В эпоху, когда искусственный интеллект (ИИ) быстро становится основой технологических достижений, целенаправленное и пристальное внимание к его преобразовательному потенциалу оправдано. В недавнем отчете Gartner «Цикл хайпа в сфере ИИ за 2023 год» представлена всесторонняя разбивка различных стратегий ИИ и соответствующих возможных инвестиций. Примечательно, что упор делается на генеративный искусственный интеллект (GenAI); Ожидается, что это предоставит значительное конкурентное преимущество ранним пользователям и значительно облегчит проблемы, связанные с включением моделей ИИ в бизнес-процессы.
GenAI быстро приобретает известность в дискуссиях по ИИ. Система обеспечила беспрецедентный рост производительности разработчиков и работников умственного труда, заставив отрасли переоценить ценность своих бизнес-процессов и человеческих ресурсов. Впоследствии GenAI достигла пика завышенных ожиданий в цикле хайпа.
В этой сфере доминируют две различные инновации GenAI:
- Ожидается, что инновации будут продвигаться GenAI
- 2. Ожидается, что инновации будут способствовать развитию GenAI.
Давайте углубимся в каждую технологию и ее типичные случаи использования.
Автоматические системы
Автоматические системы в искусственном интеллекте, также называемые автономными системами, по сути, представляют собой автономные технологии, которые могут выполнять определенные задачи самостоятельно, во многом подобно тому, как автономная система вашего тела автоматически заботится о таких вещах, как дыхание, и вам даже не нужно об этом думать.
Речь идет не о роботах или каких-то причудливых технологиях из научно-фантастического фильма. Думайте больше о том, как ваша электронная почта самостоятельно сортирует спам, или о том, что Netflix рекомендует шоу на основе того, что вы смотрели раньше. Они созданы для того, чтобы учиться и адаптироваться с течением времени, делая их умнее и эффективнее по мере продвижения. В повседневной жизни они могут делать все, что угодно: от фильтрации вашей электронной почты до управления энергопотреблением вашего дома, что значительно облегчает вашу жизнь.
Первопринципы ИИ
ИИ первых принципов, или FPAI, думайте об этом как о том, как ваш учитель естественных наук разбивает сложные теории на понятные концепции. Он объединяет физические законы и специальные знания в модели ИИ, повышая точность и надежность. Это похоже на систему искусственного интеллекта, носящую очки опытного физика. Он обычно используется там, где задействованы сложные системы, такие как прогнозы погоды или запуски ракет. Итак, всякий раз, когда возникает необходимость понять сложные детали того, как все работает, именно здесь на сцену выходит первопринцип ИИ.
Мультиагентные системы
Мультиагентные системы, или MAS, проще говоря, подобны команде роботов, компьютеров или даже программ, каждый из которых способен воспринимать окружающую среду и принимать решения независимо друг от друга. Однако эти агенты также взаимодействуют и часто работают вместе для более эффективного решения сложных проблем или выполнения задач. Это похоже на групповой проект в школе, где каждый выполняет свою часть работы, но сотрудничает, чтобы завершить проект. В реальном мире мультиагентные системы можно использовать по-разному, включая управление дорожным движением, торговлю акциями или даже видеоигры, в которых искусственный интеллект управляет несколькими персонажами.
Нейросимволический ИИ
Нейросимволический ИИ — это форма искусственного интеллекта, сочетающая в себе методы машинного обучения и символическое мышление. Чтобы упростить, представьте себе это как слияние двух способов мышления: один, который учится на шаблонах, т. е. машинное обучение (как малыш, обучающийся на собственном опыте), и другой, который следует логическим правилам, т. е. символическому рассуждению (как опытный взрослый, принимающий решения на основе опыта). по установленным правилам). Такой комбинированный подход делает ИИ более устойчивым и надежным. В повседневной жизни его обычно используют для решения сложных задач, таких как понимание языка в цифровых помощниках (таких как Siri или Alexa) или для выдачи точных рекомендаций по здоровью в приложениях для медицинских технологий.
Причинный ИИ
Причинный ИИ — это удивительная функция искусственного интеллекта, выходящая за рамки простого прогнозирования. Представьте себе детектива, который не только собирает улики, но и выясняет, как и почему произошло преступление. Вместо того, чтобы просто распознавать закономерности, он углубляется в анализ причинно-следственных связей: «Почему это произошло? из-за этого действия». Этот специальный искусственный интеллект обычно используется в различных секторах: от здравоохранения для диагностики заболеваний до розничной торговли для понимания поведения покупателей или даже для прогнозирования погоды. Это похоже на сверхумного помощника, который не просто записывает факты, но и выясняет их взаимосвязи.
ИИ-моделирование
Проще говоря, моделирование ИИ похоже на виртуальную игровую площадку для ИИ. Он сочетает в себе технологии искусственного интеллекта с искусственно созданными средами, что позволяет разрабатывать, тестировать, а иногда и развертывать агентов искусственного интеллекта. Этих агентов ИИ можно рассматривать как цифровые объекты, способные принимать решения на основе своего окружения. Чтобы провести параллель с реальной жизнью, рассмотрим, как персонаж видеоигры учится маневрировать в игровой среде, только это гораздо сложнее. Обычное использование моделирования ИИ включает обучение автономным транспортным средствам, когда беспилотный автомобиль учится передвигаться по улицам в этой безопасной виртуальной среде, или симуляции медицинского обучения, где ИИ учится диагностировать заболевания.
ИИ-инжиниринг
Искусственный интеллект — это относительно новая дисциплина, которая позволяет предприятиям эффективно внедрять и использовать технологии искусственного интеллекта. Проще говоря, это похоже на сборку сложного набора LEGO. Точно так же, как вам нужны правильные детали, инструкции и основа для создания успешной структуры Lego, AI Engineering предоставляет необходимые инструменты, процессы и структуры для разработки, управления и эксплуатации систем искусственного интеллекта. Он обычно используется для таких вещей, как автоматизация задач, прогнозирование поведения клиентов и улучшение процесса принятия решений в различных отраслях, таких как здравоохранение, финансы и розничная торговля.
Ориентированный на данные ИИ
ИИ, ориентированный на данные, чем-то похож на роль великого шеф-повара, который уделяет особое внимание качественным ингредиентам для приготовления исключительного блюда. В сфере искусственного интеллекта все внимание сосредоточено на улучшении и обогащении необработанных «ингредиентов» – данных – для создания точных и эффективных моделей ИИ. Вместо того, чтобы в значительной степени полагаться на сложные алгоритмы, упор делается на улучшение качества данных, чтобы обеспечить лучшие результаты от ИИ. При этом подходе также учитываются конфиденциальность и масштабируемость. Обычное использование варьируется от улучшения предоставления услуг в таких отраслях, как здравоохранение и финансы, до улучшения пользовательского опыта на цифровых платформах путем персонализации рекомендаций на основе высококачественных данных.
Композитный ИИ
Композитный ИИ, по сути, похож на многоцелевой набор инструментов для решения проблем. Подобно тому, как в наборе инструментов есть разные инструменты для решения различных задач, составной ИИ объединяет или объединяет различные методы ИИ, чтобы сделать обучение более эффективным и расширить уровень представления знаний. Это позволяет более эффективно решать более широкий круг задач. В каком-то смысле это похоже на наличие полной команды экспертов в одной системе. Обычное использование композитного искусственного интеллекта варьируется от улучшения персонализации обслуживания клиентов до прогнозирования и решения сложных бизнес-задач.
Операционные системы искусственного интеллекта
Операционные системы искусственного интеллекта, также известные как OAISys, подобны дирижеру в оркестре, обеспечивая гармоничную и масштабируемую совместную работу всех частей технологии искусственного интеллекта. Представьте, что вы входите в умный дом, который автоматически регулирует температуру, включает вашу любимую музыку и даже заваривает кофе — всеми этими автоматизированными действиями управляют системы оперативного искусственного интеллекта. Они играют основополагающую роль и в бизнесе, оптимизируя процессы от цепочки поставок до обслуживания клиентов, делая работу более эффективной и оперативной. Проще говоря, операционные системы искусственного интеллекта — это невидимые руки, которые обеспечивают бесперебойную работу нашего высокотехнологичного мира.
ИИ ТРИЗМ
AI TRISM, сокращение от AI Trust, Risk and Security Management, — это концепция искусственного интеллекта, которая гарантирует, что система искусственного интеллекта надежна, справедлива и безопасна, одновременно защищая данные. Представьте, что вы используете систему GPS в своем автомобиле: AI TRISM гарантирует, что система надежна и не сбивает вас с пути, гарантирует, что она не представляет никакого риска для вас или вашего автомобиля, а также предотвращает вмешательство потенциальных хакеров в вашу машину. система. Он обычно используется во многих приложениях искусственного интеллекта, от систем рекомендаций на торговых веб-сайтах до сложных моделей финансового прогнозирования, для создания безопасной и надежной среды.
Интеллектуальные решения
Интеллект принятия решений — это область искусственного интеллекта, которая фокусируется на использовании сложных данных и алгоритмов для принятия решений. Представьте себе компьютер, который помогает вам выбрать лучший маршрут, чтобы избежать пробок. Он анализирует такую информацию, как текущие дорожные условия, типичные схемы движения и даже погоду, чтобы дать вам лучшее предложение. От бизнес-стратегии до повседневного выбора — аналитика решений подобна умному советнику, который использует тонны данных и расчетов, чтобы направлять нас. Обычное использование включает прогнозирование поведения клиентов, планирование логистики и даже в медицинской диагностике, где это может помочь врачам принимать обоснованные решения.
Общий искусственный интеллект
Проще говоря, общий искусственный интеллект (AGI) — это форма искусственного интеллекта, которая способна понимать, изучать и применять знания для решения широкого круга задач на уровне, равном или даже превосходящем уровень человека. Это похоже на машину или компьютер, который может успешно выполнять любую интеллектуальную задачу, которую может выполнить человек. От игры в шахматы до приготовления рецептов — он обладает способностью думать, понимать и учиться на собственном опыте, что делает его невероятно адаптируемым. С точки зрения использования, его потенциал огромен: он может способствовать развитию научных исследований, революционизировать такие отрасли, как здравоохранение, создавая персонализированные планы лечения, или даже более эффективно управлять нашими домами, автомобилями и городами.
Оперативное проектирование
Быстрое проектирование в области искусственного интеллекта похоже на предоставление конкретных инструкций интеллектуальной компьютерной системе для управления ее реакцией. Представьте, что вы даете указания другу: чем яснее и точнее вы даете указания, тем лучше ваш друг понимает и следует инструкциям. Аналогичным образом, при разработке подсказок мы предоставляем определенные входные данные или «подсказки» системе искусственного интеллекта в форме текста или изображений, чтобы направлять ее выходные данные. Он обычно используется в системах чат-ботов с искусственным интеллектом и виртуальных помощниках для адаптации их ответов в соответствии с взаимодействием с пользователем, а также может помочь в создании творческого контента, такого как истории или дизайн цифрового искусства, на основе предоставленных «подсказок».
Нейроморфные вычисления
Нейроморфные вычисления в искусственном интеллекте — это, по сути, тип вычислений, имитирующий работу нашего мозга. Подобно тому, как наш мозг использует нейроны для обработки и передачи информации, нейроморфные вычисления используют искусственные нейроны и синапсы для обработки данных. Представьте, что ваш компьютер ведет себя как мозг, понимая и извлекая уроки из опыта, может быть простым способом понять эту концепцию. Обычное использование нейроморфных вычислений включает повышение производительности приложений искусственного интеллекта, таких как распознавание речи, анализ данных и автономные роботы. Это все равно что добавить человечности к машинам, помочь им учиться, адаптироваться и реагировать так, как это сделал бы человек.
Ответственный ИИ
Проще говоря, ответственный ИИ означает создание и использование искусственного интеллекта этически обоснованным, справедливым, подотчетным и прозрачным образом. Это похоже на игру, в которой все игроки соблюдают правила, никто не остается в невыгодном положении и все понимают, как ведется игра. В повседневном использовании это может выглядеть как недискриминационная система рекомендаций, или автономный автомобиль, который принимает решения, отдавая приоритет безопасности, а не скорости, или голосовой помощник, который уважает конфиденциальность и не слушает разговоры, о которых его не просят. Когда ИИ ведет себя таким образом, он несет «ответственность».
Умные роботы
Умные роботы — это машины, оснащенные искусственным интеллектом, позволяющим им учиться на собственном опыте и соответствующим образом адаптировать свое поведение. Представьте себе пылесос, который не только аккуратно убирает полы, но и запоминает планировку вашего дома и обходит препятствия. Другим примером может быть заводской робот, который со временем учится повышать свою эффективность. Это лишь некоторые примеры умных роботов. Они используются в самых разных отраслях, от здравоохранения до автомобилестроения, помогая автоматизировать задачи и повысить эффективность.
Генеративный ИИ
Проще говоря, генеративный ИИ похож на творческого художника в мире искусственного интеллекта. Он создает новый контент с нуля, точно так же, как художник рисует уникальную картину или пишет песню. Используя обширную информацию, которую он изучил, он может генерировать такой контент, как изображения, музыку и даже письменные тексты. Некоторые распространенные варианты использования включают создание реалистичных компьютерных персонажей для видеоигр, написание креативной рекламы, персонализацию покупок в Интернете или даже написание новостных статей. Потенциал генеративного искусственного интеллекта очарователен, и он меняет наше представление о творчестве и технологиях.
Модели фундамента
Базовые модели искусственного интеллекта — это, по сути, крупномасштабные модели, предварительно обученные на огромном массиве данных. Представьте, что вы дрессируете свою собаку. Прежде чем вы сможете научить его конкретным трюкам, вы сначала обучаете его базовым командам. Модели Foundation работают аналогичным образом. Их обучали в широком масштабе с использованием большого количества данных, почти как если бы они обучались основам. Теперь они готовы к тонкой настройке или специализации под конкретные задачи.
Что касается общего использования, возможно, вы уже взаимодействовали с этими моделями, даже не подозревая об этом. Когда вы задаете вопрос Siri, используете функцию Smart Compose в Gmail или получаете рекомендации от Netflix, вы взаимодействуете с своего рода базовой моделью! Они используются в системах, где необходимы прогнозирование, принятие решений, понимание естественного языка и интерпретация различных типов данных.
Синтетические данные
Синтетические данные в искусственном интеллекте подобны цифровому макету или моделированию реальной информации. Представьте себе кукольный домик – это не настоящий дом, но он дает хорошее представление о том, как будет выглядеть полноразмерный дом. Синтетические данные работают аналогично; это искусственно сгенерированная информация, которая точно имитирует реальные данные. Его часто используют, когда реальные данные трудно получить или когда нам необходимо защитить конфиденциальность людей. Синтетические данные имеют множество применений: от тестирования новых приложений, моделирования сложных ситуаций до обучения алгоритмов искусственного интеллекта, не рискуя раскрыть конфиденциальную информацию из реального мира.
Модельные операции
ModelOps, сокращение от Model Operations, в области искусственного интеллекта — это, по сути, структура или процесс, который помогает предприятиям эффективно управлять и масштабировать свои модели ИИ. Представьте, что вы шеф-повар и приготовили множество вкусных десертов. Теперь, чтобы успешно поделиться этими десертами с миром, вам нужна хорошая система: как их хранить, когда подавать и постоянно улучшать рецепты на основе отзывов. Это то, что ModelOps делает для моделей ИИ. Это помогает упростить этот процесс от разработки модели, такой как наш рецепт десерта, до ее внедрения в реальных приложениях, таких как прогнозирование поведения клиентов или повышение кибербезопасности. Это помогает организациям гарантировать, что их решения искусственного интеллекта надежны, актуальны и стабильно приносят пользу.
EdgeAI
Edge AI — это, по сути, мини-мозг в ваших устройствах. Это означает, что эти устройства могут понимать и принимать решения на основе данных, которые они видят, прямо там, где они находятся, без необходимости отправлять их в удаленный центр обработки данных или облако для анализа. Это делает работу быстрее и безопаснее. Вы замечаете Edge AI, когда камера вашего телефона автоматически улучшает фотографию или когда ваш умный динамик реагирует на вашу команду. Это происходит даже в более крупных системах, таких как светофоры, контролирующие движение транспорта на основе условий в реальном времени, или на производственных предприятиях, где машины могут обнаруживать любые неисправности и устранять их самостоятельно в кратчайшие сроки.
Графики знаний
Графы знаний в искусственном интеллекте похожи на цифровую карту разума или взаимосвязанную сеть информации. Эти графики связывают вместе различные объекты (например, людей, места или вещи) и их отношения друг с другом таким образом, чтобы машины могли их понимать и использовать. Представьте, что вы составляете генеалогическое древо — точно так же, как вы показываете, кто с кем связан, график знаний делает то же самое, но для цифрового мира. Графики знаний часто используются в поисковых системах, технологиях голосовых помощников и системах рекомендаций для предоставления более полных и релевантных результатов на основе сети информации, которую они создали и поняли.
Создатель искусственного интеллекта и обучающие комплекты
AI Maker — это платформа или набор инструментов, которые позволяют обычным людям, а не только техническим экспертам, проектировать и создавать свои собственные приложения или системы искусственного интеллекта. Думайте об этом как о наборе для самостоятельного создания искусственного интеллекта, делающем технологию доступной каждому. С другой стороны, учебные комплекты по искусственному интеллекту — это учебные ресурсы, предназначенные для того, чтобы помочь людям, не разбирающимся в технологиях, понять и усвоить основы искусственного интеллекта. Они часто включают интерактивные уроки, мероприятия и проекты, которые делают процесс обучения увлекательным и увлекательным.
Проще говоря, эти инструменты приносят мощь ИИ в массы. Точно так же, как вы можете использовать кулинарный рецепт, чтобы приготовить блюдо дома, AI Maker и обучающие наборы позволяют вам поиграть с ИИ и потенциально создать что-то полезное, например чат-бот, который отвечает на общие вопросы, или систему, которая сортирует ваши цифровые данные. фото. Такие инструменты революционизируют наш подход к технологиям, делая их менее загадочными и превращающими их в инструмент, который каждый может использовать для улучшения своей жизни и работы.
Автономные транспортные средства
Проще говоря, автономные транспортные средства в области искусственного интеллекта похожи на беспилотные автомобили. Они разработаны с использованием компьютерных систем и датчиков для навигации и управления транспортным средством без участия водителя-человека. Система искусственного интеллекта позволяет автомобилю учиться на каждом этапе поездки, улучшая его способность реагировать на непредвиденные ситуации. Его использование становится широко распространенным, чаще всего наблюдается в транспортной отрасли. Эти транспортные средства не ограничиваются только автомобилями, но также включают в себя дроны, корабли и даже тракторы. Это похоже на робота-водителя, который может доставить вас туда, куда вам нужно, днем или ночью, независимо от погоды или условий движения.
Интеллектуальные приложения
Интеллектуальные приложения в области искусственного интеллекта (ИИ), часто называемые интеллектуальными приложениями, представляют собой программные приложения, которые используют машинное обучение и другие продвинутые алгоритмы для выполнения задач. Представьте себе виртуального помощника на вашем телефоне, который может планировать ваши встречи, напоминать о важных событиях и даже предлагать лучший способ спланировать свой день – и все это на основе вашей модели поведения. Это интеллектуальное приложение. Они широко используются в современном цифровом мире: от предложения, какой фильм посмотреть следующим на вашем потоковом сервисе, до прогнозирования трафика на вашем GPS для ежедневных поездок на работу, делая нашу жизнь проще и эффективнее.
Облачные ИИ-сервисы
Проще говоря, облачные сервисы искусственного интеллекта — это набор инструментов в облаке, наполненный инструментами, которые помогут вам создавать, обучать и использовать модели искусственного интеллекта. Думайте об этом как о виртуальной игровой площадке, где вы можете экспериментировать с ИИ, не нуждаясь в обычном тяжелом оборудовании и опыте. Более того, все это легко доступно в Интернете и может быть использовано в соответствии с вашими потребностями. Возможно, вы пользуетесь этими услугами чаще, чем думаете, даже не подозревая об этом! Когда вы задаете вопрос Siri на своем iPhone, или когда Netflix рекомендует фильмы на ваш вкус, или когда Gmail заканчивает за вас предложения во время написания электронного письма, все это примеры того, как сервисы Cloud AI творят чудеса.
Маркировка данных и аннотации
Разметка и аннотирование данных в искусственном интеллекте — это все равно, что научить машину понимать и интерпретировать мир так, как это делают люди. Это процесс, в котором мы добавляем теги или метки к данным, таким как изображения, текст или аудио, чтобы в будущем машина могла самостоятельно распознавать шаблоны или функции. Представьте, что вы учите ребенка распознавать яблоко. Вы будете показывать им различные изображения яблок и говорить: «Это яблоко». Именно это мы и делаем при маркировке данных. Обычно это используется в беспилотных автомобилях для идентификации объектов на дорогах, в службах распознавания голоса, таких как Siri или Alexa, для понимания человеческой речи или в почтовых службах для фильтрации спама.
Компьютерное зрение
Компьютерное зрение в искусственном интеллекте похоже на предоставление компьютеру или машине способности видеть и интерпретировать мир вокруг нас. Проще говоря, это учит компьютер понимать изображения или видео так же, как это делают люди. Например, когда вы видите фотографию с друзьями, ваш мозг мгновенно распознает, кто они, где была сделана фотография, а иногда даже когда она была сделана. Computer Vision пытается позволить компьютерам делать то же самое. Обычное использование включает распознавание лиц для разблокировки телефона, беспилотные автомобили, распознающие препятствия, или приложения, которые могут идентифицировать растения по изображению. Это буквально добавление глаз искусственному интеллекту!
По сути, цикл хайпа Gartner в области искусственного интеллекта 2023 года подчеркивает раздвоение технологий на аспекты, которые подпитывает GenAI, и инновации, которые возвращают пользу. Такое пересечение преобразующих инноваций и ответственных практик обещает захватывающий путь эволюции ИИ, который может навсегда изменить отраслевые ландшафты.
Хотя GenAI неуклонно поднимается на пик завышенных ожиданий в рамках цикла хайпа Gartner, его текущие и ожидаемые разработки продолжают привлекать заинтересованные стороны — от компаний и правительств до академических исследователей по всему миру. И с каждым днем растущая интеграция этих инноваций с основными процессами укрепляет место ИИ в качестве краеугольного камня в эпоху цифровой трансформации.
