Από τότε που εμφανίστηκε το ChatGPT τον Νοέμβριο του 2022, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη (genAI) έχει καταλάβει την προσοχή των διευθυντών επιχειρήσεων και των διοικητικών συμβουλίων επιχειρήσεων. Ο δυναμικός αυτής της μεταστροφικής τεχνολογίας έχει οδηγήσει πολλές οργανώσεις να εξετάσουν την εφαρμογή της στα μοντέλα των επιχειρήσεών τους. Ωστόσο, είναι σημαντικό να αναγνωρίσουμε ότι η genAI είναι μόνο ένα μέρος της τεχνητής νοημοσύνης και μπορεί να μην είναι η καλύτερη λύση για κάθε περίπτωση χρήσης.
Το έννοια της τεχνητής νοημοσύνης έχει εξελιχθεί με τον καιρό και η ιστορία της μπορεί να κατηγοριοποιηθεί σε τρεις διακριτές φάσεις.
Πρώτον, υπάρχει η παραδοσιακή αναλυτική, η οποία χρησιμοποιείται από οργανώσεις τα τελευταία τέσσερα δεκαετίες. Αρχικά γνωστή ως επιχειρηματική νοημοσύνη (BI), οι αναλυτικές εργαλειοθήκες έχουν γίνει πιο εξελιγμένες με τον καιρό. Η αναλυτική επικεντρώνεται κυρίως στην ανατροφοδότηση στο παρελθόν για την ανακάλυψη πληροφοριών για ιστορικά γεγονότα.
Η επόμενη φάση είναι η προβλεπτική τεχνητή νοημοσύνη. Αυτή η τεχνολογία προβλέπει το μέλλον αναλύοντας προηγούμενα δεδομένα για την αναγνώριση μοτίβων και χρησιμοποιεί τα τρέχοντα δεδομένα για την πρόβλεψη ακριβείς πληροφορίες για μελλοντικά γεγονότα. Η προβλεπτική τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται ευρέως σε επιχειρήσεις με μοντέλα και παραμένει στρατηγικό στοιχείο στις στρατηγικές τεχνητής νοημοσύνης των οργανώσεων.
Τέλος, έχουμε τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη, ή genAI. Αυτή η μορφή τεχνητής νοημοσύνης εξετάζει διάφορους τύπους περιεχομένου, όπως κείμενο, εικόνες, ήχος και βίντεο, και δημιουργεί νέο περιεχόμενο με βάση τις προδιαγραφές του χρήστη. Παρόλο που η genAI έχει τα δικά της πλεονεκτήματα, είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι αποτελεί μικρότερο ποσοστό στις περιπτώσεις χρήσης και στα μοντέλα σε σύγκριση με την προβλεπτική τεχνητή νοημοσύνη.
Ενδιαφέρονται, ήδη υπάρχουν περιπτώσεις όπου η προβλεπτική και η γενετική τεχνητή νοημοσύνη συνεργάζονται αρμονικά. Για παράδειγμα, οι ακτινολογικές εικόνες μπορούν να αναλυθούν χρησιμοποιώντας και τα δύο είδη τεχνητής νοημοσύνης για να δημιουργηθούν αναφορές για προκαταρκτικές διαγνώσεις. Με παρόμοιο τρόπο, τα δεδομένα των μετοχών μπορούν να δημιουργήσουν αναφορές για τις μετοχές που πιθανόν να αυξηθούν στο μέλλον. Ως αποτέλεσμα, οι οργανισμοί χρειάζονται μια ενοποιημένη πλατφόρμα για την ολοκληρωμένη ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης.
Ευτυχώς, η ολοκληρωμένη ανάπτυξη και εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης δεν απαιτεί τη μεταχείριση κάθε είδους τεχνητής νοημοσύνης ως ξεχωριστής οντότητας με τη δική της υποδομή. Παρόλο που η genAI μπορεί να απαιτεί πρόσθετη ισχύ και βελτιωμένο δίκτυο για βέλτιστη απόδοση, οι οργανισμοί δεν πρέπει να κατασκευάσουν μια εντελώς νέα στοίβα εκτός εάν πρόκειται για μαζικές εφαρμογές genAI όπως η Meta ή η Microsoft.
Επιπλέον, οι διαδικασίες διακυβέρνησης και δοκιμής μπορούν να προσαρμοστούν από την προβλεπτική τεχνητή νοημοσύνη για την αποτελεσματική διαχείριση της genAI. Αν και υπάρχουν διαφοροποιήσεις, όπως η ευαισθησία της genAI στις “αλληλοεπιδράσεις”, οι γενικές διαδικασίες διαχείρισης των κινδύνων παραμένουν παρόμοιες.
Προηγμένη στη διαχείριση των εργαλείων, των δεδομένων, της εκπαίδευσης και της εφαρμογής της τεχνητής νοημοσύνης, η πλατφόρμα της Domino για την κατανόηση της ανάπτυξης και της εφαρμογής της τεχνητής νοημοσύνης απ
The source of the article is from the blog tvbzorg.com