З тих пір штучний інтелект (AI) перейшов від абстрактної концепції або теорії до реального практичного використання. З появою таких інструментів штучного інтелекту, як ChatGPT, Bard та інших рішень штучного інтелекту, все більше людей прагнуть отримати знання про штучний інтелект і про те, як його використовувати для покращення своєї роботи.
Штучний інтелект дедалі частіше використовується як окремими особами, так і організаціями в різних сферах, включаючи дослідження та аналіз, розробки та інші сфери роботи; очікується щорічно темп зростання на 37,3% між 2023 і 2030 роками.
Загалом ШІ можна розділити на три категорії:
- Потужний штучний інтелект: штучний інтелект, який може самостійно вигадувати нові світові проблеми, називають сильним штучним інтелектом. Такий штучний інтелект може вивчати та застосовувати знання в нових випадках.
- Слабкий ШІ: цей вид ШІ вже має наперед визначений набір інструкцій для вирішення заданих проблем або завдань. Вони в основному не можуть працювати поза межами цієї сфери і можуть бути класифіковані як спеціалізований ШІ; прикладами цього є безпілотні автомобілі та цифрові голосові помічники, такі як Siri та Alexa.
- Супер ШІ: цей ШІ все ще гіпотетичний. Його можливості перевищуватимуть людський інтелект, і він зможе вирішувати складні проблеми, які не розв’язує людина.
ШІ має багато функцій, і деякі з поширених типів функціональних можливостей ШІ є інтелектуальним і генеративним ШІ.
У цій статті ми розглянемо ці дві концепції, щоб допомогти вам зрозуміти, як вони працюють і чому вони важливі.
Що таке Predictive AI?
Прогнозний штучний інтелект – це штучний інтелект, який збирає й аналізує дані, щоб передбачити майбутні події. Передбачуваний штучний інтелект має на меті зрозуміти закономірності в даних і робити обґрунтовані прогнози. Він використовується в різних галузях, як-от фінанси, для обґрунтованого фінансового обговорення можливих очікуваних прибутків і збитків на основі записів, в охороні здоров’я, щоб визначити, чи стан здоров’я людини схиляється до хвороби, а також його можна помітити під час виявлення шахрайства.
Як працює Predictive AI?
Щоб підприємства могли адаптуватися до останніх тенденцій і ринкових умов, щоб зберегти перевагу над конкурентами, їм потрібно використовувати історичні дані, засновані на попередніх тенденціях і подіях, щоб прогнозувати можливі майбутні події. Це дає організаціям перевагу планувати наперед певні події, щоб забезпечити максимальне використання кожної ринкової ситуації.
Входить інтелектуальний інтелект. Він використовує алгоритми машинного навчання для аналізу історичних даних і прогнозування майбутнього. Ці алгоритми визначають закономірності та зв’язки між даними, щоб допомогти компаніям приймати зважені та швидкі рішення. Етапи підготовки цього алгоритму включають наступне:
- Збір і систематизація даних: цей крок стосується збору даних, які потрібно проаналізувати. Переконайтеся, що отримані дані відповідають завданню.
- Попередня обробка: необроблені дані самі по собі не мають великої цінності. Важливо, щоб ці дані були відфільтровані, а аномалії або помилки були видалені, щоб забезпечити передачу в модель лише правильно відформатованих записів.
- Вибір функцій і алгоритму: правильний вибір алгоритму або моделі є важливим для прогнозування ШІ. Результат може бути точним лише до рівня точності алгоритму. Після вибору правильного алгоритму для досягнення бажаних результатів важливо навчити його виявляти певні функції.
- Оцінка моделі: після успішного процесу алгоритму оцінка результату на основі визначеного контрольного показника є важливою для зважування точності отриманих результатів.
Точність прогнозу залежить виключно від якості та відповідності каналу даних для алгоритму та рівня складності алгоритму машинного навчання. Людський експерт, залучений до цього процесу, також відіграє важливу роль.
Переваги Predictive AI
Конкурентні переваги
Однією з помітних переваг інтелектуального інтелекту з прогнозуванням для бізнесу є його здатність надавати адекватні прогнозні дані, щоб компанії могли планувати наперед і підтримувати конкурентні переваги над конкурентами. Адекватний прогноз майбутніх подій допомагає компаніям планувати та максимізувати кожну можливість.
Прийняття рішень
Прогнозний ШІ допомагає прискорити процес прийняття рішень. У бізнесі дуже важлива підтримка даних для кожного прийнятого рішення. За допомогою інтелектуального інтелекту з прогнозуванням компанії можуть аналізувати дані та симулювати різні сценарії, щоб допомогти їм прийняти правильне рішення з наявною інформацією.
Підвищення ефективності
Важливим аспектом штучного інтелекту є сприяння збільшенню та прискоренню виконання завдань, які потребують високого рівня точності. Завдяки наявності відповідних даних і високій точності прогнозу, інтелектуальний штучний інтелект допомагає зменшити кількість повторюваних завдань і виконує це з високою точністю без помилок. Це допомагає підвищити ефективність як окремих осіб, так і підприємств.
Обмеження передбачуваного ШІ
Обмеження даних
Predictive AI реалізує лише набір даних для свого аналізу та прогнозів. Отже, воно має стільки знань, скільки йому дано. Це може бути дуже катастрофічним у критичних умовах, коли важливі дані та параметри не є факторами в даному наборі даних, і може призвести до хибних передбачень/прогнозів.
Передбачуваність природи
Не все в природі має закономірності; певні речі відбуваються за різними моделями протягом тривалого періоду в умовах, коли для прогнозування таких подій використовується інтелектуальний інтелект. Це створить хибну модель, яка призведе до результату, який неможливо підтвердити.
Короткий проліт
Через те, що інтелектуальний інтелект для прогнозування покладається виключно на дані для постійного прогнозування, попередній прогноз може мати короткий термін життя, особливо в умовах, коли дані генеруються у швидкому темпі. Отже, буде необхідно проводити аналіз і постійно оновлювати модель.
Застосування інтелектуального інтелекту з прогнозуванням
Фінансовий сервіс
Прогностичний штучний інтелект відіграє важливу роль у ранньому виявленні фінансового шахрайства, виявляючи аномалії в даних. Він також може використовуватися компаніями для збору та аналізу широкого діапазону фінансових даних для покращення фінансового прогнозування.
Маркетинг
Дані необхідні для розуміння будь-якої ринкової тенденції та правильного вибору маркетингового каналу, який найкраще працює та приносить більше активності. За допомогою інтелектуального інтелекту з прогнозуванням маркетингові записи можна аналізувати та представляти таким чином, щоб допомогти маркетинговим стратегам створювати кампанії, які принесуть результати.
Прогнозування погоди
Прогнозування можливої погоди з часом стало більш точним за допомогою інтелектуального інтелекту. Такі галузі, як авіація, залежать від погодних умов. Це допомогло підвищити ефективність роботи та зменшити ризики.
Що таке Generative AI?
Генеративний штучний інтелект – це тип штучного інтелекту, який використовується для створення підказок на основі вмісту. Цей тип штучного інтелекту використовує комбінацію алгоритмів машинного та глибокого навчання, щоб створювати дещо новий вміст. Generative AI проходить серію подачі набору даних, аналізу та виведення результатів. Цей процес виглядає наступним чином:
- Збір і підготовка даних
- Вибір та ініціалізація архітектури моделі
- Модельне навчання
- Оцінка та розгортання
На відміну від інтелектуального штучного інтелекту, який використовується для аналізу даних і прогнозування, генеративний штучний інтелект вивчає наявні дані та генерує нові дані на основі своїх знань.
Як працює Generative AI?
Generative AI використовує різні моделі навчання, такі як неконтрольоване та напівконтрольоване навчання для навчання моделей, що полегшує передачу широкого обсягу даних у моделі для навчання. Генеративний штучний інтелект аналізує ці різні набори даних, з’ясовує шаблони в наданих даних і використовує вивчені шаблони для створення нових і реалістичних даних.
Generative AI має кілька моделей, кожна зі своїми варіантами використання та можливостями. Найбільш поширена модель:
#1. Генеративні змагальні мережі (GAN)
Генеративні змагальні мережі (GAN) є одним із підходів до неконтрольованого навчання в машинному навчанні. GAN складаються з двох моделей (модель генератора та модель дискримінатора), які конкурують одна з одною шляхом виявлення та вивчення шаблонів у вхідних даних.
Дві моделі працюють одночасно: одна намагається обдурити іншу фальшивими даними, а інша гарантує, що її не обдурять шляхом виявлення оригіналу.
Як випливає з назви, генеративний означає генерування, а змагальний означає навчання моделі шляхом порівняння протилежних даних. GAN можна застосовувати в різних областях, таких як синтез зображень, генерація зображення в текст або генерація тексту в зображення тощо.
#2. Варіаційні автокодери (VAE)
Варіаційні автокодери (VAE) — це генеративна модель на основі автокодера. Ці автокодери складаються з двох мереж: мережі кодера та мережі декодера.
Кодер приймає вхідний зразок і перетворює інформацію у вектор, потім декодер бере вектори та перетворює їх назад у вихідний. Вектор служить представленням вхідних вибіркових даних, які зрозумілі моделлю.
Візьмемо, наприклад, навчити генеративну модель виявляти собаку. Ми подамо в автокодер зразки зображень собак, а потім кодер візьме зразок і перетворить різні дані у вектори, щоб служити представленням зображення, а потім перетворить дані назад у зображення. Важливо знати, що автокодер не може генерувати дані самостійно.
Ось тут і починає грати варіаційний автокодер. VAE створює пул тих самих даних вибірки, і на основі цих даних, які були закодовані у подібний векторний шаблон, декодер може взяти вектор і трохи відкоригувати певні значення, щоб створити іншу та реалістичну вибірку.
#3. Дифузійна модель
Дифузійна модель є генеративною моделлю, яка руйнує вибіркові дані шляхом додавання послідовного шуму Гауса. Потім моделі вчаться відновлювати дані, видаляючи шум із зразкових даних. Модель дифузії широко використовується для генерації зображень; це підкреслююча технологія таких послуг, як DALL-E, яка використовується для створення зображень.
Вимірювання продуктивності – Generative AI
Для таких технологій, як генеративний штучний інтелект, важливо мати коефіцієнт вимірювання продуктивності, щоб зважити успіх даної моделі та результату. Деякі з ключових вимог, які слід зазначити, включають
Точність і якість
Неодмінна якість моделі – це якісний результат. Наприклад, модель генерації тексту в зображення, яка генерує погане зображення, вже не відповідає меті моделі. Вихідні дані моделі повинні бути дуже схожими на реальні дані.
швидкість
Час важливий. Час, необхідний для навчання моделі та необхідний моделі для виведення реалістичних результатів, є ключовим фактором продуктивності. Припустімо, що модель не може виробити результат за рекордний час порівняно з результатом людини. Тоді переваг у моделі мало. Отже, для отримання якісного результату часова складність моделі повинна бути дуже низькою.
Необхідна кількість коригувань
Окрім швидкості, для визначення продуктивності моделі також важлива кількість тонкого налаштування, необхідного перед отриманням результату. Якщо розробник вимагає багато зусиль, щоб створити бажане очікування клієнта, це означає, що модель не готова до використання в реальному світі.
Переваги Generative AI
Є кілька переваг використання генеративного ШІ; у цій добірці ми розглянемо деякі з переваг.
Підвищена ефективність
Автоматизація завдань може бути можлива за допомогою ШІ. Генеративний ШІ може створювати контент швидше, ніж люди. Створення контенту стає швидшим і легшим. Ця допомога підвищує продуктивність команд, допомагаючи їм виконувати більше завдань за обмежений час.
Економний
Завдяки технології штучного інтелекту, як-от генеративному штучному інтелекту, підприємства можуть заощаджувати гроші, автоматизуючи деякі повторювані завдання, а отже, зменшуючи потребу в ручній праці. Це також допомагає компаніям із вартістю найму творця контенту для створення зображень, аудіо чи відео.
Підвищення креативності
Генеративний штучний інтелект можна використовувати для створення естетично привабливого вмісту. Генеративні моделі штучного інтелекту були навчені різними даними, і їм легше генерувати творчий контент порівняно з людською працею.
Покращене прийняття рішень
Процес прийняття рішень може бути швидшим за допомогою генеративного ШІ; Підприємства можуть використовувати генеративний штучний інтелект для створення даних, які можуть допомогти їм пришвидшити процес прийняття рішень, даючи підприємствам додаткову перевагу, щоб охопити своїх клієнтів і покращити клієнтський досвід.
Недоліки Generative AI
Етичні проблеми
Використання генеративного штучного інтелекту може викликати занепокоєння щодо права власності на створений контент. Є також занепокоєння щодо створення невідповідного або упередженого контенту. Оскільки ці моделі обмежені лише обсягом наданих даних, це може призвести до серйозних проблем.
Залежить від даних навчання
Генеративні моделі ШІ не мають власного розуму. Отже, ці моделі обмежені лише наданими даними; в умовах, коли набір даних, який використовується під час навчання цієї моделі, є неточним або недостатнім, це може призвести до упередженого вмісту або результатів, схильних до помилок.
Зловживання та дезінформація
Останнім часом із розвитком нових інструментів, які використовують генеративні можливості штучного інтелекту, зростає кількість підроблених зображень популярних персонажів або випущених підроблених пісень, згенерованих за допомогою штучного інтелекту. Generative AI може бути використаний для створення цього підробленого контенту та експлуатації людей.
Застосування Generative AI
Генерація та інтерпретація коду
Генеративний штучний інтелект відіграв велику роль у цьому аспекті. За допомогою таких інструментів, як ChatGPT, розробники можуть тестувати свої коди, вставляти підказки про помилки від розробки та отримати глибоке розуміння помилки та можливих рішень. Розробники також можуть надати інструкції та отримати зразок коду для впровадження.
Чат-боти/віртуальні агенти
У сучасному діловому світі запити з обслуговування клієнтів здебільшого обробляються за допомогою чат-ботів, на відміну від раніше, коли залучалися люди. За допомогою генеративного штучного інтелекту ботів можна навчити обробляти запити клієнтів і обробляти рішення без залучення людей.
Генерація контенту
Генерувати реалістичний вміст, музику, відео, зображення тощо можна за допомогою генеративного штучного інтелекту, щоб створювати реалістичні результати на основі заданого шаблону зразків, що робить процес створення нового вмісту простішим і швидшим.
Прогнозний ШІ проти Генеративного ШІ
Generative AI використовується для створення нового контенту, використовуючи глибоке та машинне навчання для створення контенту. Він використовується для створення такого вмісту, як зображення, музика, текст тощо.
Для порівняння, інтелектуальний інтелект з прогнозуванням зосереджений на аналізі даних і прогнозуванні майбутнього на основі історичних даних. Передбачуваний штучний інтелект використовує алгоритми та машинне навчання для аналізу цих даних і виявлення закономірностей для використання для можливих майбутніх прогнозів.
І генеративний, і прогнозуючий ШІ використовують машинне навчання, але те, як вони дають результати, відрізняється. Поки один створює дані, інший моделює результати. Таким чином, генеративний ШІ широко використовується в галузях, які передбачають створення контенту, таких як музика, мода та мистецтво.
Навпаки, інтелектуальний інтелект з прогнозуванням використовується в галузях, де в основному проводиться аналіз даних, наприклад у фінансах, маркетингу, дослідженнях і охороні здоров’я.
Висновок
З появою інновацій у сфері штучного інтелекту ми очікуємо, що інтелектуальний інтелект із прогнозуванням і генеративний штучний інтелект покращиться у зменшенні ризику використання цих технологій і покращенні можливостей. Ми побачимо, що розрив між прогнозуючими та генеративними алгоритмами штучного інтелекту скорочується з подальшим розвитком, дозволяючи моделям легко перемикатися між алгоритмами в будь-який момент часу та отримувати найкращі результати.
Ви також можете прочитати, як генеративний пошук ШІ змінює пошукові системи.