Wang Yonggang: SeedV Lab'ın Kurucusu ve CEO'su, Innovation Works AI Engineering Institute İcra Dekanı
Tong Chao: SeedV Lab'ın Kurucu Ortağı ve Baş Ürünü
Üretken yapay zekanın uygulama senaryoları nerede
Stable Diffusion ve ChatGPT gibi üretken yapay zeka teknolojileri, 2023'ün ilk yarısında BT risk sermayesi çemberinin en çok ilgisini çekti. Muhteşem yeni teknolojiler dalgasından kurtulduğumuzda ve üretken yapay zeka için en iyi uygulama yönergelerinin ne tür uygulama senaryoları olduğunu ciddi şekilde düşünmeye başladığımızda, birçok kişi teknoloji ile pazar arasındaki ilişkinin karmaşık olduğunu, anlaşılmasının zor olduğunu görecektir. üretken yapay zekanın uygulanması için en iyi yolu belirleyin:
Bir yatırımcı: Son birkaç ayda tüm öncü risk sermayesi kurumları seferber oldu ve çok meşguller.Herkesin peşinden koştuğu önde gelen dört beş büyük ölçekli model girişimcilik projesi dışında, diğer AIGC projeler belirsiz ve yatırım yapmaya cesaret edemiyorlar, AI uygulamalarının gelecekte nerede gelişeceğini bilmiyorum.
Bir analist: Önde gelen birkaç büyük ölçekli model proje, büyük yatırımlar yaptı ve yüksek riskler taşıyor; tüm B tarafı ve devlet tarafı uygulamaları, özel dağıtım ve özel verilerle sınırlıdır ve uzun bir döngüye sahiptir ve uygulanması zordur; çoğu C yan uygulamalar çok sığdır ve metin ve görüntü oluşturma projelerinin homojenliği ciddidir, bir veya iki iyi makaleden sonra bir iş kurmak yaygındır, ancak ekibin kendisi belirli uygulama yönünü anlayamaz. ..
Buradaki düşüncenin en büyük püf noktası şudur:
Çoğu insan hala bilinçaltında üretken yapay zekayı diyaloglar, makaleler ve resimler oluşturmak için bir dizi araç olarak düşünüyor. Bu klişeye göre: Bu şey yalnızca metin yazarlarının ve tasarımcıların verimliliği artırmasına yardımcı olabilir, buna nasıl yıkıcı bir değişiklik denebilir?
Üretken yapay zekanın yapay genel zekanın (AGI) şafağını gösterdiğine dair birçok işaret olsa da, kısa vadeli değer yargılarıyla sınırlanan insanlar her zaman şöyle der: ne olmuş yani? Görmek inanmaktır. Bugünün yapay zekası hala sohbet etmiyor, makaleler yazmıyor ve resim çizmiyor mu?
Açıkçası, üretici yapay zekanın uygulama olasılıklarını yalnızca tek bir perspektiften veya tek bir zaman noktasından analiz etmek tavsiye edilmez. Üretken yapay zekanın gelişimini birbirine bağlayan basit ve kullanımı kolay bir düşünme modeli var mı?
Kontrol edilebilirlik etrafında bir düşünme modeli oluşturun
Üretken yapay zekanın, masaüstü bilgi işlem ve mobil bilgi işlem ile karşılaştırılabilecek ve hatta daha yıkıcı bir etkiye sahip olan bir bilgi endüstrisi devrimi olduğuna inanıyoruz. Yıkıcı değişiklikler asla bir gecede elde edilmez, ancak üretken yapay zekanın sürekli gelişimi ve ilerlemesiyle kademeli olarak gerçekleştirilir. Üretken yapay zekanın hangi yeni ürünleri, yeni platformları, yeni pazarları ve yeni fırsatları getireceğini net bir şekilde görmek istiyorsanız, ürün seçimine ve proje seçimine rehberlik edebilecek basit ve anlaşılması kolay bir düşünme yolu olduğunu düşünüyoruz:
**Üretken yapay zeka ne kadar kontrol edilebilirse, pazar ve sektör için o kadar yıkıcı olacaktır! **
Bu yol basitçe bir grafikle gösterilebilir:
Üretken yapay zekanın üretilen içerik üzerindeki kontrol edilebilirliği gelişmeye devam ettikçe, üretken yapay zeka için geçerli uygulama senaryoları genişlemeye ve derinleşmeye devam edecek. Niceliksel değişim niteliksel değişikliğe yol açar. Etki alanı eşiği aşıldığında, üretken yapay zeka mevcut ürün ekolojisini tamamen değiştirebilir ve ürünleri gerçekten akıllı öğelerle donatabilir.
Evrim sürecinde, üretici yapay zekanın kontrol edilebilirliği kabaca altı aşamadan geçecek. Örnek olarak en temel metin oluşturmayı ele alalım:
Aşama 1: Kontrol Edilemez
20 yılı aşkın bir süre önce, N-gram algoritmasına dayalı istatistiksel dil modeli de sürekli metin içeriği üretebiliyordu. Bununla birlikte, ortaya çıkan sonuçlar büyük ölçüde kontrol edilemez. Böylesine erken bir "üretken yapay zeka" biçiminin, mevcut pazarı alt üst etmek şöyle dursun, ürünlere dönüştürülme olasılığı bile neredeyse yok.
Aşama 2: Genel yön kontrol edilebilir
Üretken yapay zeka, LSTM veya RNN tabanlı metin oluşturmadan erken GPT (GPT-2 gibi) metin oluşturmaya kadar, yavaş yavaş insan benzeri bir dil parçasını tanımlama becerisi kazandı. Bu aşamada betimleme yeteneği temel olarak akıcı cümleler kurabilmekte ve içerik kabaca insan tarafından verilen komutlara uymaktadır, ancak detaylar, yapı veya mantık kontrol edilemez olduğu için yine de gerçekten kullanışlı bir ürüne dönüşmesi zordur.
Aşama 3: Kontrol edilebilir yapı veya yerel mantık
GPT-3'ten ChatGPT'ye (GPT-3.5) ilk kez, üretken yapay zeka, oluşturulan içeriğin yapısı ve yerel mantığı üzerinde kontrole sahip. Metin oluşturma ve çok yönlü konuşmalar, bu dönemde iki tipik uygulama ekolojisidir. İlki, otomatik makale özetleme, yasal belge oluşturma ve pazarlama kopyası oluşturma gibi pratik senaryoları destekleyebilirken, ikincisi konuşma arama, dil öğrenme, akıllı müşteri hizmetleri, sanal insanlar ve akıllı oyun karakterlerinin bazı ihtiyaçlarını karşılayabilir.
Aşama 4: Ön düşünce zinciri kontrol edilebilir
GPT-3.5'ten GPT-4'e, üretken yapay zekanın mantıksal akıl yürütme yeteneği önemli ölçüde iyileştirildi. Üretken yapay zeka ilk kez güçlü analitik yeteneklere (haber raporlarından veri çıkarma ve trendleri özetleme gibi), kontrol yeteneklerine (insan dilini karmaşık sistem kontrol talimatlarına dönüştürmek gibi) ve ön mantıksal akıl yürütme yeteneklerine (matematikle ilgili basit soruları yanıtlamak gibi) sahiptir. , mantık sorunları). Üretilebilen metin içeriği, veriler, tablolar, kodlar, talimat dizileri, iş akışları veya araç zincirleri gibi yapılandırılmış ve yarı yapılandırılmış metinleri de kapsar. Bu doğrudan, günümüzde Copilot (kelimenin tam anlamıyla "yardımcı pilot" olarak çevrilmiştir) ile karakterize edilen çok sayıda yeni araç ve sistemin ortaya çıkmasına yol açtı.
Aşama 5: Karmaşık mantıksal akıl yürütme kontrol edilebilir
Elbette, günümüzün GPT-4'ü metin ürettiğinde, kontrol edilebilen mantıksal düşünme zinciri henüz emekleme aşamasındadır. Her şey yolunda giderse, insanların çok da uzak olmayan bir gelecekte karmaşık mantıksal muhakemeyi tam olarak kontrol edebilen yeni nesil üretken bir yapay zeka geliştirmesi bekleniyor. Bu tür yapay zeka, hafıza, öğrenme, planlama ve karar verme gibi gelişmiş mantıksal akıl yürütme yeteneklerine sahiptir. Bu yetenekler, son on yıllardaki insan-bilgisayar etkileşimini tamamen alt üst etmeye ve verimlilik araçları, içerik platformları, iş süreci otomasyonu, robotlar, işletim sistemleri ve akıllı cihazlar gibi senaryolarda insanlar ve bilgisayarlar arasındaki ilişkiyi yeniden tanımlamaya yeterlidir.
Aşama 6: Kontrol edilebilir kurallar veya ilkeler
Daha ileriye dönük bir bakış açısından, insan düşüncesinin en üst düzey tezahürleri şunlardır: 1. Tümevarımsal düşünmeye dayalı ilkeleri keşfedin ve kuralları formüle edin 2. Tümdengelimli düşünceye dayalı belirli senaryolara ilke veya kurallar uygulayın. Üretken yapay zekanın ideal evrimsel biçimi, insan düşünme biçimine yaklaşmak, insan düşüncesiyle karşılaştırılabilir kurallar veya ilkeler oluşturmak ve bunları uygulamaktır. Üretken yapay zeka, kuralların veya ilkelerin kontrol edilebilir olduğu "Özgürlük Krallığına" ulaştığında, kendini yineleme ve geliştirme konusunda güçlü bir yeteneğe sahip olacak ve insanlar gibi sistem kuralları ve dünya kuralları tasarlayabilecek ve hatta insan bilim insanlarıyla bilimsel araştırmalar yürütebilecektir. .
Kontrol edilebilirlik ve Tipik Uygulama Yönü
Üretken yapay zekanın kontrol edilebilirliğinin iyileştirilmesi, uygulanabilir alanda önemli bir genişleme sağlamıştır. Farklı geliştirme aşamalarında üretken yapay zekanın kontrol edilebilirliği ile en iyi uygulama yönü arasındaki ilişkiyi özetlemek için aşağıdaki şekli kullanıyoruz:
Kontrol edilebilirliğe dayalı olarak, geliştirmenin her aşamasında, üretken yapay zeka tarafından desteklenen uygulama yönergeleri, basit ve yerel ihtiyaçları karşılamaktan, etki alanı ve platform ihtiyaçlarını karşılamak için kademeli olarak gelişmeye ve nihayet ürün ve iş modelinde birikmeye kadar genişlemeye ve derinleşmeye devam ediyor. yıkıcı değişiklik Düşünme zincirinin ve mantıksal akıl yürütmenin kontrol edilebilir olup olmadığı ve ne ölçüde hassas bir şekilde kontrol edilebildiği, niceliksel değişimden niteliksel değişime geçiş sürecindeki en kritik faktörlerdir.
Kontrol Edilebilirlik ve Özel Uygulama Durumları
Üretken yapay zekanın kontrol edilebilirliğine bağlı olarak, bugün ve yakın gelecekte üretken yapay zekanın en uygun uygulama yönlerini dört kategoriye ayırıyoruz ve her kategorideki tipik uygulama durumlarını üretken yapay zeka uygulamasıyla karşılaştırmak için aşağıdaki şekli kullanıyoruz. farklı gelişim aşamaları birbiriyle bağlantılıdır:
İçerik Oluşturma Aracı/İçerik Platformu
İçerik oluşturma araçları, üretken yapay zekanın uygulanması için en doğrudan ve en hızlı senaryodur. Üretken yapay zekanın kontrol edilebilirliğinin iyileştirilmesiyle, içerik oluşturma görevleri basit metin ve görüntü oluşturmadan videoların, 3B'nin, animasyonların, oyunların, filmlerin ve sanal dünyaların karmaşık otomatik oluşturulmasına geçiş yapacaktır. Yapay zekanın yardımıyla, her sıradan insan, başlangıçta yalnızca profesyonel ekiplere ve profesyonel araçlara ait olan yeteneklere sahip olacak. Sıradan insanların yaratıcı arzusu büyük ölçüde serbest bırakıldığında, yeni içerik formlarında paylaşma, görüntüleme, satın alma ve sosyalleşmeye yönelik üst düzey ihtiyaçlar, kesinlikle yeni nesil içerik platformlarının doğuşunu, gelişimini ve büyümesini yönlendirecektir.
İşletme Otomasyonu/Kurum Hizmetleri
Veri güvenliği, özel dağıtım, içerik doğruluğu ve uyumluluk gibi nedenlerle iş süreçleri, üretken yapay zekanın kontrol edilebilirliği için çok yüksek gereksinimlere sahiptir. Üretken yapay zekanın günümüzde en uygun olduğu iş alanları, pazarlamada içerik oluşturma ve e-ticarette kullanıcı arayüzlerini içerebilir. Buna ek olarak üretken yapay zeka, SQL gibi ara kodları otomatik olarak oluşturarak, verileri otomatik olarak toplayıp analiz ederek, otomatik olarak raporlar oluşturarak ve iş süreçlerini otomatik olarak birbirine bağlayarak iş verimliliğini büyük ölçüde artırabilir. Gelecekte, üretken yapay zekanın kontrol edilebilirliğinin iyileştirilmesiyle, iş süreçlerinde planlama, karar verme ve optimizasyon gibi kilit süreçlerde daha ileri teknoloji yapay zeka teknolojileri kullanılacaktır.
Kişisel Asistan/Profesyonel Asistan
Kişisel yaşam ve ofis senaryolarında, üretken yapay zeka kademeli olarak çeşitli "asistan" biçimleri olarak hizmet edecek ve birkaç yıl içinde yeni bir insan-yapay zeka işbirliği ekosistemi kuracak. Üretken yapay zekanın ne kadar kontrol edilebilir olduğu, temelde hayatımızdaki veya işimizdeki yapay zeka yardımcılarının ne kadar akıllı olduğunu ve hangi sorunları çözmemize yardımcı olabileceğini belirler. Üretken yapay zeka, bazı işlerde insan sekreterler, şoförler, tercümanlar, avukatlar vb. ile eşdeğer bir seviyeye geldiğinde, yapay zeka asistanları bilgisayarların ve cep telefonlarının yerini alan yeni nesil popüler elektronik ürünler haline gelecek.
Altyapı/Geliştirme Araçları/OS/Arama Motorları
Üretken yapay zekanın programlama yetenekleri, veri işleme yetenekleri, sistem tasarımı yetenekleri ve bilgi işleme yetenekleri, geliştirme araçları, veritabanları, arama motorları ve işletim sistemleri için yeni tasarım konseptleri ve çağlar arası yeni işlevler sağlayacaktır. Çekirdek olarak yapay zekaya sahip bir işletim sisteminin ve çekirdek olarak yapay zekaya sahip akıllı bir bilgi işlem platformunun gelecekte doğup doğmayacağı tamamen üretken yapay zekanın karmaşık mantıksal akıl yürütme yeteneğinin ne kadar yükseğe ulaşabileceğine bağlıdır.
Çok Modlu Yapay Zekanın Uygulama Yeteneği Gelişimi
Basit metin oluşturma ve görüntü oluşturma ile karşılaştırıldığında, ses, video, 3B sahneler, animasyon ve karmaşık hikaye dizileri içeren çok modlu sistemler, insan sağduyusu ve orijinal ihtiyaçları ile daha uyumludur ve açıkça daha geniş ve geniş kapsamlı uygulama beklentilerine sahiptir. Çok modlu yapay zekanın teknik durumu ve beklentileri için lütfen bu makalenin yazarının başka bir makalesine bakın:
GPT sonrası dönemde multimodalite en büyük fırsattır
Multimodalite alanında, bugünün ve geleceğin üretken yapay zekasının aşağıdaki şekilde gösterilen bağlama göre gelişip birikeceğine ve devrim niteliğinde yeni uygulamalar, yeni platformlar ve hatta yıkıcı yeni iş modelleri doğurmaya devam edeceğine inanıyoruz:
Kullanım izni
Yukarıdaki tüm uygulama yol haritalarının resimleri ve metin içeriği, SeedV Lab tarafından CC BY 4.0 lisansı altında yayınlanmaktadır. Orijinal kaynağı (SeedV laboratuvarı) belirtme temelinde, herkes kullanmakta, değiştirmekte ve yeniden yayınlamakta özgürdür.
Yukarıdaki uygulama yol haritasının resimleri de aşağıdaki konumlarda açık kaynaktır, ziyarete hoş geldiniz (ziyaret etmek için makalenin sonundaki [orijinal metni oku]'ya doğrudan tıklayabilirsiniz):
github.com/SeedV/generative-ai-roadmap
View Original
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
Yapay Zeka Uygulama Yol Haritası: Kontrol edilebilirlik, En Güçlü Yol Haritasıdır
Kaynak: Yarı Hafif
Yazar: Wang Yonggang
Üretken yapay zekanın uygulama senaryoları nerede
Stable Diffusion ve ChatGPT gibi üretken yapay zeka teknolojileri, 2023'ün ilk yarısında BT risk sermayesi çemberinin en çok ilgisini çekti. Muhteşem yeni teknolojiler dalgasından kurtulduğumuzda ve üretken yapay zeka için en iyi uygulama yönergelerinin ne tür uygulama senaryoları olduğunu ciddi şekilde düşünmeye başladığımızda, birçok kişi teknoloji ile pazar arasındaki ilişkinin karmaşık olduğunu, anlaşılmasının zor olduğunu görecektir. üretken yapay zekanın uygulanması için en iyi yolu belirleyin:
Buradaki düşüncenin en büyük püf noktası şudur:
Açıkçası, üretici yapay zekanın uygulama olasılıklarını yalnızca tek bir perspektiften veya tek bir zaman noktasından analiz etmek tavsiye edilmez. Üretken yapay zekanın gelişimini birbirine bağlayan basit ve kullanımı kolay bir düşünme modeli var mı?
Kontrol edilebilirlik etrafında bir düşünme modeli oluşturun
Üretken yapay zekanın, masaüstü bilgi işlem ve mobil bilgi işlem ile karşılaştırılabilecek ve hatta daha yıkıcı bir etkiye sahip olan bir bilgi endüstrisi devrimi olduğuna inanıyoruz. Yıkıcı değişiklikler asla bir gecede elde edilmez, ancak üretken yapay zekanın sürekli gelişimi ve ilerlemesiyle kademeli olarak gerçekleştirilir. Üretken yapay zekanın hangi yeni ürünleri, yeni platformları, yeni pazarları ve yeni fırsatları getireceğini net bir şekilde görmek istiyorsanız, ürün seçimine ve proje seçimine rehberlik edebilecek basit ve anlaşılması kolay bir düşünme yolu olduğunu düşünüyoruz:
**Üretken yapay zeka ne kadar kontrol edilebilirse, pazar ve sektör için o kadar yıkıcı olacaktır! **
Bu yol basitçe bir grafikle gösterilebilir:
Evrim sürecinde, üretici yapay zekanın kontrol edilebilirliği kabaca altı aşamadan geçecek. Örnek olarak en temel metin oluşturmayı ele alalım:
Aşama 1: Kontrol Edilemez
20 yılı aşkın bir süre önce, N-gram algoritmasına dayalı istatistiksel dil modeli de sürekli metin içeriği üretebiliyordu. Bununla birlikte, ortaya çıkan sonuçlar büyük ölçüde kontrol edilemez. Böylesine erken bir "üretken yapay zeka" biçiminin, mevcut pazarı alt üst etmek şöyle dursun, ürünlere dönüştürülme olasılığı bile neredeyse yok.
Aşama 2: Genel yön kontrol edilebilir
Üretken yapay zeka, LSTM veya RNN tabanlı metin oluşturmadan erken GPT (GPT-2 gibi) metin oluşturmaya kadar, yavaş yavaş insan benzeri bir dil parçasını tanımlama becerisi kazandı. Bu aşamada betimleme yeteneği temel olarak akıcı cümleler kurabilmekte ve içerik kabaca insan tarafından verilen komutlara uymaktadır, ancak detaylar, yapı veya mantık kontrol edilemez olduğu için yine de gerçekten kullanışlı bir ürüne dönüşmesi zordur.
Aşama 3: Kontrol edilebilir yapı veya yerel mantık
GPT-3'ten ChatGPT'ye (GPT-3.5) ilk kez, üretken yapay zeka, oluşturulan içeriğin yapısı ve yerel mantığı üzerinde kontrole sahip. Metin oluşturma ve çok yönlü konuşmalar, bu dönemde iki tipik uygulama ekolojisidir. İlki, otomatik makale özetleme, yasal belge oluşturma ve pazarlama kopyası oluşturma gibi pratik senaryoları destekleyebilirken, ikincisi konuşma arama, dil öğrenme, akıllı müşteri hizmetleri, sanal insanlar ve akıllı oyun karakterlerinin bazı ihtiyaçlarını karşılayabilir.
Aşama 4: Ön düşünce zinciri kontrol edilebilir
GPT-3.5'ten GPT-4'e, üretken yapay zekanın mantıksal akıl yürütme yeteneği önemli ölçüde iyileştirildi. Üretken yapay zeka ilk kez güçlü analitik yeteneklere (haber raporlarından veri çıkarma ve trendleri özetleme gibi), kontrol yeteneklerine (insan dilini karmaşık sistem kontrol talimatlarına dönüştürmek gibi) ve ön mantıksal akıl yürütme yeteneklerine (matematikle ilgili basit soruları yanıtlamak gibi) sahiptir. , mantık sorunları). Üretilebilen metin içeriği, veriler, tablolar, kodlar, talimat dizileri, iş akışları veya araç zincirleri gibi yapılandırılmış ve yarı yapılandırılmış metinleri de kapsar. Bu doğrudan, günümüzde Copilot (kelimenin tam anlamıyla "yardımcı pilot" olarak çevrilmiştir) ile karakterize edilen çok sayıda yeni araç ve sistemin ortaya çıkmasına yol açtı.
Aşama 5: Karmaşık mantıksal akıl yürütme kontrol edilebilir
Elbette, günümüzün GPT-4'ü metin ürettiğinde, kontrol edilebilen mantıksal düşünme zinciri henüz emekleme aşamasındadır. Her şey yolunda giderse, insanların çok da uzak olmayan bir gelecekte karmaşık mantıksal muhakemeyi tam olarak kontrol edebilen yeni nesil üretken bir yapay zeka geliştirmesi bekleniyor. Bu tür yapay zeka, hafıza, öğrenme, planlama ve karar verme gibi gelişmiş mantıksal akıl yürütme yeteneklerine sahiptir. Bu yetenekler, son on yıllardaki insan-bilgisayar etkileşimini tamamen alt üst etmeye ve verimlilik araçları, içerik platformları, iş süreci otomasyonu, robotlar, işletim sistemleri ve akıllı cihazlar gibi senaryolarda insanlar ve bilgisayarlar arasındaki ilişkiyi yeniden tanımlamaya yeterlidir.
Aşama 6: Kontrol edilebilir kurallar veya ilkeler
Daha ileriye dönük bir bakış açısından, insan düşüncesinin en üst düzey tezahürleri şunlardır: 1. Tümevarımsal düşünmeye dayalı ilkeleri keşfedin ve kuralları formüle edin 2. Tümdengelimli düşünceye dayalı belirli senaryolara ilke veya kurallar uygulayın. Üretken yapay zekanın ideal evrimsel biçimi, insan düşünme biçimine yaklaşmak, insan düşüncesiyle karşılaştırılabilir kurallar veya ilkeler oluşturmak ve bunları uygulamaktır. Üretken yapay zeka, kuralların veya ilkelerin kontrol edilebilir olduğu "Özgürlük Krallığına" ulaştığında, kendini yineleme ve geliştirme konusunda güçlü bir yeteneğe sahip olacak ve insanlar gibi sistem kuralları ve dünya kuralları tasarlayabilecek ve hatta insan bilim insanlarıyla bilimsel araştırmalar yürütebilecektir. .
Kontrol edilebilirlik ve Tipik Uygulama Yönü
Üretken yapay zekanın kontrol edilebilirliğinin iyileştirilmesi, uygulanabilir alanda önemli bir genişleme sağlamıştır. Farklı geliştirme aşamalarında üretken yapay zekanın kontrol edilebilirliği ile en iyi uygulama yönü arasındaki ilişkiyi özetlemek için aşağıdaki şekli kullanıyoruz:
Kontrol Edilebilirlik ve Özel Uygulama Durumları
Üretken yapay zekanın kontrol edilebilirliğine bağlı olarak, bugün ve yakın gelecekte üretken yapay zekanın en uygun uygulama yönlerini dört kategoriye ayırıyoruz ve her kategorideki tipik uygulama durumlarını üretken yapay zeka uygulamasıyla karşılaştırmak için aşağıdaki şekli kullanıyoruz. farklı gelişim aşamaları birbiriyle bağlantılıdır:
İçerik oluşturma araçları, üretken yapay zekanın uygulanması için en doğrudan ve en hızlı senaryodur. Üretken yapay zekanın kontrol edilebilirliğinin iyileştirilmesiyle, içerik oluşturma görevleri basit metin ve görüntü oluşturmadan videoların, 3B'nin, animasyonların, oyunların, filmlerin ve sanal dünyaların karmaşık otomatik oluşturulmasına geçiş yapacaktır. Yapay zekanın yardımıyla, her sıradan insan, başlangıçta yalnızca profesyonel ekiplere ve profesyonel araçlara ait olan yeteneklere sahip olacak. Sıradan insanların yaratıcı arzusu büyük ölçüde serbest bırakıldığında, yeni içerik formlarında paylaşma, görüntüleme, satın alma ve sosyalleşmeye yönelik üst düzey ihtiyaçlar, kesinlikle yeni nesil içerik platformlarının doğuşunu, gelişimini ve büyümesini yönlendirecektir.
İşletme Otomasyonu/Kurum Hizmetleri
Veri güvenliği, özel dağıtım, içerik doğruluğu ve uyumluluk gibi nedenlerle iş süreçleri, üretken yapay zekanın kontrol edilebilirliği için çok yüksek gereksinimlere sahiptir. Üretken yapay zekanın günümüzde en uygun olduğu iş alanları, pazarlamada içerik oluşturma ve e-ticarette kullanıcı arayüzlerini içerebilir. Buna ek olarak üretken yapay zeka, SQL gibi ara kodları otomatik olarak oluşturarak, verileri otomatik olarak toplayıp analiz ederek, otomatik olarak raporlar oluşturarak ve iş süreçlerini otomatik olarak birbirine bağlayarak iş verimliliğini büyük ölçüde artırabilir. Gelecekte, üretken yapay zekanın kontrol edilebilirliğinin iyileştirilmesiyle, iş süreçlerinde planlama, karar verme ve optimizasyon gibi kilit süreçlerde daha ileri teknoloji yapay zeka teknolojileri kullanılacaktır.
Kişisel Asistan/Profesyonel Asistan
Kişisel yaşam ve ofis senaryolarında, üretken yapay zeka kademeli olarak çeşitli "asistan" biçimleri olarak hizmet edecek ve birkaç yıl içinde yeni bir insan-yapay zeka işbirliği ekosistemi kuracak. Üretken yapay zekanın ne kadar kontrol edilebilir olduğu, temelde hayatımızdaki veya işimizdeki yapay zeka yardımcılarının ne kadar akıllı olduğunu ve hangi sorunları çözmemize yardımcı olabileceğini belirler. Üretken yapay zeka, bazı işlerde insan sekreterler, şoförler, tercümanlar, avukatlar vb. ile eşdeğer bir seviyeye geldiğinde, yapay zeka asistanları bilgisayarların ve cep telefonlarının yerini alan yeni nesil popüler elektronik ürünler haline gelecek.
Altyapı/Geliştirme Araçları/OS/Arama Motorları
Üretken yapay zekanın programlama yetenekleri, veri işleme yetenekleri, sistem tasarımı yetenekleri ve bilgi işleme yetenekleri, geliştirme araçları, veritabanları, arama motorları ve işletim sistemleri için yeni tasarım konseptleri ve çağlar arası yeni işlevler sağlayacaktır. Çekirdek olarak yapay zekaya sahip bir işletim sisteminin ve çekirdek olarak yapay zekaya sahip akıllı bir bilgi işlem platformunun gelecekte doğup doğmayacağı tamamen üretken yapay zekanın karmaşık mantıksal akıl yürütme yeteneğinin ne kadar yükseğe ulaşabileceğine bağlıdır.
Çok Modlu Yapay Zekanın Uygulama Yeteneği Gelişimi
Basit metin oluşturma ve görüntü oluşturma ile karşılaştırıldığında, ses, video, 3B sahneler, animasyon ve karmaşık hikaye dizileri içeren çok modlu sistemler, insan sağduyusu ve orijinal ihtiyaçları ile daha uyumludur ve açıkça daha geniş ve geniş kapsamlı uygulama beklentilerine sahiptir. Çok modlu yapay zekanın teknik durumu ve beklentileri için lütfen bu makalenin yazarının başka bir makalesine bakın:
GPT sonrası dönemde multimodalite en büyük fırsattır Multimodalite alanında, bugünün ve geleceğin üretken yapay zekasının aşağıdaki şekilde gösterilen bağlama göre gelişip birikeceğine ve devrim niteliğinde yeni uygulamalar, yeni platformlar ve hatta yıkıcı yeni iş modelleri doğurmaya devam edeceğine inanıyoruz:
Yukarıdaki tüm uygulama yol haritalarının resimleri ve metin içeriği, SeedV Lab tarafından CC BY 4.0 lisansı altında yayınlanmaktadır. Orijinal kaynağı (SeedV laboratuvarı) belirtme temelinde, herkes kullanmakta, değiştirmekte ve yeniden yayınlamakta özgürdür.
Yukarıdaki uygulama yol haritasının resimleri de aşağıdaki konumlarda açık kaynaktır, ziyarete hoş geldiniz (ziyaret etmek için makalenin sonundaki [orijinal metni oku]'ya doğrudan tıklayabilirsiniz):
github.com/SeedV/generative-ai-roadmap