Sztuczna inteligencja (AI) to każda maszyna posiadająca "iloraz inteligencji", który naśladuje ludzką inteligencję i zdolności, w tym kreatywne myślenie i rozwiązywanie problemów.
Termin AI został podobno ukuty przez Johna McCarthy'ego i Marvina Minsky'ego, którzy podczas warsztatów w Dartmouth College w 1956 roku zdefiniowali go jako:
Tworzenie programów komputerowych, które wykonują zadania, które obecnie są wykonywane w sposób bardziej zadowalający przez ludzi, ponieważ wymagają one procesów umysłowych wysokiego poziomu, takich jak uczenie się percepcyjne, organizacja pamięci i krytyczne rozumowanie
Tworzenie programów komputerowych, które wykonują zadania, które obecnie są wykonywane w sposób bardziej zadowalający przez ludzi, ponieważ wymagają one procesów umysłowych wysokiego poziomu, takich jak uczenie się percepcyjne, organizacja pamięci i krytyczne rozumowanie
Obecnie technologia sztucznej inteligencji cieszy się ogromną popularnością, a oprogramowanie i sprzęt oparty na AI jest wykorzystywany do różnych celów osobistych i zawodowych. Obejmują one wykorzystanie towarzyszy AI (takich jak Character AI) do rozwijania umiejętności miękkich danej osoby, programistów AI pracujących w parach (takich jak Github Copilot) do szybszego kodowania oraz systemy AI do rozwiązywania globalnych problemów, takich jak zmiana klimatu.
W tym wpisie na blogu omówimy niektóre z najważniejszych technik AI — czym są i dlaczego są ważne.
10 rodzajów technik sztucznej inteligencji
Techniki sztucznej inteligencji to narzędzia i metody wykorzystywane do tworzenia inteligentnych systemów – podstawowa formuła, która nadaje AI cechy inteligencji ludzkiej.
Oto kilka popularnych technik AI:
Uczenie maszynowe (ML)
Na pewno widzieliście wiele ofert pracy z etykietą "AI/ML". Wynika to z faktu, że uczenie maszynowe (ML) stanowi podstawę działalności zespołów badawczych zajmujących się AI w większości organizacji.
W przypadku uczenia maszynowego (ML) silnik AI jest zasilany dużą ilością danych i otrzymuje konkretne instrukcje dotyczące analizy danych i identyfikacji wzorców. Pomaga to w tworzeniu algorytmów przewidujących wzorce zachowań ludzi.
Typowe przykłady zastosowania AI w algorytmach uczenia maszynowego to rekomendacje produktów wyświetlane na platformach zakupów internetowych oraz algorytmy mediów społecznościowych, które decydują, które posty uzyskują najwięcej widoków i które posty mogą Cię najbardziej zainteresować (na podstawie Twoich nawyków przeglądania).
Weźmy na przykład zawartość prezentowaną na stronie Instagram Explore — jest ona inna dla każdego konta Instagram.
Uczenie nadzorowane i nienadzorowane
Uczenie nadzorowane i nienadzorowane są podstawowymi elementami uczenia maszynowego (ML). Pierwsze z nich polega na szkoleniu algorytmów AI przy użyciu danych oznaczonych etykietami. Na przykład dostawca poczty e-mail może szkolić funkcję filtrowania spamu przy użyciu danych oznaczonych jako spam i nie spam.
Z drugiej strony uczenie bez nadzoru dotyczy danych nieoznaczonych i nieuporządkowanych, a AI wykonuje ciężką pracę polegającą na klasyfikowaniu danych i wyszukiwaniu wzorców.
Sklepy internetowe wykorzystują ją do rekomendowania konsumentom produktów na podstawie różnych sygnałów pochodzących z ich zachowań zakupowych, w tym przeglądanych produktów, czasu spędzonego na stronach produktów, danych dotyczących kliknięć, poprzednich zakupów, częstotliwości zakupów, zapytań wyszukiwania, danych demograficznych i innych.
Głębokie uczenie
Jako poddziedzina uczenia maszynowego, ta technika AI ma na celu naśladowanie sieci neuronowych ludzkiego mózgu przy użyciu koncepcji sztucznych sieci neuronowych (ANN).
Głębokie uczenie się działa warstwowo:
- Pierwsza warstwa jest zasilana informacjami
- Kolejne warstwy (naśladujące neurony w ludzkim mózgu) analizują informacje pod kątem wzorców
- Ostatnia warstwa dostarcza wynik – prognozę lub możliwe rozwiązanie problemu
Firmy zajmujące się mediami społecznościowymi, takie jak Meta, wykorzystują głębokie uczenie się AI w systemach uczenia się przez wzmocnienie w celu identyfikacji obrazów wyzwalających poprzez eksplorację informacji wizualnych w postach. Rozpoznając wzorce związane ze znaną treścią wyzwalającą (np. przemoc i obrazy samookaleczeń), AI może oznaczyć posty do dalszej weryfikacji przez moderatorów.
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)
Inną popularną techniką AI jest przetwarzanie języka naturalnego (NLP), poddziedzina głębokiego uczenia się, która koncentruje się na językach. NLP pomaga silnikom AI zrozumieć gramatykę języków ludzkich, składnię i różne semantyki struktury językowej języka w celu generowania języka ludzkiego i uczynienia rozmów między człowiekiem a maszyną bardziej ludzkimi i mniej robotycznymi.
NLP można znaleźć w aplikacjach AI, takich jak chatboty (ChatGPT), wirtualni asystenci (Siri) i usługi tłumaczenia językowego (Google Translate).
Przetwarzanie wstępne tekstu
Przetwarzanie tekstu jest podstawą wielu zadań związanych z przetwarzaniem języka naturalnego (NLP). Obejmuje ono oczyszczanie, przekształcanie i strukturyzowanie surowych danych tekstowych w celu przygotowania ich do analizy przez algorytmy NLP.
Przetwarzanie wstępne pomaga usunąć niepotrzebne dane, takie jak literówki, i zamienić wielkie litery na małe. Dzięki temu silniki NLP mogą efektywniej uruchamiać swoje algorytmy i zapewniać dokładniejsze wyniki.
Etykietowanie części mowy (POS)
Podstawowym polem techniki AI przetwarzania języka naturalnego (NLP) jest tagowanie części mowy (POS), które koncentruje się na etykietowaniu funkcji gramatycznej każdego słowa w zdaniu — rzeczownika, czasownika, przymiotnika i innych — w języku ludzkim.
Dzięki temu dobrze współpracuje z innymi technikami AI, takimi jak rozpoznawanie mowy i analiza nastrojów, aby określić emocjonalny współczynnik tekstu.
Dobrym przykładem zastosowania tej techniki AI są sprawdzarki ortograficzne oparte na AI, takie jak Grammarly.
Rozpoznawanie nazw własnych (NER)
Rozpoznawanie nazw własnych (NER) to kolejny podzbiór NLP. Podobnie jak NLP, które zajmuje się językami, NER zajmuje się nazwami, lokalizacjami i innymi jednostkami.
To sprawia, że jest ona potężnym narzędziem do pozyskiwania informacji. Pomyśl o usługach prawnych i śledczych — wyszukiwaniu podmiotów finansowych, identyfikowaniu świadków lub monitorowaniu aktywności społecznej pod kątem określonych słów kluczowych.
Innym profesjonalnym zastosowaniem NER są chatboty obsługi klienta, które mogą łatwo znaleźć istotne informacje o działaniach klientów, takie jak plan cenowy i poprzednie rozmowy.
Analiza sentymentu
Analiza sentymentu to specjalizacja w zakresie przetwarzania języka naturalnego (NLP), która koncentruje się na zrozumieniu wzorców emocjonalnych w komunikacji. Próbuje ona określić, czy tekst wyraża pozytywne, negatywne czy neutralne sentymenty.
Można ją wykorzystać do analizy danych tekstowych, takich jak posty w mediach społecznościowych, recenzje klientów, ankiety internetowe, artykuły prasowe i inne, co jest korzystne dla zespołów marketingowych. Pomaga im zrozumieć, jak ludzie reagują na ich markę, i przeprowadzać badania rynku.
Wizja komputerowa
Ta technika AI umożliwia komputerom interpretację i zrozumienie świata wizualnego. Media — za pośrednictwem kamer lub skanerów — są przekazywane do komputera, który następnie wykorzystuje połączenie sieci neuronowych głębokiego uczenia się i możliwości przetwarzania obrazu, aby lepiej zrozumieć obraz.
Odgrywa ona kluczową rolę w samochodach autonomicznych, które mogą poruszać się po drogach (i wykrywać obiekty) na podstawie obrazów przesyłanych do silnika AI samochodu za pośrednictwem kamer.
Automatyzacja i robotyka
W tym przypadku tradycyjne metody automatyzacji i robotyki są wzbogacone o AI, aby zwiększyć wydajność obu tych pól. Możliwości AI są zintegrowane z robotami i oprogramowaniem do automatyzacji, aby pomóc im analizować dane z czujników i otoczenia.
Dzięki temu roboty mogą postrzegać obiekty i rozumieć takie czynniki, jak przestrzeń, czas i rozwiązywanie problemów, dzięki czemu mogą łatwo dostosować się do rzeczywistych scenariuszy.
Prostym przykładem jest odkurzacz automatyczny. AI pomaga robotom odkurzającym sporządzić mapę domu i omijać przeszkody, takie jak meble, zabawki dla zwierząt domowych lub przewody elektryczne.
Zastosowanie technik AI w różnych branżach
Techniki AI omówione w tym wpisie na blogu mogą być wykorzystywane w różnych branżach, od marketingu po opiekę zdrowotną, a nawet lotnictwo.
- Opieka zdrowotna: Uczenie nadzorowane może być wykorzystywane do rozpoznawania obrazów, np. analizowania skanów i raportów. Można na przykład dodać swoje raporty do analizatora raportów medycznych AI Planet, aby uzyskać szybką diagnozę
- Marketing: Uczenie się bez nadzoru może być wykorzystywane w narzędziach marketingowych do wyświetlania reklam, aktualizowania kanałów mediów społecznościowych i rekomendowania produktów
- Handel detaliczny: Wizja komputerowa może być wykorzystywana do monitorowania stanowisk samoobsługowych, a NLP może być wykorzystywane w chatbotach
- Finanse: Głębokie uczenie się i uczenie nadzorowane mogą być wykorzystywane do identyfikacji oszustw finansowych i innych podejrzanych działań
- Transport: Wizja komputerowa i robotyka oparta na AI mogą pomóc w udoskonaleniu refleksu i zdolności adaptacyjnych samochodów autonomicznych. Na przykład firma Tesla zainwestowała wiele lat badań w opracowanie samochodów z autopilotem
- Rolnictwo: Wizja komputerowa i głębokie uczenie się mogą być wykorzystywane do analizy upraw pod kątem infekcji i planowania optymalnych planów uprawy. Wiele platform, takich jak FarmSense i Go Micro, zaczęło to robić — ta ostatnia nawet przekształca aparat smartfona w mikroskop, dzięki czemu można badać szkodniki
- Edukacja: Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) za pośrednictwem interaktywnych chatbotów może być wykorzystywane do szkolenia uczniów w zakresie języków i innych umiejętności miękkich
- Bezpieczeństwo: Głębokie uczenie się, NLP i NER mogą być wykorzystywane do pozyskiwania informacji, identyfikacji obrazów, wykrywania zagrożeń i wspomagania zarządzania opartego na AI
Typowe wyzwania i kwestie etyczne związane z wdrażaniem AI
Jak każda nowa technologia, AI również wiąże się z pewnymi wyzwaniami. Oto kilka najważniejszych z nich.
Kwestie prywatności
Silniki i algorytmy AI są szkolone na podstawie publicznie dostępnych danych, co może prowadzić do naruszenia prywatności danych i praw autorskich. Ponadto wiele narzędzi AI wykorzystuje dane klientów do szkolenia swoich algorytmów, co może spowodować wyciek danych medycznych lub poufnych informacji firmowych.
Generatory obrazów AI są również znane z kopiowania (lub czerpania inspiracji) z rzeczywistych dzieł artystów cyfrowych, co prowadzi do powszechnego problemu naruszenia praw własności intelektualnej.
Sprawiedliwość i stronniczość
Systemy AI mogą utrwalać uprzedzenia obecne w danych szkoleniowych, prowadząc do niesprawiedliwych lub dyskryminujących wyników.
Kiedy ChatGPT po raz pierwszy stał się dostępny dla ogółu społeczeństwa, pojawiły się doniesienia, że wzmacnia on istniejące stereotypy dotyczące płci. W odpowiedzi na pytanie dotyczące lekarzy i pielęgniarek założył, że lekarz to "on", a pielęgniarka to "ona". Założył nawet, że w zdaniach znalazły się literówki, zamiast zinterpretować je z uwzględnieniem możliwości, że lekarz może być kobietą, a pielęgniarka mężczyzną.
Halucynacje w systemach AI z możliwością wyjaśnienia
Czasami system AI, który można wyjaśnić (tak jak ChatGPT lub Anthropic Claude), generuje wyniki niezgodne z faktami lub całkowicie zmyślone – w zasadzie "ma halucynacje".
Pasek boczny: Wyjaśnialna sztuczna inteligencja (XAI) polega na uczynieniu sztucznej inteligencji, zwłaszcza uczenia maszynowego, bardziej przejrzystą i zrozumiałą dla ludzi. Dzięki zrozumieniu, w jaki sposób system AI dochodzi do swoich odpowiedzi, możemy zidentyfikować i naprawić błędy lub tendencyjność w jego rozumowaniu.
Istnieją różne techniki osiągania XAI. Niektóre koncentrują się na uczynieniu wewnętrznego działania modelu AI bardziej interpretowalnym. Inne skupiają się na wyjaśnianiu poszczególnych decyzji podejmowanych przez model.
Może to wynikać z faktu, że algorytm AI nie został wystarczająco przetestowany na danych lub został przetestowany tylko na jednym rodzaju danych, co powoduje, że tworzy rozwiązania lub wyniki pasujące do jego zbioru danych.
Jest to dość powszechne, gdy ludzie używają AI do badań. Zadaj jej jedno pytanie – na przykład o źródło – a ona stworzy wyimaginowany scenariusz – jak w powyższym przykładzie, gdzie użytkownik pyta ChatGPT o jedynego ocalałego z Titanica, a ona wymyśla incydent z piekarzem.
Dostosowanie AI
Kluczowym aspektem badań nad AI jest dostosowanie AI do potrzeb ludzi, czyli tworzenie systemów AI, które przynoszą korzyści ludzkości. Systemy AI mogą mieć nieprzewidziane konsekwencje, jeśli ich cele nie są dobrze zdefiniowane i dostosowane do "dobra wspólnego".
Prostym przykładem może być sposób, w jaki ChatGPT nie odpowiada na pytania o charakterze rasistowskim lub dyskryminującym. Dlatego ważne jest, aby powiązanie AI z celami, które są zgodne z szeroko pojętym dobrostanem ludzkości.
Odpowiedzialność
Potencjał wyjaśnialnej sztucznej inteligencji jest niezaprzeczalny. Od lekcji kodowania po samouczki naprawy samochodów – może ona być potężnym narzędziem do nauki i wykonywania zadań. Jednak te same możliwości mogą być nadużywane, szerząc dezinformację, a nawet dostarczając instrukcji do celów destrukcyjnych.
Ale co się dzieje, gdy AI popełnia błąd? Kto ponosi odpowiedzialność, jeśli rozwiązanie AI prowadzi do negatywnych konsekwencji?
Aby zapobiec takim konsekwencjom, ważne jest ustanowienie przejrzystych procesów i jasnych zasad odpowiedzialności. Już zaczęliśmy robić postępy w tym zakresie.
Na przykład rząd Stanów Zjednoczonych nakazał firmom zajmującym się AI udostępnianie federalnym organom wszystkich nowych odkryć wraz z wynikami testów bezpieczeństwa i ustaleniami.
Aktualne trendy w sztucznej inteligencji
Dopiero w ostatnich latach, a w szczególności w latach 20. XXI wieku, AI poczyniła ogromne postępy. Niektóre z typowych trendów, które obserwujemy w dziedzinie AI, to:
Analiza predykcyjna
Algorytmy AI mogą analizować dane w celu przewidywania przyszłych wydarzeń lub wyników. Ma to zastosowanie między innymi w finansach (prognozowanie przepływów pieniężnych) i handlu detalicznym (prognozowanie popytu).
Narzędzia takie jak Cash Flow Frog mogą na przykład analizować przychody w czasie rzeczywistym i szacować przyszłe zyski.
Rozpoznawanie wzorców
Wykorzystuje się ją w rozpoznawaniu obrazów (samochody autonomiczne), wykrywaniu anomalii (identyfikacja oszustw) oraz przetwarzaniu języka naturalnego (NLP).
Na przykład firma Tesla wykorzystuje AI do analizowania wzorców ruchu drogowego — za pomocą kamer, radarów i czujników ultradźwiękowych sprawdza otoczenie samochodu i reaguje na ruch drogowy.
Generatywna AI
Generatywna sztuczna inteligencja pomaga tworzyć nowe dane, takie jak obrazy, tekst lub muzyka, w oparciu o istniejące wzorce — na przykład tworząc realistyczne portrety osób, które nie istnieją.
Narzędzia takie jak Midjourney i Dall-E mogą dostarczyć całkiem fajnych ilustracji na podstawie podpowiedzi tekstowych.
Chatboty
Programy konwersacyjne AI naśladują ludzką rozmowę i mogą być wykorzystywane w obsłudze klienta i nauczaniu. Na przykład firmy mogą dodać chatboty do swoich stron internetowych i aplikacji, dzięki czemu klienci mogą uzyskać szybką odpowiedź od bota AI zamiast czekać na przedstawiciela obsługi klienta.
Wirtualni asystenci
Asystenci oparci na AI, tacy jak Siri i Alexa, potrafią rozumieć polecenia głosowe i reagować na nie, pomagając w wykonywaniu zadań, takich jak planowanie spotkań lub sterowanie inteligentnymi urządzeniami domowymi
Systemy rekomendacji
Algorytmy AI sugerują produkty, filmy i inne treści na podstawie wcześniejszych zachowań i preferencji użytkownika.
Na przykład platformy OTT, takie jak Netflix i Hulu, wykorzystują wzorce widza – oglądane gatunki, czas trwania seansu itp. – aby sugerować nowe filmy lub programy.
Przyszłość sztucznej inteligencji
Jedną z potencjalnych przyszłości AI jest pojawienie się superinteligencji, w której maszyny przewyższają ludzkie możliwości w wielu dziedzinach. Brzmi jak film science fiction, prawda? Jednak większość firm zajmujących się badaniami nad AI — w tym duże firmy technologiczne, takie jak Google i Microsoft — aktywnie pracuje nad realizacją tej wizji przyszłości.
Oto kilka popularnych trendów w dziedzinie AI, które mogą pojawić się w przyszłości:
- Ogólna sztuczna inteligencja (AGI): Jest to scenariusz, w którym AI jest tak samo inteligentna jak ludzie i potrafi kreatywnie podchodzić do problemów, wykorzystując oryginalne myślenie. Obejmuje to twórcze zajęcia, takie jak pisanie powieści od podstaw lub tworzenie poezji tak emocjonalnej jak ta pisana przez ludzi, a także zajęcia naukowe, takie jak sugerowanie nowych hipotez i projektowanie eksperymentów
- Superinteligencja: To kolejny krok naprzód, w którym AI staje się bardziej inteligentna od ludzi — pomyśl o rozwiązywaniu niektórych z największych wyzwań świata, takich jak zmiany klimatyczne, ubóstwo i choroby, oraz optymalizacji procesów wykraczających poza ludzkie pojmowanie
- Singularność AI: Wyobraź sobie moment, w którym rozwój AI przyspieszy tak bardzo, że nie będziemy w stanie jej kontrolować ani nawet zrozumieć. Ten gwałtowny wzrost inteligencji właśnie oznacza singularność. Niektórzy uważają, że osiągnięcie AGI może wyzwolić singularność. AGI, dzięki swoim doskonałym zdolnościom rozwiązywania problemów, mogłaby szybko poprawić swoją inteligencję, prowadząc do "eksplozji inteligencji" — i zacząć rządzić światem. Brzmi dystopijnie, prawda?
Chociaż osobliwość nadal wydaje się odległa, wiele osób się nią martwi. Sam Altman z OpenAI przyznał, że boi się potencjalnych konsekwencji osobliwości AI.
Wszystkie te "przyszłości" są jednak hipotetyczne i mogą zająć lata. W najbliższej przyszłości AI będzie miało ogromny wpływ na opiekę zdrowotną, badania naukowe i Internet rzeczy (IoT) – między innymi dzięki centrom diagnostycznym opartym na AI, analizom statystycznym i samochodom autonomicznym.
Popularne narzędzia i zasoby AI
Teraz przyjrzyjmy się niektórym zasobom AI dostępnym do codziennego użytku i dowiedzmy się, jak można z nich skorzystać.
OpenAI
OpenAI to firma badawcza typu non-profit, której celem jest zapewnienie, aby sztuczna inteligencja przynosiła korzyści całej ludzkości. Jej długoterminowym celem jest "szerokie i sprawiedliwe udostępnianie korzyści płynących ze sztucznej inteligencji ogólnej (AGI), dostępu do niej oraz zarządzania nią"
AGI to rodzaj AI, który posiadałby "ludzkie" zdolności poznawcze w zakresie rozwiązywania problemów, kreatywności i interakcji społecznych. Podczas gdy obecne modele AI mogą pomóc w analizie raportu lub szybkim znalezieniu informacji, celem OpenAI w zakresie AGI jest umożliwienie jej pisania powieści, a nawet rozumienia ludzkich emocji.
Chociaż te przypadki użycia są nadal hipotetyczne, najbliższe lata będą interesujące, ponieważ będziemy obserwować ewolucję tej przestrzeni. Na razie planują stworzyć rozwiązania AI, które umożliwią powolne przejście do świata AGI. Uważają, że pozwoli to decydentom politycznym i opinii publicznej zrozumieć i zaakceptować AI.
Najnowszym osiągnięciem w tym zakresie są narzędzia GenAI: ChatGPT (generowanie tekstu) i DALL-E (generowanie obrazów).
ChatGPT, w szczególności, został dobrze przyjęty przez entuzjastów AI, zwłaszcza ze względu na jego zdolności przetwarzania języka naturalnego. Sporo chatbotów i funkcji konwersacyjnej AI jest zbudowanych na silniku GPT.
Z kolei DALL-E wywołało mieszane reakcje wśród ludzi (zwłaszcza projektantów). Uważają oni, że obrazy są niejasne i chaotyczne.
Google DeepMind
DeepMind firmy Google to program badawczy poświęcony sztucznej inteligencji, który koncentruje się na sztucznej inteligencji ogólnej (AGI) i obejmuje techniki AI, takie jak NLP i wizja komputerowa.
Niektóre branże, na których skupia się Google DeepMind, to inteligencja biologiczna, wirtualni asystenci i gry. Możesz wypróbować Google Gemini, aby zapoznać się z możliwościami GenAI Google DeepMind.
Jednak jednym z najbardziej niesamowitych osiągnięć AI jest AlphaFold, który potrafi analizować struktury białek. Chociaż nadal znajduje się on na scenie badawczej, został dobrze przyjęty przez lekarzy, którzy wierzą, że może pomóc im w szybszym i dokładniejszym diagnozowaniu chorób.
W przeciwieństwie do OpenAI, Google koncentruje się na tworzeniu "bezpiecznej" AI. Doprowadziło to do powstania Frontier Safety Framework, którego celem jest analiza i ograniczanie potencjalnych zagrożeń związanych z zaawansowaną AI.
Antropiczna
Anthropic to firma zajmująca się bezpieczeństwem i badaniami w dziedzinie AI, której celem jest szkolenie "pomocnych, uczciwych i nieszkodliwych" systemów AI. Podobnie jak Google Gemini i ChatGPT firmy OpenAI, Anthropic posiada również tryb LLM — Claude.
Claude może generować różne formaty kreatywnego tekstu, w tym wiersze, kod, skrypty i e-maile.
Anthropic jest również doskonałym przykładem etycznego wykorzystania AI. Niedawno firma trafiła na pierwsze strony gazet w związku z naruszeniem praw autorskich – producenci muzyczni pozwali ją za wykorzystanie tekstów ich piosenek do szkolenia Claude'a. Twierdzą oni, że Claude nielegalnie kopiuje teksty piosenek i domagają się odszkodowania w wysokości milionów dolarów.
Ta sprawa uwypukla szarą strefę w wykorzystaniu AI do celów twórczych, a wydany wyrok może stanowić precedens dla treści generowanych przez AI w przyszłości.
ClickUp Brain — asystent AI ClickUp
ClickUp, aplikacja zwiększająca wydajność obszaru roboczego, posiada wbudowane funkcje GenAI o nazwie ClickUp Brain.
ClickUp Brain, rodzaj wirtualnego asystenta, jest zintegrowany ze wszystkimi narzędziami pakietu ClickUp, aby ułatwić użytkownikom codzienną pracę (i życie).
Oto, w jaki sposób ClickUp Brain może pomóc profesjonalistom pełniącym różne role i pracującym w różnych branżach:
Menedżer wiedzy AI
Masz dość przeglądania kolejnych dokumentów w poszukiwaniu ważnych informacji? Dzięki ClickUp Brain możesz w kilka sekund znaleźć informacje z dowolnego wiki, raportu lub dokumentu wewnętrznego.
Co więcej, można poprosić ją o generowanie krótkich streszczeń dokumentów lub transkrypcji spotkań, dzięki czemu można łatwo być na bieżąco z najnowszymi informacjami o firmie lub kliencie.
Kierownik projektu AI
Kolejną zaletą korzystania z ClickUp Brain jest automatyzacja żmudnych zadań związanych z zarządzaniem projektami. Na przykład, ClickUp Brain można wykorzystać do:
- Generowanie podzadań dla każdego projektu
- Uzyskaj szybkie podsumowania postępów projektu
- Ustaw automatyzację, aby zarządzać zadaniami za pomocą komend w języku naturalnym
- Wyodrębnij elementy wymagające działania z wątków komentarzy
AI Writer dla pracy
ClickUp zawiera również solidny asystent pisania, który może być szczególnie przydatny dla marketerów i osób, które nie czują się komfortowo pisząc. AI Writer for Work może pomóc Ci w następujących kwestiach:
- Burza mózgów i tworzenie briefów kampanii
- Generuj treści w różnych formatach, takich jak blog, e-mail i posty w mediach społecznościowych
- Tłumacz zawartość na różne języki
- Pomoc w edycji i sprawdzaniu pisowni
- Twórz tabele i porządkuj dane w łatwym do odczytania formacie
W pracy zespoły i poszczególne osoby mogą również korzystać z ClickUp Brain do tworzenia wszystkich wewnętrznych i zewnętrznych komunikatów z dowolnego miejsca w ClickUp — komentarzy do zadań, dokumentów i e-maili. Dodaj swoje przemyślenia do narzędzia do pisania AI w skróconej formie, a ono je dopracuje za Ciebie.
Szablony podpowiedzi dla poszczególnych ról
Co więcej, otrzymujesz dostęp do szablonów podpowiedzi AI dla każdej roli, dzięki czemu możesz zacząć od razu. Oto kilka przykładów podpowiedzi:
- Szablony raportów o statusie i agend spotkań dla zespołów obsługi klienta
- Szablony osi czasu projektu i RACI dla kierowników projektów
- Plany testów i badania użytkowników dla zespołów programistów
Podnieś poziom swojej pracy dzięki narzędziom AI
Uważa się, że sztuczna inteligencja będzie miała ogromny wpływ na sposób, w jaki będziemy żyć i pracować w nadchodzących latach. Od poprawy indywidualnej wydajności po efektywność operacyjną dużych organizacji, od poszukiwania lekarstw na choroby po analizę danych i prognozy makroekonomiczne – uważa się, że silniki AI poprawią świat.
Jako osoby prywatne możecie zrobić pierwszy krok, szkoląc się na inżyniera AI (jeśli interesuje was ta dziedzina) lub korzystając z narzędzi AI, takich jak ClickUp Brain, aby zoptymalizować swoje życie.
Proponowana lektura: Jak zostać inżynierem podpowiedzi
Dlaczego więc nie wypróbować ClickUp już dziś? Zarejestruj się w ClickUp za darmo i odkryj, jak może on poprawić wszystkie aspekty Twojego życia!