Как Дълбокото Обучение и Изкуственият Интелект променят света

RTB House е глобална компания, която предоставя най-съвременните маркетингови технологии за водещи марки и агенции по целия свят. Техният собствен ad buying engine е първият в света, който се захранва изцяло от алгоритми за дълбоко обучение (Deep Learning), което позволява на рекламодателите да генерират изключителни резултати и да постигат целите си на всеки етап от фунията.

Може би все още сме далеч от репликантите във филма "Блейд Рънър", но изкуственият интелект (AI) и Дълбокото обучение вече променят начина, по който подхождаме към всичко - от прегледите за рак до показването на реклами. ChatGPT и Bard на Google създадоха имена за своите зловещо точни имитации на хора. Способността на ChatGPT и подобни на него Изкуствени Интелекти да отговарят на въпроси и дори да създават функционален (ако има грешки) код предизвика медиен фурор, който доведе до значителни инвестиции в компании, фокусирани върху AI, въпреки нестабилните пазари. Генеративните Изкуствени Интелекти вероятно ще доведат до революция в ИИ през 2023 г

Въпреки това, ако се задълбочите малко в темата, ще започнете да виждате, че макар ChatGPT да е наистина готин, той е само една част от много по-голяма картина.

Когато хората казват AI, те обикновено имат предвид Машинно учене или Дълбоко обучение. Повечето съвременни открития на ИИ се захранват от невронни мрежи на Дълбокото Обучение. Дълбокото обучение е важен инструмент за всички рекламодатели.

Какво всъщност представлява Изкуственият интелект?

Нека попитаме ChatGPT:

AI означава „изкуствен интелект“. Отнася се до разработването на компютърни системи, които могат да изпълняват задачи, които обикновено изискват човешки интелект като визуално възприятие, разпознаване на речта, вземане на решения и езиков превод. AI(ИИ) системите използват алгоритми, машинно обучение и дълбоко обучение, за да анализират данни и да правят прогнози или да взимат решения въз основа на тези данни. Целта на AI е да създаде машини, които могат да изпълняват задачи независимо, без човешка намеса и да подобри ефективността и точността на задачите, които в момента се изпълняват от хора.
Това звучи правилно за нас, въпреки че трябва да помним, че често, когато хората казват AI, те всъщност имат предвид машинно обучение или алгоритми за дълбоко обучение, които са предназначени да анализират големи количества данни за обучение в опит да намерят корелации и модели. Веднъж открити, тези модели могат да се използват за подпомагане на шофирането на кола, диагностициране на рак на белите дробове, създаване на чатбот или разбиране какво иска да си купи клиентът в този момент.

Каква е разликата между машинното обучение (Machine Learning) и дълбокото обучение (Deep Learning)?

Термините машинно обучение и дълбоко обучение често се използват като взаимозаменяеми, но има значителни разлики между тях.

Машинното обучение позволява на компютърните системи да се учат и адаптират от опит без изрично програмиране, като използват набор от правила, наречени алгоритъм, за да анализират данни. В рамките на този набор от правила системата за машинно обучение е способна да се самоусъвършенства, но ако се нуждае от подобрение извън тази област или ако в набора от правила се появи грешка е необходимо допълнително човешко кодиране.

Дълбокото обучение е създадено, за да поправи това. Когато нещо не работи, алгоритъмът за Дълбоко обучение може да подобри резултата си чрез повторение и да идентифицира какво работи и какво не работи. Той постига това чрез наслояване на алгоритми и изчислителни единици, наречени неврони, в изкуствена невронна мрежа, вдъхновена от структурата на човешкия мозък. Данните се предават през тази мрежа от взаимосвързани алгоритми и обработват данните подобно на нашите собствени мозъци. Това позволява на Deep Learning да обработва огромни, дори неструктурирани масиви от данни и да подобрява собствения си набор от правила въз основа на своите прозрения.

Защо AI внезапно влезе в радара на мейнстрийм медиите?

Голяма част от настоящата вълна на интерес към изкуствения интелект се дължи на ChatGPT. Това приложение имитира човешка реч и достигна 1 милион потребители само за пет дни. Изкуственият интелект на чата пленява въображението на хората, защото наистина много добре имитира хората. ChatGPT изведе това на следващото ниво благодарение на способността си да предлага функционален код и да пише доста убедителни статии или речи.

Това, естествено, доведе до множество експертни мнения, че AI идва за да заеме работни места на хора и като цяло засили интереса към тази област.

Според експертите от RTB House обаче в становището, че AI ще замени хората е проблематично. Въпреки че ChatGPT и други подобни решения са голям скок напред в AI, те все още не са „истинска интелигентност“. ChatGPT е в състояние да осигури функциониращ код, защото има достъп до целия GitHub, така че по същество прави това, което би направил всеки неопитен разработчик и се възползва от предимствата на този ресурс. Може да пише речи, книги и статии, защото има достъп до обширна база данни с речи, книги и статии, от които да черпи. Той е в състояние да учи и произвежда много убедително съдържание, но Изкуственият Интелект е неспособен напълно да замени хората в сложна работа, изискваща творчество.

Въпреки че AI може и да елиминира някои позиции, той също така преди всичко създава инструменти, които могат да се използват, за да помогнат на бизнеса и творците да елиминират част от първоначалната си работа.