AI და სხვა ICT სიახლეები

პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავებაში გარდამტეხ მომენტში ვდგავართ. დისკუსია ხშირად ეხება იმას, თუ რომელი AI წერს საუკეთესო კოდს (Claude vs. ChatGPT) ან სად უნდა „ცხოვრობდეს“ ეს AI (IDE თუ CLI). მაგრამ ეს არ არის სწორი მიდგომა. პრობლემა კოდის გენერირება კი არა, მისი ვალიდაციაა. როდესაც ჩვენ AI-ს

უწყვეტი სწავლება უკეთესი პროგნოზებისთვის TL;DRკონტექსტური სწავლება (Reinforcement Learning - RL) ძლიერი მეთოდია ისეთი მოდელების ასაგებად, რომლებიც მოქმედებით სწავლობენ. ისტორიულ მონაცემებზე უბრალოდ მორგების ნაცვლად, RL ოპტიმიზაციას უკეთებს გადაწყვეტილებებს ჯილდოებისა და უკუკავშირის მარყუჟების მეშვეობით – როგორც რეალური წარმოებიდან, ისე სიმულაციებიდან. ჰა...

ბიზნესპროცესებში AI-ს დანერგვა სულ უფრო დახვეწილი ხდება, მაგრამ როგორ უნდა დარწმუნდეთ, რომ თქვენი AI მოდელები რეალურად სანდო პროგნოზებს აკეთებენ? NetCare წარმოგიდგენთ AI სიმულაციის ძრავს (AI Simulation Engine): ძლიერ მიდგომას, რომლის საშუალებითაც ორგანიზაციებს შეუძლიათ ისტორიული მონაცემების საფუძველზე თავიანთი პროგნოზების ვალიდაცია. ასე რომ...

ისეთი AI საძიებო ტექნოლოგიების გაჩენასთან ერთად, როგორიცაა ChatGPT, Perplexity და Google-ის AI Overviews, ფუნდამენტურად იცვლება ის, თუ როგორ პოულობენ ადამიანები ინფორმაციას ინტერნეტში. ტრადიციული საძიებო სისტემები ბმულების სიას აჩვენებენ. AI საძიებო სისტემები კი პირდაპირ პასუხს იძლევიან. ამას დიდი შედეგები მოჰყვება შექმნისთვის, შენარჩუნებისთვის...

ხელოვნური ინტელექტის (AI) გამოყენება სწრაფი ტემპით იზრდება და სულ უფრო იჭრება ჩვენს ყოველდღიურ ცხოვრებასა და მაღალი რისკის სექტორებში, როგორიცაა ჯანდაცვა, ტელეკომუნიკაციები და ენერგეტიკა. თუმცა, დიდ ძალასთან ერთად დიდი პასუხისმგებლობაც მოდის: AI სისტემები ზოგჯერ უშვებენ შეცდომებს ან იძლევიან გაურკვეველ პასუხებს...

გსურთ, რომ კოლეგებმა სწრაფად მიიღონ პასუხები შეკითხვებზე პროდუქტების, პოლიტიკის, IT, პროცესებისა თუ მომხმარებლების შესახებ? მაშინ შიდა ცოდნის ბაზა საკუთარი ჩათბოტით იდეალური გამოსავალია. Retrieval-Augmented Generation (RAG) ტექნოლოგიის წყალობით ასეთი სისტემა უფრო ჭკვიანია, ვიდრე ოდესმე: თანამშრომლები კითხვებს ჩვეულებრივი ენით სვამენ, ხოლო ჩათბოტი

ხოვნitი ინტელექტი (AI) ფუნდამენტურად ცვლის პროგრამირების მეთოდებს. წაიკითხეთ AI კოდირების აგენტების უპირატესობებისა და ნაკლოვანებების შესახებ

ხოვნitი ინტელექტი (AI) 2025 წელსაც აგრძელებს განვითარებას და სულ უფრო დიდ გავლენას ახდენს ჩვენს ყოველდღიურ ცხოვრებასა და ბიზნესზე. ხელოვნური ინტელექტის უახლესი ტენდენციები გვიჩვენებს, თუ როგორ აღწევს ეს ტექნოლოგია ახალ სიმაღლეებს. აქ განხილულია ძირითადი მიმართულებები, რომლებიც განსაზღვრავს AI-ის მომავალს...

ხოვნitი ინტელექტი (AI) კვლავაც უზარმაზარ გავლენას ახდენს ჩვენს მუშაობასა და ინოვაციებზე. OpenAI O3-ის სახით წარმოგიდგენთ ინოვაციურ ტექნოლოგიას, რომელიც საშუალებას აძლევს კომპანიებს, იმოქმედონ უფრო ჭკვიანურად, სწრაფად და ეფექტურად. რას ნიშნავს ეს წინსვლა თქვენი ორგანიზაციისთვის და როგორ შეგიძლიათ...

ორგანიზაციების მომავალი ციფრული ტყუპებია: გარდაქმენით ხელოვნური ინტელექტის დახმარებით და გააძლიერეთ ისეთი სფეროები, როგორიცაა ჯანდაცვა და ფინანსები. ხელოვნური ინტელექტი (AI) ბევრად მეტია, ვიდრე უბრალოდ ChatGPT. მიუხედავად იმისა, რომ 2023 წელმა ჩათბოტების გარღვევის წყალობით AI ფართო საზოგადოების ყურადღების ცენტრში მოაქცია...

უფრო სწრაფი, ჭკვიანი და მდგრადი: პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავების სამყაროში მოძველებულმა კოდმა შესაძლოა დაბრკოლება შექმნას ინოვაციებისა და ზრდის გზაზე. ლეგასი (ძველი) კოდი ხშირად ათწლეულების განმავლობაში დაგროვილი პატჩების, დროებითი გადაწყვეტილებებისა და განახლებებისგან შედგება, რომლებიც ოდესღაც ფუნქციონალური იყო, ახლა კი რთულად შესანახია. საბედნიეროდ...

გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის (genAI) სამყარო წარმოუდგენელი სიჩქარით ვითარდება. სადაც ადრე მხოლოდ ადამიანის კრეატიულობის გამოლებაზე ვოცნებობდით, დღეს ვხედავთ აპლიკაციებს, რომლებიც გვაკვირვებს და შთაგვაგონებს. ტექსტის გენერაციიდან დაწყებული, ვიზუალური და ვიდეომასალების წარმოებით დასრულებული, genAI ხსნის...

ხელოვნური ინტელექტის (AI) სფეროში არსებული განვითარება კითხვებს აჩენს იმის შესახებ, თუ რა გველის მომავალში. ლეოპოლდ აშენბრენერის ბოლო პერიოდის თეთრი ქაღალდი (whitepaper) მომხიბლავ სურათს ხატავს მიმდინარე ვითარებასა და იმის შესახებ, თუ რა შეიძლება გველოდეს წინ. წარმოგიდგენთ რამდენიმე ძირითად შეხედულებას...

მონაცემები, რა თქმა უნდა, გადამწყვეტ როლს თამაშობს იმ კომპანიებისთვის, რომლებიც ციფრულ ტრანსფორმაციას გადიან. თუმცა, იმ დროს, როდესაც მაღალი ხარისხისა და დიდი მოცულობის მონაცემების მოთხოვნა იზრდება, ჩვენ ხშირად ვწყდებით ისეთ გამოწვევებს, როგორიცაა კონფიდენციალურობის შეზღუდვები და სპეციალიზებული ამოცანებისთვის საკმარისი მონაცემების ნაკლებობა. სწორედ აქ ჩნდება კონცეფცია

უკვე წლებია, ინდუსტრიაში რობოტები უზრუნველყოფენ მარტივი სამუშაოს ავტომატიზაციას. ჯერჯერობით ამას უმუშევრობის ზრდა არ გამოიწვია, მაგრამ მოსაზრების თანახმად, ეს შეიცვლება. დრონებისა და თვითმართვადი ავტომობილების შემოსვლასთან ერთად, სატრანსპორტო სექტორი, პოლიცია და არმიაც კი რობოტიზებული გახდება...

ხელოვნური ინტელექტის სამყაროში ერთ-ერთი უდიდესი გამოწვევაა ისეთი AI სისტემების შემუშავება, რომლებიც არა მხოლოდ ინტელექტუალურია, არამედ მოქმედებს იმ ეთიკური ნორმებისა და ღირებულებების შესაბამისად, რომლებიც ადამიანისას ემთხვევა. ამის ერთ-ერთი მიდგომაა AI-ს მომზადება კანონმდებლობის გამოყენებით...

Essent-ისთვის განხორციელებული უფრო მასშტაბური პროექტისთვის, სხვათა შორის, შევქმენით ხელოვნური ინტელექტის რობოტი. პროექტი მოიცავს ვებსაიტის მეშვეობით (ცოცხალი) ჩატის ინტეგრაციას როგორც თანამშრომლებთან, ისე AI რობოტთან. გარდა ამისა, ხდება CRM-თან ინტეგრაცია გამოკითხვის მონაცემების ჩასაწერად. ეს ბლოგი ძირითადად ეხება