讓AI大模型進(jìn)化出“眼睛”

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一直以來(lái),和大模型的交流都是用文本來(lái)完成,如果裝上傳感器,給大模型帶上不同的數(shù)據(jù),效果會(huì)不會(huì)不一樣?這篇文章,作者提出了給大模型帶上“眼睛”的效果,一起來(lái)看看。

現(xiàn)有的AI大模型已裝備“聰明的大腦”,“大腦”在被“投喂”足夠的數(shù)據(jù)語(yǔ)料后能夠通過(guò)AI大模型固有的深度學(xué)習(xí)算法快速自動(dòng)化分類、匯總等將信息轉(zhuǎn)化為知識(shí),構(gòu)建形成向量知識(shí)庫(kù),并準(zhǔn)備被隨時(shí)調(diào)用。此邏輯能夠真正起作用的前提是人工將整理的語(yǔ)料數(shù)據(jù)“投喂”到AI大模型。類似于智能自動(dòng)駕駛:AI智能先學(xué)習(xí)過(guò)往司機(jī)駕駛汽車經(jīng)驗(yàn)并轉(zhuǎn)化為知識(shí),然后在新的自動(dòng)駕駛期間,AI智能從周圍環(huán)境中實(shí)時(shí)接收信息并進(jìn)入到AI大模型,比對(duì)已有知識(shí)輸出應(yīng)執(zhí)行動(dòng)作,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)汽車的合理操控。但大量語(yǔ)料信息的整理相比較業(yè)務(wù)實(shí)操的執(zhí)行時(shí)機(jī)具有滯后性。

在運(yùn)維前臺(tái)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)中我提到了可以引入智能化自主運(yùn)維的設(shè)想(見(jiàn)文章:一站式自助業(yè)務(wù)運(yùn)維平臺(tái)設(shè)計(jì),http://www.codemsi.com/share/6099987.html)。業(yè)務(wù)運(yùn)維本身存在問(wèn)題繁雜、單個(gè)業(yè)務(wù)運(yùn)維問(wèn)題需跨系統(tǒng)協(xié)同解決等特點(diǎn),如果按照AI大模型的要求(需要人工整理海量語(yǔ)料信息并“投喂”到大模型學(xué)習(xí)的策略)會(huì)對(duì)業(yè)務(wù)運(yùn)維需求方及支持方造成極大的知識(shí)整理壓力。業(yè)務(wù)實(shí)操動(dòng)作在實(shí)時(shí)發(fā)生,并沒(méi)有已成型的知識(shí)可用于直接“喂養(yǎng)”AI大模型,此種情況下如何快速訓(xùn)練出合格的AI大模型以服務(wù)于業(yè)務(wù)實(shí)操的效率提升呢?是不是有其他更好的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)運(yùn)維與AI大模型的融合呢?

人類小孩剛出生時(shí)除了本能的一些動(dòng)作行為外不具備像成年人那樣執(zhí)行直立、行走、說(shuō)話、計(jì)算等動(dòng)作,但小孩會(huì)對(duì)周圍一切都保持好奇,在好奇的驅(qū)使下小孩觀察、模仿大人說(shuō)話、行動(dòng),在學(xué)校內(nèi)還會(huì)在老師的教導(dǎo)下,學(xué)習(xí)發(fā)音,學(xué)習(xí)詞語(yǔ),學(xué)習(xí)句子。孩子通過(guò)觀察別人如何做:第一步做什么,第二步做什么,有什么樣的結(jié)果,然后自己去思考、去模仿、去修正、去嘗試逐步構(gòu)建、完善自己的知識(shí)庫(kù),成為獨(dú)立的可自主決策的主體。此時(shí)“知識(shí)”的形成是通過(guò)主動(dòng)的自學(xué)習(xí)、自積累而形成的。那如果AI大模型具備能夠?qū)崟r(shí)自主積累語(yǔ)料庫(kù)呢?

比如業(yè)務(wù)運(yùn)維實(shí)操,從信息源接收到數(shù)據(jù),然后人工解析成可用信息,在基于可用信息再在其他系統(tǒng)或菜單中進(jìn)行對(duì)應(yīng)操作,循環(huán)往復(fù),直到獲取得到想要的結(jié)果。這全部流程的操作,都是在同一臺(tái)電腦上操作但需要在不同的軟件中切換。例如:從公司內(nèi)部溝通軟件上獲取到業(yè)務(wù)方需要查詢訂單明細(xì)信息,然后對(duì)接人接收到此信息后,切換到訂單管理平臺(tái)鍵入訂單編碼信息查詢訂單信息,然后,粘貼或?qū)С鏊樵兊慕Y(jié)果信息后通過(guò)內(nèi)部溝通軟件返回到用戶。此過(guò)程中全部信息如果通過(guò)人工來(lái)梳理,可落地性會(huì)很差,AI大模型如果能夠自動(dòng)梳理業(yè)務(wù)實(shí)操信息,實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)實(shí)操信息積累的同時(shí)同步學(xué)習(xí),就像給AI大模型裝備了“眼睛”,不僅能夠思考,而且能夠在自主獲取合適信息的情況下思考,加速學(xué)習(xí)的效用的轉(zhuǎn)化。

我始終踐行“AI大模型是工具”,AI大模型存在的價(jià)值是更好地服務(wù)于人類各種應(yīng)用場(chǎng)景。AI大模型學(xué)習(xí)的源頭由人工梳理的語(yǔ)料庫(kù)轉(zhuǎn)化為實(shí)時(shí)監(jiān)控實(shí)操業(yè)務(wù)流程,自生成向量知識(shí)庫(kù),然后向量知識(shí)庫(kù)服務(wù)用戶,并在服務(wù)用戶過(guò)程中繼續(xù)學(xué)習(xí)新的業(yè)務(wù)實(shí)操流程,更新向量知識(shí)庫(kù),更好服務(wù)用戶,那么所產(chǎn)生的效用是巨大的。(見(jiàn)圖1)

圖1 AI大模型是否具備“眼睛”的能力對(duì)比

新的模式對(duì)AI大模型技術(shù)提出了新的要求:AI大模型不僅需要具備跨系統(tǒng)平臺(tái)的信息監(jiān)控能力,而且能夠運(yùn)用捕獲到的信息進(jìn)行科學(xué)解析,更關(guān)鍵的是能夠?qū)π畔⒃跇I(yè)務(wù)實(shí)操中節(jié)點(diǎn)邏輯性進(jìn)行判定。當(dāng)然,還可以基于新的模式發(fā)展新的場(chǎng)景應(yīng)用,具體分析如下:

  • 跨平臺(tái)數(shù)據(jù)監(jiān)控:在電腦上用戶需要在不同的軟件上操作一個(gè)業(yè)務(wù)流程中的某幾個(gè)步驟,由于涉及到不同的軟件平臺(tái),為完成全流程數(shù)據(jù)學(xué)習(xí),AI大模型應(yīng)將所涉及到的各步驟軟件都納入到監(jiān)控范圍。
  • 多平臺(tái)數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng):被AI大模型收集到的數(shù)據(jù)如果要真正起作用,很關(guān)鍵的是將數(shù)據(jù)信息按照業(yè)務(wù)流程串聯(lián),根據(jù)業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)邏輯來(lái)組合、整理所監(jiān)控到的數(shù)據(jù)語(yǔ)料信息。
  • 智能介入能力設(shè)計(jì):在學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)實(shí)操流程數(shù)據(jù)中,針對(duì)AI大模型不能理解的節(jié)點(diǎn)涵義,支持AI大模型及時(shí)向操作用戶提問(wèn),用戶可有針對(duì)性地反饋額外信息,在源頭就以更理解用戶的姿態(tài)來(lái)構(gòu)建向量知識(shí)庫(kù)。
  • 閉環(huán)能力搭建:AI大模型不僅可以監(jiān)控用戶業(yè)務(wù)實(shí)操,并且能夠監(jiān)控自身所承接及解決業(yè)務(wù)運(yùn)維問(wèn)題的過(guò)程,并將全部信息納入到語(yǔ)料庫(kù)構(gòu)建中,實(shí)現(xiàn)語(yǔ)料信息數(shù)量自動(dòng)化增長(zhǎng)。
  • 智能化RPA構(gòu)思:基于向量知識(shí)庫(kù)構(gòu)建用戶自主運(yùn)維能力,即時(shí)甚至提前發(fā)現(xiàn)用戶業(yè)務(wù)運(yùn)維問(wèn)題,并根據(jù)既定規(guī)則實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)自動(dòng)化運(yùn)維。

如上設(shè)計(jì)的已裝備“大腦”和“眼睛”的AI大模型不僅可以用于業(yè)務(wù)運(yùn)維場(chǎng)景,而且可以用于其他類似智能化場(chǎng)景。用戶在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中實(shí)際運(yùn)用哪種先進(jìn)技術(shù)不重要,重要的是堅(jiān)持“以用戶為中心,以服務(wù)用戶為核心,以解決用戶痛點(diǎn)為重心”,關(guān)鍵構(gòu)建出真正服務(wù)于用戶的產(chǎn)品能力。共勉~

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題圖來(lái)自Unsplash,基于 CC0 協(xié)議

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