Understanding Generative AI Business Applications A Guide to Technical Principles and Real-World Applications — Irena Cronin
Understanding Generative AI Business Applications A Guide to Technical Principles and Real-World Applications Irena Cronin
Understanding Generative AI Business Applications: A Guide to Technical Principles and Real-World Applications ISBN-13 (pbk): 979-8-8688-0281-2 ISBN-13 (electronic): 979-8-8688-0282-9 https://doi.org/10.1007/979-8-8688-0282-9 Copyright © 2024 by Irena Cronin This work is subject to copyright. All rights are reserved by the Publisher, whether the whole or part of the material is concerned, specifically the rights of translation, reprinting, reuse of illustrations, recitation, broadcasting, reproduction on microfilms or in any other physical way, and transmission or information storage and retrieval, electronic adaptation, computer software, or by similar or dissimilar methodology now known or hereafter developed. Trademarked names, logos, and images may appear in this book. Rather than use a trademark symbol with every occurrence of a trademarked name, logo, or image we use the names, logos, and images only in an editorial fashion and to the benefit of the trademark owner, with no intention of infringement of the trademark. The use in this publication of trade names, trademarks, service marks, and similar terms, even if they are not identified as such, is not to be taken as an expression of opinion as to whether or not they are subject to proprietary rights. While the advice and information in this book are believed to be true and accurate at the date of publication, neither the authors nor the editors nor the publisher can accept any legal responsibility for any errors or omissions that may be made. The publisher makes no warranty, express or implied, with respect to the material contained herein. Managing Director, Apress Media LLC: Welmoed Spahr Acquisitions Editor: Celestin Suresh John Development Editor: Laura Berendson Coordinating Editor: Gryffin Winkler Cover designed by eStudioCalamar Cover image by Pete Linforth from Pixabay (www.pixabay.com) Distributed to the book trade worldwide by Apress Media, LLC, 1 New York Plaza, New York, NY 10004, U.S.A. Phone 1-800-SPRINGER, fax (201) 348-4505, e-mail orders-ny@springer-sbm.com, or visit www.springeronline.com. Apress Media, LLC is a California LLC and the sole member (owner) is Springer Science + Business Media Finance Inc (SSBM Finance Inc). SSBM Finance Inc is a Delaware corporation. For information on translations, please e-mail booktranslations@springernature.com; for reprint, paperback, or audio rights, please e-mail bookpermissions@springernature.com. Apress titles may be purchased in bulk for academic, corporate, or promotional use. eBook versions and licenses are also available for most titles. For more information, reference our Print and eBook Bulk Sales web page at http://www.apress.com/bulk-sales. Any source code or other supplementary material referenced by the author in this book is available to readers on GitHub (https://github.com/Apress). For more detailed information, please visit https://www.apress.com/gp/services/source-code. If disposing of this product, please recycle the paper Irena Cronin Savannah, GA, USA
This is in memory of my husband Danny and his incurable love of tech.
v Table of Contents About the Author ����������������������������������������������������������������������������������������������������xix About the Technical Reviewer ��������������������������������������������������������������������������������xxi Acknowledgments ������������������������������������������������������������������������������������������������xxiii Introduction �����������������������������������������������������������������������������������������������������������xxv Chapter 1: Introduction to the World of Generative AI ���������������������������������������������� 1 What Is Generative AI? ����������������������������������������������������������������������������������������������������� 2 Core Concepts in Generative AI ����������������������������������������������������������������������������������������������� 3 Generative Adversarial Networks (GANs)��������������������������������������������������������������������������������� 4 Variational Autoencoders (VAEs) ���������������������������������������������������������������������������������������������� 4 AutoRegressive Models ����������������������������������������������������������������������������������������������������������� 4 Transformers ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 5 Role of Transformers in Generative AI ������������������������������������������������������������������������������������� 5 Restricted Boltzmann Machines (RBMs) ��������������������������������������������������������������������������������� 6 Deep Belief Networks (DBNs) �������������������������������������������������������������������������������������������������� 6 Flow-Based Generative Models ����������������������������������������������������������������������������������������������� 7 Challenges and Future Directions�������������������������������������������������������������������������������������������� 7 The Various Facets: Text, Senses, and Rationale �������������������������������������������������������������� 8 Text Generation ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 8 Image Generation �������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 9 Audio Generation ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 9 Video Generation ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 9 Multimodal Applications �������������������������������������������������������������������������������������������������������� 10 Historical Milestones ������������������������������������������������������������������������������������������������������ 10 1950 s–1960s: The Foundations of Neural Networks ������������������������������������������������������������� 10 The Perceptron (1957) ����������������������������������������������������������������������������������������������������������� 11
vi The Concept of Neural Networks (1960s) ������������������������������������������������������������������������������ 11 Legacy and Resurgence �������������������������������������������������������������������������������������������������������� 12 1980 s: Revival of Neural Networks ���������������������������������������������������������������������������������������� 13 Backpropagation (1986) �������������������������������������������������������������������������������������������������������� 13 Revival of Interest in Neural Networks ���������������������������������������������������������������������������������� 14 Legacy and Continuing Development ������������������������������������������������������������������������������������ 14 1990 s: Early Generative Models �������������������������������������������������������������������������������������������� 15 Boltzmann Machines ������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 15 Restricted Boltzmann Machines (RBMs) ������������������������������������������������������������������������������� 16 Impact and Applications �������������������������������������������������������������������������������������������������������� 16 Legacy of Boltzmann Machines and RBMs���������������������������������������������������������������������������� 17 2000 s: Advances in Deep Learning ��������������������������������������������������������������������������������������� 17 Deep Belief Networks (2006) ������������������������������������������������������������������������������������������������� 17 Impact and Contributions ������������������������������������������������������������������������������������������������������ 18 Broader Implications ������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 18 Legacy of Deep Belief Networks �������������������������������������������������������������������������������������������� 19 2010 s: The Rise of Modern Generative AI ������������������������������������������������������������������������������ 19 Generative Adversarial Networks (GANs, 2014) ��������������������������������������������������������������������� 20 Variational Autoencoders (VAEs, 2013–2014) ������������������������������������������������������������������������ 20 Transformer Model (2017) ����������������������������������������������������������������������������������������������������� 21 GANs for Deepfakes (Mid-2010s) ������������������������������������������������������������������������������������������ 21 2020 s: State-of-the-Art Developments in Generative AI �������������������������������������������������������� 22 GPT-3 and Beyond (2020) ������������������������������������������������������������������������������������������������������ 22 DALL-E (2021) ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 22 Multimodal Models (2020s) ��������������������������������������������������������������������������������������������������� 23 Discriminative vs� Generative Models ���������������������������������������������������������������������������� 24 Discriminative Models ����������������������������������������������������������������������������������������������������������� 24 Key Characteristics ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 24 Applications ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 25 Generative Models ����������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 25 Key Characteristics ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 25 Table of ConTenTs
vii Applications ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 25 Comparison: Generative vs� Discriminative Models �������������������������������������������������������������� 26 Summary ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 26 Chapter 2: Core Technical Concepts ����������������������������������������������������������������������� 29 Introduction to Algorithms ���������������������������������������������������������������������������������������������� 30 Core Principles of Generative AI �������������������������������������������������������������������������������������������� 31 In-Depth Look at Generative AI Algorithms ���������������������������������������������������������������������������� 31 Technical Challenges and Future Directions ������������������������������������������������������������������������� 33 Fundamental Data Structures ���������������������������������������������������������������������������������������� 35 Arrays and Tensors ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 35 Graphs ����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 35 Queues and Buffers ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 36 Trees �������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 36 Hash Tables ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 36 Probability Distributions �������������������������������������������������������������������������������������������������������� 36 Latent Space Representations ����������������������������������������������������������������������������������������������� 37 Sparse Matrices �������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 37 Specialized Data Structures �������������������������������������������������������������������������������������������������� 37 An Overview of Machine Learning ��������������������������������������������������������������������������������� 37 Machine Learning Foundations Relevant to Generative AI ���������������������������������������������������� 38 Generative AI Models: A Closer Look ������������������������������������������������������������������������������������� 40 How Data Fuels Generative AI ���������������������������������������������������������������������������������������� 43 Data Representation and Preprocessing ������������������������������������������������������������������������������� 43 Role of Data in Specific Generative Models ��������������������������������������������������������������������������� 44 Integrating Diverse Data Types and Sources ������������������������������������������������������������������������� 45 Future Directions in Data-Driven Generative AI �������������������������������������������������������������� 46 Scalability and Efficiency ������������������������������������������������������������������������������������������������������ 46 Ethical and Fair Use of Data �������������������������������������������������������������������������������������������������� 46 Summary ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 46 Table of ConTenTs
viii Chapter 3: The Business Case for Generative AI ����������������������������������������������������� 49 Current State of AI in Business ��������������������������������������������������������������������������������������� 51 AI Applications in Business ���������������������������������������������������������������������������������������������������� 52 Benefits of AI in Business ������������������������������������������������������������������������������������������������������ 53 Challenges and Concerns ������������������������������������������������������������������������������������������������������ 54 Future Outlook ����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 55 Why Generative AI Is Different ���������������������������������������������������������������������������������������� 55 Content Generation and Creativity ����������������������������������������������������������������������������������������� 55 Personalization and Customer Engagement �������������������������������������������������������������������������� 56 Content Translation and Localization ������������������������������������������������������������������������������������� 56 Fraud Detection and Security ������������������������������������������������������������������������������������������������ 56 Product Design and Prototyping �������������������������������������������������������������������������������������������� 57 Conversational AI and Customer Support ������������������������������������������������������������������������������ 57 Content Generation at Scale �������������������������������������������������������������������������������������������������� 57 Research and Innovation ������������������������������������������������������������������������������������������������������� 57 Key Business Scenarios and Use Cases ������������������������������������������������������������������������� 58 Content Generation and Marketing ���������������������������������������������������������������������������������������� 58 Personalized Recommendations ������������������������������������������������������������������������������������������� 58 Conversational AI and Customer Support ������������������������������������������������������������������������������ 58 Natural Language Processing and Understanding ���������������������������������������������������������������� 59 Fraud Detection and Cybersecurity ��������������������������������������������������������������������������������������� 59 Content Translation and Localization ������������������������������������������������������������������������������������� 59 Product Design and Prototyping �������������������������������������������������������������������������������������������� 59 Data Augmentation ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 60 Gaming and Content Creation ������������������������������������������������������������������������������������������������ 60 Research and Scientific Discovery ���������������������������������������������������������������������������������������� 60 Return on Investment (ROI) Metrics and Case Studies ��������������������������������������������������� 61 ROI Metrics for Generative AI ������������������������������������������������������������������������������������������������� 61 Generative AI Case Studies ���������������������������������������������������������������������������������������������������� 62 Summary ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 63 Table of ConTenTs
ix Chapter 4: The World of Text-Based Generative AI ������������������������������������������������� 65 Categories and Subtypes ����������������������������������������������������������������������������������������������� 65 NLP ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 66 Machine Translation �������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 66 Text Summarization ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 67 The Business Value Proposition ������������������������������������������������������������������������������������� 67 Efficiency and Innovation Unleashed ������������������������������������������������������������������������������������� 68 Breaking Down Barriers and Expanding Horizons ����������������������������������������������������������������� 68 Adaptation Across Industries ������������������������������������������������������������������������������������������������� 68 Summary ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 72 Chapter 5: Unpacking Transformer-Based NLP ������������������������������������������������������ 75 Anatomy of Transformer Models ������������������������������������������������������������������������������������ 76 Role in Natural Language Understanding ����������������������������������������������������������������������� 77 Business Applications: Customer Service, Analytics, and More ������������������������������������� 79 Customer Service ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 79 Sentiment Analysis for Social Media Analytics ���������������������������������������������������������������������� 80 Automated Article Writing ������������������������������������������������������������������������������������������������������ 81 Drug Interaction Prediction ���������������������������������������������������������������������������������������������������� 83 Legal Document Analysis and Summarization ���������������������������������������������������������������������� 84 Summary ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 85 Chapter 6: Exploring Chatbot Technologies ������������������������������������������������������������ 87 Basic Principles of Chatbot Design �������������������������������������������������������������������������������� 88 A Comparative Study: GPT-4 vs� Claude 2 vs� Google Bard �������������������������������������������� 90 Strengths and Weaknesses �������������������������������������������������������������������������������������������� 93 Summary ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 94 Chapter 7: Advanced Applications of Text-Based Generative AI����������������������������� 97 Document Automation ���������������������������������������������������������������������������������������������������� 98 Case Studies �������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 99 Sentiment Analysis: Tools and Metrics ������������������������������������������������������������������������� 102 Table of ConTenTs
x Tools for Generative AI in Sentiment Analysis ��������������������������������������������������������������������� 103 Metrics for Evaluating Sentiment Analysis �������������������������������������������������������������������������� 104 Challenges and Considerations ������������������������������������������������������������������������������������������� 105 Generative AI-Driven Content Creation: Benefits and Limitations �������������������������������� 106 Benefits ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 106 Limitations ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 107 Summary ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 111 Chapter 8: Sense-Based Generative AI Demystified ��������������������������������������������� 113 Categories: Visual, Auditory, and Multisensory ������������������������������������������������������������� 113 Visual Generative AI ������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 114 Expanding Realms of Visual AI Application �������������������������������������������������������������������������� 115 Spotlight on Transformers ��������������������������������������������������������������������������������������������������� 116 Challenges and Future Directions���������������������������������������������������������������������������������������� 118 Auditory Generative AI �������������������������������������������������������������������������������������������������� 120 Core Technologies ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 120 Expanding Applications of Auditory Generative AI ��������������������������������������������������������������� 121 Challenges and Future Directions���������������������������������������������������������������������������������������� 122 Multisensory Generative AI ������������������������������������������������������������������������������������������� 124 Core Technologies ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 124 Expanding Applications of Multisensory Generative AI �������������������������������������������������������� 126 Challenges and Future Directions���������������������������������������������������������������������������������������� 128 Business Applications and KPIs ����������������������������������������������������������������������������������� 130 Visual Generative AI ������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 131 Auditory Generative AI ��������������������������������������������������������������������������������������������������������� 131 Multisensory Generative AI �������������������������������������������������������������������������������������������������� 132 Summary ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 133 Chapter 9: In-Depth Look at Supportive Visual Algorithms and Computer Vision �����135 Neural Radiance Field (NeRFs) ������������������������������������������������������������������������������������� 136 Understanding NeRFs ���������������������������������������������������������������������������������������������������������� 136 Comparison with Generative AI ������������������������������������������������������������������������������������������� 137 Table of ConTenTs
xi Applications of NeRFs���������������������������������������������������������������������������������������������������������� 137 Challenges and Limitations ������������������������������������������������������������������������������������������������� 138 Data Augmentation �������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 138 Post-processing and Refinement ���������������������������������������������������������������������������������������� 138 Interactive Applications ������������������������������������������������������������������������������������������������������� 139 Visualization of Generative Processes ��������������������������������������������������������������������������������� 139 Hybrid Modeling ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 139 Theoretical Applications ������������������������������������������������������������������������������������������������������ 139 Challenges and Considerations ������������������������������������������������������������������������������������������� 139 3 D Gaussian Splatting: Technical and Practical Aspects ���������������������������������������������� 140 Definition and Process ��������������������������������������������������������������������������������������������������������� 140 Relation to Generative AI ����������������������������������������������������������������������������������������������������� 141 Applications ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 141 Challenges and Considerations ������������������������������������������������������������������������������������������� 141 Computer Vision in Business Strategy ������������������������������������������������������������������������� 142 Understanding Computer Vision Used with Generative AI ��������������������������������������������������� 142 Synergy Between Computer Vision and Generative AI �������������������������������������������������������� 142 Applications of Combined Technologies ������������������������������������������������������������������������������ 143 Integrating into Business Strategy �������������������������������������������������������������������������������������� 143 Potential Applications ���������������������������������������������������������������������������������������������������������� 144 Challenges to Address ��������������������������������������������������������������������������������������������������������� 144 Strategic Planning for Implementation �������������������������������������������������������������������������������� 145 Future Directions ����������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 145 Summary ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 145 Chapter 10: The Auditory and Multisensory Experience �������������������������������������� 147 Deep Dive into Algorithms Behind Sound Generation �������������������������������������������������� 148 RNNs ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 149 CNNs ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 150 Transformers ����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 152 GANs ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 154 Table of ConTenTs
xii Multisensory Integration: Case Studies and Applications �������������������������������������������� 157 Healthcare and Therapeutics ����������������������������������������������������������������������������������������������� 157 Retail and E-Commerce ������������������������������������������������������������������������������������������������������� 159 Entertainment ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 161 Summary ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 163 Chapter 11: Autonomous AI Agents: Decision-Making, Data, and Algorithms ������������165 Key Characteristics and Functionalities of Autonomous AI Agents ������������������������������ 166 Key Aspects of Autonomous AI Agents Using Generative AI ������������������������������������������������ 167 Examples of Autonomous AI Agents Using Generative AI ���������������������������������������������������� 168 Importance of Generative AI in Autonomous Agents ������������������������������������������������������������ 169 Key ML Algorithms for Autonomous AI Agents ������������������������������������������������������������� 169 Supervised Learning Algorithms ����������������������������������������������������������������������������������������� 169 Unsupervised Learning Algorithms �������������������������������������������������������������������������������������� 170 Semi-supervised Learning Algorithms �������������������������������������������������������������������������������� 170 Reinforcement Learning Algorithms ������������������������������������������������������������������������������������ 170 Deep Learning Algorithms ��������������������������������������������������������������������������������������������������� 170 Evolutionary Algorithms ������������������������������������������������������������������������������������������������������� 170 Applications in Autonomous AI Agents �������������������������������������������������������������������������������� 171 A Note on Transformers in Autonomous AI Agents �������������������������������������������������������������� 171 Data Analytics Techniques and Their Importance ��������������������������������������������������������� 171 Descriptive Analytics ����������������������������������������������������������������������������������������������������������� 172 Diagnostic Analytics ������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 172 Predictive Analytics ������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 172 Prescriptive Analytics ���������������������������������������������������������������������������������������������������������� 173 Exploratory Data Analysis (EDA) ������������������������������������������������������������������������������������������ 173 Data Mining ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 173 Sentiment Analysis �������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 174 Network Analysis ����������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 174 Importance of Data Analytics Techniques in Autonomous AI Agents ����������������������������������� 174 Table of ConTenTs
xiii Combining ML and Data Analytics for Optimal Results ������������������������������������������������ 175 Integration of ML and Data Analytics for Autonomous AI Agents ����������������������������������������� 175 Summary ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 178 Chapter 12: Text-Based Generative Intelligent Agents: Beyond Traditional Chatbots and Virtual Assistants ��������������������������������������������������������������������������� 181 Key Features of Text-Based GIAs ���������������������������������������������������������������������������������� 181 Applications of Text-Based GIAs ������������������������������������������������������������������������������������������ 182 Challenges with Text-Based GIAs ���������������������������������������������������������������������������������������� 182 Comparative Analysis: GIAs vs� Traditional Chatbots and Virtual Assistants ����������������� 183 Interaction and Response Capabilities �������������������������������������������������������������������������������� 183 Learning and Adaptation ����������������������������������������������������������������������������������������������������� 183 Creative and Generative Abilities ����������������������������������������������������������������������������������������� 184 Personalization and Contextual Awareness ������������������������������������������������������������������������� 184 Application Scope ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 184 Examples of Complex Text-Based GIAs ������������������������������������������������������������������������ 185 Spotlight on Complex Text-Based GIAs for Strategy ����������������������������������������������������� 186 Capabilities of Complex Text-Based GIAs in Strategy ���������������������������������������������������������� 186 Applications of Complex Text-Based GIAs in Strategy ��������������������������������������������������������� 187 Challenges and Considerations ������������������������������������������������������������������������������������������� 188 Fine-Tuning Complex Text-Based GIAs ������������������������������������������������������������������������� 188 Understanding Pretrained Models ��������������������������������������������������������������������������������������� 188 Fine-Tuning Process ������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 189 Challenges and Considerations ������������������������������������������������������������������������������������������� 189 Applications ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 190 Future of Complex Text-Based GIAs ����������������������������������������������������������������������������� 190 Enhanced Interactivity and Personalization������������������������������������������������������������������������� 190 Broader Integration Across Industries ��������������������������������������������������������������������������������� 191 Creative and Intellectual Contributions ������������������������������������������������������������������������������� 191 Ethical AI and Bias Mitigation ���������������������������������������������������������������������������������������������� 191 Advanced Learning Capabilities ������������������������������������������������������������������������������������������ 191 Table of ConTenTs
xiv User Interface Evolution ������������������������������������������������������������������������������������������������������ 192 Societal and Regulatory Adaptations ����������������������������������������������������������������������������������� 192 Summary ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 192 Chapter 13: Applications and Real-World Case Studies ��������������������������������������� 195 Business Simulations for Risk Assessment������������������������������������������������������������������ 196 Financial Risk Assessment �������������������������������������������������������������������������������������������������� 196 Operational Risk Management �������������������������������������������������������������������������������������������� 197 Strategic Planning ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 199 Cybersecurity Threat Analysis ��������������������������������������������������������������������������������������������� 200 Disaster Preparedness �������������������������������������������������������������������������������������������������������� 202 Customer Behavior Modeling ���������������������������������������������������������������������������������������������� 203 Decision Support Systems: Tools and Technologies ����������������������������������������������������� 205 Predictive Analytics ������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 205 Scenario Planning���������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 205 Advanced Simulations ��������������������������������������������������������������������������������������������������������� 206 Data Augmentation �������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 206 Optimization ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 206 Natural Language Processing (NLP) ������������������������������������������������������������������������������������ 206 Content Generation �������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 206 Decision Automation ������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 206 User Interface and Interaction ��������������������������������������������������������������������������������������������� 207 Autonomous Systems: From Warehouses to Vehicles �������������������������������������������������� 207 Enhancing Autonomous Navigation ������������������������������������������������������������������������������������� 207 Predictive Maintenance ������������������������������������������������������������������������������������������������������� 207 Route and Layout Optimization �������������������������������������������������������������������������������������������� 207 Load Balancing �������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 208 Traffic Flow Optimization ����������������������������������������������������������������������������������������������������� 208 Human Interaction Training ������������������������������������������������������������������������������������������������� 208 Energy Efficiency ����������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 208 Anomaly Detection �������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 208 Table of ConTenTs
xv Decision-Making Under Uncertainty ������������������������������������������������������������������������������������ 209 Adaptive Learning ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 209 Summary ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 209 Chapter 14: Summarizing Key Insights ���������������������������������������������������������������� 211 Highlights from Each Section ��������������������������������������������������������������������������������������� 211 Core Technical Concepts ����������������������������������������������������������������������������������������������������� 212 The Business Case for Generative AI ����������������������������������������������������������������������������������� 212 The World of Text-Based Generative AI �������������������������������������������������������������������������������� 212 Unpacking Transformer-Based NLP ������������������������������������������������������������������������������������� 213 Exploring Chatbot Technologies ������������������������������������������������������������������������������������������� 213 Advanced Applications of Text-Based AI ������������������������������������������������������������������������������ 213 Senses-Based Generative AI Demystified���������������������������������������������������������������������������� 213 In-depth Look at Visual Algorithms �������������������������������������������������������������������������������������� 214 The Auditory and Multisensory Experience ������������������������������������������������������������������������� 214 Rationale-Based Generative AI �������������������������������������������������������������������������������������������� 214 Data and Algorithms: The Foundation ���������������������������������������������������������������������������������� 214 Applications and Real-World Case Studies ������������������������������������������������������������������������� 214 Business Benefits and Drawbacks: A Recap ���������������������������������������������������������������� 215 The Multitude of Business Benefits ������������������������������������������������������������������������������������� 215 The Potential Drawbacks ����������������������������������������������������������������������������������������������������� 216 Strategies for Implementation �������������������������������������������������������������������������������������� 218 Foundational Preparation: Laying the Groundwork for Generative AI ���������������������������������� 218 Infrastructure and Talent Acquisition ����������������������������������������������������������������������������������� 219 Data Management and Governance ������������������������������������������������������������������������������������ 219 Incremental Implementation and Iterative Development ���������������������������������������������������� 220 Integration and Scaling ������������������������������������������������������������������������������������������������������� 220 Monitoring, Evaluation, and Optimization ���������������������������������������������������������������������������� 220 Summary ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 221 Table of ConTenTs
xvi Chapter 15: The Evolving World of Generative AI ������������������������������������������������� 223 Next-Generation Technologies on the Horizon ������������������������������������������������������������� 224 Advancements in Multimodal AI Systems ��������������������������������������������������������������������������� 225 Enhanced Learning Efficiency ��������������������������������������������������������������������������������������������� 226 Integration with Quantum Computing ��������������������������������������������������������������������������������� 228 AI-Driven Personalization ���������������������������������������������������������������������������������������������������� 230 AI and AR Convergence ������������������������������������������������������������������������������������������������������� 232 Ethical AI and Governance �������������������������������������������������������������������������������������������� 234 Building Robust Ethical Frameworks ����������������������������������������������������������������������������������� 234 Governance Models for AI ���������������������������������������������������������������������������������������������������� 234 Preventing Misuse of AI ������������������������������������������������������������������������������������������������������� 235 Global Cooperation on AI Ethics and Governance ���������������������������������������������������������������� 235 Regulatory Landscape �������������������������������������������������������������������������������������������������� 236 Adaptive Legal Frameworks ������������������������������������������������������������������������������������������������ 236 Standardization of Practices������������������������������������������������������������������������������������������������ 236 Ethics Committees and Oversight Bodies ���������������������������������������������������������������������������� 236 Privacy Regulations ������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 237 Intellectual Property Rights ������������������������������������������������������������������������������������������������� 237 Combating Misuse ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 237 Global Coordination ������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 237 Future Research Directions ������������������������������������������������������������������������������������������ 238 Enhancing Creativity and Diversity of AI Outputs ���������������������������������������������������������������� 238 Improving Multimodal Capabilities �������������������������������������������������������������������������������������� 238 Advancing Personalization Techniques�������������������������������������������������������������������������������� 239 Ethical AI Development �������������������������������������������������������������������������������������������������������� 239 Interdisciplinary Collaboration ��������������������������������������������������������������������������������������������� 239 Quantum AI Integration �������������������������������������������������������������������������������������������������������� 239 AI in Climate Change and Sustainability ������������������������������������������������������������������������������ 239 AI in Environmental Monitoring and Conservation �������������������������������������������������������������� 240 AI for Social Good ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 240 Augmented Reality and Virtual Reality Integration �������������������������������������������������������������� 240 Table of ConTenTs
xvii Generative AI in Healthcare Diagnostics and Treatment ������������������������������������������������������ 240 Cognitive and Emotional Intelligence in AI �������������������������������������������������������������������������� 240 AI for Creative Industries ����������������������������������������������������������������������������������������������������� 241 Ethical AI Deployment in Diverse Cultural Contexts������������������������������������������������������������� 241 Summary ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 241 Index ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 243 Table of ConTenTs
xix About the Author Irena Cronin is SVP of Product for DADOS Technology which is making an app for the Apple Vision Pro that does data analytics and visualization. She is also the CEO of Infinite Retina which provides research to help companies develop and implement AI, AR, and other new technologies for their businesses. Previous to this, she worked for several years as an equity research analyst and gained extensive experience in evaluating both public and private companies. Cronin has a joint MBA/MA from the University of Southern California and an MS with distinction in Management and Systems from New York University. She graduated with a BA from the University of Pennsylvania with a major in Economics (summa cum laude).
xxi About the Technical Reviewer Krishnendu Dasgupta is currently the Head of Machine Learning at Mondosano GmbH, leading data science initiatives focused on clinical trial recommendations and advanced patient health profiling through disease and drug data. Prior to this role, he co-founded DOCONVID AI, a startup that leveraged applied AI and medical imaging to detect lung abnormalities and neurological disorders. With a strong background in computer science engineering, Krishnendu has more than a decade of experience in developing solutions and platforms using applied machine learning. His professional trajectory includes key positions at prestigious organizations such as NTT DATA, PwC, and Thoucentric. Krishnendu’s primary research interests include applied AI for graph machine learning, medical imaging, and decentralized privacy-preserving machine learning in healthcare. He also had the opportunity to participate in the esteemed Entrepreneurship and Innovation Bootcamp at the Massachusetts Institute of Technology, cohort of the 2018 batch. Beyond his professional endeavors, Krishnendu actively dedicates his time to research, collaborating with various research NGOs and universities worldwide. His focus is on applied AI and ML.
xxiii Acknowledgments I want to thank Celestin Suresh John and the staff at Apress for the preparation of this book. I also wish to thank Carol Cox, my best friend, for helping me to focus on writing, as well as the thousands of developers currently building the next AI technologies. This book would not be here without them.
Comments 0
Loading comments...
Reply to Comment
Edit Comment