Ostatnia aktualizacja 1 lutego, 2024
Sztuczna inteligencja (AI) to dziedzina informatyki, która zajmuje się tworzeniem maszyn lub systemów zdolnych do wykonywania zadań wymagających ludzkiego intelektu. AI ma wiele zastosowań, od automatyzacji wykrywania potencjalnych oszustw po ulepszanie rozwoju szczepionek. Firmy zajmujące się AI zgromadziły w 2022 roku fundusze w wysokości 66,8 miliarda dolarów, co świadczy o szybkim przyjęciu tej technologii w różnych branżach. Ale jak działa sztuczna inteligencja?
Wpływ AI na nasze życie
AI przynosi korzyści w wielu obszarach, w tym w bankowości, medycynie i mediach. Na przykład w bankowości, AI może przyczynić się do oszczędności sięgających 400 miliardów dolarów dzięki zastosowaniu w zarządzaniu ryzykiem i generowaniu przychodów. W medycynie, AI obiecuje ulepszenia w dokładności diagnozowania pacjentów i udoskonalanie polityki zdrowotnej. W mediach i rozrywce, globalny rynek AI ma osiągnąć wartość 99,48 miliarda dolarów do 2030 roku, a zastosowania obejmują między innymi rozpoznawanie plagiatu i rozwój grafiki wysokiej rozdzielczości.
Jednak AI wiąże się również z wyzwaniami i ograniczeniami, takimi jak koszty rozwoju i potencjalne zastępowanie miejsc pracy przez zautomatyzowane maszyny. Mimo to, przemysł AI ma również potencjał tworzenia nowych miejsc pracy.
Regulacje dotyczące AI, takie jak Akt o AI UE, mają na celu zapewnienie bezpieczeństwa, przejrzystości i jasności systemów AI wysokiego ryzyka w Unii Europejskiej. W USA, Biały Dom wprowadził AI Bill of Rights, określający zasady odpowiedzialnego korzystania z AI.
Pozostała część artykułu pod materiałem wideo:
Jak działa sztuczna inteligencja?
Sztuczna inteligencja działa poprzez połączenie dużych zbiorów danych z inteligentnymi algorytmami przetwarzania, aby wykonywać zadania, które normalnie wymagałyby ludzkiej inteligencji. Kluczowymi narzędziami używanymi w AI są uczenie maszynowe (ML) i głębokie uczenie (DL).
Uczenie maszynowe (ML)
Jest to aplikacja AI, która pozwala systemom komputerowym automatycznie uczyć się i poprawiać na podstawie doświadczeń. Algorytmy ML działają na podstawie danych, które są im dostarczane, i wykorzystują różne techniki statystyczne, aby AI mogła odkrywać wzorce w danych i rozszerzać wyniki zadania.
Głębokie uczenie (DL)
To forma uczenia maszynowego, która wykorzystuje sztuczne sieci neuronowe do przetwarzania informacji i wyciągania wniosków. Sieci te naśladują biologiczne sieci neuronowe ludzkiego mózgu i pozwalają AI przetwarzać bardzo duże zestawy danych, “wgłębiając się” w wyciąganie wniosków, nawiązywanie połączeń i ważenie danych wejściowych dla efektywnych wyników.
AI wykorzystuje również inne narzędzia, takie jak robotyka, obliczenia poznawcze, przetwarzanie języka naturalnego i widzenie komputerowe, aby naśladować sposób, w jaki ludzki mózg wykonuje złożone zadania.
AI jest stosowana w różnych dziedzinach, od rozpoznawania mowy, przez samochody autonomiczne, po interaktywne gry wideo i systemy rekomendacji w usługach streamingowych. Dzięki swojej zdolności do przetwarzania i analizowania ogromnych ilości danych, AI może podejmować decyzje, rozpoznawać wzorce i przewidywać wyniki z większą dokładnością i szybkością niż ludzie.
Jak rozmawiać z inteligentnym chatbotem takim jak ChatGPT?
Zatem jak działa sztuczna inteligencja w postaci chatbota w praktyce? Rozmawiając z chatbotem takim jak ChatGPT, aby uzyskać satysfakcjonujące odpowiedzi, warto pamiętać o kilku kluczowych zasadach. Przede wszystkim, staraj się formułować pytania w sposób konkretny i szczegółowy. Im bardziej precyzyjne jest pytanie, tym łatwiej chatbotowi zrozumieć twoje oczekiwania i odpowiedzieć adekwatnie. Używaj jasnego i zrozumiałego języka, unikając niejasności i wieloznaczności, co ułatwi chatbotowi interpretację twoich zapytań.
Ważne jest również dostosowanie pytań do możliwości chatbota. ChatGPT jest programem tekstowym, więc najlepiej odpowiada na pytania, które można wyrazić słowami. Jeśli masz skomplikowane pytanie, spróbuj podzielić je na kilka mniejszych, prostszych zapytań. To pozwoli na uzyskanie bardziej szczegółowych odpowiedzi.
Jeśli twoje pytanie wymaga specyficznego kontekstu, nie zapomnij go wyjaśnić. Dostarczenie odpowiedniego tła pomoże chatbotowi lepiej zrozumieć twoje zapytanie. Bądź także cierpliwy i elastyczny – czasami może być potrzebne kilka prób, aby uzyskać pełną odpowiedź. Jeśli pierwsza odpowiedź nie jest satysfakcjonująca, spróbuj zadać pytanie inaczej lub poproś o dodatkowe wyjaśnienia.
Czytaj dalej:
Dziękujemy, że przeczytałaś/eś nasz artykuł. Obserwuj No Fluff Jobs w Wiadomościach Google, aby być na bieżąco.
