Эта серия статей называется «Позвольте AI объяснить AI», и весь текст написан с использованием больших языковых моделей, таких как GPT-4, под человеческим контролем. Мы стремимся предоставить знания об AI, которые будут полезны людям с разным опытом. В этом выпуске «Позвольте AI объяснить AI» мы разберемся в AI и GAI!

Иногда в статьях мы видим, что AI обсуждается вместе с GAI. Пришло время понять разницу между AI и GAI, чтобы вы могли уверенно обсуждать AI в разговорах! Далее в статье мы рассмотрим развитие, различия, применение и будущее AI и GAI, а также подумаем, как они могут помочь бизнесу.

Развитие AI и GAI

Искусственный интеллект (Artificial Intelligence, AI) — это широкое понятие, обозначающее технологии и системы, способные имитировать человеческий интеллект. Его история восходит к середине 20 века, когда исследования были сосредоточены на системах, основанных на правилах, таких как раннее машинное обучение и экспертные системы. С увеличением вычислительных мощностей и объема данных технологии AI значительно продвинулись за последние десять лет, особенно в областях глубокого обучения и обработки естественного языка.

Генеративный искусственный интеллект (Generative AI, GAI) — это ветвь AI, сосредоточенная на создании контента, такого как текст, изображения, музыка и даже код. Развитие GAI основано на моделях глубокого обучения, таких как генеративные состязательные сети (GAN) и большие языковые модели (например, GPT-4). Эти технологии могут создавать контент, который никогда не существовал, с высокой степенью реалистичности, что делает их центром внимания в последние годы.

Как отличить AI от GAI

AI — это обширная область, включающая множество различных приложений и технологий, таких как рекомендательные системы, распознавание изображений, голосовые помощники и т. д. Цель AI обычно заключается в решении конкретных задач или выполнении определенных задач, например, помощь менеджерам в получении рекомендаций по принятию решений или улучшение процессов управления цепочками поставок.

GAI имеет более четкую цель: создание контента. В отличие от традиционного AI, GAI не только анализирует или распознает данные, но и способен создавать контент, похожий на человеческое творчество. Например, AI может использоваться для определения, содержит ли изображение кошку, тогда как GAI может создать изображение кошки на основе описания.

Ключевое различие заключается в цели и результате: AI сосредоточен на поддержке принятия решений и автоматизации, тогда как GAI подчеркивает креативность и производство контента.

Применение AI и GAI

Применение AI

1. Медицина: помощь в диагностике заболеваний, персонализированные планы лечения.
2. Финансы: оценка рисков, обнаружение мошенничества.
3. Розничная торговля: анализ поведения клиентов, рекомендательные системы.
4. Транспорт: технологии автономного вождения, управление транспортными потоками.

Применение GAI

1. Создание контента: генерация статей, изображений, музыки.
2. Развлечения: создание персонажей и историй в разработке игр.
3. Образование: создание персонализированных учебных ресурсов.
4. Дизайн: предоставление черновиков или идей для дизайна.
   
   
   
   

Возможное развитие AI и GAI в будущем

В будущем могут быть реализованы следующие направления:

1. Более высокая автономность: AI-системы смогут лучше понимать контекст, что повысит уровень автоматизации и точности.
2. Сотрудничество человека и машины: AI будет больше участвовать в творческой работе, сотрудничая с людьми для выполнения сложных задач.
3. Персонализированный опыт: GAI сможет создавать контент, максимально соответствующий предпочтениям пользователя.
4. Этика и контроль: дальнейшее развитие AI-технологий потребует учета вопросов конфиденциальности данных и этики, и соответствующие нормы будут более совершенны.
   
   

Что полезнее для бизнеса: AI или GAI? Почему?

AI и GAI имеют свою ценность, и выбор технологии должен зависеть от целей и потребностей компании:

1. Преимущества AI: AI больше подходит для компаний, которым нужна поддержка в принятии решений и автоматизация процессов. Например, финансовые учреждения используют AI для управления рисками, а производственные компании — для повышения эффективности производственных линий.
2. Преимущества GAI: GAI больше подходит для компаний, которым требуется большое количество креативного контента или взаимодействие с клиентами. Например, медиа-компании используют GAI для создания статей или рекламных материалов, а образовательные учреждения — для предоставления персонализированного учебного контента.
3. Комплексное применение: будущее, возможно, за комбинированным использованием AI и GAI. Например, компании могут использовать AI для анализа потребностей клиентов, а затем GAI для создания контента, соответствующего этим потребностям, что повысит бизнес-ценность.

AI и GAI от Appar Technologies

Appar Technologies, имея многолетний опыт в разработке кастомизированного программного обеспечения, уже использует AI и GAI для поддержки разработки, что ускоряет внедрение новых фреймворков и синтаксиса в процесс разработки ПО, эффективно повышая эффективность сроков для клиентов. В недавних проектах по внедрению AI для клиентов мы наблюдаем изменение потребностей: от использования AI для «организации и ответов на вопросы» к расширению использования GAI для «выполнения действий», например, «определение и выполнение задач в системе» в определенных ситуациях.

В процессе «определения и выполнения конкретных задач» мы управляем параметрами и ограничениями количества токенов, чтобы сэкономить ресурсы на разработку для клиентов, а также разрабатываем кастомизированные приложения GAI для различных проектов. Мы глубоко убеждены, что «создание шагов выполнения с помощью GAI, их самопроверка и последующее выполнение функций» значительно повысит эффективность существующих информационных систем и повысит производительность всех пользователей системы.

Если у вас есть вопросы о кастомизированной разработке приложений GAI или вы хотите узнать о точности выполнения задач AI, приглашаем вас попробовать приложение, разработанное командой Appar: Говори и записывай, которое может действовать как человеческий помощник, понимая ваши команды по учету, проверке, поиску, созданию отчетов и другим кастомизированным задачам!

Если вас интересует, как генеративный AI может создавать качественные статьи, интегрировать большие языковые модели в продукты или внутренние процессы компании, вы можете заполнить форму ниже и связаться с экспертами по генеративному AI Appar Technologies для консультации.