Jak sztuczna inteligencja sprzyja narodzinom nowych technologii | Sztuczna inteligencja w biznesie #80

Sztuczna inteligencja zmienia świat w zadziwiający sposób, a to dopiero początek jej ewolucji. Dowiedz się, jak nowe technologie, modele dużych języków i uczenie maszynowe napędzają innowacje — od narzędzi programistycznych po zaawansowane systemy do testowania i diagnozowania problemów technicznych. Czytaj dalej, aby dowiedzieć się więcej.

W jaki sposób sztuczna inteligencja może przyczynić się do tworzenia nowych technologii?

Sztuczna inteligencja to nie tylko fascynująca nowa technologia, ale także potężne narzędzie do tworzenia innowacyjnych rozwiązań technologicznych. W jaki sposób sztuczna inteligencja może się do tego przyczynić?

1. Generowanie nowych pomysłów i koncepcji. AI pomaga wynaleźć zupełnie nowe technologie i prototypy urządzeń. Sztuczna inteligencja potrafi w niekonwencjonalny sposób łączyć fakty i koncepcje, znajdując rozwiązania, które mogą umknąć ludzkiemu umysłowi.
2. Testowanie i udoskonalanie prototypów. Dzięki symulacjom komputerowym możliwe jest szybkie i niedrogie przetestowanie funkcjonalności prototypu, bez straty czasu i pieniędzy na budowanie modeli fizycznych. AI pozwala także na modelowanie różnych scenariuszy użytkowania i optymalizację projektu pod konkretne cele.
3. Wspomaganie procesu produkcyjnego. Inteligentne systemy mogą analizować dane produkcyjne w czasie rzeczywistym, wykrywać nieprawidłowości i sugerować modyfikacje procesów, zapewniając wyższą wydajność, mniejszą awaryjność i lepszą kontrolę jakości.
4. Doskonalenie zarządzania technologią. Sztuczna inteligencja ułatwia monitorowanie systemów technologicznych, diagnozowanie i rozwiązywanie problemów bez interwencji człowieka. Oszczędza to czas i zasoby, a nowa technologia działa wydajniej.

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

Programowanie AI: GitHub Copilot

Jednym z najciekawszych przykładów wykorzystania sztucznej inteligencji do pomocy programistom jest GitHub Copilot (https://github.com/features/copilot). Jest to narzędzie oparte na zaawansowanych modelach językowych, które „koduje wspólnie” z człowiekiem.

Jak jednak działa GitHub Copilot? Copilot analizuje kod napisany przez programistę i wykorzystuje go jako odniesienie. Dzięki temu może zasugerować, co powinno znaleźć się w kolejnych linijkach programu. Potrafi:

• sugerowanie wyrażeń, a nawet całych funkcji,
• generowanie kodu dla algorytmów wyłącznie na podstawie opisu,
• tworzenie dokumentacji w oparciu o sam kod,
• wyjaśnianie kodu,
• proponowanie poprawek,
• prowadzenie skomplikowanych rozmów z programistą,
• i wiele więcej, a wszystko to w kilkudziesięciu popularnych językach programowania.

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

Wystarczy, że programista zacznie pisać fragment kodu, a GitHub Copilot zaproponuje kompletną propozycję w oparciu o analizę milionów publicznych repozytoriów i głębokie zrozumienie semantyki języków programowania.

Do głównych korzyści dla programistów należą:

• przyspieszenie pracy nawet o 55%,
• zwiększona produktywność i satysfakcja dzięki szybko pojawiającym się, skutecznym rozwiązaniom,
• mniej frustracji przy tworzeniu powtarzalnego kodu,
• szybsze rozwiązywanie problemów.

Nowe technologie w chmurze: innowacje od Microsoft

Microsoft opracował innowacyjne aplikacje modeli języka naturalnego, aby sprostać wspólnemu wyzwaniu wielu firm korzystających z chmury – problemom związanym z zarządzaniem tak złożoną infrastrukturą i szybkim reagowaniem na awarie.

Jak to osiągnięto? Specjaliści Microsoft wykorzystali możliwości modeli językowych do analizy opisów i logów incydentów. Na tej podstawie modele mogą sugerować najbardziej prawdopodobne przyczyny problemów i optymalne rozwiązania.

Co ważne, im więcej danych wprowadza sztuczna inteligencja, tym dokładniej jest ona w wykrywaniu i klasyfikowaniu nowych usterek, co skutkuje krótszym czasem reakcji i mniejszymi stratami wynikającymi z zakłóceń w chmurze.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w automatycznym zarządzaniu incydentami w chmurze stwarza szansę na:

• szybsza diagnoza przyczyn awarii – AI analizuje dane szybciej niż człowiek,
• naprawy automatyczne – rozwiązania generowane przez sztuczną inteligencję eliminują potrzebę interwencji człowieka
• mniej przestojów i lepsza ciągłość działania – szybsza reakcja zmniejsza straty firm korzystających z nowych technologii chmurowych.

To dopiero początek wykorzystania AI w nowych technologiach przetwarzania w chmurze. Być może już niedługo większość procesów administracyjnych i wsparcia technicznego uda się zautomatyzować.

Siemens: testowanie oprogramowania za pomocą sztucznej inteligencji

Specjaliści firmy Siemens wykorzystali możliwości uczenia maszynowego, aby zautomatyzować bardzo czasochłonny aspekt tworzenia oprogramowania – testowanie.

Opracowali system nowych technologii, które na podstawie danych z poprzednich testów i wersji kodu potrafią przewidzieć wyniki nowych testów z 78% dokładnością.

Co to daje w praktyce? Najważniejszym aspektem jest szybsza informacja zwrotna dla programistów. Programiści niemal natychmiast otrzymują wstępne sugestie dotyczące wyników testów, bez czekania na faktyczne zakończenie testów, co w dużych projektach może zająć godziny lub dni.

Pozwala to na szybszą identyfikację i eliminację błędów, bez straty czasu na przełączanie kontekstu i przywoływanie szczegółów wcześniej napisanego kodu.

Drugim istotnym aspektem jest optymalizacja kolejności testów. Prognozy dotyczące ich wyników pozwalają określić optymalną kolejność przeprowadzania poszczególnych testów, aby jak najszybciej napotkać potencjalne błędy.

Oszczędza to zasoby obliczeniowe potrzebne do wykonania pełnego zestawu testów. W badaniach zaobserwowano nawet 10% skrócenie całkowitego czasu badania.

Podsumowanie: nowe technologie AI

Sztuczna inteligencja napędza postęp technologiczny na wiele sposobów. To przede wszystkim:

• generuje nowe pomysły i koncepcje urządzeń łącząc fakty w niekonwencjonalny sposób,
• umożliwia szybkie i ekonomiczne prototypowanie oraz przyspiesza proces testowania rozwiązań,
• optymalizuje procesy projektowe i produkcyjne,
• automatyzuje monitorowanie i utrzymanie systemów,
• przyspiesza pracę programistów,
• pomaga w diagnozowaniu problemów technicznych, oraz
• automatyzuje testowanie oprogramowania.

Być może już niedługo większość przełomowych wynalazków powstanie przy wsparciu sztucznej inteligencji. Dlatego warto na bieżąco śledzić te fascynujące zmiany i ciągle uczyć się, jak wykorzystywać nowe technologie w swojej pracy.

Jeśli podobają Ci się nasze treści, dołącz do naszej społeczności pracowitych pszczół na Facebooku, Twitterze, LinkedIn, Instagramie, YouTube, Pinterest i TikTok.

Autor: Robert Whitney

Ekspert JavaScriptu i instruktor, który szkoli działy IT. Jego głównym celem jest podniesienie produktywności zespołu poprzez uczenie innych, jak efektywnie współpracować podczas kodowania.

Zobacz wszystkie posty

Sztuczna inteligencja w biznesie:

1. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 1)
2. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 2)
3. Zastosowania AI w biznesie – przegląd
4. Chatboty tekstowe wspomagane sztuczną inteligencją
5. Biznesowe NLP dziś i jutro
6. Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych
7. Planowanie postów w mediach społecznościowych. Jak sztuczna inteligencja może pomóc?
8. Zautomatyzowane posty w mediach społecznościowych
9. Nowe usługi i produkty współpracujące z AI
10. Jakie są słabe strony mojego pomysłu na biznes? Sesja burzy mózgów z ChatGPT
11. Korzystanie z ChatGPT w biznesie
12. Aktorzy syntetyczni. 3 najlepsze generatory wideo AI
13. 3 przydatne narzędzia do projektowania graficznego AI. Generatywna sztuczna inteligencja w biznesie
14. 3 niesamowitych autorów AI, których musisz dziś wypróbować
15. Odkrywanie mocy sztucznej inteligencji w tworzeniu muzyki
16. Poruszanie się po nowych możliwościach biznesowych dzięki ChatGPT-4
17. Narzędzia AI dla menedżera
18. 6 niesamowitych wtyczek ChatGTP, które ułatwią Ci życie
19. 3 grafików AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
20. Jaka przyszłość czeka sztuczną inteligencję według McKinsey Global Institute?
21. Sztuczna inteligencja w biznesie - Wprowadzenie
22. Czym jest NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego w biznesie
23. Automatyczne przetwarzanie dokumentów
24. Tłumacz Google kontra DeepL. 5 zastosowań tłumaczenia maszynowego w biznesie
25. Działanie i zastosowania biznesowe robotów głosowych
26. Technologia wirtualnego asystenta, czyli jak rozmawiać z AI?
27. Czym jest inteligencja biznesowa?
28. Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?
29. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w BPM?
30. AI i media społecznościowe – co o nas mówią?
31. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu treścią
32. Kreatywna sztuczna inteligencja dziś i jutro
33. Multimodalna sztuczna inteligencja i jej zastosowania w biznesie
34. Nowe interakcje. Jak sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki obsługujemy urządzenia?
35. RPA i API w cyfrowej firmie
36. Przyszły rynek pracy i nadchodzące zawody
37. Sztuczna inteligencja w EdTech. 3 przykłady firm, które wykorzystały potencjał sztucznej inteligencji
38. Sztuczna inteligencja i środowisko. 3 rozwiązania AI, które pomogą Ci zbudować zrównoważony biznes
39. Detektory treści AI. Czy są tego warte?
40. ChatGPT kontra Bard kontra Bing. Który chatbot AI prowadzi w wyścigu?
41. Czy sztuczna inteligencja chatbota jest konkurencją dla wyszukiwarki Google?
42. Skuteczne podpowiedzi ChatGPT dla HR i rekrutacji
43. Szybka inżynieria. Co robi szybki inżynier?
44. Generator makiet AI. 4 najlepsze narzędzia
45. AI i co jeszcze? Najważniejsze trendy technologiczne dla biznesu w 2024 roku
46. Sztuczna inteligencja i etyka biznesu. Dlaczego warto inwestować w etyczne rozwiązania
47. Metasztuczna sztuczna inteligencja. Co warto wiedzieć o funkcjach Facebooka i Instagrama wspieranych przez sztuczną inteligencję?
48. Regulacja AI. Co musisz wiedzieć jako przedsiębiorca?
49. 5 nowych zastosowań AI w biznesie
50. Produkty i projekty AI – czym różnią się od innych?
51. Automatyzacja procesów wspomagana sztuczną inteligencją. Gdzie zacząć?
52. Jak dopasować rozwiązanie AI do problemu biznesowego?
53. AI jako ekspert w Twoim zespole
54. Zespół AI a podział ról
55. Jak wybrać kierunek kariery w AI?
56. Czy zawsze warto dodawać sztuczną inteligencję do procesu rozwoju produktu?
57. AI w HR: Jak automatyzacja rekrutacji wpływa na rozwój HR i zespołu
58. 6 najciekawszych narzędzi AI w 2023 roku
59. 6 największych wpadek biznesowych spowodowanych przez sztuczną inteligencję
60. Jaka jest analiza dojrzałości AI firmy?
61. AI do personalizacji B2B
62. Przypadki użycia ChatGPT. 18 przykładów tego, jak ulepszyć swój biznes dzięki ChatGPT w 2024 r
63. Mikrouczenie się. Szybki sposób na zdobycie nowych umiejętności
64. Najciekawsze wdrożenia AI w firmach w 2024 roku
65. Czym zajmują się specjaliści od sztucznej inteligencji?
66. Jakie wyzwania niesie ze sobą projekt AI?
67. 8 najlepszych narzędzi AI dla biznesu w 2024 roku
68. Sztuczna inteligencja w CRM. Co AI zmienia w narzędziach CRM?
69. Ustawa UE o sztucznej inteligencji. W jaki sposób Europa reguluje wykorzystanie sztucznej inteligencji
70. Sora. Jak realistyczne filmy z OpenAI zmienią biznes?
71. 7 najlepszych twórców stron AI
72. Narzędzia niewymagające kodu i innowacje AI
73. Jak bardzo wykorzystanie AI zwiększa produktywność Twojego zespołu?
74. Jak wykorzystać ChatGTP do badań rynku?
75. Jak poszerzyć zasięg swojej kampanii marketingowej AI?
76. „Wszyscy jesteśmy programistami”. W jaki sposób programiści obywatelscy mogą pomóc Twojej firmie?
77. AI w transporcie i logistyce
78. Jakie problemy biznesowe może naprawić sztuczna inteligencja?
79. Sztuczna inteligencja w mediach
80. AI w bankowości i finansach. Stripe, Monzo i Grab
81. AI w branży turystycznej
82. Jak sztuczna inteligencja sprzyja narodzinom nowych technologii