Tre introduktioner till generativ AI

Det digitala landskapet förändras ständigt och ligger i framkant av detta Digital transformation står den Generativ AI. I den här artikeln från uppstarten Schopf Meta Consult grundaren Peter Schopf beskriver ursprunget och innebörden av generativ Konstgjord intelligens och presenterar tre Inträdesscenarier för företag som kan implementeras snabbt och enkelt. Tillsammans med hans Meta Business Twin (MBT) han presenterar den praktiska tillämpningen.

innehåll

• Grunderna i generativ artificiell intelligens
  • Specialiserade AI-system byts ut
  • Transformatorarkitektur driver utvecklingen
• Arketypiska instegsvarianter till generativ AI
  • Det strategiska förhållningssättet
  • Det utforskande tillvägagångssättet
  • Användningsfallsmetoden
• Meta Business Twin – mer än en chatbot
  • Konceptet med Meta Business Twin
  • Möjliga användningsfall – video
• Slutsats
• Ki know-how för nedladdning
• Vanliga frågor

Grunderna i generativ artificiell intelligens

Varför finns det just nu en sådan hype om artificiell intelligens (AI) och är det ens motiverat när det har funnits i många år? Anledningen är att spelplanen är AI sedan 2017 har förändrats i grunden. Det året presenterades Transformer-arkitekturen i ett banbrytande dokument "Attention is all you need" (Vaswani, Ashish, et al.).

Detta Transformatorarkitektur, som nu har fått en global framträdande plats, är ryggraden i många moderna AI-system. Det ger bland annat den enorma fördelen att förutbildade modeller (förtränade transformatorer) kan användas, som innehåller nästan all allmänt tillgänglig kunskap på Internet.

Specialiserade AI-system byts ut

Detta är en stor skillnad tidigare AI-System där tillgången på stora datamängder ofta utgör ett stort hinder för implementering.

den förutbildade Transformers har nu öppnat dörren till nya former av text, kod och bildgenerering. AI-system som en gång hanterade enkla uppgifter som att sortera data eller svara på specifika frågor kan nu skapa fristående konstverk, komponera komplex text, skriva kod och interagera med användare i realtid. Dessa multimodala funktioner kommer att ersätta många specialiserade AI-system.

Transformatorarkitektur driver utvecklingen

forskningOmråden som tidigare arbetat isolerat med egna tillvägagångssätt, algoritmer och ibland väldigt olika språkbruk fokuserar nu tillsammans på vidareutveckling och tillämpning av dessa multimodala Grundmodeller. Detta fokus på finansiella och mänskliga resurser, tillsammans med den nästan exponentiella tillväxten i datorkraft hos moderna processorer (vanligtvis GPU eller grafikprocessorer), leder till en hisnande hastighet av teknisk utveckling.

Detta skulle kunna frigöra grunden för vårt samhälle(n). Så det är värt att förstå detta område för att rida på vågen istället för att begravas under den. Även om den nuvarande snabba utvecklingen mattas av igen, kan mycket väntas enbart baserat på aktuella besked. företaget bör använda de möjligheter med AI som redan finns. Sammanfattningsvis är den relativt nya Transformer-arkitekturen drivkraften bakom dessa imponerande utvecklingar.

Arketypiska instegsvarianter till generativ AI

För att fullt ut kunna utnyttja fördelarna med transformatorbaserad generativ AI finns det olika tillvägagångssätt som företag kan tillämpa beroende på sina mål och tillgång på resurser. Tre arketypiska instegsvarianter beskrivs nedan:

Det strategiska förhållningssättet

Alla som tar ämnet AI på allvar och har lämpliga resurser tillgängliga väljer detta tillvägagångssätt. Det kräver en djup förståelse för nuvarande mognadsnivå av företaget och en tydlig vision för framtiden.

Först är STATUS QUO att spela in: Vilka processer finns redan och hur kan de förbättras med AI? En målbild måste sedan utvecklas som speglar företagets ambitioner inom ramen för en AI-stödd framtid.

En dedikerad sådan Datastrategi är viktigt här eftersom det lägger grunden för varje AI-applikation. Lika viktigt är en effektiv förändringsledning för att säkerställa att arbetskraften är förberedd på förändringar och att nya teknologier kan användas optimalt.

Till exempel ett medelstort företag i... tillverkningsindustrin Definiera generativ AI som en del av dess digitala transformation för att driva processoptimering och produktinnovation.

Medan ett strategiskt tillvägagångssätt är heltäckande och även t.ex Talang- och kompetensutveckling beaktas bör särskilt datastrategin kort förklaras. Att ha en bra datastrategi är vanlig praxis bland ledare inom tillverkningsinnovation. En del av det är väl genomtänkt Datakatalog och robust datastyrning (datareglering). En datakatalog används för att registrera och katalogisera alla företagets datakällor och fastställa ansvarsområden. Datakällor i vårt exempel kan inkludera maskindata, sensordata från produktion, kvalitetsledningsdata, logistik- och leveranskedjeinformation och marknadsundersökningsdata. 

den Datastyrning (Dataförordningen) avgör hur data hanteras inom företaget. Det inkluderar regler och processer för livscykelhantering av data, inklusive dess insamling, lagring, åtkomst, bearbetning och radering. 

Genom att kombinera dessa element kan det tillverkande företaget i exemplet skapa ett tydligt ramverk för att använda data som en strategisk resurs för användningen av artificiell intelligens, vilket gör det möjligt att öka produktiviteten och producera innovativa lösningar.

Det utforskande tillvägagångssättet

Med detta tillvägagångssätt ges medarbetarna möjlighet att arbeta med AI-verktyg experimentera. Detta gör att de kan utveckla en intuitiv förståelse för sin potential. Passar gärna ihop med träning, event och idétävlingar företaget här om arbetskraftens decentraliserade innovationsstyrka.

En pionjär på detta område siemens (författarens sista arbetsgivare). Teknikledaren försåg sina anställda med en säker AI-miljö för experiment i början av 2023. Detta gjorde det möjligt för hela företaget att komma in på AI-vägen. Men hos Siemens är AI så relevant att alla tre tillvägagångssätten behandlas parallellt.

Om du besöker Siemens på en av de ledande branschmässorna som SPS i Nürnberg, då kan man se att nästan alla utställningsområden redan demonstrerar någon form av AI-lösning. Det finns lite mer detaljer här stora skillnader och 'artificiell intelligens' tolkas liberalt. Det som dock är värt att notera är företagets allmänna inställning till ämnet.

Siemens fokuserar inte på ett eller två användningsfall, utan gör det snarare möjligt för alla anställda och företagsenheter att bli aktiva och integrera AI i sina lösningar. Ämnet AI är dock så relevant i företaget att alla tre tillvägagångssätten tas upp parallellt. AI ses strategiskt, möjligheter erbjuds för anställda och företagsavdelningar att utforska ämnet och det finns dedikerade referensapplikationer som t.ex. Siemens Industrial Copilot, en AI-driven hjälp för industrin utvecklad i samarbete med Microsoft.

Användningsfallsmetoden

Här fokuserar företaget på ett eller några få specifika användningsfall som redan har visat sig framgångsrika över branscher. Ett bra exempel på detta är användningen av RAG-rörledningar (Retrieval Augmented Generation). Det är möjligt att ställa komplexa frågor om dokument som kontrakt eller processdokumentation, vilket revolutionerar tillgängligheten och behandlingen av information. Detta kallas chatta-med-ditt-dokument. 

Kombinationer av befintliga erbjudanden med AI blir också allt mer populära. Till exempel kombinerar det italienska företaget 40fabrik Dina etablerade IoT-lösningar med en generativ AI-assistent, den chattboten Wilson. Efter att framgångsrikt introducera referensprojekt med befintliga kunder utökar 40Factory nu sitt erbjudande.

Ett annat populärt användningsfall är chattrobotar i kundtjänst. Till exempel kan detta tillvägagångssätt användas med Meta Business Twin genomföras.

Meta Business Twin – mer än en chatbot

Medan chatbotar främst är utformade för att svara på kundförfrågningar och ge svar från en begränsad uppsättning information, kan företag uppnå mycket mer med liten ansträngning. Men var försiktig! För detta användningsfall är det mycket användbart att förstå innebörden av företagskultur att förstå. Här i Tyskland har vi ofta fortfarande stor förbättringspotential.

Många företag fortsätter att misslyckas Digital transformation, eftersom fokus ligger för mycket på de tekniska komponenterna och effekterna på processer och anställda inte beaktas tillräckligt. Med en förståelse för hur viktiga ett företags principer och kultur är för ett effektivt och effektivt beslutsfattande blir mervärdet och differentieringen av den applikation som beskrivs här mycket tydligare.

Konceptet med Meta Business Twin

En tillämpning av generativ AI är Meta Business Twin (MBT) från startupen Schopf Meta Consult. Konceptet med den digitala tvillingen är idealiskt för företag eller avdelningar som kommer igång. MTB är en virtuell representation av en individ, t.ex. B. i form av en avdelningschef eller en organisation som företräds av den avlidne grundaren, verkställande direktören eller en konstgjord person.

Syftet med MBT är att explicit kunskap såsom processbeskrivningar, regelverk och företagsdata med implicit kunskap som inkluderar principer och kulturella normer kombinera. Genom enkel och intuitiv interaktion är MBT förankrat i företaget som en pålitlig källa till kunskap och förbättras steg för steg.

Han fungerar som en coach och mentor för nyanställda och hjälper till att behålla kunskapen hos avgående specialister. Dessutom kan MBT användas som riktmärke i dess bedömningar och rekommendationer Best Practices införliva i företagets processer.

Att stödja principbaserade beslut möjliggör agilt svar på nya utmaningar och möjligheter genom ökad hastighet. Detta är en annan fördel med MBT, som inte bara fungerar som ett verktyg utan också som ett dynamisk kunskapslagring är som förkroppsligar och fortsätter företagskulturen i det digitala rummet.

I expansionsskedet används Meta Business Twin inte bara för internt bruk och organisationsutveckling, utan kan även användas externt för att kommunicera företagsfilosofin till externa intressenter.

Möjliga användningsfall

Slutsats

Sammanfattningsvis syftar den här artikeln till att visa att generativ AI är mer än bara det nästa nivå av chatbots är. Det är en transformativ kraft som i grunden förändrar hur företag fungerar, innoverar och kommunicerar. Meta Business Twin är ett hanterbart exempel på hur långt generativa AI-applikationer kan gå - bortom att automatisera uppgifter till att skapa värde genom djup förståelse och förbättra mänsklig interaktion.

Ki know-how för nedladdning

Vi på Schopf Meta Consult är övertygade om att den tysktalande regionen kan och måste hänga med i den globala digitaliseringsvågen. Med Meta Bunsiness Twin och andra AI-innovationer i vår verktygslåda är vi redo att följa denna resa med dig.

Ladda ner vår chefspresentation om Generativ AI i ett nybörjarnivå som ger dig en intressant inblick i AI:s möjligheter.

Ladda ner nu!

Om vi ​​har gjort dig nyfiken på mer och du vill förstå hela omfattningen av Generativ AI och dess inverkan på din verksamhet, erbjuder vi en till Expertpresentation på. Förfrågan på: redaktion@developmentscout.com

ytterligare information: https://smc.meta-twin-peter.business

Vanliga frågor

Vad är generativ AI?

Generativ AI också Generativ AI, står för generativ artificiell intelligens. Det är en typ av AI för att generera nytt innehåll, som text, bilder eller musik. Till skillnad från andra former där AI-funktioner är designade för att utföra specifika uppgifter eller lösa problem, är generativ artificiell intelligens specialiserad på att vara kreativ å ena sidan och utveckla nya idéer å andra sidan.

I grunden fungerar generativ AI utifrån sk neurala nätverk, som tränas på stora mängder data. Dessa nätverk lär sig känna igen mönster och samband i datan och kan sedan självständigt generera nytt innehåll som liknar dessa mönster (deep learning).

Ett exempel på generativ AI är en Textgenerator, som kan skriva artiklar, berättelser eller till och med hela böcker. Generatorn analyserar en stor mängd text med ett stort ordförråd och lär sig av det hur man skapar meningsfulla och välformulerade meningar och stycken. På grundval av detta kan han sedan självständigt generera nya texter som liknar de analyserade texternas stil och struktur.

Generativ AI har potential att påverka många områden i livet och arbetet. Det kan till exempel användas i konst för att skapa nya musikstycken eller målningar. Inom medicin kan det hjälpa till att utveckla nya läkemedel eller analysera medicinska data. Och i affärer skulle generativ artificiell intelligens kunna användas i utvecklingen nya affärsidéer eller stödja optimering av processer.

Vilka generativa AI-modeller finns det?

Det finns olika typer av generativa AI-modeller, var och en riktad mot specifika AI-applikationer. Några framträdande exempel på en generativ AI-modell är:

• GPT-3 och GPT-4 (OpenAI) är avancerade språkmodeller som används för textgenerering och textförståelse.
• DALL-E (OpenAI) har specialiserat sig på att generera bilder från textbeskrivningar.
• Deepfakes är en teknik som används för att skapa övertygande falska videor och ljudfiler genom att efterlikna ansikten och röster.
• Wavennet (Deepmind) är en modell för att generera naturligt tal.
• BERTI (Google) är en språkbehandlingsmodell som används i sökningar och andra applikationer.

Är ChatGPT generativ AI?

Ja, ChatGPT är en form av generativ AI. Det är en språkmodell baserad på GPT (Generative Pre-trained Transformer) och kan generera människoliknande text. ChatGPT tränades med stora mängder textdata och kan nu svara på frågor eller generera texter självständigt.

Vilka är de fyra typerna av artificiell intelligens?

Det finns många typer av artificiell intelligens (AI), vars klassificering beror på hur du definierar de särskiljande kriterierna. Emellertid kan fyra stadier grovt särskiljas:

1. Reaktiv AI

Denna typ av AI är baserad på fördefinierade regler och algoritmer. Hon kan reagera på vissa situationer, men det har hon inget minne eller förståelse av sammanhanget. Reaktiv artificiell intelligens kan utföra specifika uppgifter bra, men den kan inte lära sig ny information eller komma ihåg tidigare erfarenheter.

2. Begränsad kognitiv AI

Denna typ av AI kan gå utöver fördefinierade regler och baserat på Erfarenheter lära sig. Hon kan känna igen mönster och fatta beslut, men hon har fortfarande sina begränsningar. Begränsad kognitiv AI kan användas inom vissa områden som taligenkänning eller bildigenkänning, men den kan inte uppnå heltäckande mänsklig-liknande intelligens.

3. Artificiell allmän intelligens (AGI)

AGI är en form av AI som kan utföra ett brett spektrum av uppgifter och människoliknande intelligens att nå. AGI kan lära sig att minnas tidigare erfarenheter, bearbeta ny information och lösa komplexa problem. Denna typ av artificiell intelligens är dock inte fullt utvecklad ännu och är fortfarande en utmaning för forskningen.

4. Superintelligens

Superintelligens är en hypotetisk form AI som vida överstiger intelligensen hos en mänsklig hjärna. Den här typen av AI skulle kunna lösa komplexa problem, generera nya insikter och vidareutveckla sig själv. Superintelligens är dock fortfarande långt borta och är fortfarande ett ämne för spekulationer och debatt.