Razumevanje Prediktivne i Generativne Veštačke Inteligencije
Veštačka inteligencija (AI) je evoluirala od apstraktnog koncepta do praktične primene u stvarnom svetu. Sa porastom AI alata kao što su ChatGPT, Bard, i drugih rešenja zasnovanih na AI, sve veći broj ljudi nastoji da se informiše o veštačkoj inteligenciji i da nauči kako da je iskoristi za unapređenje svog rada.
AI beleži sve veću primenu kako kod pojedinaca, tako i u organizacijama, u različitim sektorima, uključujući istraživanje, analizu, razvoj i druge oblasti. Očekuje se da će godišnja stopa rasta iznositi 37,3% između 2023. i 2030. godine, prema izveštaju.
Generalno, AI se može podeliti u tri osnovne kategorije:
- Jaka AI: Ova vrsta AI poseduje sposobnost da samostalno pronalazi rešenja za nove probleme. Ona je sposobna da uči i primenjuje znanje na nove situacije.
- Slaba AI: Ova vrsta AI ima unapred definisan skup instrukcija za rešavanje određenih problema ili zadataka. Ne može da operiše van svog unapred definisanog opsega i smatra se specijalizovanom AI. Primeri uključuju automobile koji se sami voze i digitalne glasovne asistente kao što su Siri i Alexa.
- Super AI: Ova vrsta AI je još uvek hipotetička, sa potencijalom da nadmaši ljudsku inteligenciju i rešava kompleksne probleme koje ljudi ne mogu rešiti.
AI ima širok spektar funkcija, a najčešće se koriste prediktivna i generativna AI.
Ovaj članak će detaljnije istražiti ova dva koncepta kako biste razumeli kako funkcionišu i zašto su važni.
Šta je Prediktivna Veštačka Inteligencija?
Prediktivna AI je vrsta veštačke inteligencije koja prikuplja i analizira podatke kako bi predvidela buduće događaje. Cilj prediktivne AI je da prepozna obrasce u podacima i da na osnovu njih donese informisane prognoze. Koristi se u raznim industrijama, kao što su finansije za prognozu potencijalnih dobitaka i gubitaka, zdravstvo za procenu zdravstvenog stanja, kao i u detekciji prevara.
Kako funkcioniše Prediktivna AI?
Da bi organizacije bile u korak sa najnovijim trendovima i tržišnim uslovima, one moraju da koriste istorijske podatke kako bi predvidele potencijalne buduće događaje. Ovo im omogućava da unapred planiraju i maksimiziraju iskorišćavanje svake prilike na tržištu.
Prediktivna AI koristi algoritme mašinskog učenja za analizu istorijskih podataka i predviđanje budućnosti. Ovi algoritmi identifikuju obrasce i odnose između podataka, pomažući organizacijama da donose informisane i brze odluke. Proces pripreme ovih algoritama obuhvata sledeće korake:
- Prikupljanje i organizacija podataka: U ovom koraku se prikupljaju podaci koji će se analizirati. Osigurava se da su podaci relevantni za zadatak.
- Prethodna obrada: Sirovi podaci sami po sebi nemaju veliku vrednost. Potrebno je filtrirati ih i ukloniti anomalije ili greške, kako bi se osiguralo da se u model prosleđuju samo ispravno formatirani zapisi.
- Izbor karakteristika i algoritama: Pravilan izbor algoritma ili modela je ključan za prediktivnu AI. Preciznost rezultata zavisi od tačnosti algoritma. Nakon odabira algoritma, obuka na specifičnim karakteristikama je ključna za postizanje željenih rezultata.
- Evaluacija modela: Nakon uspešnog algoritamskog procesa, evaluacija rezultata na osnovu definisanog standarda je ključna za merenje tačnosti dobijenih rezultata.
Tačnost prognoze zavisi od kvaliteta i relevantnosti podataka za algoritam, kao i od sofisticiranosti algoritma mašinskog učenja. Stručnost ljudi uključenih u proces takođe je bitna.
Prednosti Prediktivne AI
Konkurentske Prednosti
Jedna od najznačajnijih prednosti prediktivne AI za preduzeća je njena sposobnost da pruži adekvatne podatke za predviđanje, omogućavajući im da planiraju i zadrže konkurentsku prednost. Pravovremena prognoza budućih događaja pomaže kompanijama da maksimalno iskoriste svaku priliku.
Donošenje Odluka
Prediktivna AI ubrzava proces donošenja odluka. U poslovanju, podaci su ključni za svaku odluku. Prediktivna AI omogućava organizacijama da analiziraju podatke i simuliraju različite scenarije kako bi doneli pravu odluku sa dostupnim informacijama.
Povećanje Efikasnosti
Veštačka inteligencija je ključna za povećanje i brzo izvršavanje zadataka koji zahtevaju visok nivo preciznosti. Zahvaljujući dostupnosti podataka i visokoj preciznosti predviđanja, prediktivna AI pomaže u smanjenju broja ponavljajućih zadataka uz visok nivo preciznosti, što povećava efikasnost za pojedince i preduzeća.
Ograničenja Prediktivne Veštačke Inteligencije
Ograničenje Podataka
Prediktivna AI analizira i predviđa budućnost na osnovu skupa podataka koji joj se dostavljaju. To znači da ona ima onoliko znanja koliko joj je dato. Ovo može biti problem u kritičnim situacijama gde bitni podaci ili parametri nisu uključeni u skup podataka, što dovodi do pogrešnih predviđanja.
Predvidljivost Prirode
Nemaju svi prirodni fenomeni obrazac. Određene stvari se dešavaju u različitim obrascima tokom dugog perioda, a ako se prediktivna AI koristi za predviđanje takvih pojava, to može stvoriti lažni obrazac koji će dovesti do netačnih rezultata.
Kratak Vremenski Okvir
Pošto se prediktivna AI oslanja na podatke za kontinuirana predviđanja, prethodna predviđanja mogu imati kratak rok trajanja, posebno kada se podaci generišu velikom brzinom. Zbog toga je neophodno kontinuirano analizirati i ažurirati model.
Primene Prediktivne Veštačke Inteligencije
Finansijske Usluge
Prediktivna AI pomaže u ranom otkrivanju finansijskih prevara identifikovanjem anomalija u podacima. Takođe, je preduzeća mogu koristiti za prikupljanje i analizu finansijskih podataka radi poboljšanja finansijskih prognoza.
Marketing
Podaci su ključni za razumevanje tržišnih trendova i izbor najefikasnijeg marketinškog kanala. Prediktivna AI omogućava analizu marketinških podataka na način koji pomaže strategima da kreiraju uspešne kampanje.
Vremenska Prognoza
Preciznost vremenskih prognoza je poboljšana zahvaljujući prediktivnoj AI. Industrijski sektori poput avijacije zavise od vremenskih uslova, što je doprinelo povećanju efikasnosti i smanjenju rizika.
Šta je Generativna AI?
Generativna AI je vrsta veštačke inteligencije koja se koristi za generisanje sadržaja. Ona koristi kombinaciju mašinskog učenja i algoritama dubokog učenja kako bi kreirala potpuno novi sadržaj. Generativna AI analizira ulazne skupove podataka i daje izlazne rezultate. Proces je sledeći:
- Prikupljanje i priprema podataka
- Izbor i inicijalizacija arhitekture modela
- Obuka modela
- Evaluacija i primena
Za razliku od prediktivne AI, koja se koristi za analizu podataka i predviđanje, generativna AI uči iz dostupnih podataka i generiše nove podatke na osnovu svog znanja.
Kako funkcioniše Generativna AI?
Generativna AI koristi različite modele učenja, poput učenja bez nadzora i polu-nadziranog učenja, što omogućava unos velikih količina podataka u modele. Ona analizira ove skupove podataka, pronalazi obrasce i koristi ih za stvaranje novih i realističnih podataka.
Postoji nekoliko modela generativne AI, svaki sa svojim primenama i mogućnostima. Najčešći modeli su:
#1. Generativne Adversarijalne Mreže (GAN)
Generativne adversarijalne mreže (GAN) su pristup učenju bez nadzora u mašinskom učenju. GAN se sastoji od dva modela (generativni i diskriminatorski), koji se međusobno takmiče u otkrivanju i učenju obrazaca u ulaznim podacima.
Dva modela rade istovremeno, jedan pokušava da prevari drugi lažnim podacima, a drugi osigurava da se ne prevari otkrivanjem originala.
Kao što ime sugeriše, generativni znači generisanje, a adversarijalni znači obučavanje modela upoređivanjem suprotnih podataka. GAN se mogu koristiti u raznim oblastima kao što su sinteza slike, generisanje slika iz teksta ili generisanje teksta iz slika.
#2. Varijacijski Autoenkoderi (VAE)
Varijacijski autoenkoderi (VAE) su generativni model zasnovan na autoenkoderu. Sastoje se od dve mreže: mreže enkodera i dekodera.
Enkoder uzima ulazni uzorak i konvertuje informacije u vektor, a dekoder uzima vektore i konvertuje ih nazad u izlaz. Vektor služi kao reprezentacija ulaznih podataka uzorka.
Na primer, treniramo generativni model da prepozna psa. Autoenkoderu dajemo uzorke slika pasa, enkoder uzima uzorak i pretvara različite podatke u vektore koji služe kao reprezentacija slike, a zatim konvertuje podatke nazad u sliku. Važno je znati da autoenkoder ne može samostalno generisati podatke.
Tu se pojavljuje varijacijski autoenkoder. VAE kreiraju skup sličnih uzoraka podataka i, na osnovu tih podataka, dekoder može uzeti vektor i malo podesiti određene vrednosti da bi napravio drugačiji i realističan uzorak.
#3. Model Difuzije
Model difuzije je generativni model koji uništava uzorke podataka dodavanjem uzastopnog Gausovog šuma. Modeli uče da obnavljaju podatke uklanjanjem šuma. Model difuzije se široko koristi za generisanje slika i predstavlja tehnologiju koja stoji iza usluga kao što je DALL-E.
Merenje Performansi – Generativna AI
Za tehnologije poput generativne AI, važno je imati faktor merenja performansi kako bi se ocenio uspeh datog modela i rezultata. Neki od ključnih zahteva su:
Tačnost i Kvalitet
Osnovni kvalitet modela je da proizvede kvalitativan rezultat. Na primer, model koji generiše tekst u sliku, a koji daje lošu sliku, ne ispunjava svoj cilj. Izlaz modela mora biti sličan stvarnim podacima.
Brzina
Vreme je važno. Vreme potrebno za obuku modela i vreme koje modelu treba da proizvede realističan rezultat je ključni faktor performansi. Pretpostavimo da model ne uspe da proizvede rezultate u rekordnom vremenu u poređenju sa ljudskim rezultatima. U tom slučaju, model ima malu prednost. Zato vremenska složenost modela mora biti niska kako bi se dobio kvalitetan rezultat.
Potrebna Količina Podešavanja
Pored brzine, količina finog podešavanja koja je potrebna pre nego što se dobije rezultat je takođe važna za merenje performansi modela. Ako programer treba puno truda da bi stvorio željena očekivanja korisnika, to znači da model nije spreman za upotrebu u stvarnom svetu.
Prednosti Generativne AI
Korišćenje generativne AI ima niz prednosti, a neke od njih su:
Povećana Efikasnost
Automatizacija zadataka je moguća uz pomoć AI. Generativna AI može generisati sadržaj brže od ljudi. Ovo pomaže da proces kreiranja sadržaja bude brži i lakši, povećavajući produktivnost timova i omogućavajući im da obave više zadataka u ograničenom vremenu.
Ekonomičnost
Korišćenjem AI tehnologija, kao što je generativna AI, preduzeća mogu uštedeti novac automatizacijom nekih ponavljajućih zadataka, smanjujući potrebu za ručnim radom. Takođe, se smanjuju troškovi angažovanja kreatora sadržaja za proizvodnju slika, audio ili video zapisa.
Povećana Kreativnost
Generativna AI se može koristiti za generisanje vizuelno privlačnog sadržaja. Modeli su obučeni sa različitim podacima i lakše im je da generišu kreativan sadržaj u poređenju sa ljudskim radom.
Poboljšano Donošenje Odluka
Proces donošenja odluka se može ubrzati pomoću generativne AI. Preduzeća mogu generisati podatke koji im pomažu da ubrzaju proces donošenja odluka, što im daje dodatnu prednost i poboljšava korisničko iskustvo.
Nedostaci Generativne AI
Etički Problemi
Upotreba generativne AI može izazvati zabrinutost u vezi sa vlasništvom nad generisanim sadržajem, kao i zabrinutost zbog stvaranja neprikladnog ili pristrasnog sadržaja, jer su ovi modeli ograničeni na podatke koji im se dostave.
Zavisnost od Podataka za Obuku
Generativni AI modeli su ograničeni na dostavljene podatke. Ako su podaci netačni ili nisu kvalitetni, to može dovesti do pristrasnog sadržaja ili rezultata sa greškama.
Zloupotreba i Dezinformacije
U poslednje vreme, sa razvojem alata koji koriste generativne AI, sve češće se pojavljuju lažne slike poznatih ličnosti ili lažne pesme generisane pomoću veštačke inteligencije. Generativna AI se može zloupotrebiti za stvaranje takvog lažnog sadržaja i obmanjivanje ljudi.
Primene Generativne AI
Generisanje i Interpretacija Koda
Generativna AI je odigrala veliku ulogu u ovom aspektu. Pomoću alata kao što je ChatGPT, programeri mogu da testiraju svoj kod, analiziraju greške i dobiju dubinsko razumevanje problema i mogućih rešenja. Programeri mogu da daju instrukcije i dobiju primer koda za implementaciju.
Četbotovi/Virtualni Agenti
Danas se upiti za korisničku podršku uglavnom obrađuju putem četbotova, umesto da ih obavljaju ljudi. Generativna AI omogućava da se botovi obuče da rešavaju upite korisnika bez ljudskog posredovanja.
Generisanje Sadržaja
Generisanje realističnog sadržaja, muzike, videa, slika, itd., moguće je pomoću generativne AI, što olakšava i ubrzava proces kreiranja novog sadržaja.
Prediktivna AI Naspram Generativne AI
Generativna AI se koristi za kreiranje novog sadržaja, koristeći duboko učenje i mašinsko učenje. Koristi se u kreiranju sadržaja kao što su slike, muzika, tekst i još mnogo toga.
Prediktivna AI je fokusirana na analizu podataka i izradu budućih predviđanja na osnovu istorijskih podataka. Ona koristi algoritme i mašinsko učenje za analizu ovih podataka i otkrivanje obrazaca koje će koristiti za buduće prognoze.
I generativna i prediktivna AI koriste mašinsko učenje, ali se razlikuju po načinu na koji daju rezultate. Dok jedna kreira podatke, druga simulira rezultate. Zbog toga se generativna AI široko koristi u industrijama koje uključuju kreiranje sadržaja, kao što su muzika, moda i umetnost.
S druge strane, prediktivna AI se koristi u industrijama u kojima se uglavnom vrši analiza podataka, kao što su finansije, marketing, istraživanje i zdravstvo.
Zaključak
Očekuje se da će se uz inovacije u oblasti veštačke inteligencije, prediktivna i generativna AI poboljšati u smanjenju rizika od korišćenja ovih tehnologija i da će imati poboljšane mogućnosti. Videćemo smanjenje razlike između prediktivnih i generativnih AI algoritama, omogućavajući modelima da lako prelaze između algoritama i da daju najbolji mogući rezultat.
Takođe možete pročitati o tome kako generativna AI pretraga menja pretraživače.