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

Hogyan működik a mesterséges intelligencia (AI)? 🤖

A mesterséges intelligencia (AI) működése több egyértelműen meghatározott lépésre osztható. Ezen lépések mindegyike kritikus fontosságú a mesterséges intelligencia végeredménye szempontjából. A folyamat az adatbevitellel kezdődik, és a modell előrejelzésével és az esetleges visszacsatolással vagy továbbképzési körökkel zárul. Ezek a fázisok azt a folyamatot írják le, amelyen szinte minden AI-modell keresztülmegy, függetlenül attól, hogy egyszerű szabálykészletekről vagy rendkívül összetett neurális hálózatokról van szó.

1. Az adatbevitel 📊

Minden mesterséges intelligencia alapja azok az adatok, amelyekkel dolgozik. Ezek az adatok különféle formákban lehetnek, például képek, szövegek, hangfájlok vagy videók. Az AI ezeket a nyers adatokat használja fel a minták felismerésére és döntések meghozatalára. Az adatok minősége és mennyisége itt központi szerepet játszik, mert ezek jelentősen befolyásolják a modell későbbi jól vagy rosszul működőképességét.

Minél kiterjedtebbek és pontosabbak az adatok, annál jobban tud tanulni az AI. Például, amikor egy mesterséges intelligencia képfeldolgozásra van kiképezve, nagy mennyiségű képadatra van szükség a különböző objektumok helyes azonosításához. A nyelvi modellek esetében a szöveges adatok segítik az AI-t az emberi nyelv megértésében és létrehozásában. Az adatbevitel az első és az egyik legfontosabb lépés, mivel az előrejelzések minősége csak olyan jó lehet, mint a mögöttes adatoké. A számítástechnika egyik híres alapelve ezt a „szemetet be, szemetet ki” mondással írja le – a rossz adatok rossz eredményekhez vezetnek.

2. Adatok előfeldolgozása 🧹

Az adatok bevitele után azokat elő kell készíteni, mielőtt betáplálhatnák a tényleges modellbe. Ezt a folyamatot adat-előfeldolgozásnak nevezik. Itt az a cél, hogy az adatokat a modell által optimálisan feldolgozható formába helyezzük.

Az előfeldolgozás gyakori lépése az adatok normalizálása. Ez azt jelenti, hogy az adatok egységes értéktartományba kerülnek, így a modell egyenletesen kezeli azokat. Példa erre, ha egy kép összes pixelértékét 0-tól 1-ig terjedő tartományra skálázhatja 0-tól 255-ig.

Az előfeldolgozás másik fontos része az úgynevezett jellemző-kinyerés. A nyers adatokból kivonnak bizonyos funkciókat, amelyek különösen relevánsak a modell szempontjából. A képfeldolgozás során például élek vagy bizonyos színminták lehetnek, míg a szövegekben a releváns kulcsszavakat vagy mondatszerkezeteket vonják ki. Az előfeldolgozás kulcsfontosságú az AI tanulási folyamatának hatékonyabbá és pontosabbá tételéhez.

3. A modell 🧩

A modell minden mesterséges intelligencia szíve. Itt az adatok elemzése és feldolgozása algoritmusok és matematikai számítások alapján történik. Egy modell többféle formában 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 veszi az előző réteg kimeneteit és feldolgozza azokat. A neurális hálózat tanulási folyamata abból áll, hogy az ezen neuronok közötti kapcsolatok súlyát úgy állítjuk be, hogy a hálózat egyre pontosabb előrejelzéseket vagy osztályozásokat tudjon készíteni. Ez az adaptáció képzésen keresztül történik, amelynek során a hálózat nagy mennyiségű mintaadathoz fér hozzá, és iteratív módon javítja belső paramétereit (súlyait).

A neurális hálózatokon kívül sok más algoritmust is használnak az AI modellekben. Ide tartoznak a döntési fák, a véletlenszerű erdők, a támogató vektorgépek és még sok más. Az alkalmazott algoritmus az adott feladattól és a rendelkezésre álló adatoktól függ.

4. A modell előrejelzése 🔍

Az adatokkal való betanítás után a modell képes előrejelzéseket készíteni. Ezt a lépést modellelőrejelzésnek nevezzük. Az AI bemenetet kap, és kimenetet, azaz előrejelzést vagy döntést ad vissza, az eddig megtanult minták alapján.

Ez az előrejelzés különböző formákat ölthet. Például egy képosztályozási modellben az AI megjósolhatja, hogy melyik objektum látható a képen. Egy nyelvi modellben előrejelzést adhat arra vonatkozóan, hogy melyik szó következik a mondatban. A pénzügyi előrejelzések során a mesterséges intelligencia megjósolhatja a tőzsde teljesítményét.

Fontos hangsúlyozni, hogy az előrejelzések pontossága nagymértékben függ a betanítási adatok minőségétől és a modell architektúrától. Az elégtelen vagy elfogult adatokra képzett modell valószínűleg helytelen előrejelzéseket ad.

5. Visszajelzés és képzés (nem kötelező) ♻️

Az MI munkájának másik fontos része a visszacsatolási mechanizmus. A modellt rendszeresen ellenőrzik és tovább optimalizálják. Ez a folyamat vagy a képzés során, vagy a modell előrejelzése után következik be.

Ha a modell helytelen előrejelzéseket ad, a visszacsatoláson keresztül képes megtanulni észlelni ezeket a hibákat, és ennek megfelelően módosítani belső paramétereit. Ez úgy történik, hogy a modell előrejelzéseit összehasonlítják a tényleges eredményekkel (például ismert adatokkal, amelyekre már megvannak a helyes válaszok). Egy tipikus eljárás ebben az összefüggésben az úgynevezett felügyelt tanulás, amelyben az AI olyan példaadatokból tanul, amelyek már rendelkezésre állnak a helyes válaszokkal.

A visszacsatolás elterjedt módszere a neurális hálózatokban használt visszaterjesztési algoritmus. A modell által elkövetett hibák visszafelé terjednek a hálózaton keresztül, hogy beállítsák a neuronkapcsolatok súlyát. A modell tanul a hibáiból, és egyre pontosabb előrejelzéseket készít.

Az edzés szerepe 🏋️‍♂️

Az AI betanítása iteratív folyamat. Minél több adatot lát a modell, és minél gyakrabban képezik ezen adatok alapján, annál pontosabbak az előrejelzései. Vannak azonban korlátok is: egy túlságosan képzett modellnek úgynevezett „túlillesztési” problémái lehetnek. Ez azt jelenti, hogy olyan jól megjegyzi a képzési adatokat, hogy rosszabb eredményeket produkál új, ismeretlen adatokon. Ezért fontos a modellt úgy betanítani, hogy az általánosítson és jó előrejelzéseket adjon még új adatokra is.

A rendszeres képzés mellett léteznek olyan eljárások is, mint például a transzfertanulás. Itt egy már nagy mennyiségű adatra betanított modellt használnak egy új, hasonló feladathoz. Ez időt és számítási teljesítményt takarít meg, mivel a modellt nem kell a nulláról betanítani.

Hozd ki a legtöbbet az erősségeidből 🚀

A mesterséges intelligencia munkája különböző lépések összetett kölcsönhatásán alapul. Az adatbeviteltől, az előfeldolgozástól, a modell betanítástól, az előrejelzéstől és a visszacsatolástól kezdve számos tényező befolyásolja az AI pontosságát és hatékonyságát. Egy jól képzett mesterséges intelligencia óriási előnyökkel járhat az élet számos területén – az egyszerű feladatok automatizálásától a bonyolult problémák megoldásáig. De ugyanilyen fontos megérteni a mesterséges intelligencia korlátait és lehetséges buktatóit, hogy a legtöbbet hozhassuk ki az erősségeiből.

🤖📊 AI tanulási folyamat: rögzítés, linkelés és mentés

🌟 Adatok gyűjtése és előkészítése

Az AI tanulási folyamat első lépése az adatok összegyűjtése és előkészítése. Ezek az adatok különféle forrásokból származhatnak, például adatbázisokból, érzékelőkből, szövegekből vagy képekből.

🌟 Kapcsolódó adatok (neurális hálózat)

Az összegyűjtött adatok neurális hálózatban kapcsolódnak egymáshoz. Minden adatcsomagot kapcsolatok képviselnek a „neuronok” (csomópontok) hálózatában. Egy egyszerű példa Stuttgart városával így nézhet ki:

a) Stuttgart egy város Baden-Württembergben
b) Baden-Württemberg egy szövetségi állam Németországban
c) Stuttgart egy város Németországban
d) Stuttgart lakossága 2023-ban 633 484
e) Bad Cannstatt Stuttgart körzete
f) Bad Cannstattot a rómaiak alapították.
g) Stuttgart Baden-Württemberg állam fővárosa

Az adatmennyiség méretétől függően a potenciális kiadások paraméterei az alkalmazott AI-modell segítségével jönnek létre. Példaként: a GPT-3 körülbelül 175 milliárd paraméterrel rendelkezik!

🌟 Tárolás és testreszabás (tanulás)

Az adatok a neurális hálózatba kerülnek. Az AI modellen mennek keresztül, és kapcsolatokon keresztül dolgozzák fel őket (hasonlóan a szinapszisokhoz). A neuronok közötti súlyokat (paramétereket) úgy állítják be, hogy a modellt képezzék vagy egy feladatot elvégezzenek.

Ellentétben a hagyományos tárolási formákkal, mint például a közvetlen hozzáférés, az indexelt hozzáférés, a szekvenciális vagy kötegelt tárolás, a neurális hálózatok nem szokványos módon tárolják az adatokat. Az „adatok” a neuronok közötti kapcsolatok súlyában és torzításaiban tárolódnak.

Az információ tényleges „tárolása” egy neurális hálózatban a neuronok közötti kapcsolati súlyok beállításával történik. Az AI-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 módosításokkal pontosabb előrejelzéseket tud készíteni.

Az AI modell egyfajta programozásnak tekinthető, mivel meghatározott algoritmusokon és matematikai számításokon keresztül jön létre, és folyamatosan javítja a paraméterek (súlyok) beállítását a pontos előrejelzések érdekében. Ez egy folyamatos folyamat.

A torzítások további paraméterek a neurális hálózatokban, amelyeket hozzáadnak egy neuron súlyozott bemeneti értékéhez. Lehetővé teszik a paraméterek súlyozását (fontos, kevésbé fontos, fontos stb.), rugalmasabbá és pontosabbá téve az AI-t.

A neurális hálózatok nemcsak egyedi tényeket tárolhatnak, hanem a mintafelismeréssel az adatok közötti kapcsolatokat is felismerhetik. A stuttgarti példa azt szemlélteti, hogyan lehet tudást bevinni egy neurális hálózatba, de a neurális hálózatok nem explicit tudáson keresztül tanulnak (mint ebben az egyszerű példában), hanem adatminták elemzésén keresztül. A neurális hálózatok nemcsak egyedi tényeket tárolhatnak, hanem súlyokat és kapcsolatokat is megtanulhatnak a bemeneti adatok között.

Ez a folyamat érthető bevezetést nyújt az AI és különösen a neurális hálózatok működésébe anélkül, hogy túlságosan belemerülnénk a technikai részletekbe. Megmutatja, hogy az információ tárolása a neurális hálózatokban nem úgy történik, mint a hagyományos adatbázisokban, hanem a hálózaton belüli kapcsolatok (súlyok) beállításával.

🏋️‍♂️ Az AI, különösen a gépi tanulási modell betanítása több lépésben történik. A mesterséges intelligencia betanítása a modellparaméterek folyamatos optimalizálásán alapul visszacsatoláson és beállításon keresztül, amíg a modell a legjobb teljesítményt mutatja a megadott adatokon. Íme egy részletes magyarázat a folyamat működéséről:

1. 📊 Adatok gyűjtése és előkészítése

Az adatok képezik az AI-képzés alapját. Jellemzően több ezer vagy millió példából állnak, amelyeket a rendszer elemezni szeretne. Ilyenek például a képek, szövegek vagy idősoradatok.

Az adatokat meg kell tisztítani és normalizálni kell a szükségtelen hibaforrások elkerülése érdekében. Az adatokat gyakran olyan funkciókká alakítják, amelyek tartalmazzák a releváns információkat.

2. 🔍 Határozza meg a modellt

A modell egy matematikai függvény, amely leírja az adatokban lévő kapcsolatokat. Az MI-hez gyakran használt neurális hálózatokban a modell több, egymáshoz kapcsolódó neuronrétegből áll.

Mindegyik neuron matematikai műveletet hajt végre a bemeneti adatok feldolgozására, majd jelet ad át a következő neuronnak.

3. 🔄 Inicializálja a súlyokat

A neuronok közötti kapcsolatok súlya kezdetben véletlenszerűen van beállítva. Ezek a súlyok határozzák meg, hogy egy neuron milyen erősen reagál egy jelre.

Az edzés célja ezen súlyok beállítása, hogy a modell jobb előrejelzéseket adjon.

4. ➡️ Előre terjedés

A forward pass átadja a bemeneti adatokat a modellen, hogy előrejelzést készítsen.

Minden réteg feldolgozza az adatokat, és továbbítja a következő rétegnek, amíg az utolsó réteg meg nem adja az eredményt.

5. ⚖️ Számítsa ki a veszteségfüggvényt

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

Minél nagyobb a veszteség, annál rosszabb volt a modell előrejelzése.

6. 🔙 Visszaszaporítás

A visszafelé menetben a hiba a modell kimenetéről visszacsatolásra kerül az előző rétegekre.

A hiba újraelosztásra kerül a kapcsolatok súlyai ​​között, és a modell úgy állítja be a súlyokat, hogy a hibák kisebbek legyenek.

Ez gradiens süllyedéssel történik: a gradiensvektor kiszámításra kerül, amely jelzi, hogyan kell módosítani a súlyokat a hiba minimalizálása érdekében.

7. 🔧 Súlyok frissítése

A hiba kiszámítása után a kapcsolatok súlyát a tanulási sebesség alapján egy kis módosítással frissítik.

A tanulási sebesség határozza meg, hogy a súlyok mennyit változnak az egyes lépéseknél. A túl nagy változtatások instabillá tehetik a modellt, a túl kicsi változtatások pedig lassú tanulási folyamathoz vezetnek.

8. 🔁 Ismétlés (Epocha)

Ez az előrehaladás, hibaszámítás és súlyfrissítés folyamata megismétlődik, gyakran több korszakon keresztül (áthalad a teljes adathalmazon), amíg a modell el nem éri az elfogadható pontosságot.

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

9. 📉 Érvényesítés és tesztelés

A modell betanítása után egy validált adatkészleten tesztelik, hogy ellenőrizzék, mennyire jól általánosítható. Ez biztosítja, hogy ne csak „megjegyezze” a képzési adatokat, hanem jó előrejelzéseket adjon az ismeretlen adatokra.

A tesztadatok segítenek mérni a modell végső teljesítményét a gyakorlati felhasználás előtt.

10. 🚀 Optimalizálás

A modell fejlesztésének további lépései közé tartozik a hiperparaméterek hangolása (például a tanulási sebesség vagy a hálózati struktúra beállítása), a szabályosítás (a túlillesztés elkerülése érdekében) vagy az adatmennyiség növelése.

A mesterséges intelligencia (AI) úgynevezett „fekete doboza” jelentős és aktuális problémát jelent, még a szakértők is gyakran szembesülnek azzal a kihívással, hogy nem tudják teljesen megérteni, hogyan hozzák meg döntéseiket a mesterséges intelligencia rendszerek. Az átláthatóság hiánya jelentős problémákat okozhat, különösen olyan kritikus területeken, mint a gazdaság, a politika vagy az orvostudomány. Annak az orvosnak vagy egészségügyi szakembernek, aki mesterséges intelligencia rendszerre támaszkodik a diagnózis felállításában és a terápia ajánlásában, bíznia kell a meghozott döntésekben. Ha azonban egy mesterséges intelligencia döntéshozatala nem kellően átlátható, bizonytalanság és potenciálisan bizalomhiány lép fel – olyan helyzetekben, amikor emberi életek foroghatnak kockán.

Bővebben itt:

• Az AI 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