04 - გენერაციული AI: ჩატბოტების მიღმა არსებული სამყარო

 

„გენერაციული AI — თქვენი ორგანიზაციის მომავალი“

კურსს წარმოგიდგენთ პროფესორი ზაზა ცოტნიაშვილი, Google Cloud და NotebookLM გამოყენებით

04 - გენერაციული AI: ჩატბოტების მიღმა არსებული სამყარო

1. შესავალი: რას ფიქრობთ, როცა გესმით „გენერაციული AI“?

როდესაც გესმით ფრაზა „გენერაციული AI“, რა გახსენდებათ პირველად? ალბათ, ჩატბოტი, ან შესაძლოა AI-ით გენერირებული სურათები და ვიდეოები. ყველა ეს პასუხი სწორია.

მაგრამ თუ თქვენი წარმოდგენა მხოლოდ ჩატბოტით შემოიფარგლება, თქვენ ხედავთ აისბერგის მხოლოდ მწვერვალს. დროა, ჩავიხედოთ სიღრმეში და აღმოვაჩინოთ, რომ გენერაციული AI სინამდვილეში არის ფუნდამენტური ტექნოლოგია, რომელიც სხვადასხვა აპლიკაციაში ინტეგრირდება და არა თავად აპლიკაცია.

2. რა არის გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი?

Google-ის ექსპერტის, ერიკა გოლდბერგერის განმარტებით, „გენერაციული AI არის ხელოვნური ინტელექტის ტიპი, რომელიც ეხმარება მომხმარებლებს შექმნან ახალი კონტენტი და იდეები, მათ შორის ტექსტი, სურათები, მუსიკა და კოდიც კი“.

მთავარია გვახსოვდეს, რომ ეს არის ტექნოლოგია, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას სხვადასხვა ფორმით და ჩაინერგოს მრავალ აპლიკაციაში. ამის საუკეთესო მაგალითი, რომელიც ამ იდეას ნათელს ხდის, არის Google-ის Gemini.

3. Gemini-ის მაგალითი: აპლიკაცია მოდელის წინააღმდეგ

ამ განსხვავების უკეთ გასაგებად, განვიხილოთ Google-ის Gemini-ის მაგალითი, რომელიც ერთდროულად არის აპლიკაციაც და მოდელიც.

3.1. Gemini, როგორც აპლიკაცია

Gemini app არის Google-ის გენერაციული AI ჩატბოტი. მისი გამოყენება შეგიძლიათ ისეთი ამოცანების შესასრულებლად, როგორიცაა:

1. დახმარება წერაში
2. დაგეგმვა
3. სწავლა

თუმცა, ეს აპლიკაცია მხოლოდ ერთი კონკრეტული პროდუქტია, რომელიც გაცილებით დიდ ტექნოლოგიას ეფუძნება.

3.2. Gemini, როგორც მოდელი

სინამდვილეში, Gemini არის Google-ის ერთ-ერთი გენერაციული AI მოდელი. ინჟინრები სწორედ ამ ფუძემდებლურ Gemini model-ს იყენებენ მრავალი სხვადასხვა აპლიკაციის შესაქმნელად, რომელთაგან ერთ-ერთი სწორედ Gemini app-ია.

წარმოიდგინეთ Gemini model როგორც მძლავრი ძრავა. ინჟინრებს შეუძლიათ ეს ძრავა ჩააყენონ სხვადასხვა ტიპის მანქანაში: სპორტულ ავტომობილში, საოჯახო სედანში ან სატვირთოში. Gemini app ამ შემთხვევაში ერთ-ერთი ასეთი მანქანაა — ჩატბოტი. მაგრამ იგივე ძრავა მუშაობს უამრავ სხვა „მანქანაშიც“, როგორიცაა თქვენი Gmail-ი ან Google Slides-ი.

4. გენერაციული AI ყოველდღიურ სამუშაოში: ინტეგრაციის მაგალითები

Gemini მოდელზე დაფუძნებული ტექნოლოგია უკვე ინტეგრირებულია ბევრ სხვა სამუშაო ინსტრუმენტში, რათა გაზარდოს მათი ფუნქციონალი და ეფექტიანობა. მაგალითად:

• Gemini for Google Workspace: ტექნოლოგია ჩაშენებულია ისეთ ინსტრუმენტებში, როგორიცაა Gmail, Google Meet და Google Slides, რათა დაგეხმაროთ წერაში, შეხვედრების ორგანიზებასა და პრეზენტაციების შექმნაში.
• Gemini for Looker: ეხმარება მომხმარებლებს მონაცემთა ანალიტიკაში და რთული ინფორმაციის მარტივად გააზრებაში.
• Gemini in BigQuery: ეხმარება SQL მოთხოვნებისა და Python კოდის გენერირებაში, ახსნასა და პრობლემების მოგვარებაში.
• Gemini in Google Cloud: გამოიყენება რესურსების შექმნისა და მოდიფიკაციის ავტომატიზაციისთვის, ასევე პრობლემების აღმოსაფხვრელად და გადაწყვეტილებების შესათავაზებლად.

5. დასკვნა: AI რევოლუციის რეალური მნიშვნელობა

ასე რომ, როდესაც საინფორმაციო სათაურებში კითხულობთ, რომ „AI რევოლუცია აქ არის“, საუბარი შეიძლება იყოს კონკრეტულ ჩატბოტზე, მაგრამ რეალური რევოლუცია გაცილებით ღრმაა.

როდესაც ხედავთ, როგორ ინტეგრირდება Gemini Gmail-ში თქვენი წერილების დასახვეწად ან BigQuery-ში რთული კოდის გასამარტივებლად, თქვენ ხედავთ ნამდვილ გარდაქმნას. ეს არ არის ერთი, ცალკე მდგომი აპლიკაცია, არამედ უხილავი, ინტელექტუალური ფენა, რომელიც ჩვენს ყოველდღიურ ინსტრუმენტებს უფრო ჭკვიანს ხდის. სწორედ ეს არის გენერაციული AI-ის მომავალი — არა იზოლირებულ ჩატბოტებში, არამედ ყველგან, სადაც ვმუშაობთ და ვქმნით.