Генеративный ИИ использует глубокое обучение — сложную форму машинного обучения (МО), которая обрабатывает сложные задачи и большие наборы данных — для создания нового контента в ответ на простые запросы на естественном языке. Подобно шеф-повару, готовящему уникальные блюда, музыканту, сочиняющему песни, или автору, пишущему рассказы, генеративный ИИ креативен и инновационен.
Генеративный ИИ — это подмножество ИИ, которое относится к любой системе или машине, способной выполнять задачи, подобные человеческим, используя модели МО для выявления и имитации закономерностей в собираемых данных. Благодаря непрерывной обратной связи система или компьютер постепенно улучшает свою производительность.
От автоматизации рутинных операций до персонализации клиентского опыта — организации все чаще используют ИИ для коммерческих организаций, стимулирования инноваций и создания конкурентных преимуществ. Однако область ИИ охватывает множество технологий, которые работают по-разному.
Способность генеративного ИИ генерировать новый вывод, будь то текст, изображения, музыка или код, представляет собой значительный прогресс в технологии ИИ. За короткое время это открыло безграничные возможности для организаций из разных отраслей.
Каждый тип ИИ имеет определенную цель, которая служит различным бизнес-потребностям. Понимая, что каждый тип может и что не может сделать для организации, вы сможете максимально раскрыть его потенциал. Вот некоторые распространенные типы ИИ:
Традиционный ИИ автоматизирует и оптимизирует определенные задачи. Поскольку он основан на моделях машинного обучения с предопределенными правилами и алгоритмами, он наиболее широко используется в отраслях, где решающее значение имеют повторяющиеся задачи, эффективность и точность, например, в производстве или обработке данных. Традиционный ИИ включает в себя прогностический ИИ и беседы ИИ.
Прогностический ИИ прогнозирует результаты на основе анализа исторических данных. Он может анализировать прошлые реакции на события, выявлять закономерности и прогнозировать будущие результаты с высокой точностью. Прогностический ИИ играет основополагающую роль в финансах, здравоохранении, производстве и маркетинге.
Беседы ИИ обеспечивают работу чат-ботов и виртуальных помощников, которые облегчают взаимодействие на естественном языке между людьми и машинами посредством текстовых или голосовых интерфейсов. Беседы ИИ используют модели машинного обучения и обработку естественного языка (NLP) для понимания естественного языка и генерации ответов, подобных человеческим.
Генеративный ИИ, прогностический ИИ и другие типы ИИ имеют широкий спектр практического применения в различных отраслях и бизнес-функциях. Вот несколько примеров использования различных типов ИИ:
Области применения генеративного ИИ включают:
Учитывая стремительный рост использования ИИ для коммерческих организаций, руководителям следует заблаговременно устранять сопутствующие риски. К этим рискам относятся потенциальная предвзятость данных обучения ИИ, отсутствие прозрачности относительно того, как алгоритмы принимают решения при генерации выходных данных, а также преднамеренное неправомерное использование ИИ в вредоносных целях, таких как распространение дезинформации и создание дипфейков.
В рамках своей приверженности продвижению методик ответственного применения ИИ компания Майкрософт разработала шесть принципов ответственного применения ИИ, которые помогут направлять разработку и использование генеративного ИИ и других систем ИИ.
Генеративный ИИ, играющий ключевую роль в следующей волне бизнес-трансформации и инноваций на основе ИИ, обещает продолжить менять способы функционирования организаций и их взаимодействия с клиентами.
Обратите внимание на следующие тренды:
Текущие усовершенствования моделей машинного обучения будут включать более интеллектуальные алгоритмы обучения, самообучение и другие достижения в архитектуре и обучении моделей. Это приведет к повышению качества продукции и более интуитивному взаимодействию с пользователем.
Дополнительное использование генеративного ИИ с другими типами ИИ расширит возможности системы и повысит ее эффективность. Например, при разработке продуктов организации могут использовать прогностический ИИ для определения будущих потребностей рынка, генеративный ИИ для предложения новых продуктов, удовлетворяющих этим потребностям, и беседы ИИ для сбора отзывов клиентов с целью постоянного совершенствования дизайна продуктов.
Более глубокая интеграция генеративного ИИ с другими типами ИИ усилит сложные процессы принятия решений и решения проблем. Например, в службах поддержки клиентов чат-боты или виртуальные помощники, сочетающие обработку естественного языка с генеративным ИИ, могут динамически создавать интеллектуальные персонализированные ответы на основе анализа потребностей, настроений и контекста пользователей в реальном времени.
Возрастет акцент на ответственном ИИ. Предприятия, правительства, научные круги и другие организации будут продолжать уделять особое внимание справедливости, прозрачности, подотчетности и другим методикам при разработке и внедрении ИИ. Узнайте больше о приверженности Майкрософт ответственному применению ИИ. Кроме того, получите доступ к инструментам и процессам, которые помогут организации эффективно управлять рисками, связанными с ИИ.
Понимание того, что делает генеративный ИИ и другие типы ИИ уникальными, является ключом к получению наибольших преимуществ от каждого из них, независимо от того, работает ли он самостоятельно или в сочетании с другими типами ИИ.
В отличие от прогностического ИИ, генеративный ИИ не прогнозирует результаты на основе исторических данных. В отличие от бесед ИИ, он не генерирует диалоги, подобные человеческим. Он создает новую работу с минимальным участием человека, постоянно совершенствуя и улучшая результаты, что крайне важно для стимулирования инноваций и поддержания конкурентоспособности в современном цифровом мире.
Продолжайте изучать генеративный ИИ в сравнении с другими типами ИИ, а также то, как вы можете наилучшим образом использовать генеративный ИИ в своей организации
