Генератыўны штучны інтэлект паўсюль. Чат-боты і віртуальныя памочнікі рэагуюць на кліентаў, вялікія моўныя мадэлі (LLM) дапамагаюць рабіць паведамленні ў блогах, вірусныя відэа і нават навучаць студэнтаў. Але тое, што ён шырока распаўсюджаны, не азначае, што ім лёгка карыстацца.  Многія прадпрыемствы з цяжкасцю прымаюць генератыўны штучны інтэлект з-за яго тэхнічнай складанасці, высокіх выдаткаў, недахопу талентаў, неабходных для працы з ім, і праблем з маштабаванасцю, сярод іншага.  Для  , інжынер-заснавальнік бескадавай платформы штучнага інтэлекту Gumloop, пераадоленне гэтых праблем азначае стварэнне рашэнняў штучнага інтэлекту, якія з'яўляюцца інтуітыўна зразумелымі, маштабуюцца і арыентаванымі на карыстальніка, каб больш людзей маглі атрымаць выгаду, не загразнуўшы ў тэхналогіях.   Каўстаў Дас Шарма     Свецкая перспектыва Каўстава Даса Шармы і яе ўплыў на развіццё штучнага інтэлекту  Кар'ерны шлях Шармы быў сфарміраваны дзяцінствам, праведзеным у перамяшчэннях па ўсім свеце. Нарадзіўся ў Калькуце, ён жыў у такіх гарадах, як Мілан, Дубай, Ставангер і Лондан, перш чым адправіцца ва ўніверсітэт у Манрэаль.  Такія рэгулярныя пераезды навучылі яго хутка адаптавацца і звязвацца з людзьмі з розных слаёў грамадства, але ён зразумеў вялікую розніцу ў якасці жыцця паміж месцамі, дзе ён жыў, і месцам, дзе ён нарадзіўся.  Сведка гэтых няроўнасцей у маладым узросце натхніла Каўстава змяніць сітуацыю. Разрываючыся паміж вывучэннем эканомікі і інжынерыі, ён у рэшце рэшт абраў інжынерыю не толькі для стварэння рэчаў, але і для стварэння практычных рашэнняў, якія палягчаюць жыццё іншым - асабліва тым, хто не мае доступу да рэсурсаў.  Гэтая вера ў тое, што талент універсальны, але магчымасці не, працягвае кіраваць яго працай. Ад часу працы ў Amazon Web Services (AWS) да ролі першага інжынера ў Gumloop Каўстаў паслядоўна распрацоўваў інструменты, якія палягчаюць прымяненне штучнага інтэлекту, даючы большай колькасці людзей магчымасць ствараць і ўкараняць інавацыі.   Інструменты штучнага інтэлекту Kaustav для больш хуткіх запытаў да базы даных, персаналізаванага навучання і паляпшэння аховы здароўя  У AWS Каўстаў узяў на сябе сур'ёзную задачу падчас Aurora Hackathon: спрасціць тое, як інжынеры пішуць запыты да базы дадзеных. Інструмент Aurora, які дапамагае арганізацыям кіраваць такімі дадзенымі, як адсочванне продажаў або рэгуляванне сховішча, патрабаваў ад інжынераў выкарыстання SQL (мова структураваных запытаў), што можа быць цяжкім для тых, хто не з'яўляецца экспертам па базах дадзеных.  Такім чынам, Каўстаў і яго таварыш па камандзе стварылі генератыўны інструмент штучнага інтэлекту, які дазваляе карыстальнікам апісваць свае патрэбы ў дадзеных простай мовай, аўтаматычна ператвараючы гэтыя апісанні ў запыты SQL. Яны ўпарта працавалі, каб зрабіць інструмент надзейным, чысцячы дадзеныя, якія ён выкарыстоўвае, і наладжваючы яго дакладнасць з дапамогай зваротнай сувязі і тэстаў.  У рэшце рэшт, інструмент быў просты ў выкарыстанні, паскорыў напісанне запытаў і зрабіў задачы базы дадзеных больш даступнымі - нават для Каўстава, які на той момант меў абмежаваны вопыт SQL. Іх праца выйграла хакатон і стала жыццёва важным рэсурсам для каманды.  Пасля гэтага поспеху Каўстаў і яго таварыш па камандзе Рахул, сузаснавальнік Gumloop, пераключылі сваю ўвагу на адукацыю, дзе яны сутыкнуліся з праблемай іншага роду.  Традыцыйныя лекцыі, на якіх студэнты слухаюць і канспектуюць, практычна не змяніліся за апошнія дзесяцігоддзі. «Пасля COVID і ў эпоху мабільнай сувязі дзеці гіперактыўныя, ім цяжка засяродзіцца, і традыцыйныя лекцыі неэфектыўныя для навучання», — тлумачыць Каўстаў.  Каб справіцца з гэтым, яны пабудавалі  , інструмент, які дапамагае студэнтам вучыцца больш інтэрактыўна. Карыстальнікі могуць загружаць нататкі, падручнікі або прэзентацыі, а StudyGuru ператварае іх у віктарыны, рэзюмэ і наглядныя дапаможнікі. Акрамя таго, яго чат-бот AI адказвае на пытанні і тлумачыць складаныя канцэпцыі.   StudyGuru  Затым Каўстаў і Рахул перайшлі да вырашэння праблемы бліжэй да дома: наколькі цяжка людзям атрымаць доступ да псіхіятрычнай дапамогі, нават у краінах з вялікай колькасцю рэсурсаў. Яны выявілі, што тэрапія часта здаецца недасягальнай; занадта дорага, заблытана або непрыемна арыентавацца.  Каб дапамагчы, яны стварылі Therapai, інструмент штучнага інтэлекту, распрацаваны, каб палегчыць працэс, дазваляючы карыстальнікам усталёўваць перавагі для тыпу тэрапеўта, якога яны хочуць, незалежна ад таго, ці будзе гэта той, хто іх выслухае, ці той, хто больш арыентаваны на рашэнні. Ён таксама мае гарантыі, такія як выразная згода на выкарыстанне даных і меры бяспекі для сувязі карыстальнікаў з рэальнымі пастаўшчыкамі медыцынскіх паслуг.  Хаця яны не змаглі цалкам распрацаваць Therapai з-за недахопу часу – Рахул быў заняты YC, а Каўстаў працаваў у AWS – праект шмат чаму навучыў іх. Гэта паказала попыт на інструменты штучнага інтэлекту, якія простыя ў выкарыстанні і распрацаваны з улікам патрэбаў карыстальнікаў.  Каўстаў прыняў гэтыя ідэі ў сваёй працы ў Gumloop, дзе ён працягвае рабіць тэхналогіі практычнымі, даступнымі і карыснымі для звычайных карыстальнікаў.   5 урокаў Каўстава для практычнага, даступнага ІІ  У Gumloop Каўстаў стварыў Gummie, кругласутачны віртуальны памочнік, які адказвае на пытанні і вырашае працоўныя праблемы. Карыстальнікі могуць апісаць тое, што ім трэба, простай мовай, напрыклад, «абагульніце гэты дакумент і адпраўце яго маёй камандзе па электроннай пошце», а Gummie зробіць усё астатняе. Такі падыход эканоміць час і палягчае кіраванне праектамі для людзей без тэхнічнай адукацыі.  Gummie ужо палегчыла Gumloop для карыстальнікаў, скараціўшы час уводу ў сістэму і скараціўшы ручную падтрымку кліентаў. «Уявіце сабе, што ваша ўяўленне ствараецца», — кажа Каўстаў. «Гэта тое, што Gummie імкнецца дасягнуць - пераўтварэнне ідэй у дзеянні з дапамогай штучнага інтэлекту».  Стварэнне генератыўных інструментаў штучнага інтэлекту, такіх як Gummie, StudyGuru і Therapai, навучыла Каўстава некаторым важным урокам аб тым, як спрасціць тэхналогіі для звычайных карыстальнікаў.  Вось некаторыя з яго ключавых вывадаў:   Урок 1: Хуткая дастаўка, ітэрацыя і ў першую чаргу арыентуйцеся на карыстальнікаў  Пры стварэнні новага прадукту штучнага інтэлекту Каўстаў лічыць, што ключом з'яўляецца хуткі запуск мінімальна жыццяздольнага прадукту (MVP) - самай базавай версіі прадукта, які мае дастаткова функцый, каб яго маглі выкарыстоўваць першыя кліенты. Мэта складаецца не ў тым, каб адразу ўсё было ідэальна, а ў тым, каб што-небудзь атрымаць у рукі карыстальнікаў, сабраць водгукі і зрабіць паляпшэнні на аснове рэальнага выкарыстання.   Урок 2: Прыняцце асноўных прынцыпаў з самага пачатку  Каўстаў прапануе два важныя прынцыпы для любога новага праекта штучнага інтэлекту: падзяляйце розныя сэрвісы ў вашым кодзе, каб іх было лягчэй адаптаваць пазней, і пазбягайце прыняцця рашэнняў, якія нельга адмяніць. Хутка прымаючы зварачальныя рашэнні, вы падтрымліваеце сваю каманду гнуткай і пазбягаеце затрымацца ў доўгатэрміновай перспектыве.   Урок 3: Знайдзіце сваю суполку і прадэманструйце сваю працу  Кар'ера Каўстава пачала развівацца, калі яны з Рахулам пачалі звязвацца з больш шырокай супольнасцю штучнага інтэлекту. Удзел у канферэнцыях і абмен сваёй працай не толькі далі ім каштоўную зваротную сувязь, але і пазнаёмілі іх з людзьмі, якія адыграюць ключавую ролю ў іх будучыні, напрыклад, Макса, які цяпер з'яўляецца генеральным дырэктарам Gumloop. «Атачэнне сябе супольнасцю аднадумцаў можа мець значэнне», — кажа Каўстаў.   Урок 4: Думайце маштабна, каб аказаць глабальны ўплыў  Каўстаў лічыць, што лёгка затрымацца, засяроджваючыся на невялікіх нішавых рашэннях, але сапраўдныя інавацыі адбываюцца, калі думаць больш маштабна. Мэта складаецца ў тым, каб стварыць прадукты штучнага інтэлекту, якія могуць змяніць галіны і аказаць працяглы ўплыў на шырокае кола карыстальнікаў.   Урок 5: Роля зваротнай сувязі ў візіянерскім дызайне  Ранейшыя праекты Kaustav, такія як Therapai і StudyGuru, ставілі патрэбы карыстальнікаў на першы план. Калі ён працаваў над гэтымі інструментамі, прыслухоўваючыся да зваротнай сувязі карыстальнікаў і выкарыстоўваючы іх, яны дазволілі яму будаваць з практычнай мэтай, ствараючы аснову для больш высокіх праектаў, такіх як дэмакратызацыя штучнага інтэлекту з Gumloop.   Выняцце гейткіпінга з Generative AI  У той час як многія людзі гуляюць з генератыўным штучным інтэлектам у сваім паўсядзённым жыцці, яго пашырэнне ўсё яшчэ можа здацца, што толькі эксперты могуць зрабіць гэта.  На шчасце, шырокі інжынерны вопыт і ўнікальнае выхаванне Шармы дапамагаюць зрабіць гэтую тэхналогію прасцейшай у выкарыстанні для ўсіх, незалежна ад іх вопыту і ведаў.  Каўстаў Дас Шарма мяркуе, што Gumloop стане платформай, якая змяняе тое, як людзі ўзаемадзейнічаюць з тэхналогіямі, ператвараючы складаныя працоўныя працэсы ў простыя, інтуітыўна зразумелыя працэсы. Ён імкнецца ствараць сістэмы, якія дазваляюць работнікам ва ўсіх галінах выкарыстоўваць штучны інтэлект без неабходнасці тэхнічнага вопыту.  Каб даведацца больш пра апошнія праекты Гамі і Каўстава, праверце яго  і наведаць  .   Linkedin   Гамлуп

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Гэта аўдыя зроблена на мове арыгіналу гісторыі!

Занадта доўга; Чытаць

Get Free Unlimited IP Geo Data With IPinfo Lite

Стварэнне генератыўнага штучнага інтэлекту для ўсіх: урокі Каўстава Даса Шармы і Гамлупа

About Author

КАМЕНТАРЫІ

ВЕСІЦЬ БІРКІ

ГЭТЫ АРТЫКУЛ БЫЎ ПРАДСТАЎЛЕНЫ Ў

Related Stories

HackerNoon Releases “The Editing Protocol” - Technical Documentation for Digital Publishing at Scale

How Fraction AI is Democratizing AI Ownership for the Masses

Inside BTCC: What 14 Years of Crypto Taught BTCC, and What Comes Next

HackerNoon Releases “The Editing Protocol” - Technical Documentation for Digital Publishing at Scale

How Fraction AI is Democratizing AI Ownership for the Masses

Inside BTCC: What 14 Years of Crypto Taught BTCC, and What Comes Next

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps