Системы на основе искусственного интеллекта в некоторых моментах справляются с задачами лучше людей. И нам нужно использовать это для повышения эффективности работы. Вот о чём идёт речь.
Скорость
Существуют задачи, с которыми люди справляются отлично, но не так быстро, как ИИ. Например, это масштабирование или восстановление изображений: создание из пикселизированных, шумных или размытых картинок более чётких, с высоким разрешением. Также программное обеспечение на базе ИИ применяется для улучшения спутниковых и дистанционных данных зондирования, для сжатия видеофайлов, для улучшения работы видеоигр с более дешёвым оборудованием и меньшим потреблением энергии, для помощи роботам в выполнении правильных движений и для моделирования турбулентности.
Масштаб
ИИ будет всё чаще применяться в задачах, которые нужно выполнять в миллионах мест одновременно. Один из примеров – это таргетинг и персонализация рекламы. Модели ИИ могут собирать данные и предлагать лучшие виды рекламы для каждого отдельного продукта, телешоу, веб-сайта и интернет-пользователя.
Объём охватываемых вещей
Генеративные системы ИИ типа ChatGPT могут участвовать в разговоре на любую тему, писать эссе, отстаивая любую позицию, создавать поэзию в любом стиле и на любом языке, писать компьютерный код на любом языке программирования и многое другое. Ни один человек не может превзойти эти модели по всем этим параметрам. Именно сочетание этих компетенций в одном человеке и создаёт его ценность.
Учёт большего количества факторов
Современные системы ИИ учитывают сложные взаимодействия многих факторов. Например, нейросети теперь управляют лучшими моделями игры в шахматы и большинством других систем ИИ.
