Mūsų smegenys yra vektorinės duomenų bazės – štai kodėl tai naudinga naudojant AI

2014 m. „Google“ proveržis pakeitė tai, kaip mašinos supranta kalbą: dėmesio į save modelis. Ši naujovė leido dirbtiniam intelektui suvokti kontekstą ir žmonių bendravimo prasmę, žodžius traktuojant kaip matematinius vektorius – tikslius skaitinius vaizdus, ​​kurie fiksuoja ryšius tarp idėjų. Šiandien šis vektoriais pagrįstas metodas išsivystė į sudėtingas vektorines duomenų bazes, sistemas, kurios atspindi, kaip mūsų smegenys apdoroja ir atrenka informaciją. Ši žmogaus pažinimo ir AI technologijos konvergencija ne tik keičia mašinų darbą – tai iš naujo apibrėžia, kaip mums reikia su jomis bendrauti.

Kaip mūsų smegenys jau mąsto vektoriais

Pagalvokite apie vektorius kaip idėjų GPS koordinates. Kaip GPS naudoja skaičius vietoms nustatyti, vektorinės duomenų bazės naudoja matematines koordinates sąvokoms, reikšmėms ir ryšiams nustatyti. Kai ieškote vektorių duomenų bazėje, jūs ne tik ieškote tikslių atitikčių – randate modelius ir ryšius, lygiai taip pat, kaip tai daro jūsų smegenys, kai prisimena atmintį. Prisimenate, kaip ieškojote pamestų automobilio raktelių? Jūsų smegenys metodiškai neskenavo kiekvieno kambario; ji greitai pasiekė atitinkamus prisiminimus, pagrįstą kontekstu ir panašumu. Būtent taip veikia vektorinės duomenų bazės.

Trys pagrindiniai įgūdžiai išsivystė

Norėdami klestėti šioje AI papildytoje ateityje, turime lavinti tris pagrindinius įgūdžius: skaitymą, rašymą ir užklausų teikimą. Nors tai gali atrodyti pažįstama, jų taikymas dirbtinio intelekto komunikacijoje reikalauja iš esmės pakeisti, kaip juos naudojame. Skaitymas tampa tiek žmogaus, tiek mašinos konteksto supratimu. Rašymas virsta tikslia, struktūrizuota komunikacija, kurią mašinos gali apdoroti. O užklausų teikimas – galbūt pats svarbiausias naujas įgūdis – apima mokymąsi naršyti po didžiulius vektorinės informacijos tinklus taip, kad žmogaus intuicija derėtų su mašinos efektyvumu.

Vektorinės komunikacijos įvaldymas

Apsvarstykite, ar buhalteris susiduria su sudėtingu finansiniu neatitikimu. Tradiciškai jie pasikliaudavo savo patirtimi ir neautomatine paieška per dokumentus. Mūsų AI papildytoje ateityje jie naudos vektorinėmis sistemomis, kurios veiks kaip jų profesinės intuicijos pratęsimas. Apibūdindamas problemą, dirbtinis intelektas ne tik ieško raktinių žodžių – jis supranta problemos kontekstą, traukdamasis iš didžiulio tarpusavyje susijusių finansinių sąvokų, taisyklių ir praeities atvejų tinklo. Svarbiausia yra išmokti bendrauti su šiomis sistemomis taip, kad būtų panaudotos tiek žmogaus žinios, tiek dirbtinio intelekto modelio atpažinimo galimybės.

Tačiau norint įsisavinti šiuos išsivysčiusius įgūdžius, nereikia išmokti naujos programinės įrangos ar įsiminti raginimus šablonus. Tai yra supratimas, kaip informacija jungiasi ir yra susijusi – mąstymas vektoriais, kaip tai daro mūsų smegenys. Kai apibūdinate AI koncepciją, jūs ne tik dalinatės žodžiais; padedate jai naršyti didžiuliame prasmės žemėlapyje. Kuo geriau suprasite, kaip veikia šie ryšiai, tuo veiksmingiau galėsite nukreipti AI sistemas į reikiamas įžvalgas.

Imkitės veiksmų: ugdykite pagrindinius dirbtinio intelekto įgūdžius

Pasiruošę pasiruošti dirbtinio intelekto papildytai ateičiai? Štai konkretūs žingsniai, kurių galite imtis, kad išsiugdytų kiekvieną iš trijų pagrindinių įgūdžių:

Stiprinkite savo skaitymą

Skaitymas dirbtinio intelekto amžiuje reikalauja daugiau nei tik supratimo – tam reikia gebėjimo greitai apdoroti ir sintezuoti sudėtingą informaciją. Norėdami pagerinti:

1. Kasdien išstudijuokite po du naujus žodžius iš techninės dokumentacijos arba dirbtinio intelekto tyrimų darbų. Užsirašykite juos ir praktikuokite juos naudoti įvairiuose kontekstuose. Taip kaupiamas žodynas, reikalingas efektyviam bendravimui su AI sistemomis.
2. Kasdien perskaitykite bent du ar tris su AI susijusio turinio puslapius. Sutelkite dėmesį į techninius tinklaraščius, tyrimų santraukas ar pramonės publikacijas. Tikslas yra ne tik vartojimas, bet ir gebėjimo iš techninio turinio išgauti modelius ir ryšius lavinimas.
3. Praktikuokite dokumentų iš pagrindinių AI platformų skaitymą. Suprasdami, kaip aprašomos ir paaiškinamos skirtingos AI sistemos, galėsite geriau suvokti jų galimybes ir apribojimus.

Tobulinkite savo rašymą

Rašant dirbtiniam intelektui reikalingas tikslumas ir struktūra. Jūsų tikslas yra bendrauti taip, kad mašinos galėtų tiksliai interpretuoti.

1. Tyčia studijuokite gramatiką ir sintaksę. AI kalbos modeliai sukurti remiantis modeliais, todėl suprasdami, kaip struktūrizuoti rašymą, galėsite sukurti veiksmingesnius raginimus.
2. Praktikuokite raginimų rašymą kasdien. Kiekvieną dieną sukurkite tris naujus, tada juos analizuokite ir patikslinkite. Atkreipkite dėmesį į tai, kaip nedideli struktūros ir žodžių pasirinkimo pokyčiai veikia AI atsakymus.
3. Išmokite rašyti turėdami omenyje užklausos elementus. Į savo rašymą įtraukite į duomenų bazę panašų mąstymą, tiksliai nurodydami, kokios informacijos prašote ir kaip norite ją sutvarkyti.

Meistras užklausa

Užklausa yra bene svarbiausias naujas įgūdis sąveikaujant su AI. Tai yra mokymasis užduoti klausimus būdais, kurie išnaudoja AI galimybes:

1. Praktikuokite tradicinių paieškos sistemų paieškos užklausų rašymą. Pradėkite nuo paprastų paieškų, tada pamažu padarykite jas sudėtingesnes ir konkretesnes. Tai sukuria AI raginimo pagrindą.
2. Išstudijuokite pagrindines SQL sąvokas ir duomenų bazės užklausų struktūras. Suprasdami, kaip duomenų bazės tvarko ir gauna informaciją, galėsite sistemingiau galvoti apie informacijos paiešką.
3. Eksperimentuokite su skirtingais užklausų formatais AI įrankiais. Išbandykite, kaip įvairios frazės ir struktūros veikia jūsų rezultatus. Dokumentuokite, kas geriausiai tinka įvairių tipų užklausoms.

Žmogaus ir dirbtinio intelekto bendradarbiavimo ateitis

Žmogaus atminties ir vektorinių duomenų bazių paralelės yra gilesnės nei paprastas paieška. Abu puikiai suglaudina, todėl sudėtinga informacija sujungiama į valdomus modelius. Abu tvarko informaciją hierarchiškai, nuo konkrečių atvejų iki bendrų sąvokų. Ir abiem puikiai sekasi rasti panašumų ir modelių, kurie iš pirmo žvilgsnio gali būti neaiškūs.

Tai ne tik profesinis efektyvumas – tai pasiruošimas esminiams pokyčiams sąveikaujant su informacija ir technologijomis. Kaip raštingumas pakeitė žmonių visuomenę, šie išsivystę bendravimo įgūdžiai bus būtini norint visapusiškai dalyvauti dirbtinio intelekto papildytoje ekonomikoje. Tačiau skirtingai nei ankstesnės technologinės revoliucijos, kurios kartais pakeisdavo žmogaus galimybes, ši yra susijusi su tobulėjimu. Vektorinėms duomenų bazėms ir AI sistemoms, kad ir kokios pažangios jos būtų, trūksta išskirtinai žmogiškų kūrybiškumo, intuicijos ir emocinio intelekto savybių.

Ateitis priklauso tiems, kurie supranta, kaip mąstyti ir bendrauti vektoriais – ne pakeisti žmogaus mąstymą, o jį sustiprinti. Lygiai taip pat, kaip vektorinės duomenų bazės sujungia tikslų matematinį vaizdavimą su intuityviu modelių derinimu, sėkmingi specialistai sujungs žmogaus kūrybiškumą su AI analitine galia. Tai ne konkuravimas su dirbtiniu intelektu ar tiesiog naujų įrankių mokymasis – tai mūsų pagrindinių bendravimo įgūdžių tobulinimas, kad darbas būtų suderintas su šiomis naujomis pažinimo technologijomis.

Kai įžengiame į šią naują žmogaus ir AI bendradarbiavimo erą, mūsų tikslas yra ne išnaudoti dirbtinį intelektą, o jį papildyti. Transformacija prasideda ne naujos programinės įrangos įsisavinimu, o supratimu, kaip žmogaus įžvalgas paversti vektorių ir šablonų kalba, kurią supranta AI sistemos. Atsižvelgdami į šią komunikacijos ir informacijos apdorojimo evoliuciją, galime sukurti ateitį, kurioje technologijos pagerina, o ne pakeičia žmogaus gebėjimus, o tai lemia precedento neturintį kūrybiškumo, problemų sprendimo ir naujovių lygį.

Khufere Qhamata yra tyrimų analitikė, knygos „Žmogiškas darbas: kaip AI transformuosis, sunaikins ir pakeis gyvenimą amžinai“ autorė ir Qatafa AI įkūrėja.