Makinak adimentsuak bihurtzen direnean, aginduak ulertu, datu-puntuak konektatu eta ondorioak atera ditzakete. Adimen artifiziala, ikaskuntza automatikoa eta ikaskuntza sakona zer diren eta ideia horiek nola erlazionatzen diren nahastuta bazaude, ez zaude bakarrik. Artikulu honetan kontzeptu horien definizioak eta zure negozioari zer aplikatzen dioten hobeto ulertzen lagunduko dizugu.
Lehenik eta behin, ezin da orokortu Machine Learning eta Deep Learning adimen artifizialaren ontzi berean daudela beti, baina kontuan izan behar da haien gailuek oso ondo funtzionatzen dutela eta erakundeei hobeto, hobeto eta azkarrago lan egiten laguntzen dietela.
Beraz nondik sortu zen Adimen Artifiziala?
Historialari gehienek adimen artifizialari buruzko ikerketen 2024ko telefono zenbakien zerrenda eguneratua mundu osotik hasiera 1956an kokatzen dute, Dartmouth-ek metodo sinbolikoen bidez arazoak konpontzea aztertu zuenean. 1960ko hamarkadan, Ameriketako Estatu Batuetako Defentsa Sailak mota honetako lanetan interesa hartu zuen eta ordenagailuetan giza arrazoibideen imitazioa probatzeko arreta handitu zuen.
Inteligentzia artifiziala ordenagailuak erabilgarriagoak eta modu independentean arrazoitzeko gai izan daitezen sortu zen. Zientzia militarrean eta estatistikan errotutako historia luzea duen ikerketa-esparrua du, filosofia, psikologia, matematika eta zientzia kognitiboen arloetako ekarpenekin.
Bai! Adimen artifiziala gure artean dago jada
Bihar negozio-bidaia batera joango zara? Zure gailu adimendunak c phone number automatikoki emango ditu eguraldi-txostenak eta bidaia-alertak zure helmugako hirirako. Edo urtebetetze festa handi bat antolatzen ari zara? Bot adimendun batek gonbidapenak egiten lagunduko dizu, erreserbak egiten eta pastela jasotzeko gogorarazten dizu. Eta, marketin zuzeneko kanpaina bat planifikatzen ari bazara, Adimen Artifizialaren laguntzaile bat dago zure bezeroak taldetan segmentatu ditzakeena mezularitza zuzendua lortzeko eta erantzun tasak handitzeko.
Ezin dugu ukatu, Adimen Artifizialak bizitzeko eta lan egiteko Bagaimana untuk mengintegrasikan Google Ads dengan SEO untuk hasil yang … moduan eragiten ari da jada. Espekulatzen eta eztabaidatzen denaren aurka, Adimen Artifizialak ez du kontzientzia sortuko, ez du altxatuko eta ez du gizadia suntsituko Hollywoodeko filmek erakusten duten moduan. Gainera, kontakizun garaikideek engainatuta, gehienek ahazten dute kontzeptu horretan oinarritutako berrikuntzak erabiltzen ari direla makinen eta gizakien arteko elkarrekintza dagoen jardueretan.
Oinarrizko mailan, Adimen Artifizialaz hornitutako makinek giza pentsamenduaren prozesua imitatzen dute, hala nola, sagarra edo laranja bat identifikatzeko gaitasuna. NVIDIAren arabera, Inteligentzia Artifiziala forma sinple eta estuan gertatzen da hardwarea eta softwarea elkarrekin lan egiten duten zeregin oso zehatzak egiteko.
Horren adibide da Facebookek bere webgunean argazki bat argitaratzen duzunean zein lagun etiketatu iradokitzeko duen gaitasuna, sare sozialak irudia ikusteko gai den softwarea baita, jendea %98ko zehaztasunarekin identifikatzea eta are azkarrago egiteko gizakiak berak baino.
Machine Learning
Ideia algoritmoak eta estatistikak ezkontzea da, makinak datu berrietatik ikas dezan. Honekin, arazo kopuru ikaragarria konpondu daiteke datu askorekin eta ikaskuntza-algoritmo zuzenarekin.
Izan ere, datuak dira oraindik Machine Learning posible egiten duten osagai nagusiak, algoritmo sofistikatuak adimen horren osagarriak besterik ez dira. Trebakuntza-datuen masan ereduetan oinarritutako eredu bat entrenatzen duten teknologiak dira, parametro batzuen bidez definitutako eredu posible berriak aztertzen dituztenak. Machine Learning-ek bere prestakuntza-datuen masan erabilgarri dauden ereduak soilik identifikatu ditzake. Sailkapena bezalako zereginetarako, adibidez, behar bezala identifikatu eta sailkatutako datuen bilduma sendoa behar duzu.
Machine Learning ere erabil daiteke sentsoreek, kamerek eta ordenagailuek ikusten dituzten irudiak prozesatu eta ordenagailu bidezko ikusmen mota bat sortzeko. Algoritmo horiek guztiak elkarrekin lan egiten dutenean eta “ikusten” dutenaren arabera ikasten dutenean, aparkatzeko baimenen seinaleak bezalako gauzak identifikatzen dituzte.
Ikaskuntza Sakona
Deep Learning-ek ospea lortu zuen hainbat arlotan Machine Learning aplikazioan aurrerapenak emanez. Gainera, Deep Learning-ek ingeniaritza funtzionalaren lan batzuk automatizatzen ditu, batez ere bideoetan eta irudietan.
Baina Deep Learning nola funtzionatzen duen galdetzen ari zara. Gure garunean elkarren artean konektatzen diren neurona-sareak daude eta itxuraz deskonektatuta dagoen informazio asko prozesatzen laguntzen digute. Informazio batzuk hartuz eta beste informazio batzuen artean lotura logikoak eginez, inguratzen gaituen mundua ulertzen hasiko gara.
