工業(yè)AI為什么可靠？剖析工業(yè)AI與ChatGPT的根本性差異及優(yōu)勢
人工智能通常被視為有助于解決當今社會中大量緊迫問題的良策，其強大的功能包括：快如閃電的數(shù)據(jù)整理速度、準確的預測功能、無人可及的分類效率，不一而足。但其仍然是一項不斷發(fā)展、存在缺陷的技術，最近，“幻覺”成為了關于AI的焦點議題。
何為AI“幻覺”？
具體而言，AI會提出一些不合常理的建議，以谷歌最近推出的AI概覽（AI Overviews）功能為例，AI概覽幾乎從一開始就產生了“幻覺”，給用戶的建議包括吃石頭來避免礦物質缺乏，或者從金門大橋上跳下去。但當這些概覽答案出現(xiàn)之后，谷歌立即迅速撤回了大部分答案。
但是，一款經(jīng)常產生錯誤結果的工具怎么能用于對精度要求極高的工業(yè)應用呢？
著名工業(yè)軟件巨頭達索系統(tǒng)自然語言處理專家和AI專家Eric Vernet解釋道：“大型語言模型（LLM）通過大量公共文本得到訓練，而這些文本大多來自互聯(lián)網(wǎng)。其學習環(huán)境自然而然地會包含大量通用信息，其中一些為垃圾信息。掌握所有這些同時包括了有用和誤導性的知識后，AI可能會在某些情況下得出完全錯誤的答案”
工業(yè)AI為何更可靠？
AI系統(tǒng)必須對來自LLM的海量數(shù)據(jù)進行分類，才能執(zhí)行相關功能，面向公眾的程序是通過LLM進行訓練，但用于工業(yè)用途的AI并非如此。它在僅包含所需信息的孤島環(huán)境中學習，以確保工具提供準確性和實用性。由于只接觸相關的特定信息，這種AI不太可能產生幻覺。且在工業(yè)領域中，AI可以融入產品PLM流程例如，汽車制造商可能會使用判別式AI對零件進行分類，然后將其與預測式AI進行耦合，后者可以識別模式并做出預測，以便用于決策制定。這些預測可應用于從材料成本到機器維護的任何環(huán)節(jié)，在業(yè)務運營的各個層面，AI用例屢見不鮮。
Vernet表示：“根據(jù)企業(yè)自己的專有數(shù)據(jù)和分類標準訓練的后端AI要比生成式AI準確得多。一些企業(yè)擁有自己專用的詞匯和流程等，因此，如果AI專門根據(jù)這些信息集進行訓練，它將變得‘更智能’?！?/span>
構建企業(yè)標準化數(shù)據(jù)庫，是企業(yè)邁入AI時代的第一步
在3DEXPERIENCE平臺等統(tǒng)一位置維護數(shù)據(jù)庫，可讓企業(yè)在一致的環(huán)境和狀態(tài)下保存信息。這些數(shù)據(jù)可從統(tǒng)一位置高效應用于任何類型的功能，無論是預測成本波動還是通過執(zhí)行NLP來描述市場趨勢，都易如反掌。托管的平臺擺脫了孤島信息，讓用戶能夠訪問高級分析功能，從而有望優(yōu)化流程，發(fā)現(xiàn)新機遇，并改進企業(yè)運營。
達索系統(tǒng)信息情報品牌NETVIBES的Stone主張進一步開發(fā)和使用此類程序。通過完善AI，這將減少幻覺問題，為各類用戶帶來更值得信賴的工具。再結合不斷擴展的后端程序以及為其提供動力，我們將獲得完美的工業(yè)AI。更多制造業(yè)前沿資訊，歡迎關注我們！
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