Генеративний штучний інтелект – це наступна ітерація онлайн-пошуку, який ми знаємо з Yahoo.com, Google.com, Bing.com тощо.
Штучний інтелект (AI) вплинув на наше життя після запуску персональних помічників AI на мобільних пристроях, таких як Cortana, Siri, Google Assistant, Alexa тощо. Використання AI на пристроях Інтернету речей (IoT); ви можете контролювати багато речей вдома та на роботі.
Потім штучний інтелект увійшов у індустрію мультимедійного виробництва, щоб створювати такий контент, як зображення, відео, аудіо та текст із ключових слів або інструкцій. Сьогодні вдосконалений штучний інтелект може досконало редагувати такий вміст, як відео та аудіо. Одним словом, штучний інтелект всюди. Отже, не за горами той день, коли ви побачите, як ШІ впливатиме на пошук вмісту у всесвітній мережі.
Що таке Generative AI Search?
Щоб зрозуміти концепцію генеративного штучного інтелекту, ви повинні спочатку зрозуміти, що таке генеративний штучний інтелект. Такий штучний інтелект просто створює контент, як-от текст, зображення, аудіо, програмний код тощо, із зразків вмісту.
Розробники навчають генеративний ШІ розуміти природний вміст машинною мовою за допомогою моделей машинного навчання (ML). Такі ШІ можуть бути контрольованими, неконтрольованими або напівконтрольованими.
Генеративні моделі ШІ
Generative AI використовує різні моделі ML для навчання програми AI, чат-бота або віртуального помічника. Нижче наведено деякі з цих моделей та їх результати:
Твірний Vs. Дискримінаційна модель
У дискримінаційній моделі навчання штучного інтелекту наглядач навчає штучний інтелект вивчати відмінності між двома або більше об’єктами у вхідній вибірці. Наприклад, якщо ви надасте ШІ 10 зображень 10 різних тварин як вхідні дані, базова дискримінаційна модель допоможе йому успішно розрізняти всіх тварин.
З іншого боку, генеративна модель допомагає штучному інтелекту створювати об’єкти, що посилаються на вибіркові дані з частковим наглядом або без нього. Модель генеративного машинного навчання допомагає штучному інтелекту розуміти вхідні дані та зберігати розуміння в пам’яті нейронної мережі, щоб він міг викликати цей досвід у майбутньому, якщо виникне подібна проблема.
Генеративні змагальні мережі (GAN)
Цей алгоритм машинного навчання поєднує в собі генеративні та дискримінаційні моделі для навчання ШІ. Тут генеративна модель створює зразки з вхідних векторів, таких як ключові слова, запитання тощо.
Потім дискримінаційна модель повинна визначити, чи є створений зразок підробленим або оригінальним введенням. Якщо це підробка, тоді генеративна модель переробляє завдання, щоб створити інший вихід для дискримінаційної моделі. Це відбувається в ітераціях, доки генеративна модель не зможе створити підробки, які дискримінаційна модель більше не зможе відрізнити від оригінального введення.
Моделі на основі трансформаторів
Моделі трансформаторів для ML — це глибокі нейронні мережі, які послідовно аналізують вхідні вектори. Потім він прогнозує, яким може бути результат. Наприклад, якщо ви представите трансформатору серію непов’язаних слів, він проаналізує слова та спробує передбачити попередні або наступні слова, які могли б заповнити пробіли та перетворити непов’язані слова на осмислені речення.
У трансформаторі кодер витягує всі характеристики або точки даних із вхідної послідовності та перетворює їх у вхідні вектори. Потім декодер аналізує вхідні вектори, створює контекст із даних і формує вихідну послідовність.
Існує багато успішних моделей штучного інтелекту на основі трансформаторів, подібних до наведених нижче:
- Генеративна попередньо навчена модель трансформатора 3, також ChatGPT
- Мовна модель для діалогових програм, також LaMDA, побудована на Google Transformer
Використовуючи всі наведені вище моделі, розробники штучного інтелекту успішно створили багато функціональних генеративних програм штучного інтелекту, які можуть робити або виробляти наступне з простих вхідних даних, таких як зображення, тексти, описи, аудіо тощо:
- Створення зображень людей, яких не існує, посилаючись на дані з веб-сайтів, журналів, пошуку зображень Google тощо.
- Створення реальних зображень із ескізів
- Перенесення художнього чи творчого стилю з одного виду мистецтва на інший
- Синтез КТ із МРТ як вхідних даних
- Штучний інтелект Dall-e від OpenAI може створювати чудові зображення просто з текстів
- DeepMind, Amazon Polly тощо, ШІ можуть створювати людські мови з текстів
- AI Music, придбана компанією Apple, може перетворювати публічну музику без авторських прав на саундтреки
Тепер генеративний пошук AI – це комбінація всіх цих інструментів і технологій AI, щоб надавати вам точний вміст з Інтернету. Завдяки такій можливості пошуку на основі штучного інтелекту вам не потрібно шукати мільйони пропозицій, створених пошуковими системами Google, Bing, Yahoo тощо.
Генеративний пошук зі штучним інтелектом представить вам готовий до публікації або споживання контент з онлайн-джерел із різноманітним підтримуваним контентом, таким як зображення, відео та текст, на одному екрані, так само, як працює ChatGPT.
Чим Generative AI Search відрізняється від звичайного онлайн-пошуку?
Пошук на веб-сайтах, яким ми його знаємо з моменту запуску пошукової системи Archie 10 вересня 1990 року, повністю зміниться, якщо генеративний пошук ШІ стане популярним і легкодоступним.
Звичайний пошук у всесвітній мережі – це ручний пошуковий процес онлайн. Тут вам потрібно ввести своє запитання або ключове слово у вікні пошуку пошукової системи. Постачальники пошукових систем, як-от Google, Yahoo, Bing тощо, зважують отримані веб-сайти з потрібним вмістом відповідно до певної власної логіки.
Наприклад, авторитет веб-сайту у відповідній ніші, читацька аудиторія, якість сторінки веб-сайту тощо. Потім пошукова система призначає ранги кожному веб-сайту за вашим пошуком і показує всі веб-сайти відповідно до їх рейтингу. Наприклад, веб-сайт з рангом один відображатиметься у верхній частині сторінок результатів пошуку.
У двох словах, звичайні онлайн-пошукові системи не створюють контент. Вони просто синдикують вміст із кількох веб-сайтів. Коли ви натискаєте результат пошуку, ви безпосередньо переходите на певний веб-сайт.
Однак із запуском генеративного пошуку ви отримаєте обмежений вміст. Базовий штучний інтелект аналізуватиме всі результати пошуку, створюватиме спеціальний вміст і показуватиме його вам за допомогою веб-браузера. Там можуть бути посилання на джерела, які генеративний штучний інтелект використовував для створення контенту, який він вам показує.
Якщо генеративний штучний інтелект стане новою нормою онлайн-пошуку, ви можете очікувати наступних додаткових відмінностей:
- Вихідний вміст вашого пошукового запиту багато в чому залежатиме від поляризації компанії, яка створила генеративну модель пошуку AI
- Деякі школи віддадуть перевагу інструменту генеративного штучного пошуку XYZ над інструментом ABC. Таким чином, буде зростати аномалія в онлайн-пошукових роботах
- Такі пошукові інструменти іноді можуть виявляти подібний вміст, і видавець може ризикувати завантаженням плагіату на свій веб-сайт
- Результати пошуку стануть інтуїтивно зрозумілими та наповнені відповідним вмістом у різних формах, як-от тексти, зображення, відео, аудіо тощо
- Ви перестанете відвідувати веб-сайти та взаємодіяти з веб-рекламою, якщо отримаєте вміст у інтерфейсі, схожому на ChatGPT, де немає жодних відволікань
- Ваші онлайн-дослідницькі зусилля різко зменшаться. Вам більше не потрібно читати кілька веб-сторінок і створювати власний вміст
- Розробники штучного інтелекту запропонують нову онлайн-рекламу та інші моделі доходів на основі штучного інтелекту, щоб збільшити свій операційний прибуток
- Під час веб-пошуку буде менше відволікання, тому якість пошуку може значно знизитися
- Ви повинні найняти талановитих і досвідчених онлайн-дослідників і аналітиків даних для аналізу створеного штучним інтелектом контенту, перш ніж використовувати його в комерційних цілях.
- Немає чітких вказівок щодо того, як такий пошук веб-сайту на основі штучного інтелекту буде пов’язаний із веб-сайтом-джерелом і надасть цим веб-сайтам певну оцінку. Тому що ці штучні інтелекти не можуть генерувати вміст, не покладаючись на довідковий вміст
Далі ми дослідимо вплив генеративного штучного інтелекту на пошукові системи.
Вплив Generative AI Search на пошукові системи
Нижче дивіться, як розвиток генеративного пошуку AI може вплинути на звичайні пошукові системи:
- Популярність таких пошукових гігантів, як Google, Yahoo, DuckDuckGo і Brave, значно впаде
- Дохід від реклами, отриманий від пошукових систем, також істотно зменшиться
- Це вплине на безкоштовні та справедливі результати веб-пошуку, і з’явиться новий потік доходу, коли власники веб-сайтів платитимуть постачальникам генеративного штучного пошуку за показ вмісту з їхніх сторінок.
- Кількість відвідувачів на веб-сайтах значно зменшиться, оскільки користувачі отримають потрібний їм вміст на іншій веб-сторінці
Тепер ми розглянемо деякі з пошукових систем, які використовують генеративний пошук ШІ.
Пошукові системи, які використовують Generative AI Search
Компанії пошукових систем уже знають, що за генеративним пошуком на основі ШІ майбутнє. Тому різні пошукові гіганти почали розгортати прототипи та бета-тестування пошукових систем ШІ. Знайдіть нижче кілька пошукових систем на основі штучного інтелекту, якими ви можете скористатися зараз:
#1. Bing
Microsoft не зупинилася на тому, що придбала розробника ChatGPT OpenAI. Він використовував запатентовані технології та ліцензії OpenAI для покращення пошуку Bing за допомогою можливостей ШІ. Оновлений продукт широко відомий як новий Bing.
Пошукова система допоможе вам отримати вичерпні відповіді на реальні запитання — більше немає ранжування веб-сайтів на основі ключових слів і ручного очищення даних із веб-сайтів із найвищим рейтингом. Ви також можете спілкуватися з пошуковою системою так само, як надсилати текстові повідомлення та обмінюватися повідомленнями з експертом у домені, де ви працюєте чи ведете бізнес.
У чаті пошукової системи ви зможете поставити до п’яти додаткових запитань, щоб налаштувати результати пошуку, які надає базова генеративна модель ШІ. Новий Bing призначений не лише для отримання онлайнових веб-результатів. Це також може допомогти вам у наступному:
- Отримайте поради щодо різних тем і спеціалізованих доменів
- Створюйте креативний контент за допомогою генеративного ШІ, такого як ChatGPT
- Отримуйте інтуїтивно зрозумілі та точні результати пошуку, щоб швидко дістатися до роботи, не відволікаючись від реклами та спливаючих вікон із закликом до дії
#2. Google
Пошук Google уже багато років використовує інструменти пошуку AI. RankBrain — це перший інструмент штучного інтелекту, який Google використовував у 2015 році для рейтингу веб-сайтів. Цей ШІ інтерпретує результати пошуку та ранжує відповідні веб-сайти на вершині ієрархії рейтингу.
Інші програми AI, які Google використовує у своїй пошуковій системі, такі:
- Нейронна відповідність допомагає пошуковій системі визначити, наскільки запити відповідають сторінкам
- Представлення двонаправленого кодувальника від Transformers або BERT для попереднього навчання обробки природної мови
- Google Lens для пошуку об’єктів за допомогою камери мобільного телефону або планшета
- Багатозадачна уніфікована модель або MUM для інформації про вакцину проти COVID-19 у веб-результатах
#3. ви
You — готовий до виробництва інструмент пошукової системи ШІ. Користувачі можуть використовувати його для отримання розширених результатів пошуку, як описано нижче:
- Він показує кількість програм, інструментів і результатів у верхній частині пошукової видачі
- Результати «Люди також запитують» з’являться на правій панелі
- Отримайте пропозицію щодо YouChat
- Він показує найпопулярніші картки обговорень із авторитетних соціальних мереж, таких як Reddit
- Користувачі також можуть додавати більше запитів до того самого пошуку
Наразі він пропонує такі продукти AI Search:
#4. Ніва
Neeva — це інструмент онлайн-досліджень або пошуку на веб-сайтах на базі ШІ. Це допомагає вам отримувати результати без відволікання, пропускаючи рекламу на сторінках результатів пошуку. Ви вводите закрите запитання у вікні пошуку Neeva; це дає вам майже ідеальну покрокову відповідь на запитання. Більше немає реклами над результатами пошуку, як у Пошуку Google.
Neeva — це онлайн-пошуковий інструмент, який фінансується передплатниками. Він отримує дохід від громадськості, яка використовує додаток для регулярного пошуку в Інтернеті; Він не покладається на дохід від реклами, як Google. Отже, ви можете очікувати, що він краще обслуговуватиме вас із контекстними результатами пошуку, коли ви платите.
Примітка автора
Генеративні пошукові системи на основі ШІ можуть стати проблемою для онлайн-досліджень. Щойно ці компанії почнуть планувати отримання прибутку шляхом отримання платежів за просування вмісту від певних веб-сайтів або видавців, онлайн-пошук стане дуже упередженим.
Розробники пошукових систем штучного інтелекту повинні сформувати консорціум, щоб розробити етичну практику для забезпечення вільної та справедливої практики пошуку.
Наразі ви детально обговорили визначення генеративного штучного інтелекту, його відмінність від традиційної концепції пошуку на веб-сайті та його вплив. Крім того, ви досліджували нові приклади генеративних пошукових інструментів штучного інтелекту, які можуть отримати видатний вміст за мінімальний час, витрачений на дослідження веб-сайту.
Ця стаття допоможе вам зрозуміти, чи варто використовувати пошук на основі штучного інтелекту чи ні. Однак генеративний пошук у всесвітній павутині на основі штучного інтелекту на основі машинного навчання стане новою тенденцією.
Далі ознайомтеся зі штучним вузьким інтелектом (ANI).