Od pojava ChatGPT leta 2022 je generativna umetna inteligenca (genAI) prevzela osrednjo vlogo za izvršne direktorje podjetij in upravne odbore. Potencial te preoblikovalne tehnologije je pripeljal mnoga podjetja k razmisleku o njeni implementaciji v svoje poslovne modele. Vendar je pomembno upoštevati, da je genAI le en vidik umetne inteligence in morda ni najboljša rešitev za vsak uporabni primer.
Koncept umetne inteligence se je skozi čas razvijal in njegovo zgodovino lahko razdelimo na tri različne faze.
Prva faza je tradicionalna analitika, ki jo organizacije uporabljajo že štiri desetletja. Sprva znano kot poslovna inteligenca (BI), so se analitična orodja sčasoma razvila v bolj sofisticirane. Analitika se osredotoča predvsem na pregledovanje preteklih podatkov za odkrivanje vpogledov o zgodovinskih dogodkih.
Naslednja faza je napovedna umetna inteligenca. Ta prihodnje naravnano tehnologijo analizira pretekla podatkovja za identifikacijo vzorcev in uporablja trenutne podatke za natančne napovedi o prihodnjih dogodkih. Napovedna umetna inteligenca se v veliki meri uporablja v modelih oblikovanih podjetij in ostaja ključni element v AI strategijah organizacij.
Nazadnje imamo generativno umetno inteligenco, ali genAI. Ta oblika umetne inteligence analizira različne vrste vsebine, kot so besedilo, slike, zvok in video, ter ustvarja novo vsebino na podlagi uporabnikovih specifikacij. Čeprav ima genAI svoje prednosti, je pomembno vedeti, da predstavlja manjši delež uporabnih primerov in modelov v primerjavi z napovedno umetno inteligenco.
Zanimivo je, da že obstajajo primeri, kjer se napovedna in generativna umetna inteligenca uspešno združujeta. Na primer, slike radioloških slik se lahko analizirajo z obe vrsti umetne inteligence, da se ustvarijo poročila o preliminarnih diagnozah. Podobno, rudarski podatki o delnicah lahko generirajo poročila o delnicah, ki se verjetno povečujejo v bližnji prihodnosti. Zato organizacije potrebujejo združeno platformo za celovit razvoj umetne inteligence.
Na srečo za celovit razvoj in implementacijo umetne inteligence ni potrebno, da se vsak tip umetne inteligence obravnava kot ločena entiteta z lastno infrastrukturo. Čeprav genAI za optimalno delovanje morda zahteva dodatno moč in izboljšano omrežje, organizacije ne potrebujejo graditi povsem nove infrastrukture, razen če izvajajo obsežne implementacije genAI, kot sta Meta ali Microsoft.
Poleg tega se lahko postopki upravljanja in testiranja prilagodijo iz napovedne umetne inteligence, da se genAI učinkovito upravlja. Čeprav obstajajo razlike, kot je nagnjenost genAI k “halucinacijam”, ostajajo splošni procesi upravljanja tveganj podobni.
Domino’s Enterprise AI platforma vodi na področju upravljanja orodij, podatkov, usposabljanja in implementacije umetne inteligence ter je zaupanja vredna platforma za mnogo Fortune 100 podjetij. Ta platforma omogoča skupinam za umetno inteligenco (AI) in MLOps, da nadzirajo celovit razvoj in implementacijo umetne inteligence iz enega nadzornega središča. Z združevanjem MLOps pod eno platformo organizacije omogočajo celovit razvoj, implementacijo in upravljanje umetne inteligence.
Odkrijte, kako odgovorno sprejemati priložnosti in izzive projektov genAI z zanimivim belim papirjem Domino o odgovorni genAI.
Najpogostejša vprašanja:
1. Kaj je genAI?
GenAI se nanaša na generativno umetno inteligenco, obliko umetne inteligence, ki analizira različne vrste vsebine in ustvarja novo vsebino na podlagi uporabnikovih specifikacij.
2. Kakšne so tri faze umetne inteligence?
Tri faze umetne inteligence so tradicionalna analitika, napovedna AI in generativna AI.
3. Kaj je tradicionalna analitika?
Tradicionalna analitika, znana tudi kot poslovna inteligenca (BI), se osredotoča na pregledovanje preteklih podatkov za odkrivanje vpogledov o zgodovinskih dogodkih.
4. Kaj je napovedna AI?
Napovedna AI uporablja pretekla podatki za identifikacijo vzorcev in natančne napovedi o prihodnjih dogodkih.
5. Kako napovedna in generativna AI sodelujeta?
Pojavljajo se primeri, ko napovedna in generativna AI lahko uspešno sodelujeta. Na primer, slike radioloških slik se lahko analizirajo z obe vrsti AI za ustvarjanje poročil o preliminarnih diagnozah.
6. Ali organizacije potrebujejo ločeno infrastrukturo za vsak tip AI?
Organizacije ne potrebujejo graditi povsem nove infrastrukture za vsak tip AI. Čeprav genAI zahteva dodatno moč in izboljšano omrežje za optimalno delovanje, se lahko uporabi združena platforma za celovit razvoj umetne inteligence.
7. Ali je mogoče prilagoditi procese upravljanja in testiranja za napovedno AI za genAI?
Da, postopke upravljanja in testiranja je mogoče prilagoditi iz napovedne AI za učinkovito upravljanje genAI, čeprav so lahko določene razlike v upravljanju tveganj.
8. Kaj je Domino’s Enterprise AI platforma?
Domino’s Enterprise AI platforma je zaupanja vredna platforma, ki jo uporablja mnogo Fortune 100 podjetij za upravljanje orodij, podatkov, usposabljanja in implementacije umetne inteligence. Omogoča celovit razvoj in implementacijo umetne inteligence iz enega nadzornega središča.
Opredelitve:
– GenAI: Generativna umetna inteligenca, oblika umetne inteligence, ki ustvarja novo vsebino na podlagi uporabnikovih specifikacij.
– Tradicionalna analitika: Poslovna inteligenca, ki se osredotoča na pregledovanje preteklih podatkov za odkrivanje vpogledov o zgodovinskih dogodkih.
– Napovedna AI: Tehnologija, ki uporablja pretekla podatki za identifikacijo vzorcev in natančne napovedi o prihodnjih dogodkih.
– Domino’s Enterprise AI platforma: Platforma, ki se uporablja za upravljanje orodij, podatkov, usposabljanja in implementacije umetne inteligence, omogoča celovit razvoj in implementacijo umetne inteligence iz enega nadzornega središča.
Povezane povezave:
DominosDataLab.com – Glavna domena platforme Domino’s Enterprise AI za več informacij o njihovih storitvah.
The source of the article is from the blog macnifico.pt