Od tego czasu sztuczna inteligencja (AI) przeszła od abstrakcyjnej koncepcji lub teorii do rzeczywistego praktycznego zastosowania. Wraz z rozwojem narzędzi sztucznej inteligencji, takich jak ChatGPT, Bard i inne rozwiązania sztucznej inteligencji, coraz więcej osób szuka wiedzy na temat sztucznej inteligencji i sposobów jej wykorzystania w celu usprawnienia swojej pracy.
Odnotowano wzrost wykorzystania sztucznej inteligencji zarówno przez osoby fizyczne, jak i organizacje w różnych dziedzinach, w tym w badaniach i analizach, rozwoju i innych obszarach pracy; oczekuje się, że co roku tempo wzrostu 37,3% w latach 2023-2030.
Ogólnie sztuczną inteligencję można podzielić na trzy kategorie:
- Silna sztuczna inteligencja: sztuczna inteligencja, która może samodzielnie wymyślić rozwiązania problemów nowego świata, jest określana jako silna sztuczna inteligencja. Ten rodzaj sztucznej inteligencji może uczyć się i stosować wiedzę w nowych przypadkach.
- Słaba sztuczna inteligencja: ten rodzaj sztucznej inteligencji ma już predefiniowany zestaw instrukcji do rozwiązywania określonych problemów lub zadań. Zasadniczo nie mogą działać poza tym zakresem i można je sklasyfikować jako wyspecjalizowaną sztuczną inteligencję; Przykładami tego są samojezdne samochody i cyfrowi asystenci głosowi, tacy jak Siri i Alexa.
- Super AI: Ta sztuczna inteligencja jest nadal hipotetyczna. Jego możliwości przewyższą ludzką inteligencję i będą w stanie rozwiązywać złożone problemy, których człowiek nie jest w stanie rozwiązać.
Sztuczna inteligencja ma wiele funkcji, a niektóre z typowych funkcji sztucznej inteligencji to sztuczna inteligencja predykcyjna i generatywna.
W tym artykule omówimy te dwie koncepcje, aby pomóc Ci zrozumieć, jak działają i dlaczego są tak ważne.
Spis treści:
Co to jest predykcyjna sztuczna inteligencja?
Predictive AI to sztuczna inteligencja, która zbiera i analizuje dane w celu przewidywania przyszłych zdarzeń. Predykcyjna sztuczna inteligencja ma na celu zrozumienie wzorców w danych i dokonywanie świadomych prognoz. Jest używany w różnych branżach, takich jak finanse, do prowadzenia świadomych dyskusji finansowych na temat możliwych oczekiwanych zysków i strat na podstawie zapisów, w opiece zdrowotnej do określania, czy stan zdrowia danej osoby zmierza w kierunku choroby, a także można go zobaczyć w wykrywaniu oszustw.
Jak działa predykcyjna sztuczna inteligencja?
Aby firmy mogły dostosować się do najnowszych trendów i warunków rynkowych w celu utrzymania przewagi nad konkurencją, muszą wykorzystywać dane historyczne oparte na poprzednich trendach i zdarzeniach do prognozowania możliwych przyszłych zdarzeń. Daje to organizacjom przewagę w planowaniu z wyprzedzeniem określonych wydarzeń, aby zapewnić maksymalne wykorzystanie każdej sytuacji rynkowej.
Wprowadza predykcyjną sztuczną inteligencję. Wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego do analizy danych historycznych i przewidywania przyszłości. Algorytmy te identyfikują wzorce i relacje między danymi, aby pomóc firmom w podejmowaniu świadomych i szybkich decyzji. Etapy przygotowania tego algorytmu obejmują:
- Zbieranie i organizowanie danych: ten krok dotyczy zbierania danych, które należy przeanalizować. Zapewnienie, że pozyskiwane dane są odpowiednie do zadania.
- Przetwarzanie wstępne: Surowe dane same w sobie mają niewielką lub żadną wartość. Niezbędne jest odfiltrowanie tych danych i wyeliminowanie nieprawidłowości lub błędów, aby upewnić się, że do modelu przekazywane są tylko poprawnie sformatowane rekordy.
- Wybór funkcji i algorytmu: prawidłowy wybór algorytmu lub modelu jest niezbędny do predykcyjnej sztucznej inteligencji. Wynik może być dokładny tylko do poziomu dokładności algorytmu. Po wybraniu odpowiedniego algorytmu szkolenie go w zakresie określonych cech do wykrycia jest również niezbędne do osiągnięcia pożądanych rezultatów.
- Ocena modelu: po udanym procesie algorytmu ocena wyniku na podstawie zdefiniowanego wzorca jest niezbędna do zważenia dokładności podanych wyników.
Dokładność prognozy zależy wyłącznie od jakości i przydatności źródła danych dla algorytmu oraz poziomu zaawansowania algorytmu uczenia maszynowego. Ważną rolę odgrywa również zaangażowany w ten proces ekspert ds. człowieka.
Korzyści Predykcyjna sztuczna inteligencja
Przewagi konkurencyjne
Jedną z godnych uwagi zalet predykcyjnej sztucznej inteligencji dla firm jest jej zdolność do dostarczania odpowiednich danych prognostycznych, aby umożliwić firmom planowanie z wyprzedzeniem i utrzymanie przewagi konkurencyjnej nad konkurencją. Odpowiednia prognoza przyszłych zdarzeń pomaga firmom zaplanować i zmaksymalizować każdą okazję.
Podejmowanie decyzji
Predictive AI pomaga w przyspieszeniu procesu podejmowania decyzji. W biznesie bardzo ważne jest wsparcie danych dla każdej podjętej decyzji. Dzięki predykcyjnej sztucznej inteligencji firmy mogą analizować dane i symulować różne scenariusze, aby pomóc im podjąć właściwą decyzję na podstawie dostępnych informacji.
Zwiększyć efektywność
Istotnym aspektem sztucznej inteligencji jest pomoc w zwiększaniu liczby i przyspieszaniu zadań, które wymagają wysokiego poziomu dokładności. Dzięki dostępności odpowiednich danych i wysokiej dokładności prognoz, predykcyjna sztuczna inteligencja pomaga zredukować liczbę powtarzalnych zadań i wykonuje je z dużą precyzją bez błędów. Pomaga to zwiększyć efektywność zarówno osób fizycznych, jak i firm.
Ograniczenia predykcyjnej sztucznej inteligencji
Ograniczenie danych
Predictive AI realizuje wyłącznie zestaw danych do swoich analiz i prognoz. Dlatego ma tylko tyle wiedzy, ile jest jej dane. Może to być bardzo katastrofalne w krytycznych warunkach, w których istotne dane i parametry nie są czynnikami w danym zbiorze danych i może skutkować fałszywymi przewidywaniami/prognozami.
Przewidywalność Natury
Nie wszystko w naturze ma wzór; pewne rzeczy występują w różnych wzorcach przez długi czas, w stanie, w którym predykcyjna sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do prognozowania takich zdarzeń. Stworzy fałszywy wzór, który doprowadzi do wyniku, którego nie można udowodnić.
Krótki okres
Ze względu na fakt, że predykcyjna sztuczna inteligencja polega wyłącznie na danych w celu ciągłego dostarczania prognoz, poprzednia prognoza może mieć krótką żywotność, zwłaszcza w warunkach, w których dane są generowane w szybkim tempie. Dlatego konieczne będzie przeprowadzenie analizy i ciągła aktualizacja modelu.
Zastosowania Predictive AI
Usługi finansowe
Predykcyjna sztuczna inteligencja odgrywa rolę we wczesnym wykrywaniu oszustw finansowych poprzez wykrywanie nieprawidłowości w danych. Może być również używany przez firmy do pobierania i analizowania szerokiego zakresu danych finansowych w celu ulepszenia prognoz finansowych.
Marketing
Dane są niezbędne do zrozumienia dowolnego trendu rynkowego i właściwego wyboru kanału marketingowego, który działa najlepiej i przynosi więcej działań. Dzięki predyktywnej sztucznej inteligencji dane marketingowe można analizować i prezentować w sposób, który pomaga strategom marketingowym w tworzeniu kampanii, które przyniosą wyniki.
Prognoza pogody
Prognozowanie możliwej pogody stało się z czasem dokładniejsze dzięki pomocy predykcyjnej sztucznej inteligencji. Branże takie jak lotnictwo są uzależnione od warunków pogodowych. Pomogło to zwiększyć wydajność operacji i zmniejszyć związane z tym ryzyko.
Co to jest generatywna sztuczna inteligencja?
Generatywna sztuczna inteligencja to rodzaj sztucznej inteligencji używany do generowania monitów opartych na treści. Ten rodzaj sztucznej inteligencji wykorzystuje kombinację algorytmów uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się, aby wymyślić nieco nową treść. Generatywna sztuczna inteligencja przechodzi serię dostarczania zestawu danych, analizowania i generowania wyników. Ten proces wygląda następująco:
- Gromadzenie i przygotowywanie danych
- Wybór i inicjalizacja architektury modelu
- Szkolenie modelowe
- Ocena i wdrożenie
W przeciwieństwie do predykcyjnej sztucznej inteligencji, która jest używana do analizy danych i przewidywania prognoz, generatywna sztuczna inteligencja uczy się na podstawie dostępnych danych i generuje nowe dane na podstawie swojej wiedzy.
Jak działa generatywna sztuczna inteligencja?
Generatywna sztuczna inteligencja wykorzystuje różne modele uczenia się, takie jak uczenie się bez nadzoru i częściowo nadzorowane do uczenia modeli, ułatwiając wprowadzanie dużej ilości danych do modeli w celu uczenia się. Generatywna sztuczna inteligencja analizuje te różne zestawy danych, określa wzorce w danych i wykorzystuje wyuczone wzorce do tworzenia nowych i realistycznych danych.
Generative AI ma kilka modeli, z których każdy ma swoje przypadki użycia i możliwości. Najpopularniejszym modelem jest:
# 1. Generatywne sieci kontradyktoryjne (GAN)
Generatywne sieci przeciwstawne (GAN) to jedno z podejść do uczenia bez nadzoru w uczeniu maszynowym. Sieci GAN składają się z dwóch modeli (model generatora i model dyskryminatora), które konkurują ze sobą, odkrywając i ucząc się wzorców w danych wejściowych.
Oba modele działają jednocześnie, jeden próbuje oszukać drugiego fałszywymi danymi, a drugi zapewnia, że nie zostanie oszukany przez wykrycie oryginału.
Jak sama nazwa wskazuje, generatywny oznacza generowanie, a kontradyktoryjny oznacza trenowanie modelu poprzez porównywanie przeciwstawnych danych. Sieci GAN mogą być stosowane w różnych obszarach, takich jak synteza obrazu, generowanie obrazu na tekst lub generowanie tekstu na obraz itp.
#2. Autoenkodery wariacyjne (VAE)
Autoenkodery wariacyjne (VAE) to model generatywny oparty na autoenkoderze. Te autoenkodery składają się z dwóch sieci: sieci kodera i dekodera.
Koder pobiera próbkę wejściową i konwertuje informacje na wektor, a następnie dekoder pobiera wektory i konwertuje je z powrotem na wyjście. Wektor służy jako reprezentacja przykładowych danych wejściowych, co jest zrozumiałe dla modelu.
Weźmy na przykład Aby wytrenować model generatywny do wykrywania psa. Zasilimy autoenkoder próbkami obrazów psów, a następnie koder pobierze próbkę i przekonwertuje różne dane na wektory, które będą służyć jako reprezentacja obrazu, a następnie przekonwertuje dane z powrotem na obraz. Ważne jest, aby wiedzieć, że autoenkoder nie może samodzielnie generować danych.
W tym miejscu do gry wkracza wariacyjny autoenkoder. VAE tworzą pulę tych samych danych próbki i na podstawie tych danych, które zostały zakodowane do podobnego wzorca wektorowego, dekoder może pobrać wektor i nieznacznie dostosować pewne wartości, aby stworzyć inną i realistyczną próbkę.
#3. Model dyfuzyjny
Model dyfuzyjny jest modelem generatywnym, który niszczy przykładowe dane poprzez dodawanie kolejnych szumów gaussowskich. Następnie modele uczą się odzyskiwać dane, usuwając szum z przykładowych danych. Model dyfuzyjny jest szeroko stosowany do generowania obrazów; jest to podstawowa technologia stojąca za usługami takimi jak DALL-E, która jest używana do generowania obrazu.
Pomiar wydajności – generatywna sztuczna inteligencja
W przypadku technologii, takich jak generatywna sztuczna inteligencja, niezbędny jest współczynnik pomiaru wydajności, aby zważyć sukces danego modelu i wynik. Niektóre z kluczowych wymagań, na które należy zwrócić uwagę, obejmują
Dokładność i jakość
Istotną cechą modelu jest uzyskanie jakościowego wyniku. Na przykład model generowania tekstu na obraz, który generuje słaby obraz, już pokonuje cel modelu. Dane wyjściowe modelu powinny być bardzo zbliżone do rzeczywistych danych.
Prędkość
Czas jest niezbędny. Czas potrzebny do nauczenia modelu i wymagany przez model do wygenerowania realistycznych danych wyjściowych jest kluczowym czynnikiem wydajności. Załóżmy, że model nie generuje danych wyjściowych w rekordowym czasie w porównaniu z danymi wyjściowymi człowieka. Wtedy model ma niewielką przewagę. Dlatego złożoność czasowa modelu musi być bardzo niska, aby uzyskać wynik wysokiej jakości.
Wymagana kwota korekty
Oprócz szybkości, do określenia wydajności modelu niezbędna jest również ilość precyzyjnych dostrojeń wymaganych przed uzyskaniem wyniku. Jeśli programista wymaga wiele wysiłku, aby stworzyć pożądane oczekiwania klientów, oznacza to, że model nie jest gotowy do użytku w świecie rzeczywistym.
Korzyści z generatywnej sztucznej inteligencji
Korzystanie z generatywnej sztucznej inteligencji wiąże się z kilkoma korzyściami; w tym wyborze omówimy niektóre korzyści.
Zwiększona wydajność
Automatyzacja zadań może być możliwa dzięki sztucznej inteligencji. Generatywna sztuczna inteligencja może generować treści szybciej niż ludzie. Przyspieszenie i ułatwienie tworzenia treści. Ta pomoc zwiększa produktywność zespołów, pomagając im wykonać więcej zadań w ograniczonym czasie.
Ekonomiczny
Dzięki technologii sztucznej inteligencji, takiej jak generatywna sztuczna inteligencja, firmy mogą zaoszczędzić pieniądze, automatyzując niektóre powtarzalne zadania, zmniejszając w ten sposób potrzebę pracy fizycznej. Pomaga również firmom w kosztach zatrudnienia twórcy treści do produkcji obrazu, dźwięku lub wideo.
Zwiększona kreatywność
Generative AI może być wykorzystywane do generowania estetycznych treści. Generatywne modele sztucznej inteligencji zostały wytrenowane przy użyciu różnych danych i łatwiej jest im generować kreatywne treści w porównaniu z pracą ludzką.
Ulepszone podejmowanie decyzji
Proces decyzyjny można przyspieszyć dzięki wykorzystaniu generatywnej sztucznej inteligencji; Firmy mogą wykorzystywać generatywną sztuczną inteligencję do generowania danych, które mogą pomóc im przyspieszyć proces podejmowania decyzji, dając firmom dodatkową przewagę w pozyskiwaniu klientów i poprawie ich obsługi.
Wady generatywnej sztucznej inteligencji
Obawy etyczne
Wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji może budzić obawy dotyczące własności generowanych treści. Istnieją również obawy dotyczące generowania nieodpowiednich lub stronniczych treści. Ponieważ modele te są ograniczone tylko do ilości podanych danych, może to prowadzić do poważnych problemów.
Zależne od danych treningowych
Generatywne modele sztucznej inteligencji nie mają własnego umysłu. W związku z tym modele te są ograniczone tylko do dostarczonych danych; w warunkach, w których zbiór danych wykorzystywany w szkoleniu ten model jest niedokładny lub nie ma wartości, może prowadzić do stronniczych treści lub wyników podatnych na błędy.
Nadużycie i dezinformacja
W ostatnim czasie, wraz z rozwojem większej liczby narzędzi, które wykorzystują możliwości generatywnej sztucznej inteligencji, rośnie liczba tworzonych fałszywych zdjęć popularnych postaci lub publikowanych fałszywych piosenek, które zostały wygenerowane za pomocą sztucznej inteligencji. Do tworzenia fałszywych treści i wykorzystywania ludzi można wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję.
Zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji
Generowanie i interpretacja kodu
Generatywna sztuczna inteligencja odegrała w tym aspekcie dużą rolę. Dzięki narzędziom takim jak ChatGPT programiści mogą testować swoje kody, wklejać monity o błędy z programowania i uzyskiwać dogłębne zrozumienie błędu i możliwych rozwiązań. Deweloperzy mogą również udzielać instrukcji i otrzymywać przykładowy kod do wdrożenia.
Chatboty/wirtualni agenci
Zapytania dotyczące obsługi klienta są w większości obsługiwane za pomocą chatbotów w dzisiejszym świecie biznesu, w przeciwieństwie do wcześniejszych czasów, gdy zaangażowani byli ludzie. Dzięki generatywnej sztucznej inteligencji boty mogłyby być szkolone w zakresie obsługi zapytań klientów i opracowywania rozwiązań procesowych bez udziału ludzi.
Generowanie treści
Generowanie realistycznych treści, muzyki, wideo, obrazów itp. jest możliwe dzięki generatywnej sztucznej inteligencji w celu stworzenia realistycznych danych wyjściowych z danego wzoru próbek, dzięki czemu proces tworzenia nowych treści jest łatwiejszy i szybszy.
Predykcyjna sztuczna inteligencja kontra generatywna sztuczna inteligencja
Generatywna sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do tworzenia nowych treści, przy użyciu uczenia głębokiego i uczenia maszynowego do generowania treści. Jest używany do tworzenia treści, takich jak obrazy, muzyka, tekst i inne.
Dla porównania, predykcyjna sztuczna inteligencja koncentruje się na analizie danych i dokonywaniu przyszłych prognoz na podstawie danych historycznych. Predictive AI wykorzystuje algorytmy i uczenie maszynowe do analizowania tych danych i wykrywania wzorców, które można wykorzystać do ewentualnych przyszłych prognoz.
Zarówno generatywna sztuczna inteligencja, jak i predykcyjna sztuczna inteligencja wykorzystują uczenie maszynowe, ale ich wyniki są różne. Podczas gdy jeden tworzy dane, drugi symuluje wyniki. Dlatego generatywna sztuczna inteligencja jest szeroko stosowana w branżach związanych z tworzeniem treści, takich jak muzyka, moda i sztuka.
Z kolei predykcyjna sztuczna inteligencja jest stosowana w branżach, w których analiza danych jest w dużej mierze wykonywana, takich jak finanse, marketing, badania i opieka zdrowotna.
Wniosek
Przy większej innowacyjności w obszarze sztucznej inteligencji spodziewamy się, że predykcyjna sztuczna inteligencja i generatywna sztuczna inteligencja odnotują większą poprawę w zmniejszaniu ryzyka korzystania z tych technologii i zwiększaniu możliwości. Zobaczymy, jak luka między predykcyjnymi i generatywnymi algorytmami sztucznej inteligencji będzie się zmniejszać wraz z dalszym rozwojem, umożliwiając modelom łatwe przełączanie się między algorytmami w dowolnym momencie i uzyskiwanie najlepszych możliwych wyników.
Możesz także przeczytać, jak generatywne wyszukiwanie AI zmienia wyszukiwarki.