Изучение ландшафта возможностей искусственного интеллекта

Сейчас многие эксперты согласны с тем, что ИИ знаменует собой следующий сдвиг платформы в мире технологий.

Недавние достижения в исследованиях искусственного интеллекта, начиная с основополагающей исследовательской работы “Трансформатор” в 2017 году и ворвавшись в общественное сознание с выходом ChatGPT в ноябре 2022 года, расширили возможности искусственного интеллекта до такой степени, что даже ваша мама находит в нем применение.

С появлением мультимодального искусственного интеллекта нейронные сети теперь могут читать, писать, видеть, слышать, говорить и, возможно, вскоре также обонять.

Этот резкий рост возможностей искусственного интеллекта расширил границы того, что можно делать с помощью компьютеров.

То, что всего пару лет назад могло показаться научной фантастикой, теперь может быть построено. В ближайшие годы ожидайте увидеть реальные версии J.A.R.V.I.S. Железного человека, ее Саманты и даже голопалубы Star Trek.

Границы возможностей расширились, но чтобы превратить этот потенциал в реальное воздействие, нам нужно действительно что-то создавать. Предприниматели (и внутрипредприниматели) должны перенять эстафету у исследователей для создания приложений, которые реализуют обещания этой новой технологии.

Недавно открывшееся пространство предпринимательских возможностей огромно. Настоящий сдвиг платформы означает, что невозможное теперь возможно, а невыгодное – прибыльно во многих приложениях и вариантах использования.

Итак, как предпринимательский ум ориентируется в этом новом мире? Как вы позиционируете себя в этой (оправданной) золотой лихорадке, будь то амбициозный стартап или тот, кто вносит изменения в устоявшийся бизнес?

По мере приближения к годичной годовщине ChatGPT начали проявляться некоторые закономерности.

Давайте совершим экскурс по некоторым из самых захватывающих тем предпринимательских возможностей искусственного интеллекта.

Специализированные основополагающие модели

В эпицентре этого сдвига платформы находятся основополагающие модели. В настоящее время здесь работают OpenAI и Microsoft, Anthropic, Meta и Google DeepMind, а также новички, такие как Mistral AI, Inflection AI и Imbue. Это алхимики золотой лихорадки.

Разработка современной базовой модели – это высокотехничное, динамичное и капиталоемкое занятие, в котором простому смертному трудно конкурировать, независимо от того, являетесь ли вы амбициозным стартапом или хорошо обеспеченным сотрудником. В большинстве случаев вам будет лучше просто опереться на плечи зарождающихся гигантов.

Но взгляните за пределы гиперконкурентного пространства универсальных моделей, и вы обнаружите очаги специализированных возможностей: компании, создающие модели меньшего размера, ориентированные на конкретную предметную область, которые потенциально могут превзойти универсальные модели в своем проблемном пространстве при меньших затратах и с лучшей производительностью.

Примерами этого являются Replit, которая создает свою собственную небольшую модель, ориентированную на генерацию кода, крупная индийская ИТ-компания, создающая модели, ориентированные на хинди, и различные предприятия, создающие модели на своих собственных данных.

До сих пор мы все полагались на универсальные базовые модели, обученные на подмножестве всего Интернета. Чего мы можем достичь с помощью небольших, более специализированных моделей, обученных на проверенных данных, оптимизированных для вашей конкретной проблемной области? К каким данным у вас есть доступ, который позволяет вам создать превосходный механизм рассуждений для вашей предметной области?

Горизонтальные игры

Одним слоем ниже основополагающих моделей является развивающийся мир разработки искусственного интеллекта. Кто-то должен создавать лопаты, кирки и ведра, которые мы все используем для добычи искусственного золота.

Подобно предыдущим изменениям в платформе, таким как персональные компьютеры, Интернет и мобильные устройства, этот уровень в настоящее время переживает фазу “кембрийского взрыва”, когда мы бросаем в стену тысячи распускающихся цветов. Еще неизвестно, что останется.

Это захватывающий уровень, где с каждым месяцем совершенствуется современное оборудование и будет создано множество состояний. Но если вы хотите конкурировать здесь, вы должны быстро учиться, быстро строить и быть готовым менять курс несколько раз, пока не придете к прибыльному и прочному равновесию.

Вертикальные игры

В технологической индустрии мы иногда забываем, что мир состоит не только из кирки и лопаты – кто-то должен на самом деле перерабатывать и использовать все золото, которое мы добываем.

Именно здесь на помощь приходят вертикальные предприятия, ориентированные на конкретную отрасль. Эти предприятия, как правило, привлекают меньше внимания общественности, потому что они менее блестящие; проблемы, которые они решают, часто требуют определенных знаний о предметной области, а их решения часто неочевидны для непрофессионала.

Это огромная возможность для вас как строителя. Практически каждая отрасль сейчас созрела для автоматизации своих рабочих процессов, улучшения их качества, усиления креативности и повышения уровня абстракции с появлением движков “рассуждение как услуга”, которыми одарила нас революция искусственного интеллекта.

Лично я считаю, что это тот уровень, на котором для большинства людей будет оказано наибольшее влияние в реальном мире.

В какой отрасли вы сейчас работаете? С какими уникальными проблемными областями вы сталкивались? Как вы можете использовать эти новые возможности искусственного интеллекта для решения реальных проблем в вашей вертикальной области?

Игры с использованием искусственного интеллекта

Последняя категория, которую труднее всего предсказать, – приложения, созданные на основе искусственного интеллекта. Какие виды продуктов, компаний и опыта теперь возможны, чего раньше просто не было?

Появление Интернета принесло нам такие веб-сайты, как Google, Wikipedia и Facebook. Появление мобильных устройств принесло нам мобильные приложения, такие как Uber и Google Maps. Какими будут эквиваленты искусственного интеллекта?

Пока слишком рано говорить наверняка, но мы начинаем видеть некоторые первые перспективы в таких областях, как:

• Массово персонализированный контент (например, образование, развлечения, новости)

• Личные помощники, репетиторы, тренеры и вторые пилоты на базе искусственного интеллекта

• Целенаправленные агенты искусственного интеллекта, которые решают реальные проблемы людей

Перспективы

Все вышеперечисленное может быть реализовано сегодня, без каких-либо дальнейших достижений в исследованиях искусственного интеллекта.

Но исследования не прекращаются. Во всяком случае, они ускорились по мере того, как мы начинаем понимать, что может быть возможным с помощью этой новой категории технологий.

Ожидайте появления большего количества возможностей по мере дальнейшего масштабирования моделей, появления новых модальностей в режиме онлайн и открытия новых архитектур.

Источник