Tehisintellekt (AI) on viimastel aastatel kogenud kiiret tõusu, püüdes nii ekspertide kui ka huviliste tähelepanu. Siiski kaasneb selle põnevusega arutelu AI ülevõlli kiituse võimalike puuduste üle. Kuigi mõned väidavad, et AI ümber valitsev vaimustus võib varjutada tõelisi teaduslikke edusamme, rõhutavad teised vajadust leida tasakaal entusiasmi ja realismi vahel, tagamaks AI-põhise kaubanduse tervislikku kasvu.
Debatt muutub oluliseks, kuna ettevõtted tormavad AI potentsiaalil põhineva kasu saamiseks. Demis Hassabis, DeepMindi kaasasutaja, tõmbab paralleele praeguse AI meeletuse ja krüptoraha buumi vahel, väljendades muret nende mõju üle valdkonna arengule. Selle asemel, et tugineda otsetsiteeringutele, on oluline märkida, et Hassabis on rõhutanud vajadust arutada AI investeeringutega seotud vaimustuse tagajärgi.
Üks murettekitav aspekt on keskendumine genereerivale AI-le teiste AI kategooriate kahjuks. Muddu Sudhakar, Aisera kaasasutaja ja tegevjuht, rõhutab vajadust laiemaks vaateks AI-le. Rõhk genereerival AI-l võib varjutada teisi valdkondi, piirata nende valdkondade uurimist ja takistada innovatsiooni. Arvatakse, et kuigi genereeriv AI on võimas, on see vaid üks osa laiast AI maastikust.
Huvi AI vastu jätkab kasvamist, kus tarbijad kaasavad end aktiivselt AI tehnoloogiatega igapäevaelus. Vastavalt PYMNTS Intelligence’i raportile suhtleb keskmine tarbija umbes viie AI tehnoloogiaga nädalas, alustades veebibrausimisest ja lõpetades navigatsioonirakendustega. Eriti ameeriklased on innukad uurima AI assistente ülesanneteks nagu reiside broneerimine, kogedes personaliseerimist, mida AI toob autoteekondadesse. Genereeriv AI mängib olulist rolli soovituste kohandamisel, et vastata kasutajate käitumisele ja eelistustele, tõstes kogemuse üles gener
AI buumi on Hassabise poolt võrreldud spekulatiivsete mullidega. Kuigi mõned eksperdid väidavad, et kõrged lubadused ja suured investeeringud AI-sse varjutavad tehnoloogia praegused võimed, rõhutatakse teised ohtusid, mis kaasnevad ebareaalsete ootuste loomisega avalikkuse ja investorite seas. Nende lubaduste mittetäitmise korral võib tekkida pettumus ja usalduse kahjustumine. Selle asemel, et otse tsiteerida eksperte, on tähtis tunnustada nende tõstatatud muresid seoses vajadusega, et AI looks olulist äri
Süütepunkti osas on kriitikat saanud liigsed investeeringud suurtesse keelemudelitesse (LLM-id) muude oluliste AI-uuringute tähelepanuta jätmise tingimustes. Sudhakar tõstab esile innovatsiooni piirangud, mis tulenevad sellest kitsendatud keskendumisest. Lisaks tekitab vähenev andmevaru, mida vajatakse LLM-ide koolitamiseks, olulise pudelikaela, mis võib takistada edusamme AI-uuringutes ja rakendustes. Loodetavasti soovitab Sudhakar uurida sünteetiliste andmete kasutamist kui uut tekkivat alternatiivi, mis vääriv
Vestluse ulatus ei piirdu olevaga, kui Sudhakar rõhutab vajadust nihutada fookus sellele, mis jääb kaugemale praegustest transformerimudelitest AI valdkonnas. Tunnustades nende mudelite piiranguid, soovitab Sudhakar, et mõned tipptasemel mudelid jäävad püsima pikas perspektiivis, samal ajal kui paljud teised häm
AI buumi keskel on oluline meeles pidada, et AI tegelik kasu seisneb mitte ainult genereerivas AI-s, vaid ka ennustamise ja optimeerimise masinõppe meetodites. Zohar Bronfman, Pecan AI kaasasutaja ja tegevjuht, pooldab nende testitud ja tõestatud meetodite suuremat tunnustamist ja nendesse investeerimist. Nende tehnikate integreerimine ettevõtte süsteemidesse võib kaasa tuua muutusi, mis võivad ületada genereeriva AI glamuuri.
Huvitaval kombel väidavad mõned kommenteerijad, et AI parim kasutus ulatub kaugemale kaubandusest. Ilia Badeev, Trevolution Groupi andmeteaduse juht, tõstab esile AI kasutamise potentsiaali mittetulunduslikes ja teaduslikes ettevõtmistes. Badeev ette, et AI teadlane oleks juurdepääs ulatuslikule teadmiste hulgale õpikutest ja teadusuuringutest, võimeline edendama teoreetilist ja praktilist teadust.
Kui AI-debatt jätkub, on selge, et tasakaalu leidmine ülevõlli kiituse ja realismi vahel on oluline. Kuigi AI ootused võivad tõmmata tähelepanu ja investeeringuid, on oluline säilitada realistlik arusaam AI praegustest võimetest ja keskenduda pikemaajalisele potentsiaalile. Tasakaalustatud lähenemisega võib AI tõeliselt avada muutuste kasu eri tööstusharudes ning aidata kaasa teaduslikele edusammudele, mis ületavad kaubanduslikke huve.
The source of the article is from the blog yanoticias.es