ИЗКУСТВЕН ИНТЕЛЕКТ (AI) 2024

Изкуственият интелект (AI) революционизира начина, по който правим бизнес – с него можете да автоматизирате рутинни задачи, да оптимизирате вземането на решения и предоставите персонализирани изживявания за клиентите си.

През 2024 г. използването на AI ще продължи да расте, тъй като все повече компании признават неговата трансформираща сила. В тази статия ще обсъдим какво представлява генеративният изкуствен интелект, различните видове и как компаниите го използват, за да оптимизират процесите си и да се развиват. Ще предоставим списък с 15-те най-добри генеративни AI и стратегии за развитието на бизнеса Ви с помощта на тези инструменти.

Ще започнем с въпроса – какво е генеративен изкуствен интелект?

Generative adversarial network (GAN) е вид машинно обучение, което включва създаването на нови данни или модели, които имитират човешкия интелект. GAN се състои от два основни компонента: генератор и дискриминатор. Генераторът създава нови данни, докато дискриминаторът оценява качеството на тези данни. Целта на GAN е да генерира данни, които са толкова близки до реалните данни, колкото е възможно за дадения момент.

Ако желаете да дигитализирате бизнеса си, да автоматизирате маркетинга и процесите си използвайки различни видове софтуер и изкуствен интелект, свържете се с нас.

Видове генеративен изкуствен интелект

Има няколко вида генеративен AI, всеки със своите уникални приложения и възможности. Ето по-подробно описание на някои от най-често срещаните типове AI:

Разпространение на текст: AI системи, които генерират текстови данни, като статии, романи и стихотворения. Тези системи могат да създават оригинално съдържание, което е трудно да се отличи от човешкото писане. Приложенията на текстовото разпространение включват създаване на художествена литература, новинарски статии и дори академични доклади. Например, Amazon Kindle Worlds позволява на авторите да пишат оригинални истории, базирани на герои и настройки, собственост на Amazon, и да споделят приходите от продажбите с оригиналния автор или собственик на права.Този тип AI могат да бъдат: GPT-3 (OpenAI); BARD (Google); XLNet (Facebook AI Research); T5 (Google); BLOOM (OpenAI).

Синтез на изображения: AI системи, които генерират изображения въз основа на входни данни. Тези системи могат да създават фотореалистични изображения или абстрактни произведения на изкуството. Приложенията на синтеза на изображения включват създаване на цифрово изкуство, генериране на изображения за видео игри и подобряване на съществуващи изображения,като премахване на шум, коригиране на цветовете и увеличаване на разделителната способност. Този тип AI включва: DALL-E 2 (OpenAI); Stable Diffusion (Stability AI); Imagen (OpenAI); Midjourney (Midjourney); Dream (Nvidia).

Синтез на аудио: AI системи, които генерират аудио данни, като музика и звукови ефекти. Тези системи могат да създават музикални композиции, звукови ефекти за филми и игри и дори човешки гласове. Приложенията на синтеза на аудио включват създаване на музика, генериране на звукови ефекти и синтезиране на глас за виртуални асистенти. Пример за такъв AI са: WaveNet (DeepMind); Vocal VAE (Google Brain Team); NSynth (Magenta Project); MusicLM (Google).

Симулация: AI системи, които създават виртуални среди, като игри и симулации. Тези системи могат да генерират реалистични среди и герои, които взаимодействат по правдоподобен начин. Приложенията на симулацията включват създаване на видео игри, виртуална реалност (VR) и добавена реалност (AR). Пример за тях са: Unity AI (Unity Technologies); Unreal Engine (Epic Games); Gazebo (Open Source Robotics Foundation); Matterport (Matterport); AirSim (Microsoft).

Генериране на код: AI системи, които генерират софтуерни кодове. Тези системи могат да създават код за различни езици и платформи, включително уеб разработка, мобилно приложение и изкуствен интелект. Приложенията на генерирането на код включват ускоряване на разработването на софтуер, автоматизиране на повтарящи се задачи и намаляване на човешките грешки и подобрение на вече съществуващия код. Пример за тях са: Codex (OpenAI); GitHub Copilot (GitHub); AlphaCode (DeepScale); DeepCoder (University of Edinburgh); AIVA (AIVA).

Разширено обучение: AI системи, които учат от малко количество данни и могат да обобщават модели от тези данни. Тези системи са особено полезни в области, където има ограничени количества налични данни, като медицински изображения или редки езици. Приложенията на разширеното обучение включват диагностициране на заболявания, езиков превод и разпознаване на обекти в автономните превозни средства за идентифициране и класифициране на обекти в околната среда. Пример за тях са: ResNet (Facebook AI Research);VGG (University of Oxford); Inception (Google); SqueezeNet (Stanford University); MobileNet (Google).

Неконтролирано обучение: AI системи, които се учат сами от необработени данни, без никакъв надзор или насоки. Тези системи могат да разкрият скрити модели и взаимоотношения в данните, които може да не са очевидни за хората. Приложенията на неконтролираното обучение включват откриване на измами, препоръки за продукти, прогнозиране и анализиране на данни за поведението на потребителите от маркетолози, за да се прогнозират бъдещите действия на потребилетелите. Пример за такива AI са: GATO; Neuromap; CogView; DreamGAN; StyleGAN.

Това са само няколко примера за това къде се прилагат различните видове генеративен изкуствен интелект. Тъй като технологията продължава да се развива, вероятно ще видим още по-широко използване в различните индустрии и приложения.

Всяка от тези категории генеративен AI има свой собствен набор от приложения и възможности. Тъй като изследванията и развитието в областта на AI продължават, можем да очакваме появата на нови типове и надграждането на вече съществуващите такива.

Как изкуственият интелект може да бъде използван?

Компаниите интегрират изкуствения интелект по различни начини, за да оптимизират процесите си и да се развиват. Примери за неговото използване могат да бъдат:

Маркетинг: AI системите имат възможността да генерират съдържание за маркетинг, като рекламни текстове, имейл кампании и публикации в социалните медии. Това съдържание е специално създадено, за да бъде ангажиращо и подходящо за целевата аудитория, което води до по-високи нива на ангажираност и конверсия. AI системите могат също така да анализират данни за поведението на потребителите, за да идентифицират тенденциите и предпочитанията, което позволява на маркетолозите да създават по-персонализирани кампании.

Проучване на пазара: AI системите могат да анализират големи количества данни, за да идентифицират тенденциите и възможностите на пазара. Това може да включва анализ на данни от източници като социални мрежи, уебсайтове, блогове и новини, за да се разбере какво се случва на пазара и какво предстои. AI системите могат също така да прогнозират бъдещото търсене на продукти и услуги, което позволява на бизнеса да планира и оптимизира възможностите за предлагане.

Анализ на настроенията: AI системите могат да анализират коментари и отзиви в социалните мрежи, за да измерят настроенията на клиентитеи да подобрят потребителското обслужване. Това може да спопомогне на бизнеса да идентифицира проблеми или оплаквания, преди те да ескалират, и да предприеме действия за разрешаването им. Анализът на настроенията може също така да установи какво харесват клиентите и какво не, което позволява по-добро привеждане на продуктите и услугите в съответствие с нуждите на клиентите.

Персонализиране: AI системите могат да генерират персонализирани препоръки за клиенти, базирани на тяхното поведение и предпочитания. Това може да стане чрез анализиране на данни за стоки и услуги, с които клиентът е взаимодействал, преглеждал, или купувал. Персонализираните препоръки могат да увеличат ангажираността на клиентите и вероятността за реализиране на покупка.

Производство: AI системите могат да проектират и произвеждат продукти, намалявайки разходите и увеличавайки ефективността. Това може да включва използване на алгоритми за машинно обучение за оптимизиране на дизайна на продукта, намаляване на материалите, необходими за производството, както и за минимизиране на отпадъците. AI системите могат също така да се използват за наблюдение на производствените линии, за да се гарантира, че всички части и материали се използват ефективно, което води до по-висококачествени продукти и по-ниски разходи.

Предизвикателства, свързани с AI

Във всички тези области AI може да помогне на бизнеса да взема по-информирани решения, да подобри оперативната ефективност и удовлетвореността на клиентите. Въпреки това е важно да имате предвид потенциалните предизвикателства, свързани с внедряването на AI, а те могат да бъдат следните:

Инвестиции в технологията: Разработването и внедряването на AI системи може да бъде скъпо. Това включва разходи за хардуер, софтуер, данни и инфраструктура. Освен това може да изисква значителна първоначална инвестиция за разработка и тестване.

Наемане на квалифициран персонал: AI системите изискват квалифицирана работна ръка за тяхното изграждане, внедряване и поддръжка. Това може да бъде предизвикателство, тъй като специалистите по AI са силно търсени и често трудни за намиране.

Качество на данните: Ефективността на AI системите зависи от качеството на данните, с които работят. Ако данните са непълни, неточни или предубедени, AI системата може да направи неправилни заключения или прогнози. Организациите трябва да инвестират в техники за обработка на данни, за да гарантират качеството на същите.

Скорост на промяната: Технологията за изкуствен интелект се развива бързо и това, което е модерно днес, може да е остаряло утре. Организациите трябва да са подготвени за непрекъснатите промени и адаптация, за да останат конкурентоспособни.

15-те най-добри генеративни изкуствени интелекта

1. OpenAI’s GPT-4 – голям мултимодален модел, който може да имитира проза, изкуство, видео или аудио, сякаш произведени от човек. GPT-4 може да решава писмени проблеми или да генерира оригинален текст или изображения. Това е четвъртото поколение на основния модел на OpenAI.

2. Stable Diffusion – представлява значително подобрение в генерирането на модела „текст към изображение“. Той е широко достъпен и се нуждае от значително по-малко процесорна мощност от много други модели от този вид. Неговите възможности включват – текст към изображение, изображение към изображение, графични произведения на изкуството, редактиране на изображения и създаване на видео.

3. DALL-E 2 – много повече от просто генератор на изображения. Позволява ви да редактирате всяко съществуващо изображение. В Dall-E 2 има многобройни достъпни опции за редактиране на картина.

4. Imagen – AI система, която създава фотореалистични изображения от въведен текст. Imagen използва голям замразен T5-XXL енкодер, за да кодира въведения текст. Модел на условна дифузия картографира вграждането на текст в изображение 64×64.

5. Midjourney – Midjourney е известен генеративен AI инструмент за създаване на изображения от въведен текст. Наред с Dall-E и Stable Diffusion, той е водещ създател на изкуство с изкуствен интелект.

6. RunwayML – платформа за артисти, които искат да използват инструменти за машинно обучение по интуитивни начини, без опит с кодиране за медия, варираща от видео до аудио и текст. На RunwayML потребителите могат да създават и публикуват предварително обучени модели за машинно обучение, с приложения като генериране на фотореалистични изображения или надписи на изображения.

7. Dreamstudio – уеб приложение, което предоставя набор от инструменти за генеративен дизайн, които позволяват на потребителите да създават изображения с AI. Той използва естествена обработка на текста и предлага опции за въвеждане от потребителя при създаването на изображенията.

8. Nightmare – eкипът на Nightmare AI е специализиран в създаването на AI модели, фокусирани върху генерирането и подобряването на изображения и видео съдържание. Много от техните модели използват водещи техники за задълбочено обучение като GAN, дифузионни модели и латентни векторни репрезентации.

9. Make-A-Video – Make-A-Video е модерна AI система, която генерира видеоклипове от текст.

10. FaceApp – един от най-добрите, лесни за използване фотореалистични редактори за селфита и портрети. Прави всяка снимка 100% перфектна, за да спре последователите Ви по време на скролване.

11. Deepfake – това е вид изкуствен интелект, използван за създаване на убедителни изображения, аудио и видео на съществуващи хора. Поради появата на този AI вече е доста трудно да се разбере дали дадено съдържание е реално или генерирано с Deepfake.

12. ThisPersonDoesNotExist – генерира реалистични лица, създадени от изкуствен интелект при всяко опресняване. Уебсайтът се захранва от GAN алгоритъм, разработен от Nvidia. Потенциалните случаи на употреба включват създаване на „AI инфлуенсъри“.

13. Codex – Можете да използвате Codex за различни задачи, включително: превръщане на коментари в код, намиране на полезна библиотека или генериране на API за приложение.

14. Copilot – Copilot може да Ви помогне да съставите чернови на отговори, да обобщите имейл вериги (email chains) и да управлявате ефективно календара си. Създаване на документ в Word – от изготвяне на бележки до генериране на отчети, използването на Copilot може да ускори процеса на създаване и да повиши качеството на Вашите документи с по-малко усилия.

15. Gemini – мощен чатбот, задвижван от изкуствен интелект и един от най-добрите инструменти задвижвани от изкуствен интелект, който може да се използва за различни цели. Това включва търсене на информация, получаване на отговори на запитвания от клиенти, превод на работни документи и много други.

Как AI може да помогне за развитието на бизнеса?

Развитието на бизнеса с помощта на генеративен изкуствен интелект (AI) може да доведе до значителни подобрения в оперативната ефективност, да намали разходите Ви и да оптимизира процеса на обслужването на клиенти. Ето по-подробно описание на това как генеративният AI може да помогне за развитието на бизнеса:

Автоматизация на процесите: Генеративният AI може да автоматизира повтарящи се задачи и процеси, позволявайки на служителите да се съсредоточат върху по-комплексни ангажименти. Това може да включва автоматизиране на въвеждането на данни, обработката на поръчки, управлението на инвентара и др. Чрез оптимизирането им компаниите могат да намалят разходите, да подобрят точността и да ускорят вътрешнофирмените си процеси.

Анализ на данни и прогнозиране: Генеративният AI има възможността да анализира големи масиви от данни, посредством които компаниите могат да предвидят пазарните промени, да оптимизират своите операции и да идентифицират нови възможности. Например, AI може да анализира исторически данни за продажбите, за да предвиди бъдещото търсене на продукти или услуги.

Персонализиране: Генеративният AI може да генерира персонализирани преживявания за клиентите, като препоръчва продукти, съобразени с техните предпочитания, изпраща персонализирани промоции или предлага продукти въз основа на тяхната история на покупки. Това може да помогне на бизнеса да изгради по-задълбочени връзки с клиентите си, да увеличи лоялността и да стимулира продажбите.

Разработване на продукти: Генеративният AI може да се използва за проектиране и производство на нови продукти, като рационализира процеса и намали времето за пускане на пазара. Това може да помогне на дадена компания да остане конкурентоспособна и да отговори по-бързо на пазарните изисквания. Например, AI може да генерира нови дизайни на продукти или да оптимизира съществуващи такива въз основа на обратна връзка с клиентите.

Управление на веригата за доставки: Генеративният AI може да помогне на бизнеса да управлява своята верига за доставки по-ефективно, като предвижда търсенето, оптимизира маршрутите за доставка и минимизира забавянията. Това съответно ще намали разходите и в същото време подобри удовлетвореността на клиентите.

Анализ на настроенията и обслужването на клиенти: Генеративният AI може да анализира коментари и отзиви в социалните мрежи, за да измери настроението на клиентите и да идентифицира проблеми или оплаквания. Това спомага на бизнеса да подобри обслужването и да предотврати ескалацията на дадена неудовлетвореност.

Маркетинг и реклама: Генеративният AI има възможността да генерира маркетингово съдържание, като рекламни текстове, имейл кампании и публикации в социалните мрежи. Това може да помогне на бизнеса да достигне до по-голяма аудитория, да ангажира клиентите и да стимулира продажбите.

Киберсигурност: Генеративният AI може да се използва за откриване и предотвратяване на кибератаки, защитавайки бизнеса от заплахи за сигурността на данните и потенциални финансови загуби.

В заключение, интегрирането на генеративен AI във Вашия бизнес може да доведе до значителни подобрения в оперативната ефективност, намаление на разходите и подобряване на обслужването на клиентите. Въпреки това е важно да имате предвид потенциалните предизвикателства, свързани с внедряването му, които описахме по-горе. Изкуственият интелект ще продължи да играе решаваща роля в развитието на различни сектори от икономиката през идните години. Генеративните AI системи предлагат множество възможности за оптимизиране на бизнес процесите и създаване на персонализирани преживявания за клиентите. Правилната му интеграция и последващо надграждане ще гарантира значителен ръст и дългосрочна стабилност във всяка част от Вашия бизнес.

Ако търсите помощ при интегрирането на конкретен изкуствен интелект, искате да дигитализирате и скалирате Вашия бизнес в която и да е сфера, моля свържете се с нас. Благодарим Ви за отделеното време!