Mi az a mesterséges intelligencia?

Szoftver. De van hardveres implementációja is. Valamint ha oda van írva hogy AI csinál valamit, akkor az csinálja. Úgy találja ki, hogy mivel egészíti ki az adott képet/fájlt meg bármit, hogy leültették, mutattak neki tízmillió képet, vagy fájlt arra amire kondícionálni akarják, és tapasztalatot gyüjt. És a jövőben a tanultak alapján egészít ki.

Tud kommentet írni, beszélgetni is, mert sok ember beszélt vele. És tanult. És a tapasztaltak alapján beszélget, ír.

Meg lehet ezt csinálni bármivel. Készítesz egy neuron hálót, mondjuk mutatsz neki kis millió kottát, olyan stílusban, amit akarsz, és tada. Rá is bízhatod a kotta írást.

Ez csak egy szoftver. De mint mondtam, a hardveres implementációk is vannak rá. Te is megtudod írni ha akarod nyilván. mint minden mást. Vagy kép készítését, vagy bármit ha elég jól írod meg.

Lehet kicsit össze-vissza, de korlátoltak a tudásaim erről.

Olyan szoftver ami előbb-utóbb minden szellemi munkát is hatékonyabban végez el mint az ember:

Ami tök jól összefoglalja:

https://www.youtube.com/watch?v=ZOozhe30kRM

Megpróbálok pontokban válaszolni, ha bármi kérdésed van, írj nyugodtan.

-A mesterséges intelligencia csak PR szöveg, a valóságban gépi tanulás van.

-A gépi tanulás, ami már be van tanítva és használható, az lényegében csak egy matematikai modell, szóval csak egy bonyolult képlet, amibe be kell helyettesíteni számokat. Szóval szoftverről van szó, ezek programozva vannak.

-A gépi tanulás pedig nem más, mint statisztika, kalkulus, lineáris algebra, valószínűségszámítás, programozás és algoritmuselmélet.

-Általában a tanulás azt jelenti,hogy ábrázolsz adatokat egy kordináta rendszerben, majd keresel egy függvényt, aminek a képe az ábrázold adatokra illeszthető a lehető legpontosabban, pl ha egy egynes illeszkedik rá, akkor f(x) = m + bx. Viszont ezt még nem tudod rá illeszteni, mert ahhoz kellenek pontos m és b számok, amit ki kell számolnod. Na és itt jönnek képbe alopritmusok, amik ezt elvégzik és kapsz olyan m és b számot, amikkel az ábrázolt egyenes a lehető legpontosabban illeszkedik az adataidra, így ha x helyére egy számot beírsz, akkor egy viszonylag pontos becslést kapsz y-ra, ergó megtanulta a gép, hogy mit válaszoljon bármilyen x-re.

-Mivel ezeket az algoritmusokat nagyon sokszor kell elvégezni és rengeteg számolásból állnak, ezért szamítógépekre van szükség. Így forr egybe a statisztika és a programozás világa és születik meg a gépi tanulás.

-A tanuláshoz nagyon erős számítógépekre van szükség a sok matrix kalkuláció miatt.

-Mikor már a tanulás megtörtént és vannak megfelelő számaid, akkor kaptál egy modellt, amit bele tehetsz egy neked tetszőleges app-ba és már erős számítógép se kell majd hozzá, mert csak a függvényedet kell kiszámolnia egyszer, így van egy app-od ami pl megtudja jósolni, hogy ha tanulsz 5 órát akkor mennyi pontot érsz el holnap a vizsgán.

-Persze a valóságban a neurális hálók az igaszi nagymenők, de azokra most nem térnék ki. Viszont ott is hasonló dolog történik, egy algoritmust rengetegszer futtatnak, hogy megfelelő értékeket találjanak megfelelő függvényekhez.

Amiket leírtam rengeteg pontatlanságot tartalmaznak, de igyekeztem kerülni a bonyolult kifejezéseket. Viszont lényegében tényleg "csak" ennyi az egész, hogy van egy algoritmus, ami lefut sokszor és próbál megfelelő számokat keresni egy csúnya képletbe.

Azért gépi tanulás, mert mesterséges intelligencia még nem létezik és NAGYON messze állunk tőle. Viszont sok betanított szoftvertől amik egy bizonyos területhez sokkal jobban értenek mint mi, attól nem vagyunk messze. Szóval valóban sok munkát fog majd elvégezni a jövőben a "mesterséges intelligencia".

Hogy honnan tudom ezeket? Proginfó msc-zek és data analyst-ként dolgozok, egyetem után pedig data scientistként szeretnék majd dolgozni.