ბარდი: Google სთხოვს თანამშრომლებს დაეხმარონ ხელოვნური ინტელექტის გაუმჯობესებაში

ხელოვნური ინტელექტის განვითარება ერთ-ერთი მთავარი სფერო იყო ინოვაცია ტექნოლოგიაში ბოლო წლებში. Google-მა, რომელიც არის ერთ-ერთი კომპანია, რომელმაც ყველაზე მეტი ინვესტიცია მოახდინა ამ სფეროში, სთხოვა თავის თანამშრომლებს დაეხმარონ ხელოვნური ინტელექტის გაუმჯობესებაში, სახელწოდებით Bard, რომელმაც წარმოადგინა „პრობლემები“. კომპანიამ მათ სთხოვა დაეწერათ ცუდი და არასწორი პასუხები, რომლებიც დაზვერვამ შექმნა საერთო კითხვებისთვის.

ბარდ, Google-ის AI საკამათოა

გაიგეთ, რატომ არის ეს მოთხოვნა აღმასრულებელი დირექტორის მხრიდან თანამშრომლებისთვის და როგორ მუშაობს ბარდი პრაქტიკაში.

ისწავლეთ მაგალითებიდან

ამ ინიციატივის იდეა არის ის, რომ ხელოვნური ინტელექტი საუკეთესოდ სწავლობს მაგალითებითა და ადამიანის გამოხმაურებით. მცდარი პასუხების გამოსწორებით, Google-ის თანამშრომლები ეხმარებიან ბარდის მიერ გენერირებული პასუხების სიზუსტისა და ხარისხის გაუმჯობესებაში.

ეს არის ბუნებრივი ენის AI, რომელიც იყენებს ენის მოწინავე მოდელებს კითხვების გასაგებად და შესაბამისი პასუხების შესაქმნელად. სამწუხაროდ, ისევე როგორც ნებისმიერ სხვა ტექნოლოგიას, მას შეუძლია შეცდომები დაუშვას, განსაკუთრებით კითხვების გარშემო, რომლებიც მოიცავს გაურკვევლობას ან გარკვეულ კონტექსტს.

დახმარება თანამშრომლებისგან

თანამშრომლებს დახმარების თხოვნით, კომპანია აჩვენებს, თუ როგორ შეიძლება ადამიანის სწავლა გაერთიანდეს მანქანურ სწავლებასთან, რათა შეიქმნას უფრო ეფექტური და ზუსტი სისტემები. გარდა ამისა, Google ავლენს თავის ვალდებულებას მუდმივად გააუმჯობესოს თავისი პროდუქტები და სერვისები.

ინიციატივა ასევე ხაზს უსვამს გამჭვირვალობისა და ანგარიშვალდებულების მნიშვნელობას ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგიების განვითარებაში. დაშვებით მომხმარებლები ნახეთ, როგორ მუშაობს ინტელექტი და როგორ უმჯობესდება ის, კომპანია ეხმარება შექმნას უფრო სანდო და უსაფრთხო გარემო მომხმარებლებისთვის.

Google-ის თხოვნა თანამშრომლებისთვის, რომ გამოთქვან ცუდი პასუხები მისი ხელოვნური ინტელექტისგან, არის ინიციატივა მნიშვნელოვანია და ეს ხაზს უსვამს ადამიანის სწავლის მნიშვნელობას ინტელექტის მუდმივ გაუმჯობესებაში ხელოვნური. ამ მიდგომით ჯგუფი ხელს უწყობს კიდევ უფრო ზუსტი, გამჭვირვალე და ანგარიშვალდებული სისტემების შექმნას.