Kunstig intelligens (AI) har opplevd bemerkelsesverdige framsteg innanfor generativ AI-feltet, noko som har ført til ei misoppfatning blant leiarar om at alle andre AI-teknologiar vil bli utdaterte. Likevel er denne overvektinga av generativ AI motproduktiv og avgrensar den sanne potensialen til AI. Nøkkelen til å låsa opp AI sin kraft ligg i å ta i bruk ei samansett og strategisk tilnærming som kombinerer generativ AI med andre former for AI.
På kjernen har alle moderne AI-teknologiar den grunnleggjande evna til å gjenkjenne mønster og læra frå data. Dei ulike typane AI utmerkar seg i ulike bruksområde basert på deira styrkar. Generativ AI, slik som store språkmodellar, vert hovudsakleg nytta til innhaldsskaping og kreativ problemløysing. På den andre sida nyttar forutsigande AI, som har vore til stades i årevis, historiske data for å førebels forutsjå framtidige hendingar og gje tilrådingar for beslutningstaking.
Misoppfatninga kjem frå tendensen til å segregere AI-ressursar, noko som hindrar den fulle potensialen til AI. Bedrifter forstår ikkje at å kombinere generativ og forutsigande AI kan gi overlegne resultat. Segmenterte tilnærmingar bremser ikkje berre opptaket av AI, men set også investeringar i forutsigande AI, til trass for dokumentert avkastning.
Framtida for AI ligg i å adoptera ein Eitt-AI-tilnærming, der bedrifter integrerar ulike AI-teknologiar i slutten-til-slutten system som er i stand til å utføra ulike oppgåver. Kognitive bedrifter har alt omfamna denne tilnærminga, noko som gjer dei i stand til å skalera applikasjonar effektivt. Dei som ikkje klarer å bygga den naudsynte arkitekturen for Ein-Ei-tilnærming no, vil slite med å henge med i framtida når denne integrerte tilnærminga vert vanleg.
Eit merkbart casestudium som illustrerer krafta til Ein-AI-tilnærminga er bioteknologibedrifta Insilico Medicine. Ved å parera generativ og forutsigande AI revolusjonerte dei medisinutviklingsprosessen, og reduserte kostnader og tid betydeleg. Tradisjonelt tar det fleire år og millionar av dollar å få ei medisin til teststadiet. Likevel designa Insilico verdas første AI-designa medisin på berre 18 månader, til ein brøkdel av kostnaden.
I legemiddeloppdaginga identifiserte forutsigande AI målmolekylar knytta til ein sjelden lungesjukdom. Informasjonen vert deretter kryssreferert med eksisterande kunnskap for å identifisera hol. Generativ AI vart deretter nytta til å utvikla potensielle medisinlignande molekylar frå grunnen av. Forutsigande AI-algoritmar valde dei mest lovande molekylane for vidare kliniske forsøk. Uten kombinasjonen av forutsigande og generativ AI ville moglegheitene tilgjengelege for Insilico vore avgrensa.
For å adoptera Ein-AI-tilnærminga må bedrifter forstå dei ulike interaksjonsmodiane til AI-teknologiane. Tre utbreidde modiane er sekvensiell, tilbakemeldingsløyfe og frittståande. Sekvensiell modus involverer å mate utdataen frå ein AI-modell inn i ein annan. Tilbakemeldingsløypemodus lèt AI-modellar kommunisera iterativt og forsterka kvarandre. Frittståande modus refererer til å bruke AI-modellar uavhengig som integrerte komponentar av ein større løysing.
Val av modus avhenger av det spesifikke forretningsproblemet som er til stades. Likevel bør ein Eitt-AI-perspektiv oppretthaldast, sjølv når ein brukar frittståande komponentar. Ettersom AI og teknologi utviklar seg over tid, forventast det at frittståande modus vil verte eit unntak heller enn norma.
Ofte stilte spørsmål (FAQ)
Spørsmål 1: Kva er generativ AI?
Svar 1: Generativ AI refererer til AI-teknologiar som hovudsakleg vert nytta til innhaldsskaping og kreativ problem-løysing.
Spørsmål 2: Kva er forutsigande AI?
Svar 2: Forutsigande AI nytar historiske data for å førebels forutsjå framtidige hendingar, førebels atferd og gje tilrådingar for avgjerdstaking.
Spørsmål 3: Kva er Ein-AI-tilnærminga?
Svar 3: Ein-AI-tilnærminga er ein strategisk tilnærming til AI som kombinerer ulike AI-teknologiar, inkludert generativ og forutsigande AI, for å oppnå overlegne resultat.
Spørsmål 4: Korleis kan AI-teknologiar samhandla med kvarandre?
Svar 4: AI-teknologiar kan samhandle i sekvensiell modus, der ei modell si utdata vert ein annan modell si inndata, tilbakemeldingsløypemodus, der modellar kommuniserer iterativt og forsterkar kvarandre, eller frittståande modus, der modellar vert brukt uavhengig men likevel bidrar til ei integrert løysing.
Spørsmål 5: Kvifor er det viktig å adoptera Ein-AI-tilnærminga?
Svar 5: Å adoptera Ein-AI-tilnærminga lèt bedrifter låsa opp den fulle potensialen til AI ved å integrere ulike AI-teknologiar i slutten-til-slutten-system som er i stand til å utføra ulike oppgåver. Denne tilnærminga muliggjer skalering og betre problem-løysingsevner.
The source of the article is from the blog anexartiti.gr