Раскройте потенциал генеративного ИИ: руководство для технических лидеров

Эммануэль Рамос — директор по решениям в OZ Digital Consulting.

гетти

По мере того, как технологии продолжают развиваться, появляются новые возможности для бизнеса и профессионалов. Генеративный ИИ — одно из таких достижений, которое быстро привлекает внимание в мире технологий благодаря своим потенциальным приложениям и возможностям. Это тип модели искусственного интеллекта (ИИ), который использует большие языковые модели или модели изображений как часть своей структуры.

Понимая, как работает генеративный ИИ, для чего его можно использовать и какие проблемы возникают при его внедрении, ИТ-директора и другие технические лидеры могут получить более полное представление об этом мощном наборе инструментов. Здесь мы рассмотрим все эти аспекты — от достижений в области технологий до потенциальных вариантов использования, — чтобы лучше понять, почему генеративный ИИ может определять будущее бизнес-операций в различных отраслях по всему миру.

Что такое генеративный ИИ?

Генеративный ИИ — это продвинутая форма машинного обучения, которая позволяет машинам учиться на основе существующих данных для создания новых данных или объектов, таких как текст, изображения, аудиофайлы или видео. Этот тип ИИ использует глубокие нейронные сети, которые обучаются на больших наборах данных, чтобы распознавать закономерности и генерировать новую информацию на основе этих закономерностей.

Существует два основных типа генеративного ИИ — обучение без учителя и обучение с учителем. Обучение без учителя включает в себя обучение модели без каких-либо меток или инструкций, в то время как обучение с учителем требует помеченных наборов данных с конкретными инструкциями для вывода модели. Оба метода имеют свои преимущества и недостатки в зависимости от поставленной задачи.

Основным преимуществом генеративного ИИ является его способность быстро создавать высококачественный контент с минимальными человеческими усилиями по сравнению с традиционными методами, такими как ручное кодирование или написание сценариев с нуля. Эта технология может помочь снизить затраты, связанные с производством контента, устраняя необходимость в дорогостоящих трудовых ресурсах, таких как графические дизайнеры и копирайтеры. Генеративные модели также можно использовать для таких задач, как обработка естественного языка (NLP), распознавание/генерация изображений и приложения для робототехники/автоматизации, что может привести к улучшению качества обслуживания клиентов в различных отраслях, включая здравоохранение и розничную торговлю.

Как работает генеративный ИИ?

Генеративный ИИ начинается со сбора данных из различных источников, таких как текстовые документы или изображения. Затем эти данные передаются в алгоритм, который создает модель, которую можно использовать для создания нового контента или распознавания шаблонов в исходном наборе данных. Сгенерированный вывод может варьироваться в зависимости от типа используемого генеративного ИИ; это может быть что угодно, от текстовых прогнозов до визуальных представлений объектов на изображении.

Система генеративного ИИ состоит из нескольких компонентов, таких как входные данные, модули предварительной обработки, слои извлечения признаков, нейронные сети, алгоритмы оптимизации и модули постобработки. Входные данные предоставляют информацию о том, какую задачу должна выполнить система, в то время как модули предварительной обработки очищают любой шум, присутствующий во входных данных, прежде чем они будут переданы другим частям системы. Слои извлечения признаков отвечают за извлечение значимых признаков из необработанных входных данных, чтобы нейронные сети или алгоритмы оптимизации могли их дополнительно обрабатывать, в то время как модули постобработки уточняют результаты, полученные этими компонентами, прежде чем они будут представлены в виде вывода.

Приложения генеративного ИИ

• Распознавание и генерация изображений. Генеративный ИИ можно использовать для задач распознавания изображений, таких как распознавание лиц или обнаружение объектов на изображениях. Он также может генерировать невероятно реалистичные новые изображения на основе существующих, комбинируя элементы из разных источников или добавляя детали, которых раньше не было.

• Автоматизация и робототехника. Генеративный ИИ применяется и в области робототехники; он позволяет роботам узнавать, как объекты взаимодействуют друг с другом, с помощью моделирования, а не полагаться исключительно на заранее запрограммированные инструкции. Кроме того, разрабатываются генеративные модели для автономных транспортных средств, чтобы они могли лучше понимать свою среду и принимать соответствующие решения без вмешательства человека.

• Деловые задачи. Генеративный ИИ становится все более популярным в деловом мире. Его можно использовать для различных задач, таких как автоматизация обслуживания клиентов, улучшение рекомендаций по продуктам и создание персонализированного контента.

Проблемы с внедрением генеративного ИИ

Генеративный ИИ требует огромных объемов данных и вычислительной мощности для точного обучения своих моделей. Это означает, что компаниям необходимо инвестировать как в пространство для хранения, так и в возможности обработки, прежде чем они смогут начать эффективно использовать эти технологии. Кроме того, интеграция генеративного ИИ в существующие системы может оказаться сложной из-за проблем совместимости между различными платформами или языками, которые использует каждый компонент системы. Таким образом, организации должны убедиться, что у них есть достаточный технический опыт, прежде чем пытаться внедрять их самостоятельно.

Предприятия должны предпринять шаги, чтобы защитить себя от потенциальных рисков, связанных с использованием генеративных моделей ИИ, зашифровав всю хранимую информацию в своих системах и регулярно обновляя протоколы безопасности при появлении новых уязвимостей.

Заключение

С развитием технологий каждый день обнаруживается все больше вариантов использования, что позволяет автоматизировать процессы и повысить эффективность. Однако при внедрении генеративного ИИ все еще существуют проблемы (например, стоимость и доступность данных), которые необходимо решить, прежде чем можно будет полностью реализовать его потенциал. Поскольку технологии продолжают развиваться, мы можем ожидать появления новых приложений генеративного ИИ в различных отраслях, которые обеспечат более быстрые инновации и прогресс в бизнесе.

Технологический совет Forbes — это сообщество только по приглашению для ИТ-директоров, технических директоров и руководителей технологических компаний мирового класса. Имею ли я право?