რა არის ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმი?

მარტივად რომ ვთქვათ, ალგორითმი არის ინსტუქციების ნაკრები. ხელოვნური ინტელექტისთვის ალგორითმი იძლევა ინსტუქციებს, თუ როგორ მიიღოს გადაწყვეტილება და შეასრულოს ესა თუ ის დავალება კომპიუტერმა თავისით.

ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმები გვაძლევს ისეთ ხელსაწყოებს, რომელთაც ყოველდღიურობაში ვიყენებთ, ასეთია: საძიებო სისტემები, ფილმებისა თუ მუსიკის რეკომენდაციები. ამ სტატიაში განვიხილავთ ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმების სხვადასხვა ტიპებს, როგორ მუშაობს ისინი და რა რეალური ცხოვრების მაგალითებია ჩვენ გარშემო, რომელიც ცხოვრებას გვიმარტივებს.

რა არის ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმი?

ხელოვნური ინიტელექტის ალგორითმი ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგიებს აძლევს ინსტრუქციებს თუ როგორ გამოიყენონ მონაცემები.

ხელოვნური ინტელექტის მიზანია შექმნას ისეთი კომპიუტერები, რომელთაც შეუძლიათ ინფორმაციის გადამუშავება და ადამიანის ჩართულობის გარეშე გადაწყვეტილების მიღება. ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმები მანქანას აძლევს ინტრუქციას თუ როგორ მოახდინოს მონაცემთა ბაზებზე უკურეაქცია.

AI ალგორითმები vs. ადამიანური ინტელექტი

იმისთვის რომ გავიგოთ როგორ მუშაობს ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმი, ჯერ უნდა გავიგოთ როგორ მუშაობს ადამიანური ინტელექტი. მაგალითად, გვინდა მოვამზადოთ ხილის სალათი. თავდაპირველად გვჭირდება მაღაზიაში წასვლა და პროდუქტის ყიდვა. შემდეგ, სახლში მოტანა, გარეცხვა და თითოეულის შესაბამისად დაჭრაა საჭირო. ბოლოს კი, ჯამში ერთმანეთში შევურევთ. ეს არის ხილის სალათის მომზადების ბაზისური ალგორითმი.

ამ ბაზისურ ინსტრუქციაში ჩვენ გარანტირებულად ვიღებთ რამდენიმე ნაბიჯს, რომელსაც ადამიანი თავისთავად გაიგებდა, თუმცა თითქმის ყველა კომპიუტერს შეაფერხებდა. ესენია:

• ჩვენ ვიცით, რომელი მაღაზია ყიდის ხილს.
• ჩვენ ვიცით, მაღზიაში არსებული რომელი საგანია ხილი.
• ჩვენ ვიცით, როგორ გავრეცხოთ და ინდივიდუალურად მოვამზადოთ თითოეული ხილი. მაგალითად, ვაშლისა და ყურძნის მომზადების განსხვავება.

ჩვენ გვესმის ეს კონცეპტები, რადგან გვაქვს შესაბამისი გამოცდილება. ამ გამოცდილების საფუძველზე, ნებისმიერ ქვეყანაში თუ ქალაქში შეგვიძლია ხილის სალათის მომზადება, მიუხედავად იმისა, რომ მაღაზიები და ხილი სხვადასხვა ქვეყანაში შეიძლება ოდნავ განსხვავებულად გამოიყურებოდეს.

ადამიანური აზროვნების მსგავსად, ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმი კომპლექსურია იმდენად, რომ ნიუანსური ინსტრუქციები გასცეს და შეაფასოს რა სავარაუდო რეაქცია იქნებოდა მიზანთან შესაბამისობაში. შესაძლებელია გავწვრთნათ ალგორითმი ისე, რომ მან შეძლოს ხილის სალათის მომზადება. ამისთვის საჭიროა მას ფოტოებით ვაჩვენოთ ხილები და ხილის მაღაზიები. ხელოვნური ინტელექტის როლია შეაფასოს სასურსათო მაღაზიის ფოტოს უყურებს თუ ავტობუსის გაჩერების.

რისთვის გამოიყენება ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმი?

ადამიანური ცხოვრების ბევრ სფეროში მიუძღვის წვლილი ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმს. რამდენიმე სიტუაცია, სადაც შეხება გვაქვს ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმთან არის:

• საძიებო სისტემები: Google, Bing, და Yahoo ყველა იყენებს ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმს რომ მოგვაწოდოს ინფორმაცია. ეს ალგორითმები მოიცავს ერთმანეთის მსგავს კითხვებს, რომელთაც ადამიანები სვამენ.

• ციფრული ასისტენტები: როდესაც Alexa, Siri, ან Google-ს ვთხოვთ საყიდლების კალათაში დაამატოს რაიმე ან დააყენოს მაღვიძარა, ჩვენ ინტერაქცია გვაქვს ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმთან.

• ავტოკორექტირება: ტელეფონზე არსებული ავტოკორექცია ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმის საფუძველზე მუშაობს. ხედავს რა დაწერილ ტექსტს, ადარებს სხვა ინფორმაციის წყაროებს, მაგალითად ლექსიკონებს.  

• მომხმარებელთა ვირტუალური მომსახურება: ავტომატიზებული მომხმარებელთა სერვისის ჩატბოტები მომხმარებელს დახმარებას სთავაზობენ ვებსაიტის ან პროდუქტის გამოყენების შესახებ ინფორმაციის მიწოდებით. ამას აკეთებენ უფრო სწრაფად, ვიდრე სერვისის აგენტი შეძლებდა.

ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმით აპლიკაციები გვაქვს სამთავრობო ოპერაციებსა და ნაციონალურ უსაფრთხოებაში.

• გაძლიერებული ანალიტიკა: ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმები ორგანიზაციებს ეხმარება პროგნოზირებადი ანალიტიკისა და ბიზნეს მონიტორინგის შემუშავებაში. ეს ხელსაწყოები კომპანიებს ეხმარება გაიგონ რა შეიძლება მოხდეს მომავალში წარსულში მომხდარ ფაქტებზე დაყრდნობით.

• ფინანსები: ფინანსური ინსტიტუტები ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმს იყენებენ თაღლითობის შემთხვევების დასაფიქსირებლად, საეჭვო ტრანზაქციების ამოსაცნობად. ალგორითმს ასევე შეუძლია ინვესტიციის პორტფოლიოს შექმნა.

• ჯანმრთელობა: ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმს შეუძლია ტომოგრაფიის წაკითხვა იმაზე უფრო სწრაფად ვიდრე ექიმი განიხილავს სურათს. პაციენტებს ასევე შეუძლიათ წამლის მიღების შეხსენების სერვისით სარგებლობა.

ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმის ტიპები

ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმის ყველა ჩამოთვლილი აპლიკაცია მუშაობს AI ალგორითმის სამი კატეგორიის გამო: ზედამხედველობით, ზედამხედველობის გარეშე და გაძლიერებული სწავლება. მეოთხე ტიპი, ნადევრად-მეთვალყურების ქვეშ აერთიანებს ზედამხედველობით და ზედამხედველობის გარეშე სწავლების ალგორითმებს. ყველა ეს ალგორითმი ერთად ქმნის ხელოვნური ინტელექტის სხვადასხვა სფეროებს, როგორიცაა მანქანური სწავლება და ღრმა შესწავლა.

1. მეთვალყურეობის ქვეშ სწავლება

მეთვალყურების ქვეშ სწავლებადი ალგორითმები საჭიროებს ადამიანებს ტრენირებისათვის. კარგი ტრენირების შემთხვევაში მეთვალყურების ქვეშ სწავლებადი ალგირითმი დამოუკიდებლად შეძლებს ერთნაირი ფოტოების დაჯგუფებას. მაგალითად, შესაძლოა თქვენ იყენებთ იმეილის ექაუნთში სპამის ავტომატურ აღმოჩენას და სპამის ფოლდერში მოთავსებას. სპამის ფოლდერები იყენებს მეთვალყურებით დასწავლას, დატრენინგებულია ბევრ მაგალითზე თუ რა არის სპამი და რა არ არის. მეთვალყურეობითი დასწავლის ალგორითმის ტიპებია:

• გადაწყვეტილების ხე: ეს არის გრაფა რომელიც ტოტებად გვანახებს ყველა შესაძლო შედეგს ვარიანტებად. თითოეული ტოტი გამოსახავს განსხვავებული კატეგორიზაცის ტესტს.

• რანდომიზებული ტყე: რანდომიზებული ალგორითმის ტყე იყენებს ბევრ გადაწყვეტილების ხეს ერთდროულად, თითოეული ატესტირებს სხვადასხვა მიწოდებულ იფორმაციას. რანდომიზებული ტყის ალგორითმი გადაწყვეტილებას იღებს ხეების კომბინირეტბული შედეგების საფუძველზე.

• სწორხაზოვანი რეგრესია: ერთ-ერთი ყველაზე მარტივი ალგორითმია სწორხაზოვანი რეგრესია. ეს ალგორითმი გადაწყვეტილებას იღებს თითოეული დამოუკიდებელი ცვლადის საფუძველზე. მაგალითად, ამ ალგორითმს შეუძლია სახლის ფასზე ფასდაკლების წინასწარმეტყველება ამ უბნის უძრავი ქონების მონაცემთა ბეზების დამუშავებით.

2. მეთვალყურეობის გარეშე დასწავლა

მეთვალყურეობის გარეშე დასწავლის მეთოდი გამოიყენება უკატეგორიო მონაცემებზე ტრენირებისას. იმის ნაცვლად თუ როგორ მოხდეს მონაცემთა კატეგორიზაცია, მეთვალყურეობის გარეშე დასწავლა აკვირდება პატერნებს და განსაზღვრავს რომელი კატეგორია რა მონაცემს შეიცავდეს. ეს საშუალებას იძლევა რომ დავამუშავოთ დაუმუშავებელი ინფორმაცია და დავზოგოთ დიდი დრო. მაგალითებია:

• K-ნიშნავს დაჯგუფებას: ალგორითმის მიზანია დაახარისხოს და კატეგორია მიანიჭოს მონაცემებს. K მიუთითებს იმ ჯგუფების რაოდენობაზე რამდენ კატეგორიაშიც უნდა მოექცეს ინფორმაცია. ალგორითმის გვიბრუნებს თითოუელი კატეგორიისთვის ცვლადს.
• ნაზავი მოდელი: ეს მოდელი წინა მოდელის მზგავად აჯგუფებს ინფორმაციას, იმ განსხვავებით რომ ამ მოდელში უფრო რთული ცხრილები და კომპლექსური მოდელები გამოიყენება.

3. სწავლება ნახევრად მეთვალყურეობის ქვეშ

როგორც სახელიდან უკვე მიხვდებოდით, ნახევრად მეთვალყურეობის ქვეშ სწავლება გულისხმობს როგორც კატეგორიზებულ მონაცემებთან მუშაობას, ასევე უკატეგორიო მონაცემებზე დასწავლას. ეს მეთოდი წინა ორ მეთოდს აერთიანებს.

• K-უახლოესი მეზობლები (KNN): ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმის ეს მეთოდი მონაცემთა კლასიფიკაციას ახსენს იმის მიხედვით, თუ რომელი მონაცემია ცხრილთან ახლოს.

4. გაძლიერებული სწავლება

გაძლიერებული სწავლების პირობებში ალგორითმს შეუძლია თავად განსაზღვროს რა იქნებოდა დავალების შესასრულებლად უკეთესი გზა. ამ სწავლების დროს გამოიყენება დაჯილდოებისა და დასჯის მეთოდები, რაც ხელს უწყობს ალგორითმის მუშაობის პროცესის შეფასებას. ეს ალგორითმი ყველაზე ხელსაყრელია, როდესაც ამოცანის გადაჭრის გზა ბუნდოვანია. პროგრამისტები ქმნიან დაჯილდოებისა და დასჯის წესებს, თუმცა ალგორითმი წყვეტს ამოცანის გადაჭრის ოპტიმალურ გზას.

• ნეირო კავშირები: ნეირო კავშირები “ფიქრობს: როგორც ადამიანის ტვინი, იღებს და ამუშვებს ინფორმაციას პატერნების ფენებად. ნეირო კავშირები იყენებს გაძლიერებულ დასწავლას იმისთვის, რომ განსაზღვროს პრობლემის მოგვარების ოპტიმალური გზა.