Ģeneratīvais mākslīgais intelekts izmanto dziļo mācīšanos — sarežģītu mašīnmācīšanās (ML) formu, kuras ietvaros tiek apstrādāti sarežģīti uzdevumi un lielas datu kopas, lai izveidotu jaunu saturu, reaģējot uz vienkāršām dabiskas valodas uzvednēm. Tāpat kā šefpavārs, kurš gatavo unikālus ēdienus, mūziķis, kurš komponē dziesmas, vai autors, kurš raksta stāstus, ģeneratīvais mākslīgais intelekts ir radošs un novatorisks.
Ģeneratīvais mākslīgais intelekts ir mākslīgā intelekta apakškopa, kas attiecas uz jebkuru sistēmu vai mašīnu, kas var veikt cilvēka spējām atbilstošus uzdevumus, izmantojot ML modeļus, lai identificētu un atdarinātu modeļus apkopotajos datos. Pateicoties nepārtrauktām atsauksmju cilpām, sistēma vai mašīna pakāpeniski uzlabo savu veiktspēju.
Sākot no ikdienas darbību automatizēšanas līdz klientu pieredzes personalizēšanai, organizācijas arvien vairāk paļaujas uz mākslīgo intelektu uzņēmējdarbībai, lai uzlabotu efektivitāti, veicinātu inovācijas un palielinātu konkurētspēju. Tomēr mākslīgā intelekta joma ietver dažādas tehnoloģijas, kas darbojas atšķirīgos veidos.
Ģeneratīvā mākslīgā intelekta spēja ģenerēt jaunu izvadi — tekstu, attēlus, mūziku vai kodu — norāda uz ievērojamu sasniegumu mākslīgā intelekta tehnoloģijā. Pavisam īsā laikā tas ir pavēris bezgalīgas iespējas organizācijām dažādās nozarēs.
Katram mākslīgā intelekta veidam ir konkrēts mērķis, kas atbilst dažādām uzņēmējdarbības vajadzībām. Izprotot, ko katrs veids jūsu organizācijai spēj un nespēj paveikt, varat maksimizēt tā potenciālu. Tālāk ir norādīti daži bieži sastopami mākslīgā intelekta veidi.
Tradicionālais mākslīgais intelekts automatizē un optimizē konkrētus uzdevumus. Tā kā tas izmanto ML modeļus ar iepriekš definētām kārtulām un algoritmiem, tas visplašāk tiek izmantots nozarēs atkārtotu uzdevumu veikšanai, kur efektivitāte un precizitāte ir būtiski svarīgas, piemēram, ražošanas vai datu apstrādes jomā. Tradicionālais mākslīgais intelekts ietver prognozējošo mākslīgo intelektu un sarunu mākslīgo intelektu.
Prognozējošais mākslīgais intelekts paredz iznākumus, pamatojoties uz vēsturisko datu analīzi. Tas var analizēt iepriekšējās darbības, noteikt modeļus un prognozēt nākotnes iznākumus ar augstu precizitāti. Prognozējošais mākslīgais intelekts kalpo par pamatu finanšu, veselības aprūpes, ražošanas un mārketinga jomās.
Sarunu mākslīgais intelekts darbina tērzēšanas botus un virtuālos palīgus, kas veicina dabiskas valodas mijiedarbību starp cilvēkiem un mašīnām caur teksta vai balss interfeisiem. Sarunu mākslīgais intelekts ir balstīts uz ML modeļiem un dabiskas valodas apstrādi (Natural Language Processing — NLP), lai izprastu dabisku valodu un ģenerētu atbildes, kas līdzinās cilvēka sniegtām atbildēm.
Ģeneratīvajam mākslīgajam intelektam, prognozējošajam mākslīgajam intelektam un citiem mākslīgā intelekta veidiem ir plašs praktiska pielietojuma klāsts dažādās nozarēs un uzņēmējdarbības funkcijās. Tālāk ir sniegti daži piemēri par to, kā tiek izmantoti dažādi mākslīgā intelekta veidi.
Ģeneratīvā mākslīgā intelekta lietošanas iespējas ietver tālāk uzskaitītās jomas.
Ņemot vērā uzņēmējdarbībai paredzētā mākslīgā intelekta straujo izaugsmi, vadītājiem ir proaktīvi jānovērš saistītie riski. Šie riski ietver iespējamus aizspriedumus mākslīgā intelekta apmācības datos, caurspīdīguma trūkumu par to, kā algoritmi pieņem lēmumus, ģenerējot izvadi, un apzinātu mākslīgā intelekta ļaunprātīgu izmantošanu, piemēram, dezinformācijai un dziļviltojumu izveidei.
Saistībā ar savu apņemšanos attīstīt atbildīgas mākslīgā intelekta izmantošanas praksi Microsoft izstrādāja sešus atbildīgas mākslīgā intelekta izmantošanas principus, lai palīdzētu vadīt ģeneratīvā mākslīgā intelekta un citu mākslīgā intelekta sistēmu izstrādi un izmantošanu.
Kā galvenais elements nākamajā mākslīgā intelekta izraisītas uzņēmējdarbības pārveides un inovāciju vilnī, ģeneratīvais mākslīgais intelekts “sola” turpināt mainīt to, kā organizācijas darbojas un mijiedarbojas ar klientiem.
Paredzamās tendences:
Pastāvīgi ML modeļu uzlabojumi ietvers viedākus apmācības algoritmus, pašuzraudzītu mācīšanos un citus sasniegumus modeļu arhitektūrā un apmācībā. Tādējādi tiks iegūta augstākas kvalitātes izvade un intuitīvāki lietotāju līdzekļi.
Ģeneratīvā mākslīgā intelekta izmantošana papildus citiem mākslīgā intelekta veidiem uzlabos sistēmu iespējas un palielinās efektivitāti. Piemēram, produktu izstrādes procesā organizācijas var izmantot prognozējošo mākslīgo intelektu, lai noteiktu nākotnes tirgus prasības, ģeneratīvo mākslīgo intelektu, lai ieteiktu jaunus produktus, kas atbilst šīm prasībām, un sarunu mākslīgo intelektu, lai apkopotu klientu atsauksmes un pastāvīgi uzlabotu produktu noformējumus.
Dziļāka ģeneratīvā mākslīgā intelekta integrācija ar citiem mākslīgā intelekta veidiem uzlabos sarežģītu lēmumu pieņemšanu un problēmu risināšanas procesus. Piemēram, klientu apkalpošanas jomā tērzēšanas boti vai virtuāli palīgi, kas apvieno NLP ar ģeneratīvo mākslīgo intelektu, var dinamiski izveidot intelektiskas, personalizētas atbildes, pamatojoties uz lietotāju vajadzību, noskaņojuma un konteksta analīzi reāllaikā.
Palielināsies uzsvars uz atbildīgu mākslīgā intelekta izmantošanu. Uzņēmumi, valsts iestādes, akadēmiskās iestādes un citas organizācijas turpinās koncentrēties uz taisnīgumu, caurspīdīgumu, atbildību un citām praksēm mākslīgā intelekta izstrādē un izvietošanā. Uzziniet vairāk par Microsoft apņemšanos atbildīgi izmantot mākslīgo intelektu. Piekļūstiet arī rīkiem un procesiem, lai palīdzētu savai organizācijai efektīvi pārvaldīt ar mākslīgo intelektu saistītus riskus.
Izpratne par to, kas padara ģeneratīvo un cita veida mākslīgo intelektu unikālu, ir būtiska, lai iegūtu vislielākos ieguvumus no katra mākslīgā intelekta veida neatkarīgi no tā, vai tas darbojas atsevišķi vai kopā ar citu mākslīgo intelektu.
Atšķirībā no prognozējošā mākslīgā intelekta ģeneratīvais mākslīgais intelekts neprognozē iznākumus, pamatojoties uz vēsturiskiem datiem. Atšķirībā no sarunu mākslīgā intelekta tas neģenerē dialogu, kas līdzinās cilvēku sarunai. Tas rada jaunu darbu ar minimālu cilvēka iesaisti, vienlaikus pastāvīgi atkārtojot un uzlabojot izvadi, un tas ir kaut kas būtisks inovāciju veicināšanai un konkurētspējas uzturēšanai mūsdienu digitālajā pasaulē.
Turpiniet uzzināt par ģeneratīvo mākslīgo intelektu un citiem mākslīgā intelekta veidiem un to, kā visefektīvāk varat lietot ģeneratīvo mākslīgo intelektu savā organizācijā
Sekot korporācijai Microsoft