Inteligenta artificiala (artificial intelligence sau AI) este o ramura a informaticii care se ocupa de construirea de masini inteligente (smart machines) capabile sa indeplineasca sarcini care necesita, de obicei, inteligenta umana. AI este o stiinta interdisciplinara cu abordari multiple, care creeaza o schimbare de paradigma in majoritatea sectoarelor industriei tehnologice. Dispozitivele care folosesc inteligenta artificiala incearca sa reproduca pe cat posibil comportamentul uman.
Sistemele de inteligenta artificiala sunt sprijinite de algoritmi, folosind tehnici precum invatarea automata (machine learning), invatarea profunda (deep learning) si reguli. Algoritmii de invatare automata ofera computer data sistemelor AI prin folosirea de tehnici statistice pentru a permite sistemelor AI sa invete. Prin invatarea automata, sistemele AI devin progresiv mai performante in realizarea de sarcini, fara a fi nevoie sa fie programate special pentru a face acest lucru.
Inteligenta artificiala se incadreaza in trei categorii
- Inteligenta artificiala generala (Artificial general intelligence, AGI), denumita si „AI puternica”. Este genul de inteligenta artificiala ce permite intelegerea si invatarea oricarei sarcini ce tine de intelect pe care o poate efectua o fiinta umana. AGI poate gandi, intelege si actiona intr-un mod care nu se distinge de cel uman in anumite situatii.
- Inteligenta artificiala ingusta (Artificial narrow intelligence, ANI), denumita si „AI slaba”. Acest tip de inteligenta artificiala functioneaza intr-un context limitat si este o simulare a inteligentei umane. Narrow AI se concentreaza pe indeplinirea de sarcini specifice, insa are anumite limitari. Exemple de Narrow AI: Siri (de la Apple), Alexa (de la Amazon), Google Search.
- Superinteligenta artificiala (Artificial superintelligence, ASI). Aceasta este, la nivel ipotetic, acea inteligenta artificiala care nu doar intelege si imita comportamentul uman, ci masinile devin constiente de sine.
Cum functioneaza inteligenta artificiala
Inteligenta artificiala functioneaza prin prelucrarea datelor prin algoritmi avansati. Aceasta combina seturi mari de date cu algoritmii sai, invatand din tiparele sau caracteristicile datelor. Pentru a intelege cum functioneaza de fapt inteligenta aritificiala, trebuie analizate diferitele subdomenii ale acesteia.
- invatarea automata (machine learning sau ML) invata o masina cum sa ia decizii bazate pe experiente trecute. Se bazeaza pe ideea ca sistemele pot invata din date, pot identifica modele si pot lua decizii cu interventie umana minima. Doua dintre cele mai populare metode de invatare automata sunt invatarea supravegheata si invatarea nesupravegheata. Algoritmii de invatare supravegheata sunt instruiti folosind exemple etichetate, cum ar fi o intrare unde se cunoaste rezultatul dorit. Prin metode precum clasificare, regresie, si predictie, invatarea supravegheata foloseste modele pentru a prezice valorile etichetei pe date suplimentare neetichetate. Invatarea supravegheata este frecvent utilizata in aplicatii in care datele istorice prezic evenimente viitoare probabile. Invatarea nesupravegheata este utilizata cu datele care nu au etichete istorice. Sistemului nu i se spune „raspunsul corect”. Algoritmul trebuie sa-si dea seama ce se arata. Invatarea nesupravegheata functioneaza bine pe datele tranzactionale. Acesti algoritmi sunt, de asemenea, utilizati pentru a segmenta subiecte de text, pentru a recomanda elemente si pentru a identifica valori anormale ale datelor.
- invatarea profunda (deep learning sau DL) este o functie a AI care imita functionarea creierului uman in procesarea datelor si crearea de modele pentru utilizarea acestora in procesul de luare a deciziilor. Invatarea profunda este un subset de invatare automata in inteligenta artificiala care are retele capabile sa invete nesupravegheate din date nestructurate sau nemarcate. Invatarea profunda invata o masina sa proceseze inputurile prin straturi pentru a clasifica, deduce si prezice rezultatul. Invatarea profunda poate fi utilizata in detectarea obiectelor, recunoasterea vorbirii, traducerea limbilor si luarea deciziilor.
- retele neuronale (neural networks). O retea neuronala este o serie de algoritmi care incearca sa recunoasca relatiile dintr-un set de date printr-un proces care imita modul in care functioneaza creierul uman. Retelele neuronale functioneaza pe principii similare cu celulele neuronale umane.
- procesarea limbajului natural (natural language processing sau NLP). Procesarea limbajului natural este o stiinta a citirii, intelegerii, interpretarii unui limbaj de catre o masina. Din momentul in care o masina intelege ce intentioneaza sa comunice utilizatorul, aceasta raspunde in consecinta.
- computer vision. Algoritmii computer vision incearca sa inteleaga o imagine prin descompunerea acesteia si studierea diferitelor parti ale obiectelor. Acest lucru ajuta masina sa clasifice si sa invete dintr-un set de imagini, pentru a lua o decizie mai buna pe baza observatiilor anterioare.
- calcul cognitiv (cognitive computing). Algoritmii de calcul cognitiv incearca sa imite creierul uman analizand textul, vorbirea, obiectele si imaginile in modul in care ar face-o un om, si incearca sa dea rezultatul dorit. Calculul cognitiv tinde spre o interactiune naturala, asemanatoare omului, cu masinile.
De ce este importanta inteligenta artificiala?
AI automatizeaza invatarea repetitiva la comanda umana si o face cu o precizie incredibila. Aceasta ajuta la avansarea tehnologiilor care ne mentin in siguranta, cum ar fi detectarea anumitor boli si a altor probleme de sanatate, conducerea mai sigura a masinilor, ajuta in business, etc. Posibilitatile sunt nelimitate.
Astazi, inteligenta artificiala poate realiza urmatoarele actiuni: invatare, recunoasterea vorbirii, planificare, rationament, perceptie, rezolvarea problemelor, manipularea si mutarea obiectelor. Aceasta permite oamenilor sa fie mai inteligenti, ajutandu-ne sa analizam, sa invatam si sa actionam mai repede decat am putea fara tehnologie.
Avantaje ale inteligentei artificiale:
- disponibilitate 24/7;
- securitate crescuta;
- asistenta digitala in diferite domenii;
- reducerea erorilor umane;
- automatizare;
- ajuta la luarea mai rapida a deciziilor;
- cresterea eficientei.
Aplicatii ale inteligentei artificiale
Inteligenta artificiala are numeroase aplicatii in diferite domenii:
- medical: administrare, diagnostic asistat, roboti folositi in operatii, telemedicina, monitorizarea semnelor vitale si alerte in caz de modificarea acestora;
- resurse umane: analiza rapida a CV-urilor si selectarea candidatilor potriviti pe baza criteriilor stabilite de companie, repartizarea angajatilor in diferite echipe si proiecte pe baza aptitudinilor si a altor date despre acestia;
- automotive: roboti care asambleaza masini si masini autonome;
- e-commerce: motoare de recomandare mai performante, chatbots, emailuri in masa, eliminarea spamului, predictii legate de cerere pentru a ajuta la managementul stocurilor.
In e-commerce este foarte important ca o platforma sa poata veni in sprijinul clientilor cu niste recomandari de produse cat mai relevante. O platforma care are un astfel de motor de cautare bine pus la punct este VTEX, care cu ajutorul VTEX Intelligent Search poate da businessului un AI-boost.
VTEX Intelligent Search ajuta la cresterea ratelor de conversie cu un motor de cautare avansat care utilizeaza inteligenta artificiala pentru a intelege intentia cumparatorilor si pentru a returna rezultatele cat mai relevante ale cautarii. Cu ajutorul acestui motor de cautare, obtineti vizibilitate si control asupra AI, si puteti sa il influentati pentru a obtine cele mai bune rezultate pentru businessul propriu.
Algoritmii VTEX, alimentati de AI, ofera completare automata, verificare ortografica, sinonime si sugereaza termeni si produse instantaneu, toate acestea in timp ce clientul interactioneaza cu bara de cautare. Se pot promova produse specifice pe baza comportamentului utilizatorilor prin definirea de declansatoare, de exemplu termenii cautati sau filtrele aplicate. Aceste declansatoate vor adauga, elimina sau promova produse, branduri sau categorii.
Vezi aici mai multe despre inteligenta artificiala in e-commerce!
Exemplele de utilizari ale inteligentei artificiale amintite mai sus reprezinta doar o mica parte din aplicatiile acesteia. Tehnologia este folosita in prezent in numeroase sectoare, inclusiv transporturi, finante, educatie, etc.
Impactul inteligentei artificiale este din ce in ce mai prezent in societate. O parte din companii au inteles acest lucru, si au ales sa foloseasca AI pentru a-si creste profiturile si a fi cu un pas inaintea competitorilor.