Πώς να μάθετε AI από το μηδέν το 2023
Πώς να μάθετε AI από το μηδέν το 2023: Ένας πλήρης οδηγός από τους ειδικούς
Ζούμε αυτό που είναι πολύ πιθανόν ένα κομβικό σημείο στην ανθρώπινη ιστορία, όπου η σημασία της Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) γίνεται ολοένα και πιο αναμφισβήτητη. Απλώς λάβετε υπόψη αυτό το στατιστικό στοιχείο: το 97% των ιδιοκτητών επιχειρήσεων αναμένουν ότι το ChatGPT θα επιφέρει θετικές αλλαγές σε τουλάχιστον έναν τομέα της επιχείρησής τους, σύμφωνα με έρευνα του Forbes Advisor. Επιπλέον, εργαλεία όπως το ChatGPT, το Midjourney και το Bard εισάγουν την τεχνητή νοημοσύνη στο mainstream. Αυτό κάνει την τέχνη και την επιστήμη της τεχνητής νοημοσύνης πιο επίκαιρη από ποτέ.
Εάν είστε επίδοξος επιστήμονας δεδομένων, μηχανικός μηχανικής μάθησης, ερευνητής τεχνητής νοημοσύνης ή απλώς λάτρης της τεχνητής νοημοσύνης, αυτός ο οδηγός είναι για εσάς. Σε όλο αυτό το άρθρο, θα αναφέρουμε λεπτομερώς πώς να μάθετε την τεχνητή νοημοσύνη από την αρχή και θα προσφέρουμε πληροφορίες από ειδικούς του κλάδου που θα σας βοηθήσουν να κατευθύνετε το ταξίδι σας. Εκτός από την κάλυψη των δεξιοτήτων και των εργαλείων που θα χρειαστείτε να κατακτήσετε, διερευνούμε επίσης πώς οι επιχειρήσεις μπορούν να αξιοποιήσουν την τεχνητή νοημοσύνη στο σημερινό τοπίο.
Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI);
Η τεχνητή νοημοσύνη ή τεχνητή νοημοσύνη είναι ένας κλάδος της επιστήμης των υπολογιστών που επικεντρώνεται στη δημιουργία συστημάτων που μπορούν να εκτελέσουν εργασίες που κανονικά θα απαιτούσαν ανθρώπινη νοημοσύνη. Αυτά τα καθήκοντα κυμαίνονται από την κατανόηση της φυσικής γλώσσας, την αναγνώριση προτύπων, τη λήψη αποφάσεων και τη μάθηση από την εμπειρία. Η τεχνητή νοημοσύνη είναι ένα ευρύ πεδίο με πολυάριθμα υποπεδία, το καθένα με τους μοναδικούς στόχους και τις εξειδικεύσεις του.
Ποιοι είναι οι διαφορετικοί τύποι τεχνητής νοημοσύνης;
- Τεχνητή στενή νοημοσύνη (ANI): Αυτή είναι η πιο κοινή μορφή τεχνητής νοημοσύνης με την οποία αλληλεπιδρούμε σήμερα. Το ANI έχει σχεδιαστεί για να εκτελεί μια μεμονωμένη εργασία, όπως αναγνώριση φωνής ή συστάσεις σε υπηρεσίες ροής.
- Τεχνητή Γενική Νοημοσύνη (AGI): Ένα AI με AGI έχει την ικανότητα να κατανοεί, να μαθαίνει, να προσαρμόζει και να εφαρμόζει τη γνώση σε ένα ευρύ φάσμα εργασιών σε ανθρώπινο επίπεδο. Ενώ μεγάλα γλωσσικά μοντέλα και εργαλεία όπως το ChatGPT έχουν δείξει την ικανότητα γενίκευσης σε πολλές εργασίες—από το 2023, αυτή εξακολουθεί να είναι μια θεωρητική έννοια.
- Τεχνητή Σούπερ Νοημοσύνη (ASI): Το τελικό επίπεδο της τεχνητής νοημοσύνης, το ASI, αναφέρεται σε ένα μελλοντικό σενάριο όπου η τεχνητή νοημοσύνη ξεπερνά την ανθρώπινη νοημοσύνη σε σχεδόν όλες τις οικονομικά πολύτιμες εργασίες. Αυτή η ιδέα, αν και ενδιαφέρουσα, παραμένει σε μεγάλο βαθμό εικαστική.
Η διαφορά μεταξύ επιστήμης δεδομένων, τεχνητής νοημοσύνης, μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης
Εάν είστε νέοι σε αυτό το θέμα, μπορεί επίσης να δείτε τους όρους «μηχανική μάθηση», «βαθιά μάθηση», «επιστήμη δεδομένων» και άλλοι να εισχωρούν στη συζήτηση της τεχνητής νοημοσύνης. Η τεχνητή νοημοσύνη είναι ένα ευρύ πεδίο με πολλά υποσύνολα, όπως η Μηχανική Μάθηση (ML) και η Βαθιά Μάθηση (DL).
Αν και δεν υπάρχει επίσημος ορισμός για κανέναν από αυτούς τους όρους, και ενώ οι ειδικοί διαφωνούν για τα ακριβή όρια, υπάρχει μια αυξανόμενη συναίνεση σχετικά με το ευρύ πεδίο εφαρμογής κάθε όρου. Ακολουθεί μια ανάλυση του τρόπου με τον οποίο μπορούν να οριστούν αυτοί οι όροι:
- Η τεχνητή νοημοσύνη αναφέρεται σε συστήματα υπολογιστών που μπορούν να συμπεριφέρονται έξυπνα, να συλλογίζονται και να μαθαίνουν σαν άνθρωποι.
- Η μηχανική μάθηση είναι ένα υποσύνολο της τεχνητής νοημοσύνης που επικεντρώνεται στην ανάπτυξη αλγορίθμων με δυνατότητα μάθησης χωρίς ρητά προγραμματισμό.
- Η βαθιά εκμάθηση είναι ένα υποσύνολο της μηχανικής μάθησης. Είναι υπεύθυνο για πολλές από τις ειδήσεις που προκαλούν δέος σχετικά με την τεχνητή νοημοσύνη στις ειδήσεις (π.χ. αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα, ChatGPT). Οι αλγόριθμοι βαθιάς μάθησης εμπνέονται από τη δομή του εγκεφάλου και λειτουργούν εξαιρετικά καλά με μη δομημένα δεδομένα, όπως εικόνες, βίντεο ή κείμενο.
Η επιστήμη των δεδομένων είναι ένα διεπιστημονικό πεδίο που χρησιμοποιεί όλα τα παραπάνω, μεταξύ άλλων δεξιοτήτων όπως ανάλυση δεδομένων, στατιστικά στοιχεία, οπτικοποίηση δεδομένων και άλλα, για να αποκτήσει πληροφορίες από τα δεδομένα.
Γιατί να μάθουμε Τεχνητή Νοημοσύνη αυτή τη στιγμή;
Το AI είναι ένα ταχέως αναπτυσσόμενο πεδίο
Η τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι το μέλλον. είναι το παρόν. Ο αριθμός των θέσεων εργασίας σε τεχνητή νοημοσύνη έχει σημειώσει σημαντική αύξηση τα τελευταία χρόνια. Σύμφωνα με την έκθεση Future of Jobs του Παγκόσμιου Οικονομικού Φόρουμ, οι ειδικοί της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης βρίσκονται στην κορυφή της λίστας των ταχέως αναπτυσσόμενων θέσεων εργασίας τα επόμενα πέντε χρόνια. Καθώς οι βιομηχανίες συνεχίζουν να υιοθετούν τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης για να εξορθολογίσουν τις δραστηριότητές τους και να λαμβάνουν καλύτερες αποφάσεις, η ζήτηση για ειδικούς τεχνητής νοημοσύνης πιθανότατα θα αυξηθεί.
Αυτή η πρόβλεψη τονίζεται περαιτέρω στην προβλεπόμενη αύξηση του μεγέθους της αγοράς τεχνητής νοημοσύνης μεταξύ 2021 και 2030.
Η τεχνητή νοημοσύνη είναι μια υψηλά αμειβόμενη δουλειά
Φυσικά, η αύξηση της ζήτησης για δεξιότητες τεχνητής νοημοσύνης συνοδεύεται από ελκυστική αποζημίωση. Σύμφωνα με στοιχεία από το Glassdoor, από το 2023, ο μέσος μισθός ενός μηχανικού AI στις Ηνωμένες Πολιτείες είναι 128.479 $ ετησίως, με δυνατότητα για μπόνους και κατανομή κερδών. Οι μηχανικοί μηχανικής μάθησης και οι επιστήμονες δεδομένων είναι εξίσου καλοπληρωμένοι, με μέσους μισθούς 133.111 $ και 126.888 $ ετησίως, αντίστοιχα. Αυτή η οικονομική αποζημίωση αντανακλά την αξία και τον αντίκτυπο των δεξιοτήτων τεχνητής νοημοσύνης στην αγορά.
Πηγή:
