Η τεχνητή νοημοσύνη βελτιώνεται συνεχώς και εισάγει νέες καινοτόμες δημιουργίες, όπου οι ειδικοί πρέπει να προσαρμόζουν τις μεθόδους τους και να χρησιμοποιούν νέα εργαλεία. Η εμφάνιση της ενθάρρυνε την τακτική Machine Learning, ή αλλιώς μηχανική εκμάθηση.
Πρόκειται για μία από τις μελλοντικές θεμελιώδεις τεχνολογίες που χρησιμοποιούν αλγόριθμους. Αυτό επιτρέπει σε πολλά συστήματα να αναλύουν αποτελεσματικά και να λαμβάνουν αποφάσεις σύμφωνα με τα εκάστοτε δεδομένα.
Η μέθοδος αυτή βοηθά στην απλοποίηση της ανθρώπινης εργασίας, ειδικά αν απαιτείται η ανάλυση πολλών πληροφοριών. Το ML (Machine Learning) ασχολείται με την ανάπτυξη συστημάτων που μπορούν να μαθαίνουν από τα δεδομένα και να προβλέπουν, να αναγνωρίζουν πρότυπα ή να λύνουν προβλήματα.
Το Machine Learning μπορεί να φαίνεται πολυσύνθετο αλλά είναι αρκετά εύκολο στη χρήση.
Ας δούμε, όμως αναλυτικότερα, την συμβολή του στην καθημερινότητα μας.
Αυτοματοποίηση: Το Machine Learning μπορεί να επιτρέψει στις μηχανές να εκτελούν καθήκοντα που πριν απαιτούσαν ανθρώπινη επέμβαση. Αυτό έχει ως αποτέλεσμα την εξοικονόμηση χρόνου και πόρων.
Πρόβλεψη και αναγνώριση: Το Machine Learning μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να προβλέπει μελλοντικές τάσεις ή γεγονότα με βάση τα δεδομένα του παρελθόντος και του παρόντος, καθώς επίσης και για να αναγνωρίζει πρότυπα σε μεγάλα σύνολα δεδομένων.
Προσαρμογή ανάλογα με τις ανάγκες: Τα συστήματα Machine Learning μπορούν να προσαρμοστούν στις νέες πληροφορίες και τα δεδομένα χωρίς να απαιτείται νέος προγραμματισμός.
Βελτίωση των Αποφάσεων: Με τη χρήση του Machine Learning, μπορούν να ληφθούν πιο ακριβείς αποφάσεις βασισμένες σε πραγματικά δεδομένα.
Παραδείγματα εφαρμογών του Machine Learning στην καθημερινή μας ζωή:
Οι φωνητικοί βοηθοί όπως ,η Siri της Apple, η Google Assistant και η Amazon Alexa χρησιμοποιούν Machine Learning για να κατανοήσουν και να απαντήσουν σε ανθρώπινες φωνητικές εντολές.
Ας εξετάσουμε το παράδειγμα της δημοφιλούς, Siri, που είναι μια φωνητική-έξυπνη βοηθός η οποία αναπτύχθηκε από την Apple ως μέρος του λογισμικού της. Επιτρέπει στους χρήστες να αλληλεπιδρούν με τις συσκευές τους χρησιμοποιώντας μόνο τη φωνή τους. Μπορούν να εκτελούν ένα ευρύ φάσμα καθημερινών εργασιών, όπως αναζήτηση στο διαδίκτυο, ρύθμιση υπενθυμίσεων, αποστολή κειμένων και πραγματοποίηση κλήσεων.
H Siri είναι ουσιαστικά “η διάδοχος” της Alexa της Amazon και του Google Assistant και μία από τις πρώτες εμπορικά βιώσιμες τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης. Και ενώ η Siri μπορεί να φαίνεται σαν ένα ακόμη κομμάτι τεχνολογίας, η δημοτικότητά της προκάλεσε μια τεράστια αλλαγή στον τρόπο με τον οποίο οι άνθρωποι σκέφτονται και αλληλεπιδρούν με την τεχνητή νοημοσύνη.
Τα συστήματα συστάσεων είναι μια υποκατηγορία της μηχανικής εκμάθησης που ασχολείται γενικά με την κατάταξη ή την αξιολόγηση προϊόντων. Σε γενικές γραμμές, ένα σύστημα συστάσεων είναι ένα σύστημα που προβλέπει τις αξιολογήσεις που μπορεί να δώσει ένας χρήστης σε ένα συγκεκριμένο στοιχείο. Αυτές οι προβλέψεις στη συνέχεια κατατάσσονται και επιστρέφονται πίσω στον χρήστη.
Χρησιμοποιούνται από διάφορες εταιρείες με μεγάλα ονόματα όπως η Google, το Instagram, το Spotify, το Amazon, το Reddit, το Netflix κ.λπ. συχνά για να αυξήσουν τη δέσμευση με τους χρήστες και την πλατφόρμα.
Για παράδειγμα, το Spotify θα σου προτείνει τραγούδια παρόμοια με αυτά που έχεις ακούσει επανειλημμένα ή σου έχουν αρέσει, ώστε να συνεχίσεις να χρησιμοποιείς την πλατφόρμα.
Η ανάπτυξη αυτοκινούμενων αυτοκινήτων είναι μια από τις πιο μοντέρνες και δημοφιλείς κατευθύνσεις στον κόσμο της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης.
Η τεχνολογία Machine Learning των αυτοκινήτων εκτοπίζει γρήγορα τους ανθρώπινους οδηγούς, επιτρέποντας αυτοκινούμενα αυτοκίνητα που χρησιμοποιούν αισθητήρες για τη συλλογή δεδομένων σχετικά με το περιβάλλον τους.
Χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη για να κατανοούν και να προβλέπουν τις επόμενες κινήσεις αυτοκινήτων, πεζών και ποδηλάτων. Τα δεδομένα αυτά τους βοηθούν να σχεδιάζουν τις κινήσεις τους σε κλάσματα του δευτερολέπτου και να αποφασίζουν τι πρέπει να κάνουν από στιγμή σε στιγμή.
Για παράδειγμα, η προσέγγιση της Tesla ονομάζεται “μάθηση μίμησης”. Οι αλγόριθμοι τους μαθαίνουν από τις αποφάσεις, τις αντιδράσεις και τις κινήσεις εκατομμυρίων πραγματικών οδηγών σε όλο τον κόσμο. Το σύστημα εντοπισμού τους είναι απίστευτα εξελιγμένα.
Πιο συγκεκριμένα, όταν ένα όχημα Tesla κάνει μια λανθασμένη πρόβλεψη σχετικά με τη συμπεριφορά ενός αυτοκινήτου ή ενός ποδηλάτη, η Tesla αποθηκεύει ένα στιγμιότυπο δεδομένων από εκείνη τη στιγμή και το προσθέτει στο σύνολο δεδομένων.
Αυτά είναι μόνο μερικά παραδείγματα, και οι εφαρμογές του Machine Learning που είναι ευρείας κλίμακας και συνεχώς αναπτυσσόμενες.
Πρόοδος στην Ιατρική: Οι αλγόριθμοι Machine Learning έχουν βοηθήσει στην ανάπτυξη νέων μεθόδων διάγνωσης και θεραπείας ασθενειών.
Μια από τις πιο υποσχόμενες εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης είναι στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης.
Η τεχνητή νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να φέρει επανάσταση στον τρόπο με τον οποίο διαγιγνώσκουμε και θεραπεύουμε ασθένειες, με εφαρμογές που κυμαίνονται από την εξατομικευμένη ιατρική έως την ανακάλυψη φαρμάκων. Η τεχνολογία Machine Learning χρησιμοποιείται για την ανάλυση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων ασθενών, για τη διάγνωση ασθενειών και την πρόβλεψη των πιθανών εξελίξεων.
Ελεύθερος χρόνος: Το Machine Learning μπορεί να αυτοματοποιήσει εργασίες που πριν απαιτούσαν ανθρώπινη παρέμβαση, ελευθερώνοντας χρόνο για άλλες δραστηριότητες, που σίγουρα θα ήθελες να εντάξεις στην καθημερινότητα σου.
Βελτίωση της καθημερινότητας: Εφαρμογές όπως οι προτάσεις στο Netflix, οι φωνητικοί βοηθοί (όπως η Siri) και τα συστήματα αυτόνομης οδήγησης έχουν κάνει την καθημερινή ζωή πιο ευκολη και άνετη.
Το Machine Learning έχει την δυναμική να επηρεάσει θετικά πολλούς τομείς της κοινωνίας μας, καθιστώντας τη ζωή πιο εύκολη, ασφαλή και αποτελεσματική.
Ανεργία: Όσο εύκολη και εάν μας κάνει την ζωή, δεν μπορούμε να παραβλέψουμε έναν σημαντικό αρνητικό παράγοντα. Η αυτοματοποίηση πολλών εργασιών μπορεί να οδηγήσει σε ανεργία για ορισμένες επαγγελματικές κατηγορίες, εάν δεν υπάρξουν αντίστοιχες αλλαγές στην αγορά εργασίας.
Ασφάλεια δεδομένων: Η συλλογή και η χρήση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων μπορεί να αποτελέσει πρόκληση για την προστασία της ιδιωτικότητας και της ασφάλειας των δεδομένων.
Ανάγκη Κατάρτισης και Δεξιοτήτων: Η ανάπτυξη και η εφαρμογή αλγορίθμων Machine Learning απαιτεί ειδικές γνώσεις και δεξιότητες, πράγμα που μπορεί να αποτελέσει εμπόδιο για ορισμένους. Αυτό είναι κάτι βέβαια που μπορεί να λειτουργήσει και θετικά, καθώς είναι ένας κλάδος που εάν έχεις την θέληση, μπορείς να εξελιχθείς και να εξελίξεις.
Ο τομέας της επιστήμης των δεδομένων έχει γνωρίσει σημαντική ανάπτυξη και εξέλιξη τα τελευταία χρόνια, με τη μηχανική εκμάθηση και την τεχνητή νοημοσύνη (AI) να διαδραματίζουν πρωταγωνιστικό ρόλο σε αυτή την εξέλιξη. Καθώς αναπτύσσεται η ίδια, είναι σαφές ότι οι τεχνολογίες αυτές θα συνεχίσουν να διαμορφώνουν το μέλλον της επιστήμης των δεδομένων.
Είναι σημαντικό να αντιληφθούμε ότι το Machine Learning είναι ένα εργαλείο που πρέπει να χρησιμοποιείται με σύνεση και υπευθυνότητα, πάντα με γνώση των προκλήσεων και των δυνατοτήτων του. Εάν χρησιμοποιηθεί σωστά, μπορεί να φέρει σημαντικά οφέλη και καινοτομίες σε πολλούς τομείς της κοινωνίας μας.
Η Coding Mentor του προγράμματος skg.code, Μαρία αγαπάει την τεχνολογία, το android development και να βοηθάει νέους ανθρώπους με την καριέρα τους! Ευτυχώς στο skg.education, τα συνδυάζει όλα αυτά!
Συνδέσου στο προφίλ σου και συνέχισε την εκπαίδευση σου
Γίνε μέλος στο site και πάρε πρόσβαση σε μοναδικό υλικό, members-only προνόμια και πολλά ακόμη!
Γίνε μέλος στο site και πάρε πρόσβαση σε υλικό, members-only προνόμια και πολλά ακόμη!
