Siitä lähtien kun ChatGPT tuli esiin marraskuussa 2022, generatiivinen tekoäly (genAI) on noussut tärkeään rooliin yritysten toimitusjohtajien ja hallitusten agendalla. Tämän muuntautumiskykyisen teknologian potentiaali on saanut monet organisaatiot harkitsemaan sen käyttöönottoa liiketoimintamalleissaan. On kuitenkin tärkeää ymmärtää, että genAI on vain yksi osa tekoälyä eikä välttämättä ole paras ratkaisu kaikissa tapauksissa.
Tekoälyn käsite on kehittynyt ajan myötä, ja sen historiaa voidaan jakaa kolmeen selkeään vaiheeseen.
Ensimmäinen vaihe on perinteinen analytiikka, jota organisaatiot ovat käyttäneet viimeiset neljä vuosikymmentä. Alun perin tunnettu nimellä liiketoiminta-analytiikka (BI), analytiikka on kehittynyt ajan myötä entistä monimutkaisemmaksi. Analytiikka keskittyy pääasiassa menneiden tietojen tarkastelemiseen ja menneiden tapahtumien ymmärtämiseen.
Seuraava vaihe on ennustava tekoäly. Tämä tulevaisuuteen suuntautuva teknologia analysoi menneitä tietoja tunnistaakseen malleja ja käyttää nykyisiä tietoja tarkkojen ennusteiden tekemiseen tulevista tapahtumista. Ennustavaa tekoälyä käytetään laajalti mallipohjaisissa yrityksissä ja se pysyy vakaana osana organisaatioiden tekoälystrategioita.
Viimeisimpänä meillä on generatiivinen tekoäly eli genAI. Tämä tekoälyn muoto tutkii erityyppistä sisältöä, kuten tekstiä, kuvia, ääntä ja videoita, ja luo uutta sisältöä käyttäjän määrittämien tietojen perusteella. Vaikka genAI:lla on omat vahvuutensa, on tärkeää huomata, että sen osuus käyttötarkoituksista ja malleista on pienempi verrattuna ennustavaan tekoälyyn.
Mielenkiintoisesti ennustava ja generatiivinen tekoäly voivat jo toimia yhteistyössä harmonisesti. Esimerkiksi radiologian kuvia voidaan analysoida molempien tekoälytyyppien avulla luoden raportteja alustavista diagnooseista. Samoin kaivosalan osakkeiden tietoja voidaan hyödyntää raportoimaan osakkeista, joiden arvellaan kasvavan lähitulevaisuudessa. Tästä syystä organisaatiot tarvitsevat yhtenäisen alustan kattavaan tekoälyn kehittämiseen.
Onneksi täydellinen tekoälyn kehittäminen ja käyttöönotto eivät vaadi jokaisen tekoälytyypin kohtelemista erillisenä kokonaisuutena omine infrastruktuureineen. Vaikka genAI voi tarvita lisää suorituskykyä ja parannettua verkkoyhteyttä optimaalista suorituskykyä varten, organisaatioiden ei tarvitse rakentaa kokonaan uutta järjestelmää, ellet sitten suorita massiivisia genAI-käyttöönottoja, kuten Meta tai Microsoft.
Lisäksi ohjausta ja testausta koskevat prosessit voidaan sovittaa ennustavaan tekoälyyn genAI:n tehokkaaksi hallitsemiseksi. Vaikka onkin eroja, kuten genAI:n alttius ”hallusinaatioille”, yleiset riskienhallintaprosessit pysyvät samanlaisina.
Johtavana toimijana tekoälyn työkalujen, tietojen, koulutuksen ja käyttöönoton hallinnassa Domino’s Enterprise AI -alusta on luotettu monien Fortune 100 -yritysten toimesta. Tämä alusta mahdollistaa AI- ja MLOps-tiimien valvoa kattavaa tekoälyn kehittämistä ja käyttöönottoa yhdestä hallintakeskuksesta käsin. Yhdistämällä MLOps yhden alustan alle organisaatiot voivat mahdollistaa kattavan tekoälyn kehityksen, käyttöönoton ja hallinnan.
Lue lisää siitä, miten navigoida vastuullisesti genAI-projektien mahdollisuudet ja haasteet Dominon informatiivisesta whitepaperista vastuullisesta genAI:sta.
UKK:
1. Mikä on genAI?
GenAI viittaa generatiiviseen tekoälyyn, joka tutkii erilaisia sisältötyyppejä ja luo uutta sisältöä käyttäjän määrittämien tietojen perusteella.
2. Mitkä ovat tekoälyn kolme vaihetta?
Tekoälyn kolme vaihetta ovat perinteinen analytiikka, ennustava tekoäly ja generatiivinen tekoäly.
3. Mikä on perinteinen analytiikka?
Perinteinen analytiikka, tunnetaan myös liiketoiminta-analytiikkana (BI), keskittyy menneiden tietojen tarkastelemiseen ja historiallisten tapahtumien ymmärtämiseen.
4. Mikä on ennustava tekoäly?
Ennustava tekoäly käyttää menneitä tietoja mallien tunnistamiseen ja tarkkojen ennusteiden tekemiseen tulevista tapahtumista.
5. Miten ennustava ja generatiivinen tekoäly toimivat yhdessä?
On tapauksia, joissa ennustava ja generatiivinen tekoäly voivat toimia yhdessä. Esimerkiksi radiologian kuvia voidaan analysoida molempien tekoälytyyppien avulla luoden raportteja alustavista diagnooseista.
6. Tarvitsevatko organisaatiot erillistä infrastruktuuria jokaiselle tekoälyn tyypille?
Organisaatioiden ei tarvitse rakentaa kokonaan uutta infrastruktuuria jokaiselle tekoälyn tyypille. Vaikka genAI voi tarvita lisää suorituskykyä ja parannettua verkkoyhteyttä optimaalista suorituskykyä varten, yhtenäinen alusta voi olla käytössä kattavaan tekoälyn kehittämiseen.
7. Voiko ennustavaan tekoälyyn soveltaa hallinnan ja testauksen prosesseja genAI:lle?
Kyllä, ennustavaan tekoälyyn liittyviä hallinnan ja testauksen prosesseja voidaan soveltaa genAI:n tehokkaaseen hallintaan, vaikka riskienhallinnassa voi olla joitain eroja.
8. Mikä on Dominon Enterprise AI -alusta?
Dominon Enterprise AI -alusta on luotettu alusta, jota käyttävät monet Fortune 100 -yritykset tekoälyn työkalujen, tietojen, koulutuksen ja käyttöönoton hallintaan. Se mahdollistaa kattavan tekoälyn kehittämisen ja käyttöönoton yhdestä hallintakeskuksesta käsin.
Määritelmät:
– GenAI: Generatiivinen tekoäly, muoto tekoälystä joka luo uutta sisältöä käyttäjän määrittämien tietojen perusteella.
– Perinteinen analytiikka: Liiketoiminta-analytiikka, joka keskittyy menneiden tietojen tarkastelemiseen ja historiallisten tapahtumien ymmärtämiseen.
– Ennustava tekoäly: Tulevaisuuteen suuntautuva teknologia, joka analysoi menneitä tietoja mallien tunnistamiseksi ja tarkkojen ennusteiden tekemiseksi tulevista tapahtumista.
– Dominon Enterprise AI -alusta: Alusta, jota käytetään tekoälyn työkalujen, tietojen, koulutuksen ja käyttöönoton hallintaan, mahdollistaen kattavan tekoälyn kehittämisen ja käyttöönoton yhdestä hallintakeskuksesta käsin.
Lisää aiheeseen liittyviä linkkejä:
DominosDataLab.com – Dominon Enterprise AI -alustan pääverkkotunnus lisätietojen saamiseksi heidän palveluistaan.
The source of the article is from the blog rugbynews.at