Éra umělé inteligence vypukla už dávno. Lidé si zvykli na okamžitou identifikaci a registraci, rychlejší vyhledávání dopravy a tras, pohodlný výběr zboží a využívání služeb umělé inteligence. AI se stala spolehlivým pomocníkem v podnikání, nahradila zaměstnance a snížila na nulu pravděpodobnost chyb způsobených lidským faktorem. Rutinní práce byla odsunuta do kategorie prací, které se zadávají AI, zatímco kreativní úkoly řeší přední odborníci.

Aplikace a neuronové sítě, akční algoritmy AI

Modely a algoritmy založené na umělé inteligenci, aplikace a chatboty vyvíjí každá z IT společností, které k analýze digitálních dat využívají strojové učení a hluboké učení. Pro náročné projekty se zapojují neuronové sítě v podnikání. Vizualizace s AI je rozpoznávání a 3D počítačové vidění. Výhledové bankovní aplikace jsou často založeny na práci inteligentního asistenta s umělou inteligencí. Operace prováděné AI podle upřesněných kritérií na burzách, nákup, prodej se staly součástí běžného každodenního života.

Předběžný výběr snímků podle konkrétních ukazatelů, počáteční diagnostika pacientů, nastavení bezpečnostních akcí při spuštění zadaného spouštěče jsou také výsledky myšlení umělé inteligence. O generování textů, obrázků a videoobsahu střední úrovně se hovoří již několik let, přičemž především automatizace procesů je jednou z největších výhod implementace AI.

Rozpoznávání, ověřování a diagnostika pomocí AI

Příklady využití AI v obchodní činnosti cestovních kanceláří zahrnují rozpoznávání pasů, pojištění a cestovních dokladů. Tyto údaje lze snadno zadávat do formulářů žádostí nebo smluv s minimální chybovostí, a to do 1-5 %. Rozpoznávání pomocí neuronové sítě se trénuje analýzou fotografií a textu v prostoru, přičemž se přizpůsobuje a ověřuje a vytváří odpověď API (aplikační programové rozhraní). Samotný software, vytvořený pomocí technologií RPA (automatizace podnikových procesů), lze integrovat do jakéhokoli CRM (řízení vztahů se zákazníky) nebo chatbotu.

Robot RPA vyplňuje rutinní dokumentaci, generuje zprávy a provádí operace pro nastavení pracovní doby. Školení probíhá pomocí strojového učení. Vytváření a trénování neuronových sítí, ať už s konvoluční, nebo generativní architekturou, je jednou z často používaných technik strojového učení. Neuronové sítě mají schopnost předpovídat obchodování na burze a ceny kryptoměn, diagnostikovat závady nebo funkční poruchy. Vědci je využívají k předpovědím kvalitativních charakteristik léků na bázi komponent, k posouzení stavu plánovaného objektu nebo slitiny.

Algoritmy

Každý algoritmus je rozdělen do kroků, podmínek a přechodů, z nichž každý je zakončen operátorem výsledku, nikoli však návratem. Porovnání s konstantou, která je určitým bodem nebo krokem algoritmu, je základem pro průběžnou predikci. Lze ji přirovnat ke korelačnímu vyhledávání, kdy se data korelovaných rysů kumulují a spojují do skupin. Poté se na základě získaného základu zvolí obecná podmínka a vzdálenost mezi daným parametrem a výsledkem výpočtu. Vypadá to následovně:

  • tvořící funkce s jedním parametrem
  • výběr částí se stejnými podmínkami
  • vytvoření nové funkce se dvěma parametry
  • zpřesnění linearity ve víceparametrových bázích

Převod zahrnuje algoritmy pro hledání řešení a následné vytváření pravidel na základě odpovědí. Někdy je výsledkem rekurze s několika úrovněmi nebo fraktál. Řídicí tokeny reagují na dotazy a vytvářejí konečné výpočty s ohledem na rychlost procesu, zrychlení a chybovost. Nicméně algoritmy jsou založeny na statistice.

Principy AI a její samostatnost a nezávislost

Mezi principy umělé inteligence se řadí:
1. Prediktivní analýzy s nalezením vzorců a trendů se uplatňují při prognózování na základě vzorců a pravděpodobnosti událostí
2. Multimodalita znamená současné zpracování informací z několika zdrojů a typů dat
3. Multidisciplinární metoda se podobá vědecké metodě, neboť jde na pomezí několika věd a jejich oborů s cílem zlepšit výkonnost AI

Existují tři druhy umělé inteligence. Maximální úroveň analýzy je na úrovni ASI (umělá superinteligence), která se podobá lidskému myšlení. Inteligence AGI (generativní umělá inteligence) se blíží průměrné úrovni lidského myšlení. ANI (slabá umělá inteligence) je typický výkonný pracovník, který nepřekračuje rámec napsaných programových úloh. Hromadění obrovského množství dat vyžaduje trénink umělé inteligence. Pro strojový formát se používá lineární a vícerozměrná regrese, podpůrné vektory či rozhodovací strom s podkategoriemi.

Učení s posilováním zahrnuje algoritmy pro roboty. Komunikace chatbotů je výsledkem použití transformátorů po zpracování lidské řeči. Úkoly umělé inteligence v marketingových schématech a zábavě jsou rozmanité:
• v maloobchodě přemýšlejí pomocí algoritmů pro vypracování propagačních akcí a nákupních nabídek
• v restauračním byznysu vytvářejí interiéry a originální jídelní lístky
• v herním průmyslu po důkladném školení vyvíjejí ideální mysl sestávající z manažera AI a agentních programů „hybridní architektury“

Podíváme-li se na příklad pokerové aplikace Libratus, je zřejmé, že AI se skládá z několika částí. Analytická centrální část komunikuje s druhou částí, která sleduje chyby soupeřů, a třetí částí, která analyzuje chyby ve vlastních akcích. Jedná se o příklad, kdy se neúplné informace využívají k poskytnutí úplné komplexní odpovědi v oblasti kybernetické bezpečnosti, vojenství a vyjednávání.

Šablony se správným řešením

V roce 2012 získali ekonomové Lloyd Shepley a Alvin Roth Nobelovu cenu za teorii stabilního rozdělení. Řešení matematiků se potvrdilo v oblasti IT – techniky nemodálního a bimodálního rozdělení fungují, pokud je rekrutována mnohamiliardová databáze a následně analyzována ve formě histogramů. Vývojáři v laboratořích OpenAI a Google, Microsoft neustále sledují trénink AI, odřezávají nesprávná řešení a vytvářejí šablony na základě těch správných. Na světě je registrováno 60 tisíc IT společností zabývajících se vývojem softwaru na bázi AI.

ChatGPT verze 3 používal pouze 175 miliard zdrojů. Verze 5, která má být vydána do konce roku 2024, bude současně generovat textový a audiovizuální obsah. Počet zdrojů pro vývoj je 100krát větší než množství dat, které má ChatGPT-3. Pokročilá a výkonná verze bude analyzovat data, fungovat jako základ pro chatboty, generovat kód a plnit další funkce virtuálního asistenta. Zatím takto funguje model 3.5, který je náchylný k chybám.