Tre introduzioni all’intelligenza artificiale generativa

Il panorama digitale è in continua evoluzione e in prima linea in questo Trasformazione digitale sta il IA generativa. In questo articolo dall'avvio Schopf Meta Consulta il fondatore Peter Schopf descrive le origini e il significato di generativo Intelligenza artificiale e ne presenta tre Scenari di ingresso per le aziende che possono essere implementati in modo semplice e veloce. Insieme al suo Meta gemello aziendale (MBT) ne presenta l'applicazione pratica.

contenuto

• Nozioni di base sull'intelligenza artificiale generativa
  • I sistemi di intelligenza artificiale specializzati vengono sostituiti
  • L'architettura del trasformatore guida lo sviluppo
• Varianti entry-level archetipiche nell'intelligenza artificiale generativa
  • L'approccio strategico
  • L'approccio esplorativo
  • L'approccio del caso d'uso
• Il Meta Business Twin: più di un chatbot
  • Il concetto del Meta Business Twin
  • Possibili casi d'uso: video
• Conclusione
• Know-how Ki da scaricare
• Domande frequenti

 

Nozioni di base sull'intelligenza artificiale generativa

Perché attualmente c’è un tale clamore sull’intelligenza artificiale (AI) ed è addirittura giustificato quando esiste da molti anni? Il motivo è che il campo di gioco è l’intelligenza artificiale dal 2017 è radicalmente cambiato. Quell’anno, l’architettura Transformer fu introdotta in un documento innovativo “L’attenzione è tutto ciò di cui hai bisogno” (Vaswani, Ashish, et al.).

Questo Architettura del trasformatore, che ora ha guadagnato importanza globale, è la spina dorsale di molti moderni sistemi di intelligenza artificiale. Offre tra l'altro l'enorme vantaggio di poter utilizzare modelli pre-addestrati (trasformatori pre-addestrati), che contengono quasi tutta la conoscenza accessibile al pubblico su Internet.

I sistemi di intelligenza artificiale specializzati vengono sostituiti

Questa è una grande differenza precedente IA-Sistemi in cui la disponibilità di grandi quantità di dati rappresenta spesso un grosso ostacolo alla loro attuazione.

* pre-addestrato I trasformatori hanno ora aperto la porta a nuove forme di generazione di testo, codice e immagini. I sistemi di intelligenza artificiale che una volta gestivano compiti semplici come ordinare dati o rispondere a domande specifiche possono ora creare opere d’arte autonome, comporre testi complessi, scrivere codici e interagire con gli utenti in tempo reale. Queste capacità multimodali sostituiranno molti sistemi di intelligenza artificiale specializzati.

L'architettura del trasformatore guida lo sviluppo

RicercaAree che in precedenza lavoravano in modo isolato con i propri approcci, algoritmi e usi linguistici talvolta molto diversi, si stanno ora concentrando insieme sull'ulteriore sviluppo e applicazione di queste tecnologie multimodali. Modelli di fondazione. Questa concentrazione di risorse finanziarie e umane, unita alla crescita quasi esponenziale della potenza di calcolo dei moderni processori (solitamente GPU o unità di elaborazione grafica), porta a una velocità mozzafiato dello sviluppo tecnologico.

Ciò potrebbe scardinare le fondamenta della nostra società. Quindi vale la pena conoscere quest'area per cavalcare l'onda invece di restarne sepolti. Anche se il rapido sviluppo attuale rallentasse nuovamente, ci si può aspettare ancora molto sulla base degli annunci attuali. Aziende dovrebbe sfruttare le possibilità dell’intelligenza artificiale già esistenti. In sintesi, l'architettura relativamente nuova del Transformer è la forza trainante dietro questi impressionanti sviluppi.

Varianti entry-level archetipiche nell'intelligenza artificiale generativa

Per sfruttare appieno i vantaggi dell’intelligenza artificiale generativa basata su Transformer, esistono diversi approcci che le aziende possono perseguire a seconda dei propri obiettivi e della disponibilità delle risorse. Di seguito sono descritte tre varianti archetipiche entry-level:

L'approccio strategico

Chiunque prenda sul serio il tema dell’intelligenza artificiale e disponga delle risorse adeguate sceglie questo approccio. Richiede una profonda comprensione del attuale livello di maturità dell’azienda e una visione chiara per il futuro.

Il primo è il Status quo da registrare: quali processi esistono già e come potrebbero essere migliorati dall’intelligenza artificiale? È quindi necessario sviluppare un'immagine target che rifletta le ambizioni dell'azienda nel contesto di un futuro supportato dall'intelligenza artificiale.

Uno dedicato Strategia dei dati è essenziale in questo caso poiché getta le basi per ogni applicazione di intelligenza artificiale. Altrettanto importante è una gestione efficace del cambiamento per garantire che la forza lavoro sia preparata al cambiamento e che le nuove tecnologie possano essere utilizzate in modo ottimale.

Ad esempio, un'azienda di medie dimensioni nel... produzione Definire l'intelligenza artificiale generativa come parte della trasformazione digitale per favorire l'ottimizzazione dei processi e l'innovazione dei prodotti.

Mentre un approccio strategico è globale e anche esemplificativo Sviluppo del talento e delle competenze tenuto conto, in particolare la strategia relativa ai dati dovrebbe essere brevemente spiegata. Avere una buona strategia sui dati è una pratica comune tra i leader dell’innovazione manifatturiera. In parte è ben pensato Catalogo dati e una solida governance dei dati (regolamentazione dei dati). Un catalogo dati viene utilizzato per registrare e catalogare tutte le origini dati dell'azienda e determinare le responsabilità. Le fonti di dati nel nostro esempio potrebbero includere dati macchina, dati di sensori provenienti dalla produzione, dati di gestione della qualità, informazioni sulla logistica e sulla catena di fornitura e dati di ricerche di mercato. 

* Governance dei dati (Regolamento sui dati) determina le modalità di trattamento dei dati all'interno dell'azienda. Comprende regole e processi per la gestione del ciclo di vita dei dati, compresa la raccolta, l'archiviazione, l'accesso, l'elaborazione e la cancellazione. 

Combinando questi elementi, l’azienda manifatturiera dell’esempio può creare un quadro chiaro per utilizzare i dati come risorsa strategica per l’uso dell’intelligenza artificiale, che le consente di aumentare la produttività e produrre soluzioni innovative.

L'approccio esplorativo

Con questo approccio, i dipendenti hanno la possibilità di lavorare con strumenti di intelligenza artificiale sperimentare. Ciò consente loro di sviluppare una comprensione intuitiva del proprio potenziale. Idealmente abbinato a formazione, eventi e concorsi di idee Aziende qui sulla forza innovativa decentralizzata della forza lavoro.

Un pioniere in questo settore Siemens (ultimo datore di lavoro dell'autore). All’inizio del 2023 il leader tecnologico ha messo a disposizione dei propri dipendenti un ambiente AI sicuro per la sperimentazione. Ciò ha consentito all’intera azienda di intraprendere la strada dell’intelligenza artificiale. Tuttavia, presso Siemens, l’intelligenza artificiale è così importante che tutti e tre gli approcci vengono affrontati in parallelo.

Se visiti Siemens ad una delle principali fiere del settore come la SPS a Norimberga si può vedere che quasi tutte le aree espositive stanno già dimostrando una sorta di soluzione AI. C'è qualche dettaglio in più qui grandi differenze e l'"intelligenza artificiale" viene interpretata liberamente. Ciò che vale la pena notare, tuttavia, è l'atteggiamento generale dell'azienda nei confronti dell'argomento.

Siemens non si concentra su uno o due casi d’uso, ma piuttosto consente a tutti i dipendenti e alle unità aziendali di attivarsi e integrare l’intelligenza artificiale nelle loro soluzioni. Tuttavia, il tema dell’intelligenza artificiale è così rilevante all’interno dell’azienda che tutti e tre gli approcci vengono affrontati in parallelo. L'intelligenza artificiale è vista in modo strategico, vengono offerte opportunità ai dipendenti e ai dipartimenti aziendali per esplorare in modo esplorativo l'argomento e ci sono applicazioni di riferimento dedicate come Copilota industriale Siemens, un'assistenza basata sull'intelligenza artificiale per l'industria sviluppata in collaborazione con Microsoft.

L'approccio del caso d'uso

Qui l’azienda si concentra su uno o alcuni casi d’uso specifici che hanno già dimostrato successo in tutti i settori. Un buon esempio di ciò è l'uso di Condotte RAG (Generazione aumentata di recupero). È possibile porre domande complesse su documenti come contratti o documentazione di processo, il che rivoluziona l'accessibilità e l'elaborazione delle informazioni. Questo si chiama chattare con il tuo documento. 

Anche le combinazioni delle offerte esistenti con l’intelligenza artificiale stanno diventando sempre più popolari. Ad esempio, l'azienda italiana combina 40fabbrica Le tue soluzioni IoT consolidate con un assistente AI generativo, the chatbot Wilson. Dopo aver introdotto con successo progetti di riferimento con i clienti esistenti, 40Factory sta ora espandendo la sua offerta.

Un altro caso d’uso popolare sono i chatbot nel servizio clienti. Ad esempio, questo approccio può essere utilizzato con il file Meta gemello aziendale implementato.

Il Meta Business Twin: più di un chatbot

Sebbene i chatbot siano progettati principalmente per rispondere alle richieste dei clienti e fornire risposte da un insieme limitato di informazioni, le aziende possono ottenere molto di più con poco sforzo. Ma fa attenzione! Per questo caso d'uso è molto utile comprenderne il significato cultura aziendale capire. Qui in Germania spesso abbiamo ancora un notevole potenziale di miglioramento.

Molte aziende continuano a fallire Trasformazione digitale, perché ci si concentra troppo sulle componenti tecnologiche e non si tiene sufficientemente conto degli effetti sui processi e sui dipendenti. Comprendendo quanto siano importanti i principi e la cultura di un'azienda per un processo decisionale efficiente ed efficace, il valore aggiunto e la differenziazione dell'applicazione qui descritta diventano molto più chiari.

Il concetto del Meta Business Twin

Un’applicazione dell’intelligenza artificiale generativa è il Meta Business Twin (MBT) della startup Schopf Meta Consult. Il concetto di gemello digitale è ideale per le aziende o i dipartimenti che iniziano. La MTB è una rappresentazione virtuale di un individuo, ad es. B. sotto forma di capo dipartimento o di organizzazione rappresentata dal fondatore deceduto, dall'amministratore delegato o da una persona artificiale.

Lo scopo dell'MBT è quello di conoscenza esplicita come descrizioni di processi, regolamenti e dati aziendali con una conoscenza implicita che include i principi e le norme culturali combinare. Attraverso un'interazione semplice e intuitiva, l'MBT è ancorato all'azienda come una fonte affidabile di conoscenza e migliorato passo dopo passo.

Agisce come coach e mentore per i nuovi dipendenti e aiuta a trattenere le conoscenze degli specialisti in partenza. Inoltre, l’MBT può essere utilizzato come punto di riferimento nelle sue valutazioni e raccomandazioni Best Practices incorporare nei processi aziendali.

Supportare decisioni basate su principi consente una risposta agile a nuove sfide e opportunità attraverso una maggiore velocità. Questo è un altro vantaggio dell'MBT, che non agisce solo come strumento, ma anche come strumento memorizzazione dinamica della conoscenza è che incarna e continua la cultura aziendale nello spazio digitale.

Nella fase di espansione, il Meta Business Twin non viene utilizzato solo per uso interno e sviluppo organizzativo, ma può essere utilizzato anche esternamente per comunicare la filosofia aziendale agli stakeholder esterni.

Possibili casi d'uso

Conclusione

In sintesi, questo articolo mira a dimostrare che l’intelligenza artificiale generativa è molto più di questo livello successivo di chatbot È. È una forza trasformativa che cambia radicalmente il modo in cui le aziende operano, innovano e comunicano. Il Meta Business Twin è un esempio gestibile di quanto lontano possano spingersi le applicazioni di intelligenza artificiale generativa: oltre l'automazione delle attività, per creare valore attraverso una profonda comprensione e il miglioramento delle interazioni umane.

Know-how Ki da scaricare

Noi di Schopf Meta Consult siamo convinti che l'area di lingua tedesca possa e debba tenere il passo con l'ondata globale della digitalizzazione. Con Meta Bunsiness Twin e altre innovazioni IA nella nostra cassetta degli attrezzi, siamo pronti a percorrere questo viaggio con te.

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Domande frequenti

Cos’è l’IA generativa?

Anche l’intelligenza artificiale generativa AI generativa, sta per intelligenza artificiale generativa. È un tipo di intelligenza artificiale per generare nuovi contenuti, come testo, immagini o musica. A differenza di altre forme in cui le funzioni dell’intelligenza artificiale sono progettate per svolgere compiti specifici o risolvere problemi, l’intelligenza artificiale generativa è specializzata nell’essere creativo da un lato e nello sviluppo di nuove idee dall’altro.

Fondamentalmente l’IA generativa funziona sulla base dei cosiddetti reti neurali, che vengono addestrati su grandi quantità di dati. Queste reti imparano a riconoscere modelli e connessioni nei dati e possono quindi generare autonomamente nuovi contenuti simili a questi modelli (deep learning).

Un esempio di IA generativa è a Generatore di testo, che è in grado di scrivere articoli, racconti o addirittura interi libri. Il generatore analizza una grande quantità di testo con un ampio vocabolario e impara da esso come creare frasi e paragrafi significativi e ben formulati. Su questa base può poi generare autonomamente nuovi testi che siano simili nello stile e nella struttura dei testi analizzati.

L’intelligenza artificiale generativa ha il potenziale per avere un impatto su molti ambiti della vita e del lavoro. Ad esempio, potrebbe essere utilizzato nell'arte per generare nuovi brani musicali o dipinti. In medicina, potrebbe aiutare a sviluppare nuovi farmaci o ad analizzare dati medici. E negli affari, l’intelligenza artificiale generativa potrebbe essere utilizzata nello sviluppo nuove idee imprenditoriali o supportare l’ottimizzazione dei processi.

Quali modelli di IA generativa esistono?

Esistono diversi tipi di modelli di IA generativa, ciascuno rivolto a specifiche applicazioni di IA. Alcuni esempi importanti di un modello di AI generativa sono:

• GPT-3 e GPT-4 (OpenAI) sono modelli linguistici avanzati utilizzati per la generazione e la comprensione del testo.
• DALL-E (OpenAI) è specializzato nella generazione di immagini da descrizioni di testo.
• Deepfakes è una tecnologia utilizzata per creare video e file audio falsi convincenti imitando volti e voci.
• Wavennet (Deepmind) è un modello per generare output vocale naturale.
• BERTA (Google) è un modello di elaborazione del linguaggio utilizzato nella ricerca e in altre applicazioni.

ChatGPT è un'intelligenza artificiale generativa?

Ja, ChatGPT è una forma di intelligenza artificiale generativa. È un modello linguistico basato sul GPT (Generative Pre-trained Transformer) ed è in grado di generare testo simile a quello umano. ChatGPT è stato addestrato con grandi quantità di dati di testo e ora può rispondere a domande o generare testi in modo indipendente.

Quali sono i 4 tipi di intelligenza artificiale?

Esistono molti tipi di intelligenza artificiale (AI), la cui classificazione dipende da come si definiscono i criteri distintivi. Tuttavia si possono grosso modo distinguere quattro fasi:

1. IA reattiva

Questo tipo di intelligenza artificiale si basa su regole e algoritmi predefiniti. Può reagire a determinate situazioni, ma lo ha fatto nessuna memoria o comprensione del contesto. L’intelligenza artificiale reattiva può svolgere bene compiti specifici, ma non può apprendere nuove informazioni o ricordare esperienze passate.

2. AI cognitiva limitata

Questo tipo di IA può andare oltre regole predefinite e basate su Esperienze Imparare. Può riconoscere schemi e prendere decisioni, ma ha ancora i suoi limiti. L’intelligenza artificiale cognitiva limitata può essere utilizzata in alcune aree come il riconoscimento vocale o il riconoscimento delle immagini, ma non può raggiungere un’intelligenza completa di tipo umano.

3. Intelligenza generale artificiale (AGI)

L'AGI è una forma di intelligenza artificiale in grado di eseguire un'ampia gamma di compiti e intelligenza di tipo umano raggiungere. L’AGI può imparare a ricordare esperienze passate, elaborare nuove informazioni e risolvere problemi complessi. Tuttavia, questo tipo di intelligenza artificiale non è ancora completamente sviluppata e rimane una sfida per la ricerca.

4. Superintelligenza

La superintelligenza è una forma ipotetica di intelligenza artificiale che supera di gran lunga l’intelligenza di un cervello umano. Questo tipo di intelligenza artificiale sarebbe in grado di risolvere problemi complessi, generare nuove intuizioni e svilupparsi ulteriormente. Tuttavia, la superintelligenza è ancora molto lontana e rimane argomento di speculazione e dibattito.

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