This is the Trace Id: e7c05b58ef9d44496d0f7c1e9505d3a9
Pereiti prie pagrindinio turinio
„Microsoft“ dirbtinis intelektas

Generuojamojo dirbtinio intelekto palyginimas su kitų tipų DI

Sužinokite, kuo generuojamasis dirbtinis intelektas skiriasi nuo prognozuojamojo ir kitų dirbtinio intelekto tipų ir kodėl jis išsiskiria.
Naršykite „Microsoft“ dirbtinio intelekto sprendimus

Lyginamoji generuojamojo dirbtinio intelekto apžvalga

Generuojamasis dirbtinis intelektas atlieka tai, ko negali joks kitas DI – kuria naują, unikalų turinį. Norėdami lengviau įvertinti, kaip generuojamasis dirbtinis intelektas gali geriausiai atitikti jūsų DI strategiją, sužinokite apie jo galimybes, pritaikymo būdus ir poveikį, palygindami su nuspėjamuoju ar kitų tipų DI.

Įsimintiniausi dalykai

  • Generuojamojo dirbtinio intelekto kūrybinės galimybės žymi svarbią dirbtinio intelekto technologijų plėtrą.
  • Prognozuojamasis dirbtinis intelektas analizuoja duomenis, kad galėtų prognozuoti rezultatus, o generuojamasis dirbtinis intelektas kuria tekstą, vaizdus, kodą ir kitą išvestį.
  • Generuojamasis dirbtinis intelektas ir kitos DI technologijos turi plačias pritaikymo galimybes įvairiuose sektoriuose, įskaitant finansų ir sveikatos priežiūros, bei verslo funkcijose, pavyzdžiui, rinkodaroje.
  • Ateityje įvyks gilesnė generuojamojo dirbtinio intelekto ir kitų DI modelių integracija.
  • Šeši į žmones orientuotos „Microsoft“ praktikos pavyzdžiai gali padėti organizacijoms atsakingai kurti ir naudoti generuojamąjį dirbtinį intelektą.

Kas yra generuojamasis dirbtinis intelektas?

generuojamasis-diGeneruojamasis dirbtinis intelektas naudoja gilųjį mokymąsi – sudėtingą mašininio mokymo (ML) formą, kuri apdoroja sudėtingas užduotis ir didelius duomenų rinkinius, kad sukurtų naują turinį, reaguodama į paprastus natūraliosios kalbos raginimus. Kaip virėjas, kuris ruošia unikalius patiekalus, muzikantas, kuriantis dainas, arba autorius, rašantis istorijas, generuojamasis dirbtinis intelektas yra kūrybiškas ir novatoriškas.
Generuojamasis dirbtinis intelektas priklauso DI pogrupiui ir nurodo bet kurią sistemą arba kompiuterį, kuris gali atlikti užduotis, panašias į atliekamas žmogaus, naudodamas mašininio mokymo modelius, kad nustatytų ir imituotų modelius renkamuose duomenyse. Dėl nuolatinių grįžtamojo ryšio ciklų sistema arba kompiuteris palaipsniui gerina savo efektyvumą.
Nuo kasdienių operacijų automatizavimo iki klientų patirties personalizavimo, organizacijos vis labiau pasitiki verslui skirtu DI, kad galėtų padidinti efektyvumą, skatinti inovacijas ir įgytų konkurencinį pranašumą. Tačiau DI sritis apima įvairias technologijas, kurios veikia skirtingais būdais.
Generuojamojo dirbtinio intelekto gebėjimas generuoti originalią išvestį, pvz., tekstą, vaizdus, muziką ar kodą, atspindi didelę DI technologijų pažangą. Per trumpą laiką jis atvėrė beribes galimybes įvairių sektorių organizacijoms.

Ką gali daryti prognozuojamasis ir kitų tipų DI?

Kiekvieno tipo dirbtinis intelektas turi konkretų tikslą, kuris patenkina skirtingus verslo poreikius. Suprasdami, ką kiekvienas tipas gali ir ko negali padaryti jūsų organizacijai, galite maksimaliai išnaudoti jo potencialą. Štai keletas dažniausių DI tipų:
Tradicinis DI automatizuoja ir optimizuoja konkrečias užduotis. Jis yra pagrįstas mašininio mokymo modeliais su iš anksto apibrėžtomis taisyklėmis ir algoritmais, todėl dažniausiai naudojamas sektoriuose pasikartojančioms užduotims atlikti, kai efektyvumas ir tikslumas yra labai svarbūs, pvz., gamybos arba duomenų apdorojimo srityje. Tradicinis DI apima prognozuojamąjį DI ir pokalbių DI.
Prognozuojamasis DI prognozuoja rezultatus remdamasis istorinių duomenų analize. Jis gali labai tiksliai analizuoti ankstesnius veiksmus, aptikti modelius ir prognozuoti būsimus rezultatus. Prognozuojamasis DI yra pamatinis elementas finansų, sveikatos priežiūros, gamybos ir rinkodaros srityse.
Pokalbių DI įgalina pokalbių robotus ir virtualiuosius asistentus, kurie palengvina natūraliosios kalbos sąveiką tarp žmonių ir kompiuterių naudojant teksto arba balso sąsajas. Pokalbių DI remiasi mašininio mokymo modeliais ir natūraliosios kalbos apdorojimu (NLP), kad suvoktų natūraliąją kalbą ir sugeneruotų atsakymus, panašius į pateikiamus žmogaus.

Kuo išsiskiria generuojamasis dirbtinis intelektas?

Toliau pateikti generuojamojo dirbtinio intelekto ir kitų dirbtinio intelekto formų palyginimai dar labiau pabrėžia, kaip veikia generuojamasis dirbtinis intelektas ir kaip jo kūrybinės, adaptyvios galimybės kontrastuoja su labiau analitinio, į konkrečias užduotis orientuoto, DI tipais.

Generuojamasis dirbtinis intelektas ir tradicinis dirbtinis intelektas

Tradicinis DI, dar vadinamas siauruoju arba silpnuoju DI, yra pagrįstas taisyklėmis ir geriausiai atlieka iš anksto apibrėžtas užduotis, pvz., automatizuoja darbo eigas arba priima sprendimus pagal fiksuotus algoritmus. Paprastai jis išmokomas naudojant prižiūrimo mokymosi metodus. Generuojamasis dirbtinis intelektas, dar vadinamas kūrybiškuoju arba stipriuoju DI, generuoja unikalią išvestį, tada ją patikslina remdamasis žmogaus nurodymais ir pataisymais. Jis išmokomas naudojant neprižiūrimo mokymosi metodus.

Generuojamasis dirbtinis intelektas ir prognozuojamasis dirbtinis intelektas

Prognozuojamasis DI prognozuoja būsimus rezultatus remdamasis esamų duomenų ir tendencijų analize. Generuojamasis dirbtinis intelektas neapsiriboja prognozavimu ir kuria visiškai naują turinį, kurio neriboja esami duomenys. Pvz., generuojamasis dirbtinis intelektas gali kurti rinkodaros kampanijas, o prognozuojamasis DI prognozuoja jų sėkmę.

Generuojamasis dirbtinis intelektas ir pokalbių dirbtinis intelektas

Pokalbių DI supranta natūraliąją kalbą ir generuoja atsakymus, imituojančius žmogaus kalbą. Generuojamojo dirbtinio intelekto aprėptis yra platesnė, todėl jis, be teksto, gali kurti kitą įvairių tipų turinį, įskaitant vaizdus, muziką, balso imitacijas, vaizdo įrašus ir produktų dizainą.

Kokie yra kiekvieno dirbtinio intelekto tipo naudojimo atvejai?

Generuojamasis dirbtinis intelektas, prognozuojamasis dirbtinis intelektas ir kitų tipų dirbtinis intelektas turi platų praktinio pritaikymo spektrą įvairiuose sektoriuose ir verslo funkcijose. Toliau pateikiami keli pavyzdžiai, kaip naudojamas skirtingų tipų dirbtinis intelektas.

 

  Generuojamojo dirbtinio intelekto taikymo sritys apima šias:

  • Įvairiose pramonės šakose: padeda darbuotojams atlikti kasdienes užduotis, pvz., apibendrinti el. laiškus, generuoti pateiktis ir naršyti įžvalgas.
  • Inžinerijoje: generuoja sintetinius duomenis modeliavimams įvairiomis sąlygomis analizuoti.
  • Sveikatos priežiūroje: kuria naujas molekules vaistams atrasti.
  • Produktų dizaine: kuria naujų produktų prototipus ir novatoriškus vaizdinius dizainus.
  • Programinės įrangos kūrime: padeda rašyti kodą ir automatizuoja pasikartojančias programavimo užduotis.
  • Vaizdo žaidimuose: kuria pasakojimus, personažus, grafinius elementus ir garso efektus.
Prognozuojamojo dirbtinio intelekto taikymo sritys apima šias: 
  • Finansus: prognozuoja akcijų efektyvumą, kredito rezultatus ir ekonomines tendencijas.
  • Rinkodarą: generuoja klientų įžvalgas, kurių reikia norint numatyti klientų nuostatas ir optimizuoti kampanijas. 
  • Mažmeninę prekybą: padeda planuoti poreikius ir prognozuoti atsargų kiekius.
  • Gamybą: stebi tiekimo grandinės trikdžius ir numato įrangos gedimus.
Pokalbių dirbtinio intelekto taikymo sritys apima šias:
  • Surinkimo linijos gamybą: atlieka tikslius veiksmus naudodama DI valdomus robotus.
  • Automobilius: leidžia vairuotojams sąveikauti su automobilių informacijos ir pramogų sistemomis naudojant balso asistentus.
  • Verslo automatizaciją: atlieka kasdienes užduotis, pvz., duomenų įvedimą arba sąskaitų faktūrų apdorojimą, su minimaliu žmogaus įsikišimu.
  • Klientų aptarnavimą ir palaikymą: teikia visą parą pagalbą per dirbtinio intelekto valdomus pokalbių robotus.
  • Mažmeninę prekybą: pagerina apsipirkimo patirtį siūlant asmeniniams poreikiams pritaikytas rekomendacijas.
Skaitykite realias istorijas apie sėkmingas DI taikymo sritis.
Knygos viršelis su spalvingu banguotu dizainu ir tekstu apie dirbtinio intelekto sprendimo santrauką
Dirbtinio intelekto sprendimo santrauka

Gaukite 2025 m. dirbtinio intelekto sprendimo santrauką

Skaitykite ekspertų perspektyvas iš „Microsoft“ ir DI vadovų, kad geriau suprastumėte, kaip atlikti perėjimą prie DI platformos.
Gauti ataskaitą

Kas yra atsakingas dirbtinio intelekto naudojimas?

Verslui skirtas dirbtinis intelektas sparčiai auga, todėl vadovai turi aktyviai spręsti susijusią riziką. Ši rizika apima galimą DI mokymo duomenų šališkumą, skaidrumo apie tai, kaip algoritmai priima sprendimus generuodami išvestį, trūkumą ir tyčinį netinkamą DI naudojimą kenkėjiškais tikslais, pvz., skleidžiant dezinformaciją ir kuriant išmaniąsias vaizdo klastotes.
Įsipareigodama tobulinti atsakingas dirbtinio intelekto naudojimasatsakingo dirbtinio intelekto naudojimo praktiką, „Microsoft“ sukūrė šešis Atsakingo dirbtinio intelekto naudojimo principaiatsakingo dirbtinio intelekto naudojimo principus, kurie padės kurti ir naudoti generuojamąjį dirbtinį intelektą bei kitas DI sistemas.

Sąžiningumas

Dirbtinio intelekto sistemos turėtų neleisti šališkumo, dėl kurio tam tikros grupės gali būti traktuojamos nevienodai ir diskriminuojamos. Jos turėtų generuoti tokią pačią išvestį visiems vartotojams, turintiems panašias aplinkybes, pvz., įdarbinimo galimybes.

Patikimumas ir sauga

Užtikrinant patikimą ir saugų DI sistemų veikimą, galima lengviau įgyti pasitikėjimą ir išvengti žalos. DI sistemos turėtų veikti nuosekliai ir tiksliai įvairiomis sąlygomis ir nuosekliai apsaugoti nuo klaidų ir kibernetinių atakų.

Privatumas ir sauga

DI sistemos turėtų palaikyti vartotojų teises apsaugodamos asmeninę ir konfidencialią informaciją nuo neteisėtos prieigos. Jos taip pat turi aktyviai identifikuoti ir išspręsti įvairias kitas kibernetines grėsmes, įskaitant kenkėjiškas programas ir aptarnavimo perkrovą.

Įtrauktis

DI sistemos turėtų būti sukurtos taip, kad suteiktų galimybių skirtingiems vartotojams ir juos įtrauktų. Įtraukiojo dizaino praktika padeda pašalinti galimus išskyrimo barjerus ir palaikyti visiems pasiekiamų funkcijų kūrimą.

Skaidrumas

Organizacijos turėtų pateikti aiškius paaiškinimus, kaip jų DI sistemos veikia ir priima sprendimus. Skaidrumas skatina supratimą ir pasitikėjimą, taip pat padeda vartotojams identifikuoti ir išspręsti problemas, kurios gali kilti.

Atsakingumas

DI sistemos ir žmonės, kurie jas kuria ir diegia, turėtų būti laikomi atsakingi už savo veiksmus ir sprendimus. Tam reikia, kad organizacijos nustatytų procesus ir mechanizmus, skirtus atsakingam dirbtinio intelekto naudojimui numatyti ir bet kokiam neigiamam poveikiui pašalinti.

Šviesi generuojamojo dirbtinio intelekto ateitis

Kaip svarbiausias kitos dirbtiniu intelektu pagrįstos verslo transformacijos ir inovacijų bangos veikėjas, generuojamasis dirbtinis intelektas žada toliau keisti organizacijų darbo ir sąveikos su klientais būdą.
Stebėkite šias tendencijas:
Nuolatinis mašininio mokymo modelių tobulinimas apims išmanesnius mokymo algoritmus, savarankiškai prižiūrimą mokymąsi ir kitus modelio architektūros bei mokymo patobulinimus. Tai padės pasiekti aukštesnės kokybės išvestis ir intuityvesnę vartotojo patirtį.
Papildomas generuojamojo dirbtinio intelekto naudojimas su kitų tipų DI pagerins sistemos galimybes ir padidins efektyvumą. Pavyzdžiui, kurdamos produktus organizacijos gali naudoti prognozuojamąjį DI, kad nustatytų būsimus rinkos poreikius, generuojamąjį DI, kad galėtų siūlyti naujus produktus, kurie atitinka tuos poreikius, ir pokalbių DI, kad surinktų klientų atsiliepimus ir galėtų nuolat tobulinti produktų dizainą.
Gilesnis generuojamojo dirbtinio intelekto integravimas su kitų tipų DI sustiprins sudėtingus sprendimų priėmimo ir problemų sprendimo procesus. Pavyzdžiui, klientų aptarnavimo srityje pokalbių robotai arba virtualieji asistentai, kurie sujungia NLP su generuojamuoju dirbtiniu intelektu, gali dinamiškai kurti išmanius, personalizuotus atsakymus, pagrįstus vartotojo poreikių, nuotaikų ir konteksto analize realiuoju laiku.
 Atsakingo dirbtinio intelekto naudojimo svarba bus vis labiau pabrėžiama. Įmonės, vyriausybės, akademinė bendruomenė ir kitos organizacijos ir toliau akcentuos sąžiningumo, skaidrumo, atskaitomybės ir kitos DI kūrimo ir diegimo praktikos svarbą. Sužinokite daugiau apie „Microsoft“ įsipareigojimą atsakingai naudoti DI. Be to, pasiekite įrankius ir procesus, padėsiančius jūsų organizacijai efektyviai valdyti DI riziką.

Kaip naudosite generuojamąjį dirbtinį intelektą?

Suprasti, kuo generuojamasis dirbtinis intelektas ir kitų tipų DI yra unikalūs, yra labai svarbu norint kuo geriau išnaudoti kiekvieno iš jų teikiamus pranašumus, nesvarbu, ar jis veiks vienas, ar kartu su kitais DI.
Kitaip nei prognozuojamasis DI, generuojamasis dirbtinis intelektas nenumato rezultatų pagal istorinius duomenis. Kitaip nei pokalbių DI, jis negeneruoja dialogo, panašaus į žmonių. Jis sukuria naują darbą su minimalia žmogaus įvestimi, nuolat pakartodamas ir tobulindamas savo išvestį – tai yra būtina siekiant skatinti inovacijas ir išlaikyti konkurencingumą šiandieniniame skaitmeniniame pasaulyje.
Toliau gilinkite žinias apie generuojamąjį dirbtinį intelektą bei kitų tipų DI ir kaip geriausiai įdarbinti generuojamąjį dirbtinį intelektą savo organizacijoje

Atraskite daugiau išteklių

Susipažinkite su papildomais įrankiais, šablonais ir straipsniais, kurie padės jums pradėti dirbti su generuojamuoju dirbtiniu intelektu.
Moteris, dirbanti nešiojamuoju kompiuteriu ir dėvintį baltą apsiaustą

Dirbtinis intelektas verslo lyderiams

Raskite išsamių nurodymų ir išteklių, kurie padės jums jūsų DI kelionėje, įskaitant klientų istorijas, apimančias kelis sektorius.
Sužinokite daugiau
moteris

Kas yra generuojamasis dirbtinis intelektas?

Gaukite įvairių generuojamojo dirbtinio intelekto tipų apžvalgą. Be to, sužinokite, kaip generuojamasis dirbtinis intelektas skatina inovacijas ir transformuoja sektorius.
Sužinokite daugiau
Moteris, dirbanti nešiojamuoju kompiuteriu

Kaip veikia generuojamasis dirbtinis intelektas?

Sužinokite, kaip generuojantis dirbtinis intelektas vystėsi, kaip jis mokosi ir tobulėja ir kaip atsakingai jį naudoti.
Sužinokite daugiau

Dažnai užduodami klausimai

  • Dirbtinis intelektas, kuris naudoja mašininį mokymąsi, kad galėtų atlikti užduotis, panašias į atliekamas žmogaus, turi kelis pogrupius, įskaitant generuojamąjį DI, tradicinį DI, prognozuojamąjį DI, pokalbių DI ir didelės kalbos modelius (LLM).
  • Generuojamasis dirbtinis intelektas kuria naują išvestį, įskaitant tekstą, vaizdus, garsą, produktų dizainą ir kodą.
  • Prognozuojamasis DI prognozuoja rezultatus pagal istorinius duomenis, o generuojamasis dirbtinis intelektas kuria naują, unikalų turinį.
  • Generuojamasis dirbtinis intelektas gali kurti plataus spektro turinį ir tekstas yra tik vienas tokio turinio pavyzdys. Dideli kalbos modeliai yra generuojamojo dirbtinio intelekto pogrupis, skirtas konkrečiai kalbos užduotims, pvz., teksto generavimui ir vertimui.
  • Mašininis mokymas yra visų dirbtinio intelekto tipų pagrindas, nes leidžia modeliams priimti duomenis ir mokytis iš jų. Generuojamasis dirbtinis intelektas naudoja mašininio mokymo metodus naujoms išvestims kurti, o tradiciniuose mašininio mokymo modeliuose daugiausia dėmesio skiriama užduotims, pvz., klasifikavimui ir prognozavimui.

Stebėkite „Microsoft“