Autor: Júlio Martins.
W świecie w coraz większym stopniu napędzanym technologią sztuczna inteligencja generacyjna (GIA) stała się muzą innowacji, kształtując i redefiniując sposób, w jaki wchodzimy w interakcję z informacjami. Jednak na horyzoncie IAG zbiera się burza, która zapowiada, że dni jej świetności, przynajmniej w scentralizowanej formie, jaką znamy dzisiaj, mogą być policzone.
Sednem tego wyzwania nie są wrodzone możliwości IAG, ale raczej pilna potrzeba rynku natychmiastowej reakcji i nieustannego poszukiwania wydajności. W kontekście rewolucji technologicznej Edge Computing jawi się jako element fundamentalnyzdolne do przekształcenia krajobrazu IAG, niosąc ze sobą nie tylko prędkość przetwarzania, ale radykalną transformację sposobu zarządzania sztuczną inteligencją i, głównie, jej stosowania w biznesie.
Generatywna sztuczna inteligencja: podróż poza wyobraźnię
Zanim zagłębimy się w zawiłości przetwarzania brzegowego, konieczne jest zrozumienie, o co toczy się gra. Generatywna sztuczna inteligencja, jak sama nazwa wskazuje, jest siłą napędową tworzenia autonomicznych i kreatywnych treści.
Podczas gdy tradycyjna sztuczna inteligencja koncentruje się na konkretnych zadaniach i rozwiązywaniu problemów w oparciu o dane historyczne, IAG idzie dalej, wyruszając w podróż w kierunku autonomicznego i kreatywnego generowania treści. To różnica pomiędzy podążaniem za istniejącymi wzorcami a tworzeniem nowych paradygmatów, wprowadzaniem wymiaru oryginalności w możliwości sztucznej inteligencji.
Różnica między sztuczną inteligencją a IAG polega na zakresie i charakterze ich zastosowań. Podczas gdy sztuczna inteligencja obejmuje różnorodny zakres funkcjonalności, od rozpoznawania wzorców po uczenie maszynowe, IAG przoduje w autonomicznym generowaniu nowych danych, przekraczając ograniczenia prostego replikowania przeszłych wzorców. To właśnie ten skok w kierunku kreatywności i oryginalności wyróżnia IAG, otwierając drzwi do innowacyjnych i nieprzewidywalnych rozwiązań.
Edge Computing: rewolucja w granicach sieci
Odpowiedź na pragnienie szybkości IAG nie leży w centrum ogromnej mocy obliczeniowej, ale na obrzeżach, obrzeżach cyfrowego ekosystemu. Edge Computing, o czym pisałem w poprzednich artykułach, reprezentuje nową erę, w której przetwarzanie odbywa się lokalnie, blisko urządzeń i czujników, eliminując zależność od odległych centrów danych.
Ta subtelna zmiana w architekturze obliczeniowej nie tylko zmniejsza opóźnienia, ale umożliwia stosowanie sztucznej inteligencji w sposób zwinny i responsywny, spełniając rosnące zapotrzebowanie na czas rzeczywisty.
Dzięki Edge Computing złożone modele IAG, które wcześniej były ograniczone do chmury, mogą działać lokalnie, reagując na chwilowe wymagania z niespotykaną dotąd zręcznością i szybkością.
Applied IAG: kreatywna sztuczna inteligencja i przetwarzanie brzegowe w świecie biznesu
Prawdą jest, że modele AI są już szeroko rozpowszechnione na kilku rynkach. Na przykład w przemyśle inteligentne kamery rozpoznają wzorce i identyfikują rozbieżności. Algorytmy uczenia maszynowego uczą się na podstawie zebranych danych i są w stanie identyfikować wzorce i przewidywać zdarzenia, zanim w ogóle one nastąpią.
Po co więc to całe zamieszanie wokół IAG? Odpowiedź jest prosta: IAG dodaje możliwość generowania „rozwiązań”, zamiast po prostu odtwarzać „wzorce”.
Wyobraźmy sobie fizyczny kontekst handlu detalicznego, w którym sieć sklepów z modą wdraża generatywną sztuczną inteligencję (IAG), aby zapewnić klientom w czasie rzeczywistym spersonalizowane i unikalne doświadczenia zakupowe.
Systemy rozpoznawania twarzy i czujniki w sklepach identyfikują klientów wchodzących. Dane dotyczące wcześniejszych preferencji zakupowych, historii przeglądania online i informacji demograficznych są szybko gromadzone i przetwarzane za pomocą Edge Computing.
Modelka IAG, przeszkolona z rozumienia najnowszych trendów w modzie, indywidualnych stylów i preferencji klientów, na podstawie zebranych danych generuje natychmiastowe rekomendacje produktów. IAG bierze pod uwagę nie tylko wcześniejsze zakupy, ale także uwzględnia aktualnie modne elementy mody.
Interaktywne ekrany w strategicznych punktach sklepu wyświetlają spersonalizowane rekomendacje dla klientów. IAG tworzy spersonalizowane reklamy i dostosowuje rekomendacje w czasie rzeczywistym, gdy klienci wchodzą w interakcję z produktami, oraz zapewnia natychmiastową informację zwrotną na temat ich preferencji.
Na podstawie interakcji z klientami i rekomendacji IAG sklep może dostarczać spersonalizowane oferty i rabaty w czasie rzeczywistym. Tworzy to atrakcyjniejsze środowisko zakupowe i zachęca do eksperymentowania z produktami proponowanymi przez IAG.
Aplikacja IAG nie tylko personalizuje doświadczenia zakupowe, ale tworzy niepowtarzalną podróż dla każdego klienta. Dostosowując rekomendacje i oferty, tworząc treści w czasie rzeczywistym, sklep oferuje ekskluzywne i angażujące doświadczenie, wykraczające poza tradycyjne oczekiwania.
Projektowanie jutra: jaka jest przyszłość technologii?
Gdy IAG jest świadkiem zmierzchu pewnej epoki, Edge Computing wyłania się jako nieoczekiwany bohater narracji technologicznej. Symbioza tych dwóch sił powoduje rewolucję w praktycznym zastosowaniu sztucznej inteligencji w biznesie. Przyszłość przewiduje erę, w której kreatywność spotyka się z natychmiastowością, w której innowacja nie czeka, ale pojawia się tu i teraz.
Żegnając się ze starymi paradygmatami, witamy erę, w której sztuczna inteligencja ma charakter nie tylko generatywny, ale natychmiastowy, na nowo definiując to, co jest możliwe, a także „w jaki sposób” można to osiągnąć.
Tomorrow zostało zaprojektowane na wzór konwergencji między generatywną sztuczną inteligencją a przetwarzaniem brzegowym, co stanowi połączenie kreatywności i szybkości, które ukształtują przyszłość i na zawsze zmodyfikują modele, które znamy dzisiaj.
****
Júlio Martins jest dyrektorem ds. innowacji w Roost, firmie technologicznej specjalizującej się w rozwiązaniach Edge Computing.
