Šis straipsnių ciklas „Leiskite AI paaiškinti AI“ yra parašytas naudojant GPT-4 ir kitus didelius kalbos modelius, prižiūrint žmonėms. Straipsniai pateikiami taip, kad įvairių sričių specialistai galėtų lengvai įgyti AI žinių. Šį kartą „Leiskite AI paaiškinti AI“ padės mums suprasti AI ir GAI!

Kartais straipsniuose matome, kad AI ir GAI aptariami kartu. Atėjo laikas gerai suprasti AI ir GAI skirtumus, kad galėtumėte pasitikėti savimi kalbėdami apie AI! Toliau straipsnyje aptarsime AI ir GAI vystymąsi, skirtumus, taikymą ir ateitį bei jų naudą įmonėms.

AI ir GAI vystymasis

Dirbtinis intelektas (Artificial Intelligence, AI) yra plati sąvoka, apimanti technologijas ir sistemas, galinčias imituoti žmogaus intelektą. Jo istorija siekia XX a. vidurį, kai tyrimai daugiausia buvo sutelkti į taisyklėmis pagrįstas sistemas, tokias kaip ankstyvasis mašininis mokymasis ir ekspertų sistemos. Didėjant skaičiavimo galiai ir duomenų kiekiui, AI technologijos per pastarąjį dešimtmetį padarė reikšmingą pažangą, ypač giliojo mokymosi ir natūralios kalbos apdorojimo srityse.

Generatyvinis dirbtinis intelektas (Generative AI, GAI) yra AI šaka, orientuota į turinio kūrimą, pvz., tekstą, vaizdus, muziką ar net kodą. GAI vystymasis pagrįstas giliojo mokymosi modeliais, tokiais kaip generatyviniai priešiniai tinklai (GAN) ir dideli kalbos modeliai (pvz., GPT-4). Šios technologijos gali labai tikroviškai generuoti niekada neegzistavusį turinį, todėl pastaraisiais metais jos tapo dėmesio centru.

Kaip atskirti AI ir GAI

AI yra plati sritis, apimanti įvairias taikymo sritis ir technologijas, tokias kaip rekomendacijų sistemos, vaizdų atpažinimas, balso asistentai ir kt. AI tikslas paprastai yra spręsti konkrečias problemas arba atlikti konkrečias užduotis, pvz., padėti vadovams gauti sprendimų rekomendacijas arba pagerinti tiekimo grandinės procesus.

GAI turi aiškesnį tikslą: kurti turinį. Skirtingai nuo tradicinio AI, GAI ne tik analizuoja ar atpažįsta duomenis, bet ir gali kurti turinį, panašų į žmogaus kūrybą. Pavyzdžiui, AI gali nustatyti, ar vaizde yra katė, o GAI gali pagal aprašymą sukurti katės vaizdą.

Pagrindinis skirtumas yra tikslas ir rezultatas: AI orientuotas į sprendimų palaikymą ir automatizavimą, o GAI pabrėžia kūrybiškumą ir turinio gamybą.

AI ir GAI taikymas

AI taikymas

1. Medicina: padeda diagnozuoti ligas, personalizuoti gydymo planus.
2. Finansai: rizikos vertinimas, sukčiavimo aptikimas.
3. Mažmeninė prekyba: klientų elgsenos analizė, rekomendacijų sistemos.
4. Transportas: autonominio vairavimo technologijos, eismo srautų valdymas.

GAI taikymas

1. Turinio kūrimas: straipsnių, vaizdų, muzikos generavimas.
2. Pramogos: žaidimų kūrime veikėjų ir istorijų generavimas.
3. Švietimas: personalizuotų mokymosi išteklių generavimas.
4. Dizainas: dizaino eskizų ar įkvėpimo teikimas.

Ateities AI ir GAI vystymosi galimybės

Ateityje gali būti įgyvendinti šie aspektai:

1. Stipresnė autonomija: AI sistemos geriau supras kontekstą, toliau tobulins automatizavimą ir tikslumą.
2. Žmogaus ir mašinos bendradarbiavimas: AI daugiau dalyvaus kūrybiniame darbe, bendradarbiaudamas su žmonėmis atliekant sudėtingas užduotis.
3. Personalizuota patirtis: GAI gali generuoti labai pritaikytą turinį pagal vartotojų pageidavimus.
4. Etika ir priežiūra: tolesnis AI technologijų vystymasis turi atsižvelgti į duomenų privatumą ir etikos klausimus, susijusios taisyklės taps labiau išplėtotos.

Kuriai įmonei AI ir GAI yra naudingesni? Kodėl?

AI ir GAI turi savo vertę, pasirinkimas, kurią technologiją naudoti, turėtų priklausyti nuo įmonės tikslų ir poreikių:

1. AI privalumai: AI labiau tinka įmonėms, kurioms reikia efektyvaus sprendimų palaikymo ir procesų automatizavimo. Pavyzdžiui, finansų institucijos naudoja AI rizikos valdymui arba gamybos sektorius naudoja AI gamybos linijos efektyvumui didinti.
2. GAI privalumai: GAI labiau tinka įmonėms, kurioms reikia daug kūrybinio turinio arba sąveikos su klientais. Pavyzdžiui, žiniasklaidos įmonės naudoja GAI straipsnių ar reklamos medžiagos generavimui, arba švietimo įstaigos teikia personalizuotą mokymo turinį.
3. Kombinuotas taikymas: ateities tendencija gali būti AI ir GAI derinys. Pavyzdžiui, įmonės gali naudoti AI klientų poreikiams analizuoti, o tada GAI generuoti turinį, atitinkantį poreikius, taip pasiekiant didesnę verslo vertę.

Appar Technologies AI ir GAI

Appar Technologies, turinti ilgametę patirtį pritaikytos programinės įrangos kūrime, jau naudoja AI ir GAI, kad padėtų kurti ir pagreitintų naujų sistemų ir kalbų bandymus programinės įrangos kūrimo procese, efektyviai didindama klientų projektų efektyvumą. Pastaruoju metu keliuose AI diegimo projektuose pastebėjome poreikių pokyčius: nuo AI naudojimo „tvarkymui ir klausimams atsakyti“ iki GAI „veiksmų vykdymo“, pavyzdžiui, „sprendimų priėmimo ir užduočių vykdymo sistemoje“ tam tikrose situacijose.

„Sprendimų priėmimo ir užduočių vykdymo“ procese, reguliuodami parametrus ir tokens kiekio apribojimus, taupome klientų kūrimo išteklius, taip pat pritaikome GAI taikymą skirtingiems projektams. Mes tvirtai tikime, kad „GAI generuojami vykdymo žingsniai, savęs patikrinimas ir funkcijų vykdymo paleidimas“ suteiks esamoms informacinėms sistemoms didelį efektyvumą ir padidins visų sistemos naudotojų produktyvumą.

Jei turite klausimų apie pritaikytą GAI taikymą arba smalsu dėl AI užduočių vykdymo tikslumo, kviečiame išbandyti Appar Technologies sukurtą programėlę: Appar Technologies, kuri gali veikti kaip žmogaus asistentas, suprantantis jūsų pateiktas užduotis, pvz., apskaitos, paieškos, ataskaitų generavimo ir kt.!

Jei jus domina, kaip generatyvinis AI gali kurti aukštos kokybės straipsnius, integruoti didelius kalbos modelius į produktus ar įmonės vidinius procesus, galite užpildyti žemiau esančią formą ir susisiekti su generatyvinio AI ekspertais Appar Technologies konsultacijai.