Hitri napredek tehnologije umetne inteligence je pritegnil pozornost izvršnih direktorjev in upravnih odborov podjetij po vsem svetu. Po nedavno objavljenem poročilu podjetja PwC 84% CIO-jev pričakuje vključitev generativne umetne inteligence (genAI) v svoje poslovne modele do leta 2024. Čeprav genAI nedvomno premore preoblikovalne sposobnosti, je ključno prepoznati, da je to samo en vidik krajine umetne inteligence in morda ni optimalna rešitev za vsak scenarij.
Področje umetne inteligence je skozi leta doživelo velik razvoj. Tisto, kar je nekoč veljalo za umetno inteligenco, se je bistveno spremenilo, saj so napredki v tehnologiji preoblikovali naše razumevanje njenih sposobnosti. Zgodovino umetne inteligence lahko v grobi obliki razdelimo na tri različne faze.
Tradicionalna analitika, prevladujoč pristop v zadnjih štirih desetletjih, je uporabljala poslovno inteligenco (BI) za analizo zgodovinskih podatkov in iz njih izvajala zaključke o preteklih dogodkih. Ko se je tehnologija razvijala, se je izraz spremenil v analitiko, da bi odražal njen naraščajočo zapletenost.
Prediktivna umetna inteligenca (predictive AI) pa uporablja zgodovinske podatke za identifikacijo vzorcev in generiranje natančnih napovedi o prihodnjih dogodkih. Ta tehnologija, ki gleda naprej, organizacijam omogoča sprejemanje informiranih odločitev na podlagi predvidenih rezultatov.
GenAI, najnovejši dodatek na področju umetne inteligence, se osredotoča na generiranje vsebine, kot so besedilo, slike, zvok in video posnetki, v skladu z uporabniku določenimi kriteriji. Čeprav genAI predstavlja pomemben del primerov uporabe in modelov, trenutno predstavlja le približno 15% delež, kar je potrdil tudi Thomas Robinson, COO pri podjetju Domino.
Zanimivo je, da obstajajo primeri, ko se prediktivna in generativna umetna inteligenca sodelujeta pri izboljšanju rezultatov. Na primer, kombinacija analize radioloških slik s generacijo predhodnih diagnostičnih poročil ali uporaba rudarjenja podatkov o delnicah za generiranje poročil o potencialno donosnih naložbah. Ta sinergija poudarja potrebo po združeni platformi, ki olajša razvoj popolne umetne inteligence.
Na srečo organizacije ne potrebujejo obravnavati vsake vrste umetne inteligence kot izolirane entitete z različnimi platformami. Razvoj in uvedba popolne umetne inteligence zahtevata skupno platformo, ki omogoča uporabo tako prediktivne kot generativne umetne inteligence. Čeprav genAI lahko zahteva dodatno računalniško moč in omrežne vire, ni potrebno zgraditi povsem nove infrastrukture za večino organizacij, razen če je njihova uporaba genAI množična.
Tudi procesi upravljanja in testiranja ne potrebujejo celovite prenove. Res je, da obstajajo razlike med obvladovanjem tveganj, povezanih s prediktivno umetno inteligenco in genAI, kot je nagnjenost genAI k “halucinacijam”. Vendar pa se načela strogih testiranj, potrjevanj in stalnega spremljanja uporabljajo tako za prediktivno kot za generativno umetno inteligenco.
Za lažje upravljanje orodij za umetno inteligenco, podatkov, izobraževanja in uvedbe mnoga podjetja iz seznam Fortune 100 zaupajo platformi Domino za podjetja z umetno inteligenco. Ta platforma omogoča združitev prediktivne in generativne umetne inteligence pod enotnim nadzornim centrom ter omogoča ekipam za umetno inteligenco in MLOps, da enostavno razvijajo, uvažajo in upravljajo s popolnim razvojem umetne inteligence.
Odklenite potencial svojih projektov z genAI, hkrati pa odgovorno upravljajte povezana tveganja. Preberite Dominojev brezplačni beli papir o odgovornem genAI, da spoznate, kako se spoprijeti z izzivi in pridobiti koristi v svetu umetne inteligence.
Pogosta vprašanja:
1. Kaj je generativna umetna inteligenca (genAI)?
Generativna umetna inteligenca, znana tudi kot genAI, je vrsta umetne inteligence, ki se osredotoča na generiranje vsebine, kot so besedilo, slike, zvok in video posnetki, na podlagi uporabniku določenih kriterijev. To je najnovejši dodatek k pokrajini umetne inteligence.
2. Kakšne so tri faze umetne inteligence?
Tri faze umetne inteligence so:
– Tradicionalna analitika: Ta pristop uporablja poslovno inteligenco (BI) za analizo zgodovinskih podatkov in iz njih izvajanje zaključkov o preteklih dogodkih.
– Prediktivna umetna inteligenca: Ta vrsta umetne inteligence uporablja zgodovinske podatke za identifikacijo vzorcev in generiranje natančnih napovedi o prihodnjih dogodkih.
– Generativna umetna inteligenca: GenAI se osredotoča na generiranje vsebine na podlagi uporabniku določenih kriterijev.
3. Ali lahko prediktivna in generativna umetna inteligenca sodelujeta?
Da, prediktivna in generativna umetna inteligenca lahko sodelujeta pri izboljšanju rezultatov. Na primer, kombinacija analize radioloških slik s generacijo predhodnih diagnostičnih poročil ali uporaba rudarjenja podatkov o delnicah za generiranje poročil o potencialno donosnih naložbah.
4. Ali je za uvedbo genAI potrebna ločena infrastruktura?
Za večino organizacij ni potrebna gradnja povsem nove infrastrukture za uvedbo genAI, razen če gre za obsežno uporabo. Čeprav genAI lahko zahteva dodatno računalniško moč in omrežne vire, je zaželeno, da se uporabi skupna platforma, ki omogoča uporabo tako prediktivne kot generativne umetne inteligence.
5. Kako se lahko orodja za umetno inteligenco, podatki, izobraževanje in uvedba upravljajo na enostaven način?
Mnoge podjetja iz seznam Fortune 100 zaupajo platformi Domino za podjetja z umetno inteligenco, ki omogoča enostavno upravljanje orodij za umetno inteligenco, podatkov, izobraževanja in uvedbe. Ta platforma združuje prediktivno in generativno umetno inteligenco pod enotnim nadzornim centrom ter omogoča ekipam za umetno inteligenco in MLOps, da enostavno razvijajo, uvažajo in upravljajo s popolnim razvojem umetne inteligence.
Ključni pojmi/jargon:
– AI: Umetna inteligenca
– genAI: Generativna umetna inteligenca
– BI: Poslovna inteligenca
– MLOps: Operacije strojnega učenja
Predlagane povezave:
– Domino: Uradna spletna stran Domino, platforme za podjetja z umetno inteligenco, ki je omenjena v članku.
– Dominojevi beli papirji: Dostop do Dominojevih belih papirjev, vključno z brezplačnim belim papirjem o odgovorni genAI, ki je omenjen v članku.
The source of the article is from the blog myshopsguide.com