Kísérlet az AI magyarázatára: Hogyan működik és működik a mesterséges intelligencia – hogyan képezik?

Hogyan működik a mesterséges intelligencia (MI)? 🤖

A mesterséges intelligencia (MI) működése több, egyértelműen meghatározott lépésre osztható. Ezen lépések mindegyike kulcsfontosságú a MI által szállított végeredmény szempontjából. A folyamat az adatbevitellel kezdődik, és a modell predikciójával, valamint az esetleges visszajelzésekkel vagy további betanítási körökkel zárul. Ezek a fázisok azt a folyamatot írják le, amelyen szinte az összes MI-modell keresztülmegy, függetlenül attól, hogy egyszerű szabálykészletekről vagy rendkívül összetett neurális hálózatokról van szó.

1. Az adatbevitel 📊

Bármely mesterséges intelligencia alapja az az adat, amellyel dolgozik. Ezek az adatok különféle formákban létezhetnek, például képek, szöveg, hangfájlok vagy videók. A mesterséges intelligencia ezeket a nyers adatokat használja fel minták felismerésére és döntések meghozatalára. Az adatok minősége és mennyisége itt kulcsfontosságú szerepet játszik, mivel jelentősen befolyásolják, hogy a modell végül mennyire jól vagy rosszul fog teljesíteni.

Minél átfogóbbak és pontosabbak az adatok, annál jobban tud tanulni a mesterséges intelligencia. Például egy mesterséges intelligencia képfeldolgozásra való betanításakor nagy mennyiségű képadatra van szüksége a különböző objektumok helyes azonosításához. Nyelvi modellek esetében a szöveges adatok segítenek a mesterséges intelligenciának megérteni és generálni az emberi beszédet. Az adatbevitel az első és egyben az egyik legfontosabb lépés, mivel az előrejelzések minősége csak annyira lehet jó, mint az alapul szolgáló adatoké. A számítástechnikában egy híres elv ezt a mondással írja le: „garbage in, garbage out” – rossz adat rossz eredményekhez vezet.

2. Adatok előfeldolgozása 🧹

Miután az adatokat bevittük, elő kell készíteni őket, mielőtt betáplálhatnánk őket a tényleges modellbe. Ezt a folyamatot adat-előfeldolgozásnak nevezzük. A cél az adatok olyan formátumba alakítása, amelyet a modell optimálisan fel tud dolgozni.

Az előfeldolgozás egy gyakori lépése az adatnormalizálás. Ez azt jelenti, hogy az adatokat egységes értéktartományba soroljuk, hogy a modell konzisztensen kezelje azokat. Erre példa lehet egy kép összes pixelértékének 0 és 1 közötti tartományba skálázása a 0 és 255 közötti tartomány helyett.

Az előfeldolgozás egy másik fontos része a jellemzők kinyerése. Ez magában foglalja a nyers adatokból a modell szempontjából különösen releváns jellemzők kinyerését. Képfeldolgozás során ezek lehetnek élek vagy specifikus színminták, míg szövegfeldolgozás során releváns kulcsszavakat vagy mondatszerkezeteket nyernek ki. Az előfeldolgozás kulcsfontosságú a mesterséges intelligencia tanulási folyamatának hatékonyabbá és pontosabbá tételéhez.

3. A modell 🧩

A modell minden mesterséges intelligencia alapja. Itt az adatokat algoritmusok és matematikai számítások alapján elemzik és dolgozzák fel. Egy modell különféle formákban létezhet. Az egyik legismertebb modell a neurális hálózat, amely az emberi agy működésén alapul.

A neurális hálózatok több réteg mesterséges neuronból állnak, amelyek feldolgozzák és továbbítják az információkat. Minden réteg az előző réteg kimeneteit veszi át, és azokat tovább dolgozza fel. A neurális hálózat tanulási folyamata magában foglalja a neuronok közötti kapcsolatok súlyainak beállítását, hogy a hálózat egyre pontosabb előrejelzéseket vagy osztályozásokat tudjon tenni. Ezt a beállítást betanítással érik el, amelynek során a hálózat nagy mennyiségű példaadathoz fér hozzá, és iteratívan javítja belső paramétereit (súlyait).

A neurális hálózatokon kívül számos más algoritmust is használnak a mesterséges intelligencia modellekben. Ilyenek például a döntési fák, a véletlenszerű erdők, a support vector machine-ok és még sok más. Az, hogy melyik algoritmust használják, az adott feladattól és a rendelkezésre álló adatoktól függ.

4. A modell előrejelzése 🔍

Miután a modellt betanították adatokkal, képes előrejelzéseket készíteni. Ezt a lépést modell-előrejelzésnek nevezik. A mesterséges intelligencia bemenetet kap, és az eddig tanult minták alapján kimenetet, azaz előrejelzést vagy döntést ad vissza.

Ez az előrejelzés különböző formákat ölthet. Egy képosztályozási modellben például a mesterséges intelligencia megjósolhatja, hogy melyik tárgy látható a képen. Egy nyelvi modellben megjósolhatja, hogy melyik szó következik egy mondatban. Pénzügyi előrejelzésekben a mesterséges intelligencia előre jelezheti, hogyan fog teljesíteni a tőzsde.

Fontos hangsúlyozni, hogy az előrejelzések pontossága nagymértékben függ a betanítási adatok minőségétől és a modell architektúrájától. Egy elégtelen vagy torzított adatokon betanított modell nagy valószínűséggel helytelen előrejelzéseket tesz.

5. Visszajelzés és képzés (opcionális) ♻️

A mesterséges intelligencia működésének egy másik fontos aspektusa a visszacsatolási mechanizmus. Itt a modellt rendszeresen ellenőrzik és tovább optimalizálják. Ez a folyamat vagy a betanítás során, vagy a modell előrejelzése után zajlik le.

Ha a modell helytelen előrejelzéseket tesz, visszajelzések révén képes megtanulni felismerni ezeket a hibákat, és ennek megfelelően módosítani a belső paramétereit. Ezt úgy teszi, hogy a modell előrejelzéseit összehasonlítja a tényleges eredményekkel (például olyan ismert adatokkal, amelyekre már léteznek a helyes válaszok). Egy tipikus módszer ebben az összefüggésben az úgynevezett felügyelt tanulás, amelyben a mesterséges intelligencia olyan példaadatokból tanul, amelyek már tartalmazzák a helyes válaszokat.

Egy gyakori visszacsatolási módszer a neurális hálózatokban használt visszaterjesztési algoritmus. Itt a modell által elkövetett hibákat visszafelé terjesztik a hálózaton keresztül, hogy beállítsák a neurális kapcsolatok súlyait. Ily módon a modell tanul a hibáiból, és egyre pontosabb előrejelzéseket készít.

Az edzés szerepe 🏋️‍♂️

Egy mesterséges intelligencia betanítása egy iteratív folyamat. Minél több adatot lát a modell, és minél gyakrabban képezik ezeken az adatokon, annál pontosabbak lesznek az előrejelzései. Vannak azonban korlátok: Egy túlképzett modell úgynevezett „túlillesztési” problémákat okozhat. Ez azt jelenti, hogy olyan jól memorizálja a betanítási adatokat, hogy új, ismeretlen adatokon gyengébb eredményeket ad. Ezért fontos a modellt úgy betanítani, hogy általánosítson, azaz új adatokon is jó előrejelzéseket tudjon tenni.

A szokásos betanítás mellett léteznek olyan módszerek is, mint az átviteli tanulás. Itt egy olyan modellt használnak, amelyet már egy nagy adathalmazon betanítottak, egy új, hasonló feladathoz. Ez időt és számítási teljesítményt takarít meg, mivel a modellt nem kell teljesen a nulláról betanítani.

Hozd ki a legtöbbet az erősségeidből 🚀

A mesterséges intelligencia (MI) működése különböző lépések összetett kölcsönhatásán alapul. Az adatbeviteltől és az előfeldolgozástól kezdve a modell betanításán, előrejelzésén és visszajelzésén át számos tényező befolyásolja a MI pontosságát és hatékonyságát. Egy jól képzett MI hatalmas előnyöket kínálhat az élet számos területén – az egyszerű feladatok automatizálásától az összetett problémák megoldásáig. Ugyanakkor ugyanilyen fontos megérteni a MI korlátait és lehetséges buktatóit is, hogy a lehető legjobban kihasználhassuk erősségeit.

🤖📊 MI tanulási folyamat: Rögzítés, összekapcsolás és tárolás

🌟 Adatok gyűjtése és előkészítése

A mesterséges intelligencia tanulási folyamatának első lépése az adatok gyűjtése és előkészítése. Ezek az adatok különböző forrásokból származhatnak, például adatbázisokból, érzékelőkből, szövegekből vagy képekből.

🌟 Kapcsolati adatok (Neurális hálózat)

A gyűjtött adatokat egy neurális hálózat köti össze. Minden adatcsomagot kapcsolatok képviselnek egy "neuronok" (csomópontok) hálózatában. Egy egyszerű példa Stuttgart városának használatával így nézhet ki:

a) Stuttgart Baden-Württemberg városa
b) Baden-Württemberg Németország szövetségi tartománya
c) Stuttgart Németország városa
d) Stuttgart lakossága 2023-ban 633 484 fő volt
e) Bad Cannstatt Stuttgart egyik kerülete
f) Bad Cannstattot a rómaiak alapították
g) Stuttgart Baden-Württemberg tartomány fővárosa

Az adatmennyiség méretétől függően a potenciális kimenetek paramétereit a mesterséges intelligencia modellje generálja. Például a GPT-3 körülbelül 175 milliárd paraméterrel rendelkezik!

🌟 Mentés és testreszabás (tanulás)

Az adatokat betáplálják a neurális hálózatba. Áthaladnak a mesterséges intelligencia modelljén, és kapcsolatokon keresztül (a szinapszisokhoz hasonlóan) dolgozzák fel őket. A neuronok közötti súlyokat (paramétereket) a modell betanításához vagy egy feladat végrehajtásához igazítják.

A hagyományos tárolási módszerekkel, mint például a közvetlen hozzáférés, az indexelt hozzáférés, a szekvenciális vagy kötegelt tárolás, ellentétben a neurális hálózatok nem hagyományos módon tárolják az adatokat. Az „adatokat” a neuronok közötti kapcsolatok súlyaiban és torzításaiban tárolják.

Az információk tényleges „tárolása” egy neurális hálózatban a neuronok közötti kapcsolati súlyok beállításán keresztül történik. Az MI-modell úgy „tanul”, hogy folyamatosan módosítja ezeket a súlyokat és torzításokat a bemeneti adatok és egy meghatározott tanulási algoritmus alapján. Ez egy folyamatos folyamat, amelyben a modell ismételt módosítások révén pontosabb előrejelzéseket tud tenni.

A mesterséges intelligencia modellje egyfajta programozásnak tekinthető, mivel meghatározott algoritmusok és matematikai számítások segítségével jön létre, és paramétereinek (súlyozásainak) módosítását folyamatosan fejlesztik a pontos előrejelzések érdekében. Ez egy folyamatos folyamat.

Az eltolások (biases) további paraméterek a neurális hálózatokban, amelyeket hozzáadnak a neuron súlyozott bemeneti értékeihez. Lehetővé teszik a paraméterek súlyozását (fontos, kevésbé fontos stb.), így a mesterséges intelligencia rugalmasabb és pontosabb.

A neurális hálózatok nemcsak egyedi tényeket tudnak tárolni, hanem mintázatfelismerésen keresztül az adatok közötti kapcsolatokat is képesek felismerni. A stuttgarti példa jól szemlélteti, hogyan lehet tudást betáplálni egy neurális hálózatba, de a neurális hálózatok nem explicit tudáson keresztül tanulnak (mint ebben az egyszerű példában), hanem az adatminták elemzésén keresztül. Ezért a neurális hálózatok nemcsak egyedi tényeket tudnak tárolni, hanem a bemeneti adatok közötti súlyokat és kapcsolatokat is megtanulhatják.

Ez a folyamat érthető bevezetést nyújt a mesterséges intelligencia, és különösen a neurális hálózatok működésébe anélkül, hogy túlságosan belemennénk a technikai részletekbe. Bemutatja, hogy az információkat nem a neurális hálózatokban tárolják, mint a hagyományos adatbázisokban, hanem a hálózaton belüli kapcsolatok (súlyok) módosításával.

🏋️‍♂️ Egy mesterséges intelligencia, különösen egy gépi tanulási modell betanítása több lépésből áll. Az MI betanítása a modellparaméterek folyamatos optimalizálásán alapul visszajelzés és beállítás révén, amíg a modell a lehető legjobban nem teljesít a megadott adatokon. Íme egy részletes magyarázat arról, hogyan működik ez a folyamat:

1. 📊 Adatok gyűjtése és előkészítése

Az adat a mesterséges intelligencia betanításának alapja. Általában több ezer vagy millió példából áll, amelyeket a rendszernek elemeznie kell. Ilyenek például a képek, a szöveg vagy az idősoros adatok.

Az adatokat meg kell tisztítani és normalizálni, hogy elkerüljük a szükségtelen hibaforrásokat. Az adatokat gyakran olyan jellemzőkké alakítják át, amelyek tartalmazzák a releváns információkat.

2. 🔍 Modell meghatározása

A modell egy matematikai függvény, amely leírja az adatokban lévő kapcsolatokat. A mesterséges intelligenciához gyakran használt neurális hálózatokban a modell több, egymással összekapcsolt neuronrétegből áll.

Minden neuron matematikai műveletet hajt végre a bemeneti adatok feldolgozásához, majd továbbítja a jelet a következő neuronnak.

3. 🔄 Súlyok inicializálása

A neuronok közötti kapcsolatoknak kezdetben véletlenszerűen beállított súlyaik vannak. Ezek a súlyok határozzák meg, hogy egy neuron milyen erősen reagál egy jelre.

A betanítás célja ezen súlyok módosítása, hogy a modell jobb előrejelzéseket adjon.

4. ➡️ Előrehaladás

Az előrehaladás során a modell feldolgozza a bemeneti adatokat egy előrejelzés elkészítéséhez.

Minden réteg feldolgozza az adatokat, és továbbítja azokat a következő rétegnek, amíg az utolsó réteg el nem éri az eredményt.

5. ⚖️ Számítsd ki a veszteségfüggvényt

A veszteségfüggvény azt méri, hogy a modell előrejelzései mennyire viszonyulnak a tényleges értékekhez (a címkékhez). Egy gyakori mérőszám az előrejelzett és a tényleges válasz közötti hiba.

Minél nagyobb a veszteség, annál rosszabb a modell előrejelzése.

6. 🔙 Visszaterjesztés

A fordított iterációban a hibát a modell kimenetéből az előző rétegekig vezetik vissza.

A hibát újra elosztják a kapcsolatok súlyai ​​között, és a modell úgy módosítja a súlyokat, hogy a hibák kisebbek legyenek.

Ez gradiens süllyedéssel történik: Kiszámítják a gradiens vektort, amely jelzi, hogyan kell a súlyokat módosítani a hiba minimalizálása érdekében.

7. 🔧 Súlyok frissítése

A hiba kiszámítása után a kapcsolatok súlyait a tanulási ráta alapján kis mértékben módosítjuk.

A tanulási ráta határozza meg, hogy az egyes lépésekben mennyire változnak a súlyok. A túl nagy változások instabillá tehetik a modellt, míg a túl kicsi változások lassú tanulási folyamathoz vezetnek.

8. 🔁 Ismétlés (Korszakok)

Ez az előrehaladásból, hibaszámításból és súlyfrissítésből álló folyamat ismétlődik, gyakran több epochon keresztül (áthalad a teljes adathalmazon), amíg a modell el nem éri az elfogadható pontosságot.

Minden egyes korszakkal a modell egy kicsit többet tanul, és tovább módosítja a súlyait.

9. 📉 Validálás és tesztelés

Miután a modellt betanították, egy validált adathalmazon tesztelik, hogy ellenőrizzék az általánosíthatóságát. Ez biztosítja, hogy ne csak „memorizálta” a betanítási adatokat, hanem jó előrejelzéseket is adjon ismeretlen adatokra.

A tesztadatok segítenek felmérni a modell végső teljesítményét, mielőtt azt a gyakorlatban alkalmaznák.

10. 🚀 Optimalizálás

A modell fejlesztésének további lépései közé tartozik a hiperparaméterek finomhangolása (pl. a tanulási sebesség vagy a hálózati struktúra módosítása), a regularizálás (a túlillesztődés elkerülése érdekében), vagy az adatmennyiség növelése.

A mesterséges intelligencia (MI) úgynevezett „fekete doboza” jelentős és sürgető problémát jelent. Még a szakértők is gyakran szembesülnek azzal a kihívással, hogy nem képesek teljesen megérteni, hogyan jutnak el a MI-rendszerek a döntéseikhez. Ez az átláthatóság hiánya jelentős problémákat okozhat, különösen olyan kritikus területeken, mint a gazdaság, a politika és az orvostudomány. Egy orvosnak, aki egy MI-rendszerre támaszkodik a diagnózis és a kezelési ajánlások tekintetében, bíznia kell a meghozott döntésekben. Ha azonban egy MI döntéshozatali folyamata nem kellően átlátható, bizonytalanság merül fel, ami potenciálisan bizalomhiányhoz vezethet – és ez olyan helyzetekben történik, ahol emberi életek foroghatnak kockán.

Bővebben itt:

• A mesterséges intelligencia rejtélye: A fekete doboz kihívása

☑️ KKV-k támogatása stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Digitális stratégia és digitalizáció megalkotása vagy átrendezése

☑️ Nemzetközi értékesítési folyamatok bővítése, optimalizálása

☑️ Globális és digitális B2B kereskedési platformok

☑️ Úttörő vállalkozásfejlesztés

 

Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.

Felveheti velem a kapcsolatot az alábbi kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével, vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) .

Nagyon várom a közös projektünket.

 

 

Az Xpert.Digital egy ipari központ, amely a digitalizációra, a gépészetre, a logisztikára/intralogisztikára és a fotovoltaikára összpontosít.

360°-os üzletfejlesztési megoldásunkkal jól ismert cégeket támogatunk az új üzletektől az értékesítés utáni értékesítésig.

Digitális eszközeink részét képezik a piaci intelligencia, a marketing, a marketingautomatizálás, a tartalomfejlesztés, a PR, a levelezési kampányok, a személyre szabott közösségi média és a lead-gondozás.

További információ: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus