Live-onlineAI Agents & Automations
-
8 ლექცია
-
24 საათი
-
4 კვირა
აგენტური ხელოვნური ინტელექტი მსოფლიოში დღეს ყველაზე გავრცელებულ და მოთხოვნად ტექნოლოგიად ითვლება.
ის შექმნილია იმისთვის, რომ იმოქმედოს ავტონომიურად და მიიღოს გადაწყვეტილებები ადამიანის მინიმალური ჩარევით. ანუ, მას შეუძლია შეასრულოს კომპლექსური ამოცანები, როგორიცაა დაგეგმვა, პრობლემის გადაჭრა და კომუნიკაცია. AI აგენტები და no-code ავტომატიზაცია საშუალებას გვაძლევს, შევქმნათ სისტემები, რომლებიც აზროვნებენ, მოქმედებენ და რეაგირებენ ცვლად, დინამიურ გარემოზე.
კურსის დასრულების შემდეგ სტუდენტები შეძლებენ პერსონალურ საჭიროებებზე მორგებული AI სისტემების დაგეგმვასა და პროცესების ავტომატიზაციას ისე, რომ ნაკლები დროითი დანახარჯით მეტ ეფექტურობას მიაღწიონ.
კურსის დასრულების შემდეგ შეგეძლება
დამატებითი უნარები: ChatGPT, n8n, API, RAG
-
ააწყო საჭიროებისა და პრობლემის შესაფერისი AI სისტემები;
-
შეაფასო პრობლემები და მათი აგენტური ავტომატიზაციებით გადაჭრის რელევანტურობა;
-
კონკრეტული ბიზნეს თუ ყოველდღიური პროცესების ავტომატიზაცია;
-
შექმნა ისეთი AI აგენტი, რომელსაც შეუძლია მიზნის დასახვა, გეგმის შედგენა და ინსტრუმენტების გამოყენება;
-
სტრატეგიული პრომპტინგი - აგენტების ქცევისა და შედეგების განსაზღვრისთვის;
-
AI-ის ინტეგრაცია არსებულ ბიზნეს ხელსაწყოებთან;
-
AI სისტემებში პრობლემების აღმოჩენა და ოპტიმიზაცია;
-
AI აგენტისთვის როლის, ლოგიკისა და კონტექტსზე რეაგირების უნარის მიცემა;
-
AI აგენტისთვის მეხსიერების, ცოდნის ბაზისა და თვითდაკვირვების უნარის მიცემა.
ორშ-ხუთ | 20:00-23:00
ორშ-ხუთ | 20:00-23:00
TBC განვადება
BOG განვადება
ვისთვის არის კურსი
ყველასთვის, ვისთვისაც გენერაციული AI საკმარისი აღარ არის
ნებისმიერი tech-minded ადამიანისთვის, ვინც აქტიურად ემუშავება გენერაციულ AI-ის და სურს ამ მიმართულებით სხვა შესაძლებლობების აღმოჩენა.
ტექნოლოგიური მიმართულებით პროფესიონალებისთვის
ტექ-გუნდების მენეჯერების, პროდუქტის მენეჯერების, ბიზნეს ანალიტიკოსებისა და ტექნოლოგიურ სფეროში მომუშავე პროფესიონალებისთვის, ვისაც სურთ გენერაციული ხელოვნური ინტელექტიდან აგენტურ სისტემებზე გადასვლა და ამ ტექნიკური ცოდნით სამუშაო პროცესების მოდერნიზაცია.
მცირე და საშუალო ბიზნესის მფლობელებისთვის
რომლებიც უკვე იყენებენ გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს და ეძებენ უფრო მეტად ეფექტურ გზებს სხვადასხვა ბიზნეს პროცესის ავტომატიზაციისთვის.
პროგრამა მოიცავს
კურსდამთავრებულთა კლუბი
ფინალური გამოცდის წარმატებით ჩაბარების შემთხვევაში, კურსდამთავრებული ავტომატურად ირიცხება Alumni Club-ში, შემდეგ კი იღებს წვდომას ექსკლუზიურ ივენთებზე, კონტენტსა და შემოთავაზებებზე ჩვენი პარტნიორი კომპანიებისგან.
პრაქტიკული პროექტები
პრაქტიკაზე დაფუძნებული სწავლება, რაშიც იგულისხმება დავალებები / სავარჯიშოები და ინდივიდუალური პროექტი.
ორენოვანი სერტიფიკატი
კურსის წარმატებით დასრულების შემდეგ სტუდენტი მიიღებს ორენოვან სერტიფიკატს.
სილაბუსი
რეალური გამოყენების მაგალითების განხილვა;
ინსტრუმენტები: GPT, n8n;
პრომპტინგის მნიშვნელობა workflow-ებისა და აგენტური AI-ისთვის;
დემონსტრაცია: GPT-ის ქცევის მართვა ეფექტური პრომპტინგით
აგენტის ციკლი: მიზანი → გეგმა → მოქმედება → შეფასება;
ხელოვნური ინტელექტის ქცევის ფორმირება პრომპტინგით;
აგენტური პერსონების შექმნა როლზე დაფუძნებული პრომპტინგით;
როგორ უკავშირდება აგენტი რეალურ სამყაროს (Tool Calling);
AI აგენტის ანატომია: ძირითადი არქიტექტურული კომპონენტები
Workflow-ების ბუნება: დეტერმინისტული გზები, გადაწყვეტილებების გარეშე;
n8n-ის მიმოხილვა (შესაძლებლობები და გამოყენებადობა);
Workflow-ების ავტომატიზაციის რეალური გამოყენების მაგალითები (use cases) vs აგენტური სისტემები;
ყველაზე გავრცელებული გამოყენებადობა: Email Summarizer, Responder, Support Bot;
დემონსტრაცია: Building a Real Workflow from Scratch in n8n;
Workflow-ების შეზღუდვები: როცა ლოგიკაზე მეტია საჭირო
Understanding the AI call: Inputs, Prompts, Outputs;
Workflow-ს აწყობა ხელოვნური ინტელექტით - Setting Up Your First AI Call in n8n (OpenAI token setup);
მარტივი AI workflow-ს ანატომია: Trigger → LLM → Output;
დემონსტრაცია: Build an End-to-End Workflow (Form Input → AI → Telegram);
პრომპტ ინჟინერია workflow-ში;
პრობლემების დიაგნოსტიკა - Common Pitfalls & Debugging Tips (Wrong API Keys, Node Errors, Formatting Issues);
მოდულარული აზროვნება - Reusing and Adjusting Workflow Blocks
აგენტის ციკლი: მიზანი → გეგმა → მოქმედება → შეფასება → გამეორება;
დემონსტრაცია: Agentic Prompt in Action (e.g., “Find a good supplier”);
Hands-On: Load & Tweak an Agent in n8n;
Setting Up Tool Calls for Agents in n8n;
ვიზუალური შედარება: Workflow vs Agent (Canvas or Whiteboard);
Debugging Agents: Tracing, Logs, Fail Recovery
აარჩიე შენთვის სასურველი დრო
ლექტორები
ნიკა საკანდელიძე
AI Agents & Automations
ნიკა საკანდელიძე
AI Agents & Automations
ნიკას ტექნოლოგიური მიმართულებით მრავალწლიანი გამოცდილება აქვს, ის MACS-ის ინჟინერიის ფაკულტეტის კურსდამთავრებულია. მას აქვს ისეთ საერთაშორისო და ადგილობრივ კომპანიებთან მუშაობის გამოცდილება, როგორებიცაა: Quantori, Syniotec, Nsure.ai და სხვები. ამ ეტაპზე ის სრულად არის ფოკუსირებული თავისი AI კომპანიის, Mazeg-ის განვითარებასა და სხვადასხვა კომპანიის ბიზნეს პროცესებში ხელოვნური ინტელექტის ინტეგრაციაზე.
Linkedin
ხშირად დასმული კითხვები კურსის შესახებ
Your search Digital Designer did not match any documents
ვერ მიიღე შენთვის საინტერესო ინფორმაცია?
ჩაეწერე უფასო კონსულტაციაზეშესაძლოა გაინტერესებდეს
საშუალო 
დამწყები 
დამწყები 
საშუალო 
საშუალო 
დამწყები 
საშუალო 
დამწყები 
საშუალო 
საშუალო
საშუალო
დამწყები
დამწყები
საშუალო
საშუალო
დამწყები რელევანტური რესურსები
იხილე სრულად
რა არის ხელოვნური ინტელექტი და რატომ არის ის დღეს ასეთი აქტუალური
რა არის ხელოვნური ინტელექტი (AI)? ხელოვნური ინტელექტი (AI) გულისხმობს ადამიანის ინტელექტის სიმულაციას პროგრამული კოდირებული ევრისტიკით. დღესდღეობით ეს კოდი გავრცელებულია ყველაფერში, საწარმო აპლიკაციებში, სამომხმარებლო აპებსა და ჩაშენებულ პროგრამულ უზრუნველყოფაში.2022 წელმა AI შემოიტანა მეინსტრიმში გენერაციული პრე-ტრენინგის ტრანსფორმატორის აპლიკაციებთან ფართო გაცნობის გზით. ყველაზე პოპულარული აპლიკაციაა OpenAI-ის ChatGPT. ChatGPT-ით ფართო გატაცებამ ის AI-ის სინონიმად აქცია მომხმარებლების უმეტესობის გონებაში. თუმცა, ის წარმოადგენს მხოლოდ იმ გზების მცირე ნაწილს, რომლითაც დღეს AI ტექნოლოგია გამოიყენება.AI-ის იდეალური მახასიათებელია მისი რაციონალიზაციისა და ქმედებების ისეთი უნარი, რომლითაც კონკრეტული მიზნის მიღწევა შეუძლია. მისი ქვეჯგუფი არის მანქანური დასწავლა (ML), რომელიც ეხება კონცეფციას, რომ კომპიუტერულ პროგრამებს შეუძლიათ ავტომატურად ისწავლონ და მოერგონ ახალ მონაცემებს, ადამიანების დახმარების გარეშე. სიღრმისეული შესწავლის ტექნიკა ააქტიურებს ავტომატურ სწავლას, უზარმაზარი რაოდენობის არასტრუქტურირებული მონაცემების შთანთქმის გზით, როგორიცაა ტექსტი, სურათები ან ვიდეო. ხელოვნური ინტელექტის (AI) გაგება როდესაც ადამიანების უმრავლესობას ესმის ტერმინი ხელოვნური ინტელექტი, პირველი ასოციაცია არის რობოტები. ეს იმიტომ ხდება, რომ მსხვილბიუჯეტიან ფილმებსა და რომანებში იქსოვება ისტორიები ადამიანის მსგავსი მანქანების შესახებ, რომლებიც ანადგურებენ დედამიწას. მაგრამ ეს სიმართლეს სულაც არ შეესაბამება.AI ემყარება პრინციპს, რომ ადამიანის ინტელექტი შეიძლება განისაზღვროს ისე, რომ მანქანას შეუძლია ადვილად მიბაძოს მას და შეასრულოს ამოცანები, დაწყებული ყველაზე მარტივიდან - უფრო რთულამდე. ხელოვნური ინტელექტის მიზნები მოიცავს ადამიანის შემეცნებითი აქტივობის მიბაძვას. ამ დარგის მკვლევარები და დეველოპერები საოცრად სწრაფ ნაბიჯებს დგამენ ისეთი აქტივობების მიბაძვით, როგორიცაა სწავლა, მსჯელობა და აღქმა, იმდენად, რამდენადაც ეს შესაძლებელია კონკრეტულად განისაზღვროს. ზოგიერთი თვლის, რომ ინოვატორები მალე შეძლებენ ისეთი სისტემების შემუშავებას, რომლებიც აღემატება ადამიანის შესაძლებლობებს რაიმე საგნის სწავლისა და მსჯელობისთვის. მაგრამ სხვები რჩებიან სკეპტიკურად განწყობილნი, რადგან ყველა კოგნიტური აქტივობა სავსეა ღირებულებითი განსჯებით, რომლებიც მხოლოდ ადამიანის გამოცდილებას ექვემდებარება.ტექნოლოგიების განვითარებასთან ერთად, წინა ბენჩმარკები, რომლებიც განსაზღვრავდნენ ხელოვნურ ინტელექტს, მოძველებულია. მაგალითად, მანქანები, რომლებიც ითვლიან ძირითად ფუნქციებს ან ამოიცნობენ ტექსტს სიმბოლოების ოპტიკური ამოცნობის საშუალებით, აღარ განიხილება მის ნაირსახეობად, რადგან ეს ფუნქცია ახლა მიჩნეულია როგორც კომპიუტერის თანდაყოლილი ფუნქცია.AI განუწყვეტლივ ვითარდება, რათა სასარგებლო იყოს მრავალი სხვადასხვა ინდუსტრიისთვის. მანქანები არმირებულია დისციპლინური მიდგომის გამოყენებით, რომელიც დაფუძნებულია მათემატიკაზე, კომპიუტერულ მეცნიერებებზე, ლინგვისტიკაზე, ფსიქოლოგიაზე და სხვა. AI: გამოყენება AI-ის გამოყენების სფეროები უსასრულოა. ტექნოლოგია შეიძლება გამოყენებულ იქნას სხვადასხვა სექტორსა და ინდუსტრიაში. მისი ტესტირება მიმდინარეობს და გამოიყენება ჯანდაცვის ინდუსტრიაში წამლების დოზების შეთავაზებისთვის, მკურნალობის იდენტიფიცირებისთვის და ქირურგიული პროცედურების დასახმარებლად საოპერაციო ოთახში.ხელოვნური ინტელექტის მქონე მანქანების სხვა მაგალითებია: კომპიუტერები, რომლებიც თამაშობენ ჭადრაკს და თვითმართვადი მანქანები. თითოეულმა ამ მანქანამ უნდა აწონ-დაწონოს ნებისმიერი ქმედების მოსალოდნელი შედეგები, რადგან თითოეული მოქმედება გავლენას მოახდენს საბოლოო შედეგზე. ჭადრაკში საბოლოო შედეგი არის თამაშის მოგება. თვითმართვადი მანქანებისთვის, კომპიუტერულმა სისტემამ უნდა გაითვალისწინოს ყველა გარე მონაცემი და გამოთვალოს ისეთი მოქმედება, რომელიც თავიდან აიცილებს შეჯახებას. ხელოვნურ ინტელექტი ასევე გამოიყენება ფინანსურ ინდუსტრიაში. კერძოდ, ისეთი საბანკო და საფინანსო აქტივობების აღმოსაჩენად და მოსანიშნად, როგორიცაა უჩვეულო საკრედიტო ბარათების გამოყენება და დიდი ანგარიშის დეპოზიტები - ეს ყველაფერი ეხმარება ბანკის თაღლითობის განყოფილებას. AI-ის სახეები AI შეიძლება დაიყოს ორ კატეგორიად: სუსტი და ძლიერი. სუსტი განასახიერებს სისტემას, რომელიც შექმნილია ერთი კონკრეტული სამუშაოს შესასრულებლად. სუსტი AI სისტემები მოიცავს ვიდეო თამაშებს, როგორიცაა ზემოთ ნახსენები ჭადრაკის მაგალითი და პერსონალური ასისტენტები, როგორიცაა Amazon-ის Alexa და Apple-ის Siri. თქვენ დაუსვამთ ასისტენტს შეკითხვას და ის გიპასუხებთ.ძლიერი AI სისტემები არის სისტემები, რომლებიც ასრულებენ ადამიანის მსგავს ამოცანებს. ისინი დაპროგრამებულნი არიან ისეთი სიტუაციების მოსაგვარებლად, რომლებიც რეალურად ადამიანის ჩარევას საჭიროებენ. ამ ტიპის სისტემების ნახვა შესაძლებელია აპლიკაციებში, როგორიცაა თვითმართვადი მანქანები ან საავადმყოფოს საოპერაციო ოთახებში. განსაკუთრებული მოსაზრებები დაარსების დღიდან, AI მეცნიერებისა და საზოგადოების ყურადღების ქვეშ მოექცა. ერთ-ერთი გავრცელებული იდეაა, რომ მანქანები გახდებიან იმდენად განვითარებული, რომ ადამიანები ვეღარ აუწყობენ ფეხს და ისინი დამოუკიდებლად შეძლებენ განვითარებას ექსპონენციალური სიჩქარით.კიდევ ერთი მოსაზრება არის, რომ მანქანებს შეუძლიათ დაარღვიონ ადამიანების კონფიდენციალურობა და იარაღად იქცნენ. ასევე მიმდინარეობს მსჯელობა ხელოვნური ინტელექტის ეთიკის შესახებ - უნდა განიხილებოდეს თუ არა რობოტები ისეთივე უფლებებით, როგორიც ადამიანებს აქვთ.თვითმართვადი მანქანები საკმაოდ საკამათო თემა იყო, რადგან, როგორც წესი, ისინი შექმნილია ყველაზე დაბალი რისკისა და მინიმალური მსხვერპლისთვის. ამა თუ იმ ადამიანთან ერთდროულად შეჯახების სცენარის წარმოდგენის შემთხვევაში, ეს მანქანები გამოთვლიან იმ ვარიანტს, რომელიც ყველაზე ნაკლებ ზიანს გამოიწვევს.AI-ის კიდევ ერთი საკამათო საკითხია, თუ როგორ შეუძლია მას გავლენა მოახდინოს ადამიანის დასაქმებაზე. ბევრი ინდუსტრია ცდილობს გარკვეული სამუშაოების ავტომატიზირებას ინტელექტუალური ტექნიკის გამოყენებით, ამიტომ არსებობს შეშფოთება, რომ ადამიანები აღარ იქნება საჭირო, როგორც სამუშაო ძალა. AI-ის 4 ტიპი AI შეიძლება დაიყოს ოთხ ტიპად.რეაქტიული AI იყენებს ალგორითმებს გამოსავლების ოპტიმიზაციისთვის, შეყვანის ერთობლიობის საფუძველზე. მაგალითად, ჭადრაკის სათამაშო AI-ები არის რეაქტიული სისტემები, რომლებიც ოპტიმიზაციას უკეთებენ თამაშის მოგების საუკეთესო სტრატეგიას. რეაქტიული AI, როგორც წესი, საკმაოდ სტატიკურია, არ შეუძლია ისწავლოს ან მოერგოს ახალ სიტუაციებს. ამრიგად, ის გამოიმუშავებს იგივე გამომავალს იდენტური შეყვანის გათვალისწინებით.შეზღუდული მეხსიერების AI-ს შეუძლია მოერგოს წარსულ გამოცდილებას ან განაახლოს სისტემა ახალი დაკვირვებების ან მონაცემების საფუძველზე. ხშირად, განახლების რაოდენობა შეზღუდულია (სწორედ აქედან გამომდინარეობს სახელი) და მეხსიერების ხანგრძლივობა შედარებით მოკლეა. მაგალითად, თვითმართვად მანქანებს შეუძლიათ „გზის წაკითხვა“ და ახალ სიტუაციებთან ადაპტირება, წარსულის გამოცდილებიდან „სწავლაც“ კი.თეორიული მეხსიერების AI სრულად ადაპტირებადია და აქვს წარსული გამოცდილების სწავლისა და შენარჩუნების ფართო უნარი. იგი მოიცავს მოწინავე ჩატ-ბოტებს, რომლებსაც შეუძლიათ გაიარონ ტურინგის ტესტი და მოატყუოს ადამიანი და დააჯეროს, რომ AI ადამიანი იყო. მიუხედავად იმისა, რომ ეს ვერსია მოწინავე და შთამბეჭდავია, ეს AI არ არის თვითშეგნებული.თვითშეგნებული AI, როგორც სახელიდან ჩანს, არიან მგრძნობიარენი და აცნობიერებენ საკუთარ არსებობას. თუმცა, სამეცნიერო ფანტასტიკის სფეროს მიუხედავად, ზოგიერთი ექსპერტი თვლის, რომ AI არასოდეს გახდება ცნობიერი ან "ცოცხალი". როგორ გამოიყენება AI დღეს? დღეს ხელოვნური ინტელექტი ფართოდ გამოიყენება სხვადასხვა აპლიკაციებში, დახვეწილობის განსხვავებული დონეებით. სარეკომენდაციო ალგორითმები, რომლებიც გვთავაზობენ, თუ რა შეიძლება მოგვეწონოს ან დაგვაინტერესოს, არის პოპულარული ხელოვნური ინტელექტის დანერგვა, ისევე როგორც ჩეთბოტები, რომლებიც გამოჩნდება ვებსაიტებზე ან ჭკვიანი დინამიკები (მაგ., Alexa ან Siri). იგი გამოიყენება ამინდისა და ფინანსური პროგნოზირების თვალსაზრისითაც, წარმოების პროცესების გასამარტივებლად და ზედმეტი შემეცნებითი შრომის სხვადასხვა ფორმების შესამცირებლად (მაგ., საგადასახადო აღრიცხვა ან რედაქტირება). AI ასევე გამოიყენება სათამაშოდ, თვითმართვადი მანქანების მართვისთვის, ენის დასამუშავებლად და სხვა.2022 წლის ბოლოს, OpenAI-მ გამოუშვა თავისი ChatGPT ინსტრუმენტი. მან სწრაფად მოიპოვა პოპულარობა და უკვე 2023 წელს, მილიონობით მომხმარებელი ემატებოდა ყოველთვიურად. ChatGPT ითვლება სუსტ AI-ად, მაგრამ ის არ არის მკაცრად რეაქტიული და შეუძლია შემოქმედებითად რეაგირება სხვადასხვა თემებზე. როგორ გამოიყენება AI ჯანდაცვაში? ჯანდაცვის პირობებში, AI გამოიყენება დიაგნოსტიკაში ასისტირებისთვის. ხელოვნური ინტელექტი ძალიან კარგად ავლენს მცირე ანომალიებს სკანირებაში და უკეთ ახერხებს დიაგნოზების დასმას პაციენტის სიმპტომებისა და სასიცოცხლო მნიშვნელობის მიხედვით. AI ასევე გამოიყენება პაციენტების კლასიფიკაციისთვის, სამედიცინო ჩანაწერების შესანარჩუნებლად, მათზე თვალყურის დევნებისთვის და ჯანმრთელობის დაზღვევის პრეტენზიებთან გასამკლავებლად. ითვლება, რომ მომავალი ინოვაციები მოიცავს ხელოვნური ინტელექტის დახმარებით რობოტულ ქირურგიას, ვირტუალურ ექთნებსა და ექიმებს.
ხელოვნური ინტელექტის [AI-ის] საქმიანობაში გამოყენების 10 პრაქტიკული მაგალითი
დღეს უკვე არაერთი ინდუსტრიის სპეციალისტები აქტიურად იყენებენ ხელოვნურ ინტელექტს (AI) მათ საქმიანობაში, იქნება ეს ფინანსები, ჯანდაცვა, თუ კინოინდუსტრია. მომავალ ათწლეულში მისი გამოყენების სიხშირე კიდევ უფრო გაიზრდება. ამიტომ, თუ გაინტერესებს, როგორ შეგიძლია დანერგო ხელოვნური ინტელექტი შენს ყოველდღიურობაში, ამ ბლოგს გაეცანი. რა არის ხელოვნური ინტელექტი? ხელოვნური ინტელექტი (AI) არის ხელსაწყო, რომელიც ადამიანის მსგავს გონებრივ შესაძლებლობებსა და ანალიტიკურ უნარებს იყენებს პრობლების გასაანალიზებლად და სამოქმედო გეგმის შესამუშავებლად. AI-ის ალგორითმებს შეუძლია ახალი ინფორმაციის ათვისება და ფიქრის პროცესის წარმართვა ადამიანის გონების მსგავსად. ასეთი ალგორითმი პროფესიონალებს ეხმარება, მიიღონ მონაცემებზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებები.ხელოვნურ ინტელექტს საკმაოდ ფართო გამოყენება აქვს, რის მაგალითებსაც შესაძლოა თავადაც აწყდები პირად თუ პროფესიულ ცხოვრებაში. აქ კი გაგაცნობ მისი გამოყენების 10 მაგალითს სხვადასხვა ინდუსტრიაში. 1. რისკების შეფასება და მართვა ფინანსურ სექტორში AI კომპანიის თანამშრომლებს ეხმარება იმის გადაწყვეტაში, თუ ვისზე გასცენ სესხი. ალგორითმების დახმარებით ბანკები და სხვა ფინანსური ორგანიზაციები იყენებენ მომხმარებლის პირად ინფორმაციას, რათა შეაფასონ სესხის გაცემასთან დაკავშირებული რისკები. ეს გამოთვლები თეორიულად უშეცდომოა. ამგვარად, AI ალგორითმი მნიშვნელოვან როლს თამაშობს რისკების შემცირებასა და ეფექტური გადაწყვეტილების მიღებაში. 2. მომსახურების სფერო - Chatbots ბიზნესები აქტიურად ნერგავენ Chatbot-ებს სამომხმარებლო სერვისის გასაუმჯობესებლად. ისინი იყენებენ AI ალგორითმებს, რათა გაანალიზონ მომხმარებლებისგან მიღებული შეტყობინება და დაუბრუნონ მათ ადამიანის მსგავსი პასუხები. ისინი პასუხს სცემენ მომხმარებლებისთვის საინტერესო კითხვებს და აწვდიან სასურველ ინფორმაციას. ამ სერვისის დანერგვის ერთ-ერთი დიდი სარგებელი ადამიანური რესურსის ოპტიმიზაციაა - იგი არ საჭიროებს დამატებით პიროვნებას და ხელმისაწვდომია დღის ნებისმიერ მონაკვეთში. 3. Streaming პლატფორმის ალგორითმები Streaming პლატფორმები, როგორიცაა, მაგალითად, Netflix, ხელოვნურ ინტელექტს მათი მომხმარებლებისთვის საძიებო სისტემის შედეგებისა და რეკომენდაციების გასაუმჯობესებლად იყენებენ. ეს ტექნოლოგია მუშაობს მათთვის უფრო პერსონალური კონტენტის შექმნაზე. ამისთვის იყენებენ შემდეგ მონაცემებს: საძიებო სისტემის ისტრიას, შეფასებებს, ნანახ პროდუქტს. ამ ინფორმაციის გაანალიზების შემდეგ კი პლატფორმა მომხმარებელს მისთვის საინტერესო ფილმის/სერიალის რეკომენდაციას უწევს. 4. ელექტრონული ვაჭრობის რეკომენდაციები AI ელექტრონულ ვაჭრობაშიც მომხმარებლებისთვის პერსონალური კონტენტის შექმნას უზრუნველყოფს. ამ შემთხვევაშიც რეკომენდაციების შესამუშავებლად მომხმარებლის ქცევის ანალიზს მიმართავს. 5. ჭკვიანი მოწყობილობები ჭკვიანი მოწყობილობები დიდ პოპულარობას იძენს, რადგან ისინი ძალიან ამარტივებენ ადამიანების ყოველდღიურ ცხოვრებას. მაგალითად, რობოტი მტვერსასრუტი, რომელიც ადამიანის მითითებების გარეშე ასუფთავებს სახლს. ტექნოლოგიების განვითარების პარალელურად კი ამგვარი მოწყობილობებისთვის შესაძლებელი ხდება სპეციფიკური ბრძანებების დასწავლა და მათი შესრულება. 6. მედიცინა ჯანდაცვის სფეროში ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმებს შეუძლიათ იმის პროგნოზირება, თუ რა რეაქცია შეიძლება ჰქონდეს პაციენტის ორგანიზმს მკურნალობის ამა თუ იმ მეთოდზე. მათ შეუძლიათ განსაზღვრონ საუკეთესო გზა დაავადების განსაკურნებლად. ამისთვის იყენებენ წინარე გამოცდილებებს - ძველი პაციენტების სამედიცინო ისტორიას, მკურნალობის გზებსა და მიღებულ შედეგებს. შედეგად, ექიმებს შეუძლიათ პაციენტებს მკურნალობის მათზე მორგებული, ინდივიდუალური გზები შესთავაზონ. 7. ეროვნული უსაფრთხოება დიდი ზომის ინფორმაციას ადამიანზე სწრაფად AI ახერხებს. სწორედ ამიტომ სამთავრობო სექტორი AI-ის დიდი მონაცემების გასაანალიზებლად იყენებს, რათა სწრაფად გამოააშკარაონ საეჭვო მოქმედებები. 8. განათლების სფერო განათლების სფეროში AI გამოცდების შესაფასებლად გამოიყენება. ასევე მას შეუძლია გარკვეული ტენდენციების გამოკვეთა. მაგალითად, თუ აპლიკანტთა დიდმა ნაწილმა არასწორად გასცა პასუხი კონკრეტულ კითხვას, AI ალგორითმებს შეუძლიათ ინსტრუქტორს მიაწოდონ უკუკავშირი მის შესახებ. ეს კი დარგის სპეციალისტებს საშუალებას აძლევს, გააუმჯობესონ საგანმანათლებლო პროცესი და შედეგები. გარდა ამისა, AI-ის შეუძლია თითოეულ სტუდენტის საჭიროებებზე მორგებული სასწავლო მეთოდებისა და ინსტრუქციების შემუშავება, რაც მათ სწავლის პროცესს უმარტივებს. 9. ავტომატური ავტომობილები ავტომატური ავტომობილები დიდი ხანია კამათის საგანია, რაც ალგორითმების შეცდომებთან და პოტენციურ საფრთხეებთან არის დაკავშირებული. თუმცა ეს მოწყობილობებიც კარგი მაგალითია, თუ როგორ შეუძლიათ ადამიანის პირდაპირი მითითებების გარეშე გარემომცველი სამყაროს აღქმა და გადაწყვეტილებების დამოუკიდებლად მიღება. 10. ამინდის პროგნოზი მსოფლიოში არსებული ტენდენციებისა და ამჟამინდელი ინფორმაციის გამოყენებით AI ალგორითმებს შეუძლია ამინდის პროგნოზირება. AI მოდელები, ტრადიციულ მეთოდთან შედარებით, ამცირებენ ხარჯებს და ზოგავენ ენერგიას. ისინი მომხმარებელს განახლებულ ინფორმაციას აწვდიან და მიმდინარე ცვლილებებს ატყობინებენ. შედეგად, მათი პროგნოზი გაცილებით უფრო ზუსტია, ვიდრე ადამიანების. როგორც ხედა, ხელოვნურ ინტელექტს საკმაოდ მრავალფეროვანი გამოყენება აქვს და მისი პოპულარობაც მუდმივად იზრდება. სწორედ ამიტომ Commschool-ში ახალი კურსი შევიმუშავეთ - ხელოვნური ინტელექტი (AI) პრაქტიკაში. ეს პროგრამა შესაძლებლობას მოგცემს, ისწავლო ხელოვნურ ინტელექტთან ისე მუშაობა, რომ მან შენი ყოველდღიურობა უფრო პროდუქტიული და ნაკლებად რუტინული გახდეს. ლექციების განმავლობაში დეტალურად შეისწავლი ისეთი პოპულარული AI ხელსაწყოების გამოყენებას, როგორიცაა ChatGPT, Claude.ai, და Gemini.ასე რომ, თუ გსურს სიღრმისეული პრაქტიკული ცოდნა მიიღო AI ხელსაწყოების გამოყენებაში და მოირგო ისინი საკუთარი საქმიანობისა და ინტერესების შესაბამისად, Commschool-ში გელოდებით!
ხელოვნურ ინტელექტთან (AI) დაკავშირებული ტერმინები, რომლებიც უნდა იცოდე
ტექნოლოგიური სამყაროს განვითარებასთან ერთად ხელოვნური ინტელექტის როლი მნიშვნელოვნად იზრდება. მას ყოველდღიურად არაერთი ადამიანი იყენებს მის პირად თუ პროფესიულ ცხოვრებაში. ხელოვნური ინტელექტი (AI) მრავალფეროვან შესაძლებლობას იძლევა: დროის დაზოგვა, ხარჯებისა და რუტინული საქმიანობის შემცირება, პროდუქტიულობის გაზრდა და ზუსტი გამოთვლების სწრაფად გაკეთება.ამიტომ დროა, ხელოვნურ ინტელექტს დაუმეგობრდე და შენი საქმიანობის ნაწილად აქციო. მანამდე კი, პირველ რიგში, ამ ბლოგს გაეცანი, სადაც თავმოყრილია AI-თან დაკავშირებული ტერმინოლოგია. მათი ცოდნა AI-ის ხელსაწყოების შესწავლასა და პრაქტიკაში დანერგვას უფრო გაგიმარტივებს. ტერმინები: ხელოვნური ინტელექტი (AI) ხელოვნური ინტელექტი (Artificial Intelligence) წარმოადგენს ადამიანის ინტელექტის, მის გონებაში წარმოებული პროცესების ერთგვარ სიმულაციას, რაც კომპიუტერული სისტემების დახმარებით ხდება. AI-ის შეუძლია ადამიანის უნარებისა და შესაძლებლობების ათვისება: კომუნიკაცია, დასწავლა და გადაწყვეტილების მიღება. AI ეთიკა AI ეთიკა იმ საკითხების ერთობლიობაა, რაზეც დაინტერესებული მხარეები (ინჟინრები, მთავრობის წარმომადგენლები) უნდა ზრუნავდნენ. ისინი უზრუნველყოფენ იმას, რომ ტექნოლოგია სათანადოდ შემუშავდეს და გამოიყენონ შესაბამისმა პირებმა. ეს გულისხმობს ისეთი სისტემების შემუშავებასა და დანერგვას, რომლებიც ხელს უწყობს უსაფრთხოებას, დაცულობასა და მდგრადობას. ალგორითმი ალგორითმი წარმოადგენს წესების ერთობლიობას, რომელსაც AI ხელსაწყოს გადასცემენ გარკვეული დავალების შესასრულებლად ან პრობლემის გადასაჭრელად. ძირითადად არსებობს შემდეგი სახის ალგორითმები: კლასიფიკაცია, რეგრესია და კლასტერები. აპლიკაციის პროგრამირების ინტერფეისი (API) API წარმოადგენს პროტოკოლების ერთობლიობას, რომლებიც განსაზღვრავენ, როგორ ურთიერთქმედებს ორი Software აპლიკაცია ერთმანეთში. API იწერება პროგრამული ენების დახმარებით, როგორებიცაა, მაგალითად, C++, JavaScript. დიდი ზომის მონაცემები (Big data) დიდი ზომის მონაცემები აღნიშნავს მონაცემთა დიდი ხომის ბაზებს, რომელთა შესწავლა და ანალიზი გარკვეული მახასიათებლებისა და ტენდენციების აღმოჩენას უზრუნველყოფს. მიღებული შედეგები კი ეფექტური გადაწყვეტილებების მისაღებად გამოიყენება. დღეს ორგანიზაციებს დიდი რაოდენობით ინფორმაციის შეგროვება შეუძლია მისი მომხმარებლებისგან, რისთვისაც არაერთ ხელსაწყოს იყენებენ. სწორედ ამიტომ ეძახიან ამ ტერმინს "დიდი" ზომის მონაცემებს. ჩეტბოტი (Chatbot) ჩეტბოტი არის Software აპლიკაცია, რომელსაც შეუძლია ადამიანური საუბრების იმიტაცია ტექსტური თუ ხმოვანი ბრძანებების შედეგად. კომპიუტერული გამოთვლები - Computing კომპიუტერული გამოთვლები AI-ის მსგავსი მოდელია, რომელიც ასევე ადამიანის ფიქრის პროცესის იმიტაციას აკეთებს. ხშირად მარკეტერები ამ ტერმინს AI-თან დაკავშირებული მეცნიერული მისტიკის გასაქრობად იყენებენ. კომპიუტერული ხედვა - Computer Vision კომპიუტერული ხედვა წარმოადგენს მეცნიერებისა და ტექნოლოგიების ინტერდისციპლინარულ დარგს, რომელიც შეისწავლის, თუ როგორ აგროვებენ კომპიუტერები ინფორმაციას სურათებისა და ვიდეოებისგან. AI ინჟინრები ადამიანის ვიზუალური სისტემის მოქმედების პრინციპებს კომპიუტერულ ხედვას არგებენ და ამ პროცესებს ავტომატურს ხდიან. Data Mining Data Mining არის მონაცემთა დიდი ბაზების დახარისხების პროცესი გარკვეული მახასიათებლების აღმოსაჩენად, რომლებიც მოდელების გაუმჯობესებასა და პრობლემების გადაჭრაში დაეხმარებათ. მონაცემთა მეცნიერება მონაცემთა მეცნიერება ტექნოლოგიის სფეროს ინტერდისციპლინარული მიმართულებაა, რომელიც იყენებს ალგორითმებს დიდი ზომის მონაცემების შესაგროვებლად და მათ გასაანალიზებლად. მიღებული ინფორმაცია კი გამოიყენება ეფექტური ბიზნეს გადაწყვეტილებების მისაღებად. ღრმა დასწავლა - Deep Learning ღრმა დასწავლა არის AI-ის ფუნქცია, რომელიც წარმოადგენს ადამიანის ტვინის იმიტაციას და სწავლობს, თუ როგორ აანალიზებს იგი ინფორმაციას გადაწყვეტილების მისაღებად. მას შეუძლია ეს პროცესი ადამიანის ზედამხედველობის გარეშე, არასტრუქტურირებული მონაცემებით დაისწავლოს. Emergent behavior Emergent behavior (Emergence) აღნიშნავს AI სისტემის მიერ უჩვეულო, მოულოდნელი შესაძლებლობების გამოვლინებას. გენერაციული AI გენერაციული AI წარმოადგენს ტექნოლოგიას, რომელიც ხელოვნურ ინტელექტს კონტენტის (ტექსტი, სურათი, ვიდეო) შესაქმნელად იყენებს. დიდი ზომის მონაცემების მეშვეობით მას დასწავლილი აქვს სხვადასხვა მახასიათებლები და მათი გამოყენებით ქმნის ახალ მასალას. ჯებირები (Guardrails) ჯებირები მოიცავს იმ შეზღუდვებსა და წესებს, რომლებიც AI სისტემებს გააჩნიათ. ისინი უზრუნველყოფენ იმას, რომ მათთვის მიწოდებული მონაცემები სათანადოდ დაამუშაონ და არ შექმნან არაეთიკური კონტენტი. ჰალუცინაცია ჰალუცინაცია აღნიშნავს AI სისტემისგან მიღებულ არასწორ პასუხს ან მცდარ ინფორმაციას, რომელსაც იგი წარმოაჩენს როგორც ფაქტობრივ მონაცემებს. ჰიპერპარამეტრი ჰიპერპარამეტრი არის პარამეტრი ან მნიშვნელობა, რომელიც გავლენას ახდენს AI მოდელის დასწავლის პროცესზე. იგი ძირითადად მექანიკურად ყენდება. სურათის აღქმა (Image Recognition) სურათის აღქმა არის ობიექტის, ადამიანის, ადგილის, ფოტოსურათში ან ვიდეოში მოცემული ტექსტის ამოცნობის პროცესი. დიდი ენის მოდელი (LLM) დიდი ენის მოდელი (LLM) წარმოადგენს AI მოდელს, რომელიც ენის შესასწავლად ამუშავებს დიდი რაოდენობის ტექსტს და შედეგად ქმნის ადამიანის მსგავს ტექსტს. შეზღუდული მეხსიერება (Limited memory) შეზღუდული მეხსიერება ისეთი AI სისტემაა, რომელიც დროებით ინახავს რეალურ დროში მიღებულ მონაცემებს და მათ უკეთესი გადაწყვეტილებების მისაღებად იყენებს. მანქანური სწავლება მანქანური სწავლება აერთიანებს კომპიუტერულ მეცნიერებას, მათემატიკასა და კოდირებას. იგი ქმნის ალგორითმებსა და მოდელებს, რომლებიც მანქანებს დამოუკიდებლად მონაცემების დასწავლასა და ქცევის პროგნოზირებაში ეხმარება. ბუნებრივი ენის დამუშავება (NLP) ბუნებრივი ენის დამუშავების AI მოდელი კომპიუტერს აძლევს შესაძლებლობას, აღიქვან და გააანალიზონ ადამიანების ენა, რომლებიც ტექსტური და ხმოვანი ფორმატით მიეწოდებათ. ნეირონული ქსელი ნეირონული ქსელი ღრმა დასწავლის ტექნიკაა, რომელიც ადამიანის ტვინის სტრუქტურის მსგავსია. იგი მოითხოვს მონაცემთა დიდ ბაზებს, რათა ჩაატაროს გამოთვლები და სხვა პროცესები. მას შეუძლია ხმოვანი და ვიზუალური მასალების აღქმა. Overfitting Overfitting მანქანური სწავლების ისეთ შემთხვევას მიემართება, როდესაც ალგორითმი მისთვის გადაცემული მონაცემებიდან მხოლოდ კონკრეტულ მაგალითებზე მუშაობს. ზოგადად AI მოდელს უნდა შეეძლოს მონაცემებში არსებული მახასიათებლების განზოგადება. მახასიათებლების აღმოჩენა კომპიუტერული ალგორითმების გამოყენებით შესაძლებელი ხდება გარკვეული მახასიათებლების აღმოჩენა, რომლებიც გვიჩვენებს მონაცემებში არსებულ კანონზომიერებებს. მისი საშუალებით მონაცემები სხვადასხვა კატეგორიებად ხარისხდება. პროგნოზირებადი ანალიტიკა პროგნოზირებადი ანალიტიკა ტექნოლოგიის გამოყენებით აკეთებს იმის პროგნოზს, თუ რა მოხდება მომავალში. ამ დროს იგი ეყრდნობა წინარე გამოცდილებებს. ბიზნეს ანალიტიკა ბიზნეს ანალიტიკა ტექნოლოგიის დახმარებით აანალიზებს მონაცემებს მოსალოდნელი სიტუაციებისა და სცენარების განსასაზღვრად. იგი ეხმარება კომპანიებს, მიიღონ უკეთესი სტრატეგიული გადაწყვეტილებები. კვანტური გამოთვლა კვანტური გამოთვლა არის პროცესი, რომელიც გამოთვლებისთვის იყენებს კვანტურ-მექანიკურ ფენომენებს, როგორებიცაა კვანტური გადაჯაჭვულობა და სუპერპოზიცია. კვანტური მანქანური სწავლება ამ ალგორითმების დახმარებით გაცილებით უფრო სწრაფად მუშაობს, ვიდრე მანქანური სწავლების კლასიკური მოდელი. Reinforcement learning ეს არის მანქანური სწავლების მოდელი, რომლის ალგორითმიც მის გარე სამყაროსთან ურთიერთქმედებით სწავლობს. Sentiment analysis ცნობილი, როგორც Opinion mining, ეს პროცესი აღნიშნავს AI-ის გამოყენებას ციფრული ტექსტის ემოციური ტონისა და შინაარსის გასაანალიზებლად. სტრუქტურირებული მონაცემები სტრუქტურირებული მონაცემები აღნიშნავს ისეთ მონაცემებს, რომლებიც განსაზღვრულია და მისი მოძიება შესაძლებელია. მაგალითად, ტელეფონის ნომერი, თარიღი, პროდუქტის შტრიხკოდი. Supervised learning მანქანური სწავლების ყველაზე გავრცელებული ტიპი, როდესაც მიღებული მონაცემები გამოიყენება სწავლების პროცესში სწორი ალგორითმების შესაქმნელად. ტოკენი ტოკენი არის ტექსტური ცვლადი, რომელსაც დიდი ენის მოდელი იყენებს ენის გასაგებად და დასასწავლად. იგი შეიძლება იყოს ერთი სიტყვა ან სიტყვის შემადგენელი ნაწილაკი. სავარჯიშო მონაცემები სავარჯიშო მონაცემები გამოიყენება AI მოდელების დასწავლის პროცესში. ტრანსფერული სწავლება ეს წარმოადგენს მანქანური სწავლების ტიპს, რომელიც არსებულ, უკვე დასწავლილ მონაცემებს იღებს და ახალ სავარჯიშოებსა და აქტივობებს არგებს. ტურინგის ტესტი კომპიუტერულმა მეცნიერმა ალან ტურინგმა შექმნა ტესტი, რომელიც აფასებს მანქანის ინტელექტის შესაძლებლობას ადამიანურთან შედარებით, ძირითადად კი, ენისა და ქცევის კუთხით. ტესტის დროს გამომცდელი აფასებს ადამიანსა და მანქანას შორის მიმდინარე საუბარს. თუ მან ვერ შეძლო პასუხების ერთმანეთისგან გარჩევა (მანქანის არის თუ ადამიანის), ეს ნიშნავს, რომ მანქანამ ტურინგის ტესტი წარმატებით გაიარა. არასტრუქტურირებული მონაცემები არასტრუქტურირებული მონაცემები არ არის განსაზღვრული და მათი მოძიებაც არ არის შესაძლებელი. მაგალითად, აუდიო, ფოტო და ვიდეო მასალა. ძირითადად, მონაცემების უმეტესი ნაწილი არასტრუქტურირებულია. Unsupervised learning სწავლების ტიპი, როდესაც ალგორითმი დაუხარისხებელ მონაცემებს იყენებს და დამოუკიდებლად შეისწავლის მათ. ხმის ამომცნობი ამ დროს კომპიუტერი უსმენს და აანალიზებს ადამიანისგან წამოსულ ხმოვან სიგნალებს და შედეგად ქმნის ხმოვან ან ტექსტურ მასალებს. მაგალითად, Apple-ის Siri, Amazon-ის Alexa. ეს მოწყობილობები უზრუნველყოფს დისტანციურად მითითებებისა და დავალებების გადაცემას. ამგვარად, AI საკმაოდ მრავალმხრივი მიმართულებით ვითარდება და თანდათან ყველა ინდუსტრიაში მნიშვნელოვან როლს ირგებს. იგი დროის, ხარჯისა და ენერგიის დასაზოგად საუკეთესო საშუალებად იქცა. Commschool-ში კი სპეციალური კურსიც შევიმუშავეთ, რომელიც AI-ის ეფექტიანად გამოყენებას შეგასწავლის.ხელოვნური ინტელექტი (AI) პრაქტიკაში - ეს პროგრამა მნიშვნელოვანი უნარების განვითარების შესაძლებლობას მოგცემს. ამიტომ გაეცანი კურსის სილაბუსს და შემოგვიერთდი Commschool-ში!
რა არის ხელოვნური ინტელექტი და რატომ არის ის დღეს ასეთი აქტუალური
რა არის ხელოვნური ინტელექტი (AI)? ხელოვნური ინტელექტი (AI) გულისხმობს ადამიანის ინტელექტის სიმულაციას პროგრამული კოდირებული ევრისტიკით. დღესდღეობით ეს კოდი გავრცელებულია ყველაფერში, საწარმო აპლიკაციებში, სამომხმარებლო აპებსა და ჩაშენებულ პროგრამულ უზრუნველყოფაში.2022 წელმა AI შემოიტანა მეინსტრიმში გენერაციული პრე-ტრენინგის ტრანსფორმატორის აპლიკაციებთან ფართო გაცნობის გზით. ყველაზე პოპულარული აპლიკაციაა OpenAI-ის ChatGPT. ChatGPT-ით ფართო გატაცებამ ის AI-ის სინონიმად აქცია მომხმარებლების უმეტესობის გონებაში. თუმცა, ის წარმოადგენს მხოლოდ იმ გზების მცირე ნაწილს, რომლითაც დღეს AI ტექნოლოგია გამოიყენება.AI-ის იდეალური მახასიათებელია მისი რაციონალიზაციისა და ქმედებების ისეთი უნარი, რომლითაც კონკრეტული მიზნის მიღწევა შეუძლია. მისი ქვეჯგუფი არის მანქანური დასწავლა (ML), რომელიც ეხება კონცეფციას, რომ კომპიუტერულ პროგრამებს შეუძლიათ ავტომატურად ისწავლონ და მოერგონ ახალ მონაცემებს, ადამიანების დახმარების გარეშე. სიღრმისეული შესწავლის ტექნიკა ააქტიურებს ავტომატურ სწავლას, უზარმაზარი რაოდენობის არასტრუქტურირებული მონაცემების შთანთქმის გზით, როგორიცაა ტექსტი, სურათები ან ვიდეო. ხელოვნური ინტელექტის (AI) გაგება როდესაც ადამიანების უმრავლესობას ესმის ტერმინი ხელოვნური ინტელექტი, პირველი ასოციაცია არის რობოტები. ეს იმიტომ ხდება, რომ მსხვილბიუჯეტიან ფილმებსა და რომანებში იქსოვება ისტორიები ადამიანის მსგავსი მანქანების შესახებ, რომლებიც ანადგურებენ დედამიწას. მაგრამ ეს სიმართლეს სულაც არ შეესაბამება.AI ემყარება პრინციპს, რომ ადამიანის ინტელექტი შეიძლება განისაზღვროს ისე, რომ მანქანას შეუძლია ადვილად მიბაძოს მას და შეასრულოს ამოცანები, დაწყებული ყველაზე მარტივიდან - უფრო რთულამდე. ხელოვნური ინტელექტის მიზნები მოიცავს ადამიანის შემეცნებითი აქტივობის მიბაძვას. ამ დარგის მკვლევარები და დეველოპერები საოცრად სწრაფ ნაბიჯებს დგამენ ისეთი აქტივობების მიბაძვით, როგორიცაა სწავლა, მსჯელობა და აღქმა, იმდენად, რამდენადაც ეს შესაძლებელია კონკრეტულად განისაზღვროს. ზოგიერთი თვლის, რომ ინოვატორები მალე შეძლებენ ისეთი სისტემების შემუშავებას, რომლებიც აღემატება ადამიანის შესაძლებლობებს რაიმე საგნის სწავლისა და მსჯელობისთვის. მაგრამ სხვები რჩებიან სკეპტიკურად განწყობილნი, რადგან ყველა კოგნიტური აქტივობა სავსეა ღირებულებითი განსჯებით, რომლებიც მხოლოდ ადამიანის გამოცდილებას ექვემდებარება.ტექნოლოგიების განვითარებასთან ერთად, წინა ბენჩმარკები, რომლებიც განსაზღვრავდნენ ხელოვნურ ინტელექტს, მოძველებულია. მაგალითად, მანქანები, რომლებიც ითვლიან ძირითად ფუნქციებს ან ამოიცნობენ ტექსტს სიმბოლოების ოპტიკური ამოცნობის საშუალებით, აღარ განიხილება მის ნაირსახეობად, რადგან ეს ფუნქცია ახლა მიჩნეულია როგორც კომპიუტერის თანდაყოლილი ფუნქცია.AI განუწყვეტლივ ვითარდება, რათა სასარგებლო იყოს მრავალი სხვადასხვა ინდუსტრიისთვის. მანქანები არმირებულია დისციპლინური მიდგომის გამოყენებით, რომელიც დაფუძნებულია მათემატიკაზე, კომპიუტერულ მეცნიერებებზე, ლინგვისტიკაზე, ფსიქოლოგიაზე და სხვა. AI: გამოყენება AI-ის გამოყენების სფეროები უსასრულოა. ტექნოლოგია შეიძლება გამოყენებულ იქნას სხვადასხვა სექტორსა და ინდუსტრიაში. მისი ტესტირება მიმდინარეობს და გამოიყენება ჯანდაცვის ინდუსტრიაში წამლების დოზების შეთავაზებისთვის, მკურნალობის იდენტიფიცირებისთვის და ქირურგიული პროცედურების დასახმარებლად საოპერაციო ოთახში.ხელოვნური ინტელექტის მქონე მანქანების სხვა მაგალითებია: კომპიუტერები, რომლებიც თამაშობენ ჭადრაკს და თვითმართვადი მანქანები. თითოეულმა ამ მანქანამ უნდა აწონ-დაწონოს ნებისმიერი ქმედების მოსალოდნელი შედეგები, რადგან თითოეული მოქმედება გავლენას მოახდენს საბოლოო შედეგზე. ჭადრაკში საბოლოო შედეგი არის თამაშის მოგება. თვითმართვადი მანქანებისთვის, კომპიუტერულმა სისტემამ უნდა გაითვალისწინოს ყველა გარე მონაცემი და გამოთვალოს ისეთი მოქმედება, რომელიც თავიდან აიცილებს შეჯახებას. ხელოვნურ ინტელექტი ასევე გამოიყენება ფინანსურ ინდუსტრიაში. კერძოდ, ისეთი საბანკო და საფინანსო აქტივობების აღმოსაჩენად და მოსანიშნად, როგორიცაა უჩვეულო საკრედიტო ბარათების გამოყენება და დიდი ანგარიშის დეპოზიტები - ეს ყველაფერი ეხმარება ბანკის თაღლითობის განყოფილებას. AI-ის სახეები AI შეიძლება დაიყოს ორ კატეგორიად: სუსტი და ძლიერი. სუსტი განასახიერებს სისტემას, რომელიც შექმნილია ერთი კონკრეტული სამუშაოს შესასრულებლად. სუსტი AI სისტემები მოიცავს ვიდეო თამაშებს, როგორიცაა ზემოთ ნახსენები ჭადრაკის მაგალითი და პერსონალური ასისტენტები, როგორიცაა Amazon-ის Alexa და Apple-ის Siri. თქვენ დაუსვამთ ასისტენტს შეკითხვას და ის გიპასუხებთ.ძლიერი AI სისტემები არის სისტემები, რომლებიც ასრულებენ ადამიანის მსგავს ამოცანებს. ისინი დაპროგრამებულნი არიან ისეთი სიტუაციების მოსაგვარებლად, რომლებიც რეალურად ადამიანის ჩარევას საჭიროებენ. ამ ტიპის სისტემების ნახვა შესაძლებელია აპლიკაციებში, როგორიცაა თვითმართვადი მანქანები ან საავადმყოფოს საოპერაციო ოთახებში. განსაკუთრებული მოსაზრებები დაარსების დღიდან, AI მეცნიერებისა და საზოგადოების ყურადღების ქვეშ მოექცა. ერთ-ერთი გავრცელებული იდეაა, რომ მანქანები გახდებიან იმდენად განვითარებული, რომ ადამიანები ვეღარ აუწყობენ ფეხს და ისინი დამოუკიდებლად შეძლებენ განვითარებას ექსპონენციალური სიჩქარით.კიდევ ერთი მოსაზრება არის, რომ მანქანებს შეუძლიათ დაარღვიონ ადამიანების კონფიდენციალურობა და იარაღად იქცნენ. ასევე მიმდინარეობს მსჯელობა ხელოვნური ინტელექტის ეთიკის შესახებ - უნდა განიხილებოდეს თუ არა რობოტები ისეთივე უფლებებით, როგორიც ადამიანებს აქვთ.თვითმართვადი მანქანები საკმაოდ საკამათო თემა იყო, რადგან, როგორც წესი, ისინი შექმნილია ყველაზე დაბალი რისკისა და მინიმალური მსხვერპლისთვის. ამა თუ იმ ადამიანთან ერთდროულად შეჯახების სცენარის წარმოდგენის შემთხვევაში, ეს მანქანები გამოთვლიან იმ ვარიანტს, რომელიც ყველაზე ნაკლებ ზიანს გამოიწვევს.AI-ის კიდევ ერთი საკამათო საკითხია, თუ როგორ შეუძლია მას გავლენა მოახდინოს ადამიანის დასაქმებაზე. ბევრი ინდუსტრია ცდილობს გარკვეული სამუშაოების ავტომატიზირებას ინტელექტუალური ტექნიკის გამოყენებით, ამიტომ არსებობს შეშფოთება, რომ ადამიანები აღარ იქნება საჭირო, როგორც სამუშაო ძალა. AI-ის 4 ტიპი AI შეიძლება დაიყოს ოთხ ტიპად.რეაქტიული AI იყენებს ალგორითმებს გამოსავლების ოპტიმიზაციისთვის, შეყვანის ერთობლიობის საფუძველზე. მაგალითად, ჭადრაკის სათამაშო AI-ები არის რეაქტიული სისტემები, რომლებიც ოპტიმიზაციას უკეთებენ თამაშის მოგების საუკეთესო სტრატეგიას. რეაქტიული AI, როგორც წესი, საკმაოდ სტატიკურია, არ შეუძლია ისწავლოს ან მოერგოს ახალ სიტუაციებს. ამრიგად, ის გამოიმუშავებს იგივე გამომავალს იდენტური შეყვანის გათვალისწინებით.შეზღუდული მეხსიერების AI-ს შეუძლია მოერგოს წარსულ გამოცდილებას ან განაახლოს სისტემა ახალი დაკვირვებების ან მონაცემების საფუძველზე. ხშირად, განახლების რაოდენობა შეზღუდულია (სწორედ აქედან გამომდინარეობს სახელი) და მეხსიერების ხანგრძლივობა შედარებით მოკლეა. მაგალითად, თვითმართვად მანქანებს შეუძლიათ „გზის წაკითხვა“ და ახალ სიტუაციებთან ადაპტირება, წარსულის გამოცდილებიდან „სწავლაც“ კი.თეორიული მეხსიერების AI სრულად ადაპტირებადია და აქვს წარსული გამოცდილების სწავლისა და შენარჩუნების ფართო უნარი. იგი მოიცავს მოწინავე ჩატ-ბოტებს, რომლებსაც შეუძლიათ გაიარონ ტურინგის ტესტი და მოატყუოს ადამიანი და დააჯეროს, რომ AI ადამიანი იყო. მიუხედავად იმისა, რომ ეს ვერსია მოწინავე და შთამბეჭდავია, ეს AI არ არის თვითშეგნებული.თვითშეგნებული AI, როგორც სახელიდან ჩანს, არიან მგრძნობიარენი და აცნობიერებენ საკუთარ არსებობას. თუმცა, სამეცნიერო ფანტასტიკის სფეროს მიუხედავად, ზოგიერთი ექსპერტი თვლის, რომ AI არასოდეს გახდება ცნობიერი ან "ცოცხალი". როგორ გამოიყენება AI დღეს? დღეს ხელოვნური ინტელექტი ფართოდ გამოიყენება სხვადასხვა აპლიკაციებში, დახვეწილობის განსხვავებული დონეებით. სარეკომენდაციო ალგორითმები, რომლებიც გვთავაზობენ, თუ რა შეიძლება მოგვეწონოს ან დაგვაინტერესოს, არის პოპულარული ხელოვნური ინტელექტის დანერგვა, ისევე როგორც ჩეთბოტები, რომლებიც გამოჩნდება ვებსაიტებზე ან ჭკვიანი დინამიკები (მაგ., Alexa ან Siri). იგი გამოიყენება ამინდისა და ფინანსური პროგნოზირების თვალსაზრისითაც, წარმოების პროცესების გასამარტივებლად და ზედმეტი შემეცნებითი შრომის სხვადასხვა ფორმების შესამცირებლად (მაგ., საგადასახადო აღრიცხვა ან რედაქტირება). AI ასევე გამოიყენება სათამაშოდ, თვითმართვადი მანქანების მართვისთვის, ენის დასამუშავებლად და სხვა.2022 წლის ბოლოს, OpenAI-მ გამოუშვა თავისი ChatGPT ინსტრუმენტი. მან სწრაფად მოიპოვა პოპულარობა და უკვე 2023 წელს, მილიონობით მომხმარებელი ემატებოდა ყოველთვიურად. ChatGPT ითვლება სუსტ AI-ად, მაგრამ ის არ არის მკაცრად რეაქტიული და შეუძლია შემოქმედებითად რეაგირება სხვადასხვა თემებზე. როგორ გამოიყენება AI ჯანდაცვაში? ჯანდაცვის პირობებში, AI გამოიყენება დიაგნოსტიკაში ასისტირებისთვის. ხელოვნური ინტელექტი ძალიან კარგად ავლენს მცირე ანომალიებს სკანირებაში და უკეთ ახერხებს დიაგნოზების დასმას პაციენტის სიმპტომებისა და სასიცოცხლო მნიშვნელობის მიხედვით. AI ასევე გამოიყენება პაციენტების კლასიფიკაციისთვის, სამედიცინო ჩანაწერების შესანარჩუნებლად, მათზე თვალყურის დევნებისთვის და ჯანმრთელობის დაზღვევის პრეტენზიებთან გასამკლავებლად. ითვლება, რომ მომავალი ინოვაციები მოიცავს ხელოვნური ინტელექტის დახმარებით რობოტულ ქირურგიას, ვირტუალურ ექთნებსა და ექიმებს.
ხელოვნური ინტელექტის [AI-ის] საქმიანობაში გამოყენების 10 პრაქტიკული მაგალითი
დღეს უკვე არაერთი ინდუსტრიის სპეციალისტები აქტიურად იყენებენ ხელოვნურ ინტელექტს (AI) მათ საქმიანობაში, იქნება ეს ფინანსები, ჯანდაცვა, თუ კინოინდუსტრია. მომავალ ათწლეულში მისი გამოყენების სიხშირე კიდევ უფრო გაიზრდება. ამიტომ, თუ გაინტერესებს, როგორ შეგიძლია დანერგო ხელოვნური ინტელექტი შენს ყოველდღიურობაში, ამ ბლოგს გაეცანი. რა არის ხელოვნური ინტელექტი? ხელოვნური ინტელექტი (AI) არის ხელსაწყო, რომელიც ადამიანის მსგავს გონებრივ შესაძლებლობებსა და ანალიტიკურ უნარებს იყენებს პრობლების გასაანალიზებლად და სამოქმედო გეგმის შესამუშავებლად. AI-ის ალგორითმებს შეუძლია ახალი ინფორმაციის ათვისება და ფიქრის პროცესის წარმართვა ადამიანის გონების მსგავსად. ასეთი ალგორითმი პროფესიონალებს ეხმარება, მიიღონ მონაცემებზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებები.ხელოვნურ ინტელექტს საკმაოდ ფართო გამოყენება აქვს, რის მაგალითებსაც შესაძლოა თავადაც აწყდები პირად თუ პროფესიულ ცხოვრებაში. აქ კი გაგაცნობ მისი გამოყენების 10 მაგალითს სხვადასხვა ინდუსტრიაში. 1. რისკების შეფასება და მართვა ფინანსურ სექტორში AI კომპანიის თანამშრომლებს ეხმარება იმის გადაწყვეტაში, თუ ვისზე გასცენ სესხი. ალგორითმების დახმარებით ბანკები და სხვა ფინანსური ორგანიზაციები იყენებენ მომხმარებლის პირად ინფორმაციას, რათა შეაფასონ სესხის გაცემასთან დაკავშირებული რისკები. ეს გამოთვლები თეორიულად უშეცდომოა. ამგვარად, AI ალგორითმი მნიშვნელოვან როლს თამაშობს რისკების შემცირებასა და ეფექტური გადაწყვეტილების მიღებაში. 2. მომსახურების სფერო - Chatbots ბიზნესები აქტიურად ნერგავენ Chatbot-ებს სამომხმარებლო სერვისის გასაუმჯობესებლად. ისინი იყენებენ AI ალგორითმებს, რათა გაანალიზონ მომხმარებლებისგან მიღებული შეტყობინება და დაუბრუნონ მათ ადამიანის მსგავსი პასუხები. ისინი პასუხს სცემენ მომხმარებლებისთვის საინტერესო კითხვებს და აწვდიან სასურველ ინფორმაციას. ამ სერვისის დანერგვის ერთ-ერთი დიდი სარგებელი ადამიანური რესურსის ოპტიმიზაციაა - იგი არ საჭიროებს დამატებით პიროვნებას და ხელმისაწვდომია დღის ნებისმიერ მონაკვეთში. 3. Streaming პლატფორმის ალგორითმები Streaming პლატფორმები, როგორიცაა, მაგალითად, Netflix, ხელოვნურ ინტელექტს მათი მომხმარებლებისთვის საძიებო სისტემის შედეგებისა და რეკომენდაციების გასაუმჯობესებლად იყენებენ. ეს ტექნოლოგია მუშაობს მათთვის უფრო პერსონალური კონტენტის შექმნაზე. ამისთვის იყენებენ შემდეგ მონაცემებს: საძიებო სისტემის ისტრიას, შეფასებებს, ნანახ პროდუქტს. ამ ინფორმაციის გაანალიზების შემდეგ კი პლატფორმა მომხმარებელს მისთვის საინტერესო ფილმის/სერიალის რეკომენდაციას უწევს. 4. ელექტრონული ვაჭრობის რეკომენდაციები AI ელექტრონულ ვაჭრობაშიც მომხმარებლებისთვის პერსონალური კონტენტის შექმნას უზრუნველყოფს. ამ შემთხვევაშიც რეკომენდაციების შესამუშავებლად მომხმარებლის ქცევის ანალიზს მიმართავს. 5. ჭკვიანი მოწყობილობები ჭკვიანი მოწყობილობები დიდ პოპულარობას იძენს, რადგან ისინი ძალიან ამარტივებენ ადამიანების ყოველდღიურ ცხოვრებას. მაგალითად, რობოტი მტვერსასრუტი, რომელიც ადამიანის მითითებების გარეშე ასუფთავებს სახლს. ტექნოლოგიების განვითარების პარალელურად კი ამგვარი მოწყობილობებისთვის შესაძლებელი ხდება სპეციფიკური ბრძანებების დასწავლა და მათი შესრულება. 6. მედიცინა ჯანდაცვის სფეროში ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმებს შეუძლიათ იმის პროგნოზირება, თუ რა რეაქცია შეიძლება ჰქონდეს პაციენტის ორგანიზმს მკურნალობის ამა თუ იმ მეთოდზე. მათ შეუძლიათ განსაზღვრონ საუკეთესო გზა დაავადების განსაკურნებლად. ამისთვის იყენებენ წინარე გამოცდილებებს - ძველი პაციენტების სამედიცინო ისტორიას, მკურნალობის გზებსა და მიღებულ შედეგებს. შედეგად, ექიმებს შეუძლიათ პაციენტებს მკურნალობის მათზე მორგებული, ინდივიდუალური გზები შესთავაზონ. 7. ეროვნული უსაფრთხოება დიდი ზომის ინფორმაციას ადამიანზე სწრაფად AI ახერხებს. სწორედ ამიტომ სამთავრობო სექტორი AI-ის დიდი მონაცემების გასაანალიზებლად იყენებს, რათა სწრაფად გამოააშკარაონ საეჭვო მოქმედებები. 8. განათლების სფერო განათლების სფეროში AI გამოცდების შესაფასებლად გამოიყენება. ასევე მას შეუძლია გარკვეული ტენდენციების გამოკვეთა. მაგალითად, თუ აპლიკანტთა დიდმა ნაწილმა არასწორად გასცა პასუხი კონკრეტულ კითხვას, AI ალგორითმებს შეუძლიათ ინსტრუქტორს მიაწოდონ უკუკავშირი მის შესახებ. ეს კი დარგის სპეციალისტებს საშუალებას აძლევს, გააუმჯობესონ საგანმანათლებლო პროცესი და შედეგები. გარდა ამისა, AI-ის შეუძლია თითოეულ სტუდენტის საჭიროებებზე მორგებული სასწავლო მეთოდებისა და ინსტრუქციების შემუშავება, რაც მათ სწავლის პროცესს უმარტივებს. 9. ავტომატური ავტომობილები ავტომატური ავტომობილები დიდი ხანია კამათის საგანია, რაც ალგორითმების შეცდომებთან და პოტენციურ საფრთხეებთან არის დაკავშირებული. თუმცა ეს მოწყობილობებიც კარგი მაგალითია, თუ როგორ შეუძლიათ ადამიანის პირდაპირი მითითებების გარეშე გარემომცველი სამყაროს აღქმა და გადაწყვეტილებების დამოუკიდებლად მიღება. 10. ამინდის პროგნოზი მსოფლიოში არსებული ტენდენციებისა და ამჟამინდელი ინფორმაციის გამოყენებით AI ალგორითმებს შეუძლია ამინდის პროგნოზირება. AI მოდელები, ტრადიციულ მეთოდთან შედარებით, ამცირებენ ხარჯებს და ზოგავენ ენერგიას. ისინი მომხმარებელს განახლებულ ინფორმაციას აწვდიან და მიმდინარე ცვლილებებს ატყობინებენ. შედეგად, მათი პროგნოზი გაცილებით უფრო ზუსტია, ვიდრე ადამიანების. როგორც ხედა, ხელოვნურ ინტელექტს საკმაოდ მრავალფეროვანი გამოყენება აქვს და მისი პოპულარობაც მუდმივად იზრდება. სწორედ ამიტომ Commschool-ში ახალი კურსი შევიმუშავეთ - ხელოვნური ინტელექტი (AI) პრაქტიკაში. ეს პროგრამა შესაძლებლობას მოგცემს, ისწავლო ხელოვნურ ინტელექტთან ისე მუშაობა, რომ მან შენი ყოველდღიურობა უფრო პროდუქტიული და ნაკლებად რუტინული გახდეს. ლექციების განმავლობაში დეტალურად შეისწავლი ისეთი პოპულარული AI ხელსაწყოების გამოყენებას, როგორიცაა ChatGPT, Claude.ai, და Gemini.ასე რომ, თუ გსურს სიღრმისეული პრაქტიკული ცოდნა მიიღო AI ხელსაწყოების გამოყენებაში და მოირგო ისინი საკუთარი საქმიანობისა და ინტერესების შესაბამისად, Commschool-ში გელოდებით!
ხელოვნურ ინტელექტთან (AI) დაკავშირებული ტერმინები, რომლებიც უნდა იცოდე
ტექნოლოგიური სამყაროს განვითარებასთან ერთად ხელოვნური ინტელექტის როლი მნიშვნელოვნად იზრდება. მას ყოველდღიურად არაერთი ადამიანი იყენებს მის პირად თუ პროფესიულ ცხოვრებაში. ხელოვნური ინტელექტი (AI) მრავალფეროვან შესაძლებლობას იძლევა: დროის დაზოგვა, ხარჯებისა და რუტინული საქმიანობის შემცირება, პროდუქტიულობის გაზრდა და ზუსტი გამოთვლების სწრაფად გაკეთება.ამიტომ დროა, ხელოვნურ ინტელექტს დაუმეგობრდე და შენი საქმიანობის ნაწილად აქციო. მანამდე კი, პირველ რიგში, ამ ბლოგს გაეცანი, სადაც თავმოყრილია AI-თან დაკავშირებული ტერმინოლოგია. მათი ცოდნა AI-ის ხელსაწყოების შესწავლასა და პრაქტიკაში დანერგვას უფრო გაგიმარტივებს. ტერმინები: ხელოვნური ინტელექტი (AI) ხელოვნური ინტელექტი (Artificial Intelligence) წარმოადგენს ადამიანის ინტელექტის, მის გონებაში წარმოებული პროცესების ერთგვარ სიმულაციას, რაც კომპიუტერული სისტემების დახმარებით ხდება. AI-ის შეუძლია ადამიანის უნარებისა და შესაძლებლობების ათვისება: კომუნიკაცია, დასწავლა და გადაწყვეტილების მიღება. AI ეთიკა AI ეთიკა იმ საკითხების ერთობლიობაა, რაზეც დაინტერესებული მხარეები (ინჟინრები, მთავრობის წარმომადგენლები) უნდა ზრუნავდნენ. ისინი უზრუნველყოფენ იმას, რომ ტექნოლოგია სათანადოდ შემუშავდეს და გამოიყენონ შესაბამისმა პირებმა. ეს გულისხმობს ისეთი სისტემების შემუშავებასა და დანერგვას, რომლებიც ხელს უწყობს უსაფრთხოებას, დაცულობასა და მდგრადობას. ალგორითმი ალგორითმი წარმოადგენს წესების ერთობლიობას, რომელსაც AI ხელსაწყოს გადასცემენ გარკვეული დავალების შესასრულებლად ან პრობლემის გადასაჭრელად. ძირითადად არსებობს შემდეგი სახის ალგორითმები: კლასიფიკაცია, რეგრესია და კლასტერები. აპლიკაციის პროგრამირების ინტერფეისი (API) API წარმოადგენს პროტოკოლების ერთობლიობას, რომლებიც განსაზღვრავენ, როგორ ურთიერთქმედებს ორი Software აპლიკაცია ერთმანეთში. API იწერება პროგრამული ენების დახმარებით, როგორებიცაა, მაგალითად, C++, JavaScript. დიდი ზომის მონაცემები (Big data) დიდი ზომის მონაცემები აღნიშნავს მონაცემთა დიდი ხომის ბაზებს, რომელთა შესწავლა და ანალიზი გარკვეული მახასიათებლებისა და ტენდენციების აღმოჩენას უზრუნველყოფს. მიღებული შედეგები კი ეფექტური გადაწყვეტილებების მისაღებად გამოიყენება. დღეს ორგანიზაციებს დიდი რაოდენობით ინფორმაციის შეგროვება შეუძლია მისი მომხმარებლებისგან, რისთვისაც არაერთ ხელსაწყოს იყენებენ. სწორედ ამიტომ ეძახიან ამ ტერმინს "დიდი" ზომის მონაცემებს. ჩეტბოტი (Chatbot) ჩეტბოტი არის Software აპლიკაცია, რომელსაც შეუძლია ადამიანური საუბრების იმიტაცია ტექსტური თუ ხმოვანი ბრძანებების შედეგად. კომპიუტერული გამოთვლები - Computing კომპიუტერული გამოთვლები AI-ის მსგავსი მოდელია, რომელიც ასევე ადამიანის ფიქრის პროცესის იმიტაციას აკეთებს. ხშირად მარკეტერები ამ ტერმინს AI-თან დაკავშირებული მეცნიერული მისტიკის გასაქრობად იყენებენ. კომპიუტერული ხედვა - Computer Vision კომპიუტერული ხედვა წარმოადგენს მეცნიერებისა და ტექნოლოგიების ინტერდისციპლინარულ დარგს, რომელიც შეისწავლის, თუ როგორ აგროვებენ კომპიუტერები ინფორმაციას სურათებისა და ვიდეოებისგან. AI ინჟინრები ადამიანის ვიზუალური სისტემის მოქმედების პრინციპებს კომპიუტერულ ხედვას არგებენ და ამ პროცესებს ავტომატურს ხდიან. Data Mining Data Mining არის მონაცემთა დიდი ბაზების დახარისხების პროცესი გარკვეული მახასიათებლების აღმოსაჩენად, რომლებიც მოდელების გაუმჯობესებასა და პრობლემების გადაჭრაში დაეხმარებათ. მონაცემთა მეცნიერება მონაცემთა მეცნიერება ტექნოლოგიის სფეროს ინტერდისციპლინარული მიმართულებაა, რომელიც იყენებს ალგორითმებს დიდი ზომის მონაცემების შესაგროვებლად და მათ გასაანალიზებლად. მიღებული ინფორმაცია კი გამოიყენება ეფექტური ბიზნეს გადაწყვეტილებების მისაღებად. ღრმა დასწავლა - Deep Learning ღრმა დასწავლა არის AI-ის ფუნქცია, რომელიც წარმოადგენს ადამიანის ტვინის იმიტაციას და სწავლობს, თუ როგორ აანალიზებს იგი ინფორმაციას გადაწყვეტილების მისაღებად. მას შეუძლია ეს პროცესი ადამიანის ზედამხედველობის გარეშე, არასტრუქტურირებული მონაცემებით დაისწავლოს. Emergent behavior Emergent behavior (Emergence) აღნიშნავს AI სისტემის მიერ უჩვეულო, მოულოდნელი შესაძლებლობების გამოვლინებას. გენერაციული AI გენერაციული AI წარმოადგენს ტექნოლოგიას, რომელიც ხელოვნურ ინტელექტს კონტენტის (ტექსტი, სურათი, ვიდეო) შესაქმნელად იყენებს. დიდი ზომის მონაცემების მეშვეობით მას დასწავლილი აქვს სხვადასხვა მახასიათებლები და მათი გამოყენებით ქმნის ახალ მასალას. ჯებირები (Guardrails) ჯებირები მოიცავს იმ შეზღუდვებსა და წესებს, რომლებიც AI სისტემებს გააჩნიათ. ისინი უზრუნველყოფენ იმას, რომ მათთვის მიწოდებული მონაცემები სათანადოდ დაამუშაონ და არ შექმნან არაეთიკური კონტენტი. ჰალუცინაცია ჰალუცინაცია აღნიშნავს AI სისტემისგან მიღებულ არასწორ პასუხს ან მცდარ ინფორმაციას, რომელსაც იგი წარმოაჩენს როგორც ფაქტობრივ მონაცემებს. ჰიპერპარამეტრი ჰიპერპარამეტრი არის პარამეტრი ან მნიშვნელობა, რომელიც გავლენას ახდენს AI მოდელის დასწავლის პროცესზე. იგი ძირითადად მექანიკურად ყენდება. სურათის აღქმა (Image Recognition) სურათის აღქმა არის ობიექტის, ადამიანის, ადგილის, ფოტოსურათში ან ვიდეოში მოცემული ტექსტის ამოცნობის პროცესი. დიდი ენის მოდელი (LLM) დიდი ენის მოდელი (LLM) წარმოადგენს AI მოდელს, რომელიც ენის შესასწავლად ამუშავებს დიდი რაოდენობის ტექსტს და შედეგად ქმნის ადამიანის მსგავს ტექსტს. შეზღუდული მეხსიერება (Limited memory) შეზღუდული მეხსიერება ისეთი AI სისტემაა, რომელიც დროებით ინახავს რეალურ დროში მიღებულ მონაცემებს და მათ უკეთესი გადაწყვეტილებების მისაღებად იყენებს. მანქანური სწავლება მანქანური სწავლება აერთიანებს კომპიუტერულ მეცნიერებას, მათემატიკასა და კოდირებას. იგი ქმნის ალგორითმებსა და მოდელებს, რომლებიც მანქანებს დამოუკიდებლად მონაცემების დასწავლასა და ქცევის პროგნოზირებაში ეხმარება. ბუნებრივი ენის დამუშავება (NLP) ბუნებრივი ენის დამუშავების AI მოდელი კომპიუტერს აძლევს შესაძლებლობას, აღიქვან და გააანალიზონ ადამიანების ენა, რომლებიც ტექსტური და ხმოვანი ფორმატით მიეწოდებათ. ნეირონული ქსელი ნეირონული ქსელი ღრმა დასწავლის ტექნიკაა, რომელიც ადამიანის ტვინის სტრუქტურის მსგავსია. იგი მოითხოვს მონაცემთა დიდ ბაზებს, რათა ჩაატაროს გამოთვლები და სხვა პროცესები. მას შეუძლია ხმოვანი და ვიზუალური მასალების აღქმა. Overfitting Overfitting მანქანური სწავლების ისეთ შემთხვევას მიემართება, როდესაც ალგორითმი მისთვის გადაცემული მონაცემებიდან მხოლოდ კონკრეტულ მაგალითებზე მუშაობს. ზოგადად AI მოდელს უნდა შეეძლოს მონაცემებში არსებული მახასიათებლების განზოგადება. მახასიათებლების აღმოჩენა კომპიუტერული ალგორითმების გამოყენებით შესაძლებელი ხდება გარკვეული მახასიათებლების აღმოჩენა, რომლებიც გვიჩვენებს მონაცემებში არსებულ კანონზომიერებებს. მისი საშუალებით მონაცემები სხვადასხვა კატეგორიებად ხარისხდება. პროგნოზირებადი ანალიტიკა პროგნოზირებადი ანალიტიკა ტექნოლოგიის გამოყენებით აკეთებს იმის პროგნოზს, თუ რა მოხდება მომავალში. ამ დროს იგი ეყრდნობა წინარე გამოცდილებებს. ბიზნეს ანალიტიკა ბიზნეს ანალიტიკა ტექნოლოგიის დახმარებით აანალიზებს მონაცემებს მოსალოდნელი სიტუაციებისა და სცენარების განსასაზღვრად. იგი ეხმარება კომპანიებს, მიიღონ უკეთესი სტრატეგიული გადაწყვეტილებები. კვანტური გამოთვლა კვანტური გამოთვლა არის პროცესი, რომელიც გამოთვლებისთვის იყენებს კვანტურ-მექანიკურ ფენომენებს, როგორებიცაა კვანტური გადაჯაჭვულობა და სუპერპოზიცია. კვანტური მანქანური სწავლება ამ ალგორითმების დახმარებით გაცილებით უფრო სწრაფად მუშაობს, ვიდრე მანქანური სწავლების კლასიკური მოდელი. Reinforcement learning ეს არის მანქანური სწავლების მოდელი, რომლის ალგორითმიც მის გარე სამყაროსთან ურთიერთქმედებით სწავლობს. Sentiment analysis ცნობილი, როგორც Opinion mining, ეს პროცესი აღნიშნავს AI-ის გამოყენებას ციფრული ტექსტის ემოციური ტონისა და შინაარსის გასაანალიზებლად. სტრუქტურირებული მონაცემები სტრუქტურირებული მონაცემები აღნიშნავს ისეთ მონაცემებს, რომლებიც განსაზღვრულია და მისი მოძიება შესაძლებელია. მაგალითად, ტელეფონის ნომერი, თარიღი, პროდუქტის შტრიხკოდი. Supervised learning მანქანური სწავლების ყველაზე გავრცელებული ტიპი, როდესაც მიღებული მონაცემები გამოიყენება სწავლების პროცესში სწორი ალგორითმების შესაქმნელად. ტოკენი ტოკენი არის ტექსტური ცვლადი, რომელსაც დიდი ენის მოდელი იყენებს ენის გასაგებად და დასასწავლად. იგი შეიძლება იყოს ერთი სიტყვა ან სიტყვის შემადგენელი ნაწილაკი. სავარჯიშო მონაცემები სავარჯიშო მონაცემები გამოიყენება AI მოდელების დასწავლის პროცესში. ტრანსფერული სწავლება ეს წარმოადგენს მანქანური სწავლების ტიპს, რომელიც არსებულ, უკვე დასწავლილ მონაცემებს იღებს და ახალ სავარჯიშოებსა და აქტივობებს არგებს. ტურინგის ტესტი კომპიუტერულმა მეცნიერმა ალან ტურინგმა შექმნა ტესტი, რომელიც აფასებს მანქანის ინტელექტის შესაძლებლობას ადამიანურთან შედარებით, ძირითადად კი, ენისა და ქცევის კუთხით. ტესტის დროს გამომცდელი აფასებს ადამიანსა და მანქანას შორის მიმდინარე საუბარს. თუ მან ვერ შეძლო პასუხების ერთმანეთისგან გარჩევა (მანქანის არის თუ ადამიანის), ეს ნიშნავს, რომ მანქანამ ტურინგის ტესტი წარმატებით გაიარა. არასტრუქტურირებული მონაცემები არასტრუქტურირებული მონაცემები არ არის განსაზღვრული და მათი მოძიებაც არ არის შესაძლებელი. მაგალითად, აუდიო, ფოტო და ვიდეო მასალა. ძირითადად, მონაცემების უმეტესი ნაწილი არასტრუქტურირებულია. Unsupervised learning სწავლების ტიპი, როდესაც ალგორითმი დაუხარისხებელ მონაცემებს იყენებს და დამოუკიდებლად შეისწავლის მათ. ხმის ამომცნობი ამ დროს კომპიუტერი უსმენს და აანალიზებს ადამიანისგან წამოსულ ხმოვან სიგნალებს და შედეგად ქმნის ხმოვან ან ტექსტურ მასალებს. მაგალითად, Apple-ის Siri, Amazon-ის Alexa. ეს მოწყობილობები უზრუნველყოფს დისტანციურად მითითებებისა და დავალებების გადაცემას. ამგვარად, AI საკმაოდ მრავალმხრივი მიმართულებით ვითარდება და თანდათან ყველა ინდუსტრიაში მნიშვნელოვან როლს ირგებს. იგი დროის, ხარჯისა და ენერგიის დასაზოგად საუკეთესო საშუალებად იქცა. Commschool-ში კი სპეციალური კურსიც შევიმუშავეთ, რომელიც AI-ის ეფექტიანად გამოყენებას შეგასწავლის.ხელოვნური ინტელექტი (AI) პრაქტიკაში - ეს პროგრამა მნიშვნელოვანი უნარების განვითარების შესაძლებლობას მოგცემს. ამიტომ გაეცანი კურსის სილაბუსს და შემოგვიერთდი Commschool-ში!
რა არის ხელოვნური ინტელექტი და რატომ არის ის დღეს ასეთი აქტუალური
რა არის ხელოვნური ინტელექტი (AI)? ხელოვნური ინტელექტი (AI) გულისხმობს ადამიანის ინტელექტის სიმულაციას პროგრამული კოდირებული ევრისტიკით. დღესდღეობით ეს კოდი გავრცელებულია ყველაფერში, საწარმო აპლიკაციებში, სამომხმარებლო აპებსა და ჩაშენებულ პროგრამულ უზრუნველყოფაში.2022 წელმა AI შემოიტანა მეინსტრიმში გენერაციული პრე-ტრენინგის ტრანსფორმატორის აპლიკაციებთან ფართო გაცნობის გზით. ყველაზე პოპულარული აპლიკაციაა OpenAI-ის ChatGPT. ChatGPT-ით ფართო გატაცებამ ის AI-ის სინონიმად აქცია მომხმარებლების უმეტესობის გონებაში. თუმცა, ის წარმოადგენს მხოლოდ იმ გზების მცირე ნაწილს, რომლითაც დღეს AI ტექნოლოგია გამოიყენება.AI-ის იდეალური მახასიათებელია მისი რაციონალიზაციისა და ქმედებების ისეთი უნარი, რომლითაც კონკრეტული მიზნის მიღწევა შეუძლია. მისი ქვეჯგუფი არის მანქანური დასწავლა (ML), რომელიც ეხება კონცეფციას, რომ კომპიუტერულ პროგრამებს შეუძლიათ ავტომატურად ისწავლონ და მოერგონ ახალ მონაცემებს, ადამიანების დახმარების გარეშე. სიღრმისეული შესწავლის ტექნიკა ააქტიურებს ავტომატურ სწავლას, უზარმაზარი რაოდენობის არასტრუქტურირებული მონაცემების შთანთქმის გზით, როგორიცაა ტექსტი, სურათები ან ვიდეო. ხელოვნური ინტელექტის (AI) გაგება როდესაც ადამიანების უმრავლესობას ესმის ტერმინი ხელოვნური ინტელექტი, პირველი ასოციაცია არის რობოტები. ეს იმიტომ ხდება, რომ მსხვილბიუჯეტიან ფილმებსა და რომანებში იქსოვება ისტორიები ადამიანის მსგავსი მანქანების შესახებ, რომლებიც ანადგურებენ დედამიწას. მაგრამ ეს სიმართლეს სულაც არ შეესაბამება.AI ემყარება პრინციპს, რომ ადამიანის ინტელექტი შეიძლება განისაზღვროს ისე, რომ მანქანას შეუძლია ადვილად მიბაძოს მას და შეასრულოს ამოცანები, დაწყებული ყველაზე მარტივიდან - უფრო რთულამდე. ხელოვნური ინტელექტის მიზნები მოიცავს ადამიანის შემეცნებითი აქტივობის მიბაძვას. ამ დარგის მკვლევარები და დეველოპერები საოცრად სწრაფ ნაბიჯებს დგამენ ისეთი აქტივობების მიბაძვით, როგორიცაა სწავლა, მსჯელობა და აღქმა, იმდენად, რამდენადაც ეს შესაძლებელია კონკრეტულად განისაზღვროს. ზოგიერთი თვლის, რომ ინოვატორები მალე შეძლებენ ისეთი სისტემების შემუშავებას, რომლებიც აღემატება ადამიანის შესაძლებლობებს რაიმე საგნის სწავლისა და მსჯელობისთვის. მაგრამ სხვები რჩებიან სკეპტიკურად განწყობილნი, რადგან ყველა კოგნიტური აქტივობა სავსეა ღირებულებითი განსჯებით, რომლებიც მხოლოდ ადამიანის გამოცდილებას ექვემდებარება.ტექნოლოგიების განვითარებასთან ერთად, წინა ბენჩმარკები, რომლებიც განსაზღვრავდნენ ხელოვნურ ინტელექტს, მოძველებულია. მაგალითად, მანქანები, რომლებიც ითვლიან ძირითად ფუნქციებს ან ამოიცნობენ ტექსტს სიმბოლოების ოპტიკური ამოცნობის საშუალებით, აღარ განიხილება მის ნაირსახეობად, რადგან ეს ფუნქცია ახლა მიჩნეულია როგორც კომპიუტერის თანდაყოლილი ფუნქცია.AI განუწყვეტლივ ვითარდება, რათა სასარგებლო იყოს მრავალი სხვადასხვა ინდუსტრიისთვის. მანქანები არმირებულია დისციპლინური მიდგომის გამოყენებით, რომელიც დაფუძნებულია მათემატიკაზე, კომპიუტერულ მეცნიერებებზე, ლინგვისტიკაზე, ფსიქოლოგიაზე და სხვა. AI: გამოყენება AI-ის გამოყენების სფეროები უსასრულოა. ტექნოლოგია შეიძლება გამოყენებულ იქნას სხვადასხვა სექტორსა და ინდუსტრიაში. მისი ტესტირება მიმდინარეობს და გამოიყენება ჯანდაცვის ინდუსტრიაში წამლების დოზების შეთავაზებისთვის, მკურნალობის იდენტიფიცირებისთვის და ქირურგიული პროცედურების დასახმარებლად საოპერაციო ოთახში.ხელოვნური ინტელექტის მქონე მანქანების სხვა მაგალითებია: კომპიუტერები, რომლებიც თამაშობენ ჭადრაკს და თვითმართვადი მანქანები. თითოეულმა ამ მანქანამ უნდა აწონ-დაწონოს ნებისმიერი ქმედების მოსალოდნელი შედეგები, რადგან თითოეული მოქმედება გავლენას მოახდენს საბოლოო შედეგზე. ჭადრაკში საბოლოო შედეგი არის თამაშის მოგება. თვითმართვადი მანქანებისთვის, კომპიუტერულმა სისტემამ უნდა გაითვალისწინოს ყველა გარე მონაცემი და გამოთვალოს ისეთი მოქმედება, რომელიც თავიდან აიცილებს შეჯახებას. ხელოვნურ ინტელექტი ასევე გამოიყენება ფინანსურ ინდუსტრიაში. კერძოდ, ისეთი საბანკო და საფინანსო აქტივობების აღმოსაჩენად და მოსანიშნად, როგორიცაა უჩვეულო საკრედიტო ბარათების გამოყენება და დიდი ანგარიშის დეპოზიტები - ეს ყველაფერი ეხმარება ბანკის თაღლითობის განყოფილებას. AI-ის სახეები AI შეიძლება დაიყოს ორ კატეგორიად: სუსტი და ძლიერი. სუსტი განასახიერებს სისტემას, რომელიც შექმნილია ერთი კონკრეტული სამუშაოს შესასრულებლად. სუსტი AI სისტემები მოიცავს ვიდეო თამაშებს, როგორიცაა ზემოთ ნახსენები ჭადრაკის მაგალითი და პერსონალური ასისტენტები, როგორიცაა Amazon-ის Alexa და Apple-ის Siri. თქვენ დაუსვამთ ასისტენტს შეკითხვას და ის გიპასუხებთ.ძლიერი AI სისტემები არის სისტემები, რომლებიც ასრულებენ ადამიანის მსგავს ამოცანებს. ისინი დაპროგრამებულნი არიან ისეთი სიტუაციების მოსაგვარებლად, რომლებიც რეალურად ადამიანის ჩარევას საჭიროებენ. ამ ტიპის სისტემების ნახვა შესაძლებელია აპლიკაციებში, როგორიცაა თვითმართვადი მანქანები ან საავადმყოფოს საოპერაციო ოთახებში. განსაკუთრებული მოსაზრებები დაარსების დღიდან, AI მეცნიერებისა და საზოგადოების ყურადღების ქვეშ მოექცა. ერთ-ერთი გავრცელებული იდეაა, რომ მანქანები გახდებიან იმდენად განვითარებული, რომ ადამიანები ვეღარ აუწყობენ ფეხს და ისინი დამოუკიდებლად შეძლებენ განვითარებას ექსპონენციალური სიჩქარით.კიდევ ერთი მოსაზრება არის, რომ მანქანებს შეუძლიათ დაარღვიონ ადამიანების კონფიდენციალურობა და იარაღად იქცნენ. ასევე მიმდინარეობს მსჯელობა ხელოვნური ინტელექტის ეთიკის შესახებ - უნდა განიხილებოდეს თუ არა რობოტები ისეთივე უფლებებით, როგორიც ადამიანებს აქვთ.თვითმართვადი მანქანები საკმაოდ საკამათო თემა იყო, რადგან, როგორც წესი, ისინი შექმნილია ყველაზე დაბალი რისკისა და მინიმალური მსხვერპლისთვის. ამა თუ იმ ადამიანთან ერთდროულად შეჯახების სცენარის წარმოდგენის შემთხვევაში, ეს მანქანები გამოთვლიან იმ ვარიანტს, რომელიც ყველაზე ნაკლებ ზიანს გამოიწვევს.AI-ის კიდევ ერთი საკამათო საკითხია, თუ როგორ შეუძლია მას გავლენა მოახდინოს ადამიანის დასაქმებაზე. ბევრი ინდუსტრია ცდილობს გარკვეული სამუშაოების ავტომატიზირებას ინტელექტუალური ტექნიკის გამოყენებით, ამიტომ არსებობს შეშფოთება, რომ ადამიანები აღარ იქნება საჭირო, როგორც სამუშაო ძალა. AI-ის 4 ტიპი AI შეიძლება დაიყოს ოთხ ტიპად.რეაქტიული AI იყენებს ალგორითმებს გამოსავლების ოპტიმიზაციისთვის, შეყვანის ერთობლიობის საფუძველზე. მაგალითად, ჭადრაკის სათამაშო AI-ები არის რეაქტიული სისტემები, რომლებიც ოპტიმიზაციას უკეთებენ თამაშის მოგების საუკეთესო სტრატეგიას. რეაქტიული AI, როგორც წესი, საკმაოდ სტატიკურია, არ შეუძლია ისწავლოს ან მოერგოს ახალ სიტუაციებს. ამრიგად, ის გამოიმუშავებს იგივე გამომავალს იდენტური შეყვანის გათვალისწინებით.შეზღუდული მეხსიერების AI-ს შეუძლია მოერგოს წარსულ გამოცდილებას ან განაახლოს სისტემა ახალი დაკვირვებების ან მონაცემების საფუძველზე. ხშირად, განახლების რაოდენობა შეზღუდულია (სწორედ აქედან გამომდინარეობს სახელი) და მეხსიერების ხანგრძლივობა შედარებით მოკლეა. მაგალითად, თვითმართვად მანქანებს შეუძლიათ „გზის წაკითხვა“ და ახალ სიტუაციებთან ადაპტირება, წარსულის გამოცდილებიდან „სწავლაც“ კი.თეორიული მეხსიერების AI სრულად ადაპტირებადია და აქვს წარსული გამოცდილების სწავლისა და შენარჩუნების ფართო უნარი. იგი მოიცავს მოწინავე ჩატ-ბოტებს, რომლებსაც შეუძლიათ გაიარონ ტურინგის ტესტი და მოატყუოს ადამიანი და დააჯეროს, რომ AI ადამიანი იყო. მიუხედავად იმისა, რომ ეს ვერსია მოწინავე და შთამბეჭდავია, ეს AI არ არის თვითშეგნებული.თვითშეგნებული AI, როგორც სახელიდან ჩანს, არიან მგრძნობიარენი და აცნობიერებენ საკუთარ არსებობას. თუმცა, სამეცნიერო ფანტასტიკის სფეროს მიუხედავად, ზოგიერთი ექსპერტი თვლის, რომ AI არასოდეს გახდება ცნობიერი ან "ცოცხალი". როგორ გამოიყენება AI დღეს? დღეს ხელოვნური ინტელექტი ფართოდ გამოიყენება სხვადასხვა აპლიკაციებში, დახვეწილობის განსხვავებული დონეებით. სარეკომენდაციო ალგორითმები, რომლებიც გვთავაზობენ, თუ რა შეიძლება მოგვეწონოს ან დაგვაინტერესოს, არის პოპულარული ხელოვნური ინტელექტის დანერგვა, ისევე როგორც ჩეთბოტები, რომლებიც გამოჩნდება ვებსაიტებზე ან ჭკვიანი დინამიკები (მაგ., Alexa ან Siri). იგი გამოიყენება ამინდისა და ფინანსური პროგნოზირების თვალსაზრისითაც, წარმოების პროცესების გასამარტივებლად და ზედმეტი შემეცნებითი შრომის სხვადასხვა ფორმების შესამცირებლად (მაგ., საგადასახადო აღრიცხვა ან რედაქტირება). AI ასევე გამოიყენება სათამაშოდ, თვითმართვადი მანქანების მართვისთვის, ენის დასამუშავებლად და სხვა.2022 წლის ბოლოს, OpenAI-მ გამოუშვა თავისი ChatGPT ინსტრუმენტი. მან სწრაფად მოიპოვა პოპულარობა და უკვე 2023 წელს, მილიონობით მომხმარებელი ემატებოდა ყოველთვიურად. ChatGPT ითვლება სუსტ AI-ად, მაგრამ ის არ არის მკაცრად რეაქტიული და შეუძლია შემოქმედებითად რეაგირება სხვადასხვა თემებზე. როგორ გამოიყენება AI ჯანდაცვაში? ჯანდაცვის პირობებში, AI გამოიყენება დიაგნოსტიკაში ასისტირებისთვის. ხელოვნური ინტელექტი ძალიან კარგად ავლენს მცირე ანომალიებს სკანირებაში და უკეთ ახერხებს დიაგნოზების დასმას პაციენტის სიმპტომებისა და სასიცოცხლო მნიშვნელობის მიხედვით. AI ასევე გამოიყენება პაციენტების კლასიფიკაციისთვის, სამედიცინო ჩანაწერების შესანარჩუნებლად, მათზე თვალყურის დევნებისთვის და ჯანმრთელობის დაზღვევის პრეტენზიებთან გასამკლავებლად. ითვლება, რომ მომავალი ინოვაციები მოიცავს ხელოვნური ინტელექტის დახმარებით რობოტულ ქირურგიას, ვირტუალურ ექთნებსა და ექიმებს.
ხელოვნური ინტელექტის [AI-ის] საქმიანობაში გამოყენების 10 პრაქტიკული მაგალითი
დღეს უკვე არაერთი ინდუსტრიის სპეციალისტები აქტიურად იყენებენ ხელოვნურ ინტელექტს (AI) მათ საქმიანობაში, იქნება ეს ფინანსები, ჯანდაცვა, თუ კინოინდუსტრია. მომავალ ათწლეულში მისი გამოყენების სიხშირე კიდევ უფრო გაიზრდება. ამიტომ, თუ გაინტერესებს, როგორ შეგიძლია დანერგო ხელოვნური ინტელექტი შენს ყოველდღიურობაში, ამ ბლოგს გაეცანი. რა არის ხელოვნური ინტელექტი? ხელოვნური ინტელექტი (AI) არის ხელსაწყო, რომელიც ადამიანის მსგავს გონებრივ შესაძლებლობებსა და ანალიტიკურ უნარებს იყენებს პრობლების გასაანალიზებლად და სამოქმედო გეგმის შესამუშავებლად. AI-ის ალგორითმებს შეუძლია ახალი ინფორმაციის ათვისება და ფიქრის პროცესის წარმართვა ადამიანის გონების მსგავსად. ასეთი ალგორითმი პროფესიონალებს ეხმარება, მიიღონ მონაცემებზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებები.ხელოვნურ ინტელექტს საკმაოდ ფართო გამოყენება აქვს, რის მაგალითებსაც შესაძლოა თავადაც აწყდები პირად თუ პროფესიულ ცხოვრებაში. აქ კი გაგაცნობ მისი გამოყენების 10 მაგალითს სხვადასხვა ინდუსტრიაში. 1. რისკების შეფასება და მართვა ფინანსურ სექტორში AI კომპანიის თანამშრომლებს ეხმარება იმის გადაწყვეტაში, თუ ვისზე გასცენ სესხი. ალგორითმების დახმარებით ბანკები და სხვა ფინანსური ორგანიზაციები იყენებენ მომხმარებლის პირად ინფორმაციას, რათა შეაფასონ სესხის გაცემასთან დაკავშირებული რისკები. ეს გამოთვლები თეორიულად უშეცდომოა. ამგვარად, AI ალგორითმი მნიშვნელოვან როლს თამაშობს რისკების შემცირებასა და ეფექტური გადაწყვეტილების მიღებაში. 2. მომსახურების სფერო - Chatbots ბიზნესები აქტიურად ნერგავენ Chatbot-ებს სამომხმარებლო სერვისის გასაუმჯობესებლად. ისინი იყენებენ AI ალგორითმებს, რათა გაანალიზონ მომხმარებლებისგან მიღებული შეტყობინება და დაუბრუნონ მათ ადამიანის მსგავსი პასუხები. ისინი პასუხს სცემენ მომხმარებლებისთვის საინტერესო კითხვებს და აწვდიან სასურველ ინფორმაციას. ამ სერვისის დანერგვის ერთ-ერთი დიდი სარგებელი ადამიანური რესურსის ოპტიმიზაციაა - იგი არ საჭიროებს დამატებით პიროვნებას და ხელმისაწვდომია დღის ნებისმიერ მონაკვეთში. 3. Streaming პლატფორმის ალგორითმები Streaming პლატფორმები, როგორიცაა, მაგალითად, Netflix, ხელოვნურ ინტელექტს მათი მომხმარებლებისთვის საძიებო სისტემის შედეგებისა და რეკომენდაციების გასაუმჯობესებლად იყენებენ. ეს ტექნოლოგია მუშაობს მათთვის უფრო პერსონალური კონტენტის შექმნაზე. ამისთვის იყენებენ შემდეგ მონაცემებს: საძიებო სისტემის ისტრიას, შეფასებებს, ნანახ პროდუქტს. ამ ინფორმაციის გაანალიზების შემდეგ კი პლატფორმა მომხმარებელს მისთვის საინტერესო ფილმის/სერიალის რეკომენდაციას უწევს. 4. ელექტრონული ვაჭრობის რეკომენდაციები AI ელექტრონულ ვაჭრობაშიც მომხმარებლებისთვის პერსონალური კონტენტის შექმნას უზრუნველყოფს. ამ შემთხვევაშიც რეკომენდაციების შესამუშავებლად მომხმარებლის ქცევის ანალიზს მიმართავს. 5. ჭკვიანი მოწყობილობები ჭკვიანი მოწყობილობები დიდ პოპულარობას იძენს, რადგან ისინი ძალიან ამარტივებენ ადამიანების ყოველდღიურ ცხოვრებას. მაგალითად, რობოტი მტვერსასრუტი, რომელიც ადამიანის მითითებების გარეშე ასუფთავებს სახლს. ტექნოლოგიების განვითარების პარალელურად კი ამგვარი მოწყობილობებისთვის შესაძლებელი ხდება სპეციფიკური ბრძანებების დასწავლა და მათი შესრულება. 6. მედიცინა ჯანდაცვის სფეროში ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმებს შეუძლიათ იმის პროგნოზირება, თუ რა რეაქცია შეიძლება ჰქონდეს პაციენტის ორგანიზმს მკურნალობის ამა თუ იმ მეთოდზე. მათ შეუძლიათ განსაზღვრონ საუკეთესო გზა დაავადების განსაკურნებლად. ამისთვის იყენებენ წინარე გამოცდილებებს - ძველი პაციენტების სამედიცინო ისტორიას, მკურნალობის გზებსა და მიღებულ შედეგებს. შედეგად, ექიმებს შეუძლიათ პაციენტებს მკურნალობის მათზე მორგებული, ინდივიდუალური გზები შესთავაზონ. 7. ეროვნული უსაფრთხოება დიდი ზომის ინფორმაციას ადამიანზე სწრაფად AI ახერხებს. სწორედ ამიტომ სამთავრობო სექტორი AI-ის დიდი მონაცემების გასაანალიზებლად იყენებს, რათა სწრაფად გამოააშკარაონ საეჭვო მოქმედებები. 8. განათლების სფერო განათლების სფეროში AI გამოცდების შესაფასებლად გამოიყენება. ასევე მას შეუძლია გარკვეული ტენდენციების გამოკვეთა. მაგალითად, თუ აპლიკანტთა დიდმა ნაწილმა არასწორად გასცა პასუხი კონკრეტულ კითხვას, AI ალგორითმებს შეუძლიათ ინსტრუქტორს მიაწოდონ უკუკავშირი მის შესახებ. ეს კი დარგის სპეციალისტებს საშუალებას აძლევს, გააუმჯობესონ საგანმანათლებლო პროცესი და შედეგები. გარდა ამისა, AI-ის შეუძლია თითოეულ სტუდენტის საჭიროებებზე მორგებული სასწავლო მეთოდებისა და ინსტრუქციების შემუშავება, რაც მათ სწავლის პროცესს უმარტივებს. 9. ავტომატური ავტომობილები ავტომატური ავტომობილები დიდი ხანია კამათის საგანია, რაც ალგორითმების შეცდომებთან და პოტენციურ საფრთხეებთან არის დაკავშირებული. თუმცა ეს მოწყობილობებიც კარგი მაგალითია, თუ როგორ შეუძლიათ ადამიანის პირდაპირი მითითებების გარეშე გარემომცველი სამყაროს აღქმა და გადაწყვეტილებების დამოუკიდებლად მიღება. 10. ამინდის პროგნოზი მსოფლიოში არსებული ტენდენციებისა და ამჟამინდელი ინფორმაციის გამოყენებით AI ალგორითმებს შეუძლია ამინდის პროგნოზირება. AI მოდელები, ტრადიციულ მეთოდთან შედარებით, ამცირებენ ხარჯებს და ზოგავენ ენერგიას. ისინი მომხმარებელს განახლებულ ინფორმაციას აწვდიან და მიმდინარე ცვლილებებს ატყობინებენ. შედეგად, მათი პროგნოზი გაცილებით უფრო ზუსტია, ვიდრე ადამიანების. როგორც ხედა, ხელოვნურ ინტელექტს საკმაოდ მრავალფეროვანი გამოყენება აქვს და მისი პოპულარობაც მუდმივად იზრდება. სწორედ ამიტომ Commschool-ში ახალი კურსი შევიმუშავეთ - ხელოვნური ინტელექტი (AI) პრაქტიკაში. ეს პროგრამა შესაძლებლობას მოგცემს, ისწავლო ხელოვნურ ინტელექტთან ისე მუშაობა, რომ მან შენი ყოველდღიურობა უფრო პროდუქტიული და ნაკლებად რუტინული გახდეს. ლექციების განმავლობაში დეტალურად შეისწავლი ისეთი პოპულარული AI ხელსაწყოების გამოყენებას, როგორიცაა ChatGPT, Claude.ai, და Gemini.ასე რომ, თუ გსურს სიღრმისეული პრაქტიკული ცოდნა მიიღო AI ხელსაწყოების გამოყენებაში და მოირგო ისინი საკუთარი საქმიანობისა და ინტერესების შესაბამისად, Commschool-ში გელოდებით!
ხელოვნურ ინტელექტთან (AI) დაკავშირებული ტერმინები, რომლებიც უნდა იცოდე
ტექნოლოგიური სამყაროს განვითარებასთან ერთად ხელოვნური ინტელექტის როლი მნიშვნელოვნად იზრდება. მას ყოველდღიურად არაერთი ადამიანი იყენებს მის პირად თუ პროფესიულ ცხოვრებაში. ხელოვნური ინტელექტი (AI) მრავალფეროვან შესაძლებლობას იძლევა: დროის დაზოგვა, ხარჯებისა და რუტინული საქმიანობის შემცირება, პროდუქტიულობის გაზრდა და ზუსტი გამოთვლების სწრაფად გაკეთება.ამიტომ დროა, ხელოვნურ ინტელექტს დაუმეგობრდე და შენი საქმიანობის ნაწილად აქციო. მანამდე კი, პირველ რიგში, ამ ბლოგს გაეცანი, სადაც თავმოყრილია AI-თან დაკავშირებული ტერმინოლოგია. მათი ცოდნა AI-ის ხელსაწყოების შესწავლასა და პრაქტიკაში დანერგვას უფრო გაგიმარტივებს. ტერმინები: ხელოვნური ინტელექტი (AI) ხელოვნური ინტელექტი (Artificial Intelligence) წარმოადგენს ადამიანის ინტელექტის, მის გონებაში წარმოებული პროცესების ერთგვარ სიმულაციას, რაც კომპიუტერული სისტემების დახმარებით ხდება. AI-ის შეუძლია ადამიანის უნარებისა და შესაძლებლობების ათვისება: კომუნიკაცია, დასწავლა და გადაწყვეტილების მიღება. AI ეთიკა AI ეთიკა იმ საკითხების ერთობლიობაა, რაზეც დაინტერესებული მხარეები (ინჟინრები, მთავრობის წარმომადგენლები) უნდა ზრუნავდნენ. ისინი უზრუნველყოფენ იმას, რომ ტექნოლოგია სათანადოდ შემუშავდეს და გამოიყენონ შესაბამისმა პირებმა. ეს გულისხმობს ისეთი სისტემების შემუშავებასა და დანერგვას, რომლებიც ხელს უწყობს უსაფრთხოებას, დაცულობასა და მდგრადობას. ალგორითმი ალგორითმი წარმოადგენს წესების ერთობლიობას, რომელსაც AI ხელსაწყოს გადასცემენ გარკვეული დავალების შესასრულებლად ან პრობლემის გადასაჭრელად. ძირითადად არსებობს შემდეგი სახის ალგორითმები: კლასიფიკაცია, რეგრესია და კლასტერები. აპლიკაციის პროგრამირების ინტერფეისი (API) API წარმოადგენს პროტოკოლების ერთობლიობას, რომლებიც განსაზღვრავენ, როგორ ურთიერთქმედებს ორი Software აპლიკაცია ერთმანეთში. API იწერება პროგრამული ენების დახმარებით, როგორებიცაა, მაგალითად, C++, JavaScript. დიდი ზომის მონაცემები (Big data) დიდი ზომის მონაცემები აღნიშნავს მონაცემთა დიდი ხომის ბაზებს, რომელთა შესწავლა და ანალიზი გარკვეული მახასიათებლებისა და ტენდენციების აღმოჩენას უზრუნველყოფს. მიღებული შედეგები კი ეფექტური გადაწყვეტილებების მისაღებად გამოიყენება. დღეს ორგანიზაციებს დიდი რაოდენობით ინფორმაციის შეგროვება შეუძლია მისი მომხმარებლებისგან, რისთვისაც არაერთ ხელსაწყოს იყენებენ. სწორედ ამიტომ ეძახიან ამ ტერმინს "დიდი" ზომის მონაცემებს. ჩეტბოტი (Chatbot) ჩეტბოტი არის Software აპლიკაცია, რომელსაც შეუძლია ადამიანური საუბრების იმიტაცია ტექსტური თუ ხმოვანი ბრძანებების შედეგად. კომპიუტერული გამოთვლები - Computing კომპიუტერული გამოთვლები AI-ის მსგავსი მოდელია, რომელიც ასევე ადამიანის ფიქრის პროცესის იმიტაციას აკეთებს. ხშირად მარკეტერები ამ ტერმინს AI-თან დაკავშირებული მეცნიერული მისტიკის გასაქრობად იყენებენ. კომპიუტერული ხედვა - Computer Vision კომპიუტერული ხედვა წარმოადგენს მეცნიერებისა და ტექნოლოგიების ინტერდისციპლინარულ დარგს, რომელიც შეისწავლის, თუ როგორ აგროვებენ კომპიუტერები ინფორმაციას სურათებისა და ვიდეოებისგან. AI ინჟინრები ადამიანის ვიზუალური სისტემის მოქმედების პრინციპებს კომპიუტერულ ხედვას არგებენ და ამ პროცესებს ავტომატურს ხდიან. Data Mining Data Mining არის მონაცემთა დიდი ბაზების დახარისხების პროცესი გარკვეული მახასიათებლების აღმოსაჩენად, რომლებიც მოდელების გაუმჯობესებასა და პრობლემების გადაჭრაში დაეხმარებათ. მონაცემთა მეცნიერება მონაცემთა მეცნიერება ტექნოლოგიის სფეროს ინტერდისციპლინარული მიმართულებაა, რომელიც იყენებს ალგორითმებს დიდი ზომის მონაცემების შესაგროვებლად და მათ გასაანალიზებლად. მიღებული ინფორმაცია კი გამოიყენება ეფექტური ბიზნეს გადაწყვეტილებების მისაღებად. ღრმა დასწავლა - Deep Learning ღრმა დასწავლა არის AI-ის ფუნქცია, რომელიც წარმოადგენს ადამიანის ტვინის იმიტაციას და სწავლობს, თუ როგორ აანალიზებს იგი ინფორმაციას გადაწყვეტილების მისაღებად. მას შეუძლია ეს პროცესი ადამიანის ზედამხედველობის გარეშე, არასტრუქტურირებული მონაცემებით დაისწავლოს. Emergent behavior Emergent behavior (Emergence) აღნიშნავს AI სისტემის მიერ უჩვეულო, მოულოდნელი შესაძლებლობების გამოვლინებას. გენერაციული AI გენერაციული AI წარმოადგენს ტექნოლოგიას, რომელიც ხელოვნურ ინტელექტს კონტენტის (ტექსტი, სურათი, ვიდეო) შესაქმნელად იყენებს. დიდი ზომის მონაცემების მეშვეობით მას დასწავლილი აქვს სხვადასხვა მახასიათებლები და მათი გამოყენებით ქმნის ახალ მასალას. ჯებირები (Guardrails) ჯებირები მოიცავს იმ შეზღუდვებსა და წესებს, რომლებიც AI სისტემებს გააჩნიათ. ისინი უზრუნველყოფენ იმას, რომ მათთვის მიწოდებული მონაცემები სათანადოდ დაამუშაონ და არ შექმნან არაეთიკური კონტენტი. ჰალუცინაცია ჰალუცინაცია აღნიშნავს AI სისტემისგან მიღებულ არასწორ პასუხს ან მცდარ ინფორმაციას, რომელსაც იგი წარმოაჩენს როგორც ფაქტობრივ მონაცემებს. ჰიპერპარამეტრი ჰიპერპარამეტრი არის პარამეტრი ან მნიშვნელობა, რომელიც გავლენას ახდენს AI მოდელის დასწავლის პროცესზე. იგი ძირითადად მექანიკურად ყენდება. სურათის აღქმა (Image Recognition) სურათის აღქმა არის ობიექტის, ადამიანის, ადგილის, ფოტოსურათში ან ვიდეოში მოცემული ტექსტის ამოცნობის პროცესი. დიდი ენის მოდელი (LLM) დიდი ენის მოდელი (LLM) წარმოადგენს AI მოდელს, რომელიც ენის შესასწავლად ამუშავებს დიდი რაოდენობის ტექსტს და შედეგად ქმნის ადამიანის მსგავს ტექსტს. შეზღუდული მეხსიერება (Limited memory) შეზღუდული მეხსიერება ისეთი AI სისტემაა, რომელიც დროებით ინახავს რეალურ დროში მიღებულ მონაცემებს და მათ უკეთესი გადაწყვეტილებების მისაღებად იყენებს. მანქანური სწავლება მანქანური სწავლება აერთიანებს კომპიუტერულ მეცნიერებას, მათემატიკასა და კოდირებას. იგი ქმნის ალგორითმებსა და მოდელებს, რომლებიც მანქანებს დამოუკიდებლად მონაცემების დასწავლასა და ქცევის პროგნოზირებაში ეხმარება. ბუნებრივი ენის დამუშავება (NLP) ბუნებრივი ენის დამუშავების AI მოდელი კომპიუტერს აძლევს შესაძლებლობას, აღიქვან და გააანალიზონ ადამიანების ენა, რომლებიც ტექსტური და ხმოვანი ფორმატით მიეწოდებათ. ნეირონული ქსელი ნეირონული ქსელი ღრმა დასწავლის ტექნიკაა, რომელიც ადამიანის ტვინის სტრუქტურის მსგავსია. იგი მოითხოვს მონაცემთა დიდ ბაზებს, რათა ჩაატაროს გამოთვლები და სხვა პროცესები. მას შეუძლია ხმოვანი და ვიზუალური მასალების აღქმა. Overfitting Overfitting მანქანური სწავლების ისეთ შემთხვევას მიემართება, როდესაც ალგორითმი მისთვის გადაცემული მონაცემებიდან მხოლოდ კონკრეტულ მაგალითებზე მუშაობს. ზოგადად AI მოდელს უნდა შეეძლოს მონაცემებში არსებული მახასიათებლების განზოგადება. მახასიათებლების აღმოჩენა კომპიუტერული ალგორითმების გამოყენებით შესაძლებელი ხდება გარკვეული მახასიათებლების აღმოჩენა, რომლებიც გვიჩვენებს მონაცემებში არსებულ კანონზომიერებებს. მისი საშუალებით მონაცემები სხვადასხვა კატეგორიებად ხარისხდება. პროგნოზირებადი ანალიტიკა პროგნოზირებადი ანალიტიკა ტექნოლოგიის გამოყენებით აკეთებს იმის პროგნოზს, თუ რა მოხდება მომავალში. ამ დროს იგი ეყრდნობა წინარე გამოცდილებებს. ბიზნეს ანალიტიკა ბიზნეს ანალიტიკა ტექნოლოგიის დახმარებით აანალიზებს მონაცემებს მოსალოდნელი სიტუაციებისა და სცენარების განსასაზღვრად. იგი ეხმარება კომპანიებს, მიიღონ უკეთესი სტრატეგიული გადაწყვეტილებები. კვანტური გამოთვლა კვანტური გამოთვლა არის პროცესი, რომელიც გამოთვლებისთვის იყენებს კვანტურ-მექანიკურ ფენომენებს, როგორებიცაა კვანტური გადაჯაჭვულობა და სუპერპოზიცია. კვანტური მანქანური სწავლება ამ ალგორითმების დახმარებით გაცილებით უფრო სწრაფად მუშაობს, ვიდრე მანქანური სწავლების კლასიკური მოდელი. Reinforcement learning ეს არის მანქანური სწავლების მოდელი, რომლის ალგორითმიც მის გარე სამყაროსთან ურთიერთქმედებით სწავლობს. Sentiment analysis ცნობილი, როგორც Opinion mining, ეს პროცესი აღნიშნავს AI-ის გამოყენებას ციფრული ტექსტის ემოციური ტონისა და შინაარსის გასაანალიზებლად. სტრუქტურირებული მონაცემები სტრუქტურირებული მონაცემები აღნიშნავს ისეთ მონაცემებს, რომლებიც განსაზღვრულია და მისი მოძიება შესაძლებელია. მაგალითად, ტელეფონის ნომერი, თარიღი, პროდუქტის შტრიხკოდი. Supervised learning მანქანური სწავლების ყველაზე გავრცელებული ტიპი, როდესაც მიღებული მონაცემები გამოიყენება სწავლების პროცესში სწორი ალგორითმების შესაქმნელად. ტოკენი ტოკენი არის ტექსტური ცვლადი, რომელსაც დიდი ენის მოდელი იყენებს ენის გასაგებად და დასასწავლად. იგი შეიძლება იყოს ერთი სიტყვა ან სიტყვის შემადგენელი ნაწილაკი. სავარჯიშო მონაცემები სავარჯიშო მონაცემები გამოიყენება AI მოდელების დასწავლის პროცესში. ტრანსფერული სწავლება ეს წარმოადგენს მანქანური სწავლების ტიპს, რომელიც არსებულ, უკვე დასწავლილ მონაცემებს იღებს და ახალ სავარჯიშოებსა და აქტივობებს არგებს. ტურინგის ტესტი კომპიუტერულმა მეცნიერმა ალან ტურინგმა შექმნა ტესტი, რომელიც აფასებს მანქანის ინტელექტის შესაძლებლობას ადამიანურთან შედარებით, ძირითადად კი, ენისა და ქცევის კუთხით. ტესტის დროს გამომცდელი აფასებს ადამიანსა და მანქანას შორის მიმდინარე საუბარს. თუ მან ვერ შეძლო პასუხების ერთმანეთისგან გარჩევა (მანქანის არის თუ ადამიანის), ეს ნიშნავს, რომ მანქანამ ტურინგის ტესტი წარმატებით გაიარა. არასტრუქტურირებული მონაცემები არასტრუქტურირებული მონაცემები არ არის განსაზღვრული და მათი მოძიებაც არ არის შესაძლებელი. მაგალითად, აუდიო, ფოტო და ვიდეო მასალა. ძირითადად, მონაცემების უმეტესი ნაწილი არასტრუქტურირებულია. Unsupervised learning სწავლების ტიპი, როდესაც ალგორითმი დაუხარისხებელ მონაცემებს იყენებს და დამოუკიდებლად შეისწავლის მათ. ხმის ამომცნობი ამ დროს კომპიუტერი უსმენს და აანალიზებს ადამიანისგან წამოსულ ხმოვან სიგნალებს და შედეგად ქმნის ხმოვან ან ტექსტურ მასალებს. მაგალითად, Apple-ის Siri, Amazon-ის Alexa. ეს მოწყობილობები უზრუნველყოფს დისტანციურად მითითებებისა და დავალებების გადაცემას. ამგვარად, AI საკმაოდ მრავალმხრივი მიმართულებით ვითარდება და თანდათან ყველა ინდუსტრიაში მნიშვნელოვან როლს ირგებს. იგი დროის, ხარჯისა და ენერგიის დასაზოგად საუკეთესო საშუალებად იქცა. Commschool-ში კი სპეციალური კურსიც შევიმუშავეთ, რომელიც AI-ის ეფექტიანად გამოყენებას შეგასწავლის.ხელოვნური ინტელექტი (AI) პრაქტიკაში - ეს პროგრამა მნიშვნელოვანი უნარების განვითარების შესაძლებლობას მოგცემს. ამიტომ გაეცანი კურსის სილაბუსს და შემოგვიერთდი Commschool-ში!
შესვლა Google-ით
შესვლა Facebook-ით