С момента появления ChatGPT в ноябре 2022 года, генеративный искусственный интеллект (genAI) занял центральное место для генеральных директоров и советов директоров предприятий. Потенциал этой трансформационной технологии заставил многие организации рассмотреть возможность ее внедрения в свои бизнес-модели. Однако важно понимать, что genAI является лишь одним аспектом ИИ и может не быть лучшим решением для каждого случая использования.
Понятие ИИ эволюционировало со временем, и его историю можно разделить на три отдельных этапа.
Первый этап — это традиционная аналитика, которая использовалась организациями в последние четыре десятилетия. Изначально известная как бизнес-аналитика (BI), аналитические инструменты стали более сложными с течением времени. Аналитика в основном сосредоточена на анализе прошлых данных для выявления информации о исторических событиях.
Следующий этап — это прогностический ИИ. Эта ориентированная в будущее технология анализирует прошлые данные для выявления закономерностей и использует текущую информацию для точных прогнозов о будущих событиях. Прогностический ИИ широко используется в модельно-ориентированных бизнесах и остается важной составляющей стратегии использования ИИ в организациях.
Наконец, у нас есть генеративный ИИ, или genAI. Эта форма ИИ анализирует различные типы контента, такие как текст, изображения, аудио и видео, и генерирует новый контент на основе указаний пользователя. Хотя genAI имеет свои преимущества, важно отметить, что она занимает меньшую долю случаев использования и моделей по сравнению с прогностическим ИИ.
Интересно, что уже есть случаи, когда прогностический и генеративный ИИ работают вместе гармонично. Например, рентгеновские снимки могут быть проанализированы с использованием обеих форм ИИ для создания отчетов о предварительных диагнозах. Аналогично, анализ данных о биржевых акциях может генерировать отчеты о тех акциях, которые, вероятно, будут расти в ближайшем будущем. В результате организациям требуется единая платформа для всестороннего развития ИИ.
К счастью, развитие и внедрение ИИ не требуют рассмотрения каждого типа ИИ как отдельной сущности со своей собственной инфраструктурой. Хотя genAI может требовать дополнительной мощности и улучшенной сетевой инфраструктуры для оптимальной производительности, организациям не обязательно создавать совершенно новый стек, если они не осуществляют массовое внедрение genAI, подобное Meta или Microsoft.
Более того, процессы управления и тестирования могут быть адаптированы от прогностического ИИ для эффективного управления genAI. Хотя существуют отличия, такие как подверженность genAI «галлюцинациям», общие процессы управления рисками остаются сходными.
Во главе управления инструментами ИИ, данными, обучением и внедрением Domino’s Enterprise AI platform доверяют многие компании из списка Fortune 100. Эта платформа позволяет командам по разработке и внедрению ИИ и MLOps контролировать всестороннее развитие и внедрение ИИ в одной центральной точке управления. Объединение MLOps на одной платформе позволяет организациям осуществлять комплексное развитие, внедрение и управление ИИ.
Узнайте, как ответственно осуществлять разработку и внедрение genAI проектов с помощью информативного белого пакета Domino о ответственном genAI.
Часто задаваемые вопросы:
1. Что такое genAI?
GenAI относится к генеративному искусственному интеллекту, форме искусственного интеллекта, которая анализирует различные типы контента и генерирует новый контент на основе указаний пользователя.
2. Каковы три фазы ИИ?
Три фазы ИИ — это традиционная аналитика, прогностический ИИ и генеративный ИИ.
3. Что такое традиционная аналитика?
Традиционная аналитика, также известная как бизнес-аналитика (BI), фокусируется на анализе прошлых данных для выявления информации о исторических событиях.
4. Что такое прогностический ИИ?
Прогностический ИИ использует прошлые данные для выявления закономерностей и делает точные прогнозы о будущих событиях.
5. Как прогностический и генеративный ИИ работают вместе?
Существуют случаи, когда прогностический и генеративный ИИ могут работать вместе. Например, рентгеновские снимки могут быть проанализированы с использованием обоих типов ИИ для создания отчетов о предварительных диагнозах.
6. Нужна ли отдельная инфраструктура для каждого типа ИИ организациям?
Организациям не нужно создавать совершенно новую инфраструктуру для каждого типа ИИ. Хотя genAI может требовать дополнительной мощности и улучшенной сетевой инфраструктуры для оптимальной производительности, единую платформу можно использовать для всестороннего развития ИИ.
7. Можно ли адаптировать процессы управления и тестирования прогностического ИИ для genAI?
Да, процессы управления и тестирования могут быть адаптированы от прогностического ИИ для эффективного управления genAI, хотя могут существовать некоторые отличия в управлении рисками.
8. Что такое Domino’s Enterprise AI platform?
Domino’s Enterprise AI platform — это доверенная платформа, используемая многими компаниями из списка Fortune 100 для управления инструментами ИИ, данными, обучением и внедрением. Она позволяет контролировать всестороннее развитие и внедрение ИИ из одной центральной точки управления.
Определения:
— GenAI: Генеративный искусственный интеллект, форма искусственного интеллекта, которая генерирует новый контент на основе указаний пользователя.
— Традиционная аналитика: Бизнес-аналитика, которая фокусируется на анализе прошлых данных для выявления информации о исторических событиях.
— Прогностический ИИ: Ориентированная в будущее технология, которая анализирует прошлые данные для выявления закономерностей и делает точные прогнозы о будущих событиях.
— Domino’s Enterprise AI platform: Платформа, используемая для управления инструментами ИИ, данными, обучением и внедрением, позволяющая осуществлять комплексное развитие и внедрение ИИ из одной центральной точки управления.
Связанные ссылки:
DominosDataLab.com — Основной домен платформы Domino’s Enterprise AI для получения дополнительной информации о их услугах.
The source of the article is from the blog revistatenerife.com