This is the Trace Id: 90ef786bffa502d751f54cb1be967b1d
Przejdź do głównej zawartości
Azure

Czym jest sztuczna inteligencja? 

Zapoznaj się z omówieniem sztucznej inteligencji (AI) i jej wielu przypadków użycia. Ponadto dowiedz się, jak rozpocząć tworzenie i wdrażanie aplikacji obsługiwanych przez sztuczną inteligencję oraz zarządzanie nimi przy użyciu usług platformy Azure.
Wprowadzenie do platformy Azure 

Definicja VDI

Sztuczna inteligencja (AI) odnosi się do systemów komputerowych lub modeli zaprojektowanych do wykonywania zadań, które zwykle wymagają ludzkiego myślenia, takich jak rozumienie języka, rozpoznawanie wzorców, rozwiązywanie problemów i podejmowanie decyzji. Tradycyjne systemy sztucznej inteligencji są zgodne tylko z ustalonymi regułami, ale nowsze systemy sztucznej inteligencji, takie jak poznawcza sztuczna inteligencja, mogą uczyć się na podstawie danych i ulepszać je w miarę upływu czasu, co pozwala im zwiększyć dokładność w obsłudze nowych sytuacji. 

Sztuczna inteligencja jest używana w wielu naszych codziennych narzędziach, w tym wirtualnych asystentach, systemach rekomendacji i czatbotach. 

  • Modele sztucznej inteligencji identyfikują wzorce i relacje w danych, których można użyć do generowania nowych przewidywań, rekomendacji i odpowiedzi.
  • Organizacje w dużych branżach już korzystają ze sztucznej inteligencji, aby zwiększyć produktywność i wspierać innowacje w rzeczywistych przypadkach użycia.
  • W przyszłości oczekuje się, że sztuczna inteligencja rozszerzy możliwości, przyczyni się do wzrostu gospodarczego i będzie wspierać długoterminowe innowacje.

Jak działa sztuczna inteligencja

Modele sztucznej inteligencji oparte na generatywnym, wstępnie wytrenowanym transformatorze (GPT) używają uczenia maszynowego do analizowania dużych ilości danych, takich jak tekst, obrazy lub liczby, identyfikowania wzorców i relacji, które mogą być używane do generowania danych wyjściowych, takich jak przewidywania, rekomendacji lub odpowiedzi.

Proces ten zazwyczaj przebiega zgodnie z prostym cyklem:

  1. Dane są zbierane i przygotowywane
  2. Model jest trenowany do rozpoznawania wzorców
  3. Wyniki są testowane i ulepszane dzięki opiniom

W każdym cyklu model sztucznej inteligencji dostosowuje się, staje się dokładniejszy i bardziej efektywny w obsłudze nowych sytuacji. Zasadniczo sztuczna inteligencja działa przez ciągłe uczenie się na podstawie danych, uściślanie ich interpretacji i stosowanie tej uczenia się w celu zapewnienia lepszych wyników w czasie. 

Przykłady przypadków użycia sztucznej inteligencji

W miarę wprowadzania innowacji przez organizacje sztuczna inteligencja staje się podstawowym narzędziem do zwiększania produktywności i wprowadzania innowacji w zespołach i branżach. W poniższych przykładach przedstawiono kilka typowych rzeczywistych przypadków użycia:

  • Automatyzacja przepływów pracy podczas opracowywania oprogramowania: deweloperzy używają już rozwiązań obsługiwanych przez sztuczną inteligencję, takich jak GitHub Copilot, aby pomóc w pisaniu kodu, testowaniu oprogramowania i automatyzowaniu przepływów pracy. W związku z tym zespoły programistyczne mają więcej czasu i energii, aby skoncentrować się na bardziej wartościowej pracy.
  • Podsumowanie dokumentów: organizacje we wszystkich branżach używają narzędzia GPT do generowania krótkich podsumowań na podstawie raportów, transkrypcji spotkań i wiadomości e-mail. Pomaga to członkom zespołu zrozumieć kluczowe szczegółowe informacje bez konieczności analizowania długich materiałów, co z kolei zwiększa produktywność.
  • Badania i analiza na rzecz opieki zdrowotnej: w obszarze medycznym lekarze używają wielomodalnych modeli LLM do szybkiego analizowania obrazów medycznych i złożonych danych pacjentów. Dzięki temu mogą wydajniej diagnozować choroby i udostępniać spersonalizowane plany opieki na podstawie profilu danej osoby.
  • Handel detaliczny: operatorzy detaliczni używają modeli sztucznej inteligencji do prognozowania popytu, zarządzania zapasami i personalizowania rekomendacji dla klientów kupujących online lub w sklepach stacjonarnych.
  • Zwiększone zabezpieczenia: dzięki weryfikacji tożsamości na podstawie unikalnych cech twarzy technologia rozpoznawania twarzy zapobiega nieuprawnionemu dostępowi do urządzeń, obiektów chronionych i poufnych danych. Ta dodatkowa warstwa ochrony zmniejsza ryzyko naruszeń i wzmacnia ogólny poziom zabezpieczeń.

Przyszłe trendy

Przyszłość sztucznej inteligencji powinna być transformacyjna. W miarę rozwoju usług i narzędzi sztucznej inteligencji stają się one bardziej zintegrowane z codziennymi działaniami. Na przykład sztuczna inteligencja jako usługa (AIaaS) zapewnia teraz zespołom i organizacjom z różnych branż dostęp do możliwości sztucznej inteligencji za pośrednictwem interfejsów API i usług w chmurze, umożliwiając im inteligentniejszą pracę, szybsze rozwiązywanie złożonych problemów i odblokowanie nowych poziomów kreatywności i innowacji w ekonomicznej cenie.

Dzięki udostępnieniu ludziom bardziej wydajnych, dynamicznych i dostępnych systemów sztuczna inteligencja jest gotowa do znacznego zwiększenia możliwości dla poszczególnych osób i społeczeństwa jako całości, działając jako zaawansowany partner i współautor rozwoju gospodarczego i długoterminowych innowacji. 

  1.
Osoba siedząca przy biurku patrząca na laptopa.
Zasoby platformy Azure
Zapoznaj się z kompleksowymi zasobami platformy Azure
Odkryj ścieżki szkoleniowe, próbki kodu i analizy przypadków, które pomogą Ci zacząć korzystanie z platformy Azure.
Przejrzyj zasoby 
Mężczyzna w białej koszuli patrzący na laptopa.
Zasoby dla uczniów i studentów 
Zasoby dla uczniów i studentów na platformie Azure 
Zyskaj umiejętności, które pozwolą Ci szybko rozpocząć karierę i pozytywnie wpłynąć na świat. 
Odkrywaj zasoby dla uczniów i studentów 
Kobieta siedząca w biurze i patrząca na ekran
Wydarzenia i seminaria internetowe 
Wydarzenia i seminaria internetowe dotyczące platformy Azure 
Zdobądź nowe umiejętności, odkrywaj nowe technologie i kontaktuj się ze swoją społecznością – cyfrowo lub osobiście. 
Przejrzyj wydarzenia 
Powrót do sekcji ZASOBY – zakładka Raporty badawcze

Często zadawane pytania

  • Sztuczna inteligencja umożliwia szybszą, inteligentniejszą i wydajniejszą pracę w wielu branżach, automatyzując zadania, analizując duże ilości danych i pomagając ludziom podejmować lepsze decyzje. Może również służyć do ulepszania codziennych środowisk przez wspomaganie takich rozwiązań, jak wirtualne asystenty, czatboty i aparaty rekomendacji.  
  • Przykładem sztucznej inteligencji może być asystent wirtualny, taki jak Siri, który może być odpytywany w celu uzyskania odpowiedzi i wykonywania zadań za pomocą głosu lub tekstu. Innym przykładem jest usługa rekomendacji, taka jak używana przez platformy przesyłania strumieniowego lub platformy do zakupów, która może sugerować produkty lub zawartość na podstawie Twojego zachowania i preferencji. 
  • Sztuczna inteligencja to szeroka dziedzina, która koncentruje się na systemach, które mogą analizować dane, rozpoznawać wzorce i podejmować decyzje. Generatywna sztuczna inteligencja jest określonym typem w sztucznej inteligencji, który jest przeznaczony do tworzenia nowych danych wyjściowych, takich jak tekst, obrazy lub kod, w oparciu o zdobytą wiedzę.  
  • Sztuczna inteligencja uczy się przez badanie dużych ilości danych i znajdowanie wzorców. Dokonuje przewidywań lub podejmuje decyzje, porównuje je z poprawnymi odpowiedziami lub opiniami i dostosowuje się do poprawy w miarę upływu czasu. Sztuczna inteligencja uczy się przez powtarzający się cykl: obserwowanie danych, zgadywanie, uzyskiwanie opinii i ulepszanie w praktyce.