Az elmúlt hat hónapban több ezer alkalommal hallottuk ezt a kérdést: az adattudomány tényleg halott? Érdemes még mindig Pythont tanulni? Most, hogy van MI, még mindig szükség van az adattudományra? Vagy nyilvánítsuk halottá? Még mindig szükségünk van egyáltalán hús és vér adattudósokra?
A nagy nyelvi modellek múltja és jövője
Öt nap. Ennyi időbe telt, amíg a ChatGPT elérte az 1 millió aktív felhasználót. A természetes nyelvfeldolgozásban közel 50 évnyi innováció kellett ahhoz, hogy multimodális „érvelő szörnyeket” hozzunk létre. Ezek az eszközök nemcsak elbűvölték, hanem meg is rémítették a közönséget lenyűgöző képességeikkel és hatékonyságukkal, valamint potenciálisan veszélyes következményeikkel, ha nem szabályozzák őket megfelelően. Hol kezdődött tehát mindez, és hová tart ez az egész?
Átalakítja-e az MI a munka értékét és természetét?
Az ember és a technológia közötti, folyamatosan fejlődő táncban a mesterséges intelligencia nem egyszerű résztvevőként, hanem vezető koreográfusként lép már színpadra, és befolyásolja szakmai életünk igazi ritmusát. Képzeljünk el egy olyan világot, ahol a gépek nem csak végrehajtják az utasításainkat, hanem kreatív kollégákká is válnak, és inkább fokozzák képességeinket, mintsem veszélyeztetik munkánkat.
Immanuel Kant és a Nagy Nyelvi Modellek
A nagy méretű nyelvi modellek (LLM) fejlődése figyelemre méltó folyékonyságot és képességeket mutatott már különböző területeken. A legtöbb prompt-technika azonban még mindig nem rendelkezik formális ismeretelméleti alapokkal a modell felépítéséhez, inkább csak az intuícióra támaszkodik.
Mi történt a blokklánccal?
A blokklánc technológia már több mint egy évtizede létezik, de csak mostanában kapott széles körű figyelmet. 2017-ben a hype elért mindenkit, sokan azt jósolták, hogy forradalmasítani fogja az életünket. A figyelem azonban azóta alábbhagyott, és egyesek már azon tűnődnek, hogy a technológiai nóvum vajon halott-e.
Az MI mint csúcsragadozó
Olyan világban élünk, ahol a technológia gyorsabban fejlődik, mint a Z-generáció zenei ízlése, és egyetlen szakma sem állja meg a helyét. Felejtsük el a régi szép időket, amikor stabil állást találtunk és végigballagtunk karrierünk rögös útjain. A mesterséges intelligenciát alkalmazó rendszerek közös tulajdonsága az emberekkel: az adatfelvétel képessége; a környezetükben lévő adatokhoz való alkalmazkodás és az azokra való reagálás képessége.
Miért (ne) legyen adatelemző 2024-ben?
Az adatelemzésben, ahogy az adatok egyre bőségesebbé és változatosabbá válnak, az MI képessége, hogy feldolgozza és pontosan elemezze azokat, egyre értékesebbé válik. Ez különösen igaz volt az elmúlt években, mivel az adatgyűjtés és -elemzés jelentősen megnövekedett a robusztus IoT-kapcsolatok, az összekapcsolt eszközök növekedése és az egyre gyorsabb számítógépes feldolgozás miatt.
Az adattudomány pszichológiája
Az adatvezérelt döntéshozatal exponenciálisan növekszik, és bár a technikai készségek elengedhetetlenek egy adattudós számára, ugyanilyen fontos, hogy pszichológiai készségekkel is rendelkezzen. Az adattudósok természetesen jól ismerik az összes technikai szempontot, de nem ez teszi igazán naggyá őket.
Adatvezérelt döntéshozatal: prediktív analitika és mesterséges intelligencia
A digitális technológiáknak köszönhetően az üzleti elemzési eszközök egyre pontosabbak lettek. Ma már számíthatunk a prediktív analitikára és a mesterséges intelligenciára is, melyek képesek „megjósolni” mindent, ami egy vállalkozásban történhet.
Hogyan változtatja meg a mesterséges intelligencia a szoftverfejlesztést
A hatékonyság divatos szó mai világunkban. A mérnöki csapatok erőforrásaira nagyobb nyomás nehezedik már egy jó ideje. Az automatizálás iránti igény a szoftverfejlesztésben az egekbe szökött, és a mesterséges intelligencia által vezérelt kódgenerálás egyre nagyobb teret nyer. Az ismétlődő feladatokra fordított idő csökkentésével és a kódminőség javításával az MI-kódgeneráló eszközök lehetővé teszik a mérnökök számára, hogy összetettebb és magas szintű munkára koncentráljanak.
Hány appot használ a telefonján?
És mennyi van letöltve? Egy átlagos felhasználónak 40 alkalmazás van telepítve az okostelefonján, a népszerűségi listát a közösségi média és a játékok vezetik.