Roman RemberKā generatīvā mākslīgā intelekta turpina attīstīties, tas arvien biežāk kļūst par ikdienas sarunu daļu, iekļaujot terminus “mašīnmācība” un “piespiedes” neformālās sarunās, piemēram, uz kafijas tasēm. Ir svarīgi būt informētiem par paplašināto intelektuālās mākslīgās vocabulāra jēdzieniem, kas ietver gan plānošanas iespējas AI sistēmās, gan mazāko valodas modeļu (SLMs) specifiku.
AI sistēmas tagad demonstre spēcīgas problēmu risināšanas spējas, līdzīgas cilvēka loģiskajam domāšanai. Tās mācās no vēsturiskās datu kopas, lai izveidotu plānus un veiktu secību darbību, lai sasniegtu konkrētus mērķus. Piemēram, AI var organizēt tematiskā parka apmeklējumu, stratēģiski plānojot atrakciju laikus un nodrošinot, ka ūdens pārbraukums ir ieplānots siltākajā dienas laikā.
Ir divi būtiski soļi, lai izmantotu AI sistēmu: apmācība un secinājumi. Apmācība ietver sistēmas izglītošanu, izmantojot datu kopas, lai tā varētu veikt prognozes vai pabeigt uzdevumus. Piemēram, tā var mācīties prognozēt mājas cenas, analizējot vēsturiskos pārdošanas datus. Secinājumi ir saistīti ar to, ka sistēma izmanto iemācītās raksturības, lai prognozētu jauna mājokļa cenu tirgū.
Turklāt mēs varam atšķirt starp Lieliem Valodu Modeļiem (LLMs) un to mazākajiem kolēģiem, SLMs. LLM prasa ievērojamu skaitļošanas jaudu, bet SLMs darbojas ar mazākām datu kopām un nepieciešamajiem parametriem, padarot tos piemērotus lietošanai mobilajos ierīcēs vienkāršiem jautājumiem.
Vēl viens jēdziens ir “ieniršana”, kas norāda uz reālu datu piestiprināšanu AI modelim, lai uzlabotu precizitāti un nodrošinātu atbilstošas atbildes. AI izstrādātāji cenšas novērst problēmu, ka AI sniedz neprecīzu vai novecojušu informāciju, ko lietotāji sauc par halucinācijām.
Atgūšanas Pastiprinātā Ģenerēšana (RAG) ļauj AI sistēmām piekļūt ārējiem datu bāzēm, lai uzlabotu precizitāti un aktuālu nozīmi, tāpat kā pievienojot papildu zināšanas bez detalizētas pārprogrammēšanas.
AI orķestrēšana vadīs AI sistēmas caur uzdevumiem, lai nodrošinātu optimālas atbildes. Piemēram, tā var saglabāt sarunu vēsturi, lai saprastu kontekstuālos signālus turpmākajās jautājumos.
Visbeidzot, lai gan pašreizējiem AI modeļiem nav faktiskas atmiņas, orķestrēšana var palīdzēt simtulgiem atmiņot informāciju pagaidu periodam, lai informētu par pašreizējām interakcijām vai izmantojot datu bāzes, kā norādīts RAG modelī, lai saņemtu visaktuālākās atbildes.
Apmeklējot galvenās jautājumu parādības:
1. Kādas ir etiskās sekas jaunajām AI tehnoloģijām?
2. Kā AI ietekmē darba tirgu?
3. Kas ir mākslīgā šaura intelekta (ANI), mākslīgā vispārējā intelekta (AGI) un mākslīgā ļoti intelekta (ASI) atšķirība?
Galvenās izaicinājumi un controversies:
AI izmantošana rada būtiskas sociālās bažas, kuras ietver datu privātuma, algoritmu izkropļojumu un pārredzamības trūkuma jautājumus. Ir arī intelektuālās īpašuma problēmas, kas saistītas ar AI ģenerēto saturu, bažas par dziļākaunēm un iespējamu AI izmantošanu autonomajās ieročos.
Priekšrocības un trūkumi:
Priekšrocības:
– AI var automatizēt atkārtotas uzdevumus, palielinot efektivitāti un produktivitāti.
– Tas var apstrādāt lielu datu apjomu ātrāk nekā cilvēki, uzlabojot lēmumu pieņemšanu.
– AI var palīdzēt sarežģītu problēmu risināšanā un inovācijā.
– Tas ļauj personalizētas pieredzes, piemēram, pielāgotu mācīšanās vai iepirkšanās ieteikumus.
Trūkumi:
– Tas var novest pie darba pārvietošanas, automātiski izpildot uzdevumus.
– Pastāv risks izplatīt tendences, ja AI sistēmas tiek apmācītas ar tendencēm.
– Privātuma jautājumi rodas no AI sistēmām, kas savāc un analizē personīgos datus.
– AI sistēmas var būt dārgas izstrādāt un prasa ievērojamus skaitļošanas resursus.
