Τεχνολογία

Γεννητική ΑΙ: Πώς λειτουργεί η Γεννητική Τεχνητή Νοημοσύνη;

Γεννητική ΑΙ: Πώς λειτουργεί η Γεννητική Τεχνητή Νοημοσύνη;
Γεννητική ΑΙ: Η γεννητική τεχνητή νοημοσύνη είναι μια πολλά υποσχόμενη τεχνολογία και έχει τη δυνατότητα να δημιουργήσει μεγαλύτερη εμπλοκή με τα chatbots για διάφορες περιπτώσεις χρήσης.

Your browser does not support the video tag. https://grx-obj.adman.gr/grx/creatives/sanofi/20876/better-understanding-insulin.mp4

Η γεννητική τεχνητή νοημοσύνη είναι το τελευταίο διάστημα το πρώτο θέμα, και ο Elon Musk και άλλοι κρούουν τον κώδωνα του κινδύνου για την κοινωνία. Ανεξάρτητα από το ποια είναι η θέση σας, τίθεται το ερώτημα: Είναι ασφαλής για χρήση σήμερα σε εφαρμογές υγειονομικής περίθαλψης; Σε έναν κλάδο όπου η ακρίβεια μπορεί να έχει αντίκτυπο ζωής ή θανάτου, μπορεί να στηριχθεί στην ερμηνεία δεδομένων και στη δημιουργία ακριβών μορφών νέου περιεχομένου, το οποίο θα μπορούσε να κυμαίνεται από την καθοδήγηση των ιατρών έως τις οδηγίες για τους ασθενείς και πολλά άλλα; Η απλή απάντηση είναι: Ναι, με την επίβλεψη εμπειρογνωμόνων. Ας αποδομήσουμε τον τρόπο λειτουργίας της δημιουργικής τεχνητής νοημοσύνης, τα σημερινά δυνατά σημεία και τους περιορισμούς της και πώς μπορεί να αφομοιωθεί με ασφάλεια σε εφαρμογές υγειονομικής περίθαλψης τώρα και στο μέλλον.


Πώς λειτουργεί η γεννητική τεχνητή νοημοσύνη

Στην ουσία της, η γενεσιουργός ΤΝ στοχεύει στη δημιουργία νέου και πρωτότυπου περιεχομένου, μιμούμενη τη δύναμη σκέψης των ανθρώπων, αν και με δυαδικό τρόπο. Σε μακροσκοπικό επίπεδο, επιδιώκει να κατανοήσει τον τρόπο με τον οποίο οι άνθρωποι σκέφτονται και συμπεριφέρονται. Πώς, για παράδειγμα, οι συγγραφείς γράφουν, οι ζωγράφοι ζωγραφίζουν και οι καινοτόμοι καινοτομούν. Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης βασίζονται στη δημιουργική διαδικασία, αντλώντας από μεγάλες ποσότητες δεδομένων για να “εκπαιδεύσουν” νευρωνικά δίκτυα σε έναν συγκεκριμένο τομέα. Όταν οι χρήστες δίνουν μια προτροπή, αυτό θεωρητικά προκαλεί μια έξυπνη απάντηση.

Ενώ αυτή η επεξεργασία είναι πολύπλοκη, στην πραγματικότητα υπάρχουν τρία μέρη στην εξίσωση της δημιουργικής ΤΝ: δεδομένα, εκπαίδευση και νευρωνικά δίκτυα.

Σκεφτείτε, για παράδειγμα, ότι θέλετε να δημιουργήσετε περιεχόμενο δημιουργημένο από την υγεία του πληθυσμού για σκοπούς κλινικής χρήσης. Θα μπορούσατε να προσλάβετε ένα άτομο για να διεξάγει εξαντλητική έρευνα και να γράψει χειροκίνητα περιεχόμενο, για παράδειγμα, για να υποστηρίξετε την ιατρική ακριβείας για εξατομικευμένο σχεδιασμό θεραπείας για την καταπολέμηση ασθενειών. Ή, θα μπορούσατε να ζητήσετε από τη δημιουργική τεχνητή νοημοσύνη να αντλήσει από μια σχετική βάση δεδομένων, π.χ. τον ηλεκτρονικό ιατρικό φάκελο του ασθενούς, για να συντάξει τις πληροφορίες. Εάν η ΤΝ έχει εκπαιδευτεί σε συναφή θέματα, αυτό μπορεί να διασταυρωθεί με την ψυχολογία, την ψυχική υγεία και τους κοινωνικούς παράγοντες της υγείας, ενεργοποιώντας το νευρωνικό δίκτυο για να πάει το ιατρικό περιεχόμενο ακόμη πιο βαθιά.

Το μέλλον της γεννητικής τεχνητής νοημοσύνης

Η γεννητική τεχνητή νοημοσύνη είναι μια πολλά υποσχόμενη τεχνολογία και έχει τη δυνατότητα να δημιουργήσει μεγαλύτερη εμπλοκή με τα chatbots για διάφορες περιπτώσεις χρήσης. Μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για να βοηθήσει στην ταχύτερη δημιουργία περισσότερων chatbots, χρησιμοποιώντας μεγάλα γλωσσικά μοντέλα για τη δημιουργία, την ενημέρωση και την αναδιαμόρφωση καλύτερων συνομιλιών που μοιάζουν με τον άνθρωπο.

Πιστεύουμε επίσης ότι η παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να εμβαθύνει σε περιπτώσεις χρήσης chatbot, όπως μετά το εξιτήριο, διερευνώντας τη δυναμική φύση της εμπλοκής για τη βελτίωση της παρακολούθησης των ασθενών. Η δημιουργική τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να βοηθήσει στη σκιαγράφηση του επόμενου επιπέδου εμπλοκής, ώστε να ενημερωθούν καλύτερα οι συνεδρίες σχεδιασμού chatbot. Θα μπορούσε επίσης να συρρικνώσει τον χρόνο του κύκλου, παρέχοντας στους σχεδιαστές ένα δείγμα που μπορούν να μεταφέρουν στο επόμενο επίπεδο.

Με την πάροδο του χρόνου, ένα πράγμα είναι σίγουρο. Η γεννητική τεχνητή νοημοσύνη θα γίνει πιο έξυπνη και καλύτερη, μεταμοσχεύοντας τη νοημοσύνη από το ένα μοντέλο στο άλλο. Παρόλο που δεν αποτελεί αντικατάσταση των ανθρώπων – η γενετική ΤΝ έχει μόνο δύο αισθήσεις, την οπτική και την ακουστική, σε αντίθεση με τους ανθρώπους, οι οποίοι μπορούν επίσης να αγγίζουν, να γεύονται και να αισθάνονται – θα μας βοηθήσει με τρόπους που θα μπορούσαν να επηρεάσουν τους υπαλλήλους, όπως ακριβώς τα ρομπότ έχουν επηρεάσει ιστορικά τους εργάτες.

Ενώ αυτό αποτελεί πρόκληση για την κοινωνία, θα αποτελέσει επίσης σπόρο για δημιουργικότητα και νέα ανάπτυξη. Ο καθένας μπορεί να γίνει δημιουργός, με κάποιους να γίνονται τελικά γεννητικοί ιθαγενείς της ΤΝ που καινοτομούν με τρόπους που δεν είχαμε σκεφτεί πριν. Δεν μπορούμε να προβλέψουμε πώς θα εξελιχθεί, αλλά όπως και το smartphone με το Tiktok, περιορίζεται μόνο από τη φαντασία και την εφευρετικότητά μας.