Seria artykułów „Pozwól AI wyjaśnić AI” została napisana przez modele językowe, takie jak GPT-4, pod nadzorem człowieka. Dzięki temu różnorodni profesjonaliści mogą łatwo uzupełnić swoją wiedzę na temat AI. W tej edycji „Pozwól AI wyjaśnić AI” przyjrzymy się AI i GAI!

Często w artykułach widzimy, że AI i GAI są omawiane razem. Nadszedł czas, aby dobrze zrozumieć różnice między AI a GAI, abyś mógł pewnie uczestniczyć w dyskusjach na temat AI! W artykule omówimy rozwój, różnice, zastosowania i przyszłość AI i GAI oraz zastanowimy się, jak mogą one pomóc firmom.

Rozwój AI i GAI

Sztuczna inteligencja (Artificial Intelligence, AI) to szerokie pojęcie odnoszące się do technologii i systemów, które mogą symulować ludzką inteligencję. Jej historia sięga połowy XX wieku, kiedy badania koncentrowały się głównie na systemach opartych na regułach, takich jak wczesne uczenie maszynowe i systemy ekspertowe. Wraz ze wzrostem mocy obliczeniowej i ilości danych, technologia AI poczyniła znaczne postępy w ostatniej dekadzie, zwłaszcza w dziedzinach takich jak głębokie uczenie i przetwarzanie języka naturalnego.

Generatywna sztuczna inteligencja (Generative AI, GAI) to gałąź AI skoncentrowana na tworzeniu treści, takich jak teksty, obrazy, muzyka, a nawet kod. Rozwój GAI opiera się na modelach głębokiego uczenia, takich jak generatywne sieci przeciwstawne (GAN) i duże modele językowe (np. GPT-4). Te technologie mogą generować treści, które nigdy wcześniej nie istniały, co czyni je w ostatnich latach przedmiotem dużego zainteresowania.

Jak odróżnić AI od GAI

AI to szeroka dziedzina obejmująca różne zastosowania i technologie, takie jak systemy rekomendacji, rozpoznawanie obrazów, asystenci głosowi itp. Celem AI jest zazwyczaj rozwiązywanie konkretnych problemów lub wykonywanie określonych zadań, np. wspomaganie menedżerów w podejmowaniu decyzji lub usprawnianie procesów w łańcuchu dostaw.

GAI ma bardziej określony cel: tworzenie treści. W przeciwieństwie do tradycyjnej AI, GAI nie tylko analizuje lub rozpoznaje dane, ale także potrafi tworzyć treści podobne do ludzkich. Na przykład AI może służyć do określenia, czy obraz zawiera kota, podczas gdy GAI może na podstawie opisu wygenerować obraz kota.

Kluczowa różnica polega na zastosowaniu i wynikach: AI koncentruje się na wsparciu decyzji i automatyzacji, podczas gdy GAI kładzie nacisk na kreatywność i produkcję treści.

Zastosowania AI i GAI

Zastosowania AI

1. Medycyna: wspomaganie diagnozy chorób, personalizacja planów leczenia.
2. Finanse: ocena ryzyka, wykrywanie oszustw.
3. Handel detaliczny: analiza zachowań klientów, systemy rekomendacji.
4. Transport: technologie autonomicznej jazdy, zarządzanie ruchem drogowym.

Zastosowania GAI

1. Tworzenie treści: generowanie artykułów, obrazów, muzyki.
2. Rozrywka: generowanie postaci i historii w grach.
3. Edukacja: tworzenie spersonalizowanych zasobów edukacyjnych.
4. Projektowanie: dostarczanie szkiców projektów lub inspiracji.

Przyszły rozwój AI i GAI

Możliwe przyszłe kierunki rozwoju:

1. Większa autonomiczność: systemy AI będą lepiej rozumieć kontekst, co zwiększy automatyzację i dokładność.
2. Współpraca człowiek-maszyna: AI będzie bardziej zaangażowane w kreatywne prace, współpracując z ludźmi przy realizacji złożonych zadań.
3. Personalizowane doświadczenia: GAI będzie mogło generować wysoko spersonalizowane treści zgodnie z preferencjami użytkowników.
4. Etika i nadzór: dalszy rozwój technologii AI będzie musiał uwzględniać kwestie prywatności danych i etyki, a odpowiednie regulacje będą bardziej dopracowane.

Co jest bardziej pomocne dla firm: AI czy GAI? Dlaczego?

AI i GAI mają swoje wartości, a wybór technologii powinien zależeć od celów i potrzeb firmy:

1. Zalety AI: AI jest bardziej odpowiednie dla firm potrzebujących wsparcia w podejmowaniu decyzji i automatyzacji procesów. Na przykład instytucje finansowe wykorzystują AI do zarządzania ryzykiem, a przemysł produkcyjny do zwiększania wydajności linii produkcyjnych.
2. Zalety GAI: GAI jest bardziej odpowiednie dla firm potrzebujących dużej ilości kreatywnych treści lub interakcji z klientami. Na przykład firmy medialne wykorzystują GAI do generowania artykułów lub materiałów reklamowych, a instytucje edukacyjne do dostarczania spersonalizowanych treści edukacyjnych.
3. Zastosowanie łączone: Przyszłym trendem może być połączenie AI i GAI. Na przykład firmy mogą używać AI do analizy potrzeb klientów, a następnie GAI do generowania treści spełniających te potrzeby, co zwiększa wartość biznesową.

AI i GAI w Appar Technologies

Appar Technologies, z wieloletnim doświadczeniem w dostosowywaniu oprogramowania, wykorzystuje AI i GAI do wspomagania rozwoju, przyspieszając testowanie nowych frameworków i składni w procesie tworzenia oprogramowania, co skutecznie zwiększa efektywność czasową dla klientów. W ostatnich projektach wdrażających AI dla klientów zaobserwowaliśmy zmiany w potrzebach: od używania AI do „porządkowania i odpowiadania” po rozszerzenie do „wykonywania działań” przez GAI, na przykład: „ocenianie i wykonywanie zadań w systemie” w określonych sytuacjach.

W procesie „oceny i wykonywania określonych zadań” kontrolujemy parametry i ograniczenia liczby tokenów, aby zaoszczędzić zasoby kosztowe na rozwój dla klientów, jednocześnie dostosowując rozwój aplikacji GAI dla różnych projektów. Głęboko wierzymy, że „generowanie kroków wykonawczych przez GAI, ich samoweryfikacja i uruchamianie funkcji” przyniesie ogromną efektywność istniejącym systemom informacyjnym i zwiększy produktywność wszystkich użytkowników systemu.

Jeśli masz pytania dotyczące dostosowywania aplikacji GAI lub jesteś ciekawy dokładności wykonywania zadań przez AI, zapraszamy do wypróbowania aplikacji opracowanej przez zespół Appar: Appar Technologies, która działa jak ludzki asystent, rozumiejąc Twoje polecenia dotyczące księgowania, wyszukiwania, generowania raportów itp.

Jeśli jesteś zainteresowany, jak generatywna AI może tworzyć wysokiej jakości artykuły, integrować duże modele językowe z produktami lub procesami wewnętrznymi firmy, możesz wypełnić poniższy formularz, aby skontaktować się z ekspertem od generatywnej AI Appar Technologies i umówić się na konsultację.