Генеративный ИИ, сокращенно от "генеративный искусственный интеллект", — это тип системы ИИ, которая может генерировать уникальный или оригинальный контент, такой как текст, аудио, видео или изображения в ответ на подсказки.
В отличие от традиционных систем ИИ, предназначенных для решения таких задач, как классификация или анализ данных, генеративный ИИ, как понятно из названия, создает, «генерирует» разнообразный контент - текст, изображения, музыку.
Генеративный ИИ может даже имитировать человеческие шаблоны в тексте, изображениях и звуке. Однако он не «думает» и не «понимает», как люди.
Модели генеративного ИИ, такие как ChatGPT, Bing AI, Google Bard и другие изучают и воспроизводят шаблоны на основе входных данных, создавая контент, похожий на человеческий.
Т.е. знания генеративного ИИ ограничены набором данных, на котором он обучался, и он не способен что-либо понимать или рассуждать о чем-либо за пределами этой области.Например, ChatGPT от OpenAI обучался на данных, имевшихся до 2021 года.
С другой стороны, Bard от Alphabet может получать доступ к реальной информации и обрабатывать ее через Google Search, сохраняя согласованность с результатами поиска в своих ответах. Это означает, что он может предоставить самую свежую информацию, доступную в Интернете. Однако в ситуациях, когда информации недостаточно, Bard может «глючить». Крайне важно подчеркнуть, что, хотя он генерирует информацию, которая выглядит правдоподобной и соответствующей контексту, он не может гарантировать абсолютную точность информации.
Например, GPT-4 — это тип генеративной языковой модели, которая изучает языковые шаблоны через данные, на которых она обучается. Затем, получив некоторый текст, она предугадывает, что последует дальше, и записывает это в виде обычного языка.
Генеративный ИИ может использоваться в морской отрасли в самых разных областях, помогая оптимизировать операции, снижать затраты и повышать эффективность процессов принятия решений. В компании Kaiko Systems (Германия), например, предвидят (и намерены создать) динамическую синергию, в которой генеративный искусственный интеллект и их платформа дополняют друг друга, открывая новую эру в морском техническом менеджменте.
Вот несколько важных областей, в которых может проявиться эта интеграция:
#1. Оценка рисков: на основе истории данных об эксплуатации судна, безопасности и соответствии требованиям, Генеративный ИИ может проанализировать и точно определить факторы риска, которые предшествуют инцидентам. Кроме того, продвинутые алгоритмы могут анализировать закономерности в инспекциях государственного портконтроля и происшествиях, связанных с отказом оборудования, в сочетании с данными о состоянии судна, предоставляя комплексный обзор эксплуатационных рисков. Благодаря возможности генерировать своевременные оповещения и автоматически генерировать стратегии смягчения последствий, генеративный искусственный интеллект может значительно повысить безопасность, надежность и эффективность морских операций.
#2. Управление документами: Разбираясь в сложных взаимосвязях между различными морскими правилами, процедурами и эксплуатационными данными, генеративный ИИ обеспечивает точные и контекстно релевантные результаты поиска для береговых сотрудников. Кроме того, нормативные изменения могут автоматически выделяться, чтобы береговые сотрудники могли сразу их заметить и обеспечить соответствие последним требованиям.
#3. Обмен знаниями: генеративный ИИ предлагает новый способ обучения и подготовки экипажа. Все установочные работы и техническое обслуживание, проводимые с помощью Kaiko Systems, могут быть представлены в виде определённых алгоритмов. Это не только позволяет аккумулировать опыт сменяющих друг друга экипажей, но также объединяет эти знания с актуальными процедурами компании, отраслевыми правилами и информацией о состоянии судна. В результате экипажи могут получать рекомендации, предложения и ответы на свои вопросы в режиме реального времени в ходе выполнения задач по проверке и техническому обслуживанию.
#4. Контроль за соответствием нормативным требованиям: на основе новых режимов проверок, таких как SIRE 2.0, и архивных данных инспекций, генеративный ИИ может создавать список задач по обеспечению соответствия требованиям, обращая внимание на изменения по сравнению с предыдущими версиями.
#5. Автоматизированные коммуникации: генеративный ИИ может помочь в составлении электронных писем или других сообщений на основе введенных данных, экономя время сотрудников. Это может быть общение с поставщиками, отчеты в регулирующие органы или внутренние коммуникации в рамках компании.
В заключение стоит отметить, что хотя такие технологии, как блокчейн и виртуальная реальность (VR) продолжают вызывать интерес в морской отрасли, генеративный искусственный интеллект выгодно отличается от них своим непревзойденным потенциалом, способным привнести преобразующую ценность. Что еще более важно, в отличие от других технологий, генеративный ИИ можно проще и быстрее внедрять, учитывая его гибкость и широкий спектр применения.
Будущее морской отрасли формируется благодаря генеративному искусственному интеллекту, и надежные данные являются важной частью этой головоломки. По мере нашего продвижения вперед способность эффективно собирать, использовать данные и управлять ими и будет определять то, насколько эффективно мы сможем использовать генеративный ИИ.
Будущее – это не просто плыть по течению; будущее – это задавать направление. Используя возможности генеративного искусственного интеллекта и качественных данных, мы можем проложить курс в новую эру технического менеджмента судов, который приведет морскую отрасль к процветанию.
По материалам: MaritimeCyprus.com, New-Science.ru
Фото из открытых источников Интернета