Wang Yonggang: Pendiri dan CEO SeedV Lab, Dekan Eksekutif Institut Inovasi Karya AI Engineering
Tong Chao: Co-founder dan Kepala Produk SeedV Lab
Di mana skenario penerapan AI generatif
Teknologi AI generatif seperti Stable Diffusion dan ChatGPT telah menarik perhatian terbesar dari lingkaran modal ventura TI pada paruh pertama tahun 2023. Ketika kita pulih dari gelombang teknologi baru yang luar biasa dan mulai berpikir serius tentang skenario aplikasi seperti apa yang merupakan arah penerapan terbaik untuk AI generatif, banyak orang masih akan menemukan bahwa hubungan antara teknologi dan pasar itu rumit , sulit untuk memilah jalur terbaik untuk penerapan AI generatif:
Seorang investor: Dalam beberapa bulan terakhir, semua lembaga modal ventura garis depan telah dimobilisasi dan sangat sibuk, ternyata kecuali empat atau lima proyek wirausaha model skala besar terkemuka yang dicari oleh semua orang, AIGC lainnya proyek tidak jelas dan tidak berani berinvestasi. , Saya tidak tahu di mana aplikasi AI akan berkembang di masa depan.
Seorang analis: Beberapa proyek model skala besar terkemuka telah banyak berinvestasi dan memiliki risiko tinggi; semua aplikasi sisi-B dan sisi-pemerintah dibatasi oleh penerapan pribadi dan data pribadi, dan memiliki siklus panjang dan sulit diimplementasikan; sebagian besar C aplikasi -side terlalu Itu terlalu dangkal, dan homogenitas proyek pembuatan teks dan gambar serius; adalah umum untuk memulai bisnis setelah satu atau dua makalah bagus, tetapi tim itu sendiri tidak dapat mengetahui arah aplikasi spesifik. ..
Inti pemikiran terbesar di sini adalah:
Kebanyakan orang secara tidak sadar masih menganggap AI generatif sebagai seperangkat alat untuk menghasilkan dialog, artikel, dan gambar. Menurut stereotip ini: hal ini hanya dapat membantu copywriter dan desainer meningkatkan efisiensi, bagaimana bisa disebut perubahan subversif?
Meskipun ada banyak tanda bahwa AI generatif menunjukkan fajar kecerdasan umum buatan (AGI), orang yang dibatasi oleh penilaian nilai jangka pendek akan selalu berkata: terus kenapa? melihat adalah percaya. Bukankah AI hari ini masih mengobrol, menulis artikel, dan menggambar?
Jelas, tidak disarankan untuk menganalisis prospek penerapan AI generatif hanya dari satu perspektif atau satu titik waktu. Apakah ada model pemikiran sederhana dan mudah digunakan yang menghubungkan pengembangan AI generatif?
Bangun model pemikiran seputar kemampuan kontrol
Kami percaya bahwa AI generatif adalah revolusi industri informasi yang dapat dibandingkan dengan komputasi desktop dan komputasi seluler, dan bahkan memiliki efek yang lebih subversif. Perubahan yang mengganggu tidak pernah dicapai dalam semalam, tetapi secara bertahap diwujudkan dengan pengembangan dan kemajuan berkelanjutan dari AI generatif. Jika Anda ingin melihat dengan jelas apa yang akan dibawa oleh produk baru, platform baru, pasar baru, dan peluang baru AI generatif, menurut kami ada jalur pemikiran yang sederhana dan mudah dipahami yang mudah untuk memandu pemilihan produk dan pemilihan proyek:
**Semakin terkontrol AI generatif, semakin mengganggu pasar dan industri! **
Jalur ini dapat dengan mudah diwakili oleh grafik:
Karena pengendalian AI generatif atas konten yang dihasilkan terus meningkat, skenario aplikasi yang berlaku untuk AI generatif akan terus diperluas dan diperdalam. Perubahan kuantitatif mengarah pada perubahan kualitatif. Setelah ambang domain ditembus, AI generatif dapat sepenuhnya mengubah ekologi produk yang ada dan memberikan produk dengan elemen yang benar-benar cerdas.
Selama proses evolusi, pengendalian AI generatif kira-kira akan melalui enam tahap. Ambil pembuatan teks paling dasar sebagai contoh:
Fase 1: Tak Terkendali
Lebih dari 20 tahun yang lalu, model bahasa statistik berdasarkan algoritma N-gram juga dapat menghasilkan konten teks yang berkelanjutan. Namun, hasil yang dihasilkan sebagian besar tidak terkendali. Bentuk awal dari "AI generatif" seperti itu hampir tidak memiliki kemungkinan untuk diubah menjadi produk, apalagi menumbangkan pasar yang ada.
Fase 2: Arah umum dapat dikontrol
Dari pembuatan teks berbasis LSTM atau RNN hingga pembuatan teks GPT awal (seperti GPT-2), AI generatif secara bertahap memperoleh kemampuan untuk mendeskripsikan sepotong bahasa mirip manusia. Kemampuan mendeskripsikan pada tahap ini pada dasarnya dapat mencapai kalimat yang lancar, dan isinya kurang lebih sesuai dengan petunjuk yang diberikan oleh manusia.Namun, karena detail, struktur, atau logikanya tidak dapat dikendalikan, masih sulit untuk diubah menjadi produk yang benar-benar bermanfaat.
Fase 3: Struktur yang dapat dikontrol atau logika lokal
Dari GPT-3 hingga ChatGPT (GPT-3.5), untuk pertama kalinya, AI generatif memiliki kendali atas struktur dan logika lokal dari konten yang dihasilkan. Pembuatan teks dan percakapan multi-putaran adalah dua ekologi aplikasi yang khas pada periode ini. Yang pertama dapat mendukung skenario praktis seperti peringkasan artikel otomatis, pembuatan dokumen hukum, dan pembuatan salinan pemasaran, sedangkan yang terakhir dapat memenuhi beberapa kebutuhan pencarian percakapan, pembelajaran bahasa, layanan pelanggan yang cerdas, orang virtual, dan karakter permainan yang cerdas.
Fase 4: Rantai pemikiran awal dapat dikontrol
Dari GPT-3.5 ke GPT-4, kemampuan penalaran logis AI generatif telah meningkat secara signifikan. Untuk pertama kalinya, AI generatif memiliki kemampuan analitik yang kuat (seperti mengekstraksi data dari laporan berita dan meringkas tren), kemampuan kontrol (seperti mengubah bahasa manusia menjadi instruksi kontrol sistem yang kompleks), dan kemampuan penalaran logis awal (seperti menjawab pertanyaan matematika sederhana). , masalah logika). Konten teks yang dapat dihasilkan juga meluas ke teks terstruktur dan semi-terstruktur seperti data, tabel, kode, urutan instruksi, alur kerja, atau rangkaian alat. Ini secara langsung mengarah pada sejumlah besar alat dan sistem baru yang saat ini dicirikan oleh Copilot (secara harfiah diterjemahkan sebagai "copilot").
Fase 5: Penalaran logis yang kompleks dapat dikontrol
Tentu saja, saat GPT-4 saat ini menghasilkan teks, rantai pemikiran logis yang dapat dikendalikan masih dalam tahap awal. Jika semuanya berjalan dengan baik, manusia diharapkan untuk mengembangkan AI generatif generasi berikutnya yang dapat secara tepat mengontrol penalaran logis yang kompleks dalam waktu yang tidak lama lagi. AI semacam itu memiliki kemampuan penalaran logis tingkat lanjut seperti memori, pembelajaran, perencanaan, dan pengambilan keputusan. Kemampuan ini cukup untuk sepenuhnya menumbangkan interaksi manusia-komputer dalam beberapa dekade terakhir dan mendefinisikan kembali hubungan antara manusia dan komputer dalam skenario seperti alat efisiensi, platform konten, otomatisasi proses bisnis, robot, sistem operasi, dan perangkat pintar.
Fase 6: Aturan atau prinsip yang dapat dikontrol
Dari perspektif yang lebih maju, manifestasi pemikiran manusia tingkat tertinggi adalah: 1. Menemukan prinsip dan merumuskan aturan berdasarkan pemikiran induktif; 2. Menerapkan prinsip atau aturan pada skenario tertentu berdasarkan pemikiran deduktif. Bentuk evolusioner AI generatif yang ideal adalah mendekati cara berpikir manusia, menghasilkan aturan atau prinsip yang sebanding dengan pemikiran manusia, dan menerapkannya. Setelah mencapai "Kerajaan Kebebasan" di mana aturan atau prinsip dapat dikontrol, AI generatif akan memiliki kemampuan yang kuat untuk mengulangi dan meningkatkan dirinya sendiri, dan dapat merancang aturan sistem dan aturan dunia seperti manusia, dan bahkan melakukan penelitian ilmiah dengan ilmuwan manusia. .
Kemampuan Kontrol dan Arah Aplikasi Khas
Peningkatan pengendalian AI generatif telah membawa perluasan substansial dari bidang yang berlaku. Kami menggunakan gambar berikut untuk meringkas hubungan antara kemampuan kontrol dan arah aplikasi terbaik AI generatif pada berbagai tahap pengembangan:
Berdasarkan kemampuan kontrol, pada setiap tahap pengembangan, arah aplikasi yang didukung oleh AI generatif terus berkembang dan diperdalam, dari memenuhi kebutuhan sederhana dan lokal, hingga berkembang secara bertahap untuk memenuhi kebutuhan domain dan platform, dan akhirnya terakumulasi menjadi produk dan model bisnis. perubahan yang mengganggu. Apakah rantai pemikiran dan penalaran logis dapat dikontrol, dan sejauh mana mereka dapat dikontrol dengan tepat, merupakan faktor paling kritis dalam proses perubahan kuantitatif menuju perubahan kualitatif.
Kemampuan Kontrol dan Kasus Aplikasi Spesifik
Berdasarkan kemampuan pengendalian AI generatif, kami membagi arah penerapan AI generatif yang paling sesuai saat ini dan dalam waktu dekat menjadi empat kategori, dan menggunakan gambar berikut untuk membandingkan kasus aplikasi tipikal di setiap kategori dengan penerapan AI generatif. berbagai tahap perkembangan saling terkait:
Alat Pembuatan Konten/Platform Konten
Alat pembuatan konten adalah skenario paling langsung dan tercepat untuk penerapan AI generatif. Dengan peningkatan kemampuan kontrol AI generatif, tugas pembuatan konten akan beralih dari pembuatan teks dan gambar sederhana ke pembuatan video, 3D, animasi, game, film, dan dunia virtual otomatis yang kompleks. Dengan bantuan AI, setiap orang biasa akan memiliki kemampuan yang awalnya hanya dimiliki oleh tim profesional dan alat profesional. Begitu keinginan kreatif orang biasa dilepaskan secara besar-besaran, kebutuhan tingkat tinggi untuk berbagi, melihat, membeli, dan bersosialisasi dalam bentuk konten baru pasti akan mendorong kelahiran, pengembangan, dan pertumbuhan platform konten generasi baru.
Otomasi Bisnis/Layanan Perusahaan
Karena alasan seperti keamanan data, penerapan pribadi, akurasi konten, dan kepatuhan, proses bisnis memiliki persyaratan yang sangat tinggi untuk pengendalian AI generatif. Area bisnis di mana AI generatif paling cocok saat ini dapat mencakup pembuatan konten dalam pemasaran dan antarmuka pengguna dalam e-commerce. Selain itu, AI generatif juga dapat sangat meningkatkan efisiensi bisnis dengan membuat kode perantara secara otomatis seperti SQL, mengumpulkan dan menganalisis data secara otomatis, membuat laporan secara otomatis, dan menghubungkan proses bisnis secara otomatis. Di masa mendatang, dengan peningkatan kemampuan pengendalian AI generatif, teknologi AI yang lebih mutakhir akan terserap dalam proses-proses utama seperti perencanaan, pengambilan keputusan, dan pengoptimalan dalam proses bisnis.
Asisten Pribadi/Asisten Profesional
Dalam kehidupan pribadi dan skenario kantor, AI generatif secara bertahap akan berfungsi sebagai berbagai bentuk "asisten" dan membangun ekosistem baru kolaborasi manusia-AI dalam beberapa tahun. Seberapa terkontrol AI generatif, pada dasarnya menentukan seberapa pintar asisten AI dalam kehidupan atau pekerjaan kita dan masalah apa yang dapat mereka bantu selesaikan. Setelah AI generatif memiliki level yang setara dengan sekretaris manusia, pengemudi, penerjemah, pengacara, dll. Dalam beberapa pekerjaan, asisten AI akan menjadi generasi baru produk elektronik populer yang menggantikan komputer dan ponsel.
Infrastruktur/Alat Pengembangan/OS/Mesin Pencari
Kemampuan pemrograman, kemampuan pemrosesan data, kemampuan desain sistem, dan kemampuan pemrosesan pengetahuan dari AI generatif akan memberikan konsep desain baru dan fungsi baru lintas zaman untuk alat pengembangan, database, mesin pencari, dan sistem operasi. Apakah sistem operasi dengan AI sebagai inti dan platform komputasi cerdas dengan AI sebagai inti dapat lahir di masa depan sepenuhnya bergantung pada seberapa tinggi kemampuan penalaran logis kompleks yang dapat dicapai oleh AI generatif.
Evolusi Kemampuan Aplikasi AI Multimodal
Dibandingkan dengan pembuatan teks sederhana dan pembuatan gambar, sistem multimodal termasuk suara, video, adegan 3D, animasi, dan alur cerita yang kompleks lebih sesuai dengan akal sehat manusia dan kebutuhan orisinal, dan jelas memiliki prospek aplikasi yang lebih luas dan berjangkauan jauh. Untuk status teknis dan prospek AI multimodal, silakan merujuk ke artikel lain dari penulis artikel ini:
Di era pasca-GPT, multimodalitas adalah peluang terbesar
Di bidang multimodalitas, kami yakin bahwa AI generatif masa kini dan masa depan akan berevolusi dan terakumulasi secara kasar sesuai dengan konteks yang ditunjukkan pada gambar di bawah, dan akan terus melahirkan aplikasi baru yang revolusioner, platform baru, dan bahkan model bisnis baru yang mengganggu:
Izin untuk menggunakan
Gambar dan konten teks dari semua roadmap aplikasi di atas dirilis oleh SeedV Lab di bawah lisensi CC BY 4.0. Atas dasar menunjukkan sumber aslinya (laboratorium SeedV), setiap orang bebas untuk menggunakan, memodifikasi, dan menerbitkan ulang.
Gambar peta jalan aplikasi di atas juga open source di lokasi berikut, selamat datang untuk mengunjungi (Anda dapat langsung mengklik [baca teks asli] di akhir artikel untuk mengunjungi):
github.com/SeedV/generative-ai-roadmap
Lihat Asli
Konten ini hanya untuk referensi, bukan ajakan atau tawaran. Tidak ada nasihat investasi, pajak, atau hukum yang diberikan. Lihat Penafian untuk pengungkapan risiko lebih lanjut.
Roadmap Aplikasi AI: Pengendalian adalah Roadmap Terkuat
Sumber: Semi-Cahaya
Pengarang: Wang Yonggang
Di mana skenario penerapan AI generatif
Teknologi AI generatif seperti Stable Diffusion dan ChatGPT telah menarik perhatian terbesar dari lingkaran modal ventura TI pada paruh pertama tahun 2023. Ketika kita pulih dari gelombang teknologi baru yang luar biasa dan mulai berpikir serius tentang skenario aplikasi seperti apa yang merupakan arah penerapan terbaik untuk AI generatif, banyak orang masih akan menemukan bahwa hubungan antara teknologi dan pasar itu rumit , sulit untuk memilah jalur terbaik untuk penerapan AI generatif:
Inti pemikiran terbesar di sini adalah:
Jelas, tidak disarankan untuk menganalisis prospek penerapan AI generatif hanya dari satu perspektif atau satu titik waktu. Apakah ada model pemikiran sederhana dan mudah digunakan yang menghubungkan pengembangan AI generatif?
Bangun model pemikiran seputar kemampuan kontrol
Kami percaya bahwa AI generatif adalah revolusi industri informasi yang dapat dibandingkan dengan komputasi desktop dan komputasi seluler, dan bahkan memiliki efek yang lebih subversif. Perubahan yang mengganggu tidak pernah dicapai dalam semalam, tetapi secara bertahap diwujudkan dengan pengembangan dan kemajuan berkelanjutan dari AI generatif. Jika Anda ingin melihat dengan jelas apa yang akan dibawa oleh produk baru, platform baru, pasar baru, dan peluang baru AI generatif, menurut kami ada jalur pemikiran yang sederhana dan mudah dipahami yang mudah untuk memandu pemilihan produk dan pemilihan proyek:
**Semakin terkontrol AI generatif, semakin mengganggu pasar dan industri! **
Jalur ini dapat dengan mudah diwakili oleh grafik:
Selama proses evolusi, pengendalian AI generatif kira-kira akan melalui enam tahap. Ambil pembuatan teks paling dasar sebagai contoh:
Fase 1: Tak Terkendali
Lebih dari 20 tahun yang lalu, model bahasa statistik berdasarkan algoritma N-gram juga dapat menghasilkan konten teks yang berkelanjutan. Namun, hasil yang dihasilkan sebagian besar tidak terkendali. Bentuk awal dari "AI generatif" seperti itu hampir tidak memiliki kemungkinan untuk diubah menjadi produk, apalagi menumbangkan pasar yang ada.
Fase 2: Arah umum dapat dikontrol
Dari pembuatan teks berbasis LSTM atau RNN hingga pembuatan teks GPT awal (seperti GPT-2), AI generatif secara bertahap memperoleh kemampuan untuk mendeskripsikan sepotong bahasa mirip manusia. Kemampuan mendeskripsikan pada tahap ini pada dasarnya dapat mencapai kalimat yang lancar, dan isinya kurang lebih sesuai dengan petunjuk yang diberikan oleh manusia.Namun, karena detail, struktur, atau logikanya tidak dapat dikendalikan, masih sulit untuk diubah menjadi produk yang benar-benar bermanfaat.
Fase 3: Struktur yang dapat dikontrol atau logika lokal
Dari GPT-3 hingga ChatGPT (GPT-3.5), untuk pertama kalinya, AI generatif memiliki kendali atas struktur dan logika lokal dari konten yang dihasilkan. Pembuatan teks dan percakapan multi-putaran adalah dua ekologi aplikasi yang khas pada periode ini. Yang pertama dapat mendukung skenario praktis seperti peringkasan artikel otomatis, pembuatan dokumen hukum, dan pembuatan salinan pemasaran, sedangkan yang terakhir dapat memenuhi beberapa kebutuhan pencarian percakapan, pembelajaran bahasa, layanan pelanggan yang cerdas, orang virtual, dan karakter permainan yang cerdas.
Fase 4: Rantai pemikiran awal dapat dikontrol
Dari GPT-3.5 ke GPT-4, kemampuan penalaran logis AI generatif telah meningkat secara signifikan. Untuk pertama kalinya, AI generatif memiliki kemampuan analitik yang kuat (seperti mengekstraksi data dari laporan berita dan meringkas tren), kemampuan kontrol (seperti mengubah bahasa manusia menjadi instruksi kontrol sistem yang kompleks), dan kemampuan penalaran logis awal (seperti menjawab pertanyaan matematika sederhana). , masalah logika). Konten teks yang dapat dihasilkan juga meluas ke teks terstruktur dan semi-terstruktur seperti data, tabel, kode, urutan instruksi, alur kerja, atau rangkaian alat. Ini secara langsung mengarah pada sejumlah besar alat dan sistem baru yang saat ini dicirikan oleh Copilot (secara harfiah diterjemahkan sebagai "copilot").
Fase 5: Penalaran logis yang kompleks dapat dikontrol
Tentu saja, saat GPT-4 saat ini menghasilkan teks, rantai pemikiran logis yang dapat dikendalikan masih dalam tahap awal. Jika semuanya berjalan dengan baik, manusia diharapkan untuk mengembangkan AI generatif generasi berikutnya yang dapat secara tepat mengontrol penalaran logis yang kompleks dalam waktu yang tidak lama lagi. AI semacam itu memiliki kemampuan penalaran logis tingkat lanjut seperti memori, pembelajaran, perencanaan, dan pengambilan keputusan. Kemampuan ini cukup untuk sepenuhnya menumbangkan interaksi manusia-komputer dalam beberapa dekade terakhir dan mendefinisikan kembali hubungan antara manusia dan komputer dalam skenario seperti alat efisiensi, platform konten, otomatisasi proses bisnis, robot, sistem operasi, dan perangkat pintar.
Fase 6: Aturan atau prinsip yang dapat dikontrol
Dari perspektif yang lebih maju, manifestasi pemikiran manusia tingkat tertinggi adalah: 1. Menemukan prinsip dan merumuskan aturan berdasarkan pemikiran induktif; 2. Menerapkan prinsip atau aturan pada skenario tertentu berdasarkan pemikiran deduktif. Bentuk evolusioner AI generatif yang ideal adalah mendekati cara berpikir manusia, menghasilkan aturan atau prinsip yang sebanding dengan pemikiran manusia, dan menerapkannya. Setelah mencapai "Kerajaan Kebebasan" di mana aturan atau prinsip dapat dikontrol, AI generatif akan memiliki kemampuan yang kuat untuk mengulangi dan meningkatkan dirinya sendiri, dan dapat merancang aturan sistem dan aturan dunia seperti manusia, dan bahkan melakukan penelitian ilmiah dengan ilmuwan manusia. .
Kemampuan Kontrol dan Arah Aplikasi Khas
Peningkatan pengendalian AI generatif telah membawa perluasan substansial dari bidang yang berlaku. Kami menggunakan gambar berikut untuk meringkas hubungan antara kemampuan kontrol dan arah aplikasi terbaik AI generatif pada berbagai tahap pengembangan:
Kemampuan Kontrol dan Kasus Aplikasi Spesifik
Berdasarkan kemampuan pengendalian AI generatif, kami membagi arah penerapan AI generatif yang paling sesuai saat ini dan dalam waktu dekat menjadi empat kategori, dan menggunakan gambar berikut untuk membandingkan kasus aplikasi tipikal di setiap kategori dengan penerapan AI generatif. berbagai tahap perkembangan saling terkait:
Alat pembuatan konten adalah skenario paling langsung dan tercepat untuk penerapan AI generatif. Dengan peningkatan kemampuan kontrol AI generatif, tugas pembuatan konten akan beralih dari pembuatan teks dan gambar sederhana ke pembuatan video, 3D, animasi, game, film, dan dunia virtual otomatis yang kompleks. Dengan bantuan AI, setiap orang biasa akan memiliki kemampuan yang awalnya hanya dimiliki oleh tim profesional dan alat profesional. Begitu keinginan kreatif orang biasa dilepaskan secara besar-besaran, kebutuhan tingkat tinggi untuk berbagi, melihat, membeli, dan bersosialisasi dalam bentuk konten baru pasti akan mendorong kelahiran, pengembangan, dan pertumbuhan platform konten generasi baru.
Otomasi Bisnis/Layanan Perusahaan
Karena alasan seperti keamanan data, penerapan pribadi, akurasi konten, dan kepatuhan, proses bisnis memiliki persyaratan yang sangat tinggi untuk pengendalian AI generatif. Area bisnis di mana AI generatif paling cocok saat ini dapat mencakup pembuatan konten dalam pemasaran dan antarmuka pengguna dalam e-commerce. Selain itu, AI generatif juga dapat sangat meningkatkan efisiensi bisnis dengan membuat kode perantara secara otomatis seperti SQL, mengumpulkan dan menganalisis data secara otomatis, membuat laporan secara otomatis, dan menghubungkan proses bisnis secara otomatis. Di masa mendatang, dengan peningkatan kemampuan pengendalian AI generatif, teknologi AI yang lebih mutakhir akan terserap dalam proses-proses utama seperti perencanaan, pengambilan keputusan, dan pengoptimalan dalam proses bisnis.
Asisten Pribadi/Asisten Profesional
Dalam kehidupan pribadi dan skenario kantor, AI generatif secara bertahap akan berfungsi sebagai berbagai bentuk "asisten" dan membangun ekosistem baru kolaborasi manusia-AI dalam beberapa tahun. Seberapa terkontrol AI generatif, pada dasarnya menentukan seberapa pintar asisten AI dalam kehidupan atau pekerjaan kita dan masalah apa yang dapat mereka bantu selesaikan. Setelah AI generatif memiliki level yang setara dengan sekretaris manusia, pengemudi, penerjemah, pengacara, dll. Dalam beberapa pekerjaan, asisten AI akan menjadi generasi baru produk elektronik populer yang menggantikan komputer dan ponsel.
Infrastruktur/Alat Pengembangan/OS/Mesin Pencari
Kemampuan pemrograman, kemampuan pemrosesan data, kemampuan desain sistem, dan kemampuan pemrosesan pengetahuan dari AI generatif akan memberikan konsep desain baru dan fungsi baru lintas zaman untuk alat pengembangan, database, mesin pencari, dan sistem operasi. Apakah sistem operasi dengan AI sebagai inti dan platform komputasi cerdas dengan AI sebagai inti dapat lahir di masa depan sepenuhnya bergantung pada seberapa tinggi kemampuan penalaran logis kompleks yang dapat dicapai oleh AI generatif.
Evolusi Kemampuan Aplikasi AI Multimodal
Dibandingkan dengan pembuatan teks sederhana dan pembuatan gambar, sistem multimodal termasuk suara, video, adegan 3D, animasi, dan alur cerita yang kompleks lebih sesuai dengan akal sehat manusia dan kebutuhan orisinal, dan jelas memiliki prospek aplikasi yang lebih luas dan berjangkauan jauh. Untuk status teknis dan prospek AI multimodal, silakan merujuk ke artikel lain dari penulis artikel ini:
Di era pasca-GPT, multimodalitas adalah peluang terbesar Di bidang multimodalitas, kami yakin bahwa AI generatif masa kini dan masa depan akan berevolusi dan terakumulasi secara kasar sesuai dengan konteks yang ditunjukkan pada gambar di bawah, dan akan terus melahirkan aplikasi baru yang revolusioner, platform baru, dan bahkan model bisnis baru yang mengganggu:
Gambar dan konten teks dari semua roadmap aplikasi di atas dirilis oleh SeedV Lab di bawah lisensi CC BY 4.0. Atas dasar menunjukkan sumber aslinya (laboratorium SeedV), setiap orang bebas untuk menggunakan, memodifikasi, dan menerbitkan ulang.
Gambar peta jalan aplikasi di atas juga open source di lokasi berikut, selamat datang untuk mengunjungi (Anda dapat langsung mengklik [baca teks asli] di akhir artikel untuk mengunjungi):
github.com/SeedV/generative-ai-roadmap