پیشرفت سریع فناوری هوش مصنوعی توجه مدیرعاملان و هیئت مدیره شرکت‌های کلان را در سراسر جهان به خود جلب کرده است. طبق یک گزارش اخیر از شرکت PwC، 84% از مدیران فناوری اطلاعات امیدوارند که تا سال 2024 هوش مصنوعی تولیدی ژنراتیو (genAI) را در مدل کسب و کار خود جایگزین کنند. با این حال، الزامی است که به عنوان یکی از جنبه‌های هوش مصنوعی، نقش بسیار مهم هوش مصنوعی را در نظر بگیریم و عدم استفاده بهینه از آن برای هر حالت استفاده ممکن است.
جهان هوش مصنوعی در گذشته شاهد تکامل قابل توجهی بوده است. آنچه در گذشته به عنوان هوش مصنوعی مشخص شده است، به طور قابل توجهی تغییر کرده است، با پیشرفت‌های فناوری و بازشکل‌دهی درک ما از قابلیت‌های آن. به طور کلی، تاریخچه هوش مصنوعی را می‌توان به سه مرحله متمایز تقسیم کرد.
تحلیل های سنتی، یک رویکرد رایج در چهار دهه گذشته، از هوش تجاری (BI) برای تحلیل داده‌های تاریخی و استنباط برداشت‌های مربوط به رویدادهای گذشته استفاده می‌کرد. به مرور زمان و با پیشرفت فناوری، این عبارت به تحلیل متکی بر داده تبدیل شد تا جنبه‌ی پیشرفته‌تری را نشان دهد.
از دیگر روش ها هوش مصنوعی پیش‌بینانه است که از داده‌های تاریخی برای شناسایی الگوها و تولید پیش‌بینی‌های دقیق درباره رویدادهای آینده استفاده می‌کند. این فناوری به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا بر اساس نتایج پیشنهادی تصمیمات اطلاع‌رسانی بگیرند.
در نهایت، هوش مصنوعی ژنراتیو (genAI)، جدیدترین اضافه‌کردن به عرصه هوش مصنوعی است که بر تولید محتوا مانند متن، تصاویر، صوت و ویدئو بر اساس معیارهای تعریف شده توسط کاربر تمرکز دارد. در حالی که هوش مصنوعی ژنراتیو برای بخش قابل توجهی از مورد استفاده‌ها و مدل‌ها مطرح است، همانطور که Thomas Robinson، COO در شرکت Domino تأیید کرد، در حال حاضر تنها تقریباً 15 درصد را نمایندگی می‌کند.
لازم به ذکر است که برخی شرایط وجود دارد که هوش مصنوعی پیش‌بینانه و ژنراتیو عملکرد خود را بهبود می‌بخشند. به عنوان مثال، ترکیب تحلیل تصاویر رادیولوژی با تولید گزارش‌های تشخیصی اولیه یا استفاده از داده‌کاوی سهام برای تولید گزارش‌هایی درباره سرمایه‌گذاری‌های سودآور. این تعامل نیاز به یک پلتفرم یکپارچه دارد که توسعه هوش مصنوعی کامل را تسهیل می کند.
بخش خوب این است که سازمان ها نیاز ندارند هر نوع هوش مصنوعی را به عنوان موجودیت‌های جدا از یکدیگر با تکنولوژی‌های متفاوت مدیریت کنند. توسعه و استقرار یک هوش مصنوعی کامل نیازمند یک پلتفرم مشترک است که هر دو هوش مصنوعی پیش‌بینانه و ژنراتیو را پشتیبانی می‌کند. هر چند استفاده از هوش مصنوعی ژنراتیو ممکن است نیاز به قدرت محاسباتی بیشتر و منابع شبکه داشته باشد، اما ایجاد زیرساخت‌های کاملاً جدید برای بیشتر سازمان‌ها لازم نیست مگر اینکه استقرار هوش مصنوعی ژنراتیو آن‌ها به مقیاس بزرگی باشد.
راهبری و فرآیندهای آزمون همچنین نیاز به تغییر کاملی ندارند. البته، تفاوت‌هایی بین مدیریت خطرات مرتبط با هوش مصنوعی پیش‌بینانه و ژنراتیو وجود دارد، مانند امکان “وهم” هوش مصنوعی ژنراتیو. با این حال، اصول آزمون، اعتبارسنجی و نظارت مداوم بر هر دو هوش مصنوعی پیش‌بینانه و ژنراتیو قابل اعمال است.
برای تسهیل مدیریت بی‌درز ابزارها، داده‌ها، آموزش و استقرار هوش مصنوعی، بسیاری از شرکت های Fortune 100 به پلتفرم هوش مصنوعی Enterprise شرکت Domino اعتماد دارند. این پلتفرم با تمرکز بر هوش مصنوعی پیش‌بینانه و ژنراتیو را در یک مرکز کنترل واحد تجمیع می‌کند و تیم‌های هوش مصنوعی و MLOps را قادر می‌سازد تا توسعه، استقرار و مدیریت هوش مصنوعی کامل را به سادگی انجام دهند.
در حالی که پتانسیل پروژه‌های هوش مصنوعی ژنراتیو خود را با مدیریت مسئولانه خطرات مرتبط بهره بگیرید. برای کشف جوانب مثبت و چالش‌ها در جهان هوش مصنوعی از کتاب سفید رایگان شرکت Domino درباره هوش مصنوعی ژنراتیو مسئولانه استفاده نمایید.
سوالات متداول:
1. چیست هوش مصنوعی ژنراتیو (genAI)؟
هوش مصنوعی ژنراتیو، همچنین به نام هوش مصنوعی genAI شناخته می‌شود و نوعی هوش مصنوعی است که بر تولید محتوا مانند متن، تصاویر، صوت و ویدئو بر اساس معیارهای تعریف شده توسط کاربر تمرکز دارد. این آخرین اضافه کردن به عرصه هوش مصنوعی است.
2. سه مرحله هوش مصنوعی چیست؟
سه مرحله هوش مصنوعی به شرح زیر است:
– تحلیل های سنتی: این رویکرد برای تحلیل داده‌های تاریخی و استنباط برداشت‌های مربوط به رویدادهای گذشته از هوش تجاری (BI) استفاده می‌کند.
– هوش مصنوعی پیش‌بینانه: این نوع هوش مصنوعی از داده‌های تاریخی برای شناسایی الگوها و تولید پیش‌بینی‌های دقیق درباره رویدادهای آینده استفاده می‌کند.
– هوش مصنوعی ژنراتیو: genAI بر روی تولید محتوا بر اساس معیارهای تعریف شده توسط کاربر تمرکز دارد.
3. آیا هوش مصنوعی پیش‌بینانه و ژنراتیو قادر به همکاری هستند؟
بله، هوش م
The source of the article is from the blog qhubo.com.ni