AI Kompleks: Ramuan utama untuk kejayaan AI perusahaan

Menurut laporan global baru-baru ini yang dikeluarkan oleh Dynatrace, didorong oleh peningkatan pelaburan dalam kecerdasan buatan, "kepintaran buatan komposit" akan menjadi faktor utama bagi perusahaan untuk berjaya menggunakan kecerdasan buatan. Dynatrace menegaskan bahawa walaupun 83% pemimpin teknologi percaya bahawa kecerdasan buatan adalah penting, 95% percaya bahawa kecerdasan buatan generatif (GenAI) akan menjadi lebih berkesan jika ia dibantu oleh jenis kecerdasan buatan lain

Laporan itu menunjukkan bahawa perusahaan perlu menggunakan pendekatan komprehensif untuk kecerdasan buatan yang menggabungkan pelbagai jenis kecerdasan buatan. Jenis ini mungkin termasuk GenAI, ramalan dan/atau AI penyebab, dan data daripada sumber yang berbeza seperti kebolehmerhatian, keselamatan dan acara perniagaan. Melalui pendekatan ini, perusahaan boleh mencapai tahap penaakulan yang lebih tinggi dan menjadikan output kecerdasan buatan lebih tepat, relevan dan bermakna

Seperti yang dapat dilihat daripada ini, kecerdasan buatan bukanlah teknologi yang mudah. Ia melibatkan pelbagai jenis, kaedah, data dan senario, masing-masing dengan kekuatan dan batasannya. Untuk merealisasikan potensi penuh kecerdasan buatan, satu teknologi kecerdasan buatan tidak mencukupi. Terdapat keperluan untuk menggabungkan teknologi AI yang berbeza dan sumber data untuk memberikan inferens yang lebih maju dan output AI yang lebih tepat, bermakna dan kontekstual. Ini adalah konsep kecerdasan buatan komposit. Ia merujuk kepada menggabungkan pelbagai jenis AI, seperti generatif, ramalan dan sebab, dengan sumber data yang berbeza, seperti kebolehmerhatian, keselamatan dan acara perniagaan. AI Komposit ialah faktor utama dalam penggunaan AI yang berjaya oleh perusahaan. Kerana ia boleh membantu perusahaan menyelesaikan masalah yang kompleks, menyediakan penyelesaian yang lebih berharga dan menyesuaikan diri dengan persekitaran yang berubah dengan lebih baik

Artikel ini berdasarkan laporan global daripada Dynatrace untuk menganalisis konsep, aplikasi dan nilai kecerdasan buatan kompaun dan kelebihan dan cabaran kecerdasan buatan komposit. Tujuan kami adalah untuk lebih memahami kepentingan dan potensi kecerdasan buatan kompaun, dan cara menggunakan kecerdasan buatan kompaun secara berkesan untuk meningkatkan daya saing dan inovasi perusahaan

01 Konsep kecerdasan buatan kompaun

sudah terkenal, Kecerdasan buatan ialah subjek antara disiplin yang melibatkan sains komputer, matematik, statistik, psikologi, falsafah dan disiplin lain. Ia membolehkan komputer atau mesin memiliki kecerdasan seperti manusia, seperti persepsi, pemahaman, pembelajaran, penaakulan, membuat keputusan, penciptaan dan kebolehan lain. Penyelidikan dan pembangunan kecerdasan buatan mempunyai sejarah selama beberapa dekad, di mana ia telah mengalami banyak pasang surut dan perubahan. Ini telah membawa kepada pembentukan pelbagai jenis, kaedah, data dan senario teknologi kecerdasan buatan Setiap teknologi mempunyai kelebihan dan batasan tersendiri

Perkembangan pesat AI generatif (AI generatif) baru-baru ini ialah penggunaan Teknologi mendalam seperti. kerana pembelajaran menjana kandungan baharu daripada data, seperti teks, imej, audio, dsb. Kelebihan kecerdasan buatan generatif ialah ia boleh membantu kami mencipta produk dan perkhidmatan baharu, seperti pembantu maya, pengesyoran diperibadikan, kandungan pintar, dsb. Walau bagaimanapun, kecerdasan buatan generatif juga mempunyai beberapa batasan, dan ia mungkin menyebabkan masalah yang tidak tepat, tidak munasabah atau tidak beretika, seperti kandungan yang dihasilkan tidak konsisten dengan fakta, melanggar akal fikiran atau menyakiti perasaan orang lain, dsb.

Kecerdasan buatan ramalan (ramalan Sejarah pembangunan AI boleh dikesan kembali ke tahun 1950-an, apabila teori pembelajaran statistik dan algoritma pembelajaran mesin pertama muncul. Kecerdasan buatan ramalan menggunakan pembelajaran statistik dan teknologi lain untuk menemui corak dan arah aliran daripada data untuk pengelasan, regresi, pengelompokan, dsb. Kelebihan kecerdasan buatan ramalan ialah ia boleh membantu kami mengoptimumkan produk dan perkhidmatan sedia ada, seperti pemantauan prestasi, ramalan kesalahan, pengesanan anomali, dsb. Had kecerdasan buatan ramalan ialah keputusan yang diramalkan tidak konsisten dengan realiti, dipengaruhi oleh bunyi bising atau anomali, atau kekurangan kebolehjelasan, dsb. AI. Ia membantu organisasi memahami sebab dan kesan di sebalik data, yang membawa kepada keputusan dan campur tangan yang lebih baik. Beberapa bidang aplikasi kecerdasan buatan kausal termasuk perubatan, sains sosial, ekonomi, pendidikan, pembuatan dasar, dsb. Konsep teras kecerdasan buatan sebab ialah rajah sebab, iaitu model grafik yang menggunakan nod dan anak panah untuk mewakili pembolehubah dan hubungan sebab. Gambar rajah sebab-akibat boleh digunakan untuk mewakili mekanisme yang mana data dijana dan cara pengagihan data boleh diubah melalui intervensi atau eksperimen. Gambar rajah sebab dan akibat juga boleh digunakan untuk menjawab soalan sebab dan akibat, seperti "Apakah yang berlaku jika saya melakukan ini?"

Ditulis semula dalam bahasa Cina seperti berikut: Selain pelbagai jenis teknologi kecerdasan buatan, terdapat juga sumber data berbeza yang tersedia, termasuk kebolehmerhatian, keselamatan dan acara perniagaan, dsb. Data kebolehlihatan merujuk kepada data yang berkaitan dengan prestasi aplikasi, pembangunan perisian dan amalan keselamatan, infrastruktur IT dan pengalaman pengguna. Data keselamatan merujuk kepada data yang berkaitan dengan keselamatan siber, perlindungan data dan pematuhan privasi. Data acara perniagaan merujuk kepada data yang berkaitan dengan proses perniagaan, urus niaga, tingkah laku dan kepuasan pelanggan. Sumber data yang berbeza memberikan maklumat dan nilai yang berbeza, tetapi juga menghadapi keperluan dan cabaran kualiti, keselamatan dan privasi yang berbeza

Kepintaran buatan komposit ialah gabungan pelbagai jenis teknologi kecerdasan buatan dan sumber data untuk memberikan penaakulan Lanjutan yang lebih baik, dan lebih tepat , output AI yang bermakna dan kontekstual. Compound AI boleh membantu kami menyelesaikan masalah yang kompleks, menyediakan penyelesaian yang lebih berharga dan lebih berupaya menyesuaikan diri dengan persekitaran yang berubah-ubah. Teras kepintaran buatan komposit adalah menggunakan kelebihan teknologi kecerdasan buatan yang berbeza dan sumber data untuk mengimbangi batasan masing-masing dan mencapai sinergi dan saling melengkapi antara teknologi kecerdasan buatan dan sumber data

02 Penyepaduan dan pelarasan kecerdasan buatan komposit

Penyepaduan dan pelarasan AI komposit ialah gabungan pelbagai jenis teknologi AI dan sumber data untuk memberikan penaakulan yang lebih maju, dan output AI yang lebih tepat, bermakna dan kontekstual. Penyepaduan dan pelarasan kecerdasan buatan komposit memerlukan pertimbangan pelbagai aspek, seperti matlamat, skop, kaedah kecerdasan buatan, kualiti, keselamatan dan privasi data, serta penilaian dan penyeliaan kecerdasan buatan. Oleh itu, beberapa konsep dan prinsip asas diperlukan

Matlamat kecerdasan buatan adalah untuk menyelesaikan masalah atau melaksanakan fungsi, seperti diagnosis, ramalan, penjanaan, pengesyoran, dll. Matlamat ini menentukan jenis, format dan kandungan output AI, serta nilai dan kesannya. Untuk memudahkan reka bentuk, pelaksanaan dan penilaian, matlamat kecerdasan buatan harus jelas, spesifik, boleh diukur dan boleh dicapai

Apabila menentukan skop kecerdasan buatan, bidang atau senario yang terlibat perlu dipertimbangkan, seperti perubatan, pendidikan, kewangan, pembuatan, dll. Skop kecerdasan buatan menentukan sumber, ciri dan keperluan input dan outputnya, serta kerumitan dan kesukaran input dan output. Untuk memudahkan pemerolehan, pemprosesan dan penggunaan kecerdasan buatan, skop hendaklah sesuai, munasabah, boleh dilaksanakan dan berskala

Kaedah pemilihan kecerdasan buatan termasuk penggunaan teknologi atau algoritma kecerdasan buatan generatif, ramalan dan sebab akibat, sebagai serta pembelajaran mendalam , pembelajaran statistik dan inferens kausal, dsb. Kaedah ini menentukan kualiti, kebolehpercayaan dan kebolehtafsiran output AI, serta kekuatan dan batasan output AI. Kaedah kecerdasan buatan harus sesuai, berkesan, inovatif dan boleh diperbaiki untuk dioptimumkan, disahkan dan dikemas kini

Kualiti data merujuk kepada ketepatan, kesempurnaan, ketekalan, ketepatan masa dan kaitan data, dsb. Kualiti data secara langsung mempengaruhi ketepatan, rasionaliti dan etika output kecerdasan buatan, serta kepercayaan dan penerimaan output kecerdasan buatan. Oleh itu, kualiti data hendaklah tinggi, stabil, jelas dan baharu untuk memudahkan pembelajaran, penaakulan dan penjanaan kecerdasan buatan

Kandungan yang perlu ditulis semula ialah: keselamatan data dan perlindungan privasi juga perlu dipertimbangkan, termasuk penyulitan data, kebenaran, pengauditan, sandaran dan pemadaman, dsb. Keselamatan dan privasi data mempunyai kesan ke atas keselamatan, kesahihan dan kebertanggungjawaban keluaran AI, serta risiko dan akibatnya. Oleh itu, keselamatan dan privasi data harus kukuh dan tegas mematuhi peraturan dan undang-undang untuk memudahkan pencegahan, tindak balas dan pembetulan kecerdasan buatan

Ia sangat penting untuk penilaian dan penyeliaan kecerdasan buatan, dan outputnya perlu diperiksa dan diperbaiki. Ini termasuk kerja pada ujian, penilaian, maklum balas dan pemantauan output AI. Penilaian dan penyeliaan kecerdasan buatan mempunyai implikasi terhadap kecekapan dan keberkesanan outputnya, serta inovasi dan pembangunan. Oleh itu, penilaian dan penyeliaan kecerdasan buatan hendaklah berterusan, menyeluruh, objektif dan tepat pada masanya untuk memudahkan pelarasan, pengoptimuman dan kemas kininya keupayaan penaakulan dan output AI yang lebih tepat, bermakna dan kontekstual. Ini adalah proses yang memerlukan banyak masa, sumber dan kepakaran, serta tahap penyelarasan dan kerjasama yang tinggi

03 Aplikasi Kepintaran Buatan Kompaun

Aplikasi kecerdasan buatan kompaun adalah untuk menggunakan pelbagai jenis teknologi kecerdasan buatan dan sumber data untuk menyelesaikan masalah yang kompleks dan menyediakan penaakulan yang lebih maju dan output yang lebih bernilai. Pendekatan ini menggabungkan pelbagai jenis kecerdasan buatan untuk mencapai penaakulan yang lebih maju dan prestasi yang lebih baik. Bidang aplikasi kecerdasan buatan komposit adalah sangat luas Contohnya, dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi, kecerdasan buatan komposit boleh digunakan untuk menjana, memahami dan menterjemah bahasa semula jadi, termasuk penggunaan AI generatif, AI ramalan dan AI sebab dan. teknologi lain

Kompaun Aplikasi kecerdasan buatan boleh digunakan untuk pelbagai bidang dan industri seperti penjagaan perubatan, pendidikan, kewangan, pembuatan, hiburan dan keselamatan

Dalam bidang perubatan, kecerdasan buatan kompaun boleh menggabungkan generatif, kecerdasan buatan ramalan dan sebab, serta keselamatan kecerdasan buatan yang boleh diperhatikan, dan data acara perniagaan untuk menyediakan penyelesaian diagnosis, rawatan dan pencegahan yang lebih tepat, serta perkhidmatan perubatan yang lebih diperibadikan. Contohnya, kecerdasan buatan generatif boleh menjana maklumat perubatan baharu, seperti lesi, mutasi, diagnosis, dsb., melalui data seperti imej perubatan, urutan genetik dan rekod perubatan. Kecerdasan buatan ramalan boleh menemui corak dan trend daripada pemantauan perubatan, ujian, penilaian dan data lain, seperti keadaan, risiko, kesan, dsb. Kecerdasan buatan sebab boleh membuat kesimpulan hubungan sebab akibat daripada data mengenai campur tangan perubatan, rawatan, pencegahan, dsb., seperti ubat, pembedahan, gaya hidup, dsb. Data boleh diperhatikan membolehkan pemantauan dan analisis peranti perubatan, sistem dan proses, meningkatkan ketersediaan dan kebolehpercayaan. Data keselamatan boleh melindungi dan mematuhi data perubatan dan privasi, mencegah penyalahgunaan atau kebocoran data. Data acara perniagaan boleh mengukur dan meningkatkan perkhidmatan dan kepuasan perubatan, meningkatkan hasil dan keuntungan

Aplikasi kecerdasan buatan komposit dalam bidang pendidikan adalah untuk menggabungkan kecerdasan buatan generatif, ramalan dan sebab akibat dengan tingkah laku, kebolehan dan data Keutamaan pelajar bergabung untuk memberi kami pengajaran, penilaian dan maklum balas yang lebih baik, serta laluan pembelajaran yang lebih sesuai dengan kami. Contohnya, kecerdasan buatan generatif boleh mencipta kandungan pengajaran baharu untuk kita, seperti soalan, jawapan, contoh, dsb., berdasarkan data seperti buku teks, kursus dan peta pengetahuan. Kecerdasan buatan ramalan boleh membantu kami menemui peraturan dan trend seperti tahap pembelajaran, kelajuan kemajuan dan gaya pembelajaran berdasarkan aktiviti pembelajaran, keputusan, maklum balas dan data lain kami. Kecerdasan buatan kausal boleh membuat kesimpulan hubungan sebab akibat antara kaedah pengajaran, sumber pembelajaran, hasil pembelajaran, dsb. berdasarkan intervensi pengajaran, strategi, kesan dan data lain kami. Data tingkah laku, keupayaan dan keutamaan pelajar boleh membolehkan kecerdasan buatan memahami kita dengan lebih baik, memberikan kami perkhidmatan yang diperibadikan dan diperibadikan serta menjadikan pembelajaran kami lebih cekap dan berkesan

Kepintaran buatan kompaun memainkan peranan penting dalam kesan bidang kewangan. Ia menggunakan kecerdasan buatan generatif, ramalan dan kausal untuk menggabungkan data pasaran, pelanggan dan risiko untuk memberikan kami penyelesaian dan perkhidmatan kewangan yang lebih baik. Sebagai contoh, AI generatif boleh memberikan kami maklumat kewangan baharu berdasarkan pelbagai data, seperti petikan, cadangan, strategi, dsb. Kecerdasan buatan ramalan boleh membantu kami menemui peraturan dan aliran kewangan berdasarkan pelbagai data, seperti harga, permintaan, tingkah laku, dsb. Kecerdasan buatan sebab boleh membantu kami menganalisis hubungan sebab kewangan berdasarkan pelbagai data, seperti kesan, risiko, pulangan, dsb. Data pasaran boleh membantu kami memahami dan menganalisis keadaan pasaran dengan lebih baik serta meningkatkan ketelusan dan kecekapan pasaran. Data pelanggan boleh membantu kami memahami dan melayani pelanggan dengan lebih baik, serta meningkatkan kesetiaan dan kepuasan pelanggan. Data risiko boleh membantu kami mengenal pasti dan mengurus risiko dengan lebih baik, serta meningkatkan kebolehkawalan dan kebolehramalan risiko

04 Nilai kecerdasan buatan komposit

Kandungan yang ditulis semula ialah: Penerapan kecerdasan buatan komposit boleh meningkatkan Kebolehpercayaan dan kebolehgunaan daripada kecerdasan buatan. Dengan menggabungkan pelbagai jenis teknologi kecerdasan buatan dan sumber data, kecerdasan buatan komposit boleh menggunakan sepenuhnya kelebihan pelbagai teknologi kecerdasan buatan dan sumber data untuk mengimbangi kekurangan masing-masing dan mencapai kerja kolaboratif dan kesan pelengkap. Dengan cara ini, AI komposit boleh menyediakan output AI yang lebih komprehensif, tepat, munasabah dan beretika untuk menyokong senario perniagaan kritikal dan mengelakkan isu yang tidak konsisten, tidak sesuai atau tidak diingini

Ketua Pegawai Teknologi di Dynatrace Bernd Greifeneder berkata: "Mendapatkan GenAI untuk menjana bermakna kandungan yang boleh dipercayai oleh pengguna untuk menyelesaikan masalah tertentu adalah tugas yang sukar Pasukan ini perlu melaburkan banyak masa dan usaha untuk mereka bentuk gesaan yang sesuai supaya GenAI memahami jenis kandungan yang harus dihasilkannya dan untuk mengesahkan bahawa semua Ketepatan yang dihasilkan. kandungan ”

Untuk mencapai matlamat ini, beliau menekankan kepentingan memahami bahawa AI yang berbeza bukanlah satu saiz untuk semua. Banyak senario aplikasi GenAI, terutamanya senario kompleks seperti mengoptimumkan kod perisian atau menyelesaikan kelemahan keselamatan, memerlukan penggunaan kecerdasan buatan komposit (AI komposit). AI Komposit merujuk kepada gabungan pelbagai jenis AI, seperti penaakulan sebab akibat AI (yang boleh mengetahui sebab dan kesan tingkah laku sistem) dan AI ramalan (yang boleh meramalkan peristiwa masa depan berdasarkan data lepas), menyediakan maklumat Latar Belakang yang diperlukan

Jika perusahaan boleh merangka strategi yang betul dan menggabungkan pelbagai teknologi kecerdasan buatan dengan data berkualiti tinggi, mereka boleh meningkatkan kecekapan kerja pasukan pembangunan, operasi dan keselamatan dengan ketara, sambil memberikan nilai perniagaan yang berkekalan

AI Komposit ialah pendekatan yang menggabungkan pelbagai jenis teknologi AI dan sumber data untuk memberikan penaakulan yang lebih maju dan output yang lebih berharga. Kami boleh menggabungkan AI generatif (menjana kandungan baharu daripada data), AI ramalan (meramalkan peristiwa masa hadapan berdasarkan data lepas), dan AI kausa (mengenal pasti hubungan sebab-akibat dalam data) untuk menjana makna yang lebih tepat, lebih bermaklumat dan lebih kontekstual kandungan. Selain itu, kami boleh memanfaatkan sumber data yang berbeza seperti data kebolehmerhatian (digunakan untuk memantau dan menganalisis prestasi dan status sistem), data keselamatan (digunakan untuk melindungi dan mematuhi penggunaan dan penghantaran data), dan data acara perniagaan (digunakan untuk (untuk mengukur dan menambah baik proses dan kesan perniagaan) untuk memastikan kecerdasan buatan boleh menggunakan data yang lebih komprehensif, boleh dipercayai dan relevan

Rujukan: https://aimagazine.com/data-and-analytics/composite-ai -could-drive-success- sebagai-pelaburan-meningkatkan Pautan rujukan menyebut bahawa apabila pelaburan meningkat, AI kompaun boleh memacu kejayaan

Atas ialah kandungan terperinci AI Kompleks: Ramuan utama untuk kejayaan AI perusahaan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!