36 подписчиков

Раз уж пошли разговоры про ИИ в виноделии давайте углубимся. В ответ на пост в канале Вино и люди.

ИИ - алгоритмы и технологии, используемые для задач распознавания, обучения на основе опыта, принятия решений. На пальцах - загружаются данные, например, 10 разных фотографий мяча и помечаются что это мяч. Модель фиксирует характеристики мяча - цвет, форма, текстура и пр. И уже по 11-й фото на основании совокупности характеристик может самостоятельно идентифицировать очередной мяч.

Сейчас объемы данных - гигантские, модели - сложнейшие, которые могут строить связи между сущностями. Но это модели. Несамостоятельные, без сознания и целей. По крайней мере из того, что известно.

Условный ChatGPT руководствуется целью и задачей, которую ему поставили и история с капчей тому подтверждение - модель искала способы решения на основе опыта и данных, которые в него загрузили. Сам по себе ИИ не интересуется такими задачами в покое и не думает чем бы заняться, реагирует на конкретные запросы и задачи. И капчу он умеет распознавать. Перевод оригинальной статьи - https://habr.com/ru/news/t/723116/

Более того, в техотчете к модели указано:

Предварительная оценка способностей GPT-4, проведенная без специфической настройки на конкретные задачи, показала его неэффективность в автономной репликации, приобретении ресурсов и избегании отключения «в дикой природе».

Т.е. о восстании машин пока рано говорить, но их технические возможности уже крайне впечатляют и беспокоят. Будущее наступило.

Возвращаемся к вину. Чем может помочь ИИ виноделу. Ответ ChatGPT (сокращено):

1. Прогнозирование урожая: Он может помочь виноделам определить оптимальное время для сбора винограда и предсказать количество урожая.

2. Анализ почвы и климата: ИИ может помочь виноделам анализировать данные о почве и климате.

3. Мониторинг качества вина: ИИ может использоваться для мониторинга качества вина и определения оптимальных условий хранения.

4. Создание новых сортов вина: анализа генетических данных и создания новых сортов вина.

5. Улучшение производственных процессов: анализа данных о производственных процессах и оптимизации их.

6. Предсказание рыночной динамики: анализа рынка и прогнозирования спроса на вина

Везде анализ данных, причем достаточно регулярный. И тут именно вопрос к потоку данных и доставке их до ИИ. По сути надо регулярно собирать, оцифровывать множество показателей. Тут метеостанции недостаточно будет. Для этого нужен квалифицированный специалист, который, к примеру, будет собирать показатели почвы, лозы, винограда, виноматериала (по множеству показателей). Кое-что из этого не то что не просто и трудоемко, но и банально дорого. Оцифровать органолептику в онлайне вообще нереально, разве что хроматографом, но это не уровень винодельни.

Вся целесообразность теряется, т.к. винодел все равно нужен, с живым носом, вкусовыми сосочками и горящими глазами.

Другое дело - генетика, анализ данных, рынок, прогноз продаж. Вот где можно разгуляться, где данных хватает уже в оцифрованном виде. Но и то, это вряд ли задача для винодела с небольшой винодельни.

Или маркетинг, копирайтинг, генерация изображений - там прямо неплохо. Школьники уже не пишут сочинения сами;-)

В общем, каждый инструмент применим для своей задачи. Даже если он окружен новаторством и хайпом.

Коллегами из Winepark восхищаюсь и завидую в том плане, что у них есть возможность заниматься такими вещами. Это очень интересно.

2 минуты

30 марта 2023