Суть
Возвращаемся в 40-е? Генеративный ИИ имеет долгую историю с заметными вехами с 1940-х годов по настоящее время, со значительным вкладом таких исследователей, как Клод Шеннон, Алан Тьюринг, а также более поздними достижениями OpenAI.
Масштабное прикосновение ИИ. Технология широко применяется в различных отраслях, таких как здравоохранение, финансы и развлечения, и, по прогнозам, увеличит мировой ВВП на 7% в течение следующих 10 лет.
Прощайте, человеческие задачи. Хотя генеративный ИИ может нарушить рынок труда и повлиять на миллионы штатных работников, эксперты полагают, что он заменит задачи, а не целые рабочие места, что может привести к долгосрочным изменениям в работе, образовании и развлечениях.
Примечание редактора: статья была обновлена 3 ноября 2023 года Список адресов электронной почты клиентов Катара с целью внесения ясности и добавления новых данных.
Генеративный ИИ, иногда называемый GenAI, существует уже несколько десятилетий, но только недавно привлек к себе широкое внимание. Стоит отметить, что генеративный ИИ отличается от AGI (Artificial General Intelligence), который направлен на воспроизведение человеческого интеллекта в машинах.
Маркетологи и специалисты по работе с клиентами используют генеративный ИИ для более эффективных кампаний, создания контента и проектов анализа данных. Этот общественный шум отчасти обусловлен недавними достижениями в области глубокого обучения, которые сделали методы генеративного ИИ более мощными и эффективными.
Давайте рассмотрим историю генеративного ИИ с первых дней до наших дней.
Хронология генеративного ИИ: наиболее примечательные моменты
Алгоритмы глубокого обучения становятся все более мощными и эффективными, и люди применяют их для решения более широкого круга задач. Генеративный ИИ уже используется в различных отраслях, включая здравоохранение, финансы и развлечения. И специалисты по хед-апам спешат получить образование в области генеративного ИИ .
Инструменты генеративного ИИ помогают создавать реалистичные изображения и видео для использования в фильмах, телешоу и видеоиграх. Поставщики медицинских услуг также могут использовать эту технологию для создания реалистичных медицинских изображений для использования в диагностике и лечении.
