Kopš ChatGPT parādījās 2022. gada novembrī, radniecisks AI (genAI) ir kļuvis par centrālo fokusu uzņēmumu izpilddirektoriem un padomes locekļiem. Šīs pārveidojošās tehnoloģijas potenciāls ir pārliecinājis daudzas organizācijas apsvērt tās ieviešanu savās biznesa modeļos. Tomēr ir svarīgi atzīt, ka genAI ir tikai viens aspekts no visa AI spektra un tas var nebūt vislabākais risinājums katram izmantošanas gadījumam.
AI koncepcija ir attīstījusies ar laiku, un tās vēsturi var iedalīt trīs atšķirīgās posmos.
Pirmkārt, ir tradicionālā analītika, kuru organizācijas ir izmantojušas pēdējo četrdesmit gadu laikā. Sākotnēji saukta par biznesa inteliģenci (BI), analītiskie instrumenti ar laiku ir kļuvuši arvien sarežģītāki. Analītika galvenokārt koncentrējas uz pagātnes datu izpēti, lai atklātu atziņas par vēsturiskām notikumu saiknēm.
Nākamais posms ir prognozējošais AI. Šī uz priekšu vērsto tehnoloģija analizē pagātnes datus, lai atklātu modeļus, un izmanto pašreizējos datus, lai veiktu precīzas prognozes par nākotnes notikumiem. Prognozējošais AI plaši tiek izmantots modeļiem balstītās uzņēmējdarbībās un tas ir svarīgs sastāvdaļa organizāciju AI stratēģijās.
Visbeidzot, mums ir radniecisks AI jeb genAI. Šāda veida AI pēta dažādu veidu saturu, piemēram, tekstu, attēlus, audio un video materiālus, un uz lietotāju norādēm ģenerē jaunu saturu. Lai gan genAI ir savas priekšrocības, ir svarīgi apzināties, ka tā atbilst mazākam izmantošanas gadījumu un modeļu skaitam salīdzinājumā ar prognozējošo AI.
Aizraujoši ir tas, ka jau ir gadījumi, kad prognozējošais un radniecisks AI harmoniski sadarbojas. Piemēram, radioloģijas attēli var tikt analizēti, izmantojot abas AI veidu, lai izveidotu ziņojumus par sākotnējām diagnozēm. Līdzīgi, ieguves akciju dati var radīt ziņojumus par akcijām, kas visticamāk palielinās tuvākajā nākotnē. Tā rezultātā organizācijām ir vajadzīga vienota platforma visaptverošai AI attīstībai.
Veiksmīgi, pilnīga AI attīstība un izvietošana nenozīmē, ka katru AI veidu ir jāuztver kā atsevišķu entitāti ar savu infrastruktūru. Lai gan genAI varētu prasīt papildu jaudu un uzlabotu tīklošanu optimālai veiktspējai, organizācijām nav jāuzbūvē pilnīgi jauns sistēmas komplekts, ja tās neveic masveida genAI izvietošanu kā Meta vai Microsoft.
Turklāt, vadības un testēšanas procesi var piemērot no prognozējošā AI, lai efektīvi pārvaldītu genAI. Lai arī pastāv atšķirības, piemēram, genAI jūtība pret “halucinācijām”, vispārējie riska pārvaldības procesi paliek līdzīgi.
Vadot AI rīkus, datus, apmācību un izvietošanu, Domino Enterprise AI platforma ir uzticama daudzu Fortune 100 uzņēmumu pārvaldības platforma. Šī platforma ļauj AI un MLOps komandām pārraudzīt pilnīgu AI attīstību un izvietošanu no vienas vadības vietas. Ar MLOps apvienošanu vienā platformā organizācijas var veicināt visas AI attīstības, izvietošanas un pārvaldības procesus.
Uzziniet, kā atbildīgi pārvaldīt genAI projektu iespējas un izaicinājumus, izmantojot Domino informatīvo balto grāmatu par atbildīgu genAI.
Bieži uzdotie jautājumi:
1. Kas ir genAI?
GenAI nozīmē radniecisko AI, mākslīgo intelektu, kas izpēta dažādus satura veidus un ģenerē jaunus saturu, pamatojoties uz lietotāja norādēm.
2. Kas ir trīs AI posmi?
Trīs AI posmi ir tradicionālā analītika, prognozējošais AI un radnieciskais AI.
3. Kas ir tradicionālā analītika?
Tradicionālā analītika, ko dēvē arī par biznesa inteliģenci (BI), koncentrējas uz pagātnes datu izpēti, lai atklātu atziņas par vēsturiskiem notikumiem.
4. Kas ir prognozējošais AI?
Prognozējošais AI izmanto pagātnes datus, lai atklātu modeļus un veiktu precīzas prognozes par nākotnes notikumiem.
5. Kā prognozējošais un radniecisks AI strādā kopā?
Ir gadījumi, kad prognozējošais un radniecisks AI var strādāt kopā. Piemēram, radioloģijas attēlus var analizēt, izmantojot abus AI veidus, lai izveidotu ziņojumus par sākotnējām diagnozēm.
6. Vai organizācijām ir jāizveido atsevišķa infrastruktūra katram AI veidam?
Organizācijām nav jāuzceļ pilnīgi jauna infrastruktūra katram AI veidam. Lai gan genAI varētu prasīt papildu jaudu un uzlabotu tīklošanu optimālai veiktspējai, vienota platforma var tikt izmantota visaptverošai AI attīstībai.
7. Vai prognozējošā AI vadības un testēšanas procesi var tikt pielāgoti radnieciskajam AI?
Jā, prognozējošas AI vadības un testēšanas procesi var tikt pielāgoti, lai efektīvi pārvaldītu genAI, lai gan var būt atšķirības riska pārvaldībā.
8. Kas ir Domino Enterprise AI platforma?
Domino Enterprise AI platforma ir uzticama platforma, ko daudzi Fortune 100 uzņēmumi izmanto AI rīku, datu, apmācības un izvietošanas pārvaldībai. Tā ļauj pārraudzīt pilnīgu AI attīstību un izvietošanu no vienas vadības vietas.
Definīcijas:
– GenAI: Radniecisks AI, mākslīgais intelekts, kas ģenerē jaunu saturu, pamatojoties uz lietotāja norādēm.
– Tradicionālā analītika: Biznesa inteliģence, kas koncentrējas uz pagātnes datu izpēti, lai atklātu atziņas par vēsturiskiem notikumiem.
– Prognozējošais AI: Uz priekšu vērsta tehnoloģija, kas analizē pagātnes datus, lai atklātu modeļus un veiktu precīzas prognozes par nākotnes notikumiem.
– Domino Enterprise AI platforma: Platforma, kas tiek izmantota AI rīku, datu, apmācības un izvietošanas pārvaldībai, ļaujot veikt pilnīgu AI attīstību un izvietošanu no vienas vadības vietas.
Saistītie resursi:
DominosDataLab.com – Domino Enterprise AI platformas galvenā domēna vietne, kur var atrast papildinformāciju par viņu pakalpojumiem.
The source of the article is from the blog lisboatv.pt