Inteligjenca Artificiale (AI) është bërë pjesë e pandashme e jetës sonë, nga aplikacionet që përdorim çdo ditë deri te mjetet profesionale që ndihmojnë biznese të tëra. Megjithatë, termat që përdoren shpesh në këtë fushë mund të duken të ndërlikuar për ata që nuk janë profesionistë. Ky artikull shpjegon në mënyrë të thjeshtë disa nga termat më të përdorur në botën e AI, që të kuptoni më mirë se çfarë qëndron pas teknologjisë që na rrethon.
Çfarë është AI dhe pse është e rëndësishme
Inteligjenca Artificiale (AI) i referohet aftësisë së kompjuterëve për të kryer detyra që normalisht kërkojnë inteligjencë njerëzore, si të menduarit, të mësuarit, të kuptuarit e gjuhës ose marrja e vendimeve. Shembuj praktikë janë asistentët virtualë si Siri, Alexa apo Google Assistant, sistemet e rekomandimeve në Netflix dhe algoritmet që përdor bankat për të zbuluar mashtrimet.
Termat bazë të AI që duhet t’i dini
Algoritëm
Një algoritëm është si një recetë gatimi: një grup hapash që një kompjuter ndjek për të arritur një rezultat të caktuar. Për shembull, algoritmi që përdor YouTube vendos cilat video t’ju rekomandojë bazuar në historikun tuaj të shikimit.
Të dhënat (Data)
Të dhënat janë “karburanti” i AI-së. Sa më shumë të dhëna të ketë një sistem, aq më saktë mund të mësojë dhe të marrë vendime. Për shembull, një aplikacion për njohjen e fytyrës ka nevojë për mijëra imazhe për t’u trajnuar dhe për të funksionuar mirë.
Model
Një model AI është rezultati i procesit të trajnimit të algoritmeve me të dhëna. Ai mund të krahasohet me trurin e një njeriu që ka mësuar nga përvoja dhe tani mund të përdorë atë dije për të bërë parashikime ose për të dhënë përgjigje.
Machine Learning (ML) – Mësimi nga të dhënat
Çfarë është Machine Learning
Machine Learning (ML) është një degë e AI që i lejon kompjuterëve të mësojnë nga të dhënat dhe të përmirësohen me kohën, pa u programuar drejtpërdrejt për çdo detyrë. Shembull praktik: kur Gmail njeh email-et e padëshiruara (spam), ai mëson nga mesazhet që përdoruesit shënojnë si të padëshiruara.
Llojet e mësimit në ML
Mësimi i mbikëqyrur (Supervised Learning): Sistemi trajnohet me të dhëna që kanë përgjigje të sakta. Shembull: një program që mëson të dallojë mesazhet e marketingut nga ato të zakonshme.
Mësimi i pambikëqyrur (Unsupervised Learning): Sistemi kërkon vetë modele në të dhëna. Shembull: grupimi i përdoruesve sipas preferencave për të rekomanduar produkte.
Mësimi i përforcuar (Reinforcement Learning): Sistemi mëson përmes shpërblimeve dhe gabimeve, siç mëson një fëmijë të ecë. Shembull: algoritmet që luajnë video lojëra dhe bëhen më të mirë me çdo raund.
Deep Learning – Truri artificial
Çfarë është Deep Learning
Deep Learning është një formë më e avancuar e Machine Learning që përdor rrjete nervore artificiale për të përpunuar sasi të mëdha të dhënash. Ai është i aftë të njohë zëra, fytyra apo të përkthejë gjuhë në kohë reale. Shembull praktik janë sistemet që përdor Google Translate.
Rrjetet nervore (Neural Networks)
Një rrjet nervor funksionon si truri i njeriut, ku nyjet (neurons) marrin dhe përpunojnë informacion. Këto rrjete bëjnë të mundur që një AI të kuptojë se një foto përmban një mace dhe jo një qen, pavarësisht këndit apo dritës.
Termat e përdorur në botën e AI
NLP (Natural Language Processing)
Përpunimi i gjuhës natyrore (NLP) i lejon kompjuterëve të kuptojnë dhe të përpunojnë gjuhën njerëzore. Shembuj janë ChatGPT, sistemet e përkthimit automatik dhe biseduesit (chatbots) në faqet e internetit.
Computer Vision
Shikimi kompjuterik i mundëson një AI të analizojë dhe kuptojë imazhet apo videot. Përdoret në makina autonome për të njohur semaforët dhe këmbësorët, ose në spitale për të analizuar imazhet mjekësore.
Algoritmet gjenerative
Algoritmet gjenerative, si ato që përdoren nga DALL·E ose MidJourney, krijojnë imazhe, tekste apo madje edhe muzikë nga udhëzimet e dhëna nga përdoruesi. Ky është një hap i madh drejt kreativitetit artificial.
Overfitting
Një term i zakonshëm në Machine Learning. Overfitting ndodh kur një model mëson shumë mirë të dhënat e trajnimit, por nuk performon mirë me të dhëna të reja. Është si një nxënës që mëson përmendësh një tekst pa kuptuar përmbajtjen.
Bias në AI
Bias i referohet paragjykimeve që mund të ketë një sistem AI për shkak të të dhënave të pasakta ose të njëanshme. Shembull: një algoritëm rekrutimi që favorizon një gjini për shkak se të dhënat historike kanë qenë të pabalancuara.
Prompt
Një prompt është udhëzimi që i jepet një sistemi gjenerativ si ChatGPT. Sa më i qartë dhe i detajuar të jetë prompt-i, aq më cilësore do të jetë përgjigjja që merrni.
Si të kuptoni më mirë botën e AI
Nëse jeni fillestar, një mënyrë e mirë për të kuptuar këta terma është t’i lidhni me shembuj të jetës së përditshme. Për shembull: kur Netflix ju rekomandon një film që ju pëlqen, kjo është Machine Learning në veprim. Kur një aplikacion për shëndetin analizon rrahjet e zemrës suaj, kjo është AI që përdor të dhënat për të ofruar informacione të dobishme. Kur krijoni një imazh me një program gjenerativ, kjo është AI kreative që kombinon algoritme të avancuara për të realizuar vizione unike.
Si të filloni të mësoni për AI
Nëse doni të shihni si funksionon në praktikë, filloni me hapa të thjeshtë. Luani me mjete falas si ChatGPT ose Copilot. Provoni aplikacione si Canva që përdorin AI për të gjeneruar dizajne dhe tekste. Ndiqni kurse bazë në platforma si Coursera ose Udemy që shpjegojnë AI-në në nivel fillestar dhe përdorni YouTube për shpjegime të thjeshta dhe të drejtpërdrejta.
Në përvojën time, kuptimi i këtyre termave më ka ndihmuar jo vetëm të përdor më mirë mjetet e AI-së, por edhe të identifikoj mundësi të reja në punë dhe projekte personale. Filloni duke mësuar termat bazë dhe përdorni shembujt në jetën tuaj të përditshme – do ta shihni se bota e AI nuk është aq e ndërlikuar sa duket.