Naukowa koncepcja sztucznej inteligencji opiera się na trzech filarach: asymilacji danych, ich analizie oraz wdrożeniu odpowiednich reakcji lub działań.

Asymilacja informacji
Każda interakcja na stronie internetowej generuje dane. Są one przechwytywane, zapisywane, a następnie przekazywane sztucznej inteligencji. Czasami należy je zanonimizować, ponieważ zgodnie z RODO aktywność użytkownika w sieci nie powinna być łączona z jego danymi osobowymi.

Aby przechwycić informacje i przełożyć je na język zrozumiały dla programów AI, naukowcy tworzą algorytmy uczenia się, nazywane niekiedy „sztucznymi neuronami”. Umożliwiają one na przykład rozszyfrowywanie tysięcy obrazów. Przetwarzają każdy z nich piksel po pikselu, aż utworzą zbiory danych. Inne z kolei programy i algorytmy zostały zaprojektowane do przechwytywania informacji z Big Data, które służą do uczenia algorytmów uczących.

Cloud Computing zapewnia moc obliczeniową będącą w stanie sprostać tak złożonej technologii. Umożliwia natychmiastowe wydobycie potencjału z danych i pełne ich wykorzystanie.

Analiza danych
Informacje przetwarzane i rozszyfrowywane przez sztuczną inteligencję stanowią podstawę jej samego uczenia się, określanego mianem uczenia głębokiego lub z Ang. Deep Learning. W celu znalezienia właściwej odpowiedzi na określony problem naukowcy ustalają kryteria, które należy zastosować w każdej sytuacji. Algorytmy uczenia maszynowego stopniowo wzbogacają listę kryteriów i proponują nowe, coraz bardziej trafne odpowiedzi.

Im więcej nowych danych zasila AI, tym gęstsza staje się sztuczna sieć neuronowa wyspecjalizowana w głębokim uczeniu. Sztuczna inteligencja uczy się i rozumie, a to wymaga zapewnienia odpowiednich warunków, takich jak stała dostępność Big Data oraz świeżość i wiarygodność danych wejściowych. Data Mining (eksploracja danych) to proces analityczny, który umożliwia zbieranie i porównywanie danych w celu identyfikacji podobieństw i trendów rynkowych, jednym słowem – przekształcanie danych w wartość. Rozwój sztucznej inteligencji możliwy jest dzięki potężnej mocy obliczeniowej algorytmów i dostępowi do danych.

Jeśli moc obliczeniowa nie byłaby stale zwiększana, interakcje między sztucznymi sieciami neuronowymi zostałyby spowolnione, co z kolei spowodowałoby obniżenie potencjału AI. Dlatego bardzo szybko pojawiło się zapotrzebowanie na wydajne karty graficzne. W odpowiedzi na potrzeby specjalistów data science poszukujących sposobów optymalizacji zasobów technicznych wprowadziliśmy rozwiązania, takie jak OVHcloud AI Training, dostępne w ramach naszej usługi Public Cloud.

Dzięki nim użytkownicy mogą automatycznie, bez udziału człowieka, optymalizować zasoby przeznaczone do trenowania AI.

Sieci Deep Learning stają się coraz szybsze i coraz wydajniejsze. Przetwarzanie danych jest niemal natychmiastowe, co zwiększa liczbę zastosowań sztucznej inteligencji. Uczenie przez wzmacnianie (z Ang. Reinforcement Learning) nie ma granic – każda nowa informacja zwiększa precyzję AI.

Wdrożenie odpowiednich reakcji lub działań
Po zinterpretowaniu, porównaniu i przeanalizowaniu danych, sztuczna inteligencja jest w stanie zaproponować odpowiedź lub reakcję zgodną z oczekiwaniami. Jest to forma „odruchu poznawczego”, który eksperci zajmujący się danymi muszą uprzednio zdefiniować, aby sztuczna inteligencja mogła:

• Wyświetlać rekomendacje wideo dostosowane do odbiorcy (inteligencja relacyjna).
• Automatyzować powtarzalne zadania (inteligentna automatyzacja).
• Realizować tłumaczenia w czasie rzeczywistym (analiza semantyczna, interpretacja języków).
• Identyfikować obiecujące trendy rynkowe dla start-upów lub kierowników projektu (inteligencja biznesowa).
• Wyodrębniać określone obiekty (na przykład zwierzęta) z tysięcy zdjęć (rozpoznawanie wizualne).
• Zaparkować pojazd autonomiczny w odpowiednim miejscu (odruch poznawczy, propriocepcja).

Źródło: https://www.ovhcloud.com/pl/public-cloud/artificial-intelligence-definition/