Generativni AI koristi duboko učenje – sofisticirani oblik mašinskog učenja (ML) koji se bavi složenim zadacima i velikim skupovima podataka – za kreiranje novog sadržaja kao odgovor na jednostavne upite prirodnog jezika. Poput kuvara koji kuva jedinstvena jela, muzičara koji komponuje pesme ili autora koji piše priče, generativna veštačka inteligencija je kreativna i inovativna.
Generativni AI je podskup veštačke inteligencije, koja se odnosi na bilo koji sistem ili mašinu koja može da obavlja zadatke slične ljudima koristeći ML modele da identifikuje i oponaša obrasce u podacima koje prikuplja. Kroz kontinuirane sprege povratne informacije, sistem ili mašina postepeno poboljšavaju svoje performanse.
Od automatizacije rutinskih operacija do personalizovanja korisničkog iskustva, organizacije se sve više oslanjaju na veštačku inteligenciju za poslovanje kako bi povećale efikasnost, pokrenule inovacije i izgradile konkurentsku prednost. Međutim, oblast veštačke inteligencije obuhvata raznovrsnost tehnologija koje funkcionišu na različite načine.
Sposobnost generativne veštačke inteligencije da generiše nove rezultate, bilo da su tekst, slike, muzika ili kod, predstavlja značajan napredak u AI tehnologiji. Za samo kratko vreme, otvorio je beskrajne mogućnosti za organizacije u različitim industrijama.
Svaka vrsta veštačke inteligencije ima specifičnu svrhu koja služi različitim poslovnim potrebama. Razumevanjem šta svaki tip može, a šta ne može da učini za vašu organizaciju, možete da maksimizirate njen potencijal. Evo nekih uobičajenih AI tipova:
Tradicionalni AI automatizuje i optimizuje određene zadatke. Pošto se oslanja na ML modele sa unapred definisanim pravilima i algoritmima, najčešće se koristi u industrijama za zadatke koji se ponavljaju gde su efikasnost i preciznost presudne, kao što je proizvodnja ili obrada podataka. Tradicionalna veštačka inteligencija obuhvata prediktivnu veštačku inteligenciju i konverzacionu veštačku inteligenciju.
Prediktivna veštačka inteligencija predviđa ishode na osnovu analize istorijskih podataka. Može da analizirate prethodna ponašanja, da otkrije obrasce i da predviđa buduće ishode sa velikom preciznošću. Prediktivna veštačka inteligencija je osnova u finansijama, zdravstvu, proizvodnji i marketingu.
Konverzaciona veštačka inteligencija pokreće robote za ćaskanje i virtuelne asistente koji olakšavaju interakcije prirodnog jezika između ljudi i mašina putem tekstualnih ili glasovnih interfejsa. Konverzaciona veštačka inteligencija se oslanja na ML modele i obradu prirodnog jezika (NLP) da bi razumela prirodni jezik i generisala ljudske odgovore.
Generativni AI, prediktivni AI i drugi AI tipovi imaju širok spektar praktičnih primena u različitim industrijama i poslovnim funkcijama. Evo nekoliko primera kako se koriste različite vrste veštačke inteligencije:
Primene generativne veštačke inteligencije obuhvataju:
S obzirom na brz rast veštačke inteligencije za poslovanje, lideri moraju proaktivno da se pozabave povezanim rizicima. Ovi rizici uključuju potencijalnu pristrasnost u podacima o obuci veštačke inteligencije, nedostatak transparentnosti u načinu na koji algoritmi donose odluke prilikom generisanja rezultata i namernu zloupotrebu veštačke inteligencije u zlonamerne svrhe, kao što je širenje dezinformacija i kreiranje dubokih lažiranja.
Kao deo svoje posvećenosti unapređenju praksi odgovorne veštačke inteligencije, Microsoft je kreirao šest principa odgovorne veštačke inteligencije kako bi pomogao u vođenju i upotrebi generativne veštačke inteligencije i drugih sistema veštačke inteligencije.
Kao ključni igrač u sledećem talasu poslovne transformacije i inovacije zasnovane na veštačkoj inteligenciji, generativni AI obećava da će nastaviti da preoblikuje način na koji organizacije funkcionišu i komuniciraju sa klijentima.
Potražite sledeće trendove:
Tekuća poboljšanja ML modela će uključivati pametnije algoritme za obuku, samostalno nadgledano učenje i druga unapređenja u arhitekturi modela i obuci. Ovo će rezultirati kvalitetnijim rezultatima i intuitivnijim korisničkim iskustvima.
Komplementarna upotreba generativne veštačke inteligencije sa drugim AI tipovima će poboljšati mogućnosti sistema i povećati efikasnost. Na primer, u razvoju proizvoda, organizacije mogu da koriste prediktivnu veštačku inteligenciju da identifikuju buduće zahteve tržišta, generativnu veštačku inteligenciju da predlože nove proizvode koji zadovoljavaju te zahteve i konverzacionu veštačku inteligenciju da prikupe povratne informacije kupaca kako bi neprestano usavršavali dizajn proizvoda.
Dublja integracija generativne veštačke inteligencije sa drugim AI tipovima će ojačati složene procese donošenja odluka i rešavanja problema. Na primer, u korisničkoj službi, roboti za ćaskanje ili virtuelni asistenti koji kombinuju NLP sa generativnom veštačkom inteligencijom mogu dinamički da kreiraju inteligentne, personalizovane odgovore zasnovane na analizi potreba, osećanja i konteksta korisnika u realnom vremenu.
Naglasak na odgovornoj veštačkoj inteligenciji će se povećati. Preduzeća, vlade, akademska zajednica i druge organizacije nastaviće da naglašavaju pravičnost, transparentnost, odgovornost i druge prakse u razvoju i primeni veštačke inteligencije. Saznajte više o posvećenosti korporacije Microsoft praksama odgovorne veštačke inteligencije. Takođe, pristupite alatkama i procesima koji će pomoći vašoj organizaciji da efikasno upravlja AI rizicima..
Razumevanje šta čini generativnu veštačku inteligenciju i druge tipove veštačke inteligencije jedinstvenim je ključno za dobijanje najvećih pogodnosti svake od njih, bilo da radi samostalno ili u jedinstvu sa drugom veštačkom inteligencijom.
Za razliku od prediktivne veštačke inteligencije, generativni AI ne predviđa ishode na osnovu istorijskih podataka. Za razliku od konverzacione AI, ona ne generiše dijalog poput ljudi. Ona kreira novi rad sa minimalnim ljudskim doprinosom dok se konstantno ponavlja i poboljšava svoje rezultate – nešto što je neophodno za pokretanje inovacija i održavanje konkurentnosti u današnjem digitalnom svetu.
Nastavite da učite o generativnoj veštačkoj inteligenciji u odnosu na druge tipove veštačke inteligencije i o tome kako najbolje možete da upotrebite generativnu veštačku inteligenciju u svojoj organizaciji
Pratite Microsoft