生成 AI についての 3 つの紹介
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デジタル環境は常に変化しており、その最前線にあります。 デジタルトランスフォーメーション 立っています 生成AI。この記事ではスタートアップから ショップ・メタ・コンサルト 創始者ピーター・ショップがジェネレーティブの起源と意味を語る 人工知能 そして3つをプレゼント 参入シナリオ 迅速かつ簡単に導入できる企業向け。彼と一緒に メタビジネスツイン (MBT) 彼は実際の応用例を紹介します。
コンテンツ
生成人工知能の基礎
なぜ現在、人工知能 (AI) についてこれほど誇大宣伝が行われているのでしょうか?また、人工知能 (AI) が何年も前から存在しているにもかかわらず、それは正当化されるのでしょうか?その理由は、土俵がAIだからだ。 2017以来 根本的に変わりました。その年、Transformer アーキテクチャは、「必要なのは注意だけ」という画期的な論文で発表されました (Vaswani、Ashish ら)。
この 変圧器のアーキテクチャは今や世界的に有名になり、多くの現代の AI システムのバックボーンとなっています。とりわけ、インターネット上で公的にアクセス可能な知識のほぼすべてが含まれる事前トレーニング済みモデル (事前トレーニング済みトランスフォーマー) を使用できるという大きな利点があります。
特化した AI システムが置き換えられつつある
これは大きな違いです 以前のAI- 大量のデータの利用可能性が実装の大きな障害となることが多いシステム。
死 事前に訓練された トランスフォーマーは、新しい形式のテキスト、コード、画像生成への扉を開きました。かつてはデータの並べ替えや特定の質問への回答などの単純なタスクを処理していた AI システムが、自己完結型の芸術作品を作成し、複雑なテキストを作成し、コードを記述し、リアルタイムでユーザーと対話できるようになりました。これらのマルチモーダル機能は、多くの特殊な AI システムに置き換わります。
Transformer アーキテクチャが開発を推進
研究これまで独自のアプローチ、アルゴリズム、場合によっては非常に異なる言語使用法を使用して孤立して取り組んできた分野が、現在はこれらのマルチモーダルのさらなる開発と応用に共同で焦点を当てています。 基礎モデル。この財政的および人的資源の集中は、最新のプロセッサ (通常は GPU またはグラフィックス プロセッシング ユニット) のコンピューティング能力のほぼ指数関数的な成長と相まって、技術開発の驚異的なスピードにつながります。
これは私たちの社会の基盤を揺るがす可能性があります。したがって、波に埋もれずに波に乗るためには、この領域を理解する価値があります。たとえ現在の急速な発展が再び鈍化したとしても、現在の発表だけから見ても多くのことが期待できます。 会社 すでに存在するAIの可能性を活用すべきだ。要約すると、比較的新しい Transformer アーキテクチャが、これらの目覚ましい開発の原動力となっています。
生成 AI への典型的な入門レベルのバリアント
Transformer ベースの生成 AI の利点を最大限に活用するために、企業は目的とリソースの可用性に応じてさまざまなアプローチを追求できます。 3 つの典型的なエントリーレベルのバリアントを以下に説明します。
戦略的アプローチ
AI のテーマを真剣に受け止め、適切なリソースを利用できる人は、このアプローチを選択します。についての深い理解が必要です 現在の成熟度レベル 会社の理念と明確な将来ビジョン。
まず、 現状 記録する: どのプロセスがすでに存在しており、AI によってどのように改善できるでしょうか?次に、AI がサポートする未来という文脈で企業の野心を反映したターゲット イメージを作成する必要があります。
専用のもの データ戦略 あらゆる AI アプリケーションの基礎を築くため、ここでは不可欠です。同様に重要なのは、従業員が変化に備え、新しいテクノロジーを最適に使用できるようにする効果的な変更管理です。
たとえば、ある中堅企業では... 製造業 生成 AI をデジタル変革の一部として定義し、プロセスの最適化と製品イノベーションを推進します。
戦略的アプローチは包括的ですが、たとえば 才能と能力の開発 を考慮して、特にデータ戦略について簡単に説明する必要があります。優れたデータ戦略を立てることは、製造業イノベーションのリーダーにとって一般的な習慣です。その一部はよく考えられたものです データカタログ そして堅牢なデータガバナンス（データ規制）。データ カタログは、会社のすべてのデータ ソースを記録およびカタログ化し、責任を決定するために使用されます。この例のデータ ソースには、マシン データ、生産からのセンサー データ、品質管理データ、物流およびサプライ チェーン情報、市場調査データが含まれます。
死 データガバナンス （データ規制）は、社内でデータがどのように扱われるかを決定します。これには、データの収集、保管、アクセス、処理、削除などのデータのライフサイクル管理のためのルールとプロセスが含まれます。
これらの要素を組み合わせることで、この例の製造会社は、人工知能を使用するための戦略的リソースとしてデータを使用するための明確なフレームワークを作成でき、生産性を向上させ、革新的なソリューションを生み出すことができます。
探索的アプローチ
このアプローチにより、従業員は AI ツールを使用して作業する機会が与えられます。 実験。これにより、彼らは自分の可能性を直感的に理解できるようになります。トレーニング、イベント、アイデアコンテストとの組み合わせに最適 会社 ここでは、労働力の分散型の革新的な強みについて説明します。
この分野のパイオニア ジーメンス （著者の最後の雇用主）。テクノロジーリーダーである同社は、2023 年の初めに実験用に安全な AI 環境を従業員に提供しました。これにより、会社全体が AI の道に進むことが可能になりました。しかし、シーメンスでは AI が非常に重要であるため、XNUMX つのアプローチすべてが並行して取り組んでいます。
のような主要な業界見本市の 1 つでシーメンスを訪問する場合は、 SPS ニュルンベルクでは、ほぼすべての展示エリアですでに何らかの AI ソリューションがデモンストレーションされていることがわかります。ここにもう少し詳しくあります 大きな違い そして「人工知能」は自由に解釈されます。ただし、注目に値するのは、このテーマに対する同社の一般的な態度です。
シーメンスは 1 つや 2 つのユースケースに焦点を当てるのではなく、すべての従業員と企業部門がアクティブになり、AI を自社のソリューションに統合できるようにします。ただし、AI のトピックは社内で非常に関連性が高いため、3 つのアプローチすべてが並行して取り組まれています。 AI は戦略的に捉えられており、従業員や社内部門がこのトピックを探索的に探索する機会が提供されており、次のような専用のリファレンス アプリケーションがあります。 シーメンスの産業用副操縦士は、Microsoft と共同で開発された AI を活用した業界支援です。
ユースケースアプローチ
ここで同社は、業界全体ですでに成功を実証している 1 つまたはいくつかの特定の使用例に焦点を当てています。この良い例は、 RAG パイプライン (検索拡張生成)。契約書やプロセス文書などの文書について複雑な質問をすることができ、情報のアクセシビリティと処理に革命をもたらします。これは、ドキュメントとのチャットと呼ばれます。
既存のサービスと AI の組み合わせもますます人気が高まっています。たとえば、イタリアの会社は次のことを組み合わせます。 40ファクトリー 生成 AI アシスタントを備えた確立された IoT ソリューション チャットボット ウィルソン。既存顧客へのリファレンス プロジェクトの導入に成功した後、40Factory は現在、その提供内容を拡大しています。
もう 1 つの人気のある使用例は、顧客サービスにおけるチャット ボットです。たとえば、このアプローチは次のように使用できます。 メタビジネスツイン 実装されました。
メタ ビジネス ツイン – チャットボット以上のもの
チャットボットは主に顧客の問い合わせに応答し、限られた情報セットから回答を提供するように設計されていますが、企業は少ない労力でさらに多くのことを達成できます。でも気をつけてください！この使用例では、次の意味を理解することが非常に役立ちます。 企業文化 理解すること。ここドイツでは、改善の余地がまだかなり残っていることがよくあります。
多くの企業が失敗し続けている デジタルトランスフォーメーションというのは、技術的な要素に焦点が当てられすぎて、プロセスや従業員への影響が十分に考慮されていないからです。効率的かつ効果的な意思決定にとって企業の原則と文化がいかに重要であるかを理解すると、ここで説明するアプリケーションの付加価値と差別化がより明確になります。
メタビジネスツインのコンセプト
生成 AI のアプリケーションの 1 つは、スタートアップ Schopf Meta Consult の Meta Business Twin (MBT) です。デジタル ツインの概念は、これから始める企業や部門にとって理想的です。 MTBもその1つです 仮想表現 個人の、例えばB. 部門長、または亡くなった創設者、CEO、または人造人間が代表する組織の形態。
MBT の目的は次のとおりです。 形式知 原則や文化的規範を含む暗黙知を伴うプロセスの説明、規制、企業データなど コンバイン。シンプルで直観的な対話を通じて、MBT は信頼できる知識源として社内に定着し、段階的に改善されます。
彼は新入社員のコーチや指導者のような役割を果たし、退職するスペシャリストの知識を保持するのに役立ちます。さらに、MBT は評価と推奨事項のベンチマークとして使用できます。 ベストプラクティス 企業プロセスに組み込む。
原則に基づいた意思決定をサポートすることで、スピードが向上し、新たな課題や機会に機敏に対応できるようになります。これは MBT のもう 1 つの利点であり、ツールとしてだけでなく、 動的な知識のストレージ それはデジタル空間で企業文化を体現し、継続することです。
拡張段階では、メタ ビジネス ツインは社内利用や組織開発だけでなく、社外のステークホルダーに企業理念を伝えるためにも活用できます。
考えられる使用例
Fazit
要約すると、この記事の目的は、生成 AI が単なるものではないことを示すことです。 次のレベルのチャットボット は。それは、企業の運営、革新、コミュニケーションの方法を根本的に変える変革力です。 Meta Business Twin は、生成 AI アプリケーションがタスクの自動化を超えて、人間のインタラクションを深く理解して改善することで価値を生み出すまで、どこまでできるかを示す管理可能な例です。
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私たちショップ メタ コンサルトは、ドイツ語圏は世界的なデジタル化の波に追いつくことができ、また追いつく必要があると確信しています。 Meta Bunsiness Twin とその他の AI イノベーションをツールボックスに組み込むことで、私たちはお客様とともにこの旅を歩む準備ができています。
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よくある質問
生成AIとは何ですか?
生成AIも 生成AI、生成人工知能の略です。テキスト、画像、音楽などの新しいコンテンツを生成する AI の一種です。 AI 機能が特定のタスクを実行したり問題を解決したりするように設計されている他の形式とは対照的に、生成人工知能は、一方では創造的であり、他方では新しいアイデアを開発することに特化しています。
基本的に、生成 AI はいわゆる ニューラルネットワーク、大量のデータに基づいてトレーニングされます。これらのネットワークは、データ内のパターンと接続を認識することを学習し、これらのパターンに類似した新しいコンテンツを独立して生成できます (深層学習)。
生成型 AI の例としては、 テキストジェネレーター、記事、物語、さらには本全体を書くことができる人。このジェネレーターは、豊富な語彙を含む大量のテキストを分析し、そこから意味のある適切に構成された文や段落を作成する方法を学習します。これに基づいて、分析されたテキストのスタイルと構造に似た新しいテキストを独自に生成できます。
生成 AI は、生活や仕事の多くの分野に影響を与える可能性があります。たとえば、芸術の分野で新しい音楽や絵画を生み出すために使用できます。医療においては、新薬の開発や医療データの分析に役立つ可能性があります。そしてビジネスでは、生成人工知能を開発に使用できる可能性があります。 新しいビジネスのアイデア またはプロセスの最適化をサポートします。
どのような生成 AI モデルがありますか?
生成 AI モデルにはさまざまな種類があり、それぞれが特定の AI アプリケーションを目的としています。生成 AI モデルの代表的な例は次のとおりです。
- GPT-3と GPT-4 (OpenAI) は、テキストの生成とテキストの理解に使用される高度な言語モデルです。
- DALL-E (OpenAI) は、テキストの説明から画像を生成することに特化しています。
- ディープフェイク は、顔や声を模倣して、説得力のある偽のビデオや音声ファイルを作成するために使用されるテクノロジーです。
- ウェーブネット (Deepmind) は、自然な音声出力を生成するためのモデルです。
- ベルト (Google) は、検索やその他のアプリケーションで使用される言語処理モデルです。
ChatGPT は生成型 AI ですか?
Ja, ChatGPT は生成 AI の一種です。 GPT (Generative Pre-trained Transformer) に基づいた言語モデルであり、人間のようなテキストを生成できます。 ChatGPT は大量のテキスト データを使用してトレーニングされており、質問に答えたり、独立してテキストを生成したりできるようになりました。
4 種類の人工知能とは何ですか?
人工知能 (AI) には多くの種類があり、その分類は区別基準をどのように定義するかによって異なります。ただし、大まかに次の 4 つの段階に分類できます。
1. リアクティブAI
このタイプの AI は、事前定義されたルールとアルゴリズムに基づいています。彼女は特定の状況に反応することができますが、 記憶がない または文脈の理解。反応型人工知能は特定のタスクをうまく実行できますが、新しい情報を学習したり、過去の経験を記憶したりすることはできません。
2. 限定的な認知 AI
このタイプの AI は、事前に定義されたルールを超えて、 経験 学ぶ。彼女はパターンを認識して意思決定を行うことができますが、それでも限界があります。限定的な認知 AI は、音声認識や画像認識などの特定の分野では使用できますが、人間のような包括的な知能を実現することはできません。
3. 汎用人工知能 (AGI)
AGI は、幅広いタスクを実行できる AI の一種であり、 人間のような知性 到達すること。 AGI は、過去の経験を記憶し、新しい情報を処理し、複雑な問題を解決することを学びます。ただし、このタイプの人工知能はまだ完全に開発されておらず、研究の課題が残っています。
4.超知性
スーパーインテリジェンスもその一つです 仮定の形 人間の脳の知能をはるかに超えるAI。このタイプの AI は、複雑な問題を解決し、新しい洞察を生成し、自らをさらに発展させることができるでしょう。しかし、超知性の実現はまだ遠い道のりであり、依然として憶測と議論の的となっています。
Peter Schopf は、エアランゲンにある Schopf Meta Consult の創設者です。