Wygenerowane za pomocą Bing i edytowane w Photoshopie

Predykcyjna sztuczna inteligencja od dziesięcioleci zwiększa zwrot z inwestycji firm dzięki zaawansowanym algorytmom rekomendacyjnym, modelom oceny ryzyka i narzędziom do wykrywania oszustw. Jednak niedawny rozwój generatywnej sztucznej inteligencji sprawił, że stała się ona nowym, gorącym tematem. Wszyscy rozważają wykorzystanie dużych modeli językowych do generowania treści i obsługi klienta lub modeli rozpowszechniania do tworzenia treści wizualnych. Czy generatywna sztuczna inteligencja wkrótce stanie się kluczowym czynnikiem zwiększającym produktywność?

Aby odpowiedzieć na to pytanie, musimy przyjrzeć się bliżej tematowi, aby zrozumieć kluczowe obszary zastosowań generatywnej i predykcyjnej sztucznej inteligencji. W tym artykule dokonamy przeglądu kluczowych technik uczenia maszynowego leżących u podstaw tych dwóch głównych klas podejść do sztucznej inteligencji, unikalnych korzyści i wyzwań z nimi związanych, a także ich odpowiednich zastosowań biznesowych w świecie rzeczywistym.

Podstawowe definicje

Generatywna i predykcyjna sztuczna inteligencja to dwa potężne rodzaje sztucznej inteligencji o szerokim zakresie zastosowań w biznesie i nie tylko. Obydwa typy sztucznej inteligencji wykorzystują uczenie maszynowe do uczenia się na podstawie danych, ale robią to na różne sposoby i mają różne cele.

Przewidywalna sztuczna inteligencja służy do przewidywania przyszłych zdarzeń lub wyników na podstawie danych historycznych. Dokonuje tego poprzez identyfikację wzorców w danych historycznych, a następnie wykorzystanie tych wzorców do prognozowania przyszłych trendów. Na przykład predykcyjny model sztucznej inteligencji można wytrenować na zestawie danych obejmującym historię zakupów klientów, a następnie wykorzystać do przewidywania, którzy klienci najprawdopodobniej odejdą w następnym miesiącu.

generatywna sztuczna inteligencja to rodzaj sztucznej inteligencji, który może tworzyć nową zawartość, taką jak tekst, obrazy, muzykę i kod. Czyni to poprzez uczenie się na podstawie istniejących danych, a następnie generowanie nowych danych, podobnych do danych szkoleniowych. Na przykład generatywny model sztucznej inteligencji można wytrenować na zbiorze danych zawierających przykłady tekstów reklam, a następnie wykorzystać do wygenerowania nowych, kreatywnych i skutecznych kopii reklam.

Podstawowa różnica polega na tym, że predykcyjna sztuczna inteligencja generuje przewidywania i prognozy, podczas gdy generatywna sztuczna inteligencja generuje nowe treści. Oto kilka przykładów z różnych dziedzin:

• Przetwarzanie języka naturalnego (NLP): Predykcyjne modele NLP mogą kategoryzować tekst na predefiniowane klasy (np. spam lub nie spam), podczas gdy generatywne modele NLP mogą tworzyć nowy tekst na podstawie danego podpowiedzi (np. postu w mediach społecznościowych lub opisu produktu).
• Przetwarzanie obrazu: Predykcyjne modele przetwarzania obrazu, takie jak splotowe sieci neuronowe (CNN), mogą klasyfikować obrazy według wcześniej zdefiniowanych etykiet (np. identyfikować różne produkty na półce w sklepie spożywczym). Z drugiej strony modele generatywne, takie jak modele dyfuzyjne, mogą tworzyć nowe obrazy, których nie ma w danych szkoleniowych (np. modele wirtualne do kampanii reklamowych).
• Odkrycie narkotyków: Modele predykcyjne odkrywania leków pozwalają przewidzieć, czy nowy związek będzie prawdopodobnie toksyczny lub czy będzie miał potencjał jako nowy lek. Modele generatywnego odkrywania leków mogą tworzyć nowe struktury molekularne o pożądanych właściwościach, takich jak wyższa skuteczność lub niższa toksyczność.

Różne algorytmy uczenia maszynowego napędzające te dwa typy sztucznej inteligencji mają określone mocne i słabe strony, które należy poznać, aby wybrać odpowiednie podejście do potrzeb biznesowych.

Jeśli te szczegółowe treści edukacyjne są dla Ciebie przydatne, zapisz się na naszą listę mailingową AI zostać powiadomionym, gdy wydamy nowy materiał. 

Jak działają algorytmy predykcyjne i generatywne AI

Przewidywalna sztuczna inteligencja to rodzaj sztucznej inteligencji, który wykorzystuje dane historyczne do przewidywania przyszłych wydarzeń lub wyników. Zwykle opiera się na uczeniu nadzorowanym, które jest rodzajem uczenia maszynowego wymagającym oznakowanych danych. Dane oznaczone etykietą to dane, które zostały opatrzone adnotacjami poprawnych par lub serii wejściowych i wyjściowych. Model uczy się matematycznej zależności między danymi wejściowymi a danymi wyjściowymi, a następnie wykorzystuje tę wiedzę do przewidywania nowych danych.

Algorytmy predykcyjne AI można wykorzystać do przewidywania szerokiego zakresu zmiennych, w tym zmiennych ciągłych (np. wielkości sprzedaży) i zmiennych binarnych (np. tego, czy klient odejdzie). Mogą opierać się na podstawowych modelach uczenia maszynowego, takich jak regresja liniowa, regresja logistyczna, drzewa decyzyjne i lasy losowe. W niektórych przypadkach algorytmy głębokiego uczenia się i uczenie się przez wzmacnianie wykazują wyjątkową wydajność w przypadku predykcyjnych zadań AI dzięki ich zdolności do uczenia się złożonych wzorców w danych. Dzięki temu algorytmy te dobrze nadają się do zadań takich jak przewidywanie zachowań klientów, wykrywanie oszustw czy prognozowanie wyników leczenia pacjentów.

Załóżmy, że podmiot świadczący opiekę zdrowotną chce zastosować predykcyjną sztuczną inteligencję do identyfikacji pacjentów zagrożonych chorobami serca. Mogą wykorzystywać dane historyczne dotyczące poprzednich pacjentów, aby sprawdzić, jak różne cechy, takie jak dane demograficzne pacjentów, stan zdrowia i metody leczenia, są powiązane z chorobami serca. Modele uczenia maszynowego potrafią wykryć nieoczekiwane wzorce i zapewnić dość dokładne prognozy dotyczące tego, którzy pacjenci są bardziej podatni na rozwój chorób serca. Świadczeniodawcy mogą następnie wykorzystać te przewidywania do opracowania spersonalizowanych planów profilaktyki.

W przeciwieństwie do predykcyjnej sztucznej inteligencji, generatywna sztuczna inteligencja modele są zazwyczaj szkolone przy użyciu algorytmów uczenia się bez nadzoru lub częściowo nadzorowanego. Oznacza to, że nie wymagają dużych ilości oznaczonych danych. Algorytmy uczenia się bez nadzoru uczą się na danych nieoznaczonych, podczas gdy algorytmy uczenia się z częściowym nadzorowaniem uczą się na podstawie kombinacji danych nieoznaczonych i niewielkiej ilości danych oznaczonych.

Zasadniczo większość obecnych generatywnych modeli sztucznej inteligencji buduje się poprzez maskowanie części danych szkoleniowych, a następnie uczenie modelu w celu odzyskania zamaskowanych danych.

Na przykład duże modele językowe (LLM) są szkolone poprzez losowe zastępowanie niektórych tokenów w danych szkoleniowych specjalnym tokenem, takim jak [MASK]. Następnie model uczy się przewidywać zamaskowane tokeny na podstawie kontekstu otaczających słów.

Innym powszechnym typem generatywnego modelu sztucznej inteligencji są modele dyfuzyjne do generowania i edycji obrazów i wideo. Modele te są budowane poprzez dodanie szumu do obrazu, a następnie uczenie sieci neuronowej usuwania szumu.

Zarówno modele LLM, jak i modele dyfuzyjne mogą osiągnąć wyjątkową wydajność, jeśli są szkolone na wystarczająco dużych ilościach nieoznaczonych danych. Jednak aby poprawić wyniki w konkretnych przypadkach użycia, programiści często dostrajają modele generatywne na małych ilościach oznaczonych etykietami danych. Integracja informacji zwrotnej od ludzi poprzez uczenie się przez wzmacnianie może jeszcze bardziej poprawić wydajność modelu poprzez zmniejszenie liczby kontradyktoryjnych reakcji.

Marketing to jeden z pierwszych obszarów biznesowych, który skorzysta z generatywnej sztucznej inteligencji. Na przykład agencja marketingowa może użyć generatywnego modelu sztucznej inteligencji do generowania kreatywnych treści, takich jak posty na blogu, artykuły i posty w mediach społecznościowych. Po pierwsze, mogą wybrać wstępnie przeszkolony LLM, który wykazuje akceptowalną wydajność dla ich przypadku użycia. Następnie mogą dopracować model na podstawie zbioru danych dotyczących istniejących treści od klientów agencji. Po przeszkoleniu model można wykorzystać do generowania nowych treści dostosowanych do potrzeb klientów agencji.

Mocne i słabe strony

Jeśli chodzi o predykcyjna sztuczna inteligencja, tu są kluczowe korzyści korzystania z tej technologii:

• Wysoka dokładność: Predykcyjne modele sztucznej inteligencji można wytrenować, aby osiągnąć bardzo wysoką dokładność w przypadku wielu zadań, takich jak rekomendowanie produktów, wykrywanie oszustw i ocena ryzyka.
• Automatyzacja: Predykcyjna sztuczna inteligencja może zautomatyzować wiele zadań i pozwolić pracownikom skupić się na bardziej strategicznej i kreatywnej pracy.

Jednak ten typ sztucznej inteligencji ma swoje wyzwania, takie jak na przykład:

• Wymóg dotyczący danych oznakowanych: Predykcyjne modele sztucznej inteligencji wymagają oznakowanych danych, których gromadzenie może być kosztowne i czasochłonne.
• Wysoka poprzeczka sukcesu: Predykcyjne aplikacje AI muszą być bardzo dokładne, aby odnieść sukces. Może to być trudne do osiągnięcia, szczególnie w przypadku złożonych zadań.
• Konserwacja modelu: Predykcyjne modele sztucznej inteligencji należy regularnie szkolić na nowych danych, aby zachować ich dokładność. Może to stanowić wyzwanie dla firm o ograniczonych zasobach.

generatywna sztuczna inteligencja algorytmy mają swoje własne silne strony zwrotnica:

• Zwiększona produktywność i wydajność: Generatywna sztuczna inteligencja może znacznie przyspieszyć proces tworzenia treści, pisania kodu, tworzenia obrazu i projektowania. Może to zaoszczędzić przedsiębiorstwom znaczną ilość czasu i pieniędzy.
• Kreatywność: Generatywna sztuczna inteligencja może generować nowe i innowacyjne pomysły, o których ludzie mogli nie pomyśleć. Może to pomóc przedsiębiorstwom w opracowywaniu nowych produktów i usług oraz ulepszaniu istniejących produktów i usług.

Jednak jako bardzo nowa technologia ma wiele wyzwania wziąć pod uwagę m.in.:

• Brak niezawodności: Aplikacje generujące sztuczną inteligencję są zwykle wysoce zawodne. Mogą generować fałszywe lub wprowadzające w błąd informacje i zazwyczaj wymagają obecności człowieka w pętli dla wszelkich aplikacji skierowanych do klienta.
• Poleganie na wstępnie wyszkolonych modelach: Firmy zazwyczaj muszą polegać na utworzonych zewnętrznie, wstępnie przeszkolonych modelach na potrzeby generatywnych aplikacji AI. Może to ograniczyć ich kontrolę nad modelem i jego wynikami.
• Problematyka praw autorskich i własności intelektualnej: Istnieją obawy dotyczące praw autorskich i własności intelektualnej związane ze stosowaniem generatywnych modeli sztucznej inteligencji. Na przykład nie jest jasne, kto jest właścicielem praw autorskich do treści generowanych przez generatywny model sztucznej inteligencji wyszkolony na danych chronionych prawem autorskim.

Te mocne i słabe strony w dużej mierze determinują kluczowe obszary zastosowań generatywnej i predykcyjnej sztucznej inteligencji. Przyjrzyjmy się bliżej.

Aplikacje w świecie rzeczywistym

Obszary zastosowania predykcyjna sztuczna inteligencja charakteryzują się zdolnością do tworzenia bardzo dokładnych prognoz, które pozwalają na pełną automatyzację niektórych zadań. Jednocześnie są to również obszary, w których możliwe jest uzyskanie wystarczającej ilości oznakowanych danych do wytrenowania modelu AI. Oto kilka przykładów predykcyjnych zastosowań sztucznej inteligencji:

• Systemy rekomendacji produktów: Predykcyjna sztuczna inteligencja może służyć do polecania produktów klientom na podstawie ich historii zakupów i zachowań podczas przeglądania.
• Systemy wykrywania oszustw: Predykcyjna sztuczna inteligencja może pomóc w identyfikacji nieuczciwych transakcji i działań.
• Systemy oceny ryzyka: Predykcyjne modele sztucznej inteligencji pozwalają firmom oceniać ryzyko takich zdarzeń, jak niespłacanie kredytów, roszczenia ubezpieczeniowe i odpływ klientów.
• Systemy prognozowania popytu: Dokładnie prognozując popyt na produkty i usługi, predykcyjna sztuczna inteligencja pomaga firmom planować poziomy produkcji i zapasów oraz opracowywać kampanie marketingowe.
• Predictive Maintenance Systems: Sztuczną inteligencję można wykorzystać do przewidywania, kiedy maszyny i sprzęt prawdopodobnie ulegną awarii, pomagając w ten sposób firmom zapobiegać kosztownym przestojom i wydłużać żywotność ich aktywów.

W przeciwieństwie do predykcyjnej sztucznej inteligencji, generatywna sztuczna inteligencja nie wymaga od nas uzyskania najbardziej optymalnej wydajności. Automatycznie generowane wyniki, które są „wystarczająco dobre”, mogą nadal pomóc firmom zwiększyć produktywność i efektywność, dzięki czemu warto wdrażać generatywne rozwiązania AI. Należy jednak pamiętać, że aplikacje generatywnej sztucznej inteligencji nie są niezawodne i podczas ich wdrażania mogą generować fałszywe informacje lub nieoczekiwane wyniki.

Biorąc pod uwagę te ograniczenia, generatywna sztuczna inteligencja najlepiej nadaje się do zastosowań eksperymentalnych, w których poprawność nie jest istotna (takich jak na przykład chatboty AI) lub do zastosowań, w których uczestniczy człowiek, w których ludzie przeglądają i edytują wszystkie wyniki modelu przed opublikowaniem, wysłaniem, lub ich wykonanie.

Oto kilka przykładów generatywnych zastosowań sztucznej inteligencji:

• Tworzenie treści: Modele generatywne AI mogą przyspieszyć generowanie postów na blogach, opisów produktów i reklam w mediach społecznościowych. Na przykład autorzy mogą dostarczyć szczegółowe instrukcje dotyczące tworzenia treści, a następnie przejrzeć i edytować wynik.
• Generowanie obrazu: Generatywnej sztucznej inteligencji można używać do generowania realistycznych obrazów i filmów w projektowaniu produktów, marketingu i rozrywce. Projektanci mogą następnie przeglądać, edytować i porządkować automatycznie wygenerowaną treść wizualną, zamiast tworzyć ją od zera.
• Generowanie kodu: Modele generatywnej sztucznej inteligencji można używać do pisania kodu dla aplikacji lub sugerowania programistom zmian w kodzie. Programiści mogą następnie przeglądać i edytować kod przed jego wykonaniem.
• Odkrycie narkotyków: Generatywna sztuczna inteligencja może przyspieszyć opracowywanie leków poprzez identyfikację nowych kandydatów na leki i przewidywanie ich właściwości, podczas gdy ludzie zapewniają kontrolę jakości i oceniają modele leków generowane przez sztuczną inteligencję.

Predykcyjna sztuczna inteligencja nadal dominuje na rynku sztucznej inteligencji o wysokiej wartości, ponieważ może automatyzować procesy z dużą dokładnością, eliminując potrzebę nadzoru człowieka. Z kolei generatywna sztuczna inteligencja to nowsza i szybko rozwijająca się dziedzina, która może zrewolucjonizować wiele aplikacji biznesowych. Czas pokaże, czy generatywna sztuczna inteligencja stanie się głównym czynnikiem zwiększającym produktywność porównywalnym z predykcyjną sztuczną inteligencją, ale jej potencjał jest niezaprzeczalny.

Podoba ci się ten artykuł? Zarejestruj się, aby otrzymywać więcej aktualizacji badań AI.

Damy Ci znać, gdy wydamy więcej artykułów podsumowujących takich jak ten.

Związane z

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.topbots.com/generative-vs-predictive-ai/