Generatiivinen tekoäly pähkinänkuoressa.

Generatiivinen tekoäly: Einstein kellarissasi

Tietokoneet ovat olleet olemassa jo pitkään, mutta vasta nyt ne ovat alkaneet oppia, ajatella ja kommunikoida aivan kuten me. Tätä tekniikkaa kutsutaan generatiiviseksi tekoälyksi (GAI), ja se mullistaa maailmaamme.

Mitä GAI on?

GAI on tekoälyn muoto, joka pystyy luomaan uutta sisältöä, kuten tekstiä, kuvia ja koodia. Se toimii syväoppimisen avulla, joka on koneoppimisen osajoukko, joka hyödyntää hermoverkkoja oppiakseen datasta.

Miksi GAI on tärkeä?

GAI voi automatisoida tehtäviä, joita aiemmin vain ihmiset pystyivät tekemään. Tämä voi vapauttaa ihmisiä keskittymään luovempaan ja strategisempaan työhön. GAI voi myös auttaa meitä ratkaisemaan monimutkaisia ​​ongelmia ja tekemään parempia päätöksiä.

Miten GAI vaikuttaa minuun?

GAI vaikuttaa lähes jokaiseen planeetan ihmiseen ja yritykseen. Se voi muuttaa tapaa, jolla työskentelemme, opiskelemme ja elämme. On tärkeää ymmärtää GAI:tä, jotta voimme valmistautua tulevaisuuteen ja hyödyntää sen tarjoamia mahdollisuuksia.

Kellarissasi oleva Einstein

Kuvittele, että sinulla on kellarissasi Einstein. Hän on älykäs ja tietävä, ja hän voi auttaa sinua lähes kaikessa. Hän voi vastata kysymyksiisi, ratkaista ongelmiasi ja jopa luoda uusia ideoita.

GAI on kuin kellarissasi oleva Einstein. Se on tehokas työkalu, jota voit käyttää monin eri tavoin. Mitä enemmän käytät sitä, sitä enemmän löydät yllättäviä ja tehokkaita tapoja, joilla se voi auttaa sinua.

Miten voin hyödyntää GAI:ta?

On olemassa monia tapoja hyödyntää GAI:ta. Voit käyttää sitä esimerkiksi:

• Tekstin luomiseen: GAI voi luoda tekstiä, kuten artikkeleita, blogikirjoituksia ja jopa runoja.
• Kuvankäsittelyyn: GAI voi luoda kuvia, muokata kuvia ja jopa luoda taidetta.
• Koodin luomiseen: GAI voi luoda koodia, joka auttaa sinua automatisoimaan tehtäviä ja kehittämään uusia sovelluksia.

Mistä voin oppia lisää GAI:sta?

On olemassa monia resursseja, joista voit oppia lisää GAI:sta. Voit aloittaa seuraavista:

• Google AI: https://ai.google/
• OpenAI: https://openai.com/
• DeepMind: https://deepmind.com/

Yhteenveto

GAI on tehokas työkalu, joka voi muuttaa maailmaamme. On tärkeää ymmärtää GAI:tä ja sen potentiaalisia vaikutuksia, jotta voimme valmistautua tulevaisuuteen ja hyödyntää sen tarjoamia mahdollisuuksia.

Tekoäly: Pureudutaan termeihin

Tekoäly, eli AI, ei ole mikään uusi keksintö. Koneoppiminen ja tietokonenäkö, jotka ovat tekoälyn osa-alueita, ovat olleet olemassa jo vuosikymmeniä. Kun näet YouTube-suosituksen, verkkohakutuloksen tai saat luottokorttitapahtuman hyväksytyksi, perinteinen tekoäly on toiminnassa.

Generatiivinen tekoäly eroaa perinteisestä tekoälystä siinä, että se luon uutta alkuperäistä sisältöä sen sijaan, että vain etsisi tai luokittelisi olemassa olevaa. Tämä on se "G" GPT:ssä (Generative Pre-trained Transformer).

Suuret kielimallit, eli LLM:t, ovat eräänlainen generatiivinen tekoäly, joka voi kommunikoida normaalilla ihmiskielellä. ChatGPT on OpenAI-yrityksen tuote, joka alkoi LLM:nä, pohjimmiltaan edistyneenä chatbotina. Se käyttää uutta arkkitehtuuria nimeltä Transformer-arkkitehtuuri.

ChatGPT:n sujuvuus ihmiskielellä tekee siitä helposti lähestyttävän työkalun. Sinun ei tarvitse olla tekoälyasiantuntija tai ohjelmoija käyttääksesi sitä. Tämä ominaisuus laukaisi tavallaan koko vallankumouksen.

Miten se toimii?

Suuri kielimalli on keinotekoinen hermoverkko, joka muistuttaa aivojamme. Se koostuu joukosta numeroita tai parametreja, jotka on kytketty toisiinsa. Hermoverkot käsittelevät vain numeroita, ja syötteenä toimivat numerot tuottavat uusia numeroita tulosteena.

Kaikenlainen sisältö, kuten teksti tai kuvat, voidaan esittää numeroina. Jos esimerkiksi kirjoitat "koirat ovat", se muunnetaan numeroiksi, jotka hermoverkko käsittelee. Tulosnumerot muunnetaan sitten takaisin tekstiksi, tässä tapauksessa sanaksi "eläimet".

Mielenkiintoista on, että jos yhdistämme tuotoksen syötteeseen ja lähetämme sen uudelleen mallin läpi, se jatkaa uusien sanojen lisäämistä. Tämä tapahtuu kulissien takana, kun kirjoitat jotain ChatGPT:hen. Tässä tapauksessa se tuotti kokonaisen tarinan. Tätä prosessia voi jatkaa loputtomiin lisäämällä kehotteita.

Suurella kielimallilla voi olla miljardeja tai jopa triljoonia, tuhansia miljardeja parametreja, minkä vuoksi niitä kutsutaan "suuriksi". Mutta mistä nämä kaikki numerot tulevat?

Tarkastelemme parametreja ja sitä, miten ne vaikuttavat tekoälyn luomaan sisältöön.

Tekoälyn oppiminen: Vauvasta Einsteiniksi

Tekoäly, kuten GPT-3 ja GPT-4, oppivat samalla tavalla kuin vauvat oppivat puhumaan. He eivät saa suoria ohjeita, vaan imevät tietoa ympäristöstään ja oppivat tunnistamaan kuvioita.

Koulutusprosessi:

• Suurelle kielimallille syötetään valtava määrä tekstiä, pääasiassa internetistä.
• Malli yrittää ennustaa seuraavaa sanaa tekstissä.
• Jos ennuste on virheellinen, parametreja säädetään automaattisesti.
• Tätä prosessia toistetaan, kunnes malli oppii ennustamaan seuraavan sanan tarkasti.
• Tämä on "takaisin eteneminen" -menetelmä.

Ihmisen ohjaus:

• Tekoäly tarvitsee myös ihmisen ohjausta kehittyäkseen hyödylliseksi työkaluksi.
• Tätä kutsutaan "vahvistusoppimiseksi ihmisen palautteella".
• Ihmiset arvioivat mallin tuloksia ja antavat palautetta.
• Palautteella vahvistetaan toivottua käyttäytymistä, aivan kuten koiran kouluttamisessa.

Esimerkki:

• GPT:n kaltainen malli ei kerro sinulle, kuinka ryöstää pankki.
• Se tietää kyllä, miten se tehdään, mutta ihmisen ohjauksen kautta se on oppinut, että sen ei pitäisi auttaa ihmisiä rikollisissa toimissa.

Koulutuksen jälkeen:

• Malli on enimmäkseen "jäädytetty".
• Pienet hienosäädöt voivat tapahtua myöhemmin.
• P-kirjain GPT:ssä tarkoittaa "esikoulutettua".

Tulevaisuuden mallit:

• Tulevaisuudessa mallit voivat oppia jatkuvasti, eikä vain koulutus- ja hienosäätövaiheessa.

Mallien kirjo:

• GPT on vain yksi monista malleista.
• Uusia malleja kehitetään jatkuvasti.
• Mallit vaihtelevat nopeuden, kyvyn ja kustannusten suhteen.
• Jotkut mallit ovat ilmaisia ja avoimen lähdekoodin, toiset kaupallisia.
• Jotkut mallit ovat helppokäyttöisiä, toiset vaativat teknistä osaamista.
• Jotkut mallit on suunniteltu tiettyihin tehtäviin, toiset ovat yleiskäyttöisempiä.

Mitä saat rahalla:

• Yleensä saat sitä, mistä maksat.
• Ilmainen malli voi tarjota sinulle "älykkään lukiolaisen", kun taas kaupallinen malli voi antaa sinulle "kellarin Einsteinin".

GPT 3.5 vs. GPT 4:

• Erot näiden kahden mallin välillä ovat merkittävät.
• GPT 4 on tehokkaampi ja monipuolisempi.

Johtopäätös:

• Tekoäly kehittyy nopeasti.
• On tärkeää ymmärtää eri malleja ja niiden ominaisuuksia.
• Oikea malli voi auttaa sinua monissa tehtävissä, kuten tekstin luomisessa, kääntämisessä ja koodaamisessa.

Generatiivisen tekoälyn monimuotoisuus

On tärkeää muistaa, että generatiivisia tekoälymalleja on useita, ja ne kaikki luovat erilaista sisältöä.

Tekstistä tekstiin -mallit, kuten GPT-4, ottavat syötteenä tekstiä ja tuottavat tekstiä tulosteena. Tämä teksti voi olla luonnollista kieltä tai jäsenneltyä tietoa, kuten koodia, JSON:ia tai HTML:ää. Käytän tätä itse paljon koodin tuottamiseen ohjelmoidessani. Se säästää uskomattoman paljon aikaa ja opin myös paljon sen tuottamasta koodista.

Tekstistä kuvaan -mallit luovat kuvia. Kuvaile vain, mitä haluat, ja malli luo sinulle kuvan. Voit jopa valita kuvan tyylin.

Kuvasta kuvaan -mallit voivat esimerkiksi muuntaa tai yhdistää kuvia.

Kuvasta tekstiin -mallit kuvaavat tietyn kuvan sisältöä.

Puheesta tekstiksi -mallit luovat äänen transkriptioita, joista on hyötyä esimerkiksi kokousmuistiinpanoissa.

Tekstistä ääneksi -mallit tuottavat musiikkia tai ääniä kehotteesta.

On olemassa jopa tekstistä videoksi -malleja, jotka luovat videoita kehotteesta. Ennemmin tai myöhemmin meillä voi olla loputon tvelokuvasarja, joka luo automaattisesti seuraavan jakson, joka on räätälöity makusi mukaan katsellessasi. Tavallaan pelottavaa, jos ajattelet sitä.

Yksi nykyinen trendi on multimodaaliset tekoälytuotteet, jotka yhdistävät useita malleja yhdeksi tuotteeksi. Tämän ansiosta voit työskennellä tekstin, kuvien, äänen jne. kanssa vaihtamatta työkalua. Chat GPT -mobiilisovellus on tästä hyvä esimerkki.

Huvin vuoksi otin kuvan tästä huoneesta ja kysyin sovellukselta, mihin voisin piilottaa tavaraa. Pidän siitä, että se mainitsi lieden, mutta varoitti, että siellä voi kuumentua.

Kun minulla on selvitettävää asioita, kuten tämän videon sisältö, tykkään käydä kävelyillä käyttäen chat-GPT:tä kaikupohjana. Aloitan sanomalla "vastaa aina sanalla okei, ellen pyydä sinulta jotain", jolloin se vain kuuntelee eikä keskeytä. Kun olen lopettanut ajatusteni heittämisen, pyydän palautetta. Meillä on jonkin verran keskustelua, ja sitten pyydän sitä tekemään yhteenvedon tekstiksi jälkeenpäin. Suosittelen todella kokeilemaan tätä. Se on todella hyödyllinen tapa käyttää tällaisia työkaluja.

Osoittautuu, että Einstein ei olekaan jumissa kellarissa. Voit viedä hänet kävelylle!

Kielimallit: Ennustajista älykkäiksi kumppaneiksi

Aluksi kielimallit olivat pelkkiä sanojen ennustajia, tilastollisia koneita, joiden käytännön hyödyt olivat rajalliset. Mutta kasvaessaan ja saadessaan enemmän dataa ne alkoivat kehittää uusia kykyjä – odottamattomia kykyjä, jotka yllättivät jopa niiden kehittäjät. Ne pystyivät roolipeliin, kirjoittamaan runoja, tuottamaan korkealaatuista koodia, keskustelemaan yrityksen strategiasta, antamaan oikeudellisia ja lääketieteellisiä neuvoja, valmentamaan ja opettamaan – pohjimmiltaan suorittamaan luovia ja älyllisiä tehtäviä, joita aiemmin pidettiin yksinomaan ihmisten ominaisuutena.

On käynyt ilmi, että kun malli on nähnyt tarpeeksi tekstiä ja kuvia, se alkaa havaita kuvioita ja ymmärtää korkeamman tason käsitteitä, aivan kuten vauva oppii ymmärtämään maailmaa.

Esimerkki:

Annan GPT-4:lle pienen piirustuksen, jossa on naru, sakset, muna, kattila ja tuli. Mitä tapahtuu, jos käytän saksia? Mallia ei todennäköisesti ole koulutettu tähän tarkkaan skenaarioon, mutta se antoi silti melko hyvän vastauksen, joka osoittaa perusymmärryksen saksien, munien, painovoiman ja lämmön luonteesta.

Käyttökohteita:

Kun GPT-4 julkaistiin, aloin käyttää sitä koodausavustajana ja olin hämmästynyt. Tehokkaasti ohjattuna se oli parempi ohjelmoija kuin kukaan, jonka kanssa olen työskennellyt. Sama koskee artikkelin kirjoittamista, tuotesuunnittelua, työpajasuunnittelua ja lähes kaikkea, mihin käytin sitä. Suurin pullonkaula oli oma rajallinen insinööritaitoni, joten päätin tehdä uramuutoksen ja keskittyä kokonaan oppimiseen ja opettamiseen, miten tehdä tästä tekniikasta hyödyllistä.

300 000 vuoden takaiskatse:

Otetaan askel taaksepäin ja tarkastellaan seurauksia noin 300 000 vuoden aikaperspektiivistä. Homo sapiens on ollut älykkäin laji maan päällä (riippuen tietysti älykkyyden määritelmästä). Mutta älylliset kykymme eivät ole parantuneet merkittävästi. Aivomme ovat suunnilleen samankokoisia ja -painoisia kuin tuhansia vuosia sitten.

Tietokoneet ovat toisaalta olleet olemassa vain noin 80 vuotta. Ja nyt generatiivisen tekoälyn avulla ne pystyvät yhtäkkiä puhumaan sujuvasti ihmiskieliä ja suorittamaan yhä enemmän älyllisiä ja luovia tehtäviä, joita aiemmin vain ihmiset pystyivät tekemään.

Risteyskohtassa:

Olemme siis risteyskohdassa, jossa tekoäly on parempi joissakin asioissa ja ihmiset parempia toisissa. Tekoälyn kyvyt kuitenkin paranevat eksponentiaalisella nopeudella, kun taas meidän kykymme eivät. Emme tiedä, kuinka kauan tämä eksponentiaalinen kehitys jatkuu vai tasaantuuko se jossain vaiheessa, mutta on selvää, että olemme siirtymässä uuteen maailmanjärjestykseen.

Mitä tulevaisuus tuo tullessaan?

Tulevaisuus on täynnä jännittäviä mahdollisuuksia, mutta myös haasteita. Tekoäly voi auttaa meitä ratkaisemaan maailman suurimpia ongelmia, kuten ilmastonmuutosta ja köyhyyttä. Se voi myös mullistaa lähes kaikki elämämme osa-alueet, kuten työn, terveydenhuollon ja koulutuksen.

On kuitenkin tärkeää muistaa, että tekoäly on työkalu, ja kuten mitä tahansa työkalua, sitä voidaan käyttää hyvään tai pahaan. Meidän on varmistettava, että tekoälyä kehitetään ja käytetään vastuullisesti ja eettisesti.

Tekoälyvallankumous: Haasteet ja mahdollisuudet

Tämä ei ole ensimmäinen vallankumous, jonka ihmiskunta on kokenut. Kesytimme tulen, opimme maanviljelyä, keksimme painokoneen, höyryvoiman ja sähkön. Nämä kaikki olivat mullistavia muutoksia, mutta niiden yleistyminen kesti vuosikymmeniä tai jopa vuosisatoja. Tekoälyvallankumouksessa uusi tekniikka leviää maailmanlaajuisesti lähes välittömästi. Tämän muutosnopeuden käsittely on valtava haaste sekä yksilöille että yrityksille.

Erilaisia ​​ajattelutapoja tekoälyyn:

Havaitsen, että ihmisillä ja yrityksillä on taipumus omaksua erilaisia ​​ajattelutapoja tekoälyyn liittyen. Toisaalta on niitä, jotka uskovat, että tekoäly ei voi koskaan tehdä heidän työtään tai että heillä ei ole aikaa tutustua tähän tekniikkaan. Tämä on vaarallinen asenne. Yleinen sanonta kuuluu, että tekoäly ei ehkä vie työtäsi, mutta tekoälyä käyttävät ihmiset vievät. Tämä pätee sekä yksilöihin että yrityksiin.

Toisaalta on paniikkia ja epätoivoa, uskoa, että tekoäly vie varmasti työpaikan ja ajaa yritykset konkurssiin. Kumpaankaan näistä ajattelutavoista ei ole hyötyä.

Ehdotan keskitietä:

Tasapainoinen ja positiivinen ajattelutapa on tekoälyn tekevän minusta, tiimistäni ja yrityksestäni uskomattoman tuottavan. Tämän ajattelutavan avulla minusta tuntuu, että olen saanut supervoimia. Voin siirtyä ideasta tulokseen paljon nopeammin, jolloin voin keskittyä enemmän siihen, mitä haluan saavuttaa, ja vähemmän asioiden rakentamiseen. Opin myös paljon nopeammin. Tekoäly on kuin mahtava mentori, joka on aina kanssani.

Tämä ajattelutapa ei ainoastaan ​​tunnu hyvältä, vaan se myös varustaa sinut tulevaisuutta varten. Se tekee sinusta vähemmän todennäköisesti menettävän työpaikkasi tai yrityksesi ja todennäköisemmin menestyvän tekoälyn aikakaudella.

Ihmisen rooli:

Yksi tärkeä kysymys on, onko ihmisen rooli tarpeellinen tekoälyn aikakaudella. Tarvitaanko esimerkiksi lääkäreitä, kehittäjiä, lakimiehiä, toimitusjohtajia? Tämä kysymys tulee yhä merkityksellisemmäksi tekoälyominaisuuksien parantuessa.

Jotkut työpaikat katoavat varmasti, mutta uskon, että useimpiin rooleihin tarvitaan edelleen ihmisiä. Jonkun, jolla on verkkotunnuksen tuntemus, on vielä päätettävä, mitä kysyä tekoälyltä, miten muotoilla kehote, mikä konteksti on annettava ja miten arvioida tulosta.

Tekoälymallit eivät ole täydellisiä. Ne voivat olla erinomaisia ​​joskus, mutta joskus myös hirvittävän tyhmiä. Ne voivat joskus hallusinoida ja tarjota vääriä tietoja erittäin vakuuttavalla tavalla. Milloin sinun pitäisi luottaa tekoälyn vastaukseen? Milloin sinun pitäisi tarkistaa tai tehdä työ itse? Entä lainsäädännön noudattaminen ja tietoturva? Mitä tietoja voimme lähettää tekoälymalliin ja mihin nämä tiedot tallennetaan?

Näiden arviointipyyntöjen tekemiseen ja tekoälymallin heikkouksien kompensointiin tarvitaan ihmisasiantuntija.

Tekoäly: Kollega ja kumppani

Ajattele tekoälyä kollegana, nerona, jolla on omat omituisuutensa. Sinun on opittava työskentelemään tämän nerouden kanssa ja tunnistamaan, milloin se on "humalassa" eli antaa virheellistä tietoa.

Lääkärinä tekoälykollega voi auttaa diagnosoimaan harvinaisia ​​sairauksia, joita et edes tiennyt. Juristina se voi tehdä oikeudellista tutkimusta ja tarkistaa sopimuksia, jolloin sinulla on enemmän aikaa asiakkaillesi. Opettajana tekoälykollega voi arvostella testejä, auttaa luomaan kurssisisältöä ja tarjota yksilöllistä tukea opiskelijoille.

Jos et ole varma, miten tekoäly voi auttaa sinua, kysy rohkeasti! Työskentelen parhaillaan kehittääkseni tekoälyä, joka voi auttaa sinua seuraavilla tavoilla:

• Kirjoittaminen: Tekoäly voi auttaa sinua kirjoittamaan nopeammin ja paremmin. Se voi esimerkiksi ehdottaa synonyymejä, korjata kielioppivirheitä ja muotoilla tekstiä selkeämmin.
• Kääntäminen: Tekoäly voi kääntää tekstiä kielestä toiseen. Tämä voi olla hyödyllistä, jos työskentelet kansainvälisessä ympäristössä tai jos haluat lukea tekstejä, jotka ovat toisella kielellä.
• oodaus: Tekoäly voi auttaa sinua kirjoittamaan koodia nopeammin ja tehokkaammin. Se voi esimerkiksi ehdottaa koodia, korjata virheitä ja testata koodia automaattisesti.
• Tutkimus: Tekoäly voi auttaa sinua löytämään tietoa nopeammin ja tehokkaammin. Se voi esimerkiksi etsiä relevantteja artikkeleita, kirjoja ja verkkosivuja.

 Mallit ja tuotteet:

On tärkeää erottaa mallit ja niiden päälle rakentuvat tuotteet. Käyttäjänä et yleensä ole suoraan vuorovaikutuksessa mallin kanssa, vaan tuotteen, verkkosivuston tai mobiilisovelluksen kanssa, joka puolestaan keskustelee mallin kanssa.

Tuotteet tarjoavat käyttöliittymän ja lisäävät ominaisuuksia ja tietoja, jotka eivät ole osa itse mallia. Esimerkiksi chat-GPT-tuote seuraa viestihistoriaasi, kun taas GPT-4-mallilla itsessään ei ole viestihistoriaa.

Kehittäjänä voit käyttää näitä malleja omien tekoälypohjaisten tuotteiden ja ominaisuuksien rakentamiseen. Esimerkiksi:

• Verkko-oppimissivusto: Voit lisätä chatbotin vastaamaan kursseja koskeviin kysymyksiin.
• Rekrytointiyritys: Voit rakentaa tekoälypohjaisia työkaluja, jotka auttavat arvioimaan ehdokkaita.

Molemmissa tapauksissa käyttäjät ovat vuorovaikutuksessa tuotteesi kanssa, minkä jälkeen tuote on vuorovaikutuksessa mallin kanssa. Tämä tapahtuu ohjelmointirajapintojen (API) kautta, joiden avulla koodisi voi keskustella mallin kanssa.

Tekoälyn avulla voit saavuttaa enemmän ja työskennellä tehokkaammin. Se on arvokas työkalu, joka voi auttaa sinua monissa eri tehtävissä.

Lisätietoja:

• OpenAI API: https://beta.openai.com/docs/api-reference/

Tekoälyn tulevaisuus on kirkas, ja se on jo nyt mullistamassa tapaa, jolla työskentelemme ja elämme. Olemme vasta alkamassa raapaista pintaa siitä, mitä tekoäly voi tehdä, ja olen innoissani nähdessäni, mitä tulevaisuus tuo tullessaan.

Tekoälymallit: Ulkoiset aivot tuotekehitykseen

Tuotekehittäjänä voit hyödyntää tekoälymalleja ikään kuin ulkoisina aivoina ja lisätä älykkyyttä tuotteeseesi. Tämä on erittäin voimakas työkalu, mutta sen tehokas hyödyntäminen vaatii "nopean suunnittelun" taitoa.

Nopea suunnittelu, tai pikemminkin "nopea prototyyppien luonti", on kykyä luoda nopeasti ja tehokkaasti kokeellisia versioita ideoista. Tämä taito on hyödyllinen sekä käyttäjänä että tuotekehittäjänä, sillä molemmissa tapauksissa on kyettävä muotoilemaan tehokkaita kehotteita, jotka tuottavat hyödyllisiä tuloksia tekoälymallista.

Esimerkki:

Oletetaan, että haluat apua työpajan suunnittelussa. Seuraavien kehotteiden avulla voit havaita nopean suunnittelun tärkeyden:

Kehote 1: "Suunnittele minulle työpaja"

Tämä kehote ei todennäköisesti anna hyödyllisiä tuloksia. Riippumatta tekoälyn älykkyydestä, se ei voi antaa tarkkoja ohjeita ilman työpajan kontekstin ymmärtämistä.

Kehote 2: "Suunnittele minulle työpaja aiheesta X, joka kestää Y tuntia ja johon osallistuu Z henkilöä."

Tämä kehote on parempi, koska se antaa tekoälylle kontekstia työpajan suunnittelua varten.

Kehote 3:

"Haastattele minua työpajan suunnittelun tarpeista ja ehdota sitten esityslistaa."

Tässä kehoteessa tekoäly haastattelee sinua ja kerää tietoa työpajan suunnittelua varten. Tämä lähestymistapa voi olla erittäin hyödyllinen, jos sinulla on monia ideoita ja haluat tekoälyn auttavan niiden jäsentämisessä.

Yhdistämällä kontekstin antamista ja tekoälyn haastattelua voit luoda tehokkaita kehotteita, jotka tuottavat parhaita tuloksia.

Mitä paremmin hallitset nopean suunnittelun taidon, sitä nopeammin ja parempia tuloksia saat tekoälystä. Tämän taidon oppimiseen on saatavilla useita resursseja, kuten kursseja, kirjoja, videoita ja artikkeleita. Tärkeintä on kuitenkin harjoitella ja oppia tekemällä.

Mukava sivuvaikutus on, että nopea suunnittelu parantaa yleistä kommunikointitaitoasi. Se auttaa sinua ilmaisemaan itseäsi selkeämmin ja tehokkaammin, mikä on hyödyllistä kaikilla elämänalueilla.

Muutamia hyödyllisiä resursseja:

• Kirja: "The Lean Startup" by Eric Ries
• Kurssi: "Rapid Prototyping" by IDEO
• Video: "How to Prototype Your Product Idea" by Google

Muista:

• Harjoitus tekee mestarin.
• Selkeä ja tehokas viestintä on avainasemassa.
• Nopean suunnittelun avulla voit hyödyntää tekoälyä parhaalla mahdollisella tavalla.

Generatiivisen tekoälyn tulevaisuus: Autonomiset agentit

Uskon, että generatiivisen tekoälyn seuraava raja on autonomisten agenttien käyttöönotto. Nämä tekoälykäyttöiset ohjelmistokokonaisuudet toimivat itsenäisesti odottamatta jatkuvaa ohjausta.

Kuvittele, että sinulla on "Einstein" kellarissasi. Hyvän johtajan tavoin annat hänelle korkean tason tehtävän ja tarvittavat työkalut sen suorittamiseen. Sitten avaat oven ja päästät hänet ulos johtamaan omaa esitystään ilman mikromanagerointia.

Työkalut voivat sisältää esimerkiksi pääsyn internetiin, rahaan, viestien lähettämiseen ja vastaanottamiseen, pizzan tilaamiseen ja muuhun. Nopean suunnittelun rooli korostuu tässä, sillä autonominen agenttisi voi tehdä paljon hyvää tai vahinkoa riippuen tehtävän laadusta.

Yhteenveto:

• Generatiivinen tekoäly on erittäin hyödyllinen työkalu, joka voi hyödyttää sinua, tiimiäsi ja yritystäsi suuresti.
• Mitä paremmin ymmärrät tekoälyä, sitä todennäköisemmin se on mahdollisuus kuin uhka.
• Generatiivinen tekoäly on tehokkaampi kuin luulet. Suurin rajoitus ei ole tekniikka, vaan mielikuvituksesi ja kykysi toteuttaa ideoita käytännössä.
• Nopea tekninen suunnittelu on ratkaiseva taito. Kuten kaikkien uusien taitojen kohdalla, on aluksi luonnollista tuntea olonsa epävarmaksi, mutta harjoittelu tekee mestarin.
• Paras vinkki on kokeilla ja tehdä tekoälystä osa jokapäiväistä elämääsi. Oppiminen tapahtuu automaattisesti.

Muita huomioita:

• Autonomisten agenttien käyttöönotto tuo mukanaan eettisiä kysymyksiä, joita on harkittava huolellisesti.
• Tekoälyn kehittyessä on tärkeää varmistaa, että sitä käytetään vastuullisesti ja ihmiskunnan parhaaksi.

Lisätietoja:

• Tekoäly ja autonomia: Ihmisen autonomian kunnioittaminen | Kaupunkiseudun ihmiskeskeiset tekoälyratkaisut (KITE) | Tampereen korkeakouluyhteisö (tuni.fi)
• Tekoälyn tulevaisuus: Tekoälyn tulevaisuus - Kuinka tekoäly muuttaa naailmaamme - DigiNyt.fi

LOPUKSI

Generatiivinen tekoäly pähkinänkuoressa: mitä se on ja miten sitä käytetään

Tekoäly on muuttamassa maailmaa, mutta tiedätkö, mitä se todella tarkoittaa? Tässä julkaisussa opit, mitä on generatiivinen tekoäly, eli tekoäly, joka luo uutta sisältöä, kuten tekstiä, kuvia, ääntä ja videoita. Generatiivinen tekoäly on kuin taivaalla kelluva jättimäinen aivo, jolle voit puhua ja pyytää apua monenlaisiin tehtäviin, kuten koodaukseen, kirjoittamiseen, suunnitteluun ja opettamiseen.

Julkaisu esittelee sinulle erilaisia generatiivisia tekoälymalleja ja niiden käyttötapauksia, sekä antaa sinulle vinkkejä, miten voit hyödyntää niitä omassa työssäsi ja elämässäsi. Julkaisu auttaa sinua myös ymmärtämään, mitä haasteita ja mahdollisuuksia generatiivinen tekoäly tuo mukanaan, ja miten voit valmistautua tekoälyn aikakauteen.

Generatiivinen tekoäly pähkinänkuoressa on julkaisu, joka avaa silmäsi näkemään, mitä tekoäly voi tehdä ja mitä sinä voit tehdä tekoälyn avulla. Se antaa sinulle supervoimia.

KOTITEHTÄVIÄ

• Kirjoita lyhyt essee siitä, miten generatiivinen tekoäly voi hyödyttää yritystäsi ja mitä haasteita se voi tuoda mukanaan.
• Tutki, miten generatiivinen tekoäly voi vaikuttaa yrityksesi kilpailukykyyn, innovaatiokykyyn ja tuottavuuteen.
• Kirjoita ylös, mitä vastuita ja velvollisuuksia sinulla on johtajana, omistajana tai hallituksen jäsenenä generatiivisen tekoälyn suhteen.
• Kokeile luoda omaa sisältöä generatiiviselle tekoälylle antamalla sille erilaisia kehotteita. Kokeile eri tyylisiä, pituisia ja tarkkoja kehotteita ja katso, miten malli reagoi niihin. Kirjoita ylös, millaisia havaintoja teet mallin luovuudesta, älykkyydestä ja ymmärryksestä.