Nuo ChatGPT atsiradimo 2022 m. lapkričio mėn., generatyvus dirbtinis intelektas (genAI) tapo pagrindiniu dalyku įmonių generalinių direktorių ir valdybų susirūpinimui. Šios transformacinės technologijos potencialas privertė daugelį organizacijų apsvarstyti jos įgyvendinimą savo verslo modeliuose. Tačiau svarbu pripažinti, kad genAI yra tik vienas iš dirbtinio intelekto aspektų ir gali ne visada būti geriausias sprendimas kiekvienam atvejui.
Dirbtinio intelekto sąvoka keitėsi laikui bėgant ir jos istorija gali būti suskirstyta į tris skirtingas fazes.
Pirma, yra tradicinė analitika, kurią organizacijos naudojo pastaraisiais keturiais dešimtmečiais. Pradžioje žinoma kaip verslo intelektas (BI), analitiniai įrankiai laikui bėgant tapo vis sudėtingesni. Analitika daugiausia dėmesio skiria praeities duomenims, siekiant rasti įžvalgas apie ankstesnius įvykius.
Kitą fazę sudaro prognozuojamasis dirbtinis intelektas. Ši į priekį žiūrinti technologija analizuoja praeities duomenis, siekdama nustatyti modelius ir naudoja dabartinius duomenis, kad atliktų tikslas paremtus prognozes apie ateities įvykius. Prognozuojamasis dirbtinis intelektas plačiai naudojamas modeliu grindžiamose įmonėse ir lieka pagrindinis organizacijų dirbtinio intelekto strategijų elementas.
Galų gale, turime generatyvųjį dirbtinį intelektą arba genAI. Šis dirbtinio intelekto tipas nagrinėja įvairius turinio tipus, tokius kaip tekstas, vaizdai, garso ir vaizdo įrašai, ir pagal vartotojo nurodymus generuoja naują turinį. Nors genAI turi savo stiprybių, svarbu pažymėti, kad jis sudaro mažesnę dalį naudojimo atvejų ir modelių palyginti su prognozuojamojo dirbtinio intelekto.
Įdomu tai, kad jau yra atvejų, kai prognozuojamasis ir generatyvusis dirbtinis intelektas harmoningai bendradarbiauja. Pavyzdžiui, radiologijos vaizdai gali būti analizuojami naudojant abu dirbtinio intelekto tipus, kad būtų galima sudaryti preliminarias diagnozes ataskaitas. Panašiai, iškasenų akcijų duomenys gali generuoti ataskaitas apie akcijas, kurios tikėtina ateityje pakils. Dėl šios priežasties organizacijoms reikalinga vieninga platforma visapusiškam dirbtinio intelekto plėtojimui.
Laimei, visiška dirbtinio intelekto plėtra ir įdiegimas nereikalauja nagrinėti kiekvieno dirbtinio intelekto tipo kaip atskirai esančio subjekto su savo infrastruktūra. Nors genAI optimaliai veikimui gali prireikti papildomo galingumo ir pagerinto tinklo ryšio, organizacijos neturi statyti visiškai naujos technologinės bazės, nebent jos atlieka masinius genAI diegimus, panašius į Meta ar Microsoft.
Be to, valdymo ir testavimo procesai gali būti pritaikyti iš prognozuojamojo dirbtinio intelekto, kad genAI būtų efektyviai valdomas. Nors yra skirtingumų, pavyzdžiui, genAI jautrumas „halucinacijoms”, bendros rizikos valdymo procedūros išlieka panašios.
Vedant AI įrankių, duomenų, mokymo ir įdiegimo valdymą, „Domino” įmonės Enterprise AI platforma pasitiki daugybė Fortune 100 įmonių. Ši platforma leidžia AI ir MLOps komandoms stebėti kompleksinį AI plėtojimą ir įdiegimą iš vieno kontrolinio centro. Naudojant vieningą platformą, organizacijos gali įgalinti visapusišką AI plėtrą, įdiegimą ir valdymą.
Sužinokite, kaip atsakingai tvarkyti genAI projektų galimybes ir iššūkius su „Domino” įdomiu žurnalo straipsniu apie atsakingą genAI.
D.U.K.:
1. Kas yra genAI?
GenAI reiškia generatyvų dirbtinį intelektą, dirbtinio intelekto formą, kuri nagrinėja skirtingo tipo turinį ir pagal vartotojo specifikacijas generuoja naują turinį.
2. Kas yra trijų dirbtinio intelekto fazės?
Dirbtinio intelekto trys fazės yra tradicinė analitika, prognozuojamasis dirbtinis intelektas ir generatyvusis dirbtinis intelektas.
3. Kas yra tradicinė analitika?
Tradicinė analitika, taip pat žinoma kaip verslo intelektas (BI), skirta įsigilinti į praeities duomenis ir atskleisti įžvalgas apie ankstesnius įvykius.
4. Kas yra prognozuojamasis dirbtinis intelektas?
Prognozuojamasis dirbtinis intelektas naudoja praeities duomenis, siekdamas nustatyti modelius ir tiksliai prognozuoti ateities įvykius.
5. Kaip prognozuojamasis ir generatyvusis dirbtinis intelektas bendradarbiauja?
Yra atvejų, kai prognozuojamasis ir generatyvusis dirbtinis intelektas gali bendradarbiauti. Pavyzdžiui, radiologijos vaizdai gali būti analizuojami naudojant abu dirbtinio intelekto tipus, kad būtų galima sudaryti preliminarias diagnozes ataskaitas.
6. Ar organizacijos turi skirtą infrastruktūrą kiekvienam dirbtinio intelekto tipui?
Organizacijoms nereikia statyti visiškai naujos infrastruktūros kiekvienam dirbtinio intelekto tipui. Nors genAI veikimui gali prireikti papildomo galingumo ir pagerinto tinklo ryšio, vieninga platforma gali būti naudojama visapusiškam dirbtinio intelekto plėtojimui.
7. Ar galima pritaikyti prognozuojamojo dirbtinio intelekto valdymo ir testavimo procesus genAI atvejui?
Taip, iš prognozuojamojo dirbtinio intelekto galima pritaikyti valdymo ir testavimo procesus genAI veiksmingam valdymui, nors gali būti kai kurie rizikos valdymo skirtumai.
8. Kas yra „Domino” įmonės Enterprise AI platforma?
„Domino” įmonės Enterprise AI platforma yra patikima platforma, kurią pasitiki daugybė Fortune 100 įmonių, ir naudojama valdyti AI įrankius, duomenis, mokymą ir diegimą. Ji leidžia visapusiškai plėtoti ir diegti AI iš vieno kontrolinio centro.
Apibrėžimai:
– GenAI: Generatyvus dirbtinis intelektas, dirbtinio intelekto forma, kuri generuoja naują turinį, atsižvelgdama į vartotojo specifikacijas.
– Tradicinė analitika: Verslo intelektas, kuris įsižiūri į praeities duomenis ir atskleidžia įžvalgas apie ankstesnius įvykius.
– Prognozuojamasis dirbtinis intelektas: Į priekį žiūrinti technologija, kuri analizuoja praeities duomenis, siekdama nustatyti modelius ir tiksliai prognozuoti ateities įvykius.
– „Domino” įmonės Enterprise AI platforma: Platforma, naudojama valdyti AI įrankius, duomenis, mokymą ir diegimą, leidžianti visapusiškai plėtoti ir diegti AI iš vieno kontrolinio centro.
Susijusios nuorodos:
DominosDataLab.com – „Domino” įmonės Enterprise AI platformos pagrindinė domena, kuriame galite gauti daugiau informacijos apie jų paslaugas.
The source of the article is from the blog zaman.co.at