AI valdkond areneb meeletu kiirusega ning vahel on raske tuvastada, milline on kõige olulisem areng.
Paistab, et viimase aja kõige huvitavam areng on AI kiiruse vähenemine – trend, mida iseloomustab kõige paremini OpenAI o1 mudel. Mis on aeglase AI mõte?
Viimasel ajal on OpenAI-st esile kerkinud uusi eksperte. Nende hulgas on üks huvitavamaid Naom Brown, kelle uurimisobjektiks on olnud „aeglane AI“. Tema arvates teeb aeglane AI 100 000 korda targemaid otsuseid kui kiire AI. Ja isegi aeglane AI on inimese mõtlemise skaalal ülikiire 😊
Kiire ja aeglane mõtlemine
Me oleme kõik tuttavad 2002. aastal Nobeli preemia võitnud psühholoogi ja majandusteadlase Daniel Kahnemani kontseptsiooniga kiirest ja aeglasest mõtlemisest.
Kiire mõtlemine tähendab kiiret, automaatset ja intuitiivset mõtlemist, mis toimub sisuliselt alateadvuse tasemel. Aeglane mõtlemine tähendab aga analüütilist ja kaalutlevat mõtlemist, mis nõuab teadlikku pingutust ning seda kasutame keerukate probleemide lahendamisel.
Kiiret mõtlemist kasutame peamiselt igapäevaelus ohtude tuvastamiseks ja intuitiivseks otsustamiseks; aeglast mõtlemist õpime koolis ja aeglane mõtlemine nõuab teadlikku pingutust ja harjutamist.
Strateegiline mõtlemine
Keskkond, milles ettevõtted tegutsevad, muutub kiiremini kui kunagi varem. Globaalsed mõjud jõuavad meieni kiiremini kui kunagi varem ja muutuse ulatus kipub kiiremini kasvama. Seepärast kiputakse väitma, et pole mõtet teha pingutust pika-ajalise plaani seadmiseks, sest homne muutus võib kogu plaani segi lüüa. Aga kas pika-ajalise plaani tegemise pingutus on sama raske, kui AI abiga on võimalik pika-ajaline plaan mõnekümne sekundiga korrastada?
Aeglane AI suudab analüüsida keerukaid andmekogumeid ning tuvastada mustreid, mida kiire AI võib tähelepanuta jätta. See võimaldab ettevõtetel näha ette turu muutusi, tarbijakäitumise trende ja potentsiaalseid riske, mis mõjutavad nende pikaajalist strateegiat.
OpenAI hinnangul on o1 AI mudel oma arutluse võimekuselt doktoriõppe tudengi tasemel. Iga juht, kes saab endale palgata assistendiks doktoriõppetudengi 20 euro eest kuus, võiks pidada seada heaks diiliks. 😊
Kuidas aeglast AI-d mõtestada?
Aeglase AI mõtlemise peamine idee on laiendada treenitud tehisintellekti mudeli võimekust:
- Mõtlemise plaani koostamisega;
- Hüpoteeside püstitamine;
- Mõtlemise konteksti rikastamisega ettevõtte andmetega;
- Stsenaariumite simuleerimine ja kombineerimien;
- Optimaalseima stsenaariumi valimine
- Algülesande ja tulemi vastavuse hindamine jne.
Kiired mudelid ennustavad kasutaja sisendi alusel tulemit ja teevad seda väga hästi, kuid on hädas kui sisendist ei ole võimalik otse väljundit ennustada. Kiire mõtlemine on nagu „mälumäng“, kus saatejuhi küsimuse peale tuleb mängija ajust automaatselt sinna salvestunud infokild. Kui aga ülesanne on unikaalne, millele ei ole lihtsat vastust, peab rakendada metoodilist mõtlemist, mida õpime koolis ja selle mõtlemise peamised sammud on kirjeldamine, analüüs ja süntees.
Aeglaselt mõtlev AI läbib sisuliselt samad sammud ja saavutab palju paremad arutluse tulemid. Kuid, kui AI „peas“ ei ole infot, kes oli Ameerika Ühendriikide 27. president, siis sõltumata mõtlemise ajast AI seda välja ei mõtle. Küll aga suudab analüütiliselt mõtlev AI välja mõelda, kuidas see info hankida ja kuidas otsustada kas saadud vastus on tõepärane.
—
Kuna o1 mudel on äriprotsessi integreerituna 200 korda kallim kui 4o-mini mudel, ei tasu seda igasse protsessi panna. Paljud protsessid ei saa aeglasest mõtlemisest kasu ja AI kipub üle mõtlema. Iga ülesande jaoks on oma õige mudel.