Přihlaste se k odběru newsletteru od AI-TOMATICA a získejte zdarma bezplatné konzultace a tipy a rady, jak využít moderní technologie k zefektivnění vašeho podnikání.
Přihlášením k odběru newsletteru souhlasím s tím, že AI-TOMATICA s.r.o. bude zpracovávat údaje o mé e-mailové adrese. Informace o zpracování mých osobních údajů zde.
Umělá inteligence, neboli AI (zkratka z anglického „artificial intelligence„) je oblast informatiky, která se zabývá tvorbou inteligentních agentů, tj. systémů, které dokáží uvažovat, učit se a autonomně jednat. AI má potenciál revolučně změnit mnoho aspektů našeho života, od způsobu, jakým pracujeme, až po způsob, jakým komunikujeme se světem kolem nás.
• Slabá AI (Narrow AI): zaměřuje se na specifické úkoly a je trénována na velkém množství dat pro daný úkol. Například systémy pro rozpoznávání obličeje, automatické překlady, hraní her.
• Silná AI (Artificial General Intelligence – AGI): teoretický typ AI, která by se dokázala vyrovnat lidské inteligenci a dokázala by řešit široké spektrum úkolů. AGI zatím neexistuje.
• Učení: AI systémy se dokáží učit z dat a zkušeností. Mohou se zlepšovat v plnění úkolů, identifikovat vzorce a dělat předpovědi.
• Řešení problémů: jsou schopné řešit problémy a dělat rozhodnutí na základě dostupných informací. Mohou analyzovat data, zvažovat různé možnosti a vybírat optimální řešení.
• Plánování a optimalizace: umí plánovat a optimalizovat své aktivity. Mohou definovat cíle, vyhodnocovat různé strategie a vybírat nejefektivnější způsob dosažení cílů.
• Vnímání a interakce: dokáží vnímat svět kolem sebe a s ním interagovat. Mohou zpracovávat informace z různých senzorů, jako jsou kamery, mikrofony, senzory, akcelerometry na chytrých hodinkách a ovládat fyzické objekty.
V oblasti strojového učení se používá několik základních metod pro trénování modelů k učení z dat a předvídání budoucích výsledků. Mezi nejběžnější patří:
• Učení s učitelem (Supervised learning): v supervizovaném učení model dostává označená data, tzn. data, která jsou již manuálně opatřena správnými výsledky (tzv. „target labels“). Model se pak učí na těchto datech, aby se naučil mapovat vstupní data na požadované výstupy.
Příklad: Model pro rozpoznávání obrázků je trénován na sadě obrázků, které jsou označeny popisy, co na nich je (kočka, pes, auto atd.). Model se tak učí, jak rozpoznat různé objekty na obrázcích.
• Učení bez učitele (Unsupervised learning): na rozdíl od učení s učitelem v učení bez učitele model nedostává žádné označené výsledky. Dostává pouze neoznačená data, tzn. data bez popisků. Úkolem modelu je v těchto datech najít skryté struktury a vzory.
Příklad: Model pro klastrování dat je trénován na sadě dat o zákaznících (věk, pohlaví, nákupní historie atd.). Model se tak učí rozdělit zákazníky do skupin se podobnými vlastnostmi.
• Reinforcement learning: v „posilujícím učení“ se model učí interakcí s prostředím. Model provádí akce v prostředí a dostává odměny nebo tresty v závislosti na tom, jak jsou jeho akce úspěšné. Model se tak snaží naučit optimální strategii pro dosažení maximální odměny.
Příklad: Model pro hraní her se učí hrát hru tím, že ji hraje opakovaně a dostává odměny za vítězství a tresty za prohry. Model se tak snaží naučit optimální strategie pro hru.
Umělá inteligence (AI) má obrovský potenciál transformovat mnoho aspektů našeho života, od způsobu, jakým pracujeme, až po způsob, jakým komunikujeme se světem kolem nás. AI systémy se dokáží učit z dat, řešit problémy, plánovat a optimalizovat své aktivity a vnímat a interagovat s okolním světem. To otevírá dveře k široké škále inovací a zlepšení v mnoha oblastech. Ve zdravotnictví se využívá v diagnostice nemocí, vývoji léků, personalizované medicíně a robotické chirurgii; v dopravě se využívá v autonomních vozidlech, optimalizaci dopravy, prediktivní údržbě a řízení leteckého provozu; v oblasti finančnictví se používá k detekci podvodů, analýze rizik, personalizovanému doporučování investic a automatizovanému obchodování; ve výrobě se využívá k optimalizaci procesů, prediktivní údržbě, robotice a automatizaci úkolů.
Mimo tyto a spoustu dalších oblastí má AI potenciál stát se mocným nástrojem pro zlepšení našeho života a řešení mnoha globálních problémů. Budoucnost AI je plná možností a záleží na nás, jak ji využijeme k budování lepší budoucnosti pro všechny.