5 главных трендов в AI, за которыми нужно следить в 2024 году. Мнение экспертов
Искусственный интеллект меняет ландшафт различных отраслей, становясь неотъемлемой частью современного бизнеса и повседневной жизни. Вместе с командой Coursera рассмотрели ключевые тенденции развития AI и то, как он влияет на различные сферы жизни.
AI стремительно захватывает технологический сектор. По данным PricewaterhouseCoopers, сегодня 73% американских компаний так или иначе интегрировали нейросети в свои бизнес-процессы. При этом один из самых новых трендов — генеративный искусственный интеллект, который способен принести триллионы долларов прибыли в самых разных отраслях.
Далее в статье разбираем 5 ключевых тенденции в области искусственного интеллекта, которые могут изменить наш мир.
Содержание
Примечание Adviser
В статье есть ссылки партнеров. Если вы что-то покупаете у них с нашей помощью — вы также поддерживаете dev.by. (Вот другой способ).
При этом редакция и авторы независимы в выборе темы, концепции материала, фокуса описания, подхода к услугам или товарам. Прежде чем что-то советовать, мы много читаем и смотрим по теме, говорим с экспертами. Редакция может выражать свое мнение и пробовать всё на себе.
Если рекомендательный материал обновляется, мы в самом начале указываем, что и когда поменялось.
1. Генеративный AI, доступный для всех
Одной из самых значимых тенденций в сфере искусственного интеллекта в 2024 году является генеративный AI. С момента, когда ChatGPT и другие генераторы текста и изображений стали доступны широкой аудитории, их начали активно использовать бизнес-команды по всему миру. Это привело к демократизации AI, сделав его доступным даже для тех, кто не обладает техническими навыками.
Что такое генеративный AI и почему он важен
Генеративный AI применяет машинное обучение для создания контента на основе шаблонов и алгоритмов, обученных на данных. Он отвечает на запросы пользователей, генерируя текст, создаваемый искусственным интеллектом, — от веб-контента до электронных писем и детских рассказов. Также существуют модели, создающие видео, изображения и программный код.
Генеративные нейросети — яркий пример демократизации технологий. Уже есть сотни инструментов AI, которые позволяют быстрее создавать контент, переводить тексты между языками и улучшать поисковые системы. Это кардинально меняет способы общения как между друзьями, так и между средствами массовой информации и широкой аудиторией.
Курс «Генеративный искусственный интеллект для каждого» на Coursera
На этом курсе Эндрю Нг, пионер в области искусственного интеллекта, предлагает свой уникальный взгляд на использование генеративного AI для расширения возможностей в работе.
Эндрю объясняет как работают генеративные нейросети, что они могут и чего не могут делать. В курсе содержатся практические упражнения, советы по разработке эффективных подсказок и способы продвинутого использования AI-моделей. Вы узнаете о реальных приложениях, типичных случаях использования и сможете применить свои знания на практике, чтобы понять влияние AI на бизнес и общество.
Этот курс был создан для того, чтобы каждый мог стать участником нашего будущего, основанного на AI.
Длительность: 5 часов.
2. AI-технологии, повышающие эффективность труда
Еще одна важная тенденция в области AI связана с его ролью в повышении производительности труда. Искусственный интеллект способен ускорить и улучшить выполнение рабочих задач — особенно, когда речь идет об автоматизации трудоемких или рутинных операций. Независимо от того, вводите ли вы данные в таблицу, составляете черновик бизнес-плана или контролируете качество на производстве, AI обладает значительным потенциалом для повышения эффективности вашей работы.
Для тех, кто беспокоится о том, что нейросети могут заменить рабочие места, важно понимать: эта технология чаще всего выступает как инструмент автоматизации рутинных задач, освобождая время для людей — чтобы сосредоточиться на творческих, эмоционально-интеллектуальных и этических аспектах работы.
3. Мультимодальный AI, работающий с текстом, звуком и изображением
Многие из больших языковых моделей (LLM) способны обрабатывать исключительно текстовые данные. Однако мультимодальные модели AI могут воспринимать информацию из различных источников: текст, аудио, видео и изображения. Это делает инструменты для поиска и создания контента более интегрированными и интуитивно понятными, а также облегчает их интеграцию с уже существующими приложениями.
Например, iPhone теперь может распознавать людей и объекты на фотографиях благодаря обработке изображений, текстовых метаданных и поисковых данных. Подобно тому, как человек может определить, что изображено на фотографии, мультимодальные модели обладают аналогичными возможностями.
4. Использование AI в науке и здравоохранении
Помимо влияния AI на бизнес-среду, также велик его потенциал в науке и здравоохранении. Исследователи используют AI модели для создания инструментов прогнозирования погоды, оценки выбросов углекислого газа и внедрения устойчивых сельскохозяйственных практик. Все эти технологии направлены на борьбу с изменением климата и смягчение последствий от этого.
Чат-боты применяются в сельском хозяйстве и здравоохранении, помогая фермерам идентифицировать сорняки, а медицинским работникам — в диагностике пациентов. Хотя точность таких систем все еще совершенствуется, имеющиеся разработки могут значительно ускорить научные открытия и медицинские инновации.
5. Этика AI и государственное регулирование использования нейросетей
С глобальным распространением AI важнейшей задачей становится управление любыми потенциальными рисками, связанными с его использованием. Государственные органы и организации, такие как OpenAI, работают над обеспечением ответственного и этичного применения AI-технологий. В марте 2024 года Европейский Союз рассмотрел законопроект, а в мае утвердил важный закон об искусственном интеллекте, который направлен на регулирование AI и защиту потребителей.
Если AI-технологии не регулируется должным образом, вероятны риски манипуляции данными, дезинформацией, предвзятостью и конфиденциальностью, которые создают социальные проблемы.
Курс «Основы ИИ для специалистов, не занимающихся изучением данных» на Coursera
На курсе вы подробно изучите, как машинное обучение применяется для обработки и интерпретации больших данных.
Вы познакомитесь с различными способами и методами создания алгоритмов, которые можно внедрить в ваш бизнес с помощью таких инструментов, как Teachable Machine и TensorFlow. Освоите различные методы машинного обучения и глубокого обучения, узнаете об их ограничениях и о том, как повысить точность ваших алгоритмов, используя лучшие обучающие данные.
Далее вы изучите GAN и VAE, применяя свои знания для работы с AutoML, что поможет вам создавать алгоритмы, соответствующие вашим потребностям. В рамках курса вы увидите эксклюзивные интервью с лидерами отрасли, которые управляют большими данными для таких компаний, как McDonald’s и Visa.
К концу курса вы освоите различные методы кодирования, включая инструменты, не требующие написания кода, поймете принципы глубокого обучения, научитесь измерять и анализировать ошибки в своих алгоритмах, а также узнаете, как использовать большие данные для защиты конфиденциальности клиентов и разработки стратегий, способствующих развитию вашего бизнеса.
Длительность: 7 часов.
TIP от Adviser: Учиться на Coursera выгоднее с подпиской Coursera Plus. За $59 в месяц можно пройти неограниченное число учебных программ из более чем 7 тыс. Это идеальный вариант, если вы готовы посвятить много времени учебе.
Читать на dev.by