Швидкий прогрес технології штучного інтелекту захоплює увагу керівників підприємств та рад директорів по всьому світу. Згідно з останнім звітом компанії PwC, 84% глав IT-відділів планують впроваджувати засоби генеративного штучного інтелекту (genAI) в свої бізнес-моделі до 2024 року. Хоча genAI безумовно має перетворюючі здібності, важливо розуміти, що воно є лише одним аспектом панорами штучного інтелекту і може не бути оптимальним рішенням для кожного випадку використання.
Сфера штучного інтелекту пройшла значні зміни за роки свого існування. Те, що раніше вважалося штучним інтелектом, суттєво змінилося, оскільки прогрес технології переконфігурував наше розуміння його можливостей. В загальних термінах, історію штучного інтелекту можна розділити на три фази.
Традиційна аналітика, яка протягом останніх чотирьох десятиліть була популярною, використовувала бізнес-інтелект (BI) для аналізу історичних даних та отримання пізнавальних висновків про минулі події. З розвитком технології термін змінився на аналітику, щоб відображати його зростаючу складність.
Прогнозний штучний інтелект, з іншого боку, використовує історичні дані для виявлення патернів та генерації точних прогнозів про майбутні події. Ця передбачувальна технологія дозволяє організаціям приймати обґрунтовані рішення на основі передбачуваних результатів.
GenAI, останній додаток до панорами штучного інтелекту, спрямований на генерацію вмісту, такого як текст, зображення, аудіо та відео, згідно з визначеними користувачем критеріями. Хоча genAI становить значну частку випадків використання та моделей, наразі воно представляє лише близько 15%, як підтверджено главою операційним управління Domino Томасом Робінсоном.
Цікаво, що існують випадки, коли прогнозний та генеративний штучний інтелект співпрацюють для покращення результатів. Наприклад, поєднання аналізу радіологічних зображень з генерацією попередніх діагностичних звітів або використання даних про акції для генерації звітів про потенційно прибуткові інвестиції. Ці спільні зусилля залучають до необхідності єдиної платформи, яка сприяє розвитку повного штучного інтелекту.
На щастя, організації не повинні розглядати кожен тип штучного інтелекту як ізольовані сутності з власними наборами інструментів. Розвиток і впровадження повного штучного інтелекту потребує спільної платформи, яка враховує підтримку як прогнозувального, так і генеративного штучного інтелекту. Хоча genAI може вимагати додаткової обчислювальної потужності та мережевих ресурсів, будувати цілком нову інфраструктуру є непотрібним для більшості організацій, якщо їх використання genAI не є масштабним.
Також управління та процеси тестування не потребують повного перегляду. Звичайно, є різниця між управлінням ризиками, пов’язаними з прогнозним та генеративним штучним інтелектом, таким як “галюцинації” genAI. Однак принципи ретельного тестування, перевірки та постійного моніторингу застосовуються як до прогнозного, так і до генеративного штучного інтелекту.
Для сприяння безперешкодному управлінню засобами ШІ, даними, тренуванням та впровадженням, багато компаній з Fortune 100 довіряють платформі Domino Enterprise AI. Ця платформа об’єднує прогнозний та генеративний штучний інтелект під одним центром керування, надаючи командам з ШІ та MLOps здатність розробляти, впроваджувати та керувати повним розвитком, впровадженням та управлінням штучним інтелектом з легкістю.
Розкрийте потенціал своїх проектів genAI, відповідально управляючи пов’язаними ризиками. Ознайомтесь з безкоштовною білизною Domino про відповідальне використання genAI, щоб дізнатися, як орієнтуватися в перевагах та викликах у світі штучного інтелекту.
Часто задавані питання:
1. Що таке генеративний штучний інтелект (genAI)?
Генеративний штучний інтелект, також відомий як genAI, є типом штучного інтелекту, який спрямовується на генерацію вмісту, такого як текст, зображення, аудіо та відео, заснованого на визначених користувачем критеріях. Це останній додаток до панорами штучного інтелекту.
2. Які є три фази розвитку штучного інтелекту?
Три фази розвитку штучного інтелекту включають:
– Традиційна аналітика: Цей підхід використовує бізнес-інтелект (BI) для аналізу історичних даних та отримання пізнавальних висновків про минулі події.
– Прогнозний штучний інтелект: Цей тип штучного інтелекту використовує історичні дані для виявлення патернів та генерації точних прогнозів майбутніх подій.
– Генеративний штучний інтелект: GenAI спрямовується на генерацію вмісту заснованого на визначених користувачем критеріях.
3. Чи можуть прогнозний та генеративний штучний інтелект співпрацювати?
Так, прогнозний та генеративний штучний інтелект можуть співпрацювати для покращення результатів. Наприклад, поєднання аналізу радіологічних зображень з генерацією попередніх діагностичних звітів або використання даних про акції для генерації звітів про потенційно прибуткові інвестиції.
4. Чи необхідна окрема інфраструктура для впровадження genAI?
Для більшості організацій побудова цілком нової інфраструктури для впровадження genAI є незазначною, крім випадків масштабних розгортань. Хоча genAI може потребувати додаткової обчислювальної потужності та мережевих ресурсів, бажано мати загальну платформу, яка підтримує як прогнозний, так
The source of the article is from the blog newyorkpostgazette.com