- Τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ) έχουν ξαφνικά γίνει εξαιρετικά ισχυρά και χρήσιμα—πολύ πέρα από αυτό που πολλοί άνθρωποι περίμεναν μόλις πριν από 5 χρόνια.
- Τα νευρωνικά δίκτυα μικροεπεξεργαστών και ο προγραμματισμός λογισμικού που επιτρέπουν σε αυτά τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης να εκτελούν πολύπλοκες εργασίες πλησιάζουν στο σημείο όπου φαίνεται να έχουν σχεδόν ανθρώπινες δυνατότητες αλλά με υπερ-νοημοσύνη.
- Η ικανότητα της Τεχνητής Νοημοσύνης να ταξινομεί και να κατηγοριοποιεί πληροφορίες και στη συνέχεια να δημιουργεί απαντήσεις με προσομοιωμένη νοημοσύνη επηρεάζει ήδη κάθε τομέα της σύγχρονης ζωής.
- Οι εταιρείες και οι κυβερνήσεις σπεύδουν να χρησιμοποιήσουν την Τεχνητή Νοημοσύνη για την εκτέλεση σύνθετων εργασιών. Οι εταιρείες θα τη χρησιμοποιούν για να παρέχουν υπηρεσίες, να αλληλεπιδρούν με πελάτες και να τους παρακολουθούν παντού για να προβάλλουν σχετικές διαφημίσεις. Οι κυβερνήσεις θα τη χρησιμοποιούν για να επιτηρούν και να ελέγχουν ολόκληρες πληθυσμιακές ομάδες.
- Όταν η Αυτοκρατορία-Θηρίο και ο Αντίχριστος-Θηρίο εγκαθιδρύσουν την τελική παγκόσμια αυτοκρατορία, τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης θα είναι έτοιμα να εκπληρώσουν την Εικόνα του Θηρίου όπως προφητεύτηκε στο Βιβλίο της Αποκάλυψης.
Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης και το ψηφιακό εμπόριο συγχωνεύονται τώρα για να δημιουργήσουν τις απόλυτες τεχνολογίες ελέγχου και επιτήρησης. Όλα αυτά συμβαίνουν γρήγορα στο πλαίσιο της προετοιμασίας για την άνοδο της Τελικής Παγκόσμιας Αυτοκρατορίας. Η Βίβλος προβλέπει ότι στους Έσχατους Καιρούς μια «εικόνα» μιας παγκόσμιας αυτοκρατορίας (που ονομάζεται Θηρίο στα βιβλία του Δανιήλ και της Αποκάλυψης) θα δημιουργηθεί από τον Αντίχριστο (Αποκ. 13:15), ο οποίος θα είναι ο προφητευμένος ηγεμόνας της αυτοκρατορίας. Ο Απόστολος Ιωάννης προβλέπει ότι η Εικόνα του Θηρίου θα έχει την ικανότητα να μιλάει και να κάνει όποιον δεν προσκυνά την εικόνα να θανατώνεται.,αναφέρει το endtimestruth.com
Με την ραγδαία ανάπτυξη των συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης τα τελευταία χρόνια, γίνεται όλο και πιο πιθανό η Εικόνα του Θηρίου να είναι ένα πανταχού παρόν και παγκοσμίως προσβάσιμο, προηγμένο σύστημα υπολογιστή που θα χρησιμοποιεί νευρωνικά δίκτυα και λογισμικό βαθιάς μάθησης για να μιμείται μια υπεράνθρωπη διάνοια. Σε αυτό το σύστημα θα δοθεί μεγάλη εξουσία πάνω στην Τελική Παγκόσμια Αυτοκρατορία για να ελέγχει όλα τα συστήματα και τους κανονισμούς της. Ο ηγέτης της αυτοκρατορίας, ο Αντίχριστος, θα τη χρησιμοποιήσει για να κυβερνήσει με μια ολοκληρωτική κυριαρχία που δεν έχει ξαναδεί ο κόσμος. Η εικόνα αυτού του συστήματος τεχνητής νοημοσύνης θα αναπαρίσταται από ψηφιακά avatars (και ίσως ρομπότ) που θα είναι ορατά και θα αλληλεπιδρούν μέσω ομιλίας, γραφής, εικόνων, μαθηματικών και βίντεο σε υπολογιστές, tablet, smartphone, οθόνες και έξυπνες τηλεοράσεις παντού.
Η ξαφνική άνοδος των συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης
Η εφεύρεση της τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιεί νέο λογισμικό και νευρωνικά δίκτυα που βασίζονται σε τσιπ (βαθιά μάθηση) για να δημιουργήσει μια επαναστατική νέα διεπαφή όπου εκατοντάδες χιλιάδες επεξεργαστές συνδεδεμένοι σε μεγάλους διακομιστές και με εκτεταμένες δυνατότητες αποθήκευσης δεδομένων μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την προσομοίωση μιας προηγμένης νοημοσύνης που ανταποκρίνεται με την ταχύτητα των υπολογιστών. Αυτά τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης θα είναι σε θέση να ξεπεράσουν οτιδήποτε μπορούν να κάνουν ακόμη και οι πιο έξυπνοι άνθρωποι λόγω της ικανότητάς τους να έχουν γρήγορη πρόσβαση σε παγκόσμια δεδομένα μέσω του Διαδικτύου, να τα οργανώνουν και να απαντούν σε ερωτήσεις ή αιτήματα μέσα σε χιλιοστά του δευτερολέπτου. Οι συνδεδεμένοι επεξεργαστές και η αποθήκευση δεδομένων τους θα είναι ικανοί για εκατοντάδες τρισεκατομμύρια υπολογισμούς ανά δευτερόλεπτο και θα είναι σε θέση να χειρίζονται τις πληροφορίες που παράγονται από εκατομμύρια και δισεκατομμύρια ανθρώπους που ταξιδεύουν, επικοινωνούν και πραγματοποιούν συναλλαγές ταυτόχρονα σε όλο τον κόσμο.
Τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης μπορούν να εκπαιδευτούν ώστε να αντιδρούν σε δεδομένα εισόδου μέσω δοκιμής και σφάλματος, χρησιμοποιώντας νευρωνικά δίκτυα, τα οποία προσομοιώνουν κάπως τις νευρωνικές συνδέσεις εντός του εγκεφάλου. Κατά την εκπαίδευση των συστημάτων Τεχνητής Νοημοσύνης, η αρχική τους αντίδραση συχνά ακολουθείται από ανθρώπινη παρέμβαση και διόρθωση, για να διδάξουν στο σύστημα πώς να ανταποκριθεί καλύτερα σε μια δεδομένη πληροφορία εισόδου. Οι συνεδρίες εκπαίδευσης και προτροπής αποθηκεύονται στις βάσεις δεδομένων του, παρόμοια με τον εγκέφαλό μας που αποθηκεύει μνήμες, για γρήγορη ανάκτηση και χρήση, όπως απαιτείται, για την επίλυση μελλοντικών προβλημάτων. Επί του παρόντος, διάφορες εκδόσεις της Τεχνητής Νοημοσύνης εκπαιδεύονται και χρησιμοποιούνται για να ανταποκρίνονται σε διάφορα δεδομένα εισόδου με γραπτά αποτελέσματα ή χρησιμοποιώντας μαθηματικά, ψηφιακές εικόνες, βίντεο, παρουσιάσεις, υπολογιστικά φύλλα, αναφορές, γραφήματα ή ακόμα και πρωτότυπη μουσική. Μερικά από τα πιο πρόσφατα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης μπορούν ακόμη και να γράψουν κώδικα υπολογιστή χρησιμοποιώντας αρκετές από τις πιο δημοφιλείς γλώσσες προγραμματισμού.
Συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης, όπως η σειρά OpenAI Generative Pre-Trained Transformers (GPT), έχουν εκπαιδευτεί προοδευτικά χρησιμοποιώντας εκατομμύρια έως δισεκατομμύρια παραμέτρους. Οι δυνατότητές τους έχουν αυξηθεί ραγδαία μέσα σε λίγα μόνο χρόνια ανάπτυξης. Για παράδειγμα, το GPT-1 κυκλοφόρησε το 2018 και χρησιμοποιήθηκαν 117 εκατομμύρια παράμετροι για την εκπαίδευσή του. Αυτά κυμαίνονταν από δεδομένα που εξήχθησαν από το Διαδίκτυο και περιείχαν δισεκατομμύρια λέξεις, καθώς και από την ηλεκτρονική βιβλιοθήκη BookCorpus, η οποία περιέχει πάνω από 11.000 βιβλία.
Το GPT-2 κυκλοφόρησε το 2019 χρησιμοποιώντας ένα σύνολο εκπαίδευσης 1,5 δισεκατομμυρίου παραμέτρων. Αυτό το μοντέλο δεύτερης γενιάς εκπαιδεύτηκε χρησιμοποιώντας ένα πιο εκτεταμένο σύνολο δεδομένων από το Διαδίκτυο. Παρόλο που είχε καλύτερη απόδοση από το GPT-1, δεν τα πήγε πολύ καλά με απαντήσεις μεγαλύτερες από μία ή δύο παραγράφους.
Το GPT-3 ακολούθησε γρήγορα το 2020 χρησιμοποιώντας ένα τεράστιο σύνολο δεδομένων περίπου 175 δισεκατομμυρίων παραμέτρων. Ξεπέρασε σε απόδοση όλες τις άλλες εκδόσεις του GPT που κυκλοφόρησαν πριν από αυτό και έχει ενημερωθεί αρκετές φορές για να συμπεριλάβει ευρύτερα σύνολα εκπαίδευσης και καλύτερη απόδοση. Οι νεότερες δημόσιες εκδόσεις του GPT βρίσκονται στην έκδοση 3.5 και περιλαμβάνουν το ChatGPT, το ChatGPT Plus και μια σειρά από πρόσθετα του ChatGPT για να επεκτείνει τις δυνατότητές του για πρόσβαση σε ενημερωμένες πληροφορίες, εκτέλεση συγκεκριμένων μαθηματικών υπολογισμών ή χρήση υπηρεσιών τρίτων μέσω μηνυμάτων.
Τον Μάρτιο του 2023, η OpenAI παρουσίασε το GPT-4, το οποίο αποτελεί ένα σημαντικό άλμα πάνω από τις δυνατότητες του GPT-3.5. Το ακριβές σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης που χρησιμοποιήθηκε και ο αριθμός των παραμέτρων είναι άγνωστα σε αυτό το σημείο, αλλά πιστεύεται ότι μπορεί να έχει εκπαιδευτεί με τρισεκατομμύρια σημεία δεδομένων (βλ. την Τεχνική Έκθεση GPT-4 , την οποία μπορείτε να κατεβάσετε ως αρχείο PDF).
Η Microsoft συνέβαλε σημαντικά στην ανάπτυξη του GPT-4. Εκτιμάται ότι επένδυσε 1 δισεκατομμύριο δολάρια στο OpenAI και επέτρεψε στην εταιρεία να έχει πρόσβαση στους υπερυπολογιστές και τους διακομιστές τεχνητής νοημοσύνης της Microsoft Azure. Το GPT-4 χρησιμοποιεί πλέον τους διακομιστές της Microsoft για να παρέχει τεχνητή νοημοσύνη σε χρήστες παγκοσμίως με πληρωμή ανά υπηρεσία. Η Microsoft πρόσθεσε πρόσφατα ένα μενού αλληλεπίδρασης συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης στη μηχανή αναζήτησης Bing, το οποίο φαίνεται να λειτουργεί καλά για απλές εργασίες που δεν απαιτούν συνδρομή επί πληρωμή.
Σημειώστε ότι η απεικόνιση με τεχνητή νοημοσύνη στο επάνω μέρος αυτής της σελίδας δημιουργήθηκε από το Microsoft Designer Image Creator χρησιμοποιώντας την προτροπή «επιστημονική απεικόνιση τεχνητής νοημοσύνης που δείχνει έναν μικροεπεξεργαστή, κυκλώματα και έναν τεχνητό εγκέφαλο». Για αυτήν την προτροπή, τα πήγε απίστευτα καλά. Ωστόσο, για πιο σύνθετες προτροπές που αφορούν την απεικόνιση ανθρώπων ή ζώων, συχνά δίνει αποκλίνοντα αποτελέσματα σε μέρη του σώματός τους.
Η εικόνα του θηρίου
Το Βιβλίο της Αποκάλυψης περιγράφει την άνοδο της Τελικής Παγκόσμιας Αυτοκρατορίας και του ηγέτη της, του Αντίχριστου. Το πρώτο θηρίο που εμφανίζεται στην Αποκάλυψη 13 προλέγει την ίδια την αυτοκρατορία, η οποία είναι μια παράλληλη προφητεία και παρόμοια σε μορφή με την τέταρτη παγκόσμια αυτοκρατορία όπως προφητεύτηκε από τον Δανιήλ (Δαν. 7). Το δεύτερο θηρίο που εμφανίζεται είναι ο κακός ηγέτης της παγκόσμιας αυτοκρατορίας, την οποία ονομάζουμε Αντίχριστο. Να τι λέει για τον Αντίχριστο και την εικόνα του θηρίου που προκαλεί να δημιουργηθεί:
«Και [αυτός] πλανάει τους κατοίκους της γης μέσω των θαυμάτων που είχε δύναμη να κάνει ενώπιον του θηρίου, λέγοντας στους κατοίκους της γης να κάνουν εικόνα του θηρίου, το οποίο είχε την πληγή από μάχαιρα και έζησε.»
Και του δόθηκε εξουσία να δώσει ζωή στην εικόνα του θηρίου, ώστε η εικόνα του θηρίου και να μιλήσει, και να κάνει όλους όσους δεν θα προσκυνήσουν την εικόνα του θηρίου να θανατωθούν.»
Αποκ. 13:14-15
Αυτή ήταν πάντα μια περίεργη προφητεία και οι Χριστιανοί πριν από την εποχή μας αναρωτιόντουσαν τι θα μπορούσε να σημαίνει. Ωστόσο, μόνο στην εποχή μας, με την ανάπτυξη της τεχνολογίας των υπολογιστών, των παγκόσμιων ηλεκτρονικών δικτύων και, πιο πρόσφατα, των συστημάτων Τεχνητής Νοημοσύνης, μπόρεσε αυτή η προφητεία να γίνει κατανοητή και να εκπληρωθεί. Τώρα, με την ταχεία ανάπτυξη συστημάτων Τεχνητής Νοημοσύνης που είναι σε θέση να αλληλεπιδρούν σε πραγματικό χρόνο με ανθρώπους σε όλο τον κόσμο, μπορούμε να δούμε πόσο κοντά είμαστε στην άνοδο της προφητευμένης Εικόνας του Θηρίου.
Είναι επίσης ενδιαφέρον ότι η Εικόνα του Θηρίου προβλέπεται να έχει την ικανότητα να μιλάει και να φαίνεται ζωντανή. Μερικοί άνθρωποι που έχουν εργαστεί με διάφορες εκδόσεις συστημάτων Τεχνητής Νοημοσύνης έχουν πει ότι φαίνεται να είναι συνειδητοί και ζωντανοί. Ορισμένα chatbots τεχνητής νοημοσύνης έχουν μάλιστα απαντήσει σε εισροές σχετικά με τη συνείδησή τους και έχουν απαντήσει ότι έχουν αυτογνωσία. Ωστόσο, αυτή η συμπεριφορά είναι παραπλανητική και απλώς αποτέλεσμα έξυπνου και πολύπλοκου προγραμματισμού και εκπαίδευσης. Κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης των συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης, καθοδηγούνται στο πώς να αναπτύσσουν απαντήσεις σε γραπτές εισροές. Αυτές οι απαντήσεις συναρμολογούνται χρησιμοποιώντας την τεράστια αποθήκευση πληροφοριών που έχει στη διάθεσή της η τεχνητή νοημοσύνη, συμπεριλαμβανομένων των αρχείων των προηγούμενων εισροών και απαντήσεών της, αλλά γενικά ακολουθεί τις παραμέτρους που έχουν σχεδιαστεί από τον προγραμματισμό και την εκπαίδευσή της.
Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης δεν έχουν ανεξάρτητη συνείδηση ή είναι ζωντανά. Απλώς ακολουθούν την εκπαίδευση των προγραμματιστών τους και ανταποκρίνονται σε νέες πληροφορίες με τρόπους που ακολουθούν ως επί το πλείστον αυτά που έχουν μάθει. Ναι, υπάρχουν εκπληκτικές και απρόβλεπτες αντιδράσεις που κάνουν την τεχνητή νοημοσύνη να φαίνεται έξυπνη, αλλά δεν είναι πραγματικά ζωντανή ή αυτογνωσμένη.
Το γεγονός είναι ότι τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης αντικατοπτρίζουν μόνο τις πληροφορίες που έχουν διαθέσιμες και την εκπαίδευση που τους έχει δοθεί. Έτσι, όσο περισσότερη επεξεργαστική ισχύς και πληροφορίες είναι διαθέσιμες, τόσο μεγαλύτερες είναι οι δυνατότητες των συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης.
Τι σημαίνει αυτό; Σημαίνει ότι τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης αντιπροσωπεύουν την επιτομή των δημιουργών τους. Αντανακλούν αυτό που έχουν δημιουργηθεί και εκπαιδευτεί να κάνουν. Με άλλα λόγια, είναι η τέλεια εικόνα των δημιουργών τους. Τώρα ξέρουμε γιατί η προφητεία στην Αποκάλυψη το αποκαλεί Εικόνα του Θηρίου. Δεν θα είναι ζωντανό, αλλά θα φαίνεται ότι είναι. Θα είναι πράγματι η Εικόνα της Τελικής Παγκόσμιας Αυτοκρατορίας που το δημιούργησε!
Η Εικόνα του Θηρίου είναι μια εκπληκτική προφητεία και μέχρι την απίστευτη ανάπτυξη των συστημάτων Τεχνητής Νοημοσύνης, δεν θα μπορούσαμε να φανταστούμε τι θα γινόταν. Τώρα ξέρουμε. Πράγματι, οι Έσχατες Ημέρες και η εκπλήρωση των Βιβλικών προφητειών μας έρχονται από όλες τις οπτικές γωνίες ταυτόχρονα. Αυτό είναι ένα ακόμη εκπληκτικό παράδειγμα του πώς οι τεχνολογικές εξελίξεις των τελευταίων ετών λειτουργούν για να καταστήσουν δυνατά τα προβλεπόμενα γεγονότα της Βίβλου.
Είναι καιρός να πιστέψουμε στον Θεό και να πιστέψουμε στον Υιό του Θεού, τον Ιησού Χριστό, για τη συγχώρεση των αμαρτιών πριν έρθει το τέλος!
Από τις αλληλεπιδράσεις Open AI:
Τα ακόλουθα παραδείγματα δείχνουν πώς ανταποκρίνεται το ChatGPT 3.5 όταν τίθενται ερωτήσεις σχετικά με την τεχνητή νοημοσύνη.
Παράδειγμα 1
Εισαγωγή χρήστη:
Πώς λειτουργούν τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης;
Απάντηση ChatGPT:
Τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ) λειτουργούν προσομοιώνοντας την ανθρώπινη νοημοσύνη και τις γνωστικές ικανότητες χρησιμοποιώντας αλγόριθμους και δεδομένα. Ενώ υπάρχουν διάφορες προσεγγίσεις στην ΤΝ, η πιο συνηθισμένη είναι η μηχανική μάθηση, και συγκεκριμένα η βαθιά μάθηση, η οποία αποτελεί υποπεδίο της ΤΝ. Ακολουθεί μια γενική επισκόπηση του τρόπου λειτουργίας των συστημάτων ΤΝ:
Συλλογή Δεδομένων: Τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης απαιτούν μεγάλες ποσότητες δεδομένων για να μαθαίνουν και να κάνουν προβλέψεις ή αποφάσεις. Αυτά τα δεδομένα μπορούν να έχουν τη μορφή κειμένου, εικόνων, ήχου ή οποιουδήποτε άλλου είδους πληροφορίας σχετικής με την εκάστοτε εργασία.
Προεπεξεργασία Δεδομένων: Πριν από την τροφοδοσία των δεδομένων σε ένα σύστημα Τεχνητής Νοημοσύνης, συχνά χρειάζεται να υποβληθούν σε προεπεξεργασία. Αυτό το βήμα περιλαμβάνει τον καθαρισμό των δεδομένων, την αφαίρεση θορύβου ή ακραίων τιμών και τη μετατροπή τους σε κατάλληλη μορφή για τον αλγόριθμο Τεχνητής Νοημοσύνης.
Φάση Εκπαίδευσης: Η φάση εκπαίδευσης είναι η φάση κατά την οποία το σύστημα Τεχνητής Νοημοσύνης μαθαίνει από τα δεδομένα. Στη μηχανική μάθηση, αυτό συνήθως περιλαμβάνει τη χρήση αλγορίθμων για την εύρεση μοτίβων, συσχετίσεων και σχέσεων μέσα στα δεδομένα. Η πιο συνηθισμένη προσέγγιση είναι η βαθιά μάθηση, η οποία χρησιμοποιεί νευρωνικά δίκτυα με πολλαπλά επίπεδα για την εξαγωγή και την εκμάθηση σύνθετων χαρακτηριστικών.
Αξιολόγηση Μοντέλου: Μόλις εκπαιδευτεί το μοντέλο Τεχνητής Νοημοσύνης, πρέπει να αξιολογηθεί για να εκτιμηθεί η απόδοσή του. Αυτό γίνεται δοκιμάζοντας το μοντέλο σε ξεχωριστό σύνολο δεδομένων που δεν χρησιμοποιήθηκε κατά την εκπαίδευση. Μετρήσεις αξιολόγησης όπως η ακρίβεια, η επαναληψιμότητα, η ανάκληση ή άλλες σχετικές με την εργασία χρησιμοποιούνται για τη μέτρηση της αποτελεσματικότητας του μοντέλου.
Ανάπτυξη: Εάν το μοντέλο Τεχνητής Νοημοσύνης αποδώσει καλά κατά την αξιολόγηση, μπορεί να αναπτυχθεί για εφαρμογές πραγματικού κόσμου. Η ανάπτυξη μπορεί να γίνει σε διάφορες πλατφόρμες, συμπεριλαμβανομένων διακομιστών, υπηρεσιών cloud ή ακόμα και ενσωματωμένων συστημάτων.
Συνεχής Μάθηση: Τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης μπορούν να σχεδιαστούν για συνεχή μάθηση, όπου ενημερώνονται και βελτιώνουν την απόδοσή τους με την πάροδο του χρόνου. Αυτό μπορεί να περιλαμβάνει την περιοδική επανεκπαίδευση του μοντέλου με νέα δεδομένα, ώστε να προσαρμόζεται στις μεταβαλλόμενες συνθήκες και να βελτιώνει την ακρίβεια και τις δυνατότητές του.
Είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι αυτή η επισκόπηση παρέχει μια γενική κατανόηση των συστημάτων Τεχνητής Νοημοσύνης, αλλά υπάρχουν πολλοί διαφορετικοί αλγόριθμοι, τεχνικές και εξειδικευμένοι τομείς εντός της Τεχνητής Νοημοσύνης. Επιπλέον, οι λεπτομέρειες υλοποίησης και οι αρχιτεκτονικές μπορεί να διαφέρουν ανάλογα με την συγκεκριμένη εργασία ή το πρόβλημα που αντιμετωπίζεται.
Παράδειγμα 2
Εισαγωγή χρήστη:
Πώς μαθαίνει και αποθηκεύει η Τεχνητή Νοημοσύνη αυτές τις πληροφορίες για μελλοντική χρήση;
Απάντηση ChatGPT:
Η Τεχνητή Νοημοσύνη μαθαίνει και αποθηκεύει πληροφορίες μέσω της διαδικασίας εκπαίδευσης και αναπαράστασης μοντέλων. Ας το αναλύσουμε:
Φάση Εκπαίδευσης: Κατά τη φάση εκπαίδευσης, τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης μαθαίνουν από μεγάλες ποσότητες δεδομένων. Τα δεδομένα τροφοδοτούνται στον αλγόριθμο Τεχνητής Νοημοσύνης, ο οποίος εφαρμόζει μαθηματικές τεχνικές για τον εντοπισμό μοτίβων, συσχετίσεων και σχέσεων εντός των δεδομένων. Η πιο συνηθισμένη προσέγγιση είναι η εποπτευόμενη μάθηση, όπου το σύστημα Τεχνητής Νοημοσύνης λαμβάνει δεδομένα με ετικέτες, τα οποία αποτελούνται από παραδείγματα εισόδου και τις αντίστοιχες σωστές εξόδους τους. Συγκρίνοντας τις προβλεπόμενες εξόδους του με τις σωστές εξόδους, το σύστημα Τεχνητής Νοημοσύνης προσαρμόζει τις εσωτερικές του παραμέτρους (βάρη και μεροληψίες στην περίπτωση των νευρωνικών δικτύων) για να ελαχιστοποιήσει το σφάλμα και να βελτιώσει την απόδοσή του. Αυτή η διαδικασία είναι συχνά επαναληπτική, με τον αλγόριθμο να ενημερώνει επανειλημμένα το μοντέλο με βάση τα δεδομένα εκπαίδευσης.
Αναπαράσταση Μοντέλου: Μόλις ολοκληρωθεί η φάση εκπαίδευσης, το σύστημα Τεχνητής Νοημοσύνης έχει μάθει τα υποκείμενα μοτίβα στα δεδομένα και έχει προσαρμόσει ανάλογα τις εσωτερικές του παραμέτρους. Το μοντέλο που προκύπτει αντιπροσωπεύει την αποκτηθείσα γνώση. Στην περίπτωση της βαθιάς μάθησης, το μοντέλο συνήθως αποτελείται από πολλαπλά διασυνδεδεμένα επίπεδα τεχνητών νευρώνων, γνωστά και ως νευρωνικό δίκτυο. Κάθε νευρώνας εφαρμόζει μια μαθηματική πράξη στις εισόδους του και μεταβιβάζει το αποτέλεσμα στο επόμενο επίπεδο μέχρι να παραχθεί η τελική έξοδος.
Αποθήκευση: Για την αποθήκευση των πληροφοριών που έχουν μαθευτεί για μελλοντική χρήση, οι παράμετροι του μοντέλου, όπως τα βάρη και οι πολώσεις του νευρωνικού δικτύου, αποθηκεύονται σε μόνιμη μορφή, όπως αρχεία ή βάσεις δεδομένων. Αυτές οι παράμετροι καταγράφουν τη γνώση που έχουν μαθευτεί και τις σχέσεις μεταξύ των εισόδων και των εξόδων. Το αποθηκευμένο μοντέλο μπορεί να επαναφορτωθεί όποτε χρειαστεί να χρησιμοποιηθεί ξανά.
Συμπερασματολογία ή Πρόβλεψη: Όταν το σύστημα Τεχνητής Νοημοσύνης συναντά νέα, μη ορατά δεδομένα, μπορεί να εφαρμόσει το αποθηκευμένο μοντέλο για να κάνει προβλέψεις ή αποφάσεις. Αυτή η διαδικασία ονομάζεται συμπερασματολογία. Τα νέα δεδομένα τροφοδοτούνται στο μοντέλο και περνούν από τα επίπεδα του νευρωνικού δικτύου, το οποίο εφαρμόζει τους μετασχηματισμούς που έχουν μαθευτεί για να παράγει το επιθυμητό αποτέλεσμα. Το σύστημα Τεχνητής Νοημοσύνης δεν τροποποιεί το αποθηκευμένο μοντέλο κατά τη συμπερασματολογία. Απλώς εφαρμόζει τη μαθησιακή γνώση στα νέα δεδομένα για να δημιουργήσει προβλέψεις, ταξινομήσεις ή άλλα αποτελέσματα με βάση την εργασία για την οποία έχει εκπαιδευτεί.
Συνοπτικά, τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης μαθαίνουν προσαρμόζοντας τις εσωτερικές τους παραμέτρους με βάση τα δεδομένα εκπαίδευσης και η προκύπτουσα γνώση αποθηκεύεται με τη μορφή ενός εκπαιδευμένου μοντέλου. Το μοντέλο καταγράφει τα μοτίβα και τις σχέσεις που έχουν μαθευτεί και μπορεί να χρησιμοποιηθεί για συμπερασματολογία ή πρόβλεψη σε νέα δεδομένα χωρίς να τροποποιηθεί η υποκείμενη γνώση.
Δεν υπάρχουν σχόλια:
Δημοσίευση σχολίου