A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás történelme hosszabb, mint gondolnánk. Ezt a történelmet könnyen eltakarhatja a területen tapasztalt hirtelen fejlődés. Levente Szabados, a Neuron Solutions társalapítója és vezető tanácsadója, valamint David Taylor, a Promptmaster társalapítója mély bepillantást nyújtottak a mesterséges intelligencia történelmébe és az AI auditba, amely segíthet a vállalatoknak sikeresen beépíteni gépi tanulási modelleket és mesterséges intelligenciákat vállalataikba.
A Mesterséges Intelligencia fejlődése a vállalkozásokban
Levente elmagyarázta, hogy az MI nem egyetlen megoldás a felmerülő problémákra, hanem még mindig fejlődő technológiák összessége, amelyek innovációs hullámokat teremtenek.
Ezeknek a hullámok közül az első már az 1950-es évek elején megjelent, de ezek a technológiák kezdetben nagyon korlátozott hatáskörrel rendelkeztek. Nem sokkal később egy nagyobb hullám révén terjedtek el olyan rendszerek, amelyek szélesebb körben voltak alkalmazhatóak. Ezen rendszerek mindegyike azonban csak egy adott problémára tervezett megoldás volt.
Ezt követően, a gépi tanulás terjedése hozta el a következő hullámot, amelyben továbbra is fennállt a fentiekben említett merevség, mivel egyedi gépi tanulási modelleket hoztak létre egyedi feladatokhoz.
A harmadik hullámban a gépi tanulási modellek szélesebb körű problémákat tudtak megoldani, ideértve nyelvi problémákat és a gépi látást is, de ezt olyan módon tették, hogy a megadott kimenet határozta meg az egész modellt.
Jelenleg a gépi tanulás negyedik hulláma zajlik, ahol a generatív mesterséges intelligenciák jelentenek újdonságot. Ez a technológia egy ugrást jelent egy általános célú mesterséges intelligencia felé. Természeténél fogva képes különböző helyzetekhez alkalmazkodni és egy bizonyos szintű kreativitást alkalmazni.
A mesterséges intelligencia alkalmazásának sürgőssége
Levente elárulta, hogy lényegében nincs olyan vállalati terület, amelyet ne érintene a mesterséges intelligencia. Ennek egyik oka a nyelvi modellek fejlődése, mivel a nyelv mindenütt jelen van az emberi interakcióban és az üzletekben. A másik ok a másik nagy felhasználási területhez köthető, ami a gépi látás. Ezeket akár mezőgazdaságban is alkalmazhatják.
Eddig az emberek csak programozási nyelveken kersztül kommunikálhattak a gépekkel. Ezek a nyelvek különböző absztrakciós szintekre emelték a gépi kódot. Manapság azonban a nagy nyelvi modellek és promptok segítségével a gépek és az emberek közvetlenül az angol nyelven is kommunikálhatnak. Tűnhet úgy, hogy a gépi tanulás hullámainak csúcsán állunk, de még nagyobb hullámok is megjelenhetnek. Bármit is tartogasson a jövő, a korábbi hullámok technológiái beépültek a mai technológiákba. Ezek nem vesztek el, csak kevésbé feltűnőek az újdonságok árnyékában.
Azok a vállalatok, amelyek nem tudják alkalmazni a mesterséges intelligenciát, valószínűleg komoly hátrányban fognak részesülni a piacon.
Vállalatok és generatív mesterséges intelligencia
A generatív mesterséges intelligencia ideje előtt azoknak a vállalatoknak, amelyek valamilyen gépi tanulási modellt akartak bevezetni működésükbe, specifikus és releváns helyi tanítóadatokat kellett gyűjteniük egy adott folyamat számára, majd egy gépi tanulási modellt kellett telepíteniük az adott feladatra.
A generatív modellek sokkal rugalmasabb lehetőséget kínálnak, mivel ezek a modellek előre betanítottak egy problémakörre. Elterjedésük korábbi megoldásokat háttérbe szorítják.
A vállalatok által használt technológia változhat vagy fejlődhet, de minden vállalkozás végső célja vállalkozási értékének növelése. Az egyik legjobb mód, ennek elérésére, ha üzleti folyamataikat a lehető leghatékonyabbá teszik, gyakran automatizálással. A vállalati folyamatok automatizálása korábbi hullámokban is elérhető lett volna, régebbi technológiával, azonban ennek a fejlesztésnek a költségei, valamint a későbbiekben a karbantartásának költségei meghaladták volna a profitot, amit generáltak volna kisebb vállalkozásoknál. Napjainkban az AI segítségével a vállalatok folyamatainak automatizálása jelentős megtakarításokat eredményez, nem csak a nagyvállalatok számára.
A generatív MI aranyláz
Levente szerint két rétege van ennek a mesterséges intelligencia technológiájának. Az egyik réteg az alapmodell, amit nagyvállalatok, mint például a Microsoft, az OpenAI vagy az Amazon szolgáltatnak, és ezek biztosítanak egy alapzatot, amelyre lehet építeni testreszabott alkalmazásokat és konkrét eszközöket, amelyek egy adott feladatra nyújtanak specifikus megoldást. Ezek a konkretizált alkalmazások alkotják a második réteget.
Fontos, hogy az alapmodell szolgáltatói ne csak a generatív modellt biztosítsák, hanem tájékoztassák a felhasználókat a termék különböző felhasználási eseteiről is, különben felmerül a kockázata annak, hogy a generatív modell kihasználatlan marad. Ez azt is eredményezi, hogy ezek a szolgáltatók számukban kisebbek maradnak, mert az általuk kifejlesztett generatív modelleket kisebb vállalatok használják, akik konkrét problémákat határoznak meg. Ezzel a módszerrel a mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalkozások jelentős többsége alapmodellekhez biztosítanak specializációs alkalmazásokat, amelyek meghatározzák a felhasználói élményt, robléma-specifikus megoldássá alakítva egy általános megoldást. Azok a vállalatok, amelyek a legjobb felhasználói élményt nyújtják, a piac nyertesei lesznek. A legelterjedtebb területek a mesterséges intelligencia felhasználása szempontjából az ügyfélszolgálat, a marketing, az üzleti műveletek kezelése és a szoftverfejlesztés, magyarázta David.
Az mesterséges intelligencia implementálásának kihívása
A vállalati döntéshozóknak elegendő tudást kell szerezniük ahhoz, hogy felmérjék az elméletileg elérhető és gyakorlati megoldások közötti rést. Ehhez a tudáshoz tartozik a vállalat szempontjából specifikus folyamatok megértése, például hogy hogyan működnek ezek a folyamatok, hogyan automatizálhatóak, és a vállalat mintáinak megértése, mondta Levente.
David elmagyarázta, hogy a vállalati vezetés tanulási folyamata hasonló az egyénekéhez, és négy szakaszból áll, amelyek közül a legtöbben eddig csak a második szakaszig jutottak. Az első szakasz egy technológia létezésének megismeréséről szól, de mélyebb tudás nélkül. Ebből a szakaszból el kell jutniuk a második szakaszba, amely egy ismeretség kialakulása a témában, hogy képesek legyenek kérdéseket feltenni és tájékozott döntéseket hozni. A lemaradástól vagy a vállalati folyamatok felborulásától való félelem egyféle szorongáshoz vezet a vállalati vezetők között.
AI audit
Levente elmagyarázta, hogy az AI audit az előző hullám terméke, és egy szisztematikus módot nyújt a vállalatok számára, hogy megosszák és azonosítsák az automatizálni kívánt projekt kulcsfontosságú pontjait.
Három dolog szükséges egy sikeres projekt fejlesztéséhez. Először is, a használt technológia rendelkezésre kell álljon. Ez napjainkban biztosított. A második dolog az adattőke kiépítése, amely a projekt specifikus adatainak felhalmozása. Ezeket a modell tanításához lehet használni. Végül pedig meg kell határozni a modellek alkalmazásának mértékét a legnagyobb profit elérésének érdekében. Ezek a kulcsfontosságú pontok, amelyek ösztönzik a vállalatokat a gépi tanulási modellekbe történő befektetésre.
Az AI-audit célja, hogy olyan adatpontokat találjon, amelyeket nyereséggé lehet alakítani, tette hozzá David. A generatív modellek csökkentik a testreszabott modell kifejlesztésének idejét és költségét, de az AI-audit módszerei még mindig alkalmazhatók, még kisvállalkozásoknál is. Az AI audit fényt derít a generatív modellek a helyes szakosodására adott vállalatnál a munkavállalók feladatainak és a vállalat munkafolyamatának megértésével.
Egy olyan feladat, amely a korábbi hullámban például 100 órányi munkát igényelt, most csak 10 óra alatt elvégezhető. Ez nemcsak a szükséges időt csökkenti, hanem az mesterséges intelligencia rendszerek bevezetésének költségeit is; így ez a szolgáltatás és technológia elérhetővé válik közepes méretű vállalkozások számára is.
Hogyan segíthetik a vállalatok a saját fejlődésüket?
A vállalatoknak és a vállalatok döntéshozóinak nem muszáj a mesterséges intelligencia és gépi tanulás mélyreható tanulmányozásával foglalkozni ahhoz, hogy segítsék ezeknek a rendszereknek a vállalkozásaikba való bevezetését. Egy fontos tanulási fajta, amit érdemes elsajátítaniuk, az a tapasztalati tanulás. Ennek során az új technológia megismerése közben elkövetett hibák segítenek a technológia használatának javításában. Ehhez szükséges a korábbi tapasztalatok elemzése valamint az ezekre történő reflektálás a megadott témakörben.
Az aktuális technológiai állapot pontos megismerése és az azzal való lépéstartás egyszerre lehetetlen annak a ténynek köszönhetően, hogy a készített elemzés elavulttá válik azalatt az idő alatt, amíg készül. A legjobb, amit vállalatok tehetnek az élen maradás érdekében, hogy olyan munkatársakat alkalmazzanak, akik munkaköre kizárólag az innováció tanulására, kísérletek elvégzésére, valamint a szerzett információk vállalatba való beillesztésére korlátozódik. Ezek a vállalatok mindig előnyben fognak részesülni társaikkal szemben a folyamatos innováció miatt.
Végső soron mind a vállalkozások és egyének számára is a kísérletezés és hibázás útján történő tanulás az egyik legbiztosabb módja a technológiai fejlődéssel való lépéstartásnak és különféle helyzetekhez való alkalmazkodóképesség elsajátításának.
Az eredeti cikk megtalálható ezen a linken.
Kövess minket, mert hamarosan érkezünk újabb témákkal!
Ne maradjon le a mesterséges intelligencia legújabb megoldásairól!
Kérje blogértesítőnket, és legyen mindig naprakész korunk legfontosabb technológiájával kapcsolatban!
