Βασικές Αρχές Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) για Χρήστες Linux – Μέρος Τρίτο

Ναι Σας άρεσαν οι δύο πρώτες αναρτήσεις μας σχετικά με την εκμάθηση Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) για χρήστες Linux;Έτσι, σήμερα πιθανότατα θα εκτιμήσετε αυτό το τρίτο μέρος, όπου θα καλύψουμε αρκετές από τις πιο σημαντικές έννοιες και όρους που σχετίζονται με αυτόν τον τεχνολογικό τομέα. Και αν δεν έχετε διαβάσει τα δύο προηγούμενα μέρη, θα θέλαμε να διευκρινίσουμε ότι Στο δεύτερο μέρος θα ασχοληθούμε το θέμα σχετικά με τη διαφορά μεταξύ Συμβολική Τεχνητή Νοημοσύνη και Συνδεσιολογική Τεχνητή Νοημοσύνη και στα ιστορικά ορόσημα αυτού του τεχνολογικού τομέα τα τελευταία 100 χρόνια. Ενώ, στο Στο πρώτο μέρος εστιάζουμε en Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη και οι διάφοροι τύποι που έχουν ήδη δημιουργηθεί (Στενή ή Αδύναμη, Γενετική και Πράκτορας) και που αναμένεται να δημιουργηθούν (Γενική ή Ισχυρή, και Τεχνητή Υπερνοημοσύνη).

Και όπως και σε προηγούμενες περιπτώσεις, να θυμάστε ότι όπως και στην εποχή τους, ο ηλεκτρισμός, το ραδιόφωνο, η τηλεόραση, οι υπολογιστές, τα τηλέφωνα, το διαδίκτυο και τα κοινωνικά δίκτυα. Η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι μια τεχνολογία που έχει φτάσει για να ενσωματωθεί βαθιά σε όλαΚαι αυτό, εξοικονομώντας μας πολύτιμο χρόνο και δαπανηρές ώρες εργασίας, και κάνοντάς μας πιο παραγωγικούς, δημιουργικούς και ευέλικτους· σίγουρα, Σιγά σιγά, θα εκτοπίσει όσους έχουν έστω και την παραμικρή ιδέα για την ύπαρξη και τη λειτουργία του.Επομένως, δεν υπάρχει τίποτα καλύτερο από το να αρχίσετε να κατανοείτε κάποιο πλαίσιο για όλα όσα σχετίζονται με αυτό.

Αλλά, πριν εμβαθύνουμε σε αυτό «Το τρίτο μέρος του συναρπαστικού και εκπληκτικού πεδίου της Τεχνητής Νοημοσύνης»Και πιο συγκεκριμένα, όσον αφορά ορισμένες από τις πιο σημαντικές έννοιες και όρους που πρέπει να λάβετε υπόψη, να κατανοήσετε και να κατακτήσετε, συνιστούμε να εξερευνήσετε το προηγούμενη και πρόσφατη σχετική δημοσίευση σε αυτήν τη σειρά δημοσιεύσεων, αφού τελείωσε την ανάγνωσή του:

Βασικές Αρχές Τεχνητής Νοημοσύνης – Μέρος Τρίτο: Σχετικές Έννοιες και Όροι

20 σημαντικές έννοιες και όροι που αναφέρονται πάντα στον τομέα της Τεχνητής Νοημοσύνης

1. Παραίσθηση

Η ψευδαίσθηση αναφέρεται σε μια κατάσταση κατά την οποία ένα σύστημα Τεχνητής Νοημοσύνης, ειδικά ένα που χειρίζεται επεξεργασία φυσικής γλώσσας, αρχίζει να παράγει αποτελέσματα που μπορεί να είναι άσχετα, παράλογα ή λανθασμένα με βάση τα δεδομένα που παρέχονται. Αυτό συμβαίνει συχνά όταν το σύστημα Τεχνητής Νοημοσύνης δεν είναι σίγουρο για το πλαίσιο, βασίζεται υπερβολικά στα δεδομένα εκπαίδευσής του ή δεν έχει κατανοήσει σωστά το θέμα.

2. Μηχανική Μάθηση

Ένας υποτομέας της Τεχνητής Νοημοσύνης που περιλαμβάνει την ανάπτυξη αλγορίθμων και στατιστικών μοντέλων που επιτρέπουν στις μηχανές να βελτιώνουν την απόδοσή τους με την εμπειρία. Ένα παράδειγμα θα ήταν ένας αλγόριθμος μηχανικής μάθησης που θα μπορούσε να προβλέψει την πιθανότητα απώλειας πελατών με βάση την προηγούμενη συμπεριφορά. Χάρη σε ένα πρόγραμμα μηχανικής μάθησης, η μηχανή μαθαίνει να λύνει προβλήματα από παραδείγματα: μπορεί έτσι να συγκρίνει και να ταξινομήσει δεδομένα, ακόμη και να αναγνωρίσει σύνθετα σχήματα.

3. Βαθιά Μάθηση

Ένας υποτομέας της μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιεί πολυεπίπεδα νευρωνικά δίκτυα για να μαθαίνει από δεδομένα, που σημαίνει ότι χρησιμοποιεί διαφορετικές δομές νευρωνικών δικτύων για να μαθαίνει διαδοχικά επίπεδα ολοένα και πιο ουσιαστικών αναπαραστάσεων δεδομένων. Προς το παρόν, είναι ο πιο δημοφιλής τομέας στην Τεχνητή Νοημοσύνη. Προέκυψε από τον συνδυασμό αλγορίθμων μηχανικής μάθησης με επίσημα νευρωνικά δίκτυα και τη χρήση μεγάλων δεδομένων.

4. Μεγάλα δεδομένα

Τα Μεγάλα Δεδομένα είναι ο κλάδος της Πληροφορικής που μελετά τις εγγενείς δυσκολίες χειρισμού μεγάλων συνόλων δεδομένων. Ονομάζονται επίσης μακροδεδομένα και αναφέρονται σε μεγάλα και σύνθετα σύνολα δεδομένων που είναι συχνά πολύ μεγάλα ή ποικίλα για να υποβληθούν σε επεξεργασία με παραδοσιακές μεθόδους. Επιπλέον, προέρχονται από μια ποικιλία πηγών (κοινωνικά δίκτυα, αισθητήρες κ.λπ.) και απαιτούν προηγμένες τεχνικές, όπως η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση, για την ανάλυσή τους και την εξαγωγή χρήσιμων πληροφοριών.

5. Σύνολο δεδομένων

Ένα σύνολο δεδομένων είναι μια συλλογή δεδομένων, συνήθως δομημένη σε έναν πίνακα. Είναι μια οργανωμένη συλλογή δεδομένων που χρησιμοποιείται για την εκπαίδευση, τον έλεγχο ή την επικύρωση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης. Μπορεί να περιέχει κείμενο, εικόνες, βίντεο ή άλλους τύπους πληροφοριών, συνήθως επισημασμένα ώστε να επιτρέπουν στους αλγόριθμους μηχανικής μάθησης να αναγνωρίζουν μοτίβα και να κάνουν προβλέψεις.

6. Εκπαίδευση μοντέλων

Η εκπαίδευση μοντέλων είναι η διαδικασία χρήσης ενός συνόλου δεδομένων για την εκμάθηση ενός μοντέλου τεχνητής νοημοσύνης ή μηχανικής μάθησης ώστε να εκτελεί μια συγκεκριμένη εργασία, όπως η ταξινόμηση ή η πρόβλεψη. Το μοντέλο προσαρμόζει τις παραμέτρους του με βάση τα παρεχόμενα παραδείγματα για να βελτιώσει την ακρίβειά του με νέα δεδομένα.

7. Βελτιωμένη Παραγωγή μέσω Ανάκαμψης

Η RAG (Retrieval-Augmented Generation - Επαυξημένη Δημιουργία Ανάκτησης) είναι μια μέθοδος που επιτρέπει σε μια Τεχνητή Νοημοσύνη να υποβάλλει ερωτήματα σε εξωτερικές βάσεις δεδομένων ή να αναζητά στο διαδίκτυο νέες και ενημερωμένες πληροφορίες πριν δημιουργήσει μια απάντηση. Αντί να χρειάζεται να επανεκπαιδεύσει ολόκληρο το μοντέλο με νέα δεδομένα, η RAG λειτουργεί ως ένα είδος «εκπαίδευσης σε πραγματικό χρόνο» για την Τεχνητή Νοημοσύνη. Αυτό είναι πολύ χρήσιμο επειδή αναγκάζει το σύστημα να βασίζεται σε συγκεκριμένα και επαληθευμένα έγγραφα, γεγονός που μειώνει σημαντικά τον κίνδυνο η Τεχνητή Νοημοσύνη να κατασκευάζει πληροφορίες (ψευδαισθήσεις).

8. GPT (Generative Pre-trained Transformer)

Πρόκειται για μια οικογένεια γλωσσικών μοντέλων που αναπτύχθηκαν από την OpenAI και χρησιμοποιούν νευρωνικά δίκτυα για την κατανόηση και τη δημιουργία κειμένου με φυσικό τρόπο. Αυτά τα μοντέλα GPT (Generative Pretrained Transformer) χρησιμοποιούν μια αρχιτεκτονική που ονομάζεται Transformer, η οποία τους επιτρέπει να αναλύουν μηνύματα και να προβλέπουν την πιο πιθανή απόκριση με βάση την εκπαίδευση με τεράστια σύνολα δεδομένων. Εξαιτίας αυτού, το GPT είναι σε θέση να μιμείται τις δυνατότητες κατανόησης της ανθρώπινης γλώσσας.

9. Δημιουργία Φυσικής Γλώσσας (Φυσική Γλώσσα)

Η παραγωγή φυσικής γλώσσας είναι ένας υποτομέας της τεχνητής νοημοσύνης που περιλαμβάνει την αυτόματη παραγωγή κατανοητών κειμένων ή ομιλίας στην ανθρώπινη γλώσσα. Επιτρέπει σε μια μηχανή να μετατρέπει τα ακατέργαστα δεδομένα σε φυσικές προτάσεις ή παραγράφους, όπως σε αυτοματοποιημένες περιλήψεις ή εικονικούς βοηθούς.

10. Άμεση Μηχανική

Είναι η τέχνη της ανάπτυξης προτροπών για αιτήματα με σκοπό την επίτευξη ουσιαστικών γενετικών αποτελεσμάτων - δηλαδή, πιο ακριβών, παραγωγικών και καινοτόμων αποτελεσμάτων. Ή, με άλλα λόγια, είναι η επιστήμη του σχεδιασμού, της βελτιστοποίησης και της βελτίωσης των οδηγιών που δίνουμε σε μια γενετική τεχνητή νοημοσύνη. Στόχος της είναι να καθοδηγήσει την Τεχνητή Νοημοσύνη ώστε να λαμβάνει ακριβείς, σχετικές και υψηλής ποιότητας απαντήσεις, λειτουργώντας ως γέφυρα επικοινωνίας για την αποφυγή γενικών ή εσφαλμένων αποτελεσμάτων.

11. Μοντέλο

Ένα μοντέλο είναι το αντικείμενο που θα αντιπροσωπεύει την έξοδο του αλγορίθμου μάθησης. Επομένως, είναι αυτό που χρησιμοποιεί η Τεχνητή Νοημοσύνη για να κάνει προβλέψεις εξόδου. Για παράδειγμα, τα θεμελιώδη μοντέλα είναι μια ευρεία κατηγορία μοντέλων Τεχνητής Νοημοσύνης που περιλαμβάνουν μεγάλα γλωσσικά μοντέλα και άλλους τύπους μοντέλων, όπως μοντέλα υπολογιστικής όρασης και ενισχυτικής μάθησης. Ονομάζονται «θεμελιώδη μοντέλα» επειδή χρησιμεύουν ως βάση πάνω στην οποία μπορούν να δημιουργηθούν εφαρμογές, αντιμετωπίζοντας ένα ευρύ φάσμα τομέων και περιπτώσεων χρήσης.

12. Μεγάλα Γλωσσικά Μοντέλα

Πρόκειται για έναν τύπο μοντέλου βαθιάς μάθησης που έχει εκπαιδευτεί σε ένα μεγάλο σύνολο δεδομένων για την εκτέλεση εργασιών κατανόησης και δημιουργίας φυσικής γλώσσας. Γνωστά μοντέλα περιλαμβάνουν τα BERT, PaLM, GPT-2, GPT-3, GPT-3.5 και το καινοτόμο GPT-4. Αυτά τα μοντέλα ποικίλλουν σε μέγεθος (αριθμός παραμέτρων που μπορούν να ρυθμιστούν), το εύρος των εργασιών που μπορούν να εκτελέσουν (κωδικοποίηση, συνομιλία, επιστημονική γνώση κ.λπ.) και τη βάση γνώσεων στην οποία εκπαιδεύτηκαν.

13. Μικρά Γλωσσικά Μοντέλα

Πρόκειται για μικρές εκδόσεις μεγάλων γλωσσικών μοντέλων ή LLM. Και τα δύο χρησιμοποιούν τεχνικές μηχανικής μάθησης για να τα βοηθήσουν να αναγνωρίζουν μοτίβα και σχέσεις, ώστε να μπορούν να παράγουν ρεαλιστικές αποκρίσεις φυσικής γλώσσας. Αλλά ενώ τα LLM είναι τεράστια και απαιτούν πολλή υπολογιστική ισχύ και μνήμη, τα μικρά γλωσσικά μοντέλα όπως το Phi-3 εκπαιδεύονται σε μικρότερα, πιο επιμελημένα σύνολα δεδομένων και έχουν λιγότερες παραμέτρους, καθιστώντας τα πιο συμπαγή και ακόμη και χρησιμοποιήσιμα εκτός σύνδεσης.

14. Προκατάληψη

Αυτές είναι οι υποθέσεις που κάνει ένα μοντέλο Τεχνητής Νοημοσύνης σχετικά με τα δεδομένα. Μια «αντιστάθμιση μεροληψίας-διακύμανσης» είναι η ισορροπία που πρέπει να επιτευχθεί μεταξύ των υποθέσεων που κάνει ένα μοντέλο σχετικά με τα δεδομένα και του βαθμού στον οποίο αλλάζουν οι προβλέψεις ενός μοντέλου, δεδομένων διαφορετικών δεδομένων εκπαίδευσης. Η επαγωγική μεροληψία είναι το σύνολο των υποθέσεων που κάνει ένας αλγόριθμος μηχανικής μάθησης σχετικά με την υποκείμενη κατανομή των δεδομένων.

15. Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας

Πρόκειται για ένα διεπιστημονικό πεδίο του οποίου η κεντρική ιδέα είναι να δώσει στις μηχανές την ικανότητα να διαβάζουν και να κατανοούν τις γλώσσες που μιλούν οι άνθρωποι. Η έρευνα για την Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας στοχεύει να απαντήσει στο ερώτημα πώς οι άνθρωποι είναι σε θέση να κατανοήσουν την έννοια μιας προφορικής ή γραπτής πρότασης και πώς κατανοούν τι συνέβη, πότε και πού συνέβη, καθώς και στις διαφορές μεταξύ μιας υπόθεσης, μιας πεποίθησης και ενός γεγονότος. Κατά συνέπεια, περιλαμβάνει τον προγραμματισμό υπολογιστών για την επεξεργασία τεράστιου όγκου γλωσσικών δεδομένων και επικεντρώνεται στον μετασχηματισμό κειμένου ελεύθερης μορφής σε μια τυποποιημένη δομή.

16. Προτροπή

Μια προτροπή είναι μια οδηγία ή ένα σύνολο οδηγιών (είσοδος) που δίνεται σε ένα σύστημα υπολογιστή για να δημιουργήσει μια απάντηση. Στο πλαίσιο της Τεχνητής Νοημοσύνης, είναι η αρχική οδηγία, εντολή, ερώτηση, αίτημα ή δήλωση κειμένου που παρέχεται στο μοντέλο για να καθοδηγήσει και να κατευθύνει τη δημιουργία μιας συγκεκριμένης απάντησης ή εξόδου. Η προτροπή λειτουργεί ως ερέθισμα ή έναυσμα για την Τεχνητή Νοημοσύνη, υποδεικνύοντας το θέμα, το στυλ, την κατεύθυνση ή τον τύπο της αναμενόμενης απάντησης. Ο τρόπος με τον οποίο διατυπώνεται η προτροπή (η πλαισίωση της) καθορίζει άμεσα την ποιότητα και τη συνάφεια των αποτελεσμάτων που λαμβάνονται.

17. Νευρωνικό Δίκτυο

Πρόκειται για ένα υπολογιστικό μοντέλο που βασίζεται σε ένα μεγάλο σύνολο απλών νευρωνικών μονάδων (τεχνητοί νευρώνες), περίπου ανάλογο με τη συμπεριφορά που παρατηρείται στους άξονες των νευρώνων στους βιολογικούς εγκεφάλους. Αποτελούν τη θεμελιώδη μονάδα εργασίας της Βαθιάς Μάθησης. Επιπλέον, πρόκειται για ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης που επιτρέπει την αναγνώριση προτύπων και την επίλυση προβλημάτων, βασισμένο στη μηχανική μάθηση ή βαθιά μάθηση, επιδιώκοντας να μοντελοποιήσει τους αναλυτικούς μηχανισμούς του ανθρώπινου εγκεφάλου.

18. Μετασχηματιστής

Οι μετασχηματιστές αντιπροσωπεύουν έναν τύπο αρχιτεκτονικής νευρωνικών δικτύων που έχει σχεδιαστεί για την επεξεργασία διαδοχικών δεδομένων, όπως κείμενο. Οι μετασχηματιστές μαθαίνουν το πλαίσιο και, κατά συνέπεια, το νόημα. Καταγράφουν τις σχέσεις μεταξύ διαφορετικών στοιχείων μιας ακολουθίας (λέξεις, προτάσεις) παράλληλα, αντί για διαδοχικά όπως τα παραδοσιακά μοντέλα. Οι μετασχηματιστές αποτελούν τη βάση επιτυχημένων μοντέλων όπως το GPT και το BERT και χρησιμοποιούνται για εργασίες επεξεργασίας φυσικής γλώσσας.

19. Μαρτυρικό

Ένα διακριτικό (token) στην Τεχνητή Νοημοσύνη είναι η βασική μονάδα δεδομένων (λέξεις, μέρη λέξεων, χαρακτήρες ή σύμβολα) που χρησιμοποιούν τα Μοντέλα Εκμάθησης Γλωσσών (LLM) όπως το GPT ή το Gemini για την επεξεργασία, την κατανόηση και τη δημιουργία κειμένου. Είναι το "νόμισμα" ή το ουσιαστικό κομμάτι πληροφορίας που διαβάζει και αναλύει η Τεχνητή Νοημοσύνη, επιτρέποντάς της να αναλύσει την ανθρώπινη γλώσσα σε διαχειρίσιμα (υπολογίσιμα) κομμάτια. Κατά συνέπεια, τα μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης επεξεργάζονται διακριτικά (tokens) για να κατανοήσουν τις σχέσεις μεταξύ τους και να ξεκλειδώσουν δυνατότητες όπως η πρόβλεψη, η δημιουργία και η συλλογιστική. Όσο πιο γρήγορα επεξεργάζονται τα διακριτικά, τόσο πιο γρήγορα μπορούν τα μοντέλα να μάθουν και να ανταποκριθούν.

20. Διασταυρούμενη επικύρωση

Είναι μια μέθοδος που χρησιμοποιείται για την αξιολόγηση των αποτελεσμάτων μιας ανάλυσης και τη διασφάλιση της ακρίβειας των προβλέψεων του μοντέλου μηχανικής μάθησης. Επομένως, είναι μια τεχνική για την αξιολόγηση μοντέλων μηχανικής μάθησης που εστιάζει στη διαίρεση ενός συνόλου δεδομένων σε πολλά υποσύνολα (ή "αναδιπλώσεις"). Το μοντέλο στη συνέχεια εκπαιδεύεται σε ορισμένα υποσύνολα και δοκιμάζεται σε άλλα. Αυτό επιτρέπει μια πιο αξιόπιστη εκτίμηση της απόδοσης του μοντέλου μειώνοντας την υπερβολική μάθηση.

Άλλες βασικές αρχές της Τεχνητής Νοημοσύνης που αξίζει να διερευνηθούν, να κατανοηθούν και να κατακτηθούν σε αυτό το τρίτο μέρος

Αυτές είναι μόνο μερικές έννοιες και όροι από τους πολλούς που πραγματικά αξίζει να γνωρίζετε, να κατανοείτε και να κατακτάτε. σε αυτόν τον σύγχρονο και καινοτόμο τομέα της Τεχνητής Νοημοσύνης. Επομένως, για να επεκτείνουμε τις πληροφορίες που προσφέρονται εδώ και να σας καθοδηγήσουμε εύκολα σε περισσότερα, σας προσφέρουμε αυτό Ενδιαφέρον infographic που δημιουργήθηκε με τεχνητή νοημοσύνη για να σας δώσω μια μικρή ιδέα για άλλα εξίσου σημαντικά και απαραίτητα:

περίληψη

Με λίγα λόγια, ελπίζουμε ότι αυτό «Το τρίτο μέρος του συναρπαστικού και εκπληκτικού πεδίου της Τεχνητής Νοημοσύνης» με έμφαση στην Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη (GAI), ίσως να έχει συμβάλει λίγο περισσότερο στην ενίσχυση και αύξηση των γνώσεων και των δεξιοτήτων σας σε αυτόν τον σύγχρονο και καινοτόμο τομέα. Μην ξεχνάτε ότι, Η τεχνητή νοημοσύνη και η ρομποτική αλλάζουν τον κόσμο και τον τρόπο που ζούμε.Και ότι στα επόμενα χρόνια, όταν η κβαντική υπολογιστική γίνει εμπορικά διαθέσιμη και η κβαντική ενέργεια (που παράγεται μέσω του φαινομένου Casimir) είναι ευρέως προσβάσιμη σε όλη την ανθρωπότητα, θα μπορούσε να είναι εντελώς διαφορετική από τον τρόπο που τη βιώνουμε σήμερα. Επομένως, είναι καλύτερο να μάθουμε για την Τεχνητή Νοημοσύνη τώρα παρά να αρνηθούμε και να μετανιώσουμε αύριο. Και φυσικά, μην ξεχνάτε να συνεχίσετε να συμμετέχετε, να συνεισφέρετε και να υποστηρίζετε το αγαπημένο και πολύτιμο σύμπαν του Linux.

Τέλος, θυμηθείτε επισκεφθείτε μας «αρχική σελίδα» στα ισπανικάΉ, σε οποιαδήποτε άλλη γλώσσα (απλώς προσθέτοντας 2 γράμματα στο τέλος της τρέχουσας διεύθυνσης URL, για παράδειγμα: ar, de, en, fr, ja, pt και ru, μεταξύ πολλών άλλων) για να μάθετε περισσότερο τρέχον περιεχόμενο.