Od momentu powstania, sztuczna inteligencja (AI) przeszła transformację z abstrakcyjnego konceptu do realnych, praktycznych zastosowań. Wraz z rozkwitem narzędzi opartych na sztucznej inteligencji, takich jak ChatGPT, Bard i innych zaawansowanych rozwiązań, coraz więcej osób poszukuje wiedzy na temat AI oraz sposobów jej wykorzystania w celu optymalizacji swojej pracy.
Obserwujemy wzrost wykorzystania sztucznej inteligencji zarówno przez pojedyncze osoby, jak i całe organizacje, w różnorodnych obszarach, w tym w badaniach, analizach, rozwoju i wielu innych dziedzinach. Przewiduje się, że w latach 2023-2030 tempo wzrostu osiągnie średnio 37,3% rocznie.
Generalnie, sztuczną inteligencję można usystematyzować w trzech głównych kategoriach:
- Silna sztuczna inteligencja: Charakteryzuje się zdolnością do samodzielnego generowania rozwiązań nowych i niespotykanych dotąd problemów. Ten rodzaj AI potrafi uczyć się i adaptować wiedzę w nowatorskich sytuacjach.
- Słaba sztuczna inteligencja: Opiera się na predefiniowanym zestawie instrukcji, co ogranicza jej zakres działania do rozwiązywania konkretnych zadań. Można ją określić jako specjalistyczną sztuczną inteligencję. Przykłady to autonomiczne samochody czy wirtualni asystenci głosowi jak Siri i Alexa.
- Super AI: Pozostaje na razie w sferze teorii. Charakteryzuje się możliwościami przewyższającymi ludzką inteligencję, zdolnymi do rozwiązywania wyjątkowo skomplikowanych problemów, z którymi ludzki umysł nie jest w stanie sobie poradzić.
Sztuczna inteligencja oferuje szeroki wachlarz funkcji, a do najczęściej spotykanych należą sztuczna inteligencja predykcyjna oraz generatywna.
W tym artykule przyjrzymy się bliżej tym dwóm koncepcjom, aby pomóc Ci zrozumieć, na czym polega ich działanie i dlaczego zyskują na znaczeniu.
Czym jest predykcyjna sztuczna inteligencja?
Predykcyjna sztuczna inteligencja to system AI, który gromadzi i analizuje dane w celu przewidywania przyszłych wydarzeń. Jej głównym celem jest rozpoznawanie wzorców w danych i dokonywanie na ich podstawie przemyślanych prognoz. Znajduje zastosowanie w wielu sektorach, w tym w finansach, gdzie umożliwia prowadzenie świadomych dyskusji na temat potencjalnych zysków i strat na podstawie zgromadzonych danych. W medycynie pomaga ocenić, czy stan zdrowia pacjenta zmierza w kierunku choroby, a także wspiera wykrywanie oszustw.
Jak działa predykcyjna sztuczna inteligencja?
Aby przedsiębiorstwa mogły dostosować się do aktualnych trendów i warunków rynkowych, a tym samym utrzymać przewagę konkurencyjną, muszą korzystać z danych historycznych, bazując na wcześniejszych tendencjach i wydarzeniach, w celu prognozowania możliwych scenariuszy przyszłości. To pozwala im na planowanie z wyprzedzeniem i maksymalne wykorzystanie nadarzających się okazji rynkowych.
Właśnie tutaj pojawia się predykcyjna sztuczna inteligencja, która wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego do analizy danych historycznych i przewidywania przyszłych zdarzeń. Algorytmy te identyfikują wzorce i zależności w danych, co wspomaga firmy w podejmowaniu świadomych i szybkich decyzji. Etapy przygotowania takiego algorytmu obejmują:
- Gromadzenie i organizacja danych: Pierwszy etap polega na zebraniu odpowiednich danych, które następnie zostaną poddane analizie. Kluczowe jest upewnienie się, że zgromadzone informacje są adekwatne do zadania.
- Przetwarzanie wstępne: Surowe dane same w sobie mają ograniczoną wartość. Niezbędne jest ich przefiltrowanie i eliminacja wszelkich nieprawidłowości lub błędów, tak aby do modelu trafiały jedynie prawidłowo sformatowane rekordy.
- Wybór funkcji i algorytmu: Prawidłowy wybór algorytmu lub modelu ma kluczowe znaczenie dla skuteczności predykcyjnej sztucznej inteligencji. Dokładność wyniku jest bowiem wprost proporcjonalna do precyzji algorytmu. Po wyborze odpowiedniego algorytmu, konieczne jest jego przeszkolenie w zakresie rozpoznawania konkretnych cech, aby osiągnąć oczekiwane rezultaty.
- Ocena modelu: Po przeprowadzeniu procesu algorytmicznego, ocena wyników w oparciu o zdefiniowany wzorzec jest niezbędna do określenia dokładności uzyskanych prognoz.
Precyzja prognozy jest uzależniona od jakości i trafności danych wejściowych dla algorytmu, a także od zaawansowania samego algorytmu uczenia maszynowego. Istotną rolę odgrywa również ekspert ludzki, który jest zaangażowany w cały proces.
Korzyści predykcyjnej sztucznej inteligencji
Przewaga konkurencyjna
Jedną z istotnych korzyści predykcyjnej sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw jest jej zdolność do dostarczania prognoz, które umożliwiają firmom planowanie działań z wyprzedzeniem i utrzymanie przewagi konkurencyjnej na rynku. Trafne prognozy przyszłych zdarzeń pozwalają na zaplanowanie i maksymalne wykorzystanie każdej nadarzającej się szansy.
Wsparcie podejmowania decyzji
Predykcyjna sztuczna inteligencja przyspiesza proces podejmowania decyzji. W biznesie istotne jest poparcie każdej decyzji konkretnymi danymi. Dzięki predykcyjnej AI, firmy mogą analizować dane i symulować różnorodne scenariusze, co pomaga w podejmowaniu właściwych decyzji, bazujących na dostępnych informacjach.
Wzrost efektywności
Ważnym aspektem sztucznej inteligencji jest jej zdolność do przyspieszania i zwiększania dokładności wykonywania zadań. Dzięki dostępności odpowiednich danych i wysokiej precyzji prognoz, predykcyjna AI pomaga w ograniczeniu liczby powtarzalnych zadań, wykonując je z dużą dokładnością i bezbłędnie. To z kolei przekłada się na wzrost efektywności zarówno osób indywidualnych, jak i całych przedsiębiorstw.
Ograniczenia predykcyjnej sztucznej inteligencji
Ograniczenia danych
Predykcyjna sztuczna inteligencja bazuje wyłącznie na danych, które są jej udostępniane do analiz i prognoz. Oznacza to, że jej wiedza jest ograniczona do tych informacji. Może to być problematyczne w sytuacjach krytycznych, gdzie istotne dane i parametry nie są uwzględnione w danym zbiorze, co może prowadzić do błędnych prognoz.
Przewidywalność natury
Nie wszystko w naturze podlega ustalonym wzorom. Pewne zjawiska występują nieregularnie, co utrudnia wykorzystanie predykcyjnej AI do ich prognozowania. W takich przypadkach AI może wygenerować fałszywy wzorzec, który prowadzi do niepotwierdzonych wyników.
Krótki czas ważności
Ponieważ predykcyjna sztuczna inteligencja opiera się na danych, aby generować prognozy, te wcześniejsze mogą szybko tracić na aktualności, zwłaszcza w środowiskach, gdzie dane są generowane w bardzo szybkim tempie. Z tego względu konieczne jest ciągłe aktualizowanie modelu i przeprowadzanie nowych analiz.
Zastosowania predykcyjnej sztucznej inteligencji
Usługi finansowe
Predykcyjna sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę we wczesnym wykrywaniu oszustw finansowych, identyfikując nieprawidłowości w danych. Jest wykorzystywana przez firmy do pobierania i analizy rozległych danych finansowych, co pozwala na tworzenie lepszych prognoz.
Marketing
Dane są niezbędne do zrozumienia trendów rynkowych i wyboru najbardziej efektywnych kanałów marketingowych. Dzięki predykcyjnej AI, dane marketingowe mogą być analizowane i prezentowane w sposób, który wspomaga strategów w opracowywaniu skutecznych kampanii.
Prognozowanie pogody
Dokładność prognoz pogody wzrosła dzięki wsparciu predykcyjnej AI. Branże takie jak lotnictwo, które są zależne od warunków atmosferycznych, korzystają z tego rozwiązania, które pozwala na zwiększenie wydajności i minimalizację ryzyka.
Co to jest generatywna sztuczna inteligencja?
Generatywna sztuczna inteligencja to rodzaj AI, który służy do generowania nowych treści. Wykorzystuje połączenie algorytmów uczenia maszynowego i głębokiego uczenia, aby tworzyć oryginalne materiały. Proces generatywnej AI obejmuje kilka etapów: dostarczenie danych, analizę oraz generowanie wyników, i wygląda następująco:
- Gromadzenie i przygotowywanie danych
- Wybór i inicjalizacja struktury modelu
- Szkolenie modelu
- Ocena i wdrożenie
W odróżnieniu od predykcyjnej AI, która służy do analizy i przewidywania, generatywna AI uczy się na podstawie dostępnych danych, a następnie tworzy nowe treści oparte na tej wiedzy.
Jak działa generatywna sztuczna inteligencja?
Generatywna sztuczna inteligencja korzysta z różnych metod uczenia, takich jak uczenie bez nadzoru i częściowo nadzorowane, co umożliwia wprowadzanie dużej ilości danych do modeli. Analizuje te zbiory danych, rozpoznaje wzorce i wykorzystuje je do generowania nowych, realistycznych danych.
Generatywna AI oferuje szereg modeli, z których każdy ma swoje specyficzne zastosowania i możliwości. Najbardziej popularne z nich to:
#1. Generatywne sieci kontradyktoryjne (GAN)
Generatywne sieci przeciwstawne (GAN) są jednym z podejść do uczenia bez nadzoru w uczeniu maszynowym. GAN składają się z dwóch modeli (generator i dyskryminator), które rywalizują ze sobą, ucząc się wzorców w danych wejściowych.
Oba modele działają jednocześnie: jeden próbuje oszukać drugi poprzez generowanie fałszywych danych, a drugi upewnia się, że nie zostanie oszukany, wykrywając oryginały.
Jak sama nazwa wskazuje, generatywny oznacza tworzenie, a kontradyktoryjny oznacza trenowanie modelu poprzez porównanie przeciwstawnych danych. GAN mogą być stosowane w różnych obszarach, takich jak synteza obrazu, generowanie obrazu z tekstu lub tekstu z obrazu.
#2. Autoenkodery wariacyjne (VAE)
Autoenkodery wariacyjne (VAE) to model generatywny oparty na autoenkoderze. Autoenkodery te składają się z dwóch sieci: kodera i dekodera.
Koder pobiera próbkę wejściową i przekształca ją w wektor, a dekoder pobiera wektory i przekształca je z powrotem na wyjście. Wektor służy jako reprezentacja przykładowych danych wejściowych, co jest zrozumiałe dla modelu.
Przykładowo: aby wytrenować model generatywny do wykrywania psa, zasilamy autoenkoder próbkami obrazów psów, a następnie koder pobiera próbkę i przekształca dane na wektory, które reprezentują obraz, a następnie przekształca dane z powrotem na obraz. Ważne jest, aby wiedzieć, że autoenkoder nie może sam generować danych.
W tym momencie do akcji wkracza wariacyjny autoenkoder. VAE tworzy zbiór tych samych danych próbnych i na podstawie tych danych, które zostały zakodowane w podobny wzorzec wektorowy, dekoder może pobrać wektor i nieznacznie dostosować pewne wartości, aby utworzyć inną i realistyczną próbkę.
#3. Model dyfuzyjny
Model dyfuzyjny to model generatywny, który uszkadza przykładowe dane, dodając do nich kolejne szumy gaussowskie. Modele uczą się następnie odzyskiwać dane, usuwając szumy z próbek. Model dyfuzyjny jest szeroko stosowany w generowaniu obrazów i jest podstawą dla usług takich jak DALL-E.
Pomiar wydajności generatywnej sztucznej inteligencji
W przypadku technologii takich jak generatywna sztuczna inteligencja, niezbędne jest stosowanie wskaźników pomiaru wydajności, aby ocenić sukces danego modelu i jego wyniki. Niektóre z kluczowych kryteriów obejmują:
Dokładność i jakość
Zasadniczym elementem modelu jest uzyskanie wyniku wysokiej jakości. Na przykład model generowania obrazu z tekstu, który tworzy słaby obraz, nie realizuje swojego celu. Dane wyjściowe modelu powinny być jak najbardziej zbliżone do rzeczywistych.
Prędkość
Czas ma kluczowe znaczenie. Czas potrzebny na przeszkolenie modelu i czas, jakiego model potrzebuje do wygenerowania realistycznych danych, są ważnymi czynnikami wpływającymi na wydajność. Jeśli model nie generuje wyników w czasie porównywalnym do czasu potrzebnego człowiekowi, jego przewaga jest niewielka. Dlatego złożoność czasowa modelu musi być bardzo niska, aby generować wysokiej jakości wyniki.
Wymagana liczba poprawek
Oprócz szybkości, ważna jest również liczba precyzyjnych poprawek wymaganych przed uzyskaniem oczekiwanego rezultatu. Jeśli programista musi włożyć wiele wysiłku, aby spełnić oczekiwania klientów, oznacza to, że model nie jest gotowy do użycia w realnych warunkach.
Korzyści z generatywnej sztucznej inteligencji
Korzystanie z generatywnej sztucznej inteligencji wiąże się z licznymi zaletami, z których niektóre omówimy poniżej.
Zwiększona wydajność
Dzięki generatywnej sztucznej inteligencji automatyzacja zadań jest możliwa. Generatywna AI potrafi generować treści szybciej niż ludzie, przyspieszając i ułatwiając proces tworzenia. To z kolei zwiększa produktywność zespołów i umożliwia wykonanie większej liczby zadań w krótszym czasie.
Ekonomiczne aspekty
Technologie oparte na sztucznej inteligencji, takie jak generatywna AI, pozwalają firmom oszczędzać pieniądze poprzez automatyzację powtarzalnych zadań, co zmniejsza zapotrzebowanie na pracę manualną. Pomaga to również firmom zredukować koszty związane z zatrudnieniem twórców treści do produkcji obrazów, dźwięków i wideo.
Zwiększona kreatywność
Generatywna AI może być wykorzystywana do tworzenia unikalnych treści. Modele generatywnej sztucznej inteligencji są szkolone na podstawie różnorodnych danych, co umożliwia im generowanie bardziej kreatywnych treści w porównaniu do pracy człowieka.
Ulepszone podejmowanie decyzji
Wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji może przyspieszyć proces decyzyjny. Firmy mogą wykorzystywać ją do generowania danych, które wspomagają ten proces, co daje im przewagę w pozyskiwaniu klientów i ulepszaniu obsługi.
Wady generatywnej sztucznej inteligencji
Kwestie etyczne
Wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji budzi obawy związane z prawami własności generowanych treści. Pojawiają się również wątpliwości co do tworzenia nieodpowiednich lub stronniczych treści. Modele te są ograniczone jedynie do ilości dostarczonych danych, co może prowadzić do poważnych problemów.
Zależność od danych treningowych
Modele generatywnej sztucznej inteligencji nie mają własnego umysłu i są zależne od dostarczonych danych. W przypadku gdy zbiór danych wykorzystany do szkolenia modelu jest niedokładny lub niewartościowy, może to prowadzić do stronniczych treści lub wyników obarczonych błędami.
Nadużycia i dezinformacja
Wraz z rozwojem narzędzi wykorzystujących generatywną AI, wzrasta liczba fałszywych zdjęć i filmów, które są generowane z pomocą sztucznej inteligencji. Generatywna AI może być wykorzystywana do tworzenia fałszywych treści i manipulacji ludźmi.
Zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji
Generowanie i interpretacja kodu
Generatywna sztuczna inteligencja odegrała znaczącą rolę w tym aspekcie. Dzięki narzędziom takim jak ChatGPT, programiści mogą testować swoje kody, wklejać komunikaty o błędach i uzyskać dokładne zrozumienie problemu i możliwych rozwiązań. Mogą również podawać instrukcje i otrzymywać przykładowy kod do wdrożenia.
Chatboty i wirtualni agenci
Zapytania dotyczące obsługi klienta są obecnie w większości obsługiwane przez chatboty, w odróżnieniu od wcześniejszych czasów, kiedy angażowani byli ludzie. Dzięki generatywnej AI boty mogą być szkolone w obsłudze zapytań i opracowywaniu rozwiązań procesowych bez udziału ludzi.
Generowanie treści
Generowanie realistycznych treści, muzyki, wideo i obrazów jest możliwe dzięki generatywnej AI. Umożliwia to tworzenie realistycznych danych wyjściowych z danej próbki, co ułatwia i przyspiesza proces tworzenia.
Predykcyjna sztuczna inteligencja a generatywna sztuczna inteligencja
Generatywna sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do tworzenia nowych treści, korzystając z uczenia głębokiego i maszynowego. Służy do tworzenia obrazów, muzyki, tekstów i innych materiałów.
Predykcyjna sztuczna inteligencja koncentruje się na analizie danych i dokonywaniu prognoz na podstawie danych historycznych. Wykorzystuje algorytmy i uczenie maszynowe do analizowania danych i wykrywania wzorców, które mogą być użyte w przyszłych prognozach.
Zarówno generatywna, jak i predykcyjna AI wykorzystują uczenie maszynowe, ale ich rezultaty są odmienne. Podczas gdy jedna tworzy dane, druga symuluje wyniki. Generatywna AI jest szeroko stosowana w branżach związanych z tworzeniem treści, takich jak muzyka, moda i sztuka.
Predykcyjna AI jest z kolei używana w sektorach, gdzie analiza danych jest dominująca, takich jak finanse, marketing, badania i opieka zdrowotna.
Podsumowanie
Wraz z postępem innowacji w dziedzinie sztucznej inteligencji, możemy oczekiwać, że zarówno predykcyjna, jak i generatywna AI będą ulegać dalszym ulepszeniom. Spodziewamy się zmniejszenia ryzyka związanego z użytkowaniem tych technologii i zwiększenia ich możliwości. Różnice między tymi dwoma rodzajami algorytmów będą się zacierać, a modele będą mogły łatwo przełączać się między nimi w celu uzyskania optymalnych rezultatów.
Zachęcamy również do lektury artykułu o tym, jak generatywne wyszukiwanie AI zmienia wyszukiwarki.
newsblog.pl