Генеративний ШІ використовує глибоке навчання – ускладнену форму машинного навчання (МН) для обробки складних завдань і великих наборів даних, – щоб створювати новий вміст у відповідь на прості підказки природною мовою. Як шеф-повар, який готує унікальні блюда, музикант, який створює пісні, або автор, який пише оповідання, генеративний ШІ виявляє креативність та інноваційний підхід.
Генеративний ШІ – це підмножина ШІ, що стосується будь-якої системи чи комп’ютера, які можуть виконувати завдання для людини, використовуючи моделі МН, щоб визначати та імітувати шаблони в зібраних даних. Завдяки постійному зворотному зв’язку система або комп’ютер поступово покращує свою продуктивність.
Організації дедалі більше покладаються на ШІ для бізнесу в різних областях, чи то автоматизація рутинних операцій, чи то персоналізація можливостей для клієнта. Ціль – підвищити ефективність, сприяти впровадженню інновацій і створити конкурентну перевагу. Однак ШІ охоплює низку різноманітних технологій, які діють у різний спосіб.
Здатність генеративного ШІ створювати нові вихідні дані, зокрема текст, зображення, музику чи код, є значним досягненням у технології ШІ. За короткий час він відкрив безмежні можливості для організацій у різних галузях.
Кожен тип ШІ має певну мету та задовольняє певні потреби бізнесу. Зрозумівши можливості й обмеження кожного типу в контексті організації, ви зможете максимізувати його потенціал. Нижче наведено кілька поширених типів ШІ.
Традиційний ШІ автоматизує та оптимізує певні задання. Він базується на моделях машинного навчання з попередньо визначеними правилами й алгоритмами, тому найширше використовується для повторюваних завдань у галузях, де ефективність і точність дуже важливі, як-от виробництво або обробка даних. Традиційний ШІ включає предиктивний ШІ та розмовний ШІ.
Предиктивний ШІ прогнозує результати на основі аналізу попередніх даних. Він може аналізувати поведінку в минулому, визначати шаблони та прогнозувати майбутні результати з високою точністю. Предиктивний ШІ є базовим у галузі фінансів, охорони здоров’я, виробництва та маркетингу.
Розмовний ШІ використовується в чат-ботах і віртуальних помічниках, які спрощують взаємодію природною мовою між людьми та комп’ютерами в текстовому або голосовому інтерфейсі. Щоб розуміти природну мову й створювати відповіді, схожі на відповіді людини, розмовний ШІ застосовує моделі машинного навчання та обробку природної мови.
Генеративний ШІ, предиктивний ШІ та інші типи ШІ мають широкий спектр практичного застосування в різних галузях і бізнес-функціях. Ось кілька прикладів використання різних типів ШІ.
Застосування генеративного ШІ
Враховуючи стрімкий розвиток ШІ для бізнесу, керівники мають проактивно розглянути пов’язані ризики. Ці ризики включають можливі упередження в даних для навчання ШІ, відсутність прозорості щодо алгоритмів прийняття рішень під час створення вихідних даних і свідоме зловживання ШІ для зловмисних цілей, як-от поширення дезінформації й створення діпфейків.
У межах підтримки просування методів відповідального ШІ корпорація Майкрософт створила 6 принципів відповідального ШІ, які допомагають керувати розробкою та використанням генеративного ШІ та інших систем ШІ.
Як ключовий гравець у наступній хвилі трансформації бізнесу на основі ШІ та впровадження інновацій генеративний ШІ продовжуватиме змінювати спосіб функціонування організацій і їхню взаємодію з клієнтами.
Перегляньте наведені нижче тенденції.
Постійне вдосконалення моделей машинного навчання включатиме розумніші алгоритми навчання, навчання із самоконтролем та інші досягнення в архітектурі й навчанні моделей. Завдяки цьому вихідні дані стануть вищої якості, а інтерфейс користувача – інтуїтивно зрозумілішим.
Додаткове використання генеративного ШІ з іншими типами ШІ дасть змогу покращити можливості системи та підвищити її ефективність. Наприклад, у розробці продуктів організації можуть використовувати предиктивний ШІ, щоб визначати майбутній ринковий попит, генеративний ШІ, щоб пропонувати нові продукти, які задовольняють цей попит, і розмовний ШІ, щоб збирати відгуки клієнтів для постійного вдосконалення дизайну продуктів.
Глибша інтеграція генеративного ШІ з іншими типами ШІ підсилить складні процеси прийняття рішень і усунення проблем. Наприклад, у службі підтримки чат-боти або віртуальні помічники, які поєднують обробку природної мови (NLP) з генеративним ШІ, можуть динамічно створювати розумні персоналізовані відповіді на основі аналізу потреб користувача, тону й контексту в реальному часі.
Значення відповідального ШІ зростатиме. Компанії, уряди, академії та інші організації продовжуватимуть дотримуватися принципів справедливості, прозорості, підзвітності тощо під час розробки й розгортання ШІ. Дізнайтеся більше про зобов’язання корпорації Microsoft щодо відповідального використання ШІ. Також отримайте доступ до інструментів і процесів, які допоможуть вашій організації ефективно керувати ризиками ШІ.
Розуміння того, що робить генеративний ШІ та інші типи ШІ унікальними, є ключовим для отримання найбільших переваг від кожного з них незалежно від того, чи вони працюють окремо або в поєднанні з іншим типом ШІ.
На відміну від предиктивного ШІ генеративний ШІ не прогнозує результати на основі попередніх даних. На відміну від розмовного ШІ він не створює діалог, схожий на розмову людини. Він створює щось нове з мінімальною участю людини, постійно повторюючи та вдосконалюючи вихідні дані. Це дуже важливо для запровадження інновацій і збереження конкурентоспроможності в сьогоднішньому цифровому світі.
Продовжуйте дізнаватися про генеративний ШІ та інші типи ШІ, а також найкращий спосіб використати генеративний ШІ в організації
Підпишіться на Microsoft