Prediktív AI vs. Generatív AI: különbségek és alkalmazások

A mesterséges intelligencia (AI) azóta az absztrakt fogalomról vagy elméletről a tényleges gyakorlati használatba lépett. Az AI-eszközök, például a ChatGPT, a Bard és más AI-megoldások térnyerésével egyre többen keresnek ismereteket a mesterséges intelligenciáról és arról, hogyan hasznosítsák azt munkájuk javítása érdekében.

A mesterséges intelligenciát az egyének és a szervezetek egyaránt egyre többen használják különböző területeken, beleértve a kutatást és elemzést, a fejlesztést és más munkaterületeket; évi várható növekedési üteme 37,3% 2023 és 2030 között.

Általánosságban az AI három kategóriába sorolható:

  • Erős mesterséges intelligencia: A mesterséges intelligencia, amely önmagában is képes megoldást találni az új világproblémákra, erős mesterségesintelligencia. Ez a fajta mesterséges intelligencia képes tanulni és új esetekre alkalmazni a tudást.
  • Gyenge AI: Ez a fajta mesterséges intelligencia már rendelkezik előre meghatározott utasításkészlettel az adott problémák vagy feladatok megoldására. Alapvetően nem működhetnek e körön kívül, és a speciális mesterséges intelligencia kategóriába sorolhatók; példák erre az önvezető autók és a digitális hangasszisztensek, mint például a Siri és az Alexa.
  • Szuper AI: Ez a mesterséges intelligencia még mindig hipotetikus. Képessége felülmúlja az ember intelligenciáját, és képes lesz összetett, ember által meg nem oldható problémák megoldására.

A mesterséges intelligencia számos funkcióval rendelkezik, és a mesterséges intelligencia néhány gyakori típusa a prediktív és generatív AI.

Ez a cikk áttekinti ezt a két fogalmat, hogy segítsen megérteni, hogyan működnek és miért fontosak.

Mi az a prediktív AI?

A prediktív AI egy mesterséges intelligencia, amely adatokat gyűjt és elemzi a jövőbeli események előrejelzése érdekében. A prediktív AI célja, hogy megértse az adatok mintázatait, és megalapozott előrejelzéseket készítsen. Különböző iparágakban használják, például a pénzügyekben, hogy megalapozott pénzügyi megbeszéléseket folytassanak a lehetséges várható nyereségről és veszteségről nyilvántartások alapján, az egészségügyben pedig annak megállapítására, hogy egy személy egészségi állapota valamilyen betegség felé hajlik-e, és ez a csalások felderítésében is látható.

Hogyan működik a prediktív AI?

Ahhoz, hogy a vállalkozások igazodjanak a legújabb trendekhez és piaci feltételekhez, hogy megőrizzék előnyüket a versenytársakkal szemben, a korábbi trendeken és eseményeken alapuló múltbeli adatokat kell használniuk a lehetséges jövőbeni események előrejelzéséhez. Ez lehetőséget ad a szervezeteknek arra, hogy előre tervezzenek bizonyos eseményeket, hogy biztosítsák minden piaci körülmény maximális kihasználását.

Belép a prediktív AI-ba. Gépi tanulási algoritmusokat használ a történelmi adatok elemzésére és a jövő előrejelzésére. Ezek az algoritmusok azonosítják az adatok közötti mintákat és kapcsolatokat, hogy segítsenek a vállalkozásoknak megalapozott és gyors döntéseket hozni. Az algoritmus elkészítésének lépései a következők:

  • Adatgyűjtés és rendszerezés: Ez a lépés az elemzésre szoruló adatok összegyűjtésével foglalkozik. Annak biztosítása, hogy a forrásból származó adatok alkalmasak legyenek a feladatra.
  • Előfeldolgozás: A nyers adatok önmagukban csekély vagy egyáltalán nem rendelkeznek értékkel. Ezeknek az adatoknak a kiszűrése és a rendellenességek vagy hibák kiszűrése elengedhetetlen, hogy csak megfelelően formázott rekordok kerüljenek a modellbe.
  • Funkció- és algoritmusválasztás: A helyes algoritmus vagy modell kiválasztása elengedhetetlen a prediktív AI-hoz. Az eredmény csak az algoritmus pontossági szintjéig lehet pontos. A megfelelő algoritmus kiválasztása után a kívánt eredmények eléréséhez elengedhetetlen az észlelési jellemzőkre való betanítás.
  • Modellértékelés: Sikeres algoritmus-folyamat után az eredmény egy meghatározott benchmark alapján történő kiértékelése elengedhetetlen az adott eredmények pontosságának mérlegeléséhez.
  15 legjobb új és felkapott Udemy-tanfolyam 2022-ben

Az előrejelzés pontossága kizárólag az adatbevitel minőségétől és relevanciájától függ az algoritmus szempontjából, valamint a gépi tanulási algoritmus fejlettségi szintjétől. A folyamatban részt vevő humán szakértő is fontos szerepet játszik.

A prediktív AI előnyei

Versenyelőnyök

A prediktív mesterséges intelligencia egyik figyelemre méltó előnye a vállalkozások számára, hogy képes megfelelő előrejelzési adatokat szolgáltatni ahhoz, hogy a vállalatok előre tervezhessenek, és megőrizzék versenyelőnyeiket a versenytársaikkal szemben. A jövőbeli események megfelelő előrejelzése segít a vállalatoknak minden lehetőséget megtervezni és maximalizálni.

Döntéshozatal

A prediktív AI segít a döntéshozatali folyamat gyors követésében. Az üzleti életben minden meghozott döntéshez nagyon fontos az adattámogatás. A prediktív mesterséges intelligencia segítségével a vállalatok elemezhetik az adatokat és szimulálhatnak különböző forgatókönyveket, hogy a rendelkezésre álló információk alapján segítsenek a megfelelő döntés meghozatalában.

Növelje a hatékonyságot

A mesterséges intelligencia alapvető szempontja, hogy segítsen növelni és felgyorsítani a nagyfokú pontosságot igénylő feladatokat. A megfelelő adatok rendelkezésre állása és a nagy előrejelzési pontosság révén a prediktív AI segít csökkenteni az ismétlődő feladatok számát, és ezt nagy pontossággal, hibamentesen végzi. Ez hozzájárul az egyének és a vállalkozások hatékonyságának növeléséhez.

A prediktív AI korlátai

Adatkorlátozás

A prediktív AI kizárólag az adatkészletet valósítja meg elemzéseihez és előrejelzéseihez. Ennélfogva csak annyi tudása van, amennyi adott. Ez nagyon katasztrofális lehet olyan kritikus körülmények között, ahol a lényeges adatok és paraméterek nem tényezők az adott adatkészletben, és hamis előrejelzéseket/előrejelzéseket eredményezhet.

A természet kiszámíthatósága

A természetben nem mindennek van mintája; bizonyos dolgok különböző mintákban fordulnak elő hosszú időn keresztül, abban az állapotban, amikor prediktív AI-t használnak az ilyen események előrejelzésére. Hamis mintát hoz létre, amely olyan kimenethez vezet, amelyet nem lehet bizonyítani.

Rövid fesztáv

Tekintettel arra, hogy a prediktív mesterséges intelligencia kizárólag az adatokra támaszkodik az előrejelzések folyamatos adásához, az előző előrejelzés élettartama rövid lehet, különösen olyan körülmények között, amikor az adatok előállítása gyors ütemben történik. Ezért szükséges lesz egy elemzés futtatása és a modell folyamatos frissítése.

A prediktív AI alkalmazásai

Pénzügyi szolgáltatás

A prediktív mesterséges intelligencia szerepet játszik a pénzügyi csalások korai felismerésében azáltal, hogy érzékeli az adatok rendellenességeit. Vállalkozások is használhatják a pénzügyi adatok széles körének lekérésére és elemzésére a pénzügyi előrejelzések javítása érdekében.

Marketing

Az adatok elengedhetetlenek a piaci trendek megértéséhez és a legjobban működő és több tevékenységet eredményező marketingcsatorna megfelelő kiválasztásához. A prediktív mesterséges intelligencia segítségével a marketingrekordok elemezhetők és bemutathatók oly módon, hogy segítsenek a marketingstratégiáknak olyan kampányokat létrehozni, amelyek eredményeket hoznak.

Időjárás előrejelzés

A lehetséges időjárás előrejelzése idővel pontosabbá vált a prediktív AI segítségével. Az olyan iparágak, mint a légi közlekedés, az időjárási viszonyoktól függenek. Ez hozzájárult a működés hatékonyságának növeléséhez és a kockázatok csökkentéséhez.

Mi az a Generatív AI?

A generatív mesterséges intelligencia a mesterséges intelligencia egyik típusa, amelyet tartalomalapú promptok generálására használnak. Ez a fajta mesterséges intelligencia a gépi tanulás és a mélytanulási algoritmusok kombinációját használja, hogy némileg új tartalmat hozzon létre. A generatív mesterséges intelligencia egy sor adatkészlet-tápláláson, elemzésen és eredménykiadáson megy keresztül. Ez a folyamat a következő:

  • Adatgyűjtés és -előkészítés
  • Modell architektúra kiválasztása és inicializálása
  • Modellképzés
  • Értékelés és telepítés
  Javítsa ki a 6634-es fejlesztői hibát a Call of Duty Warzone-ban

Ellentétben a prediktív MI-vel, amelyet az adatok elemzésére és az előrejelzések előrejelzésére használnak, a generatív AI tanul a rendelkezésre álló adatokból, és új adatokat állít elő tudásából.

Hogyan működik a generatív AI?

A generatív mesterséges intelligencia különféle tanulási modelleket hasznosít, például a felügyelet nélküli és félig felügyelt tanulást a modellek betanításához, megkönnyítve ezzel a nagy mennyiségű adat betáplálását modellekbe, amelyekből tanulni lehet. A generatív mesterséges intelligencia elemzi ezeket a különböző adatkészleteket, kitalálja az adott adatok mintáit, és a tanult minták felhasználásával új, valósághű adatokat állít elő.

A generatív mesterséges intelligencia számos modellel rendelkezik, mindegyiknek megvan a maga használati esete és képessége. A leggyakoribb modell a következő:

#1. Generatív ellenséges hálózatok (GAN)

A generatív ellenséges hálózatok (GAN) a gépi tanulás egyik felügyelet nélküli tanulási megközelítése. A GAN-ok két modellből állnak (generátor modell és diszkriminátor modell), amelyek versenyeznek egymással a bemeneti adatokban lévő minták felfedezésével és tanulásával.

A két modell egyszerre működik, az egyik hamis adatokkal próbálja megtéveszteni a másikat, a másik pedig biztosítja, hogy ne tévesszen meg az eredeti észlelésével.

Ahogy a neve is sugallja, a generatív azt jelenti, hogy generál, az ellenséges pedig egy modell betanítását, ellentétes adatok összehasonlításával. A GAN-ok különféle területeken alkalmazhatók, például képszintézis, kép-szöveg generálás vagy szöveg-kép generálás stb.

#2. Változatos automatikus kódolók (VAE)

A Variational Autoencoder (VAE) egy autoencoderen alapuló generatív modell. Ezek az automatikus kódolók két hálózatból állnak: a kódoló és a dekódoló hálózatból.

A kódoló beveszi a bemeneti mintát, és az információt vektorokká alakítja, majd a dekódoló veszi a vektorokat és visszaalakítja őket kimenetté. A vektor a bemeneti mintaadatok reprezentációjaként szolgál, ami a modell által érthető.

Vegyük például: Egy generatív modell betanítása egy kutya észlelésére. Az autoencodert kutyaképmintákkal látjuk el, majd a kódoló mintát vesz, és különböző adatokat vektorokká alakít át, amelyek a kép reprezentációjaként szolgálnak, majd az adatokat vissza konvertálja képpé. Fontos tudni, hogy az autoencoder nem tud önállóan adatokat generálni.

Itt jön a játékba a variációs autoencoder. A VAE-k ugyanazon mintaadatokból hoznak létre egy készletet, és ezen adatok alapján, amelyeket hasonló vektormintára kódoltak, a dekóder felveheti a vektort, és enyhén módosíthat bizonyos értékeket, hogy eltérő és valósághű mintát hozzon létre.

#3. Diffúziós modell

A diffúziós modell egy generatív modell, amely egymást követő Gauss-zaj hozzáadásával semmisíti meg a mintaadatokat. Ezután a modellek megtanulják visszaállítani az adatokat úgy, hogy eltávolítják a zajt a mintaadatokból. A diffúziós modellt széles körben használják képalkotásra; ez az olyan szolgáltatások mögött meghúzódó technológia, mint a DALL-E, amelyet képgenerálásra használnak.

Teljesítménymérés – Generatív AI

Az olyan technológiák esetében, mint a generatív mesterséges intelligencia, elengedhetetlen, hogy rendelkezzen egy teljesítménymérési tényezővel, amely mérlegeli egy adott modell és eredmény sikerét. Néhány kulcsfontosságú követelmény, amelyet meg kell jegyezni:

Pontosság és minőség

A modell alapvető tulajdonsága, hogy minőségi eredményt hozzon létre. Például egy szövegből képbe generáló modell, amely gyenge képet generál, már eleve legyőzi a modell célját. A modell kimenetének nagyon hasonlónak kell lennie a valós adatokhoz.

Sebesség

Az idő elengedhetetlen. A modell betanításához szükséges idő, valamint a modell által a valósághű kimenet eléréséhez szükséges idő kulcsfontosságú teljesítménytényező. Tegyük fel, hogy egy modell nem képes rekordidő alatt produkálni a kimenetet az ember teljesítményéhez képest. Akkor a modellnek kevés előnye van. Ezért a modell időbonyolultságának nagyon alacsonynak kell lennie ahhoz, hogy minőségi eredményt kapjon.

A szükséges korrekció mértéke

A sebesség mellett az eredmény elérése előtt szükséges finomhangolás mértéke is elengedhetetlen a modell teljesítményének meghatározásához. Ha a fejlesztőnek sok erőfeszítésre van szüksége a kívánt vásárlói elvárás kialakításához, az azt jelzi, hogy a modell még nem áll készen a valós használatra.

  Le kell mondanod a WWE hálózatot?

A generatív AI előnyei

A generatív mesterséges intelligencia használatának számos előnye van; ebben a válogatásban bemutatunk néhány előnyt.

Fokozott hatékonyság

A feladatok automatizálása mesterséges intelligencia segítségével lehetséges. A generatív AI gyorsabban tud tartalmat generálni, mint az emberek. A tartalomkészítés gyorsabbá és egyszerűbbé tétele. Ez a segítség növeli a csapatok termelékenységét azáltal, hogy segít nekik korlátozott időn belül több feladat elvégzésében.

Gazdaságos

Az olyan mesterséges intelligencia technológiával, mint a generatív mesterséges intelligencia, a vállalkozások pénzt takaríthatnak meg azáltal, hogy automatizálnak bizonyos ismétlődő feladatokat, ezáltal csökkentve a kézi munka szükségességét. Segítséget nyújt a vállalatoknak a kép-, hang- vagy videókészítéshez szükséges tartalomkészítő felvételének költségeiben is.

Fokozott kreativitás

A generatív mesterséges intelligencia esztétikus tartalom létrehozására használható. A generatív mesterséges intelligencia modelleket különféle adatokkal képezték ki, és az emberi munkához képest könnyebben tudnak kreatív tartalmat generálni.

Javított döntéshozatal

A döntéshozatali folyamat gyorsabbá tehető a generatív mesterséges intelligencia használatával; A vállalkozások a generatív mesterséges intelligencia segítségével olyan adatokat állíthatnak elő, amelyek segítségével felgyorsíthatják a döntéshozatali folyamatot, mivel a vállalkozások további előnyt jelentenek ügyfeleik megszerzésében és az ügyfélélmény javításában.

A generatív AI hátrányai

Etikai aggályok

A generatív mesterséges intelligencia használata aggodalomra adhat okot a generált tartalom tulajdonjogával kapcsolatban. Aggodalomra ad okot a nem megfelelő vagy elfogult tartalom generálása is. Mivel ezek a modellek csak a megadott adatok mennyiségére korlátozódnak, ez komoly problémákhoz vezethet.

Képzési adatoktól függő

A generatív mesterséges intelligencia modelleknek nincs saját elméjük. Ezért ezek a modellek csak a megadott adatokra korlátozódnak; olyan körülmények között, amikor a modell betanítása során használt adatkészlet pontatlan vagy nem megfelelő, elfogult tartalomhoz vagy hibaveszélyes eredményekhez vezethet.

Visszaélés és félretájékoztatás

Az utóbbi időben a generatív mesterséges intelligencia képességeit kihasználó több eszköz kifejlesztésével egyre nőtt a népszerű figurákról készített hamis képek vagy a mesterséges intelligencia segítségével előállított hamis dalok közzététele. A generatív mesterséges intelligencia felhasználható ezen hamis tartalom létrehozására és az emberek kizsákmányolására.

A generatív AI alkalmazásai

Kód generálás és értelmezés

A generatív mesterséges intelligencia ebben a tekintetben nagy szerepet játszott. A ChatGPT-hez hasonló eszközökkel a fejlesztők tesztelhetik kódjaikat, beilleszthetik a fejlesztésből származó hibaüzeneteket, és mélyrehatóan megérthetik a hibát és a lehetséges megoldásokat. A fejlesztők utasításokat is adhatnak, és mintakódot kaphatnak a megvalósításhoz.

Chatbotok/virtuális ügynökök

Az ügyfélszolgálati kérdéseket a mai üzleti világban többnyire chatbotok segítségével kezelik, ellentétben a korábbi emberekkel. A generatív mesterséges intelligencia segítségével a botokat arra lehet kiképezni, hogy az emberek bevonása nélkül kezeljék az ügyfelek megkereséseit és dolgozzanak fel megoldásokat.

Tartalom létrehozása

Valósághű tartalom, zene, videó, képek stb. generálása elérhető a generatív mesterséges intelligencia segítségével, hogy egy adott mintamintából valósághű kimenetet hozzon létre, ami megkönnyíti és gyorsabbá teszi az új tartalom létrehozásának folyamatát.

Prediktív AI kontra Generatív AI

A generatív mesterséges intelligencia új tartalom létrehozására szolgál, mély tanulással és gépi tanulással a tartalom generálására. Olyan tartalmak létrehozására használják, mint például képek, zene, szöveg stb.

Összehasonlításképpen, a prediktív AI az adatok elemzésére és a múltbeli adatokból jövőbeli előrejelzésekre összpontosít. A prediktív mesterséges intelligencia algoritmusokat és gépi tanulást használ az adatok elemzésére és a lehetséges jövőbeli előrejelzésekhez felhasználható minták felderítésére.

Mind a generatív, mind a prediktív AI gépi tanulást használ, de az eredmények eltérőek. Míg az egyik adatokat hoz létre, a másik az eredményeket szimulálja. Ezért a generatív mesterséges intelligencia széles körben használatos azokban az iparágakban, amelyek tartalmak létrehozásával járnak, mint például a zene, a divat és a művészet.

Ezzel szemben a prediktív mesterséges intelligencia olyan iparágakban használatos, ahol nagyrészt adatelemzést végeznek, mint például a pénzügy, a marketing, a kutatás és az egészségügy.

Következtetés

A mesterséges intelligencia terén megvalósuló több innovációval azt várjuk, hogy a prediktív AI és a generatív AI további javulást fog elérni e technológiák használatának kockázatának csökkentésében és a lehetőségek javításában. Látni fogjuk, hogy a prediktív és a generatív AI-algoritmusok közötti szakadék a további fejlesztésekkel megszűnik, lehetővé téve a modellek számára, hogy bármikor könnyedén válthassanak az algoritmusok között, és a lehető legjobb eredményt érjék el.

Azt is elolvashatja, hogy a generatív AI-keresés hogyan változtatja meg a keresőmotorokat.