De atunci, inteligența artificială (IA) a trecut de la un concept abstract sau o teorie la o utilizare practică reală. Odată cu creșterea instrumentelor de inteligență artificială precum ChatGPT, Bard și alte soluții de inteligență artificială, tot mai mulți oameni caută cunoștințe despre inteligența artificială și cum să o folosească pentru a-și îmbunătăți munca.
AI a înregistrat o creștere a utilizării de către indivizi și organizații deopotrivă în diferite domenii, inclusiv cercetare și analiză, dezvoltare și alte domenii de activitate; este de așteptat anual rata de crestere de 37,3% între 2023 și 2030.
În linii mari, IA poate fi împărțită în trei categorii:
- AI puternică: IA care poate veni singură cu soluții la problemele noi ale lumii este numită IA puternică. Acest tip de IA poate învăța și aplica cunoștințele în cazuri noi.
- AI slabă: Acest tip de IA are deja un set de instrucțiuni predefinit pentru a rezolva probleme sau sarcini date. Practic, ele nu pot opera în afara acestui domeniu și ar putea fi clasificate ca AI specializate; Exemple în acest sens includ mașini cu conducere autonomă și asistenți vocali digitali, cum ar fi Siri și Alexa.
- Super AI: Acest AI este încă ipotetic. Capacitatea sa va depăși inteligența omului și va fi capabilă să rezolve probleme complexe care nu pot fi rezolvate de om.
AI are multe funcții, iar unele dintre tipurile comune de funcționalități AI sunt AI predictivă și generativă.
Acest articol va trece în revistă aceste două concepte pentru a vă ajuta să înțelegeți cum funcționează și de ce sunt importante.
Cuprins
Ce este AI predictiv?
AI predictiv este inteligența artificială care colectează și analizează date pentru a prezice evenimente viitoare. AI predictiv își propune să înțeleagă tiparele în date și să facă predicții informate. Este folosit în diverse industrii, cum ar fi finanțele, pentru a face discuții financiare informate despre posibilele profituri și pierderi așteptate pe baza înregistrărilor, în asistența medicală pentru a determina dacă starea de sănătate a unei persoane este înclinată către o boală și poate fi văzută și în detectarea fraudelor.
Cum funcționează AI predictiv?
Pentru ca companiile să se alinieze la cele mai recente tendințe și condiții de piață pentru a menține un avantaj față de concurenți, trebuie să utilizeze date istorice bazate pe tendințele și evenimentele anterioare pentru a prognoza posibilele evenimente viitoare. Acest lucru oferă organizațiilor un avantaj de a planifica înaintea anumitor evenimente pentru a asigura utilizarea maximă a fiecărei condiții de piață.
Intră AI predictiv. Utilizează algoritmi de învățare automată pentru a analiza datele istorice și pentru a prezice viitorul. Acești algoritmi identifică modele și relații dintre date pentru a ajuta companiile să ia decizii informate și rapide. Pașii în pregătirea acestui algoritm includ următorii:
- Colectarea și organizarea datelor: Acest pas tratează culegerea datelor care trebuie analizate. Asigurarea faptului că datele furnizate sunt potrivite pentru sarcină.
- Preprocesare: Datele brute în sine au valoare mică sau deloc. Este esențial ca aceste date să fie filtrate și să fie eliminate anomaliile sau erorile pentru a se asigura că numai înregistrările formatate corect sunt trecute în model.
- Selectarea caracteristicilor și a algoritmului: Algoritmul corect sau selectarea modelului este esențială pentru IA predictivă. Rezultatul poate fi exact doar la nivelul de precizie al algoritmului. După selectarea algoritmului potrivit, antrenarea acestuia cu privire la caracteristicile specifice de detectat este, de asemenea, esențială pentru obținerea rezultatelor dorite.
- Evaluarea modelului: După un proces algoritm de succes, evaluarea rezultatului pe baza unui benchmark definit este esențială pentru a cântări acuratețea rezultatelor date.
Precizia unei prognoze depinde numai de calitatea și relevanța fluxului de date pentru algoritm și de nivelul de sofisticare al algoritmului de învățare automată. Un rol important joacă și expertul uman implicat în acest proces.
Beneficii AI predictiv
Avantaje competitive
Unul dintre beneficiile notabile ale AI predictive pentru companii este capacitatea sa de a furniza date de prognoză adecvate pentru a permite companiilor să planifice din timp și să mențină avantajele de competitivitate față de concurența lor. O prognoză adecvată a evenimentelor viitoare ajută companiile să planifice și să maximizeze fiecare oportunitate.
Luarea deciziilor
AI predictiv ajută la accelerarea procesului de luare a deciziilor. În afaceri, susținerea datelor pentru fiecare decizie luată este foarte importantă. Cu AI predictivă, companiile pot analiza datele și simula diferite scenarii pentru a le ajuta să ia decizia corectă cu informațiile disponibile.
Creșterea eficienței
Un aspect esențial al AI este acela de a ajuta la creșterea și accelerarea sarcinilor care necesită un nivel ridicat de precizie. Cu disponibilitatea datelor adecvate și o precizie ridicată a prognozei, IA predictivă ajută la reducerea numărului de sarcini repetitive și o face cu o precizie ridicată, fără erori. Acest lucru ajută la creșterea eficienței atât a persoanelor fizice, cât și a întreprinderilor.
Limitările AI predictive
Constrângere de date
AI predictiv realizează numai setul de date pentru analizele și predicțiile sale. Prin urmare, are doar atâtea cunoștințe câte sunt date. Acest lucru ar putea fi foarte catastrofal în condiții critice în care datele și parametrii esențiali nu sunt factori în setul de date dat și ar putea duce la predicții/prognoze care sunt false.
Previzibilitatea naturii
Nu totul în natură are un model; anumite lucruri apar în modele diferite pe o perioadă lungă de timp, în condiția în care IA predictivă este utilizată în prognoza unor astfel de apariții. Va crea un model fals care va duce la un rezultat care nu poate fi dovedit.
Interval scurt
Datorită faptului că IA predictivă se bazează exclusiv pe date pentru a oferi în mod continuu o predicție, predicția anterioară poate avea o durată de viață scurtă, mai ales într-o condiție în care datele sunt generate într-un ritm rapid. Prin urmare, va fi necesară efectuarea unei analize și actualizarea continuă a modelului.
Aplicații ale AI predictiv
Asistență financiară
AI predictiv joacă un rol în detectarea timpurie a fraudei financiare prin detectarea anomaliilor în date. De asemenea, poate fi folosit de companii pentru a extrage și analiza o gamă largă de date financiare pentru a îmbunătăți previziunile financiare.
Marketing
Datele sunt esențiale pentru a înțelege orice tendință de piață și pentru a selecta în mod corespunzător canalul de marketing care funcționează cel mai bine și generează mai multe activități. Cu IA predictivă, înregistrările de marketing pot fi analizate și prezentate în moduri care îi ajută pe strategii de marketing să creeze campanii care vor da rezultate.
Prognoza Meteo
Prognoza vremii posibile a devenit mai precisă în timp cu ajutorul AI predictiv. Industrii precum aviația depind de condițiile meteorologice. Acest lucru a contribuit la creșterea eficienței operaționale și la reducerea riscului implicat.
Ce este AI generativ?
AI generativ este un tip de IA folosit pentru a genera solicitări bazate pe conținut. Acest tip de IA folosește o combinație de învățare automată și algoritmi de învățare profundă pentru a crea conținut oarecum nou. Inteligența artificială generativă este supusă unei serii de date de alimentare, analiză și rezultate. Acest proces este după cum urmează:
- Colectarea și pregătirea datelor
- Selectarea și inițializarea arhitecturii modelului
- Antrenamentul modelului
- Evaluare și desfășurare
Spre deosebire de IA predictivă, care este folosită pentru a analiza date și a prezice prognoze, IA generativă învață din datele disponibile și generează date noi din cunoștințele sale.
Cum funcționează AI generativ?
Inteligența artificială generativă folosește diverse modele de învățare, cum ar fi învățarea nesupravegheată și semi-supravegheată pentru a antrena modele, facilitând introducerea unui volum mare de date în modele din care să învețe. IA generativă analizează aceste seturi de date diferite, descoperă tiparele din datele date și folosește tiparele învățate pentru a produce date noi și realiste.
Generative AI are mai multe modele, fiecare cu cazurile de utilizare și capabilitățile sale. Cel mai comun model este:
#1. Rețele adversare generative (GAN)
Rețelele generative adverse (GAN) sunt una dintre abordările de învățare nesupravegheată în învățarea automată. GAN-urile constau din două modele (modelul generator și modelul discriminator), care concurează între ele prin descoperirea și învățarea tiparelor în datele de intrare.
Cele două modele funcționează simultan, unul încercând să-l păcălească pe celălalt cu date false, iar celălalt asigurându-se că nu este păcălit detectând originalul.
După cum sugerează și numele, generativ înseamnă generare, iar adversar înseamnă antrenament un model prin compararea datelor opuse. GAN-urile pot fi aplicate în diverse domenii, cum ar fi sinteza de imagini, generarea de imagine în text sau generarea de text în imagine etc.
#2. Autoencodere variaționale (VAE)
Autoencoderele variaționale (VAE) sunt un model generativ bazat pe un autoencoder. Aceste autoencodere constau din două rețele: rețeaua de codificator și decodor.
Codificatorul preia proba de intrare și convertește informația într-un vector, apoi decodorul preia vectorii și îi convertește înapoi într-o ieșire. Vectorul servește ca o reprezentare a datelor eșantionului de intrare, care este de înțeles de model.
Să luăm, de exemplu, Pentru a antrena un model generativ pentru a detecta un câine. Vom alimenta autoencoderul cu mostre de imagini de câine, iar codificatorul va lua apoi eșantionul și va converti diverse date în vectori pentru a servi ca reprezentare a imaginii și apoi va converti datele înapoi în imagine. Este important de știut că autoencoderul nu poate genera date independent.
Aici intervine autoencoderul variațional. VAE-urile creează un pool din aceleași date de eșantion și, pe baza acestor date, care au fost codificate la un model vectorial similar, decodorul poate lua vectorul și poate ajusta ușor anumite valori pentru a crea un eșantion diferit și realist.
#3. Model de difuzie
Modelul de difuzie este un model generativ care distruge datele eșantionului prin adăugarea de zgomot Gaussian succesiv. Apoi modelele învață să recupereze datele prin eliminarea zgomotului din datele eșantionului. Modelul de difuzie este utilizat pe scară largă pentru generarea de imagini; este tehnologia de subliniere din spatele serviciilor precum DALL-E, care este folosită pentru generarea de imagini.
Măsurarea performanței – IA generativă
Pentru tehnologii precum IA generativă, este esențial să existe un factor de măsurare a performanței pentru a cântări succesul unui anumit model și rezultat. Unele dintre cerințele cheie care ar trebui remarcate includ
Acuratețe și calitate
O calitate esențială a unui model este producerea unui rezultat calitativ. De exemplu, un model de generare text-to-image care generează o imagine slabă învinge deja scopul modelului. Ieșirea modelului ar trebui să aibă asemănări foarte apropiate cu datele reale.
Viteză
Timpul este esențial. Timpul necesar pentru a antrena un model și necesar modelului pentru a produce o ieșire realistă este un factor cheie de performanță. Să presupunem că un model nu reușește să producă rezultate într-un timp record în comparație cu producția unui om. Atunci modelul are un avantaj mic. Prin urmare, complexitatea în timp a modelului trebuie să fie foarte mică pentru a produce un rezultat de calitate.
Cantitatea de ajustare necesară
Pe lângă viteză, cantitatea de reglare fină necesară înainte de a obține un rezultat este, de asemenea, esențială pentru a determina performanța unui model. Dacă dezvoltatorul necesită mult efort pentru a crea așteptările dorite ale clienților, aceasta indică faptul că modelul nu este pregătit pentru utilizare în lumea reală.
Beneficiile AI generative
Există mai multe beneficii implicate în utilizarea AI generativă; în această selecție, vom acoperi câteva dintre beneficii.
Eficiență crescută
Automatizarea sarcinilor poate fi posibilă cu AI. AI generativ poate genera conținut mai rapid decât oamenii. Efectuarea sarcinii de creare a conținutului mai rapidă și mai ușoară. Acest ajutor crește productivitatea echipelor, ajutându-le să îndeplinească mai multe sarcini într-un timp limitat.
Economic
Cu tehnologia AI precum IA generativă, companiile pot economisi bani prin automatizarea unor sarcini repetitive, reducând astfel nevoia de muncă manuală. De asemenea, ajută companiile cu costul angajării unui creator de conținut pentru producția de imagini, audio sau video.
Creativitate crescută
AI generativ poate fi folosit pentru a genera conținut plăcut din punct de vedere estetic. Modelele AI generative au fost instruite cu diverse date și le este mai ușor să genereze conținut creativ în comparație cu munca umană.
Luare a deciziilor îmbunătățită
Procesul de luare a deciziilor poate fi realizat mai rapid prin utilizarea AI generativă; Companiile pot folosi AI generativă pentru a genera date care le-ar putea ajuta să accelereze procesul de luare a deciziilor, oferind afacerilor un avantaj suplimentar de a-și capta clienții și de a îmbunătăți experiența clienților.
Dezavantajele AI generative
Preocupări etice
Utilizarea IA generativă ar putea duce la îngrijorare cu privire la proprietatea conținutului generat. Există, de asemenea, preocupări cu privire la generarea de conținut inadecvat sau părtinitor. Deoarece aceste modele sunt limitate doar la cantitatea de date furnizate, acest lucru ar putea duce la probleme serioase.
Training dependent de date
Modelele AI generative nu au o minte proprie. Prin urmare, aceste modele sunt limitate doar la datele furnizate; în condițiile în care setul de date utilizat în formarea acestui model este inexact sau nu are merit, ar putea duce la conținut părtinitor sau la rezultate predispuse la erori.
Folosire greșită și dezinformare
În ultima vreme, odată cu dezvoltarea mai multor instrumente care valorifică capabilitățile AI generative, imaginile false ale figurilor populare create sau melodiile false lansate care au fost generate cu AI au crescut. AI generativă ar putea fi folosită pentru a crea acest conținut fals și pentru a exploata oamenii.
Aplicații ale IA generativă
Generarea și interpretarea codului
Inteligența artificială generativă a jucat un rol important în acest aspect. Cu instrumente precum ChatGPT, dezvoltatorii își pot testa codurile, pot lipi mesaje de eroare din dezvoltare și pot obține o înțelegere aprofundată a erorii și a posibilelor soluții. Dezvoltatorii ar putea, de asemenea, să dea instrucțiuni și să obțină exemplu de cod pentru implementare.
Chatbots/agenți virtuali
Întrebările privind serviciile clienților sunt tratate în cea mai mare parte folosind chatbot în lumea afacerilor de astăzi, spre deosebire de anterior, când oamenii erau implicați. Cu inteligența artificială generativă, roboții ar putea fi instruiți să gestioneze întrebările clienților și să proceseze soluții fără implicarea oamenilor.
Generarea de conținut
Generarea de conținut realist, muzică, video, imagini etc., este realizabilă prin AI generativă pentru a crea rezultate realiste dintr-un model dat de mostre, făcând procesul de creare a noului conținut mai ușor și mai rapid.
AI predictiv vs. AI generativ
AI generativ este folosit pentru a crea conținut nou, folosind învățarea profundă și învățarea automată pentru a genera conținut. Este folosit la crearea de conținut, cum ar fi imagini, muzică, text și multe altele.
În comparație, IA predictivă este centrată pe analiza datelor și realizarea de previziuni viitoare din datele istorice. AI predictiv folosește algoritmi și învățarea automată pentru a analiza aceste date și a detecta modele de utilizat pentru posibile previziuni viitoare.
Atât AI generativă, cât și AI predictivă folosesc învățarea automată, dar modul în care dau rezultate diferă. În timp ce unul creează date, celălalt simulează rezultatele. Prin urmare, IA generativă este utilizată pe scară largă în industriile care implică crearea de conținut, cum ar fi muzica, moda și arta.
În schimb, IA predictivă este utilizată în industriile în care analiza datelor se realizează în mare măsură, cum ar fi finanțele, marketingul, cercetarea și asistența medicală.
Concluzie
Cu mai multe inovații în spațiul AI, ne așteptăm ca AI predictivă și AI generativă să înregistreze mai multe îmbunătățiri în reducerea riscului de utilizare a acestor tehnologii și îmbunătățirea oportunităților. Vom vedea că decalajul dintre algoritmii AI predictivi și cei generativi se va reduce cu o dezvoltare mai mare, permițând modelelor să comute cu ușurință între algoritmi în orice moment și să producă cel mai bun rezultat posibil.
De asemenea, puteți citi cât de generativă căutarea AI schimbă motoarele de căutare.