Как ИИ способствует рождению новых технологий | ИИ в бизнесе №80

Искусственный интеллект меняет мир удивительным образом, и это только начало его эволюции. Узнайте, как новые технологии, большие языковые модели и машинное обучение способствуют инновациям — от инструментов программирования до передовых систем тестирования и диагностики технических проблем. Читайте дальше, чтобы узнать больше.

Как искусственный интеллект может способствовать созданию новых технологий?

Искусственный интеллект — это не только интересная новая технология, но и мощный инструмент для создания инновационных технологических решений. Как ИИ может этому способствовать?

1. Генерация новых идей и концепций. ИИ помогает изобретать совершенно новые технологии и прототипы устройств. Искусственный интеллект может комбинировать факты и концепции нетрадиционным способом, находя решения, которые могут ускользнуть от человеческого разума.
2. Тестирование и улучшение прототипов. Благодаря компьютерному моделированию можно быстро и недорого протестировать работоспособность прототипа, не тратя время и деньги на построение физических моделей. ИИ также позволяет моделировать различные сценарии использования и оптимизировать проект под конкретные цели.
3. Сопровождение производственного процесса. Интеллектуальные системы могут анализировать производственные данные в режиме реального времени, выявлять отклонения и предлагать модификации процессов, обеспечивая более высокую эффективность, снижение частоты отказов и лучший контроль качества.
4. Совершенствование управления технологиями. ИИ облегчает мониторинг технологических систем, диагностику и решение проблем без вмешательства человека. Это экономит время и ресурсы, а новая технология работает более эффективно.

Источник: DALL·E 3, подсказка: Марта М. Кания (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Программирование искусственного интеллекта: GitHub Copilot

Одним из наиболее интересных примеров использования ИИ для помощи программистам является GitHub Copilot (https://github.com/features/copilot). Это инструмент, основанный на передовых языковых моделях, который «программирует совместно» с людьми.

Однако как работает GitHub Copilot? Copilot анализирует код, написанный программистом, и использует его в качестве эталона. Это позволяет ему подсказать, что следует найти в следующих строках программы. Он способен:

• предлагая выражения и даже целые функции,
• генерация кода для алгоритмов исключительно на основе описания,
• создание документации на основе самого кода,
• поясняющий код,
• предложение исправлений,
• участие в сложных дискуссиях с программистом,
• и многое другое, и все это на десятках популярных языков программирования.

Источник: Github (https://github.com/features/copilot).

Все, что нужно сделать разработчику, — начать писать фрагмент кода, и GitHub Copilot предложит готовое предложение, основанное на анализе миллионов публичных репозиториев и глубоком понимании семантики языков программирования.

К основным преимуществам для программистов относятся:

• ускорение работы до 55%,
• повышение производительности и удовлетворенности благодаря быстро появляющимся эффективным решениям,
• меньше разочарований при создании повторяющегося кода,
• более быстрое решение проблем.

Новые облачные технологии: инновации от Microsoft

Microsoft разработала инновационные приложения моделей естественного языка для решения общей проблемы многих компаний, использующих облака, — проблем, связанных с управлением такой сложной инфраструктурой и быстрым реагированием на сбои.

Как это было достигнуто? Специалисты Microsoft использовали возможности языковых моделей для анализа описаний и журналов инцидентов. На основании этого модели могут предложить наиболее вероятные причины проблем и оптимальные решения.

Важно отметить, что чем больше данных поступает в искусственный интеллект, тем точнее он становится при обнаружении и классификации новых неисправностей, что приводит к сокращению времени реагирования и снижению потерь из-за сбоев в облаке.

Использование ИИ в автоматическом управлении инцидентами в облаке дает возможность:

• более быстрая диагностика причин сбоев – ИИ анализирует данные быстрее человека,
• автоматизированный ремонт – решения, созданные искусственным интеллектом, исключают необходимость вмешательства человека
• меньше простоев и лучшая непрерывность работы — более быстрое реагирование снижает потери компаний, использующих новые облачные технологии.

Это только начало использования ИИ в новых технологиях облачных вычислений. Вскоре, возможно, большинство административных процессов и технической поддержки могут быть автоматизированы.

Siemens: тестирование программного обеспечения с помощью ИИ

Специалисты Siemens использовали возможности машинного обучения для автоматизации очень трудоемкого аспекта разработки программного обеспечения — тестирования.

Они разработали систему новых технологий, которая на основе данных предыдущих тестов и версий кода может предсказывать результаты новых тестов с точностью 78%.

Что это дает на практике? Самый важный аспект — более быстрая обратная связь для разработчиков. Предварительные предложения по результатам тестирования разработчики получают практически мгновенно, не дожидаясь фактического завершения тестов, которое в крупных проектах может занять часы или дни.

Это позволяет быстрее выявлять и устранять ошибки, не тратя время на переключение контекста и вызов деталей ранее написанного кода.

Второй существенный аспект — оптимизация порядка тестирования. Прогнозирование их результатов позволяет определить оптимальную последовательность запуска отдельных тестов, чтобы как можно быстрее обнаружить потенциальные ошибки.

Это экономит вычислительные ресурсы, необходимые для выполнения полного набора тестов. В исследованиях наблюдалось даже сокращение общего времени тестирования на 10%.

Краткое описание: новые технологии искусственного интеллекта

Искусственный интеллект во многом стимулирует технологический прогресс. Это прежде всего:

• генерирует новые идеи и концепции устройств, комбинируя факты нетрадиционными способами,
• облегчает быстрое и экономичное прототипирование, а также ускоряет процесс тестирования решения,
• оптимизирует процессы проектирования и производства,
• автоматизирует мониторинг и обслуживание систем,
• ускоряет работу программистов,
• помогает в диагностике технических проблем и
• автоматизирует тестирование программного обеспечения.

Возможно, вскоре большинство революционных изобретений появится при поддержке искусственного интеллекта. Поэтому стоит быть в курсе этих увлекательных изменений и постоянно учиться использовать новые технологии в своей работе.

Если вам нравится наш контент, присоединяйтесь к нашему занятому сообществу пчел в Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Автор: Роберт Уитни

Эксперт и инструктор JavaScript, тренирующий ИТ-отделы. Его главная цель — повысить продуктивность команды, обучая других эффективному сотрудничеству при кодировании.

Просмотреть все сообщения

ИИ в бизнесе:

1. Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 1)
2. Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 2)
3. Приложения искусственного интеллекта в бизнесе – обзор
4. Текстовые чат-боты с поддержкой искусственного интеллекта
5. Бизнес НЛП сегодня и завтра
6. Роль ИИ в принятии бизнес-решений
7. Планирование публикаций в социальных сетях. Как ИИ может помочь?
8. Автоматизированные публикации в социальных сетях
9. Новые сервисы и продукты, работающие с ИИ
10. Каковы слабые стороны моей бизнес-идеи? Мозговой штурм с ChatGPT
11. Использование ChatGPT в бизнесе
12. Синтетические актеры. Топ-3 генератора видео с использованием искусственного интеллекта
13. 3 полезных инструмента графического дизайна с использованием искусственного интеллекта. Генеративный ИИ в бизнесе
14. 3 замечательных автора ИИ, которых вы должны попробовать сегодня
15. Исследование возможностей искусственного интеллекта в создании музыки
16. Навигация по новым бизнес-возможностям с помощью ChatGPT-4
17. Инструменты искусственного интеллекта для менеджера
18. 6 потрясающих плагинов ChatGTP, которые сделают вашу жизнь проще
19. 3 графика А.И. Генерация интеллектуальных технологий для бизнеса
20. Каково будущее искусственного интеллекта по мнению Глобального института McKinsey?
21. Искусственный интеллект в бизнесе – Введение
22. Что такое НЛП, или обработка естественного языка в бизнесе
23. Автоматическая обработка документов
24. Google Translate против DeepL. 5 применений машинного перевода для бизнеса
25. Работа и бизнес-приложения голосовых ботов
26. Технология виртуального помощника, или как поговорить с ИИ?
27. Что такое бизнес-аналитика?
28. Сможет ли искусственный интеллект заменить бизнес-аналитиков?
29. Как искусственный интеллект может помочь в BPM?
30. Искусственный интеллект и социальные сети – что они говорят о нас?
31. Искусственный интеллект в управлении контентом
32. Творческий ИИ сегодня и завтра
33. Мультимодальный ИИ и его применение в бизнесе
34. Новые взаимодействия. Как ИИ меняет то, как мы управляем устройствами?
35. RPA и API в цифровой компании
36. Будущий рынок труда и будущие профессии
37. ИИ в EdTech. 3 примера компаний, которые использовали потенциал искусственного интеллекта
38. Искусственный интеллект и окружающая среда. 3 решения искусственного интеллекта, которые помогут вам построить устойчивый бизнес
39. Детекторы контента AI. Стоят ли они того?
40. ChatGPT против Bard против Bing. Какой чат-бот с искусственным интеллектом лидирует в гонке?
41. Является ли искусственный интеллект чат-бота конкурентом поиска Google?
42. Эффективные подсказки ChatGPT для HR и подбора персонала
43. Оперативный инжиниринг. Что делает оперативный инженер?
44. Генератор макетов AI. Топ-4 инструмента
45. ИИ и что еще? Главные технологические тренды для бизнеса в 2024 году
46. ИИ и деловая этика. Почему вам следует инвестировать в этические решения
47. Мета ИИ. Что вам следует знать о функциях Facebook и Instagram, поддерживаемых искусственным интеллектом?
48. Регулирование ИИ. Что нужно знать предпринимателю?
49. 5 новых применений ИИ в бизнесе
50. Продукты и проекты искусственного интеллекта – чем они отличаются от других?
51. Автоматизация процессов с помощью искусственного интеллекта. Когда начать?
52. Как сопоставить решение ИИ с бизнес-проблемой?
53. ИИ как эксперт в вашей команде
54. Команда ИИ против разделения ролей
55. Как выбрать сферу карьеры в AI?
56. Всегда ли стоит добавлять искусственный интеллект в процесс разработки продукта?
57. ИИ в HR: как автоматизация подбора персонала влияет на HR и развитие команды
58. 6 самых интересных инструментов ИИ в 2023 году
59. 6 крупнейших бизнес-провалов, вызванных искусственным интеллектом
60. Каков анализ зрелости ИИ компании?
61. ИИ для персонализации B2B
62. Варианты использования ChatGPT. 18 примеров того, как улучшить свой бизнес с помощью ChatGPT в 2024 году
63. Микрообучение. Быстрый способ получить новые навыки
64. Самые интересные внедрения ИИ в компаниях в 2024 году
65. Чем занимаются специалисты по искусственному интеллекту?
66. Какие проблемы ставит проект ИИ?
67. 8 лучших инструментов искусственного интеллекта для бизнеса в 2024 году
68. ИИ в CRM. Что меняет ИИ в инструментах CRM?
69. Закон ЕС об искусственном интеллекте. Как Европа регулирует использование искусственного интеллекта
70. Сора. Как реалистичные видеоролики от OpenAI изменят бизнес?
71. 7 лучших разработчиков веб-сайтов с использованием искусственного интеллекта
72. Инструменты без кода и инновации в области искусственного интеллекта
73. Насколько использование ИИ повышает продуктивность вашей команды?
74. Как использовать ChatGTP для исследования рынка?
75. Как расширить охват вашей маркетинговой кампании с использованием ИИ?
76. «Мы все разработчики». Как гражданские разработчики могут помочь вашей компании?
77. ИИ в транспорте и логистике
78. Какие болевые точки бизнеса может исправить ИИ?
79. Искусственный интеллект в СМИ
80. ИИ в банковском деле и финансах. Страйп, Монзо и Граб
81. ИИ в туристической индустрии
82. Как ИИ способствует рождению новых технологий