Greitas dirbtinio intelekto technologijos progresas patraukė įmonių generalinių direktorių ir valdybų dėmesį visame pasaulyje. Remiantis PwC naujausiu pranešimu, 84% informacinių technologijų vadovų numano, kad iki 2024 m. į savo verslo modelius įtrauks generatyvų dirbtinį intelektą (genAI). Nors genAI be abejo turi transformacines savybes, labai svarbu atpažinti, kad tai tik viena dirbtinio intelekto srities dalis ir ji gali netinkamai atitikti kiekvieną naudojimo atvejį.
Per metus dirbtinio intelekto sritis patyrė didelį vystymąsi. Kas anksčiau buvo apibrėžiama kaip dirbtinis intelektas, ženkliai pasikeitė dėl technologijos pažangos, pakeitusios mūsų supratimą apie jo galimybes. Bendrai tariant, dirbtinio intelekto istoriją galima suskirstyti į tris skirtingas fazes.
Tрадиционнаие аналитика, plačiai paplitusi per pastaruosius keturias dešimtis metų, naudojo verslo intelektą (BI), kad analizuotų istorinius duomenis ir gautų įžvalgas apie praėjusius įvykius. Technologijoms tobulėjant, terminas pasikeitė į analitiką, atspindint jo vis didėjančią sudėtingumą.
Kitas – prognozuojantis dirbtinis intelektas – naudoja istorinius duomenis, kad nustatytų modelius ir generuotų tiksliais numatomus ateities įvykius. Ši į priekį žvelgianti technologija organizacijoms leidžia priimti informuotus sprendimus, grindžiamus prognozuojamais rezultatais.
Vėliausiai pasirodžiusi genAI pridedama prie dirbtinio intelekto srities ir koncentruojasi ties vartotojo apibrėžtomis kriterijais pagrįstu tekstų, vaizdų, garso ir vaizdo generavimu. Nors genAI sudaro didelį dalį naudojimo atvejų ir modelių, dabar ji atstovauja tik apie 15%, kaip patvirtino Thomas Robinson, Domino COO.
Įdomu tai, kad yra atvejų, kai prognozuojantis ir generatyvusis dirbtinis intelektas bendradarbiauja siekiant pagerinti rezultatus. Pavyzdžiui, jungiant radiologijos vaizdų analizę su preliminarių diagnostinių ataskaitų generavimu arba naudojant akcijų duomenų paiešką, siekiant parengti ataskaitas apie potencialiai pelningus investicijas. Ši sinergija skatina poreikį integruotam platformos vystymui, palengvinančiam pilno dirbtinio intelekto kūrimą.
Dėl laimės organizacijoms nereikia traktuoti kiekvienos dirbtinio intelekto rūšies kaip izoliuotų subjektų su skirtingais paslaugų rinkiniais. Pilno dirbtinio intelekto vystymas ir diegimas reikalauja bendros platformos, kurioje veiktų tiek prognozuojantis, tiek generatyvusis dirbtinis intelektas. Nors genAI gali reikalauti papildomo skaičiavimo pajėgumo ir tinklo išteklių, daugeliui organizacijų nėra būtina kurti visiškai naują infrastruktūrą, nebent jų genAI diegimas vyktų masiniu mastu.
Valdymo ir testavimo procesai taip pat nereikalauja visiško permainų. Žinoma, yra skirtumai tarp prognozuojamojo ir generatyvausis dirbtinio intelekto rizikų valdymo, pvz., genAI jautrumą „halucinacijoms”. Nepaisant to, griežto testavimo, validavimo ir nuolatinio stebėjimo principai taikomi tiek prognozuojamam, tiek generatyviam dirbtiniam intelektui.
Dažnai Fortune 100 įmonės pasitiki Domino įmonės Platforma, kad galėtų lengvai valdyti dirbtinio intelekto įrankius, duomenis, mokymus ir diegimus. Ši platforma vienoje valdymo centre sujungia prognozuojamą ir generatyvųjį dirbtinį intelektą, suteikiant galimybę AI ir MLOps komandoms lengvai vystyti, diegti ir valdyti pilno dirbtinio intelekto plėtrą.
Atraskite savo genAI projektų galimybes, tuo tarpu atsakingai valdydami susijusias rizikas. Tyrkite Domino nemokamą atsakingo genAI žurnalo straipsnį, kad sužinotumėte, kaip naviguoti dirbtinio intelekto pasaulyje iššūkius ir pelnytumus.
DUK skyrius:
1. Kas yra generatyvusis dirbtinis intelektas (genAI)?
Generatyvusis dirbtinis intelektas, taip pat žinomas kaip genAI, yra dirbtinio intelekto rūšis, kuri koncentruojasi į tekstų, vaizdų, garso ir vaizdo generavimą pagal vartotojo nustatytus kriterijus. Tai naujausia dirbtinio intelekto srities plėtojimo dalis.
2. Kas yra trys dirbtinio intelekto etapai?
Tris dirbtinio intelekto etapus sudaro:
– Tradicinė analitika: šis požiūris naudoja verslo intelektą (BI) analizuoti istorinius duomenis ir gauti įžvalgų apie praeities įvykius.
– Prognozuojantis dirbtinis intelektas: šis dirbtinio intelekto tipas naudoja istorinius duomenis, kad nustatytų modelius ir generuotų tiksliais numatomus ateities įvykius.
– Generatyvusis dirbtinis intelektas: genAI koncentruojasi ties turinio generavimu pagal vartotojo nustatytus kriterijus.
3. Ar prognozuojantis ir generatyvusis dirbtinis intelektas gali bendradarbiauti?
Taip, prognozuojantis ir generatyvusis dirbtinis intelektas gali bendradarbiauti siekiant pagerinti rezultatus. Pavyzdžiui, galima jungti radiologijos vaizdų analizę su preliminarių diagnostinių ataskaitų generavimu arba naudojant akcijų duomenų paiešką, siekiant parengti ataskaitas apie potencialiai pelningas investicijas.
4. Ar genAI diegimui būtina turėti atskirą infrastruktūrą?
Daugeliui organizacijų genAI diegimui nereikia kurti visiškai naujos infrastruktūros, nebent tai būtų didžiulis mastas. Nors genAI gali reikalauti papildomo skaičiavimo pajėgumo ir tinklo išteklių, daugeliui organizacijų tinkamesnė bendra platforma, kurioje veiktų tiek prognozuojantis, tiek generatyvusis dirbtinis intelektas.
5. Kaip lengvai valdyti dirbtinio intelekto įrankus, duomenis, mokymus ir diegimus?
Daugelis Fortune 100 įmonių pasitiki Domino įmonės Enterprise AI platforma, kad galėtų lengvai valdyti dirbtinio intelekto įrankus, duomenis, mokymus ir diegimus. Ši platforma vienoje valdymo centre sujungia prognozuojamą ir generatyvųjį dirbtinį intelektą, suteikdama galimybę AI ir MLOps komandoms lengvai vystyti, diegti ir valdyti pilno dirbtinio intelekto plėtrą.
Pagrindiniai terminai/jargonai:
– AI: Dirbtinis intelektas
– genAI: Generatyvusis dirbtinis intelektas
– BI: Verslo intelektas
– MLOps: Mašininio mokymo operacijos
Pasiūlytos susijusios nuorodos:
– Domino: Domino, minėtos straipsnyje Enterprise AI platformos, oficialus tinklalapis.
– Domino baltieji raštai: Gauti Domino baltuosius raštus, įskaitant nemokamą atsakingo genAI baltąjį raštą, kuris gaminiamas straipsnyje.
The source of the article is from the blog maltemoney.com.br