Активный ИИ-вывод: вот почему это будущее корпоративных операций и отраслевых инноваций

В следующем году технология активного вывода искусственного интеллекта (ИИ) должна заменить LLM и глубокое обучение GenAI как наиболее эффективную, надежную и устойчивую форму автономного интеллекта.

Поскольку ИИ продолжает преобразовывать отрасли, многие руководители предприятий по-прежнему с осторожностью относятся к внедрению решений ИИ следующего поколения, таких как крупные языковые модели (LLM). Хотя LLM, несомненно, повысили производительность в производстве контента, автоматизации поддержки клиентов, анализе данных, обобщении совещаний и творческом мышлении, они также имеют ограничения — статическое обучение, узкую адаптивность и высокие требования к данным и энергии, а также некоторые серьезные риски безопасности.

Недостатки LLM становятся еще более очевидными, поскольку предприятия ищут адаптивные и масштабируемые решения, которые могли бы удовлетворить их меняющиеся операционные потребности.

В то же время Active Inference становится преобразующей альтернативой моделям на основе глубокого обучения. Этот прорывной подход устраняет недостатки традиционного машинного обучения и открывает новые возможности для интеллектуальных, отзывчивых корпоративных операций, одновременно решая вопросы устойчивости и этики глубокого обучения ИИ.

Давайте рассмотрим, как технология Active Inference, поддерживаемая Spatial Web Protocol, может трансформировать отрасли, предлагая децентрализованную, адаптивную и интеллектуальную структуру, способную переосмыслить корпоративные операции, повысить эффективность и дать возможность предприятиям оставаться на шаг впереди в постоянно меняющемся цифровом ландшафте.

Глубокое обучение на предприятиях: ограничения и проблемы

Модели глубокого обучения, в частности LLM, получили распространение для автоматизации задач, анализа больших наборов данных и генерации ответов, подобных человеческим. Однако несколько неотъемлемых ограничений ограничивают их эффективность в динамических корпоративных средах:

• Статическое обучение: Модели глубокого обучения работают на основе фиксированных данных обучения, не имея возможности динамически корректировать результаты по мере поступления новой информации. Это ограничение делает их плохо подходящими для принятия решений в реальном времени, когда обстоятельства быстро меняются.

• Узкое обобщение: LLM испытывают трудности с обобщением за пределами своих обучающих наборов данных, что означает, что они могут предоставлять точные ответы или решения только в узком контексте. Например, LLM, обученный на исторических данных о продажах, может не адаптироваться к внезапным изменениям рыночных тенденций без обширной переподготовки.

• Высокие требования к данным: Для эффективной работы этих моделей требуются массивные, маркированные наборы данных. Это требование не только увеличивает расходы, но и замедляет развертывание и адаптацию к новым сценариям, поскольку предприятиям часто не хватает объема маркированных данных, необходимых для тонкой настройки.

• Отсутствие объяснимости: Модели глубокого обучения часто работают как «черные ящики», что затрудняет понимание заинтересованными сторонами того, как принимаются решения. В регулируемых отраслях, таких как финансы или здравоохранение, эта непрозрачность создает проблемы и риски соответствия.

• Предвзятость в принятии решений: Модели глубокого обучения наследуют предубеждения, которые присутствовали в их обучающих данных. Это ограничение может привести к дискриминационным результатам при найме, обслуживании клиентов или даже рекомендациях по продуктам, что может нанести ущерб репутации организации и доверию клиентов.

• Негибкая интеграция: Интеграция моделей глубокого обучения в существующие рабочие процессы и устаревшие системы часто является сложной задачей, требующей существенных изменений инфраструктуры, что может быть дорогостоящим и отнимать много времени.

• Ограниченная адаптация в реальном времени: В таких быстроразвивающихся отраслях, как логистика или финансы, магистры права не могут быстро реагировать на новые переменные, что делает их менее полезными в сценариях, требующих постоянных обновлений и адаптивного планирования.

Активный вывод для корпоративных операций: ИИ, который адаптируется к вашим постоянно меняющимся потребностям

Активный вывод работает так же, как биологический интеллект, представляя собой совершенно новую парадигму в ИИ. Интеллектуальные агенты активного вывода способны адаптироваться, рассуждать и принимать решения в режиме реального времени. Они используют принципы предиктивного моделирования, иерархического обучения и децентрализованного интеллекта, что делает их гораздо более подходящими для динамичной и сложной природы корпоративных сред.

Активный ИИ-вывод может произвести революцию в работе предприятия за счет улучшения внутренних процессов, повышения эффективности и предоставления упреждающей аналитики.

Расширенные операции:

• Прогностическое управление ресурсами: Активный искусственный интеллект непрерывно анализирует операционные данные для прогнозирования потребностей в ресурсах, помогая предприятиям избегать дефицита или избытка запасов за счет корректировки процессов закупок и производства в режиме реального времени.

• Проактивное принятие решений: Активные агенты вывода предвидят потенциальные проблемы, такие как финансовые затруднения, нехватка рабочей силы, отказы оборудования или операционные задержки, и рекомендуют вмешательства до возникновения этих проблем. Например, в производстве ИИ может обнаруживать закономерности, которые указывают на потенциальные отказы оборудования, и планировать техническое обслуживание заранее, чтобы минимизировать время простоя.

• Оптимизация производительности труда сотрудников: Эти агенты могут контролировать и оптимизировать производительность сотрудников, предоставляя персонализированную обратную связь и предлагая программы развития навыков на основе индивидуальных сильных и слабых сторон, способствуя непрерывному совершенствованию. Система активного вывода может предлагать целевые программы обучения для улучшения определенных навыков, повышения производительности и удовлетворенности работой.

• Расширенный CRM-менеджмент: Постоянно обновляя свое понимание поведения клиентов, Active Inference AI может предлагать в реальном времени информацию о привычках покупателей и поведении пользователей, помогая компаниям адаптировать свои стратегии для привлечения и удовлетворения клиентов, предсказывая потребности клиентов до того, как они их выскажут, и адаптируя маркетинговые стратегии или взаимодействие со службой поддержки клиентов в реальном времени. Например, в розничной торговле он может обнаруживать изменения в поведении покупателей и соответствующим образом корректировать рекламные кампании для повышения вовлеченности клиентов.

• Адаптивное управление цепочкой поставок: Адаптивность Active Inference AI позволяет ему непрерывно отслеживать цепочки поставок в режиме реального времени, корректируя заказы и логистику на основе таких факторов, как сроки доставки, нехватка материалов и внезапные скачки спроса, повышая общую эффективность и сокращая расходы. Логистическая компания может использовать этот AI для динамического изменения маршрутов поставок, сокращения задержек и оптимизации использования автопарка.

• Конфиденциальность данных и соответствие требованиям: Системы активного вывода, поддерживаемые Spatial Web Protocol, обеспечивают соответствие таким нормативным актам, как GDPR, путем постоянного обновления внутренних моделей с учетом меняющихся правовых стандартов, гарантируя этичное обращение с персональными данными.

Корпоративные организации: повышение безопасности и этических норм

Активный ИИ-вывод может значительно улучшить внутреннюю деятельность корпоративных организаций, особенно с точки зрения безопасности, ответственности и этичного принятия решений.

• Этическое принятие решений: Активный вывод ИИ постоянно обновляет свое понимание операционной среды организации, позволяя ей принимать более этичные решения в режиме реального времени. Например, он может оценивать влияние внутренней политики или бизнес-решений на сотрудников, клиентов и заинтересованные стороны и предоставлять рекомендации, которые соответствуют целям корпоративной социальной ответственности (КСО).

• Прозрачность и подотчетность: Active Inference AI — это полностью объяснимый ИИ, способствующий прозрачности процессов принятия решений. Это означает, что организации могут отслеживать, как принимаются решения, обеспечивая соответствие внутренним политикам и внешним правилам. Например, при использовании в финансах или HR, Active Inference Agents могут сообщать о том, как они пришли к своим выводам, и предоставлять информацию о том, почему были приняты определенные бюджетные решения или как проводилась оценка сотрудников, уменьшая предвзятость и повышая подотчетность.

• Безопасность на рабочем месте: Активный вывод ИИ может улучшить физическую безопасность на рабочем месте, постоянно контролируя окружающую среду и прогнозируя потенциальные опасности. Например, в производстве или логистике ИИ может предсказывать отказ оборудования или небезопасные условия труда, побуждая к немедленным действиям по предотвращению несчастных случаев.

• Конфиденциальность данных и соответствие требованиям: Понимая меняющиеся правила и стандарты в режиме реального времени, Active Inference AI может помочь организациям оставаться в соответствии с законами о конфиденциальности данных, такими как GDPR. Эти агенты работают, постоянно обновляя свои внутренние модели, отражая правовые изменения, гарантируя, что персональные и конфиденциальные данные обрабатываются этично и безопасно, и минимизируя риски утечки данных или неправильного обращения.

• Смягчение предвзятости в операциях: Способность ИИ Active Inference к саморефлексии и обучению на основе новой информации позволяет ему уменьшать предвзятость в процессах принятия решений. Во внутренних операциях, таких как найм, обзоры производительности и обслуживание клиентов, этот ИИ может выявлять закономерности предвзятости в исторических данных и корректировать свои модели для обеспечения справедливости и инклюзивности в своих рекомендациях и решениях.

Роль пространственного веб-протокола в обеспечении активного вывода

Пространственный веб-протокол, HSTP (протокол гиперпространственных транзакций) и HSML (язык гиперпространственного моделирования) образуют базовую инфраструктуру для развертывания распределенных агентов активного вывода в сетях, расширяя роль ИИ в корпоративных средах различными способами, одновременно защищая конфиденциальные данные.

• Децентрализованное распределение разведданных: Активные агенты вывода используют данные с устройств IoT, датчиков и различных других входов по всей сети, сохраняя при этом конфиденциальность и целостность данных. Эта возможность гарантирует, что выводы могут быть получены из различных источников данных без ущерба для безопасности.

• Виртуальное представление и контекстное моделирование: Протокол позволяет цифровым близнецам — виртуальным копиям физических сущностей — с подробным, программируемым контекстом их взаимоотношений. Это обеспечивает точное моделирование и взаимодействие в реальном времени, предоставляя «базовый слой» понимания реальных данных для принятия решений ИИ. Например, цифровой близнец производственного завода может помочь агентам активного вывода оптимизировать производственные процессы, учитывая при этом такие условия в реальном времени, как производительность оборудования или потребление энергии.

• Межсистемная совместимость: Обеспечивая совместимость различных инструментов, технологий и форматов данных, Spatial Web Protocol гарантирует, что предприятия смогут беспрепятственно взаимодействовать между своими отделами, командами и сторонними партнерами даже при использовании разнородных систем.

В VERSES сотрудничество AI с NASA JPL, HSTP и HSML способствовало взаимодействию в реальном времени между различными системами цифровых двойников, беспрепятственно связывая глобальные команды и их активы, созданные с использованием различного программного обеспечения, что позволило эффективно планировать в реальном времени исследования Луны.

Как активный вывод решает энергетическую проблему ИИ

Активный вывод по своей сути является энергоэффективным, работая наПринцип свободной энергии, представленный всемирно известным нейробиологом и главным научным сотрудником VERSES AI доктором Карлом Фристоном в 2006 году в рамках его работы по изучению функций мозга и адаптивного поведения в биологических системах.

Принцип свободной энергии объясняет, как биологические системы, включая мозг, минимизируют неопределенность, постоянно адаптируясь к окружающей среде. Сосредоточенный на минимизации неопределенности в принятии решений, этот принцип заставляет автономные интеллектуальные системы использовать минимальное количество энергии, постоянно оптимизируя свои внутренние модели (понимание мира) и собирая только необходимую информацию для принятия обоснованных решений. (Нужные данные в нужное время для поставленной задачи.)

Кроме того, распределяя обработку по периферийным устройствам, Spatial Web Protocol гарантирует, что эти интеллектуальные агенты не будут привязаны к массивным централизованным базам данных. Такая децентрализация снижает потребление энергии, поскольку вычисления происходят ближе к источнику данных, устраняя необходимость в постоянном общении с центральными серверами. Это не только сокращает расходы на электроэнергию, но и позволяет быстрее принимать решения, уменьшая задержку.

Например, в проекте умного города VERSES совместно с Analog в Абу-Даби агенты активного вывода могут оптимизировать работу таксопарков, обрабатывая данные о местных событиях, погодных условиях и состоянии транспортных средств на периферии, сводя к минимуму требования к сети и потребление энергии.

Более широкое влияние активного вывода на отрасли

Агенты активного вывода настроены на трансформацию каждой отрасли, предлагая децентрализованный интеллект, способный адаптироваться к меняющимся условиям. Давайте рассмотрим, как он может стимулировать инновации в этих различных секторах:

• Здравоохранение: Активный выводулучшает уход за пациентамипутем непрерывного анализа данных в реальном времени для создания персонализированных адаптивных планов лечения, которые развиваются в зависимости от состояния каждого пациента. Это улучшает раннее выявление рисков для здоровья, позволяя своевременно вмешиваться и снижая вероятность осложнений. Кроме того, это обеспечивает динамический мониторинг с помощью носимых устройств и прогностических инструментов, которые помогают врачам корректировать уход в реальном времени. Этот проактивный подход не только обеспечивает точную диагностику, но и позволяет пациентам получать персонализированные рекомендации, снижая показатели повторной госпитализации и улучшая общие результаты.

• Активный выводоптимизирует работу больницыпрогнозируя потребности в ресурсах, оптимизируя рабочие процессы и более эффективно управляя потоком пациентов. Он обеспечивает распределение ресурсов в реальном времени, оптимизированное планирование персонала и предиктивное обслуживание медицинского оборудования, что сокращает время простоя и ожидания. Динамически адаптируясь к изменениям в количестве пациентов и доступности персонала, он обеспечивает бесперебойную работу. Кроме того, Active Inference усиливает контроль инфекций и поддерживает соблюдение конфиденциальности данных, создавая более безопасную и эффективную больничную среду.

• Финансы: Финансовые учреждения могут использовать Active Inference для прогнозирования рыночных тенденций, корректировки стратегий управления рисками и соответствия нормативным изменениям в режиме реального времени. Например, торговая система на основе ИИ может динамически менять инвестиционные стратегии на основе данных о развивающихся рынках.

• Производство: В дополнение к предиктивному обслуживанию Active Inference может оптимизировать производственные линии, подстраиваясь под изменения спроса, доступности ресурсов и производительности сотрудников. Эта адаптивная способность сокращает отходы, повышает эффективность и улучшает безопасность за счет минимизации воздействия потенциальных опасностей.

Транспорт и умные города:

• Безопасность автономного транспортного средства: Active Inference позволяет более эффективно прогнозировать движения пешеходов и велосипедистов в автономных транспортных средствах. Сотрудничество VERSES AI с Volvo Research демонстрирует, как эта технология повышает безопасность транспортных средств, позволяя этим автономным автомобилям обнаруживать и избегать невидимых препятствий, устраняя критический пробел в традиционных автономных системах.

• Оптимизация парка такси Smart City: В Абу-Даби VERSES AI сотрудничает с Analog для оптимизации работы таксомоторного парка в рамках инициативы Smart City с использованием Active Inference, интегрируя данные в реальном времени, такие как погода, местные события и графики технического обслуживания транспортных средств, в единую модель. Этот проект направлен не только на повышение эффективности парка, но и на сокращение заторов и выбросов, демонстрируя масштабируемость и социальные преимущества Active Inference в городских условиях.

Обучение предприятий: понимание потенциала активного вывода ИИ

Active Inference, работающий на основе Spatial Web Protocol, — это больше, чем просто обновление ИИ; это фундаментальный сдвиг в сторону децентрализованного интеллекта. В отличие от традиционных моделей ИИ, он предлагает динамическую адаптивность, распределенное принятие решений и масштабируемые решения для меняющихся бизнес-задач. Последствия для предприятий далеко идущие:

• Полная интеграция: Работая на основе протокола Spatial Web, агенты активного вывода могут легко интегрироваться с существующими корпоративными системами, гарантируя, что организации смогут внедрять интеллектуальные решения без серьезных сбоев.

• Непрерывное обучение и адаптация: Активный ИИ-вывод учится на каждом взаимодействии, постоянно совершенствуя свои модели для принятия все более точных, этичных и стратегических решений.

• Реальные примеры трансформации: Active Inference предоставляет универсальный набор инструментов для инноваций в различных отраслях: от оптимизации цепочек поставок и улучшения взаимодействия с клиентами до повышения безопасности автономных транспортных средств и повышения эффективности в умных городах.

Активный вывод ИИ, работающий на основе Spatial Web Protocol, представляет собой значительный сдвиг в возможностях ИИ. Его способность бесперебойно работать в различных отраслях — будь то оптимизация цепочек поставок, повышение вовлеченности клиентов или улучшение здравоохранения — делает его важным инструментом для предприятий, стремящихся сохранить конкурентное преимущество в быстро развивающемся цифровом мире.

Понимая и принимая Active Inference AI, предприятия могут преодолеть ограничения моделей глубокого обучения, открывая более интеллектуальные, более отзывчивые и этически согласованные операции. Эта парадигма не только улучшает немедленные результаты, но и закладывает основу для долгосрочных инноваций, преобразуя отрасли посредством распределенного интеллекта в реальном времени.

Информирование руководителей предприятий об этих изменениях позволит им в полной мере использовать потенциал ИИ в своей организации, обеспечивая более устойчивый рост и инновации в быстро развивающейся цифровой среде.

Готовы узнать больше?Ознакомьтесь с моими совершенно новыми электронными курсами обучения и программой для руководителейв новой и развивающейся области активного вывода ИИ и пространственных веб-технологий.

Больше статей можно найти в моем блогевhttps://deniseholt.us, иПодпишитесь на мой подкаст «Пространственный веб-ИИ»наЮтуб, Спотифайи многое другое.Подписатьсяна мою рассылкуLinkedIn.