З часу появи концепція штучного інтелекту (ШІ) еволюціонувала від теоретичних роздумів до реального, практичного застосування. З виникненням інструментів на базі ШІ, таких як ChatGPT, Bard та інших, зростає прагнення людей розібратися в можливостях ШІ та навчитися його використовувати для оптимізації робочих процесів.
Штучний інтелект дедалі ширше застосовується як окремими користувачами, так і організаціями у різноманітних сферах, від наукових досліджень до розробки продуктів і багатьох інших галузей. Згідно з прогнозами, щорічний темп зростання цього ринку складатиме 37,3% у період з 2023 по 2030 рік.
Загалом, ШІ можна класифікувати на три основні категорії:
- Сильний ШІ: Штучний інтелект, здатний самостійно формулювати нові завдання і проблеми, називається сильним. Такий ШІ може навчатися і застосовувати набуті знання у нових, непередбачених ситуаціях.
- Слабкий ШІ: Цей тип ШІ оперує чітко визначеним набором інструкцій для виконання конкретних задач. Його можливості обмежені цим набором і зазвичай він класифікується як спеціалізований ШІ. Прикладами є безпілотні автомобілі або голосові помічники, такі як Siri чи Alexa.
- Супер ШІ: Цей тип ШІ є поки що гіпотетичним. Його інтелектуальні можливості мають перевершувати людський інтелект, дозволяючи йому вирішувати надскладні завдання, не під силу людині.
ШІ має широкий спектр застосувань. Серед найпоширеніших типів функціональності ШІ можна виділити інтелектуальний (передбачувальний) та генеративний ШІ.
У цій статті ми детально розглянемо ці два поняття, щоб допомогти вам розібратися у їхній роботі та значенні.
Що таке інтелектуальний (передбачувальний) ШІ?
Інтелектуальний, або передбачувальний ШІ – це вид штучного інтелекту, який збирає та аналізує дані з метою прогнозування майбутніх подій. Його головна мета – виявити закономірності в даних та робити на їх основі обґрунтовані прогнози. Він застосовується у різних сферах: у фінансах для аналізу можливих прибутків і збитків на основі історичних даних, в охороні здоров’я для виявлення схильності до захворювань, а також для боротьби з шахрайством.
Як працює інтелектуальний ШІ?
Щоб залишатися конкурентоспроможними, компанії повинні вміти адаптуватися до мінливих ринкових умов. Для цього вони аналізують історичні дані, виявляють тенденції та прогнозують майбутні події. Це дає їм можливість планувати наперед та максимально використовувати кожну ринкову можливість.
У цьому процесі велика роль відводиться інтелектуальному ШІ. Він використовує алгоритми машинного навчання для аналізу історичних даних та прогнозування майбутнього. Алгоритми виявляють закономірності та зв’язки між даними, допомагаючи компаніям приймати обґрунтовані та швидкі рішення. Процес підготовки цих алгоритмів включає наступні етапи:
- Збір та систематизація даних: На цьому етапі збираються дані, необхідні для аналізу. Важливо переконатися, що отримані дані релевантні для поставленої задачі.
- Попередня обробка: Необроблені дані самі по собі не несуть великої цінності. Необхідно відфільтрувати дані, видалити аномалії та помилки, щоб у модель потрапляли лише правильно відформатовані записи.
- Вибір функцій та алгоритму: Правильний вибір алгоритму або моделі має вирішальне значення для точності прогнозу. Точність результату залежить від точності алгоритму. Після вибору алгоритму необхідно навчити його виявляти певні ознаки для досягнення бажаних результатів.
- Оцінка моделі: Після успішної обробки даних важливо оцінити результат на основі визначеного критерію, щоб зрозуміти точність отриманих результатів.
Точність прогнозу залежить від якості вхідних даних для алгоритму, складності алгоритму машинного навчання, а також від експертизи фахівця, залученого до цього процесу.
Переваги інтелектуального ШІ
Конкурентні переваги
Однією з основних переваг інтелектуального ШІ для бізнесу є здатність надавати точні прогнози, що дозволяє компаніям планувати наперед та залишатися конкурентоспроможними. Завдяки точному прогнозу, компанії можуть максимально використовувати будь-яку ринкову можливість.
Прийняття рішень
Інтелектуальний ШІ допомагає прискорити процес прийняття рішень. У бізнесі важливе значення має підтримка кожного рішення даними. За допомогою інтелектуального ШІ компанії можуть аналізувати дані та моделювати різні сценарії для прийняття правильних рішень на основі наявної інформації.
Підвищення ефективності
Важливою перевагою ШІ є здатність прискорювати та автоматизувати виконання завдань, які потребують високої точності. Інтелектуальний ШІ, використовуючи відповідні дані та точні прогнози, допомагає зменшити кількість повторюваних завдань і виконує їх з високою точністю, без помилок, підвищуючи тим самим ефективність як окремих осіб, так і цілих підприємств.
Обмеження інтелектуального ШІ
Обмеження даних
Інтелектуальний ШІ працює лише з тим набором даних, який йому надано для аналізу та прогнозування. Отже, його можливості обмежені обсягом доступної інформації. Це може бути критично в ситуаціях, коли важливі дані не включені в набір, що може призвести до помилкових прогнозів.
Передбачуваність природи
Не все в природі має закономірності. Деякі явища відбуваються за різними моделями протягом тривалого часу, і в таких випадках інтелектуальний ШІ може створити хибну модель, яка призведе до непідтвердженого результату.
Короткий термін придатності
Оскільки інтелектуальний ШІ покладається виключно на дані для постійного прогнозування, попередній прогноз може мати короткий термін дії, особливо в умовах швидкого генерування даних. Тому необхідно постійно проводити аналіз та оновлювати модель.
Застосування інтелектуального ШІ
Фінансовий сектор
Інтелектуальний ШІ відіграє важливу роль у виявленні фінансових махінацій, виявляючи аномалії в даних. Також він використовується для збору та аналізу широкого спектру фінансових даних з метою покращення фінансового прогнозування.
Маркетинг
Дані необхідні для розуміння ринкових тенденцій та вибору найбільш ефективного маркетингового каналу. Інтелектуальний ШІ дозволяє аналізувати маркетингові дані для створення кампаній, які принесуть бажані результати.
Прогнозування погоди
За допомогою інтелектуального ШІ прогнозування погоди стає все точнішим. Такі галузі, як авіація, залежать від погодних умов, і це допомагає підвищити їх ефективність та зменшити ризики.
Що таке генеративний ШІ?
Генеративний ШІ – це тип штучного інтелекту, що використовується для створення нового контенту на основі наявних даних. Він використовує комбінацію алгоритмів машинного та глибокого навчання для генерування оригінального контенту. Процес роботи генеративного ШІ складається з наступних етапів:
- Збір та підготовка даних
- Вибір та ініціалізація архітектури моделі
- Навчання моделі
- Оцінка та розгортання
На відміну від інтелектуального ШІ, який аналізує дані та робить прогнози, генеративний ШІ вивчає наявні дані та генерує на їхній основі нові.
Як працює генеративний ШІ?
Генеративний ШІ використовує різні моделі навчання, такі як неконтрольоване та напівконтрольоване навчання, що дозволяє передавати великі обсяги даних для навчання моделей. Генеративний ШІ аналізує ці дані, виявляє закономірності та використовує їх для створення нового, реалістичного контенту.
Генеративний ШІ має кілька моделей, кожна зі своїми можливостями та сферами застосування. Найпоширеніші моделі:
#1. Генеративні змагальні мережі (GAN)
Генеративні змагальні мережі (GAN) – це один з підходів до неконтрольованого навчання у машинному навчанні. GAN складаються з двох моделей: генератора та дискримінатора, які конкурують між собою, виявляючи та вивчаючи закономірності у вхідних даних.
Дві моделі працюють одночасно: одна намагається обдурити іншу, створюючи фальшиві дані, а інша – виявляє підробки. Як випливає з назви, генеративний означає генерування, а змагальний – навчання моделі шляхом порівняння протилежних даних. GAN застосовуються у різних сферах, таких як синтез зображень, перетворення зображення у текст або навпаки.
#2. Варіаційні автокодери (VAE)
Варіаційні автокодери (VAE) – це генеративні моделі на основі автокодера. Автокодери складаються з двох мереж: кодера та декодера.
Кодер приймає вхідний зразок та перетворює інформацію у вектор, а декодер перетворює вектори назад у вихідний формат. Вектор служить представленням вхідних даних, зрозумілим моделі.
Наприклад, для навчання моделі розпізнавання собак, в автокодер подаються зображення собак. Кодер перетворює зображення у векторне представлення, а декодер перетворює вектор назад в зображення. Важливо зазначити, що автокодер не може генерувати дані самостійно.
Тут в гру вступає варіаційний автокодер. VAE створює пул схожих даних і на основі цих даних, закодованих у векторний шаблон, декодер може трохи коригувати значення для створення нових, реалістичних зразків.
#3. Дифузійна модель
Дифузійна модель – це генеративна модель, яка руйнує дані шляхом додавання послідовного шуму Гаусса. Потім модель навчається відновлювати дані, видаляючи шум. Дифузійні моделі широко використовуються для генерації зображень. Ця технологія лежить в основі таких сервісів, як DALL-E.
Вимірювання продуктивності генеративного ШІ
Для оцінки ефективності технологій генеративного ШІ необхідно вимірювати продуктивність моделі. Основні критерії:
Точність та якість
Якість результату є основним показником ефективності моделі. Наприклад, модель, що перетворює текст в зображення і створює погане зображення, не відповідає своєму призначенню. Результати роботи моделі мають бути максимально схожими на реальні дані.
Швидкість
Час має важливе значення. Час, необхідний для навчання моделі та для отримання реалістичного результату, є ключовим фактором продуктивності. Якщо модель не може видати результат за такий же час, як людина, то її переваги мінімальні. Тому для отримання якісного результату часова складність моделі має бути дуже низькою.
Кількість необхідних налаштувань
Окрім швидкості, важливим фактором продуктивності є кількість налаштувань, необхідних для отримання результату. Якщо розробнику потрібно докласти багато зусиль для отримання бажаного результату, це означає, що модель ще не готова до використання в реальних умовах.
Переваги генеративного ШІ
Генеративний ШІ має ряд переваг. Ось деякі з них:
Підвищення ефективності
ШІ допомагає автоматизувати завдання. Генеративний ШІ може створювати контент швидше, ніж людина. Це спрощує та пришвидшує процес створення контенту, підвищує продуктивність команд та дозволяє їм виконувати більше завдань за обмежений час.
Економічність
За допомогою генеративного ШІ підприємства можуть економити кошти, автоматизуючи повторювані завдання, і таким чином, зменшуючи потребу в ручній праці. Це також допомагає компаніям заощаджувати на наймі спеціалістів для створення зображень, аудіо або відео.
Підвищення креативності
Генеративний ШІ можна використовувати для створення естетично привабливого контенту. Генеративні моделі навчаються на різноманітних даних, що дає їм змогу створювати більш креативний контент, ніж це під силу людині.
Покращення прийняття рішень
Процес прийняття рішень може стати швидшим за допомогою генеративного ШІ. Підприємства можуть використовувати його для генерування даних, що допомагають прискорити прийняття рішень, покращити обслуговування клієнтів та їхній досвід.
Недоліки генеративного ШІ
Етичні питання
Використання генеративного ШІ може викликати занепокоєння щодо права власності на створений контент, а також щодо створення недоречного або упередженого контенту, оскільки моделі обмежені обсягом наявних даних.
Залежність від даних навчання
Генеративні моделі ШІ не мають власного розуму. Отже, вони обмежені наявними даними. Якщо дані для навчання є неточними або недостатніми, це може призвести до упереджених або помилкових результатів.
Зловживання та дезінформація
Останнім часом, з появою нових інструментів на базі генеративного ШІ, зростає кількість підроблених зображень або аудіозаписів відомих особистостей. Генеративний ШІ можна використовувати для створення цього підробленого контенту для маніпулювання людьми.
Застосування генеративного ШІ
Генерація та інтерпретація коду
Генеративний ШІ відіграє важливу роль у цій галузі. За допомогою таких інструментів, як ChatGPT, розробники можуть перевіряти коди, виявляти помилки та отримувати розуміння помилок і шляхів їх виправлення. Також можна отримувати зразки коду для впровадження.
Чат-боти/віртуальні агенти
У сучасному бізнес-середовищі запити клієнтів здебільшого обробляються за допомогою чат-ботів, на відміну від минулого, коли цим займалися люди. Генеративний ШІ допомагає навчити ботів обробляти запити та пропонувати рішення без втручання людини.
Генерація контенту
Генеративний ШІ дозволяє створювати реалістичний контент: музику, відео, зображення тощо, що спрощує та пришвидшує процес створення нового контенту.
Прогнозний ШІ проти генеративного ШІ
Генеративний ШІ використовується для створення нового контенту за допомогою глибокого та машинного навчання. Він застосовується для генерації зображень, музики, тексту тощо.
Інтелектуальний (передбачувальний) ШІ фокусується на аналізі даних та прогнозуванні майбутніх подій на основі історичних даних. Він використовує алгоритми машинного навчання для виявлення закономірностей та створення прогнозів.
Обидва типи ШІ використовують машинне навчання, але по-різному. Генеративний ШІ створює дані, а інтелектуальний – моделює результати. Генеративний ШІ широко застосовується у галузях, пов’язаних зі створенням контенту, таких як музика, мода та мистецтво.
Натомість, інтелектуальний ШІ використовується там, де потрібен аналіз даних, наприклад, у фінансах, маркетингу, дослідженнях та охороні здоров’я.
Висновок
По мірі розвитку інновацій у сфері штучного інтелекту, очікується, що як інтелектуальний, так і генеративний ШІ удосконалюватимуться, зменшуючи ризики їхнього використання та збільшуючи можливості. Розрив між цими двома типами ШІ скорочуватиметься, дозволяючи моделям легко перемикатися між алгоритмами для досягнення найкращих результатів.
Також ви можете прочитати про те, як генеративний пошук ШІ змінює пошукові системи.