Розкрийте потенціал генеративного штучного інтелекту: посібник для технічних лідерів

Еммануель Рамос є директором з рішень в OZ Digital Consulting.

Гетті

Оскільки технології продовжують розвиватися, для компаній і професіоналів з’являються нові можливості. Generative AI є одним із таких досягнень, який швидко привертає увагу у світі технологій завдяки своїм потенційним застосуванням і можливостям. Це тип моделі штучного інтелекту (AI), яка використовує великі мовні моделі або моделі зображень як частину своєї структури.

Розуміючи, як працює генеративний штучний інтелект, для чого його можна використовувати та деякі труднощі, пов’язані з його впровадженням, ІТ-директори та інші технічні лідери можуть краще зрозуміти цей потужний набір інструментів. Ми дослідимо всі ці аспекти тут — від прогресу в технології до потенційних варіантів використання — щоб краще зрозуміти, чому генеративний штучний інтелект може сформувати майбутнє бізнес-операцій у галузях у всьому світі.

Що таке Generative AI?

Generative AI — це передова форма машинного навчання, яка дозволяє машинам навчатися на основі існуючих даних для створення нових даних або об’єктів, таких як текст, зображення, аудіофайли або відео. Цей тип ШІ використовує глибокі нейронні мережі, які навчаються на великих наборах даних, щоб розпізнавати шаблони та генерувати нову інформацію на основі цих шаблонів.

Існує два основних типи генеративного штучного інтелекту — неконтрольоване навчання та навчання під наглядом. Неконтрольоване навчання передбачає навчання моделі без будь-яких міток чи інструкцій, тоді як контрольоване навчання вимагає позначених наборів даних із конкретними інструкціями для виведення моделі. Обидва методи мають свої переваги та недоліки залежно від поставленого завдання.

Основною перевагою генеративного штучного інтелекту є його здатність швидко створювати високоякісний контент із мінімальними людськими зусиллями порівняно з традиційними методами, такими як ручне кодування або написання сценаріїв з нуля. Ця технологія може допомогти зменшити витрати, пов’язані зі створенням контенту, усуваючи потребу в дорогих робочих ресурсах, таких як графічні дизайнери та копірайтери. Генеративні моделі також можна використовувати для таких завдань, як обробка природної мови (NLP), розпізнавання/генерація зображень і додатки робототехніки/автоматизації, що може призвести до покращення взаємодії з клієнтами в різних галузях промисловості, зокрема в охороні здоров’я та роздрібній торгівлі.

Як працює Generative AI?

Генеративний штучний інтелект починається зі збору даних із різних джерел, таких як текстові документи чи зображення. Потім ці дані вводяться в алгоритм, який створює модель, яку можна використовувати для створення нового вмісту або розпізнавання шаблонів у вихідному наборі даних. Згенерований результат може відрізнятися залежно від типу використовуваного генеративного ШІ; це може бути будь-що, від текстових прогнозів до візуальних зображень об’єктів на зображенні.

Генеративна система штучного інтелекту складається з кількох компонентів, таких як вхідні дані, модулі попередньої обробки, рівні вилучення функцій, нейронні мережі, алгоритми оптимізації та модулі постобробки. Вхідні дані надають інформацію про те, яке завдання має виконати система, а модулі попередньої обробки очищають будь-який шум, наявний у вхідних даних, перш ніж вони пройдуть через інші частини системи. Рівні виділення функцій відповідають за вилучення значущих функцій із необроблених вхідних даних, щоб нейронні мережі або алгоритми оптимізації могли їх додатково обробляти, тоді як модулі постобробки вдосконалюють результати, які видають ці компоненти, перш ніж вони будуть представлені як вихідні дані.

Застосування Generative AI

• Розпізнавання та генерування зображень. Generative AI можна використовувати для завдань розпізнавання зображень, таких як розпізнавання обличчя або виявлення об’єктів на зображеннях. Він також може створювати неймовірно реалістичні нові зображення на основі існуючих, поєднуючи елементи з різних джерел або додаючи деталі, яких раніше не було.

• Автоматизація та робототехніка. Генеративний ШІ також застосовується в області робототехніки; це дозволяє роботам вивчати, як об’єкти взаємодіють один з одним за допомогою моделювання, а не покладатися виключно на попередньо запрограмовані інструкції. Крім того, розробляються генеративні моделі для автономних транспортних засобів, щоб вони могли краще розуміти навколишнє середовище та приймати відповідні рішення без втручання людини.

• Ділові завдання. Генеративний ШІ стає все більш популярним у світі бізнесу. Його можна використовувати для різноманітних завдань, таких як автоматизація обслуговування клієнтів, покращення рекомендацій продуктів і створення персоналізованого контенту.

Проблеми з впровадженням Generative AI

Generative AI вимагає величезних обсягів даних і обчислювальної потужності для точного навчання своїх моделей. Це означає, що компаніям потрібно інвестувати як у простір для зберігання, так і в можливості обробки, перш ніж вони зможуть ефективно використовувати ці технології. Крім того, інтеграція генеративного ШІ в існуючі системи може виявитися складною через проблеми сумісності між різними платформами або мовами, які використовує кожен компонент системи. Таким чином, організації повинні переконатися, що вони мають достатній технічний досвід, перш ніж намагатися самостійно реалізувати будь-яке впровадження.

Компанії повинні вживати заходів, щоб захистити себе від потенційних ризиків, пов’язаних із використанням генеративних моделей штучного інтелекту, шляхом шифрування всієї інформації, що зберігається у своїх системах, і регулярного оновлення протоколів безпеки щоразу, коли виникають нові вразливості.

Висновок

Завдяки прогресу в технологіях щодня виявляється все більше випадків використання, що дозволяє більш автоматизувати процеси та підвищити ефективність. Однак із впровадженням генеративного штучного інтелекту все ще існують проблеми (такі як вартість і доступність даних), які необхідно вирішити, перш ніж можна буде реалізувати його повний потенціал. Оскільки технології продовжують розвиватися, ми можемо очікувати збільшення кількості застосувань генеративного штучного інтелекту в різних галузях, що сприятиме швидшому розвитку інновацій та бізнесу.

Технологічна рада Forbes — це спільнота для ІТ-директорів, технічних директорів і технічних керівників світового рівня. Чи маю я право?