Похожие презентации:
ИИ_АНО_тренинг
1. Искусственный интеллект как управленческая грамотность XXI ВЕКА
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТКАК УПРАВЛЕНЧЕСКАЯ
ГРАМОТНОСТЬ XXI ВЕКА
Мария Артамонова
2.
3. НОВАЯ СУПЕРСИЛА БИЗНЕС-ЛИДЕРА
Octopus–shaped,
КТО ЭТО?
Octopus –shaped,
кто это?
Ownership на стероидах
2. Бизнесовое мышление — must-have
3. AI как БАЗОВЫЙ навык
4. Аналитика и ROI
5. Мультифункциональность
1.
4.
5.
Кибернетическая модель мозгаНейрон
6.
7. ПРОГНОЗЫ ПО ИИ ИЗ 70-Х
1974 г. - полный контроль над воздушным сообщением;
1975 г. - автоматизация домашней работы;
1976 г. - автоматические библиотеки с применением
голографических устройств памяти;
1979 г. - скоростной автоматический перевод;
1980 г. - машины, принимающие сложные н ответственные
решения;
1980 г. - создание единого (мирового?) вычислительного центра;
1985 г. - автоматический диагноз болезней;
1988 г. - радар для слепых;
1988 г. -использование роботов для домашних работ;
1998 г. - введение информации от машины прямо в мозг человека;
2000 г. - симбиоз между человеком н вычислительной машиной;
2000г. - автодороги с автоматическим управлением
автомобилями;
2025 г. - устранение механизма старения, «бессмертие» людей;
2045 г. - автоматическое чтение мысли и др.
Отрывок из книги с предполагаемой хронологией достижений ИИ.
Ивахненко А.Г., Лапа В.Г. «Предсказание случайных процессов»,
издательство «Наукова думка», 1971 г.
8. ЭВОЛЮЦИЯ ИИ
19501980
2010
2020+
ИИ
Машинное
обучение
Глубокое
обучение
Генеративный
ИИ
9. На что влияет количество слоев в нейронке
НА ЧТО ВЛИЯЕТ КОЛИЧЕСТВО СЛОЕВ В НЕЙРОНКЕ10. ПРИНЦИП РАБОТЫ GEN AI И ВИДЫ
ЭТО ТИП ИСКУСТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА, КОТОРЫЙ СТРЕМИТЬСЯСОЗДАВАТЬ, НОВЫЕ ДАННЫЕ, ПОХОЖИЕ НА ТЕ НА КОТОРЫХ ОН
ОБУЧАЛСЯ
ДИСКРИМИНАТИВНЫЕ
Используется для классификации или
предсказаний
Как правило, обучены на размеченной
выборке
Обучение
классифицировать
собака
ГЕНЕРАТИВНЫЕ
Используется для создания нового
контента на основе обученных
паттернов
Обычно обучены на неразмеченной
выборке
сгенерировать
Что-то
новое
Запрос
prompt
11.
12. КАКИЕ ВАРИАНТЫ?
Использовать готовые модели
ИИ сервисы на заказ
Собственные базовые модели
(БМ)
Улучшение БМ (партнерство)
Улучшение БМ самостоятельно
13. РИСКИ ВНЕДРЕНИЯ ИИ
Экологические
Авторские
Предвзятость моделей
Мошенничество
Устойчивость модели к взлому
Утечка данных
Галлюцинации
14.
?15.
?16.
17.
18.
19. Какие задачи хорошо решает GPT / LLM (БЯМ)
КАКИЕ ЗАДАЧИ ХОРОШО РЕШАЕТ GPT / LLM (БЯМ)КЛАССИФИКАЦИЯ - анализировать отклики в соц. сетях или на записи
звонков клиентов, для сегментации их удовлетворенности
РЕДАКТИРОВАНИЕ – удалять надписи с изображения, подстраиваться под
стилистику клиента
СУММАРИЗАЦИЯ – выбирать ключевые тезисы из записи
видео-конференции, формировать список договоренностей
ОТВЕТЫ НА ВОПРОСЫ – сотрудники могут задавать цифровым HR
ассистентам вопросы по адаптации в компании
ЧЕРНОВИКИ – создавать различные формы промо сообщений, скелеты
презентаций
20.
ЧТО ТАКОЕ ?ANI VS. AGI VS. ASI
21.
ЧТО ТАКОЕ ?ANI VS. AGI VS. ASI
Узкий искусственный
интеллект (ANI)
Общий искусственный
интеллект (AGI)
Искусственный
сверхинтеллект (ASI)
Предназначен для
выполнения
определенных задач
Может вести себя
по-человечески во
всех задачах
Умнее людей –
материал для научной
фантастики
22. ОБУЧЕНИЕ : ЧЕЛОВЕК VS. ИИ
Скорость обучения ИИ:2 х 10^13 байт/сек
50 000 лет
непрерывного чтения человека
200 000 000 раз быстрее
В
домашнего интернета
23. ОБУЧЕНИЕ : ЧЕЛОВЕК VS. ИИ
Скорость обучения ИИ:2 х 10^13 байт/сек
Но!
Пропускная способность
зрения:
в 16 000 000 раз выше языка!
4х летний ребенок увидит в 50 раз больше
данных, чем самые продвинутые модели
50 000 лет
непрерывного чтения человека
200 000 000 раз быстрее
В
домашнего интернета
24. ЧЕЛОВЕЧЕСКОЕ ИИ НЕ ЧУЖДО
АлчностьЛень
«Судьба многих висит на
волоске» или »Многие
жизни под угрозой"
25. Лайфхаки для GPT
ЛАЙФХАКИ ДЛЯ GPTTemperature — управляет
«смелостью» модели. При низких
значениях (0–0.3) она осторожна и
предсказуема. При высоких (1.0 и
выше) — креативна, может
выдавать необычные
формулировки и аналогии.
Top-p — модель выбирает токены,
пока их общая вероятность не
достигнет заданного порога
(например, 0.9)
Top-k — жёсткий лимит: «выбирай
только из N наиболее вероятных
вариантов»
26. ИИ ДЛЯ ЧЕЛОВЕКА
► Бизнес► Обучение
► Наука и исследования
► Преподавание
► Тексты и информация
► Карьера
► Право
► Здоровье
► Безопасность
► Творчество
► Информационные
технологии
► Работа
27. ИИ ДЛЯ БИЗНЕСА
Персонализация и клиентский опыт
Управление цепочками поставок
Ценообразование и динамическое управление ценами
Аналитика и обработка данных
Автоматизация маркетинга
Автоматизация процессов в магазинах
Дополненная реальность и визуальный поиск
Противодействие мошенничеству
28.
ЛОГИСТИЧЕСКИЙ СЕКТОР100+ компаний
78% считают востребованными
технологию ИИ для компании
из них
51% внедряют сейчас
из них
21% на системной основе, а
40% ситуативно
29. ПОЧЕМУ ТАК НЕПРОСТО?
ИДЕЯРЕАЛЬНОСТЬ
30. ПРЕГРАДЫ ЛИ?
1.Уровень цифровизации
2.
Сложно считать экономику
3.
Специфика формирования ИТ бюджета /
отсутствие фиксированной статьи
4.
Отсутствие двунаправленной
коммуникации
5.
Запреты СБ
6.
Сильные технологические лидеры впрок
31. ОТ ТОТАЛЬНОЙ К РАЗУМНОЙ ЦИФРОВИЗАЦИИ
Новое прочтение роли CDTOЭкспоненциальное мышление
Data exhaust - мусор или
точка роста? (e.g. AIS)
Возможные решения:
►Нанимать крутых CDTO, с
отсроченным эффектом
►Дополнять СД, крутыми
СDTO
32. ОШИБКИ ВНЕДРЕНИЯ ИИ
Внедрении ИИ это не тех. проект
Недостаток знаний и опыта
Игнорирования вопросов этики
Нечеткость процесса адаптации
технологии
Отсутствие анализа влияния на
людей
Слишком быстрые нереалистичные
ожидания
33. С ЧЕГО ВСЕ ТАКИ НАЧАТЬ?
► Системное обучение персонала► Контроль на уровне СД
► Аудит данных
► Быстрые use cases
► Рабочая группа по ИИ
► Вовлекайте экспертов
► Распространяйте культуру
экспериментов
34. ДИНАМИКА РАЗВИТИЯ РЫНКА ИИ АГЕНТОВ
К 2028 25% БП будетуправляться ИИ
агентами 3-го уровня
автономности и выше
Уровень 0 – нет ИИ агента
Уровень 1 – ИИ - помощник
Уровень 2 – Поддержка принятия
решений
Уровень 3 – Интеграция в процессы
Уровень 4 – Независимая работа
команд ИИ агентов
Уровень 5 – Полная автономия,
ТЕРМИНАТОР )