Digitaalinen maisema muuttuu jatkuvasti ja on tämän eturintamassa Digitaalinen muunnos seisoo Generatiivinen AI. Tässä artikkelissa alusta alkaen Schopf Meta Consult perustaja Peter Schopf kuvaa generatiivin alkuperää ja merkitystä Keinotekoinen äly ja esittelee kolme Sisääntulon skenaariot yrityksille, jotka voidaan toteuttaa nopeasti ja helposti. Yhdessä hänen kanssaan Meta Business Twin (MBT) hän esittelee käytännön sovelluksen.

SMC Generatiivinen AI

Pitoisuus

 

Generatiivisen tekoälyn perusteet

SMC:n luova tekoäly strategisestiMiksi tekoälystä (AI) on tällä hetkellä tällainen hype ja onko se edes perusteltua, kun se on ollut olemassa useita vuosia? Syynä on, että pelikenttä on tekoäly seit 2017 on muuttunut perusteellisesti. Tuona vuonna Transformer-arkkitehtuuri esiteltiin uraauurtavassa paperissa "Huomio on kaikki mitä tarvitset" (Vaswani, Ashish, et al.).

Tämä Muuntaja-arkkitehtuuri, joka on nyt saavuttanut maailmanlaajuista näkyvyyttä, on monien nykyaikaisten tekoälyjärjestelmien selkäranka. Se tarjoaa muun muassa sen valtavan edun, että voidaan käyttää esikoulutettuja malleja (esikoulutettuja muuntajia), jotka sisältävät lähes kaiken julkisesti saatavilla olevan tiedon Internetissä.

Erikoistuneet tekoälyjärjestelmät vaihdetaan

Tämä on suuri ero edellinen AI-Järjestelmät, joissa suurten tietomäärien saatavuus on usein suuri este toteuttamiselle.

Kuolla esikoulutettu Transformers on nyt avannut oven uusille tekstin, koodin ja kuvan luomisen muodoille. Tekoälyjärjestelmät, jotka aiemmin hoitivat yksinkertaisia ​​tehtäviä, kuten tietojen lajittelua tai tiettyihin kysymyksiin vastaamista, voivat nyt luoda itsenäisiä taideteoksia, säveltää monimutkaista tekstiä, kirjoittaa koodia ja olla vuorovaikutuksessa käyttäjien kanssa reaaliajassa. Nämä multimodaaliset ominaisuudet korvaavat monia erikoistuneita tekoälyjärjestelmiä.

Muuntaja-arkkitehtuuri ajaa kehitystä

TutkimusAlueet, jotka ovat aiemmin työskennelleet erillään omilla lähestymistavoilla, algoritmeilla ja joskus hyvin erilaisella kielenkäytöllä, keskittyvät nyt yhdessä näiden multimodaalien jatkokehitykseen ja soveltamiseen. Perustusmallit. Tämä taloudellisten ja henkilöresurssien keskittyminen yhdistettynä nykyaikaisten prosessorien (yleensä GPU:iden tai grafiikkaprosessoriyksiköiden) laskentatehon lähes räjähdysmäiseen kasvuun johtaa teknologisen kehityksen henkeäsalpaavaan nopeuteen.

Tämä voi horjuttaa yhteiskuntamme perustaa. Joten kannattaa ymmärtää tämä alue, jotta voit ajaa aallolla sen sijaan, että hautautuisi sen alle. Vaikka nykyinen nopea kehitys taas hidastuisikin, on pelkkien tämänhetkisten ilmoitusten perusteella silti odotettavissa paljon. yritys pitäisi hyödyntää jo olemassa olevia tekoälyn mahdollisuuksia. Yhteenvetona voidaan todeta, että suhteellisen uusi Transformer-arkkitehtuuri on näiden vaikuttavien kehitysten liikkeellepaneva voima.

Arkkityyppiset lähtötason muunnelmat generatiiviseksi tekoälyksi

Jotta Transformer-pohjaisen generatiivisen tekoälyn edut voitaisiin hyödyntää täysimääräisesti, yrityksillä on erilaisia ​​lähestymistapoja tavoitteidensa ja resurssien saatavuuden mukaan. Alla kuvataan kolme arkkityyppistä lähtötason muunnelmaa:

Strateginen lähestymistapa

SMC:n luova tekoälysovellusJokainen, joka ottaa tekoälyn aiheen vakavasti ja jolla on käytettävissään asianmukaiset resurssit, valitsee tämän lähestymistavan. Se vaatii syvällistä ymmärrystä nykyinen kypsyysaste yhtiöstä ja selkeä visio tulevaisuudesta.

Ensimmäinen on Status quo tallentaa: Mitä prosesseja on jo olemassa ja miten tekoäly voisi parantaa niitä? Tämän jälkeen on kehitettävä kohdekuva, joka kuvastaa yrityksen tavoitteita tekoälyn tukeman tulevaisuuden kontekstissa.

Omistettu sellainen Datastrategia on tässä välttämätöntä, koska se luo perustan jokaiselle tekoälysovellukselle. Yhtä tärkeää on tehokas muutoksenhallinta, jolla varmistetaan työvoiman valmistautuminen muutokseen ja uusien teknologioiden optimaalinen käyttö.

Esimerkiksi keskisuuri yritys... Tuotantoteollisuus Määrittele generatiivinen tekoäly osaksi sen digitaalista muutosta prosessien optimoinnin ja tuoteinnovoinnin edistämiseksi.

Strateginen lähestymistapa on kokonaisvaltainen ja myös esim Osaamisen ja osaamisen kehittäminen huomioon ottaen erityisesti tietostrategia tulisi selittää lyhyesti. Hyvä datastrategia on yleinen käytäntö valmistusinnovaatioiden johtajien keskuudessa. Osa siitä on hyvin harkittua Tietokatalogi ja vankka tiedonhallinta (tietojen sääntely). Tietoluetteloa käytetään kaikkien yrityksen tietolähteiden tallentamiseen ja luetteloimiseen sekä vastuiden määrittämiseen. Esimerkkimme tietolähteitä voivat olla konetiedot, tuotannon anturitiedot, laadunhallintatiedot, logistiikka- ja toimitusketjutiedot sekä markkinatutkimustiedot. 

Kuolla Tietojen hallinnointi (Tietoasetus) määrää, miten tietoja käsitellään yrityksessä. Se sisältää säännöt ja prosessit tietojen elinkaaren hallintaan, mukaan lukien niiden kerääminen, tallentaminen, käyttö, käsittely ja poistaminen. 

Yhdistämällä näitä elementtejä esimerkin valmistava yritys voi luoda selkeät puitteet käyttää dataa strategisena resurssina tekoälyn käyttöön, mikä mahdollistaa tuottavuuden lisäämisen ja innovatiivisten ratkaisujen tuottamisen.

Tutkiva lähestymistapa

Tämän lähestymistavan avulla työntekijät saavat mahdollisuuden työskennellä tekoälytyökalujen kanssa koe. Tämä antaa heille mahdollisuuden kehittää intuitiivista ymmärrystä potentiaalistaan. Sopii mainiosti koulutukseen, tapahtumiin ja ideakilpailuihin yritys tässä työvoiman hajautettu innovatiivinen vahvuus.

Pioneeri tällä alalla Siemens (kirjoittajan viimeinen työnantaja). Teknologiajohtaja tarjosi työntekijöilleen turvallisen tekoälyympäristön kokeiluja varten vuoden 2023 alussa. Tämä mahdollisti koko yrityksen pääsemisen tekoälypolulle. Siemensillä tekoäly on kuitenkin niin tärkeä, että kaikkia kolmea lähestymistapaa käsitellään rinnakkain.

Jos vierailet Siemensissä yhdellä alan johtavista messuista, kuten PLC Nürnbergissä, niin näet, että lähes kaikilla näyttelyalueilla esitellään jo jonkinlaista tekoälyratkaisua. Tässä on vähän enemmän yksityiskohtia suuria eroja ja "tekoäly" tulkitaan vapaasti. Huomionarvoista on kuitenkin yrityksen yleinen asenne aiheeseen.

Siemens ei keskity yhteen tai kahteen käyttötapaukseen, vaan antaa kaikille työntekijöille ja yritysyksiköille mahdollisuuden aktivoitua ja integroida tekoäly ratkaisuihinsa. Tekoäly on kuitenkin niin ajankohtainen yrityksessä, että kaikkia kolmea lähestymistapaa käsitellään rinnakkain. Tekoälyä tarkastellaan strategisesti, työntekijöille ja yrityksen osastoille tarjotaan mahdollisuuksia tutkia aihetta ja on olemassa omistettuja referenssisovelluksia, kuten esim. Siemens Industrial Copilot, tekoälypohjainen apu teollisuudelle, joka on kehitetty yhteistyössä Microsoftin kanssa.

Käyttötapaus lähestymistapa

Tässä yritys keskittyy yhteen tai muutamaan tiettyyn käyttötapaukseen, jotka ovat jo osoittaneet menestystä eri toimialoilla. Hyvä esimerkki tästä on käyttö RAG-putkistot (Retrieval Augmented Generation). Asiakirjoista, kuten sopimuksista tai prosessidokumentaatiosta, on mahdollista esittää monimutkaisia ​​kysymyksiä, mikä mullistaa tiedon saatavuuden ja käsittelyn. Tätä kutsutaan keskusteluksi asiakirjasi kanssa. 

Myös olemassa olevien tarjousten yhdistelmät tekoälyn kanssa ovat yhä suositumpia. Esimerkiksi italialainen yritys yhdistää 40 tehdas Vakiintuneet IoT-ratkaisusi generatiivisen AI-avustajan kanssa chat-botti Wilson. 40Factory laajentaa nyt tarjontaansa onnistuneesti viiteprojektien käyttöönoton jälkeen olemassa olevien asiakkaiden kanssa.

Toinen suosittu käyttötapa on chat-botit asiakaspalvelussa. Tätä lähestymistapaa voidaan käyttää esimerkiksi Meta Business Twin toteutettu.

Meta Business Twin – enemmän kuin chatbot

Vaikka chatbotit on ensisijaisesti suunniteltu vastaamaan asiakkaiden tiedusteluihin ja tarjoamaan vastauksia rajoitetuista tiedoista, yritykset voivat saavuttaa paljon enemmän pienellä vaivalla. Mutta ole varovainen! Tässä käyttötapauksessa on erittäin hyödyllistä ymmärtää sanan merkitys yrityskulttuuri ymmärtää. Täällä Saksassa meillä on usein vielä huomattavia parannusmahdollisuuksia.

Monet yritykset epäonnistuvat edelleen Digitaalinen muunnos, koska painopiste on liikaa teknologisissa komponenteissa eikä prosesseihin ja työntekijöihin kohdistuvia vaikutuksia oteta riittävästi huomioon. Ymmärtämällä, kuinka tärkeitä yrityksen periaatteet ja kulttuuri ovat tehokkaan ja tuloksellisen päätöksenteon kannalta, tässä kuvatun sovelluksen lisäarvo ja erilaistuminen tulee paljon selvemmäksi.

Meta Business Twinin konsepti

SMC:n luova tekoäly tutkivaYksi generatiivisen tekoälyn sovellus on Schopf Meta Consultin käynnistysyrityksen Meta Business Twin (MBT). Digitaalinen kaksoiskonsepti sopii ihanteellisesti aloittaville yrityksille tai osastoille. MTB on yksi virtuaalinen edustus yksilöltä, esim. B. osastopäällikön tai kuolleen perustajan, toimitusjohtajan tai keinotekoisen henkilön edustaman organisaation muodossa.

MBT:n tarkoitus on eksplisiittistä tietoa kuten prosessikuvaukset, määräykset ja yritystiedot implisiittisellä tiedolla, joka sisältää periaatteet ja kulttuuriset normit yhdistää. Yksinkertaisen ja intuitiivisen vuorovaikutuksen ansiosta MBT on ankkuroitu yritykseen luotettavana tiedon lähteenä ja sitä parannetaan askel askeleelta.

Hän toimii valmentajana ja mentorina uusille työntekijöille ja auttaa säilyttämään lähtevien asiantuntijoiden tietämyksen. Lisäksi MBT:tä voidaan käyttää vertailukohtana sen arvioinneissa ja suosituksissa Esimerkkikäytäntöjä sisällyttää yrityksen prosesseihin.

Periaateperusteisten päätösten tukeminen mahdollistaa ketterän reagoinnin uusiin haasteisiin ja mahdollisuuksiin lisääntyneen nopeuden avulla. Tämä on toinen etu MBT:stä, joka ei toimi vain työkaluna, vaan myös a dynaaminen tiedon varastointi on joka ilmentää ja jatkaa yrityskulttuuria digitaalisessa tilassa.

Laajentumisvaiheessa Meta Business Twiniä ei käytetä vain sisäiseen käyttöön ja organisaation kehittämiseen, vaan sitä voidaan käyttää myös ulkoisesti yritysfilosofian viestimiseen ulkoisille sidosryhmille.

Mahdollisia käyttötapauksia

Johtopäätös

Yhteenvetona tämän artikkelin tarkoituksena on osoittaa, että generatiivinen tekoäly on enemmän kuin vain sitä chatbottien seuraava taso On. Se on muutosvoima, joka muuttaa perusteellisesti tapaa, jolla yritykset toimivat, innovoivat ja viestivät. Meta Business Twin on hallittavissa oleva esimerkki siitä, kuinka pitkälle luovat tekoälysovellukset voivat mennä – tehtävien automatisoinnin lisäksi arvon luomiseen syvällisen ymmärryksen ja ihmisten välisen vuorovaikutuksen parantamisen kautta.

Ki-tietoa ladata

Me Schopf Meta Consultissa olemme vakuuttuneita siitä, että saksankielinen alue voi ja sen täytyy pysyä maailmanlaajuisen digitalisaation aallon mukana. Meta Bunsiness Twinin ja muiden AI-innovaatioiden avulla työkalupakkissamme olemme valmiita kävelemään tämän matkan kanssasi.

Lataa esittelymme generatiivisesta tekoälystä yhdessä Aloitustason versio joka tarjoaa mielenkiintoisen käsityksen tekoälyn mahdollisuuksista.

Lataa nyt!

Jos olemme saaneet sinut kiinnostumaan lisää ja haluat ymmärtää generatiivisen tekoälyn koko laajuuden ja sen vaikutuksen liiketoimintaasi, tarjoamme vielä yhden Asiantuntijan esitys klo. Tiedustelu osoitteessa: redaktion@developmentscout.com

lisätietoja: https://smc.meta-twin-peter.business

Usein kysytyt kysymykset

Mikä on generatiivinen AI?

Myös generatiivinen tekoäly Generatiivinen AI, tarkoittaa generatiivista tekoälyä. Se on eräänlainen tekoäly, jolla luodaan uutta sisältöä, kuten tekstiä, kuvia tai musiikkia. Toisin kuin muut muodot, joissa tekoälytoiminnot on suunniteltu suorittamaan tiettyjä tehtäviä tai ratkaisemaan ongelmia, generatiivinen tekoäly on erikoistunut toisaalta luovuuteen ja toisaalta uusien ideoiden kehittämiseen.

Periaatteessa generatiivinen tekoäly toimii ns neuroverkot, jotka on koulutettu käsittelemään suuria tietomääriä. Nämä verkot oppivat tunnistamaan datassa olevia malleja ja yhteyksiä ja voivat sitten itsenäisesti luoda uutta sisältöä, joka muistuttaa näitä malleja (syvä oppiminen).

Esimerkki generatiivisesta tekoälystä on a Tekstigeneraattori, joka pystyy kirjoittamaan artikkeleita, tarinoita tai jopa kokonaisia ​​kirjoja. Generaattori analysoi suuren määrän tekstiä suurella sanavarastolla ja oppii siitä luomaan merkityksellisiä ja hyvin muotoiltuja lauseita ja kappaleita. Tältä pohjalta hän voi sitten itsenäisesti luoda uusia tekstejä, jotka ovat samanlaisia ​​kuin analysoitujen tekstien tyyli ja rakenne.

Generatiivisella tekoälyllä on potentiaalia vaikuttaa monille elämän ja työn osa-alueille. Sitä voitaisiin esimerkiksi käyttää taiteessa uusien musiikkikappaleiden tai maalausten luomiseen. Lääketieteessä se voisi auttaa kehittämään uusia lääkkeitä tai analysoimaan lääketieteellisiä tietoja. Ja liiketoiminnassa generatiivista tekoälyä voitaisiin käyttää kehityksessä uusia liikeideoita tai tukea prosessien optimointia.

Mitä generatiivisia tekoälymalleja on olemassa?

On olemassa erilaisia ​​generatiivisia tekoälymalleja, joista jokainen on suunnattu tiettyihin tekoälysovelluksiin. Joitakin merkittäviä esimerkkejä generatiivisesta AI-mallista ovat:

  • GPT-3 ja GPT-4 (OpenAI) ovat kehittyneitä kielimalleja, joita käytetään tekstin luomiseen ja tekstin ymmärtämiseen.
  • DALL-E (OpenAI) on erikoistunut kuvien luomiseen tekstikuvauksista.
  • Deepfakes on tekniikka, jota käytetään luomaan vakuuttavia väärennettyjä videoita ja äänitiedostoja matkimalla kasvoja ja ääniä.
  • Wavennet (Deepmind) on malli luonnollisen puheen tuottamiseksi.
  • BERTI (Google) on kielenkäsittelymalli, jota käytetään haussa ja muissa sovelluksissa.

Onko ChatGPT luova tekoäly?

Ja, ChatGPT on generatiivisen tekoälyn muoto. Se on GPT:hen (Generative Pre-trained Transformer) perustuva kielimalli, joka pystyy luomaan ihmisen kaltaista tekstiä. ChatGPT on koulutettu suurten tekstitietojen kanssa, ja se voi nyt vastata kysymyksiin tai luoda tekstejä itsenäisesti.

Mitkä ovat 4 tekoälyn tyyppiä?

Tekoälyä (AI) on monia tyyppejä, joiden luokittelu riippuu siitä, miten määrittelet erottamiskriteerit. Karkeasti voidaan kuitenkin erottaa neljä vaihetta:

1. Reaktiivinen AI

Tämän tyyppinen tekoäly perustuu ennalta määritettyihin sääntöihin ja algoritmeihin. Hän osaa reagoida tiettyihin tilanteisiin, mutta on ei muistia tai kontekstin ymmärtäminen. Reaktiivinen tekoäly voi suorittaa tiettyjä tehtäviä hyvin, mutta se ei voi oppia uutta tietoa tai muistaa menneitä kokemuksia.

2. Rajoitettu kognitiivinen tekoäly

Tämän tyyppinen tekoäly voi ylittää ennalta määritettyjä sääntöjä ja perustuu Kokemuksia oppia. Hän osaa tunnistaa malleja ja tehdä päätöksiä, mutta hänellä on silti rajoituksensa. Rajoitettua kognitiivista tekoälyä voidaan käyttää tietyillä alueilla, kuten puheen- tai kuvantunnistuksessa, mutta sillä ei voida saavuttaa kokonaisvaltaista ihmisen kaltaista älykkyyttä.

3. Keinotekoinen yleinen älykkyys (AGI)

AGI on tekoälyn muoto, joka pystyy suorittamaan monenlaisia ​​tehtäviä ja ihmisen kaltainen älykkyys kurottaa. AGI voi oppia muistamaan menneitä kokemuksia, käsittelemään uutta tietoa ja ratkaisemaan monimutkaisia ​​ongelmia. Tämän tyyppinen tekoäly ei kuitenkaan ole vielä täysin kehittynyt, ja se on edelleen haaste tutkimukselle.

4. Superälykkyys

Superäly on yksi hypoteettinen muoto tekoäly, joka ylittää paljon ihmisaivojen älykkyyden. Tämän tyyppinen tekoäly pystyisi ratkaisemaan monimutkaisia ​​ongelmia, luomaan uusia oivalluksia ja kehittämään itseään edelleen. Superälykkyys on kuitenkin vielä kaukana, ja se on edelleen spekuloinnin ja keskustelun aihe.

Kirjoittajan tiedot
Peter Schopf

Peter Schopf on Schopf Meta Consultin perustaja Erlangenissa.