Dirbtinis intelektas Flashcards
(10 cards)
Kas yra dirbtinis intelektas?
Dirbtinis intelektas yra mašinos gebėjimas, kuris yra panašus į žmonių galimybes, tokias kaip
argumentavimas, mokymasis, planavimas ir kūrybiškumas.
Dirbtinis intelektas leidžia techninėms sistemoms suvokti savo aplinką, susitvarkyti su tuo, ką
suvokia, ir išspręsti problemas, siekiant konkretaus tikslo.
Kas yra (dirbtinis) neuroninis tinklas?
informacijos apdorojimo struktūra, imituojanti kai kuriuos gyvųjų organizmų smegenyse vykstančius informacijos perdavimo procesus. Neuroninis tinklas sudaromas iš daugelio tarpusavyje sujungtų labai paprastų skaičiavimo elementų (dirbtinių neuronų).
Kas yra mašininis mokymasis?
dirbtinio intelekto metodų klasė, kuriai būdingas ne tiesioginis problemos sprendimas, o mokymasis, kaip pritaikyti daugelio panašių problemų sprendimus.
Kur naudojami neuroniniai tinklai?
Chatbots, virtualūs asistentai, medicinoje atpažinti simptomams.
Kas yra sprendimų medis?
Sprendimų medis yra galingas ir plačiai naudojamas mašininio mokymosi algoritmas. Iš esmės sprendimų medis susideda iš mazgų ir šakų. Kiekvienas mazgas reiškia ypatybę arba atributą, o kiekviena šaka – sprendimą arba rezultatą, pagrįstą ta savybe.
Kokios yra dažniausios problemos su kuriom susiduria neuroniniai tinklai atliekant prognozes?
- Prognozės paaiškinimo trūkumas – juodos dėžės (black box) problema;
- Pradinių duomenų kokybė ir patikimumas;
- Per didelis modelio pritaikymas mokymosi duomenims (overfitting).
Kaip apsimoko neuroninis tinklas?
- Duomenys normalizuojami (pvz., reikšmės skalėje nuo 0 iki 1 arba standartiškai nuo -1 iki 1), suskirstomi ir transformuojami į formatą, tinkamą neuroniniam tinklui (pvz., į tensorius).
- Pradinių svorių ir šališkumų nustatymas (weight calculation)
- Prognozės generavimas (Forward Propagation) - Praeinama pro visus tinklo neuronus ir atliekami reikalingi veiksmai kad gauti prognozę.
- Nuostolių apskaičiavimas (Loss Calculation)
- Grįžtamojo ryšio sklidimas (Backpropagation)
- Svorių atnaujinimas (Gradient Descent)
- Papildomas iteravimas (kartojimas)
- Validavimo duomenų patikrinimas
Kas Europoje reglamentuoja dirbtinio intelekto naudojimą?
Dirbtinio intelekto aktas. Tikslas buvo užtikrinti, kad ES naudojamos dirbtinio intelekto sistemos būtų saugios, skaidrios, atsekamos, nediskriminuojančios ir nekenksmingos aplinkai. Kad būtų išvengta žalingų padarinių, dirbtinio intelekto sistemas turėtų prižiūrėti žmonės, o ne automatizavimas.
Dirbtinio intelekto naudojimo privalumai ir grėsmės
Privalumai:
* Verslams dirbtinis intelektas gali padėti kuriant naujos kartos produktus ir paslaugas;
* DI naudojimas viešųjų paslaugų sektoriuje gali sumažinti išlaidas ir padidinti galimybes tokiose srityse kaip viešasis transportas, išsilavinimas, atliekų tvarkymas ir produktų tvarumas.
Grėsmės ir iššūkiai:
* Per didelis dirbtinio intelekto naudojimas tam tikrose situacijose, pavyzdžiui, naudojant DI jam nepritaikytose situacijose, tokiose kaip visuomenės problemų sprendimas.
* Daug kompiuterinių skaičiavimų reikalaujantis dirbtinis intelektas kenkia gamtai, naudoja daug energijos.
* DI gali paveikti teisę į privatumą ir duomenų apsaugą. Pavyzdžiui, jis gali būti panaudotas veidų atpažinimo sistemose ar stebint ir kuriant žmonių profilius pagal duomenis skaitmeninėje erdvėje.
Kas yra Tiuringo testas?
Alano Tiuringo pasiūlytas testas, skirtas išbandyti mašinų sugebėjimą demonstruoti intelektą.
Testo metu žmogus teisėjas natūralia kalba šnekasi su vienu žmogumi ir viena mašina. Visi trys eksperimento dalyviai turi būti izoliuotuose patalpose, kad teisėjas nematytų, kuriuos atsakymus pateikia mašina, o kuriuos žmogus. Jei teisėjas pagal atsakymus negali patikimai atskirti mašinos nuo žmogaus, sakoma, kad mašina išlaikė testą.
