OpenAI ChatGPT-ის „სუპერაპლიკაციის“ პივოტისთვის ამზადებს ↗
როგორც ამბობენ, OpenAI ChatGPT-ს კითხვა-პასუხის ჩატბოტიდან უფრო ფართო „სუპერაპექციად“ გარდაქმნის - კოდირების ინსტრუმენტები, აგენტები, სურათების გენერირება და პარტნიორული აპლიკაციები - ყველაფერი ერთ ადგილას თავმოყრილია. იდეა თითქმის განმაოგნებლად მარტივია, მაგრამ პროდუქტის უზარმაზარი სვინგი. (Fortune)
უფრო დიდი ფსონი იმაში მდგომარეობს, რომ მომხმარებლები მხოლოდ პასუხებს არ მოსთხოვენ ხელოვნურ ინტელექტს. ისინი მას რთულ დავალებებს მისცემენ - დაჯავშნებს, კალენდრებს, კოდს, სამუშაო პროცესებს - და მოელიან, რომ ის ამ საქმეს სწორად გააკეთებს. ახლა თხრილის ძიება სწორედ ეს არის.
Perplexity-ს ხელოვნური ინტელექტის მოდელებს საკუთარი საძიებო სისტემების შექმნის საშუალება ეძლევათ ↗
Perplexity-ის „ძებნა როგორც კოდი“ ძიებას ფიქსირებული API ზარებიდან მოდელზე დაწერილ Python-ის სამუშაო პროცესებად გარდაქმნის. შავი ყუთის მოთხოვნით მოთხოვნის მიყოლებით მოთხოვნის ნაცვლად, მოდელი საკუთარ პატარა საძიებო მანქანას ქმნის. (დეკოდერი)
კომპანია აცხადებს, რომ კიბერუსაფრთხოების ტესტში გაცილებით ნაკლები ტოკენი გამოიყენა და ტესტების უმეტესობაში ლიდერობდა. რა თქმა უნდა, ტესტს ეჭვის თვალით შეხედეთ - თუმცა იდეა საკმაოდ მკვეთრია.
Nvidia-მ სამხრეთ კორეასთან ხელოვნური ინტელექტის ინფრასტრუქტურის ახალ გარიგებებს მოაწერა ხელი ↗
Nvidia-მ სამხრეთ კორეის პარტნიორობის შესახებ განაცხადა, რომელიც მეხსიერების ჩიპებს, ხელოვნური ინტელექტის ღრუბელს, მონაცემთა ცენტრებს, რობოტიკასა და წარმოებას მოიცავს. SK Hynix, SK Telecom, Naver, Doosan, LG Group და Hyundai ყველა მათგანი ტექნიკის გროვაში მონაწილეობს. (როიტერი)
პრაქტიკული ნაწილი: Nvidia-ს სურს, რომ მოწინავე ოპერატიული მეხსიერება იყოს უზრუნველყოფილი, ამავდროულად კი „ხელოვნური ინტელექტის ქარხნები“ ინდუსტრიულ ბაზარზე უფრო ღრმად ჩაიყვანოს. მომხიბვლელია? განსაკუთრებით არა. მნიშვნელოვანი? ძალიან.
ხელოვნური ინტელექტის ბიზნესი ოთხი მკაცრი რეალობის წინაშე დგას ↗
ხელოვნური ინტელექტის ბაზრის შესახებ ისტორია უფრო ცივი ტონით წაიკითხეს: მაღალი ხარჯები, ნელი ანაზღაურება, ინფრასტრუქტურაზე მოთხოვნა, რომელიც ძლიერია, მაგრამ არა ჯადოსნურად უსასრულო და დაფინანსება, რომელიც შესაძლოა ძვირი დარჩეს. ეს არის ოქროთი მოპირკეთებული რაკეტის ქვეშ არსებული სველი მუყაო. (Axios)
მთავარი დაძაბულობა მარტივია: ხელოვნური ინტელექტი, როგორც ტექნოლოგია, შეიძლება ძალიან პერსპექტიული იყოს, მაშინ როცა ხელოვნური ინტელექტი, როგორც ბიზნესი, მაინც შეიძლება ძვირადღირებულად, არასტაბილურად და არასაკმარისად მონეტიზებული გამოიყურებოდეს. ორივე შეიძლება სიმართლე იყოს - შემაწუხებელი, მაგრამ სიმართლე.
ბანკები საფუძველს უყრიან სამუშაო ძალის მასობრივ შემცირებას, რადგან ხელოვნური ინტელექტი ძლიერდება ↗
როგორც ამბობენ, ბანკები უმცროსი ანალიტიკოსების კლასებს ამცირებენ, ზოგიერთ შემთხვევაში კი მკვეთრად, მაშინ როცა ხელოვნური ინტელექტის მომავალი ნიჭიერი ადამიანებისთვის კარიერის დასაწყისშივე მყოფ კადრებს ეყრდნობიან. ეს თავისებური პატარა ურობოროსია, რომელიც საკუთარ სამაგისტრო პროგრამას კბენს. (Fortune)
ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების უახლოეს მომავალში შემთხვევები უფრო მიზანმიმართულია, ვიდრე სამეცნიერო ფანტასტიკის ჟანრში: მომხმარებელთა მომსახურება, ტრანზაქციების მონიტორინგი, ვაჭრობის მონიტორინგი. ნაკლები „რობოტული ბანკი“, მეტი „ბევრი მცირე შემცირება და ავტომატიზაცია“
Amazon-ის ყველაზე დატვირთული ევროპული საწყობის შიგნით, სადაც რობოტები, ლაზერები და ადამიანები მომავალს უზრუნველყოფენ ↗
Amazon-ის LCY3 საწყობი დარტფორდში მობილური რობოტებით, ხელოვნური ინტელექტის პროგრამული უზრუნველყოფით, სკანერებითა და კონვეიერის სისტემებით მუშაობს, რომლებიც კვირაში მილიონობით ერთეულს გადააქვთ. როგორც ჩანს, ნახევრად შესრულების ცენტრია, ნახევრად კი სამრეწველო პინბოლის მაგიდა. (euronews)
ხელოვნური ინტელექტი პრაქტიკულია: რობოტის კოორდინაცია, მარშრუტის ოპტიმიზაცია, ამანათების გაზომვა, ეტიკეტების წაკითხვა და ზოლების დახარისხება. ეს არ არის თვალშისაცემი ჩატბოტების ფუნქცია - უფრო მეტად საცალო ვაჭრობის უხილავი ჩონჩხის დაჩქარებას ჰგავს.
ხშირად დასმული კითხვები
რას ნიშნავს OpenAI-ის მიერ გავრცელებული ინფორმაცია ChatGPT სუპერაპლიკაციის პივოტის შესახებ?
როგორც ამბობენ, OpenAI ChatGPT-ს უბრალო კითხვა-პასუხის ჩატბოტიდან უფრო ფართო, აპლიკაციის მსგავს ჰაბად აქცევს. იდეა კოდირების ინსტრუმენტების, ხელოვნური ინტელექტის აგენტების, სურათების გენერირებისა და პარტნიორული აპლიკაციების ერთ სივრცეში გაერთიანებაა. ChatGPT მხოლოდ კითხვებზე პასუხის გაცემის ნაცვლად, უფრო დიდი ამოცანების შესრულებაში დაეხმარება, როგორიცაა დაჯავშნა, კალენდრები, კოდი და სამუშაო პროცესები.
რატომ ხდებიან ხელოვნური ინტელექტის აგენტები ასეთი მნიშვნელოვანი ყურადღების ცენტრში ხელოვნური ინტელექტის შესახებ სიახლეებში?
ხელოვნური ინტელექტის აგენტები მნიშვნელოვანია, რადგან ისინი პროდუქტის მიზანს პასუხების გაცემიდან მოქმედებაზე გადაჰყავთ. ამ სტატიაში ცენტრალური თემაა მომხმარებლები, რომლებიც ხელოვნური ინტელექტის რთულ ამოცანებს ასრულებენ და მისგან მათ სათანადოდ შესრულებას ელიან. ეს საიმედოობას, სამუშაო პროცესების მართვას და ღირებულ ინტეგრაციებს უფრო მნიშვნელოვანს ხდის, ვიდრე უბრალოდ დახვეწილი პასუხის მიღებას.
რა არის Perplexity-ის „ძებნა, როგორც კოდი“ მიდგომა?
Perplexity-ის „ძებნა კოდის სახით“ საშუალებას აძლევს ხელოვნური ინტელექტის მოდელებს, დაწერონ Python-ის სამუშაო პროცესები ძიებისთვის, მხოლოდ ფიქსირებული ძიების API-ების გამოძახების ნაცვლად. ეს ნიშნავს, რომ მოდელს შეუძლია შექმნას მცირე, მორგებული ძიების პროცესი ამ ამოცანისთვის. სტატიაში ნათქვამია, რომ Perplexity აცხადებს, რომ ამან კიბერუსაფრთხოების ტესტში ნაკლები ტოკენი გამოიყენა, თუმცა ტესტთან დაკავშირებული განცხადებები სიფრთხილით უნდა იქნას განხილული.
რატომ არის მნიშვნელოვანი Nvidia-ს სამხრეთ კორეის ხელოვნური ინტელექტის ინფრასტრუქტურასთან დაკავშირებული გარიგებები?
Nvidia-ს სამხრეთ კორეასთან დადებული გარიგებები მნიშვნელოვანია, რადგან ისინი ხელოვნური ინტელექტის ინფრასტრუქტურას მეხსიერების ჩიპებთან, ღრუბელთან, მონაცემთა ცენტრებთან, რობოტიკასთან და წარმოებასთან აკავშირებენ. ნახსენებ კომპანიებს შორისაა SK Hynix, SK Telecom, Naver, Doosan, LG Group და Hyundai. პრაქტიკული მიზანია მოწინავე მეხსიერების მიწოდების უზრუნველყოფა, ამავდროულად, „ხელოვნური ინტელექტის ქარხნების“ სამრეწველო ოპერაციებში უფრო ღრმად შეყვანა.
რა მკაცრი ბიზნეს რეალობის წინაშე დგანან ხელოვნური ინტელექტის კომპანიები?
სტატიაში ხაზგასმულია ხელოვნური ინტელექტის ბიზნესთან დაკავშირებული ოთხი ძირითადი ზეწოლა: მაღალი ხარჯები, ნელი ანაზღაურება, ინფრასტრუქტურის შეზღუდული მოთხოვნა და ძვირადღირებული დაფინანსება. საქმე იმაში არ არის, რომ ხელოვნური ინტელექტი, როგორც ტექნოლოგია, წარუმატებელია. საქმე იმაშია, რომ მომგებიანი ხელოვნური ინტელექტის ბიზნესების შექმნა შეიძლება მაინც ძვირი, არათანაბარი და მონეტიზაციისთვის უფრო რთული იყოს, ვიდრე გაბერილი მოლოდინები გვთავაზობს.
როგორ მოქმედებს ხელოვნური ინტელექტი ბანკებსა და ფინანსებში სამუშაო ადგილებზე?
როგორც ამბობენ, ბანკები ამცირებენ უმცროსი ანალიტიკოსების კლასებს, თუმცა ხელოვნური ინტელექტის მომავალი ნიჭის წყაროდ კვლავ ადრეულ კარიერაზე არიან დამოკიდებულნი. აღწერილი მოკლევადიანი გამოყენება პრაქტიკული და მიზანმიმართულია, მათ შორის მომხმარებელთა მომსახურება, ტრანზაქციების მონიტორინგი და ვაჭრობის მონიტორინგი. როგორც ჩანს, მთელი ბანკების ჩანაცვლების ნაცვლად, ხელოვნური ინტელექტი არსებულ სამუშაო პროცესებში მრავალ მცირე ავტომატიზაციას ქმნის.