Sztuczna inteligencja to więcej narzędzi niż ChatGPT

Czym jest uczenie głębokie w ramach uczenia maszynowego?

Z kolei uczenie głębokie (deep learning), podzbiór uczenia maszynowego, wykorzystuje sieci neuronowe inspirowane ludzkim mózgiem.

Uczenie maszynowe i uczenie głębokie to główne motory rozwoju sztucznej inteligencji. Narzędzia takie jak TensorFlow i PyTorch umożliwiają programistom tworzenie i trenowanie złożonych sieci neuronowych do zadań takich jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie mowy i tłumaczenie języków.

AI to także narzędzia służące do przetwarzania języka naturalnego (NLP), które umożliwiają maszynom rozumienie, interpretowanie i generowanie tekstu podobnego do ludzkiego. Chatboty i wirtualni asystenci NLP, usprawniają obsługę klienta i automatyzują komunikację.

Sztuczna inteligencja analizuje obrazy

Sztuczna inteligencja ma również zastosowanie w tzw. widzeniu komputerowym – jest wykorzystywana do analizy obrazów i wideo, wykrywania obiektów i rozpoznawania twarzy. Narzędzia tego rodzaju znalazły zastosowanie m.in. w medycynie, motoryzacji czy systemach bezpieczeństwa.

Natomiast modele generatywne, takie jak GPT (Generative Pre-trained Transformer), są w stanie generować tekst i treść przypominającą wytworzoną przez człowieka. Wykorzystuje się je przy tworzeniu i pisaniu treści, a także przy opracowywaniu programów konwersacyjnych.

AI to również programy wykorzystujące algorytmy uczenia się przez wzmacnianie. Mają one zastosowanie w systemach autonomicznych, robotyce i grach. Narzędzia te potrafią uczyć się metodą prób i błędów, usprawniając procesy decyzyjne w dynamicznych środowiskach.

AI bezpośrednio na kamerze

Kolejnym rozwiązaniem ze sfery sztucznej inteligencji jest edge AI, w którym algorytmy AI implementuje się bezpośrednio na urządzeniu zbierającym dane (np. kamerze czy okularach rozszerzonej rzeczywistości).

Narzędzia AI są coraz częściej wykorzystywane w opiece zdrowotnej do zadań takich jak analiza obrazowania medycznego, diagnozowanie chorób i tworzenie leków.

Naukowcy wykorzystują sztuczną inteligencję również do walki z utratą bioróżnorodności – za pomocą AI analizują dane, monitorują ekosystemy oraz wskazują tendencje na przestrzeni czasu. AI ma też zastosowanie w biznesie i finansach: narzędzia AI są wykorzystywane do analizy danych, wykrywania oszustw, oceny ryzyka i zarządzania relacjami z klientami.