Штучний інтелект переходить в нову еру, яка виходить за межі простого розпізнавання шаблонів і рухається в бік логічного обґрунтування.
Причинний ШІ (Causal AI) пропонує не лише відповіді на питання «що відбувається», а і «чому це відбувається». Цей прорив у процесі прийняття рішень має потенціал переосмислити ринок, оскільки компанії використовують ці інструменти для створення розумніших і більш адаптивних процесів. Наступний етап еволюції ШІ формуватиме майбутнє екосистеми ШІ. Як повідомляє Silicon Angle, причинний ШІ, на відміну від традиційних моделей, що ґрунтуються на статистичних закономірностях, створений для надання пояснень і логічних обґрунтувань.
Розуміння причинно-наслідкових зв'язків
З розширенням можливостей ШІ організації починають усвідомлювати, що сучасні моделі, особливо великі мовні моделі, ефективні у виявленні закономірностей і прогнозуванні, але вони не здатні пояснити логіку цих прогнозів. LLM працюють на основі статистичних ймовірностей, що корисно, але може бути обмежено у мінливому середовищі.
Причинний інтеллект починається з агентного ШІ, який поєднує агентів ШІ в екосистемі великих мовних моделей і малих мовних моделей, специфічних для певних галузей, щоб зрозуміти причинно-наслідкові зв’язки. Це є ключовим фактором, що допомагає людям вирішувати проблеми та приймати кращі рішення.
Для того, щоб ШІ по-справжньому розумів, як працює бізнес, йому потрібно розуміти причинно-наслідкові зв’язки. Чому? Тому що в бізнесі все є причиною, а все інше — наслідком, і ШІ повинен пристосовуватися до цієї реальності.
Ще однією перевагою Causal AI є можливість моделювати та тестувати сценарії «що, якби», що дає бізнесу можливість моделювати найкращі результати, які впливають на сценарії прибутковості, утримання клієнтів і доходу.
«Сучасні моделі непогано прогнозують, що слід зробити, вони створюють «що», але не можуть пояснити, як це було зроблено. І, звісно, не можуть сказати, чому це найкраще рішення.Причинний ШІ почне поступово інтегрувати пояснення в ці моделі не лише на описовому та прогнозному рівні, а й на прескриптивному», — вважає Скотт Хебнер, головний аналітик theCUBE Research.
Роль спеціалізованих мовних моделей та агентного ШІ
Великі мовні моделі забезпечують загальну рамкову структуру, а малі мовні моделі призначені для виконання цільових завдань, що дозволяє компаніям оптимізувати ШІ для конкретних потреб. Ці моделі також забезпечують високий рівень захисту даних і спеціалізовані застосування.
Такий архітектурний підхід дозволить системам ШІ ефективніше взаємодіяти одна з одною. Великі мовні моделі забезпечуватимуть загальні знання, тоді як малі моделі зосереджуватимуться на конкретних галузях, створюючи безперервний потік інформації.
«Ми рухаємося до екосистеми, в якій агенти ШІ навчають один одного, навчаються один у одного і стають дедалі розумнішими», — додав він. «Це буде архітектурний підхід, де агенти працюватимуть спільно, і це стане ключовим фактором для майбутнього», – прогнозує Хебнер.
Аргументи на користь причинного ШІ
Причинний ШІ — це не просто концепція на горизонті, він уже набирає обертів у галузях, де потрібен глибший рівень інтелекту прийняття рішень. За даними недавнього опитування Databricks Inc. та Dataiku Inc. серед 400 фахівців у сфері ШІ, понад половина з них вже використовують або експериментують із причинним ШІ, і, як очікується, це буде однією з найбільш впроваджуваних технологій ШІ у наступному році, за словами Хебнера.
«Технологія номер один, яка сьогодні не використовується, але планується для використання в наступному році, — це причинний ШІ», — сказав Хебнер. «Клієнти хочуть створювати кейси з вищою рентабельністю, що вимагає логічного обґрунтування, інтелектуального прийняття рішень і пояснень».
Зі зростанням попиту на більш пояснюваний та адаптивний ШІ, причинний інтелект, ймовірно, відіграватиме дедалі важливішу роль у тому, як компанії використовуватимуть штучний інтелект для кращого прийняття рішень. Майбутнє ШІ, за словами Хебнера, буде формуватися його здатністю розуміти причинно-наслідкові зв’язки. Цей зсув може змінити підхід компаній до вирішення проблем і прийняття рішень у все більш динамічному ринковому середовищі.
Читайте на ProIT: Найцікавіші вакансії в українському ІТ станом на осінь 2024 року.
Підписуйтеся на ProIT у Telegram, щоб не пропустити жодної публікації!
