.YИстория ИИ: Библиотека человека с генеративным ИИ
Автор Филип Миллер Опубликовано 15 июля 2024 г. 0 комментариев
Графика с надписью «ИИ» в центре.
Искусственный интеллект (ИИ) меняет правила игры в мире технологий. Он произвел революцию во многих отраслях и человеческой жизни, и одним из его удивительных применений является генеративный искусственный интеллект. Библиотеки, являющиеся хранилищами знаний и инноваций, теперь используют преимущества генеративного искусственного интеллекта для улучшения своих предложений и предоставления новых впечатлений своим клиентам.
Библиотеки имеют долгую и выдающуюся
историю инноваций, изменений и прогресса. Это центры передового опыта, где изучаются история, наука, философия и искусство. По легенде, сиракузский изобретатель Архимед изобрел винт Архимеда — насос для транспортировки воды — во время учебы в Александрийской библиотеке.
Будучи местом, где знания человечества обитали
со времен античности, библиотеки – до недавнего времени – были лучшим местом для доступа к нашему коллективному прогрессу перемен и инноваций; вдохновлять мысли и гипотезы, основанные на уроках и знаниях, полученных в результате тысячелетних исследований.
Ситуация начала меняться с появлением
Интернета и оцифровкой знаний, содержащихся в рукописях и книгах, хранящихся в этих учреждениях. Вам больше не нужно было отправляться в библиотеку, чтобы получить доступ к коллективным знаниям человечества. Эти знания больше не принадлежали немногим, часто с социальными и экономическими барьерами для доступа. Теперь вы можете изучать все, от атома до зоологии, в любой точке мира, онлайн.
Демократизация знаний
Эта демократизация знаний является одним из ключевых факторов, ускоряющих темпы инноваций. Люди со всего мира теперь могут получить доступ к знаниям с гораздо более низким входным барьером. Для социального, научного и философского прогресса это один из «лучших» аспектов антропоцена. Теперь мы делимся знаниями и идеями через границы с большим количеством людей и, в свою очередь, увеличиваем количество коллективно генерируемых идей. Массовая передача знаний и данных позволила инновациям и сотрудничеству в действительно международном масштабе. Примеры включают Международную космическую станцию, Суперколлайдер ЦЕРН, вакцину от COVID-19 и т. д.
Однако при всем этом доступ к нужной информации
данным, знаниям — как бы вы это ни называли — может оказаться обременительной задачей. Возьмем, к примеру, изображение первой черной дыры. Объемы данных от каждого из телескопов, которым было поручено отобразить небольшой участок неба, где существует черная дыра, были настолько большими, что их было быстрее транспортировать на жестких дисках в самолетах.
Итак, отличномы демократизировали эти данные.
но если данные — это новая нефть, то знания и идеи, полученные из этих данных, — это очищенное топливо, на котором работают предприятия и организации по всему миру. Извлечением этих знаний традиционно База данных владельцев бизнеса — это бизнес-система, которая позволяет вам вводить и хранить все База данных владельцев бизнеса необходимые сведения о вашем бизнесе. Uдном централизованном месте. Сюда входит такая информация, как марка, модель, год, регистрационный номер, записи о техническом обслуживании, сведения о страховке и все остальное, что связано с бизнесом. В этой среде работа становится очень простой. Yанимались люди. Эксперты в предметной области и эксперты по бизнес-процессам вручную. Uзвлекают знания из необработанных данных. Думайте об этом как об использовании десятичной системы Дьюи для поиска нужной книги, а затем при просмотре этой книги. оисках нужной вам информации. Это невозможно масштабировать без значительных затрат для бизнеса, а также дополнительных уровней трения, возникновения человеческих ошибок и перемещения данных от тех, кто в них нуждается.
История ИИ
Введите ИИ. Возможно, вы не знаете, но ИИ — не новая технология. Его корни уходят корнями в 1940-е годы, Вторую мировую войну, Блетчли-Парк, шпионов и зарождение науки о данных. Свою первую форму они приняли в виде искусственных нейронных сетей — систем, которые получали необработанные данные, входные данные и результаты и формировали между ними взвешенные по вероятности ассоциации. Системе задавался вопрос, и нейронная сеть давала ответ, который затем анализировался, чтобы увидеть, насколько он «правильный». Затем в весовые коэффициенты вероятности будут внесены коррективы для улучшения результатов. После достаточного количества таких корректировок обучение может быть прекращено по определенным критериям — это форма контролируемого обучения.
Исследования и инвестиции продолжались на Точный список данных номеров мобильных телефонов протяжении всей второй половины двадцатого века, принося неоднозначные результаты, и были прерогативой академических институтов, растущей области исследований данных и государственных инвестиций. Это вступило в то, что мы сейчас называем «зимой ИИ», продолжавшейся с середины восьмидесятых до начала 2000-х годов.
Появление глубокого обучения
Примерно примерно в 2010 году появление глубокого обучения привело к развитию классификации изображений, распознавания речи и обработки естественного языка. Вы используете их каждый день, и они используются против вас: от доступа к вашему aleart news телефону, рекомендации видео и курирования публикаций в вашей ленте социальных сетей. Каждый день вам предоставляется контент, основанный на ваших предыдущих просмотрах и поисковых запросах.
Они хранились/держатся за собственными
стенами, скрыты и держатся в секрете. Доступ к этим системам и алгоритмам, подобным ИИ, был прерогативой немногих.
Таким образом, для исследователей, компаний и любознательных людей передовые возможности искусственного интеллекта были недоступны, что создавало проблему
