Salah satu senario terburuk yang telah kami pertimbangkan tentang bagaimana AI akan mengubah dunia ialah mesin berbanding perang manusia seperti dalam filem sci-fi seperti The Terminator, yang dibintangi Arnold Schwarzenegger 40 tahun lalu. Walau bagaimanapun, jika anda memahami cara teknologi AI berfungsi hari ini, anda akan menyedari bahawa situasi ini sangat jauh. Biar saya beritahu anda tentang cara AI berfungsi.

Sebelum kita menyelami cara AI berfungsi hari ini, izinkan saya memperkenalkan kepada anda apa itu AI.

AI, atau Kecerdasan Buatan, ialah bidang penyelidikan yang mengkaji cara menduplikasi pemikiran membuat keputusan tentang benda hidup seperti manusia, tikus dan anjing. Bidang penyelidikan ini telah wujud sejak tahun 1950-an, dan percayalah, teori AI yang boleh digunakan ialah matematik!

Model AI yang paling mudah atau paling tidak kompleks ialah persamaan linear yang anda pelajari di sekolah rendah. Oleh kerana AI digunakan untuk membuat keputusan automatik, dalam beberapa kes, persamaan linear boleh digunakan untuk memberitahu mesin apa yang perlu dilakukan seterusnya.

Sebagai contoh, lampu automatik yang mempunyai sensor untuk mengesan betapa terangnya persekitaran akan memberikan nilai 0.0 apabila tiada cahaya langsung dan nilai 1.0 apabila ia benar-benar terang di luar. Sebagai seorang jurutera, sangat mudah bagi saya untuk menetapkan beberapa nilai antara 0.0 dan 1.0 bergantung pada percubaan saya untuk menentukan bila lampu harus dihidupkan dan dimatikan. Tetapi jika saya menambah jam pada lampu, bagaimanakah saya boleh melaraskan keadaan hidup dan mati? Kadang-kadang, terdapat hujan pada waktu tengah hari yang menurunkan banyak cahaya matahari. Bilakah lampu harus menyala? Pelarasan manual kadangkala sukar ditentukan, tetapi dengan AI, saya boleh melakukan sesuatu yang lebih mudah seperti memasukkan syarat untuk kes ini, seperti kecerahan masa dan persekitaran serta melatih AI saya untuk mencadangkan masa untuk menghidupkan atau mematikan lampu.

Jika aplikasinya lebih kompleks dan lebih penting, seperti sistem penyiraman automatik, saya akan jelas tentang betapa pentingnya menggunakan AI dan bukannya keadaan tegar. Dalam kes itu, kita harus beralih kepada kes penggunaan AI yang lebih kompleks.

Penapis e-mel ialah alat yang kami gunakan setiap hari untuk memisahkan e-mel biasa daripada spam, tetapi kami tidak tahu cara ia berfungsi. Tetapi percayalah, ia adalah AI! Penapis e-mel menggunakan pengelas Naive Bayes yang mengubah badan e-mel menjadi vektor dan meramalkan sama ada e-mel itu spam atau tidak. Jadi, jika anda telah membaca sehingga baris ini, anda harus biasa dengan perkataan "kereta api" dan "ramalkan," yang merupakan teras AI.

AI boleh membuat keputusan seperti hidupan kerana "latihan." Saintis data perlu mencipta set data latihan daripada benda hidup (hampir selalu manusia) untuk melatih AI untuk "meramal" sesuatu yang serupa dengan set data latihan. Ini bermakna AI akan melakukan sesuatu seperti yang telah dilihat dalam set data latihan. Itulah sebab mengapa setiap AI tidak boleh memerintah dunia dengan sendirinya. AI tidak boleh mencipta sesuatu yang baru yang tidak pernah dilakukan oleh manusia sebelum ini (dengan teknologi semasa). Kini tiba masanya untuk beralih kepada model AI paling kompleks yang sedang diteliti dan diumumkan oleh syarikat teknologi, seperti Dall-E, Chat GPT atau Tesla Self-Drive.

Sejak 2019, makmal OpenAI telah mengumumkan DotA AI OpenAI, dikenali sebagai OpenAI Five, yang menggunakan pembelajaran pengukuhan mendalam untuk menguasai permainan kompleks DotA. AI belajar bermain dengan bersaing dengan dirinya sendiri dan belajar daripada kesilapannya, akhirnya menjadi cukup mahir untuk mengalahkan beberapa pemain manusia terbaik dunia. Pencapaian ini menunjukkan potensi AI untuk menangani masalah yang kompleks dan memberi sumbangan besar kepada pelbagai industri. Pada 2022, pasukan penyelidik dari Tencent mengumumkan Arena of Valor AI mereka, yang menggunakan gabungan pembelajaran mendalam dan pembelajaran pengukuhan untuk mencapai permainan peringkat tinggi. Kemajuan dalam teknologi AI ini menunjukkan bahawa potensi AI adalah luas dan boleh digunakan untuk pelbagai industri selain daripada permainan. Percayalah, saya telah membaca kertas kerja mereka dan mendapati kos lebih daripada 30 juta dolar untuk AI untuk bermain permainan dalam projek.

Teknologi di sebalik ini ialah Rangkaian Neural Buatan. Idea utama NN adalah untuk memasukkan data ke dalam nod neuron yang mempunyai berat dan berat sebelah dan menghantar nilai tersebut ke dalam nod neuron lain dalam lapisan seterusnya sehingga ia tiba di lapisan keluaran seperti rangkaian neuron sebenar dalam hidupan. Sebenarnya, teori NN pada asalnya diperkenalkan pada tahun 1980-an, tetapi pada masa itu, komputer tidak mempunyai kuasa pengkomputeran dan memori yang mencukupi untuk menjadikannya mungkin. Tetapi pada masa ini, sumbernya mencukupi, tetapi percayalah, bilangan nod neuron telah meningkat tanpa dapat dibayangkan.

Kesimpulannya, AI perlu dilatih dengan set data latihan untuk meramalkan hasil yang AI telah lihat dalam set data latihan. AI tidak boleh melakukan perkara baharu yang tidak pernah kami tunjukkan kepada mereka. Teknologi baharu yang kami gunakan dalam penyelidikan sempadan ialah Rangkaian Neural Buatan. Dan AI untuk melakukan perkara yang lebih baik ialah Pembelajaran Pengukuhan, seperti bermain permainan atau memandu kereta.