بینش از چرخه هایپ گارتنر برای هوش مصنوعی

همانطور که در اوج یک انقلاب تکنولوژیکی قرار داریم، دنیای هوش مصنوعی (AI) به سرعت در حال تکامل است و صنایع را تغییر می دهد و امکانات را باز تعریف می کند. گارتنر چرخه هایپ برای هوش مصنوعی یک نمای کلی از چشم انداز فعلی ارائه می دهد، که تحول آفرین ترین روندها و فناوری ها را برجسته می کند. استقبال از هوش مصنوعی ترکیبی، هوش مصنوعی مسئول و مهندسی هوش مصنوعی برای رهبران فناوری اطلاعات برای باز کردن پتانسیل کامل هوش مصنوعی و ایجاد نوآوری پایدار در سازمانشان کلید خواهد بود.

دو بزرگ‌ترین محرک در چرخه هایپ امسال، مهندسی هوش مصنوعی و نمودارهای دانش، نیاز به ابزارهایی برای مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی در مقیاس در مقیاس قوی را برجسته می‌کنند. مهندسی هوش مصنوعی یک نیاز اساسی برای ارائه، در مقیاس، راه حل های هوش مصنوعی سازمانی است که به توپولوژی های تیمی جدید نیاز دارند. نمودارهای دانش منطق قابل اعتماد و استدلال قابل توضیحی را ارائه می‌کنند، برخلاف قابلیت‌های خطاپذیر و در عین حال قدرتمند پیش‌بینی تکنیک‌های یادگیری عمیق مورد استفاده توسط GenAI.

هوش مصنوعی ترکیبی: تلفیق هوش

هوش مصنوعی ترکیبی، مفهومی که کشش قابل توجهی به دست می‌آورد، به ادغام تکنیک‌های مختلف هوش مصنوعی برای افزایش کارایی یادگیری و گسترش بازنمایی دانش اشاره دارد. برخلاف مدل‌های سنتی هوش مصنوعی که بر رویکردهای تکی تکیه می‌کنند، هوش مصنوعی ترکیبی یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، استدلال مبتنی بر قانون، تجزیه و تحلیل نمودار و تکنیک‌های بهینه‌سازی را ترکیب می‌کند. این ادغام نه تنها مکانیسم‌های انتزاعی هوش مصنوعی را گسترش می‌دهد، بلکه راه‌حل‌های هوش مصنوعی را در رسیدگی به مشکلات مختلف تجاری سازگارتر و مؤثرتر می‌سازد.

مرتبط:مشکلات هوش مصنوعی – گم شدن، گیر کردن یا سوختن

یکی از جذاب‌ترین جنبه‌های هوش مصنوعی ترکیبی، توانایی آن در عملکرد با داده و انرژی کمتر است. در دنیایی که در دسترس بودن داده ها می تواند یک عامل محدود کننده باشد، هوش مصنوعی ترکیبی از مجموعه داده های کوچک استفاده می کند و آنها را با تکنیک هایی مانند نمودارهای دانش تکمیل می کند. شبکه های متخاصم مولد (GANs) برای تولید داده های مصنوعی. این رویکرد به ویژه برای سازمان‌هایی که ممکن است فاقد داده‌های تاریخی گسترده باشند، اما دارای تخصص حوزه قابل توجهی هستند، سودمند است.

هوش مصنوعی ترکیبی همچنین قابلیت تفسیر و انعطاف‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی را افزایش می‌دهد. با ادغام تکنیک‌های مختلف هوش مصنوعی، از هوش افزوده پشتیبانی می‌کند و بینش‌ها و قابلیت‌های تصمیم‌گیری بهتری ارائه می‌دهد. به عنوان مثال، ترکیب مدل‌های مبتنی بر قوانین با یادگیری عمیق می‌تواند با استفاده از داده‌های حسگر برای شناسایی ناکارآمدی‌ها و پیش‌بینی خرابی‌های احتمالی، نگهداری پیش‌بینی‌کننده را بهبود بخشد.

ظهور هوش مصنوعی مولد بر اهمیت هوش مصنوعی ترکیبی و اینکه چرا گارتنر معتقد است این هوش مصنوعی در آستانه توجه رسانه ها و صنعت است، بیشتر تاکید می کند.

مرتبط:اثر هوش مصنوعی مرکز داده: حمایت از رشد زیرساخت دیجیتال

هوش مصنوعی مسئول: پیمایش در چالش های اخلاقی و اجتماعی

با فراگیرتر شدن فناوری های هوش مصنوعی، نیاز به شیوه های مسئول هوش مصنوعی (RAI) هرگز به این اندازه انتقادی نبوده است. RAI پیامدهای اخلاقی، قانونی و اجتماعی هوش مصنوعی را در بر می گیرد و تضمین می کند که سیستم های هوش مصنوعی به روش هایی منصفانه، شفاف و پاسخگو توسعه یافته و مستقر شده اند.

یکی از محرک های اصلی RAI، چشم انداز نظارتی است. با شروع اجرای مقررات از جمله قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا، سازمان‌ها باید الزامات قانونی پیچیده را برای اطمینان از انطباق دنبال کنند. این مقررات بر نیاز به شفافیت، پاسخگویی و انصاف در سیستم‌های هوش مصنوعی تاکید می‌کند و سازمان‌ها را به اتخاذ چارچوب‌های قوی RAI سوق می‌دهد.

با این حال، پیاده سازی RAI مملو از چالش هایی است. بسیاری از سازمان‌ها از عواقب ناخواسته هوش مصنوعی آگاه نیستند و تنها پس از تجربه تأثیرات منفی به روش‌های RAI روی می‌آورند. این رویکرد واکنشی بر نیاز به اقدامات پیشگیرانه، از جمله آموزش و آموزش جامع در مورد اخلاق و حکمرانی هوش مصنوعی تاکید می کند.

مانع دیگر، دشواری در اندازه گیری موفقیت طرح های RAI است. ایجاد اصول و عملیاتی کردن آنها بدون ارزیابی منظم، حفظ شیوه های مسئولانه را دشوار می کند. برای رسیدگی به این موضوع، به دنبال تعیین قهرمانان برای هر مورد استفاده از هوش مصنوعی باشید تا از مسئولیت پذیری اطمینان حاصل کنید و فرهنگ توسعه اخلاقی هوش مصنوعی را ارتقا دهید.

مهندسی هوش مصنوعی: ساختن آینده هوش مصنوعی مقیاس پذیر

مهندسی هوش مصنوعی به عنوان یک رشته اساسی برای استقرار سازمانی هوش مصنوعی و راه حل های هوش مصنوعی مولد در مقیاس در حال ظهور است. این زمینه DataOps، MLOps و DevOps را یکپارچه می کند و یک چارچوب منسجم برای توسعه، ارائه و اجرای سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی ایجاد می کند.

تقاضا برای راه‌حل‌های هوش مصنوعی به دلیل هیاهوی هوش مصنوعی مولد افزایش یافته است. با این حال، مقیاس‌بندی این راه‌حل‌ها از پروژه‌های آزمایشی تا استقرار در سطح سازمانی چالش‌های مهمی را به همراه دارد. مهندسی هوش مصنوعی با ایجاد خطوط لوله منسجم که از کل چرخه حیات هوش مصنوعی، از توسعه گرفته تا استقرار و تعمیر و نگهداری پشتیبانی می کند، به این چالش ها می پردازد.

یکی از مزایای کلیدی مهندسی هوش مصنوعی حذف سیلوهای سنتی است. مهندسی هوش مصنوعی با یکپارچه سازی داده ها و خطوط لوله مدل، افزونگی را کاهش می دهد و ارائه راه حل های هوش مصنوعی را تسریع می بخشد. این رویکرد یکپارچه سازمان ها را قادر می سازد تا سبدهای هوش مصنوعی با ارزش بالا ایجاد کنند که ایمن، مقیاس پذیر و کارآمد باشند. علاوه بر این، مهندسی هوش مصنوعی استفاده مجدد از مصنوعات هوش مصنوعی را در سراسر سازمان تسهیل می کند. با ایجاد مخازن قابل کشف و ترکیبی از کاتالوگ های داده، نمودارهای دانش و فروشگاه های مدل، سازمان ها می توانند توسعه و استقرار هوش مصنوعی را ساده کنند. این امر به ویژه برای مقیاس‌بندی ابتکارات هوش مصنوعی در محیط‌های ترکیبی، چند ابری و لبه‌ای مهم است.