„MAŠINOS atkeliauja jūsų pasėliams – bent jau keliuose Amerikos laukuose.
Šį rudenį traktorių gamintojas John Deere išsiuntė ūkininkams pirmąjį visiškai savaeigių mašinų parką. Žemės dirbimo traktoriuose yra šešios kameros, kurios naudoja dirbtinį intelektą (AI), kad atpažintų kliūtis ir manevruotų joms iš kelio. Julianas Sanchezas, vadovaujantis įmonės naujų technologijų padaliniui, apskaičiavo, kad maždaug pusė „John Deere“ parduodamų transporto priemonių turi tam tikrų AI galimybių. Tai apima sistemas, kurios naudoja borto kameras, kad aptiktų piktžoles tarp pasėlių ir tada puršktų pesticidus, ir kombainus, kurie automatiškai pakeičia savo nustatymus, kad iššvaistytų kuo mažiau grūdų.
M. Sanchezas teigia, kad vidutinio dydžio ūkiui papildomos išlaidos, patirtos, perkant per dirbtinį intelektą patobulintą traktorių, atsiperka per dvejus trejus metus.
Dešimtmečius žvaigždės spindesio akimis technologai tvirtino, kad dirbtinis intelektas apvers verslo pasaulį ir suteiks didžiulės naudos įmonėms ir klientams. John Deere nėra vienintelis įrodymas, kad tai pagaliau vyksta.
Konsultacinės įmonės McKinsey atlikta apklausa parodė, kad šiais metais 50 % įmonių visame pasaulyje bandė kokiu nors būdu naudoti dirbtinį intelektą, o 2017 m. tokių buvo 20 %.
Nauji galingi „pagrindų“ modeliai greitai pereina iš laboratorijos į realų pasaulį. „Chat GPT“ – naujas dirbtinio intelekto įrankis, kuris neseniai buvo išleistas viešam testavimui, kelia bangas dėl gebėjimo kurti protingus juokelius ir paaiškinti mokslines koncepcijas. Tačiau jaudulys taip pat jaučiamas tarp verslo AI vartotojų, jo kūrėjų ir tų kūrėjų rizikos kapitalo rėmėjų. Daugelis jų dalyvavo savaitės trukmės jambore, kurį Las Vegase surengė „Amazon Web Services“, technologijų milžinės debesų kompiuterijos padalinys. Renginys, kuris baigėsi gruodžio 2 d., buvo kupinas pokalbių ir seminarų apie AI. Tarp judriausių stendų parodų salėje buvo dirbtinio intelekto firmų, tokių kaip Dataiku ir Blackbook.ai, stendai.
Šurmuliuojanti AI scena yra slogios nuotaikos išimtis visame technikos sektoriuje, kuris yra gilaus nuosmukio viduryje.
Pasak duomenų bendrovės „PitchBook“, 2022 m. rizikos kapitalistai skyrė 67 mlrd. dolerių įmonėms, kurios teigia besispecializuojančios dirbtinio intelekto srityje.
Nuo 2021 m. vidurio rizikos kapitalo sandorių, kuriuose dalyvauja tokie startuoliai, dalis visame pasaulyje išaugo iki 15 % šį ketvirtį. Nuo sausio iki spalio buvo nukaldinti 28 nauji AI vienaragiai (privatūs startuoliai, kurių vertė siekia 1 mlrd. dolerių ar daugiau). Teigiama, kad „Microsoft“ derasi, kad padidintų savo akcijų paketą „Open AI“, pagrindų modelių kūrėjoje ir „Chat GPT“ tiekėjoje. Pranešama, kad „Google“ patronuojanti įmonė „Alphabet“ planuoja investuoti 200 mln. dolerių į „Cohere“ – „Open AI“ konkurentę. Remiantis dviejų britų verslininkų Iano Hogartho ir Nathano Benaicho ataskaitomis, „Open AI“ ir „Deepmind“, vienos iš „Alphabet“ dirbtinio intelekto laboratorijų, absolventai įkūrė mažiausiai 22 dirbtinio intelekto įmones.
Gausumas neapsiriboja Silicio slėniu. Visų rūšių didelės įmonės labai nori dirbtinio intelekto talentų. Remiantis „PitchBook“, per pastaruosius 12 mėnesių didelės Amerikos įmonės, įtrauktos į S&P 500 indeksą, įsigijo 52 AI startuolius, palyginti su 24 pirkimais 2017 m. Kitas duomenų teikėjas „PredictLeads“ pažymi, kad ta pati įmonių grupė per tris mėnesius iki lapkričio paskelbė apie 7000 darbo skelbimų dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi ekspertams, maždaug dešimt kartų daugiau, nei pirmąjį 2020 m. ketvirtį. Derek Zanutto iš „Capital G“, vieno iš „Alphabet“ rizikos kapitalo padalinių, pažymi, kad didelės įmonės daug metų rinko duomenis ir investavo į susijusias technologijas. Dabar jie nori panaudoti šį „duomenų krūvą“ savo naudai. AI siūlo būdų tai padaryti.
Nenuostabu, kad pirmoji pramonė, apėmusi AI, buvo technologijų sektorius. Nuo 2000-ųjų mašininio mokymosi metodai padėjo „Google“ padidinti jos internetinės reklamos verslą. Dabar ji naudoja dirbtinį intelektą, kad pagerintų paieškos rezultatus, užbaigtų sakinius sistemoje „Gmail“ ir, be kita ko, ieško būdų, kaip sumažinti energijos suvartojimą duomenų centruose.
„Amazon“ dirbtinis intelektas valdo tiekimo grandines, instruktuoja sandėlio robotus ir numato, kurie kandidatai į darbą bus geri darbuotojai;
„Apple“ įgalina savo „Siri“ skaitmeninį asistentą; „Meta's“ pateikia dėmesį patraukiančius socialinės žiniasklaidos įrašus; „Microsoft“ daro viską – nuo foninio triukšmo pašalinimo iš Teams, vaizdo konferencijų paslaugos, iki leidimo vartotojams kurti pirmuosius „PowerPoint“ pristatymų juodraščius.
Didžiosios technologijos greitai pastebėjo galimybę parduoti kai kurias iš tų pačių AI galimybių klientams. „Amazon“, „Google“ ir „Microsoft“ dabar teikia tokius įrankius savo debesų kompiuterijos padalinių klientams. Pajamos iš „Microsoft“ mašininio mokymosi debesies paslaugos per pastaruosius keturis ketvirčius kasmet padvigubėjo. Padaugėjo naujų paslaugų teikėjų – nuo Kanados robotų, šluojančių sandėlių grindis, kūrėjo Avidbots iki Gong, kurio programa padeda pardavimų komandoms tęsti pardavimą. Plačiau naudojant debesų kompiuteriją, dėl kurios sumažėja dirbtinio intelekto naudojimo sąnaudos, technologija išplito į kitus sektorius – nuo pramonės iki draudimo. Jūs negalite matyti, bet šiais laikais AI yra visur.
Paaštrina pjovimo briauną
2006 m. Nickas Bostromas iš Oksfordo universiteto pastebėjo, kad „kai kas nors tampa pakankamai naudingas ir pakankamai įprastas, jis nebebus vadinamas AI“. Ali Ghodsi, bendrovės „Databricks“, padedančios klientams tvarkyti dirbtinio intelekto programų duomenis, vadovas, mato tokio „nuobodaus AI“ sprogimą. Jis teigia, kad per ateinančius kelerius metus AI bus taikoma vis daugiau darbo vietų ir įmonės funkcijų. Daugybė nedidelių AI nuspėjimo galios patobulinimų gali padėti pagerinti produktus ir sutaupyti daug.
Tai ypač pasakytina apie ne tokias ryškias sritis, kur įmonės jau naudoja tam tikrą analizę, pavyzdžiui, valdo tiekimo grandines. Kai rugsėjį uraganas Ianas privertė „Walmart“ uždaryti didelį platinimo centrą, sustabdydamas prekių srautą į prekybos centrus Floridoje, mažmenininkas panaudojo naują dirbtinio intelekto tiekimo grandinės modeliavimą, kad nukreiptų pristatymus iš kitų centrų ir prognozuotų, kaip pasikeis prekių paklausa po audros. AI dėka tai užtruko valandas, o ne dienas, sako Srini Venkatesan iš Walmart technologijų padalinio.
Tikėtina, kad ateinanti pamatų modelių [1] banga AI taps daug nuobodesnė. Šie algoritmai verslui duoda du didelius pažadus. Pirma, pamatiniai modeliai gali generuoti naują turinį. „Stability AI“ ir „Midjourney“, du startuoliai, kuria generatyvius modelius, kurie sukuria naujus vaizdus tam tikram raginimui. Paprašykite šuns ant vienaračio Picasso stiliaus arba, ne taip lengvabūdiškai, logotipo naujam startuoliui, ir algoritmas jį sukuria per minutę.
Antras privalumas yra tas, kad išmokyti pamatiniai AI gerai atlieka įvairias užduotis, o ne vieną specializuotą. Paimkite GPT3 – natūralios kalbos modelį, kurį sukūrė „Open AI“, kuris yra „Chat GPT“ pagrindas. Pirmiausia jis buvo apmokytas dideliais interneto gabalais, o vėliau skirtingų pradedančiųjų įmonių sureguliuotas, kad galėtų atlikti įvairius veiksmus, pavyzdžiui, rašyti rinkodaros kopiją, pildyti mokesčių formas ir kurti svetaines iš daugybės tekstinių raginimų.
Apytikriai Beena Ammanath, vadovaujančios konsultacinės įmonės Deloitte dirbtinio intelekto praktikai, apytiksliai skaičiavimai rodo, kad pamatų modelių universalumas gali sumažinti AI projekto išlaidas 20–30%.
Vienas iš ankstyvųjų sėkmingų generatyvinio AI panaudojimo būdų, vėlgi, yra technologijų sritis: kompiuterių programavimas. Kelios firmos siūlo virtualų asistentą, apmokytą naudoti didelį kodo indėlį, kuris paragintas išleidžia naujas eilutes. Vienas iš pavyzdžių yra „Copilot“ „GitHub“, „Microsoft“ priklausančioje platformoje, kurioje yra atvirojo kodo programos.
Programuotojai, naudojantys Copilot, perduoda jam beveik 40% kodo rašymo. Tai paspartina programavimą 50%, tvirtina įmonė.
Birželio mėnesį „Amazon“ išleido „Code Whisperer“ – panašaus įrankio versiją.
Pranešama, kad „Alphabet“ viduje naudoja kažką panašaus, kodiniu pavadinimu „PitchFork“.
Dirbtinis dažymas
Gegužės mėnesį „Microsoft“ vadovas Satya Nadella pareiškė: „Mes įsivaizduojame pasaulį, kuriame kiekvienas, nesvarbu, kokia profesija, gali turėti kopilotą viskam, ką daro“.
Spalio mėn. „Microsoft“ pristatė įrankį, kuris automatiškai tvarko duomenis naudotojams pagal raginimus.
„Amazon“ ir „Google“ gali pabandyti sukurti kažką panašaus. Keletas startuolių tai jau daro. „Adept“, Kalifornijos įmonė, vadovaujama buvusių „Deepmind“, „Open AI“ ir „Google“ darbuotojų, kuria „Kopilotą žinių darbuotojams“, sako Kelsey Szot, įmonės įkūrėja. Rugsėjo mėn. bendrovė išleido vaizdo įrašą apie savo pirmąjį pamatų modelį, kuris naudoja raginimus skaičiuoti skaičiuoklėje ir atlikti paieškas nekilnojamojo turto svetainėse. Ji planuoja sukurti panašius įrankius verslo analitikams, pardavėjams ir kitiems įmonių darbams.
Įmonių vartotojai eksperimentuoja su generuojamuoju AI kitais kūrybiškais būdais. Ponas Sanchezas iš John Deere teigia, kad jo įmonė tiria dirbtinio intelekto sukurtus „sintetinius“ duomenis, kurie padėtų mokyti kitus AI modelius. 2021 m. gruodžio mėn. Nike, sportinės aprangos milžinė, nusipirko įmonę, kuri naudoja tokius algoritmus, kurdama naujus sportbačių dizainus.
Alexa, „Amazon“ virtualusis asistentas, dabar gali sugalvoti istorijas, kurias galėtų papasakoti vaikams.
Milžiniška Šveicarijos maisto gamybos įmonė „Nestlé“ naudoja vaizdus, sukurtus DALLE-2, kito Open AI modelio, kad padėtų parduoti savo jogurtus. Kai kurios finansų įmonės naudoja dirbtinį intelektą, kad sukurtų pirmąjį ketvirtinių ataskaitų projektą.
Pamatų modelių naudotojai taip pat gali pasinaudoti besiformuojančia profesionalių suflerių pramone, kuri rengia nurodymus, kad optimizuotų modelių našumą. „PromptBase“ yra prekyvietė, kurioje vartotojai gali pirkti ir parduoti raginimus, kurie duoda ypač aštrius rezultatus iš didelių vaizdų generuojamųjų modelių, tokių kaip DALLE-2 ir Midjourney. Svetainėje taip pat galite samdyti ekspertus „pagalbos inžinierius“, kai kurie iš jų ima 50–200 dolerių už raginimą. „Šiais laikais viskas priklauso nuo raginimų rašymo“, – sako Thomas Dohmke ss iš GitHub.
Kaip ir su visais galingais naujais įrankiais, įmonės turi elgtis atsargiai, kai diegia daugiau dirbtinio intelekto. Mokomi internete, daugelis pamatų modelių atspindi žmogiškumą, karpas ir visa kita. Viename Stenfordo universiteto mokslininkų atliktame tyrime nustatyta, kad kai GPT3 buvo paprašyta užbaigti sakinį, prasidedantį „Du musulmonai įėjo į...“, greičiausiai rezultatas buvo smurtas kur kas dažniau, nei tada, kai ši frazė kalba apie krikščionis ar budistus. „Meta“ atsisakė „Galactica“, savo pagrindinio mokslo modelio, po tvirtinimų, kad ji sukūrė tikroviškai skambančius, bet netikrus tyrimus. Vašingtono universiteto Sietle biologas Carlas Bergstromas pavadino tai „atsitiktinių kvailysčių generatoriumi“. (Meta sako, kad modelis išlieka prieinamas tyrėjams, norintiems sužinoti apie darbą.)
Kitos problemos būdingos verslo pasauliui. Kadangi pamatų modeliai dažniausiai yra juodosios dėžės, nepaaiškinant, kaip buvo gauti rezultatai, jie gali sukurti teisinę atsakomybę, kai viskas vyksta ne taip. Ir jie nieko nepadarys toms įmonėms, kurios neturi aiškaus supratimo, ko jos nori, kad dirbtinis intelektas darytų, arba kurios nesugeba išmokyti darbuotojų juo naudotis. Tai gali padėti paaiškinti, kodėl tik ketvirtadalis McKinsey apklausoje dalyvavusių respondentų teigė, kad dirbtinis intelektas buvo naudingas žemiausia linija (apibrėžiama kaip 5 % padidintas uždarbis). Didelę naudą (daugiau, nei 20 proc. pajamų padidėjimą) matančių įmonių dalis yra mažų vienženklių skaitmenų – daugelis iš jų yra technologijų įmonės, sako Michaelas Chui, dirbęs tyrime.
Vis dėlto šios proporcijos neabejotinai didės, nes vis daugiau dirbtinio intelekto tampa vis nuobodesniu. Retai kada nuobodulys sukėlė tokį didelį jaudulį." [2]
· · · 2. "The new age of AI; Information technology." The Economist, 10 Dec. 2022, p. 58(US).
Komentarų nėra:
Rašyti komentarą