Co je aplikace AI?

  • 3 min

Umělá inteligence (AI) označuje systémy navržené tak, aby prováděly úkoly, které obvykle vyžadují lidskou inteligenci, jako je odůvodnění, řešení problémů, vnímání a porozumění jazyku. Zodpovědná AI: zdůrazňuje nestrannost, transparentnost a etické použití technologií AI.

Klíčové úlohy AI:

  • Generativní umělá inteligence
  • Agenti a automatizace
  • Speech
  • Analýza textu
  • Počítačové zpracování obrazu
  • Extrakce informací

Všechny tyto úlohy jsou založené na základech strojového učení.

Obrázek znázorňující výše uvedené úlohy

AI je širším cílem – vytváření systémů, které napodobují lidskou inteligenci. Strojové učení (ML) je primární metoda, kterou používáme k dosažení AI, a je možná algoritmy řízenými daty. Ml obecně umožňuje počítačům učit se vzory z dat a zlepšit výkon bez explicitního programování.

Typy strojového učení:

  • Učení pod dohledem a bez dohledu: například regrese (pod dohledem) pro predikci cen, klasifikaci (pod dohledem) pro detekci spamu a clustering (bez dohledu) pro segmentaci zákazníků.
  • Hluboké učení: Specializovaná větev ML využívající neurální sítě s více vrstvami pro úlohy, jako je rozpoznávání obrázků a syntéza řeči. Hluboké učení poskytuje základ prostřednictvím neurálních sítí, které se učí složité vzory z masivních datových sad.
  • Generování umělé inteligence: využívá možnosti hlubokého učení k vytvoření nového obsahu – textu, obrázků, zvuku, kódu – místo pouhé klasifikace nebo předpovídání výsledků.

Aplikace AI

Aplikace AI je softwarové řešení, které používá techniky AI, jako je počítačové zpracování obrazu, řeči a extrakce informací, k provádění úloh, které obvykle vyžadují inteligenci podobná člověku. Tyto aplikace můžou pochopit, důvod, učit se a reagovat na vstupy způsobem, který je adaptivní a inteligentnější než tradiční software.

Aplikace umělé inteligence jsou:

  • Poháněno modelem: Používají vytrénované modely ke zpracování vstupů a generování výstupů, jako jsou text, obrázky nebo rozhodnutí.
  • Dynamické: Na rozdíl od statických programů se aplikace AI můžou v průběhu času zlepšit prostřednictvím opětovného natrénování nebo vyladění.

Mezi typické způsoby interakce s aplikacemi AI patří:

  • Konverzační rozhraní: Uživatelé komunikují prostřednictvím chatovacích robotů nebo hlasových asistentů (například: kladení otázek, získávání doporučení).
  • Vložené funkce: Umělá inteligence je integrovaná do aplikací pro úlohy, jako je automatické dokončování, rozpoznávání obrázků nebo detekce podvodů.
  • Podpora rozhodování: Aplikace umělé inteligence poskytují přehledy nebo predikce, které uživatelům pomůžou provádět informované volby (například: personalizované nakupování, diagnostika lékařské péče).
  • Automatizace: Zpracovávají opakující se úlohy, jako je zpracování dokumentů nebo služby zákazníků, což snižuje ruční úsilí.

Mezi příklady aplikací AI pro různá odvětví patří:

  • Zdravotnictví: Diagnostické nástroje využívající AI, které analyzují lékařské obrázky (jako jsou rentgenové paprsky nebo MRI), které pomáhají lékařům zjišťovat nemoci přesněji a rychleji.
  • Finance: Systémy pro detekci podvodů, které používají AI k monitorování transakcí v reálném čase a identifikaci podezřelých aktivit a pomáhají předcházet finančním trestných činům.
  • Maloobchod: Přizpůsobené moduly doporučení, které analyzují chování zákazníků a předvolby, aby navrhly produkty a zlepšily nákupní prostředí.
  • Výroba: Řešení prediktivní údržby, která používají AI k monitorování zařízení a prognózování, kdy počítače pravděpodobně selžou, snižují prostoje a náklady na údržbu.
  • Vzdělávání: Inteligentní systémy doučování, které se přizpůsobí stylu a tempu výuky každého studenta, poskytují přizpůsobenou zpětnou vazbu a podporu pro zlepšení výsledků učení.

V dalším kroku se podíváme na každou komponentu aplikace AI, která souvisí s technologiemi Microsoftu.