Материалы с меткой: ИИ

Оригинал: What are AI agents
Автор: Казина Турдибаева (Kazyna Turdibayeva)

От беспилотных автомобилей до персонализированных рекомендаций на стриминговых платформах – искусственный интеллект (ИИ) изменяет мир так, как раньше мы могли только мечтать. Одно из самых серьезных изменений – появление ИИ-агентов, динамических интеллектуальных систем, предназначенных для выполнения задач с минимальным вмешательством человека. Внедрение ИИ-агентов означает, что бизнес-руководитель не просто идет в ногу со временем, а уходит в отрыв.

По сути ИИ-агент – это софтверное приложение, использующее искусственный интеллект для автоматизации задач, принятия решений и взаимодействия с людьми или другими системами.

Главное отличие ИИ-агентов от их предшественников в том, что

ПРОДОЛЖИТЬ ЧТЕНИЕ

Оригинал: Predictions 2025: GenAI, Citizen Developers, And Caution Influence Automation
Автор: Крейг Ле Клэр (Craig Le Clair), вице-президент и главный аналитик, Forrester

Стабильному прогрессу в области ИИ в 2025 году будут способствовать сохраняющийся устойчивый интерес и эксперименты. Например, генеративный искусственный интеллект и периферийная аналитика (edge intelligence) будут стимулировать проекты роботизации, интегрирующие когнитивную и физическую автоматизацию, а гражданские разработчики, опираясь на свою отраслевую экспертизу, начнут создавать приложения с встроенным генеративным ИИ.

Все это звучит многообещающе, но есть и проблемы, которые будут препятствовать прогрессу в 2025 году. Мы только начинаем понимать, как управлять все большим числом разнообразных моделей ИИ, и в процессе сталкиваемся с все новыми вопросами. Какой уровень автономности оптимален с точки зрения баланса между риском и эффективностью? Как и когда следует включать в процесс людей? Как надежно извлекать корпоративные данные и передавать их ИИ?

Эти проблемы будут тормозить внедрение ИИ в 2025 году, несмотря на очевидный экономический эффект и энтузиазм. На выходе всех дискуссий об ИИ-агентах бизнес видит лишь умеренный успех, в основном в менее критических приложениях, таких как поддержка пользователей. Генеративного ИИ, способного создавать автономные, неструктурированные рабочие процессы и адаптироваться к динамичной природе реальных процессов, пока придется подождать.

Это означает, что ключом к успеху автоматизации в 2025 году будет баланс между инновационностью ИИ и масштабируемостью и надежностью традиционных средств и методов автоматизации.

Вот три прогноза Forrester по автоматизации на 2025 год

ПРОДОЛЖИТЬ ЧТЕНИЕ

Оригинал: AI in the workplace: Transformations, challenges, and the road ahead

В последние десятилетия технологии развивались быстро, но лишь немногие оказали или будут оказывать такое влияние на рабочие места, как искусственный интеллект (ИИ).

Искусственный интеллект, еще недавно находившийся в зачаточном состоянии, стал краеугольным камнем современного бизнеса. Ведущие компании уже используют ИИ для повышения операционной эффективности и для улучшения клиентского опыта, как, например, разговорный искусственный интеллект в страховой отрасли. Опрос McKinsey , проведенный в 2021 году, показал, что в той или иной форме внедрили искусственный интеллект 57% компаний.

Но несмотря на шумиху вокруг искусственного интеллекта, есть несколько проблем, на которые следует обратить внимание. Путь от теневого ИИ к этичному внедрению ИИ на рабочих местах далек от прямолинейного.

Несмотря на широкое внедрение, подлинную мощь искусственного интеллекта большинству компаний еще предстоит осознать. Как показано в другом отчете McKinsey, в металлургической и горнодобывающей промышленности внедрили ту или иную форму искусственного интеллекта 75% компаний, но при этом существенного эффекта добились менее 15%.

В этой статье мы исследуем преимущества искусственного интеллекта на рабочих местах, а также возможные проблемы. Мы рассмотрим, как искусственный интеллект используется на рабочих местах в различных отраслях, и дадим несколько советов, которые помогут вам подготовиться к приходу искусственного интеллекта.

Как искусственный интеллект используется на рабочих местах в различных отраслях

Сначала взглянем на текущее состояние дел. Мощь искусственного интеллекта трансформировала ряд отраслей, вызвав волну инноваций, которые преобразили традиционные операции и открыли окна новых возможностей.

Вот как ведущие компании сегодня используют искусственный интеллект.

ПРОДОЛЖИТЬ ЧТЕНИЕ

Оригинал: AI Tributaries & Types for 2024
Автор: Джим Сайнур (Jim Sinur)

Полезно понимать не только что такое ИИ, куда он движется, в чем его преимущества и недостатки, но и его технологические основы. У них есть как сильные стороны, которые могут способствовать достижению бизнес-эффекта, так свои сложности внедрения и эксплуатации. Я собрал наиболее распространенные технологии искусственного интеллекта и коротко описал, где их использовать, а где лучше избегать или чем-то подкрепить. Зачастую для достижения и автоматического поддержания желаемых результатов организации объединяют несколько технологий. Имейте в виду, что эти технологии развиваются быстро и независимо, поэтому для достижения более значимых результатов организации понадобится соединить несколько из них. Я надеюсь, что этот перечень будет полезен при планировании бюджет на искусственный интеллект в 2024 году.

Логические

Машинное обучение (machine learning)

• Определение. Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта, не включающего определенные заранее формулы или наборы правил, а обучающегося на опыте, представленного данными и информацией. Алгоритм машинного обучения он адаптивно повышает свою эффективность с увеличением объема данных, тем самым ускоряя процесс обучения.

ПРОДОЛЖИТЬ ЧТЕНИЕ

Оригинал: Who is Afraid of AI?
Автор: Джим Синур (Jim Sinur)

Поток новостей, объявлений и откровений представителей технологических гигантов относительно искусственного интеллекта не уменьшается, и было бы странно, если бы обошлось без подспудных разговоров о «большом и ужасном ИИ». Если честно, сам я испытываю одновременно и страх, и радостное предвкушение. Безусловно, в ближайшее время ничего плохого не случится, но все мы опасаемся того, на что ИИ способен в долгосрочной перспективе. Чтобы разобраться со всем этим, я составил личный список из десяти пугающих и десяти воодушевляющих сторон искусственного интеллекта. (А если хотите узнать о трех наступающих эрах ИИ, нажмите сюда.)

Десять пугающих сторон ИИ

ИИ поработит мир

ПРОДОЛЖИТЬ ЧТЕНИЕ

Оригинал: The AI singularity is here
Автор: Мэтт Асей (Matt Asay)

В предыдущей статье я был неправ, признаю. Прорыв в области искусственного интеллекта (ИИ) состоялся. Нравится нам это или нет, но ИИ — это не то, что может повлиять на разработку программного обеспечения в отдаленном будущем. ИИ используется в разработке ПО уже сегодня. Сегодня! Конечно, не каждый разработчик использует большие языковые модели (large language models, LLM) для создания или тестирования кода. На самом деле, таких пока меньшинство. Но у тех, кто доверяет ИИ, способ создания программного обеспечения меняется кардинально. Думаю, вам полезно будет узнать, как можно использовать LLM, такие как ChatGPT, чтобы значительно повысить собственную эффективность и эффективность команды разработчиков.

Амбиции, основанные на искусственном интеллекте

Одним из самых ярых сторонников разработки с использованием LLM является Саймон Уиллисон (Simon Willison), основатель проекта Datasette с открытым исходным кодом. По словам Уиллисона, искусственный интеллект «позволяет ему быть более амбициозным в своих проектах». Каким образом? «ChatGPT (а также GitHub Copilot) экономят мне массу времени, позволяя не задумываться об элементарных вещах. Для таких вещей, как написание цикла for в bash или формирование междоменного CORS-запроса в JavaScript, мне больше не нужно прибегать к поиску — я могу спросить ИИ и в 80% случаев получить правильный ответ.»

Для Уиллисона и других разработчиков экономия времени на рутинных действиях означает, что они могут не заниматься отладкой стандартных фрагментов методом проб и ошибок, а уделить больше внимания разработческим задачам более высокого уровня.

ПРОДОЛЖИТЬ ЧТЕНИЕ

Оригинал: ChatGPT’s ‘Snow White’ Problem: The Danger of Common Knowledge

ChatGPT — невероятный инструмент, революционизировавший наше взаимодействие с технологиями. Все больше и больше людей полагаются на этот мощный чат-бот с искусственным интеллектом в поиске ответов на самые насущные вопросы, привлекаемые минимальным порогом вхождения, обширными познаниями и творческим подходом, который он демонстрирует.

Новейший сервис искусственного интеллекта ChatGPT демонстрирует феноменальный скачок в технологии машинного обучения, но он не лишен недостатков — в первую очередь это касается качества ответов. Чтобы разобраться в этой проблеме, нам надо обратиться ко другому направлению развития искусственного интеллекта с растущей популярностью — семантическим рассуждениям.

«Проблема Белоснежки» и объяснимый искусственный интеллект

Если вы спросите у ChatGPT, как назывался первый полнометражный мультфильм, то он уверенно назовет «Белоснежку и семь гномов», вышедшую на экраны в 1937 году. На первый взгляд, ответ правильный. Мы все слышали об этом мультфильме, и большинство не усомнится бы в правильности такого ответа. Однако в действительности «Белоснежка и семь гномов» был не первым полнометражным мультфильмом, а вторым. До него в 1917 году появился относительно малоизвестный аргентинский мультфильм «Апостол», ныне позабытый за давностью лет.

ПРОДОЛЖИТЬ ЧТЕНИЕ

Оригинал: 2022 Was the Year AI Finally Started Living Up to Its Hype
Автор: Эдд Гент (Edd Gent)

С тех пор, как в 2012 году глубокое обучение ворвалось в мейнстрим, шумиха вокруг исследований в области искусственного интеллекта часто опережала реальность. Однако ряд прорывов и важных вех, пройденных за прошедший год, свидетельствуют о том, что эта технология, возможно, наконец-то начала оправдывать свои обещания.

Несмотря на очевидный потенциал глубокого обучения, в течение последнего десятилетия регулярные предупреждения об опасностях выпущенного на свободу сверхразума и перспективах технологической безработицы смягчались тем фактом, что большинство систем искусственного интеллекта были заняты идентификацией изображений кошек или сомнительного качества переводами с английского на китайский.

Однако за последний год произошел неоспоримый скачок в возможностях систем искусственного интеллекта в таких разнообразных областях, как креативные индустрии, фундаментальная наука и компьютерное программирование.

ПРОДОЛЖИТЬ ЧТЕНИЕ