Jak się uczy sztuczna inteligencja?

Sztuczna inteligencja (AI) to dynamicznie rozwijająca się technologia, która rewolucjonizuje wiele branż. W tym artykule przyjrzymy się, jak AI się uczy, jakie dane wykorzystuje, ile czasu to zajmuje.

Jak sztuczna inteligencja się uczy?

Podstawy uczenia maszynowego

Sztuczna inteligencja uczy się na podstawie dużych zbiorów danych, korzystając z różnych metod uczenia maszynowego, takich jak uczenie nadzorowane, nienadzorowane, oraz uczenie przez wzmacnianie. Model AI, na przykład sieć neuronowa, jest trenowany przy użyciu algorytmów, które iteracyjnie poprawiają jego zdolność do przewidywania lub klasyfikacji. Różny rodzaj analizowanych informacji wymaga innej struktury uczenia i metody. 

Metody uczenia AI:

Uczenie nadzorowane: To najczęściej stosowana metoda, w której model AI uczy się na podstawie danych wejściowych (wejścia) i z góry określonych odpowiedzi (wyjścia). Model próbuje nauczyć się mapowania. Przykłady obejmują klasyfikację obrazów, gdzie model uczy się rozpoznawać obiekty na zdjęciach na podstawie oznaczonych przykładów. Znając np. budowę i wygląd okularów czy samochodu może poprzez analizę milionów zdjęć wskazać cechy wspólne i przypisać obiekty do poszczególnych kategorii.

Uczenie nienadzorowane: W tym przypadku model uczy się znajdować wzorce i struktury w danych, które nie są z góry oznaczone lub klasyfikowane. Przykłady obejmują grupowanie, gdzie AI grupuje podobne elementy bez wcześniejszego informowania, co stanowi grupę. Znów przykład okularów - algorytm wyróżnia pewne powtarzalne cechy, ale nie wie jak okulary wyglądały pierwotnie. 

Uczenie przez wzmacnianie: Model uczy się podejmować decyzje poprzez próby i błędy, otrzymując nagrody za działania, które przynoszą dobry wynik. Jest to często stosowane w grach i symulacjach, gdzie agent AI uczy się strategii prowadzącej do zwycięstwa lub maksymalizacji wyniku. Jeżeli osiągane rezultaty prze AI są dobre, lub prowadzą do rozwiązania jakiegoś problemu to odrzuca inne (błędne) i szuka alternatyw, ale w obszarze już poprawnym. 

Uczenie półnadzorowane: Ten model łączy elementy uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego. Używane są zarówno dane oznaczone, jak i nieoznaczone. Model wykorzystuje oznaczone dane do nauki, a nieoznaczone dane pomagają w lepszym zrozumieniu i generalizacji modelu. Przykładem zastosowania uczenia półnadzorowanego jest rozpoznawanie obrazów w systemach bezpieczeństwa. W takim scenariuszu system korzysta zarówno z oznaczonych, jak i nieoznaczonych danych, aby poprawić swoją zdolność do identyfikacji i klasyfikacji obiektów na obrazach z kamer monitoringu.Obiekt oznaczony (człowiek) i nieoznaczony (lecący owad) - jeżeli lecący owad zostanie przez człowieka uznany za równie duże zagrożenie jak człowiek to system podciągnie tę analizę do obiektów oznaczonych. 

Uczenie aktywne: W uczeniu aktywnym model sam wybiera, które dane z nieoznaczonych przykładów chciałby, aby zostały oznaczone przez eksperta. Jest to przydatne, gdy oznaczanie danych jest kosztowne lub czasochłonne. Dzięki temu model może efektywniej uczyć się z mniejszej liczby danych. Model pomocny szczególnie w badaniach medycznych, kosmicznych gdzie wykrywa charakterystyczne obiekty wykazujące podobne cechy i pyta jak je zakwalifikować. Po otrzymaniu odpowiedzi już następne przyporządkowuje do tego zbioru. 

Jaka jest szybkość rozwoju sztucznej inteligencji?

Niestety nie ma jednoznacznej odpowiedzi. AI pracuje na zbiorach danych analizując je. Wgrywanie do systemu codziennie milionów nowych zdjęć, danych, raportów powoduje, że nauka znacznie przyśpiesza. Jej prędkość rośnie wykładniczo, bo każda poznana nowa umiejętność powoduje naukę w swoim obszarze. Co więcej, AI może logicznie łączyć poznane dane, co było jeszcze niemożliwe jakiś czas temu. Tworzy na jej podstawie nowe, interpretuje je i może przedstawiać wnioski. 

 

W jakich branżach można korzystać z AI? 

Lista byłaby bardzo długa. Bo sztuczna inteligencja może rozwiązywać problemy, generować pomysły, zbierać dane, tworzyć nowe rozwiązania i je od razu testować. Może tworzyć grafiki, zdjęcia, retuszować je, generować głos, tworzyć symulacje liczbowe, diagramy, porządkować dane. Zrobi wszystko, co kiedyś zostało jej pokazane lub sama stworzy "najprawdopodobniejszy" model tego czego nie wie, ale z pewnych przesłanek może domyślać się jak to wygląda. "Domyślać się" w odniesieniu do mocy obliczeniowej i wygenerowanych symulacji - dziwne czasu. 

Sztuczna inteligencja w marketingu

Wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) w marketingu otwiera nowe możliwości dla firm do zwiększenia efektywności swoich działań, lepszego zrozumienia klientów oraz personalizacji ofert. AI pomaga w automatyzacji procesów, analizie danych oraz optymalizacji strategii marketingowych. Poniżej przedstawiam kilka przykładów, jak znane marki wykorzystują AI w swoich strategiach marketingowych.

1. Personalizacja ofert – Amazon
Amazon jest jednym z pionierów wykorzystania AI do personalizacji ofert. Dzięki zaawansowanym algorytmom analizującym historię zakupów, preferencje oraz zachowania przeglądania użytkowników, Amazon jest w stanie oferować produkty dostosowane do indywidualnych potrzeb klientów. System rekomendacji Amazona dynamicznie sugeruje produkty, co nie tylko zwiększa satysfakcję klientów, ale także sprzedaż.

2. Optymalizacja kampanii reklamowych – Coca-Cola
Coca-Cola wykorzystuje AI do analizy dużych zbiorów danych z różnych kanałów, w tym mediów społecznościowych i tradycyjnych mediów, aby optymalizować swoje kampanie reklamowe. Dzięki temu firma może lepiej zrozumieć, które treści rezonują z określonymi grupami odbiorców i jakie są aktualne trendy konsumenckie, co pozwala na skuteczniejsze i bardziej ukierunkowane reklamy.

3. Chatboty i obsługa klienta – H&M
H&M wykorzystuje chatboty oparte na AI w swoich kanałach obsługi klienta, aby zapewnić szybką i efektywną pomoc użytkownikom. Chatboty te są w stanie rozpoznawać zapytania klientów, oferować rekomendacje produktów i pomoc w procesie zakupowym, co znacząco poprawia doświadczenia zakupowe.

4. Analiza sentymentu – JetBlue Airways
Linie lotnicze JetBlue wykorzystują narzędzia AI do monitorowania i analizy sentymentu w mediach społecznościowych. Dzięki temu mogą szybko identyfikować i reagować na negatywne opinie oraz pozytywnie wchodzić w interakcje z klientami, co pomaga w budowaniu pozytywnego wizerunku marki.

5. Dynamiczne ceny – Uber
Uber używa algorytmów AI do analizy różnych czynników, takich jak popyt, pogoda, lokalne wydarzenia czy historie przewozów, aby dynamicznie dostosowywać ceny. To nie tylko maksymalizuje zyski firmy, ale także optymalizuje dostępność usług dla użytkowników.

6. Wirtualne przymierzalnie 
Coraz więcej firm wykorzystuje AI do tworzenia wirtualnych przymierzalni, które pozwalają klientom "przymierzać" ubrania, okulary itd. za pomocą aplikacji mobilnej. To rozwiązanie, korzystając z technologii rozpoznawania twarzy i rzeczywistości rozszerzonej, umożliwia klientom eksperymentowanie z różnymi produktami, zanim dokonają zakupu.

Czy AI jest doskonały? 

NIE. Nawet trzeba zaznaczyć, że często popełnia błędy. Przekręca fakty, podaje wymyślone liczby jak nie za dokładnej wartości. Podaje nazwiska osób, które nie istnieją. Do weryfikacji zawsze najbezpieczniej zapytać AI o źródło danych. Poniżej przykłady niezbyt udanych grafik utworzonych przez AI:

1. Zdjęcie Warszawy z jej charakterystycznymi budowlami

2. Kot dzwoniący przez telefon 

3. Pies najlepszy przyjaciel człowiekaJednak im zapytanie jest dokładniejsze, im podajemy więcej szczegółów gdzie ma szukać odpowiednich rozwiązań, tym wyniki mogą być lepsze. 

Perspektywa rozwoju sztucznej inteligencji (AI) jest bardzo obiecująca, z szeregiem innowacji i potencjalnych zastosowań, które mogą przekształcić różne aspekty życia społecznego, gospodarczego i technologicznego. Im więcej danych sztuczna inteligencja pozna tym będzie mogła lepiej się rozwijać. Jej mądre wykorzystanie i sprawdzanie wyników może znacznie ułatwić pracę o ile wiemy jak jej poprawnie używać. 

Wszystkich, którzy dopiero poznają możliwości AI zapraszamy na szkolenie, które znacznie ułatwi pracę z tym narzędziem, a to przełoży się na efektywność, jakość i czas wykonywanych działań. 
https://klb-akademia.pl/szkolenia/marketing/ai-w-marketingu-przewaga-konkurencyjna-przyszlosci/