Ātrās mākslīgā intelekta tehnoloģiju attīstības tempu ir pievērsuši uzņēmumu izpilddirektori un valdes visā pasaulē. Pēdējās PwC ziņojumā apstiprināts, ka 84% CIO plāno līdz 2024. gadam iekļaut radījošo mākslīgo intelektu (genAI) savos biznesa modeļos. Lai gan genAI neskaitāmiem gadījumiem ir pārveidojošs potenciāls, ir svarīgi atzīt, ka tas ir tikai viena mākslīgā intelekta aspekta daļa un var ne vienmēr būt optimālais risinājums ikvienā lietojumā.
Mākslīgā intelekta joma ir pieredzējusi ievērojamu attīstību gadiem ejot. Tas, kas agrāk tika uzskatīts par mākslīgo intelektu, ir svarīgi mainījies, ar tehnoloģiju attīstību mēs esam pārveidojuši mūsu izpratni par tā iespējām. Plānā teikts, ka mākslīgā intelekta vēsture var izdalīties trīs atšķirīgās fāzēs.
Tradicionālā analītika, kas bija raksturīga pēdējās četrās desmitgadēs, izmantoja biznesa inteliģenci (BI), lai analizētu vēsturisko datus un iegūtu izpratni par pagātnes notikumiem. Attīstoties tehnoloģijām, termins pārvērtās par analītiku, lai atspoguļotu tās pieaugošo sofistifikāciju.
Priekšredzama mākslīgā intelekta tehnoloģija, no otras puses, izmanto vēsturiskos datus, lai identificētu modeļus un ģenerētu precīzas prognozes par nākotnes notikumiem. Šī tehnoloģija ļauj organizācijām pieņemt informētus lēmumus, pamatojoties uz prognozētajiem rezultātiem.
Jaunākais genAI papildinājums mākslīgajā intelekta ainavā ir fokusēts uz saturu, piemēram, tekstu, attēliem, audio un video materiālu ģenerēšanu, atbilstoši lietotāja noteiktajām kritērijām. Lai gan genAI veido ievērojamu lietojumu un modeļu daļu, tas pašlaik veido tikai apmēram 15%, kā apstiprina Domino operatīvais direktors Tomass Robinsons.
Ir interesantas situācijas, kad prognozējošs un radījošs mākslīgais intelekts sadarbojas, lai uzlabotu rezultātus. Piemēram, apvienojot radioloģisko attēlu analīzi ar sākotnēju diagnostikas ziņojumu ģenerēšanu vai izmantojot akciju dati bloku ieguvi, lai sagatavotu ziņojumus par iespējamiem peļņu nesošiem ieguldījumiem. Šī sinerģija rada nepieciešamību pēc vienotas platformas, kas atvieglo pilnīgas mākslīgā intelekta attīstības veicināšanu.
Par laimi, organizācijām nav jāuztver katra veida mākslīgo intelektu kā izolētas entītijas ar atšķirīgām stapēm. Pilna mākslīgā intelekta attīstība un izvietošana prasa kopīgu platformu, kas atbalsta gan prognozējošo, gan radījošo mākslīgo intelektu. Lai gan genAI varētu prasīt papildu skaitļošanas resursus un tīkla resursus, lielākajām organizācijām nav nepieciešama jauna infrastruktūra, ja vien genAI izvietojums nav ļoti plašs.
Arī vadības un testēšanas procesiem nav nepieciešams pilnīgi pārstrādāt. Protams, ir atšķirības starp prognozējošā mākslīgā intelekta un radījošā mākslīgā intelekta radītajiem riskiem, piemēram, genAI jutīgums “halucinācijām”. Tomēr stingras testēšanas, validācijas un nepārtrauktas uzraudzības principi attiecas gan uz prognozējošo, gan radījošo mākslīgo intelektu.
Lai atvieglotu mākslīgā intelekta rīku, datu, apmācības un izvietošanas bezproblēmu pārvaldību, vairākas Fortune 100 kompānijas uzticas Domino Enterprise AI platformai. Šī platforma apvieno prognozējošo un radījošo mākslīgo intelektu vienotā vadības centrā, ļaujot AI un MLOps komandām pilnvērtīgi attīstīt, izvietot un pārvaldīt pilnu mākslīgo intelektu.
Atklājiet savu genAI projektu potenciālu un pārvaldiet saistītos riskus atbildīgi. Izpētiet Domino bezmaksas baltā grāmata par atbildīgu genAI, lai uzzinātu, kā navigēt mākslīgā intelekta pasaules atalgojumos un izaicinājumos.
Bieži uzdotie jautājumi:
1. Kas ir radījošs mākslīgais intelekts (genAI)?
Radījošs mākslīgais intelekts, kas pazīstams arī kā genAI, ir veids, kādā mākslīgais intelekts fokusējas uz saturu, piemēram, tekstu, attēliem, audio un video, kas tiek ģenerēts, pamatojoties uz lietotāja noteiktajiem kritērijiem. Tas ir jaunākais piedāvājums mākslīgā intelekta ainavā.
2. Kādas ir trim mākslīgā intelekta fāzēm?
Mākslīgā intelekta trīs fāzes ir:
– Tradicionālā analītika: Šajā pieejā tiek izmantota biznesa inteleģence (BI), lai analizētu vēsturiskos datus un gūtu izpratni par pagātnes notikumiem.
– Priekšredzama mākslīgā intelekta: Šāda veida mākslīgais intelekts izmanto vēsturiskos datus, lai identificētu modeļus un veiktu precīzas prognozes par nākotnes notikumiem.
– Radījošais mākslīgais intelekts: GenAI koncentrējas uz saturu, kas tiek ģenerēts atbilstoši lietotāja noteiktajiem kritērijiem.
3. Vai prognozējošs un radījošs mākslīgais intelekts var sadarboties?
Jā, prognozējošs un radījošs mākslīgais intelekts var sadarboties, lai uzlabotu rezultātus. Piemēram, apvienojot radioloģisko attēlu analīzi ar sākotnēju diagnostikas ziņojumu ģenerēšanu vai izmantojot akciju datu bloku ieguvi, lai izveidotu ziņojumus par potenciāli peļņu nesošiem ieguldījumiem.
4. Vai genAI izvietošanai ir nepieciešama atsevišķa infrastruktūra?
Lielākajām organizācijām nav nepieciešama pilnīgi jauna infrastruktūra genAI izvietošanai, ja tā nav plašā mērogā. Lai gan genAI var prasīt papildu skaitļošanas resursus un tīkla resursus, ir labāk izmantot vienotu platformu, kas atbalsta gan prognozējošo, gan radījošo mākslīgo intelektu.
5. Kā var pārvaldīt mākslīgo intelektu rīkus, datus, apmācību un izvietošanu bez problēmām?
Vairākas Fortune 100 kompānijas uzticas Domino Enterprise AI platformai, lai atvieglotu mākslīgā intelekta rīku, datu, apmācības un izvietošanas bezproblēmu pārvaldību. Šī platforma apvieno prognozējošo un radījošo mākslīgo intelektu vienotā vadības centrā, ļaujot AI un MLOps komandām pilnvērtīgi attīstīt, izvietot un pārvaldīt pilnu mākslīgo intelektu.
Glosārijs:
– AI: Mākslīgais intelekts
– genAI: Radījošs mākslīgais intelekts (Generative AI)
– BI: Biznesa inteleģence (Business Intelligence)
– MLOps: Mašīnmācīšanās operācijas (Machine Learning Operations)
Ieteiktās saistītās saites:
– Domino: Domino oficiālā tīmekļa vieta, uz kuru atsaucas rakstā minētā Domino Enterprise AI platforma.
– Domino baltās grāmatas: Piekļūstiet Domino baltajām grāmatām, ieskaitot bezmaksas baltās grāmatas par atbildīgu genAI, kas minēta rakstā.
The source of the article is from the blog lokale-komercyjne.pl