Жасанды интеллект (AI) негіздері

• Жасанды интеллект (AI) — адамның интеллектуалдық қабілеттерін имитациялайтын компьютерлік жүйелерді жасау теориясы мен дамуы.

AI негіздері

• AI мақсаты — адамдар жасай алатын тапсырмаларды орындай алатын машиналарды жасау.
• AI жүйелері оқыту, пайымдау, проблемаларды шешу, қабылдау және тілді түсіну сияқты қабілеттерді көрсетеді.
• AI-дің негізгі тәсілдеріне машиналық оқыту, терең оқыту, табиғи тілді өңдеу (NLP) және сарапшы жүйелер кіреді.

Машиналық оқыту

• Машиналық оқыту (ML) — AI-дің бір түрі, ол компьютерлерге нақты бағдарламаланбастан деректерден үйренуге мүмкіндік береді.
• ML алгоритмдері деректерді талдайды, заңдылықтарды анықтайды және болжамдар жасайды.
• ML классификация, регрессия, кластеризация және өлшемділікті азайту сияқты әртүрлі тапсырмалар үшін қолданылады.

Терең оқыту

• Терең оқыту (DL) — үлкен көлемді деректерден үйрену үшін көп қабатты жасанды нейрондық желілерді пайдаланатын ML-дің бір тармағы.
• DL суретті тану, сөйлеуді тану және табиғи тілді өңдеу салаларында үлкен жетістіктерге жетті.
• DL архитектурасына CNN (конволюциялық нейрондық желілер), RNN (қайталанатын нейрондық желілер) және трансформаторлар жатады.

Табиғи тілді өңдеу

• Табиғи тілді өңдеу (NLP) — компьютерлерге адам тілін түсінуге және өңдеуге мүмкіндік беретін AI саласы.
• NLP тапсырмаларына тілдік талдау, сентиментті талдау, тілді аудару және мәтінді жасау кіреді.
• NLP чат-боттарда, виртуалды көмекшілерде және тілдік аударма құралдарында қолданылады.

AI қолданылуы

• Автокөлік құралдары: Өзін-өзі басқаратын көліктер жолдарда жүру үшін AI-ді пайдаланады, бұл қауіпсіздікті және тиімділікті арттырады.
• Денсаулық сақтау: AI ауруларды диагностикалауға, емдеу жоспарларын әзірлеуге және дәрілік заттарды табуға көмектеседі.
• Қаржы: AI қаржылық операцияларды автоматтандыруға, алаяқтықты анықтауға және инвестициялық шешімдерді жақсартуға қолданылады.
• Бөлшек сауда: AI тұтынушылардың тәжірибесін жақсартуға, нарық үрдістерін болжауға және жеткізу тізбегін оңтайландыруға көмектеседі.
• Өндіріс: AI өндіріс процестерін автоматтандыруға, сапаны бақылауға және техникалық қызмет көрсетуді болжауға қолданылады.

AI артықшылықтары

• Автоматтандыру: AI қайталанатын және қарапайым тапсырмаларды автоматтандырады, бұл адамдарға күрделі жұмыстарға назар аударуға мүмкіндік береді.
• Тиімділік: AI процестерді оңтайландыру арқылы тиімділікті арттырады және шығындарды азайтады.
• Дәлдік: AI деректерді талдауда және болжамдар жасауда адамдарға қарағанда дәлірек болуы мүмкін.
• Инновация: AI жаңа өнімдер мен қызметтерді құруға мүмкіндік береді, сондай-ақ ғылыми зерттеулерді жеделдетеді.

AI сын-қатерлері

• Жұмыс орындарының қысқаруы: Автоматтандыру жұмыс орындарының қысқаруына әкелуі мүмкін, әсіресе қарапайым және қайталанатын жұмыстарда.
• Алгоритмдік кемсітушілік: AI жүйелері үйретілген деректердегі кемсітушілікті көрсете алады, бұл әділетсіз нәтижелерге әкеледі.
• Құпиялылық: AI деректерді жинау және өңдеу кезінде құпиялылық мәселелерін тудырады.
• Қауіпсіздік: AI жүйелері кибершабуылдарға осал болуы мүмкін, бұл деректердің бұзылуына немесе жүйелердің бұғатталуына әкеледі.
• Этикалық мәселелер: AI-ді пайдалану кезінде жауапкершілік, есеп беру және қауіпсіздік сияқты этикалық мәселелер туындайды.

AI трендтері

• Түсіндірілетін AI (XAI): AI шешімдерінің қалай қабылданғанын түсіндіруге бағытталған.
• Федеративті оқыту: Деректерді орталықтандырмай, бірнеше құрылғыларда AI модельдерін оқыту.
• Автоматтандырылған ML (AutoML): ML модельдерін құру және оңтайландыру процесін автоматтандыру.
• AI этикасы мен реттеу: AI-ді пайдаланудың жауапты және әділ болуын қамтамасыз ету үшін этикалық принциптер мен реттеулерді әзірлеу.

AI перспективалары

• AI технологиясы дамуын жалғастыруда, көптеген саладағы қолданылу аясын кеңейтуде.
• AI адамдардың өмірін жақсартуға, тиімділікті арттыруға және жаңа мүмкіндіктерді ашуға мүмкіндік береді.
• AI-дің әлеуметтік және экономикалық әсерін түсіну және басқару маңызды.