Kaip dirbtinis intelektas skatina naujų technologijų atsiradimą | Dirbtinis intelektas versle #80

Kaip dirbtinis intelektas gali prisidėti prie naujų technologijų kūrimo?

Dirbtinis intelektas yra ne tik įdomi nauja technologija, bet ir galingas įrankis, skirtas novatoriškų technologinių sprendimų kūrimui. Kaip DI gali prisidėti prie to?

1. Naujų idėjų ir koncepcijų generavimas. DI padeda išrasti visiškai naujas technologijas ir prietaisų prototipus. Dirbtinis intelektas gali neįprastu būdu sujungti faktus ir koncepcijas, rasdamas sprendimus, kurie gali išsprūsti iš žmogaus proto.
2. Prototipų testavimas ir tobulinimas. Dėl kompiuterinių simuliacijų galima greitai ir nebrangiai išbandyti prototipo funkcionalumą, neiššvaistant laiko ir pinigų fizinių modelių kūrimui. DI taip pat leidžia modeliuoti įvairius naudojimo scenarijus ir optimizuoti projektą konkretiems tikslams.
3. Gamybos proceso palaikymas. Išmaniosios sistemos gali analizuoti gamybos duomenis realiuoju laiku, aptikti anomalijas ir siūlyti proceso pakeitimus, užtikrindamos didesnį efektyvumą, mažesnį gedimų dažnį ir geresnę kokybės kontrolę.
4. Technologijų valdymo gerinimas. DI palengvina technologinių sistemų stebėjimą, diagnozavimą ir problemų sprendimą be žmogaus įsikišimo. Tai taupo laiką ir išteklius, o nauja technologija veikia efektyviau.

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

DI programavimas: GitHub Copilot

Vienas įdomiausių DI naudojimo pavyzdžių, padedančių programuotojams, yra GitHub Copilot (https://github.com/features/copilot). Tai įrankis, pagrįstas pažangiais kalbos modeliais, kuris “koduoja bendradarbiaudamas” su žmonėmis.

Tačiau kaip veikia GitHub Copilot? Copilot analizuoja programuotojo parašytą kodą ir naudoja jį kaip nuorodą. Tai leidžia jam pasiūlyti, kas turėtų būti randama kitose programos eilutėse. Jis sugeba:

• pasiūlyti išraiškas ir net visus funkcijas,
• generuoti kodą algoritmams, remiantis tik aprašymu,
• kurti dokumentaciją, remiantis pačiu kodu,
• aiškinti kodą,
• siūlyti pataisas,
• įsitraukti į sudėtingas diskusijas su programuotoju,
• ir dar daugiau, visose populiariose programavimo kalbose.

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

Viskas, ką programuotojui reikia padaryti, tai pradėti rašyti kodo fragmentą, o GitHub Copilot pasiūlys pilną pasiūlymą, remdamasis milijonų viešųjų saugyklų analize ir giliu programavimo kalbų semantikos supratimu.

Pagrindiniai privalumai programuotojams apima:

• darbo pagreitinimą iki 55%,
• padidėjusią produktyvumą ir pasitenkinimą, dėka greitai atsirandančių, efektyvių sprendimų,
• mažesnį nusivylimą kuriant pasikartojantį kodą,
• greitesnį problemų sprendimą.

Debesų naujos technologijos: inovacijos iš Microsoft

Microsoft sukūrė novatoriškas natūralios kalbos modelių programas, kad spręstų bendrą iššūkį daugeliui debesų naudojančių įmonių – problemas, susijusias su tokios sudėtingos infrastruktūros valdymu ir greitu reagavimu į gedimus.

Kaip tai buvo pasiekta? Microsoft specialistai pasinaudojo kalbos modelių galimybėmis analizuoti incidentų aprašymus ir žurnalus. Remiantis tuo, modeliai gali pasiūlyti labiausiai tikėtinas problemų priežastis ir optimalius sprendimus.

Svarbu, kad kuo daugiau duomenų pateikiama dirbtiniam intelektui, tuo tiksliau jis gali aptikti ir klasifikuoti naujas klaidas, kas lemia greitesnį reagavimą ir sumažintas nuostolius dėl debesų sutrikimų.

DI naudojimas automatinėje debesų incidentų valdyme suteikia galimybę:

• greitesniam gedimų priežasčių diagnozavimui – DI analizuoja duomenis greičiau nei žmogus,
• automatinėms taisymams – dirbtinio intelekto generuoti sprendimai pašalina poreikį žmogaus įsikišimui,
• mažesniam prastovų laikui ir geresnei operatyvinei tęstinumui – greitesnis reagavimas sumažina nuostolius įmonėms, naudojančioms naujas debesų technologijas.

Tai tik pradžia naudojant DI naujose debesų kompiuterijos technologijose. Greitai, galbūt, dauguma administracinių procesų ir techninės pagalbos gali būti automatizuota.

Siemens: programinės įrangos testavimas su DI

Siemens specialistai pasinaudojo mašininio mokymosi galimybėmis, kad automatizuotų labai laiko reikalaujančią programinės įrangos kūrimo dalį – testavimą.

Jie sukūrė naujų technologijų sistemą, kuri, remdamasi ankstesnių testų ir kodo versijų duomenimis, gali prognozuoti naujų testų rezultatus su 78% tikslumu.

Ką tai duoda praktikoje? Svarbiausias aspektas yra greitesnis grįžtamasis ryšys programuotojams. Programuotojai beveik iš karto gauna preliminarius pasiūlymus dėl testų rezultatų, nelaukdami faktinio testų užbaigimo, kuris dideliuose projektuose gali užtrukti valandas ar dienas.

Tai leidžia greičiau identifikuoti ir pašalinti klaidas, neiššvaistant laiko konteksto keitimui ir anksčiau parašyto kodo detalių priminimui.

Antras svarbus aspektas yra testų eilių optimizavimas. Prognozės dėl jų rezultatų leidžia nustatyti optimalų individualių testų vykdymo seką, kad būtų galima kuo greičiau aptikti galimas klaidas.

Tai taupo skaičiavimo išteklius, reikalingus visam testų rinkiniui atlikti. Tyrimuose buvo pastebėta net 10% bendro testavimo laiko sumažėjimas.

Santrauka: naujos DI technologijos

Dirbtinis intelektas skatina technologinį progresą įvairiais būdais. Jis pirmiausia:

• generuoja naujas idėjas ir prietaisų koncepcijas, neįprastai sujungdamas faktus,
• palengvina greitą ir ekonomišką prototipų kūrimą, taip pat pagreitina sprendimų testavimo procesą,
• optimizuoja dizaino ir gamybos procesus,
• automatizuoja sistemų stebėjimą ir priežiūrą,
• pagreitina programuotojų darbą,
• padeda diagnozuoti technines problemas, ir
• automatizuoja programinės įrangos testavimą.

Galbūt greitai dauguma novatoriškų išradimų atsiras su dirbtinio intelekto parama. Todėl verta sekti šiuos įdomius pokyčius ir nuolat mokytis, kaip pasinaudoti naujomis technologijomis savo darbe.

Jei jums patinka mūsų turinys, prisijunkite prie mūsų užimtų bičių bendruomenės Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.