maszynowej możesz rozpoznać kody kreskowe, tekst, obrazy itp. ludzi, a zwłaszcza ich twarzy i ruchów. Na przykład system biometryczny pozwala zweryfikować Twoją tożsamość w celu uzyskania dostępu do biura lub zapłaty za towary i usługi, a w Pyaterochce służy do „rozpoznawania” stałych klientów w celu automatycznie oferować im zniżki i identyfikować seryjnych złodziei sklepowych. Korzystając z systemu rozpoznawania gestów, możesz machnąć ręką, prosząc o przełączenie muzyki lub zmianę głośności utworu. Tym samym Google zaimplementowało go w urządzeniach mobilnych i inteligentnych głośnikach, a Huawei w swoim flagowym smartfonie.
Takie narzędzia zwiększają bezpieczeństwo i poziom obsługi, ponieważ osoba nie musi wprowadzać dodatkowych danych do weryfikacji ani naciskać przycisków do sterowania sprzętem.
2. RPA (robotyka procesów biznesowych)
Według TIK.Moskwa, co drugi przedstawiciel średniego biznesu i 40% małych firm używa programów opartych na sztucznej inteligencji do automatyzacji różnych zadań. Na przykład rosyjska usługa Directum RX pomaga klasyfikować przychodzące e-maile i dokumenty według rodzaju, aby skrócić czas ich przetwarzania, podczas gdy inny krajowy RPA Sherpa sprawdza kontrahentów przed zawarciem umowy.
3. Modele predykcyjne
Takie narzędzia można wykorzystać absolutnieróżnych obszarach: od handlu detalicznego (w celu przewidywania sprzedaży w supermarketach, tak jak robi to X5 Retail Group dla każdego ze swoich 16 000 sklepów) po logistykę w celu planowania dostaw. Dzięki zastosowaniu takich technologii możliwe jest przewidywanie zapotrzebowania na zasoby, surowce, pracę, a także tworzenie skuteczniejszych strategii rozwoju biznesu, dostosowywanie operacji marketingowych i finansowych oraz poprawianie doświadczeń użytkowników.
4. Modele generatywne
Firmy aktywnie wdrażają algorytmy sztucznej inteligencjigenerowanie obrazów, tekstu i filmów w swoich usługach w celu poprawy komfortu użytkowania. Tym samym Duolingo ogłosiło nowe funkcje w aplikacji opartej na GPT-4: w jednej z nich użytkownik może ćwiczyć język obcy w dialogu z bohaterami serwisu, a w innej dowiedzieć się więcej o swojej odpowiedzi na lekcji, aby na przykład zrozumieć, dlaczego dana osoba popełnia ten sam błąd. A w nowoczesnych biurach architektonicznych korzystają z usług projektowania generatywnego, które pomagają zoptymalizować wymyślone przez nich rozwiązania, np. zastępując na rysunku zespół kilku części tą samą, zawierającą jeden komponent.
Perspektywy rozwoju AI
Według amerykańskiej firmy badawczejGartnera niemal wszystkie przełomowe technologie cyfrowe, które mają zostać wprowadzone na rynek w ciągu najbliższych 6-8 lat, mają związek ze sztuczną inteligencją, więc potrzeba stosowania takich technologii będzie rosnąć. W swoich badaniach zidentyfikowała trzy główne trendy technologiczne:
1.Algorytmy samouczące się,które pozwalają na użycie dużych tablicdanych bez ich wstępnego przygotowania (tzw. „markup”). To podejście jest najbardziej odpowiednie w przypadku zadań związanych z widzeniem komputerowym, na przykład gdy trzeba zweryfikować podpisy ręczne lub określić odległość do obiektu na filmie, a także zadań związanych z przetwarzaniem języka naturalnego, w których dokumenty tekstowe są podawane do modeli jako dane wejściowe a następnie można przewidzieć następujące zdania za pomocą sztucznej inteligencji lub automatycznie wykryć „toksyczne” frazy.
2.Obliczenia neuromorficznepozwoli nam dokładniej symulować pracę człowiekamózgu poprzez utworzenie większej liczby sztucznych neuronów w jednej sieci. Na przykład w ramach projektu OpenWorm opracowano już kopię układu nerwowego glisty Caenorhabditis elegans, składającą się z 302 neuronów. Poprawi to dokładność produktów AI i zoptymalizuje ich działanie.
3.Sztuczna inteligencja skupiona na człowieku(AI skoncentrowana na człowieku, HCAI).W przeciwieństwie do technologii opisanych powyżej, celem tego produktu nie jest zastąpienie ludzi, ale zaprzyjaźnienie się z AI w maksymalnej liczbie branż i zastosowań poprzez współpracę. Globalne korporacje IT takie jak Google rozwijają sztuczną inteligencję, w której domyślnie pozostaje miejsce dla człowieka. Dzięki HCAI specjaliści będą mogli podejmować lepsze i szybsze decyzje, a sztuczna inteligencja będzie działać bezpieczniej i wydajniej.
W nadchodzących latach wolumen technologii opartych nauczenie maszynowe i sieci neuronowe będą się mnożyć. Jeśli w 2022 r. wielkość światowego rynku szacowano na 136,6 mln dolarów, to w 2030 r. przewiduje się jego wzrost do 1,811,8 mld dolarów Już dziś firmy, które nie skupiają się na rozwoju i wdrażaniu AI, nie tylko zaczynają pozostawać w tyle więcej organizacji technologicznych, ale ryzykują odejściem swoich klientów do konkurentów wykorzystujących sztuczną inteligencję: Google może stracić wart 23 miliardy dolarów kontrakt z Samsungiem, ponieważ ten rozważa wymianę wyszukiwarki korporacji na produkt Bing firmy Microsoft, który integruje chatbota. Dlatego pożądane jest, aby przedsiębiorstwo określiło, jakie technologie sztucznej inteligencji może wdrożyć, aby zoptymalizować procesy wewnętrzne i zwiększyć swoją atrakcyjność na rynku.
Czytaj więcej:
Biolodzy wyjaśniają ewolucyjne znaczenie masturbacji u naczelnych
Archeolodzy badali starożytnych Rzymian pochowanych w gipsowych „sarkofagach”
Nazwany popularnym słodzikiem, który uszkadza ludzkie DNA
Zdjęcie na okładce: Zdjęcie autorstwa pressfoto na Freepik