generative-aiGeneratywna AI używa uczenia głębokiego, zaawansowanej formy uczenia maszynowego(ML), która obsługuje złożone zadania i duże zestawy danych w celu tworzenia nowej zawartości w odpowiedzi na proste monity w języku naturalnym. Podobnie jak szef kuchni, który gotuje unikatowe dania, muzyk, który komponuje utwory, lub autor, który pisze historie, generatywna AI jest kreatywna i innowacyjna.
Generatywna AI jest podzbiorem sztucznej inteligencji, który odwołuje się do dowolnego systemu lub maszyny, które mogą wykonywać zadania podobne do ludzkich przy użyciu modeli uczenia maszynowego do identyfikowania i naśladowania wzorców w zbieranych danych. Dzięki ciągłym pętlom sprzężenia zwrotnego system lub maszyna stopniowo poprawia swoją wydajność.
Od automatyzacji rutynowych operacji po personalizowanie środowisk klientów — organizacje coraz częściej polegają nasztucznej inteligencji dla firm, aby zwiększyć wydajność, wspierać innowacje i budować przewagę konkurencyjną. Jednak dziedzina sztucznej inteligencji obejmuje różnorodność technologii, które działają na różne sposoby.
Funkcja generatywnej AI umożliwiająca generowanie nowych danych wyjściowych, zarówno tekstu, obrazów, muzyki, jak i kodu, stanowi znaczący postęp w technologii sztucznej inteligencji. W krótkim czasie otworzyła ona nieograniczone możliwości dla organizacji w różnych branżach.
Każdy typ sztucznej inteligencji ma określony cel, który zaspokaja różne potrzeby biznesowe. Dzięki zrozumieniu, co każdy typ może i nie może zrobić dla Twojej organizacji, możesz zmaksymalizować jego potencjał. Oto kilka typowych typów sztucznej inteligencji:
Tradycyjna sztuczna inteligencja automatyzuje i optymalizuje określone zadania. Ponieważ opiera się ona na modelach uczenia maszynowego ze wstępnie zdefiniowanymi regułami i algorytmami, jest ona najczęściej używana w branżach do powtarzających się zadań, w których wydajność i precyzja mają kluczowe znaczenie, na przykład w produkcji lub przetwarzaniu danych. Tradycyjna sztuczna inteligencja obejmuje predykcyjną sztuczną inteligencję i konwersacyjną sztuczną inteligencję.
Predykcyjna sztuczna inteligencja prognozuje wyniki na podstawie analizy danych historycznych. Może analizować przeszłe zachowania, wykrywać wzorce i przewidywać przyszłe wyniki z wysoką dokładnością. Predykcyjna sztuczna inteligencja jest fundamentalna w finansach, opiece zdrowotnej, produkcji i marketingu.
Konwersacyjna sztuczna inteligencja obsługuje czatboty i asystentów wirtualnych, które ułatwiają interakcje w języku naturalnym między ludźmi i maszynami za pośrednictwem interfejsów tekstu lub głosu. Konwersacyjna sztuczna inteligencja opiera się na modelach uczenia maszynowego i przetwarzaniu języka naturalnego (NLP), aby zrozumieć język naturalny i generować odpowiedzi podobne do ludzkich.
Generatywna AI, predykcyjna sztuczna inteligencja i inne typy sztucznej inteligencji mają szeroką gamę praktycznych zastosowań w różnych branżach i funkcjach biznesowych. Oto kilka przykładów użycia różnych typów sztucznej inteligencji:
Zastosowania generatywnej AI obejmują:
Biorąc pod uwagę szybki rozwój sztucznej inteligencji dla firm, liderzy muszą proaktywnie rozwiązywać związane z nią zagrożenia. Te czynniki ryzyka obejmują potencjalne odchylenie w danych szkoleniowych dotyczących sztucznej inteligencji, brak przejrzystości sposobu podejmowania decyzji przez algorytmy podczas generowania danych wyjściowych oraz celowe niewłaściwe użycie sztucznej inteligencji do złośliwych celów, takich jak rozpowszechnianie dezinformacji i tworzenie fotomontaży video.
W ramach zobowiązania do rozwijania praktyk dotyczących odpowiedzialnej sztucznej inteligencji firma Microsoft utworzyła sześć zasad odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, aby ułatwić opracowywanie i używanie generatywnej AI oraz innych systemów sztucznej inteligencji.
Jako kluczowy gracz w następnej fali transformacji biznesowej i innowacji opartych na sztucznej inteligencji, generatywna AI gwarantuje, że będzie nadal zmieniać sposób działania organizacji i interakcji z klientami.
Poszukaj następujących trendów:
Ciągłe ulepszenia modeli uczenia maszynowego obejmują inteligentniejsze algorytmy trenowania, uczenie nadzorowane samodzielnie i inne ulepszenia w architekturze modelu i szkoleniach. Spowoduje to wyższą jakość danych wyjściowych i bardziej intuicyjne środowisko użytkownika.
Uzupełniające użycie generatywnej AI z innymi typami sztucznej inteligencji zwiększy możliwości systemu i zwiększy wydajność. Na przykład podczas opracowywania produktów organizacje mogą używać predykcyjnej sztucznej inteligencji do identyfikowania przyszłych wymagań rynkowych, generatywnej AI w celu sugerowania nowych produktów spełniających te wymagania, a konwersacyjnej sztucznej inteligencji do zbierania opinii klientów w celu ciągłego udoskonalania projektów produktów.
Głębsza integracja generatywnej AI z innymi typami sztucznej inteligencji wzmocni złożone procesy podejmowania decyzji i rozwiązywania problemów. Na przykład w przypadku obsługi klienta czatboty lub wirtualni asystenci łączący NLP z generatywną AI mogą dynamicznie tworzyć inteligentne, spersonalizowane odpowiedzi na podstawie analizy potrzeb użytkowników, tonacji i kontekstu w czasie rzeczywistym.
Nacisk na odpowiedzialną sztuczną inteligencję zostanie zwiększony. Firmy, instytucje rządowe, środowiska akademickie i inne organizacje będą nadal podkreślać sprawiedliwość, przejrzystość, odpowiedzialność i inne praktyki w zakresie opracowywania i wdrażania sztucznej inteligencji. Dowiedz się więcej o zaangażowaniu firmy Microsoft w odpowiedzialne korzystanie ze sztucznej inteligencji. Ponadto, uzyskaj dostęp do narzędzi i procesów, które ułatwią Twojej organizacji zarządzanie zagrożeniami związanymi ze sztuczną inteligencją.
Zrozumienie, co sprawia, że generatywna AI i inne typy sztucznej inteligencji są unikatowe, jest kluczem do uzyskania największych korzyści z każdej z nich, niezależnie od tego, czy działa ona samodzielnie, czy z inną sztuczną inteligencją.
W przeciwieństwie do predykcyjnej sztucznej inteligencji generatywna AI nie prognozuje wyników na podstawie danych historycznych. W przeciwieństwie do konwersacyjnej sztucznej inteligencji nie generuje ona dialogu podobnego do ludzkiego. Tworzy ona nową pracę z minimalnym wkładem człowieka, na zasadzie powtórzeń, ulepszając dane wyjściowe, co jest niezbędne do wprowadzania innowacji i utrzymania konkurencyjności w dzisiejszym świecie cyfrowym.
Dowiedz się więcej o generatywnej AI i innych typach sztucznej inteligencji oraz o tym, jak najlepiej wykorzystać generatywną AI w organizacji
Obserwuj firmę Microsoft