AI ส่งเสริมให้เกิดเทคโนโลยีใหม่อย่างไร | AI ในธุรกิจ #80

ปัญญาประดิษฐ์กำลังเปลี่ยนแปลงโลกอย่างน่าประหลาดใจ และนี่เป็นเพียงจุดเริ่มต้นของวิวัฒนาการเท่านั้น สำรวจว่าเทคโนโลยีใหม่ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ และการเรียนรู้ของเครื่องขับเคลื่อนนวัตกรรมตั้งแต่เครื่องมือการเขียนโปรแกรมไปจนถึงระบบขั้นสูงสำหรับการทดสอบและวินิจฉัยปัญหาทางเทคนิคได้อย่างไร อ่านเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม.

ปัญญาประดิษฐ์มีส่วนช่วยในการสร้างสรรค์เทคโนโลยีใหม่ๆ ได้อย่างไร?

ปัญญาประดิษฐ์ไม่เพียงแต่เป็นเทคโนโลยีใหม่ที่น่าสนใจเท่านั้น แต่ยังเป็นเครื่องมืออันทรงพลังสำหรับการสร้างโซลูชันทางเทคโนโลยีที่เป็นนวัตกรรมอีกด้วย AI จะมีส่วนร่วมในเรื่องนี้ได้อย่างไร?

1. การสร้างแนวคิดและแนวคิดใหม่ AI ช่วยในการประดิษฐ์เทคโนโลยีใหม่และต้นแบบของอุปกรณ์ ปัญญาประดิษฐ์สามารถผสมผสานข้อเท็จจริงและแนวความคิดในลักษณะที่แหวกแนว เพื่อค้นหาวิธีแก้ปัญหาที่อาจหลบเลี่ยงจิตใจของมนุษย์
2. การทดสอบและปรับปรุงต้นแบบ ด้วยการจำลองด้วยคอมพิวเตอร์ ทำให้สามารถทดสอบการทำงานของต้นแบบได้อย่างรวดเร็วและราคาไม่แพง โดยไม่ต้องเสียเวลาและเงินไปกับการสร้างแบบจำลองทางกายภาพ AI ยังช่วยให้สามารถสร้างแบบจำลองสถานการณ์การใช้งานต่างๆ และเพิ่มประสิทธิภาพโครงการให้เหมาะกับเป้าหมายเฉพาะได้
3. สนับสนุนกระบวนการผลิต ระบบอัจฉริยะสามารถวิเคราะห์ข้อมูลการผลิตแบบเรียลไทม์ ตรวจจับความผิดปกติ และแนะนำการปรับเปลี่ยนกระบวนการ เพื่อให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพที่สูงขึ้น อัตราความล้มเหลวที่ลดลง และการควบคุมคุณภาพที่ดีขึ้น
4. การปรับปรุงการจัดการเทคโนโลยี AI อำนวยความสะดวกในการตรวจสอบระบบเทคโนโลยี วินิจฉัยและแก้ไขปัญหาโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงของมนุษย์ ซึ่งช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากร และเทคโนโลยีใหม่ก็ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ที่มา: DALL·E 3, แจ้ง: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

การเขียนโปรแกรม AI: GitHub Copilot

หนึ่งในตัวอย่างที่น่าสนใจที่สุดของการใช้ AI เพื่อช่วยโปรแกรมเมอร์คือ GitHub Copilot (https://github.com/features/copilot) มันเป็นเครื่องมือที่ใช้โมเดลภาษาขั้นสูงที่ "เขียนโค้ดร่วมกัน" กับมนุษย์

อย่างไรก็ตาม GitHub Copilot ทำงานอย่างไร Copilot วิเคราะห์โค้ดที่เขียนโดยโปรแกรมเมอร์และใช้เป็นข้อมูลอ้างอิง ซึ่งช่วยให้สามารถแนะนำสิ่งที่ควรพบในบรรทัดถัดไปของโปรแกรม มันมีความสามารถในการ:

• แนะนำสำนวนและแม้กระทั่งฟังก์ชั่นทั้งหมด
• การสร้างโค้ดสำหรับอัลกอริธึมตามคำอธิบายเท่านั้น
• การสร้างเอกสารตามโค้ดนั้นเอง
• อธิบายรหัส
• เสนอให้มีการแก้ไข
• มีส่วนร่วมในการสนทนาที่ซับซ้อนกับโปรแกรมเมอร์
• และอีกมากมายในภาษาโปรแกรมยอดนิยมมากมาย

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

สิ่งที่นักพัฒนาต้องทำคือเริ่มเขียนโค้ด จากนั้น GitHub Copilot จะแนะนำข้อเสนอที่สมบูรณ์ โดยอิงจากการวิเคราะห์พื้นที่เก็บข้อมูลสาธารณะนับล้านและความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับความหมายของภาษาการเขียนโปรแกรม

ประโยชน์หลักสำหรับโปรแกรมเมอร์ ได้แก่ :

• เร่งงานได้ถึง 55%
• ผลผลิตและความพึงพอใจเพิ่มขึ้นด้วยโซลูชั่นที่เกิดขึ้นใหม่อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ
• หงุดหงิดน้อยลงเมื่อสร้างโค้ดซ้ำ
• แก้ไขปัญหาได้เร็วขึ้น

เทคโนโลยีใหม่บนคลาวด์: นวัตกรรมจาก Microsoft

Microsoft ได้พัฒนาแอปพลิเคชันที่เป็นนวัตกรรมของโมเดลภาษาธรรมชาติเพื่อจัดการกับความท้าทายร่วมกันสำหรับบริษัทที่ใช้ระบบคลาวด์จำนวนมาก ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการจัดการโครงสร้างพื้นฐานที่ซับซ้อนดังกล่าวและการตอบสนองต่อความล้มเหลวอย่างรวดเร็ว

สิ่งนี้สำเร็จได้อย่างไร? ผู้เชี่ยวชาญของ Microsoft ใช้ความสามารถของแบบจำลองภาษาเพื่อวิเคราะห์คำอธิบายและบันทึกเหตุการณ์ จากข้อมูลนี้ แบบจำลองสามารถแนะนำสาเหตุที่เป็นไปได้มากที่สุดของปัญหาและแนวทางแก้ไขที่เหมาะสมที่สุด

ที่สำคัญ ยิ่งป้อนข้อมูลเข้าสู่ปัญญาประดิษฐ์มากขึ้น การตรวจจับและจำแนกข้อผิดพลาดใหม่ๆ ก็จะยิ่งแม่นยำยิ่งขึ้น ส่งผลให้เวลาตอบสนองเร็วขึ้น และลดการสูญเสียเนื่องจากการหยุดชะงักของคลาวด์

การใช้ AI ในการจัดการเหตุการณ์บนคลาวด์อัตโนมัตินำเสนอโอกาสสำหรับ:

• วินิจฉัยสาเหตุของความล้มเหลวได้รวดเร็วยิ่งขึ้น – AI วิเคราะห์ข้อมูลได้เร็วกว่ามนุษย์
• การซ่อมแซมอัตโนมัติ – โซลูชันที่สร้างโดยปัญญาประดิษฐ์ช่วยลดความจำเป็นในการแทรกแซงของมนุษย์
• เวลาหยุดทำงานน้อยลงและความต่อเนื่องในการดำเนินงานที่ดีขึ้น – การตอบสนองที่รวดเร็วยิ่งขึ้นช่วยลดการสูญเสียสำหรับบริษัทที่ใช้เทคโนโลยีคลาวด์ใหม่

นี่เป็นเพียงจุดเริ่มต้นของการใช้ AI ในเทคโนโลยีคลาวด์คอมพิวติ้งใหม่ๆ ในไม่ช้า กระบวนการบริหารจัดการและการสนับสนุนด้านเทคนิคส่วนใหญ่อาจเป็นไปโดยอัตโนมัติ

Siemens: ทดสอบซอฟต์แวร์ด้วย AI

ผู้เชี่ยวชาญของ Siemens ได้ใช้ความสามารถในการเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อทำให้การพัฒนาซอฟต์แวร์ซึ่งใช้เวลานานมากเป็นการทดสอบโดยอัตโนมัติ

พวกเขาพัฒนาระบบเทคโนโลยีใหม่ที่สามารถคาดการณ์ผลลัพธ์ของการทดสอบใหม่ได้อย่างแม่นยำ 78% โดยอาศัยข้อมูลจากการทดสอบและเวอร์ชันโค้ดก่อนหน้านี้

สิ่งนี้ให้อะไรในทางปฏิบัติ? สิ่งที่สำคัญที่สุดคือการตอบรับที่รวดเร็วสำหรับนักพัฒนา นักพัฒนาจะได้รับคำแนะนำเบื้องต้นเกี่ยวกับผลการทดสอบแทบจะในทันที โดยไม่ต้องรอให้การทดสอบเสร็จสิ้นจริง ซึ่งในโครงการขนาดใหญ่อาจใช้เวลาหลายชั่วโมงหรือหลายวัน

ช่วยให้สามารถระบุและกำจัดข้อผิดพลาดได้เร็วขึ้น โดยไม่ต้องเสียเวลาในการสลับบริบทและการเรียกคืนรายละเอียดของโค้ดที่เขียนไว้ก่อนหน้านี้

สิ่งสำคัญประการที่สองคือการเพิ่มประสิทธิภาพของลำดับการทดสอบ การคาดการณ์เกี่ยวกับผลลัพธ์ช่วยให้สามารถกำหนดลำดับที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการดำเนินการทดสอบแต่ละรายการเพื่อพบกับข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นได้โดยเร็วที่สุด

ซึ่งช่วยประหยัดทรัพยากรการคำนวณที่จำเป็นในการดำเนินการทดสอบทั้งชุด ในการศึกษาพบว่าเวลาในการทดสอบทั้งหมดลดลงถึง 10%

สรุป: เทคโนโลยี AI ใหม่

ปัญญาประดิษฐ์ขับเคลื่อนความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีในหลาย ๆ ด้าน โดยหลักแล้ว:

• สร้างแนวคิดและแนวคิดอุปกรณ์ใหม่โดยการรวมข้อเท็จจริงด้วยวิธีที่แปลกใหม่
• อำนวยความสะดวกในการสร้างต้นแบบที่รวดเร็วและคุ้มต้นทุน ตลอดจนเร่งกระบวนการทดสอบโซลูชัน
• ปรับกระบวนการออกแบบและการผลิตให้เหมาะสม
• ทำให้การตรวจสอบและบำรุงรักษาระบบเป็นแบบอัตโนมัติ
• เร่งการทำงานของโปรแกรมเมอร์
• ช่วยในการวินิจฉัยปัญหาทางเทคนิค และ
• ทำการทดสอบซอฟต์แวร์โดยอัตโนมัติ

บางทีในไม่ช้า สิ่งประดิษฐ์ที่แหวกแนวส่วนใหญ่จะเกิดขึ้นโดยได้รับการสนับสนุนจากปัญญาประดิษฐ์ ดังนั้นจึงคุ้มค่าที่จะติดตามการเปลี่ยนแปลงที่น่าสนใจเหล่านี้และเรียนรู้อย่างต่อเนื่องเพื่อใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีใหม่ ๆ ในงานของคุณ

หากคุณชอบเนื้อหาของเรา เข้าร่วมชุมชนผึ้งที่ไม่ว่างของเราบน Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok

ผู้เขียน : โรเบิร์ต วิทนีย์

ผู้เชี่ยวชาญ JavaScript และผู้สอนที่เป็นโค้ชแผนกไอที เป้าหมายหลักของเขาคือการยกระดับผลงานของทีมโดยการสอนผู้อื่นถึงวิธีการร่วมมืออย่างมีประสิทธิภาพในขณะที่เขียนโค้ด

ดูโพสต์ทั้งหมด

AI ในธุรกิจ:

1. ภัยคุกคามและโอกาสของ AI ในธุรกิจ (ตอนที่ 1)
2. ภัยคุกคามและโอกาสของ AI ในธุรกิจ (ตอนที่ 2)
3. แอปพลิเคชัน AI ในธุรกิจ – ภาพรวม
4. แชทบอทข้อความช่วยด้วย AI
5. ธุรกิจ NLP วันนี้และพรุ่งนี้
6. บทบาทของ AI ในการตัดสินใจทางธุรกิจ
7. การกำหนดเวลาโพสต์บนโซเชียลมีเดีย เอไอสามารถช่วยได้อย่างไร?
8. โพสต์โซเชียลมีเดียอัตโนมัติ
9. บริการและผลิตภัณฑ์ใหม่ที่ทำงานด้วย AI
10. จุดอ่อนของแนวคิดทางธุรกิจของฉันคืออะไร? เซสชั่นระดมความคิดด้วย ChatGPT
11. การใช้ ChatGPT ในธุรกิจ
12. นักแสดงสังเคราะห์ เครื่องสร้างวิดีโอ AI 3 อันดับแรก
13. 3 เครื่องมือออกแบบกราฟิก AI ที่มีประโยชน์ AI เจนเนอเรชั่นในธุรกิจ
14. นักเขียน AI ที่ยอดเยี่ยม 3 คนที่คุณต้องลองวันนี้
15. สำรวจพลังของ AI ในการสร้างดนตรี
16. นำทางโอกาสทางธุรกิจใหม่ด้วย ChatGPT-4
17. เครื่องมือ AI สำหรับผู้จัดการ
18. 6 ปลั๊กอิน ChatGTP ที่ยอดเยี่ยมที่จะทำให้ชีวิตของคุณง่ายขึ้น
19. 3 กราฟิค AI Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
20. อนาคตของ AI ตาม McKinsey Global Institute จะเป็นอย่างไร
21. ปัญญาประดิษฐ์ในธุรกิจ--บทนำ
22. NLP หรือการประมวลผลภาษาธรรมชาติในธุรกิจคืออะไร
23. การประมวลผลเอกสารอัตโนมัติ
24. Google แปลภาษากับ DeepL 5 แอพพลิเคชั่นเครื่องแปลภาษาสำหรับธุรกิจ
25. การดำเนินงานและการใช้งานทางธุรกิจของวอยซ์บอท
26. เทคโนโลยีผู้ช่วยเสมือนหรือจะคุยกับ AI ได้อย่างไร?
27. ระบบธุรกิจอัจฉริยะคืออะไร?
28. ปัญญาประดิษฐ์จะมาแทนที่นักวิเคราะห์ธุรกิจหรือไม่?
29. ปัญญาประดิษฐ์สามารถช่วย BPM ได้อย่างไร?
30. AI และโซเชียลมีเดีย – พวกเขาพูดอะไรเกี่ยวกับเรา?
31. ปัญญาประดิษฐ์ในการจัดการเนื้อหา
32. AI สร้างสรรค์ของวันนี้และอนาคต
33. Multimodal AI และการใช้งานในธุรกิจ
34. การโต้ตอบใหม่ AI เปลี่ยนแปลงวิธีการใช้งานอุปกรณ์ของเราอย่างไร
35. RPA และ API ในบริษัทดิจิทัล
36. ตลาดงานในอนาคตและอาชีพที่จะเกิดขึ้น
37. AI ใน EdTech 3 ตัวอย่างบริษัทที่ใช้ศักยภาพปัญญาประดิษฐ์
38. ปัญญาประดิษฐ์และสิ่งแวดล้อม 3 โซลูชัน AI ที่จะช่วยคุณสร้างธุรกิจที่ยั่งยืน
39. เครื่องตรวจจับเนื้อหา AI พวกเขาคุ้มค่าไหม?
40. ChatGPT กับ Bard และ Bing AI chatbot ตัวไหนที่เป็นผู้นำการแข่งขัน?
41. chatbot AI เป็นคู่แข่งในการค้นหาของ Google หรือไม่
42. ChatGPT พร้อมท์ที่มีประสิทธิภาพสำหรับทรัพยากรบุคคลและการสรรหาบุคลากร
43. วิศวกรรมศาสตร์ทันที วิศวกรพร้อมท์ทำอะไร?
44. เครื่องกำเนิด AI จำลอง เครื่องมือ 4 อันดับแรก
45. AI และอะไรอีก? เทรนด์เทคโนโลยียอดนิยมสำหรับธุรกิจในปี 2024
46. AI และจริยธรรมทางธุรกิจ เหตุใดคุณจึงควรลงทุนในโซลูชั่นที่มีจริยธรรม
47. เมตาเอไอ คุณควรรู้อะไรบ้างเกี่ยวกับฟีเจอร์ที่รองรับ AI ของ Facebook และ Instagram
48. กฎระเบียบของเอไอ คุณต้องรู้อะไรบ้างในฐานะผู้ประกอบการ?
49. 5 การใช้งานใหม่ของ AI ในธุรกิจ
50. ผลิตภัณฑ์และโครงการ AI - แตกต่างจากผลิตภัณฑ์และโครงการอื่นอย่างไร
51. กระบวนการอัตโนมัติที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI จะเริ่มตรงไหน?
52. คุณจะจับคู่โซลูชัน AI กับปัญหาทางธุรกิจได้อย่างไร
53. AI ในฐานะผู้เชี่ยวชาญในทีมของคุณ
54. ทีม AI กับการแบ่งบทบาท
55. จะเลือกสาขาอาชีพใน AI ได้อย่างไร?
56. การเพิ่มปัญญาประดิษฐ์ในกระบวนการพัฒนาผลิตภัณฑ์คุ้มค่าเสมอไปหรือไม่?
57. AI ใน HR: ระบบการสรรหาบุคลากรอัตโนมัติส่งผลต่อ HR และการพัฒนาทีมอย่างไร
58. 6 เครื่องมือ AI ที่น่าสนใจที่สุดในปี 2023
59. 6 อุบัติเหตุทางธุรกิจที่ใหญ่ที่สุดที่เกิดจาก AI
60. การวิเคราะห์วุฒิภาวะด้าน AI ของบริษัทเป็นอย่างไร
61. AI สำหรับการปรับแต่ง B2B ในแบบของคุณ
62. กรณีการใช้งาน ChatGPT 18 ตัวอย่างวิธีปรับปรุงธุรกิจของคุณด้วย ChatGPT ในปี 2024
63. ไมโครเลิร์นนิง วิธีที่รวดเร็วในการรับทักษะใหม่
64. การใช้งาน AI ที่น่าสนใจที่สุดในบริษัทต่างๆ ในปี 2024
65. ผู้เชี่ยวชาญด้านปัญญาประดิษฐ์ทำอะไร?
66. โครงการ AI นำมาซึ่งความท้าทายอะไรบ้าง
67. เครื่องมือ AI 8 อันดับแรกสำหรับธุรกิจในปี 2024
68. เอไอใน CRM AI เปลี่ยนแปลงอะไรในเครื่องมือ CRM
69. พระราชบัญญัติ UE AI ยุโรปควบคุมการใช้ปัญญาประดิษฐ์อย่างไร
70. โซระ. วิดีโอที่สมจริงจาก OpenAI จะเปลี่ยนธุรกิจอย่างไร
71. ผู้สร้างเว็บไซต์ AI 7 อันดับแรก
72. เครื่องมือที่ไม่ต้องเขียนโค้ดและนวัตกรรม AI
73. การใช้ AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของทีมของคุณได้มากแค่ไหน?
74. จะใช้ ChatGTP เพื่อการวิจัยตลาดได้อย่างไร
75. จะขยายขอบเขตการเข้าถึงของแคมเปญการตลาด AI ของคุณได้อย่างไร
76. “เราทุกคนคือนักพัฒนา” นักพัฒนาพลเมืองสามารถช่วยบริษัทของคุณได้อย่างไร?
77. AI ในการขนส่งและโลจิสติกส์
78. AI แก้ Pain Point ทางธุรกิจอะไรบ้าง?
79. ปัญญาประดิษฐ์ในสื่อ
80. AI ในด้านธนาคารและการเงิน ลาย มอนโซ และแกร็บ
81. AI ในอุตสาหกรรมการท่องเที่ยว
82. AI ส่งเสริมให้เกิดเทคโนโลยีใหม่อย่างไร