Вештачка интелигенција (АИ) је од тада прешла са апстрактног концепта или теорије на стварну практичну употребу. Са порастом АИ алата као што су ЦхатГПТ, Бард и друга АИ решења, све више људи тражи знање о вештачкој интелигенцији и како да је искористе да побољшају свој рад.
АИ је приметио повећање употребе од стране појединаца и организација подједнако у различитим областима, укључујући истраживање и анализу, развој и друге области рада; очекује се годишњи брзина раста од 37,3% између 2023. и 2030. године.
Уопштено говорећи, АИ се може поделити у три категорије:
- Јака АИ: АИ која може сама да пронађе решења за нове светске проблеме назива се јака АИ. Ова врста АИ може научити и применити знање на нове случајеве.
- Слаб АИ: Ова врста АИ већ има унапред дефинисан скуп инструкција за решавање датих проблема или задатака. Они у основи не могу да раде ван овог опсега и могу се класификовати као специјализована АИ; примери овога укључују аутомобиле који се сами возе и дигиталне гласовне асистенте као што су Сири и Алека.
- Супер АИ: Ова вештачка интелигенција је још увек хипотетичка. Њена способност ће превазићи човекову интелигенцију и биће способна да реши сложене проблеме које човек не може решити.
АИ има много функција, а неке од уобичајених типова АИ функционалности су предиктивна и генеративна АИ.
Овај чланак ће прегледати ова два концепта како би вам помогао да разумете како функционишу и зашто су важни.
Преглед садржаја
Шта је предиктивна вештачка интелигенција?
Предиктивна АИ је вештачка интелигенција која прикупља и анализира податке да би предвидела будуће појаве. Предиктивна АИ има за циљ да разуме обрасце у подацима и направи информисана предвиђања. Користи се у различитим индустријама као што су финансије за информисање финансијских дискусија о могућим очекиваним добитима и губицима на основу евиденције, у здравству да би се утврдило да ли здравствени статус особе нагиње ка болести, а такође се може видети у откривању преваре.
Како ради предиктивна АИ?
Да би се предузећа ускладила са најновијим трендовима и тржишним условима како би задржала предност у односу на конкуренте, морају да користе историјске податке засноване на претходним трендовима и догађајима како би предвидела могуће будуће појаве. Ово организацијама даје предност да планирају унапред одређене догађаје како би се осигурало максимално коришћење сваког услова на тржишту.
Улази у предиктивни АИ. Користи алгоритме машинског учења за анализу историјских података и предвиђање будућности. Ови алгоритми идентификују обрасце и односе између података како би помогли предузећима да доносе информисане и брзе одлуке. Кораци у припреми овог алгоритма укључују следеће:
- Прикупљање и организовање података: Овај корак се бави прикупљањем података које треба анализирати. Обезбеђивање да су подаци из извора погодни за задатак.
- Претходна обрада: необрађени подаци сами по себи имају малу или никакву вредност. Неопходно је да се ови подаци филтрирају и да се уклоне абнормалности или грешке како би се осигурало да се у модел прослеђују само исправно форматирани записи.
- Избор карактеристика и алгоритма: Исправан избор алгоритма или модела је од суштинског значаја за предиктивну АИ. Резултат може бити тачан само до нивоа тачности алгоритма. Након одабира правог алгоритма, обука о специфичним карактеристикама за откривање је такође од суштинског значаја за постизање жељених резултата.
- Евалуација модела: Након успешног алгоритмског процеса, процена резултата на основу дефинисаног бенчмарка је од суштинског значаја да би се одмерила тачност датих резултата.
Тачност прогнозе зависи искључиво од квалитета и релевантности података за алгоритам и нивоа софистицираности алгоритма машинског учења. Стручњак за људе укључен у овај процес такође игра важну улогу.
Предности Предиктивна АИ
Конкурентске предности
Једна од значајних предности предиктивне вештачке интелигенције за предузећа је њена способност да обезбеди адекватне податке предвиђања како би омогућила компанијама да планирају унапред и задрже конкурентске предности у односу на своју конкуренцију. Адекватна прогноза будућих догађаја помаже компанијама да планирају и максимизирају сваку прилику.
Одлучивати
Предиктивна АИ помаже у брзом праћењу процеса доношења одлука. У пословању, подршка подацима за сваку донету одлуку је веома важна. Са предиктивном вештачком интелигенцијом, компаније могу да анализирају податке и симулирају различите сценарије како би им помогле да донесу праву одлуку са доступним информацијама.
Повећајте ефикасност
Суштински аспект вештачке интелигенције је да помогне у повећању и брзом извршавању задатака за које је потребан висок ниво тачности. Уз доступност адекватних података и високу прецизност прогнозе, предиктивна АИ помаже у смањењу броја задатака који се понављају и то ради са великом прецизношћу без грешака. Ово помаже у повећању ефикасности како појединаца тако и предузећа.
Ограничења предиктивне вештачке интелигенције
Ограничење података
Предиктивна АИ искључиво реализује скуп података за своје анализе и предвиђања. Отуда има само онолико знања колико му је дато. Ово би могло бити веома катастрофално у критичним условима где суштински подаци и параметри нису фактори у датом скупу података и може резултирати лажним предвиђањима/прогнозама.
Предвидљивост природе
Нема све у природи образац; одређене ствари се дешавају у различитим обрасцима током дугог периода, у условима када се предиктивна АИ користи за предвиђање таквих појава. То ће створити лажни образац који ће довести до резултата који се не може доказати.
Кратак распон
Због чињенице да се предиктивна АИ ослања искључиво на податке да би континуирано давала предвиђање, претходно предвиђање може имати кратак животни век, посебно у условима када се подаци генеришу брзим темпом. Због тога ће бити неопходно спровођење анализе и континуирано ажурирање модела.
Примене предиктивне вештачке интелигенције
Финансијски сервис
Предиктивна вештачка интелигенција игра улогу у раном откривању финансијских превара откривањем абнормалности у подацима. Такође га могу користити предузећа за прикупљање и анализу широког спектра финансијских података ради побољшања финансијског предвиђања.
Маркетинг
Подаци су од суштинског значаја за разумевање било ког тржишног тренда и правилно бирање маркетиншког канала који најбоље функционише и доноси више активности. Са предиктивном вештачком интелигенцијом, маркетиншки записи се могу анализирати и представити на начине који помажу маркетиншким стратезима да креирају кампање које ће донети резултате.
Временска прогноза
Предвиђање могућег времена је временом постало прецизније уз помоћ предиктивне вештачке интелигенције. Индустрије као што је авијација зависе од временских услова. Ово је помогло у повећању ефикасности рада и смањењу ризика.
Шта је генеративна АИ?
Генеративна АИ је врста вештачке интелигенције која се користи за генерисање упита заснованих на садржају. Овај тип вештачке интелигенције користи комбинацију машинског учења и алгоритама дубоког учења да би дошао до донекле новог садржаја. Генеративна АИ пролази кроз серију уноса скупова података, анализира и даје резултате. Овај процес је следећи:
- Прикупљање и припрема података
- Избор и иницијализација архитектуре модела
- Обука модела
- Евалуација и примена
За разлику од предиктивне АИ, која се користи за анализу података и предвиђање прогноза, генеративна АИ учи из доступних података и генерише нове податке из свог знања.
Како функционише генеративна АИ?
Генеративна АИ користи различите моделе учења, као што је учење без надзора и полунадгледано учење за обуку модела, што олакшава уношење великог обима података у моделе за учење. Генеративна АИ анализира ове различите скупове података, открива обрасце у датим подацима и користи научене обрасце за производњу нових и реалистичних података.
Генеративна АИ има неколико модела, сваки са својим случајевима употребе и могућностима. Најчешћи модел је:
#1. Генеративне адверсаријске мреже (ГАН)
Генеративне адверсаријске мреже (ГАН) су један од приступа учењу без надзора у машинском учењу. ГАН се састоје од два модела (генераторски модел и модел дискриминатора), који се међусобно такмиче откривањем и учењем образаца у улазним подацима.
Два модела раде истовремено, један покушава да превари други лажним подацима, а други осигурава да се не превари откривањем оригинала.
Као што назив имплицира, генеративни значи генерисање, а адверсарски значи обучавање модела упоређивањем супротних података. ГАН се могу применити у различитим областима као што су синтеза слике, генерисање слике у текст или генерисање текста у слику итд.
#2. Варијацијски аутоматски енкодери (ВАЕ)
Варијацијски аутоенкодери (ВАЕ) су генеративни модел заснован на аутоенкодеру. Ови аутоенкодери се састоје од две мреже: мреже кодера и декодера.
Кодер узима улазни узорак и конвертује информације у вектор, затим декодер узима векторе и конвертује их назад у излаз. Вектор служи као репрезентација улазних података узорка, што је моделу разумљиво.
Узмимо, на пример, Да обучимо генеративни модел да открије пса. Напајаћемо аутокодер узорцима слика паса, а енкодер ће затим узети узорак и претворити различите податке у векторе који ће служити као репрезентација слике и затим конвертовати податке назад у слику. Важно је знати да аутоенкодер не може самостално да генерише податке.
Ту се појављује варијациони аутоенкодер. ВАЕ-ови креирају скуп истих података узорака и, на основу тих података, који су кодирани у сличан векторски образац, декодер може узети вектор и мало подесити одређене вредности да би направио другачији и реалистичан узорак.
#3. Модел дифузије
Модел дифузије је генеративни модел који уништава податке узорка додавањем узастопног Гаусовог шума. Затим модели уче да опораве податке уклањањем буке из података узорка. Модел дифузије се широко користи за генерисање слике; то је основна технологија која стоји иза услуга као што је ДАЛЛ-Е, која се користи за генерисање слика.
Мерење перформанси – Генеративна АИ
За технологију као што је генеративна АИ, неопходно је имати фактор мерења перформанси како би се одмерио успех датог модела и резултата. Неки од кључних захтева које треба напоменути укључују
Тачност и квалитет
Суштински квалитет модела је да произведе квалитативни резултат. На пример, модел генерисања текста у слику који генерише лошу слику већ побеђује циљ модела. Излаз модела треба да има веома блиске сличности са стварним подацима.
Брзина
Време је битно. Време потребно за обуку модела и потребно моделу да произведе реалистичан резултат је кључни фактор учинка. Претпоставимо да модел не успе да произведе резултате у рекордном времену у поређењу са људским резултатом. Тада модел има малу предност. Отуда временска сложеност модела мора бити веома ниска да би се произвео квалитетан резултат.
Потребна количина подешавања
Поред брзине, количина финог подешавања која је потребна пре него што се добије резултат је такође неопходна за одређивање перформанси модела. Ако програмер захтева много труда да створи жељена очекивања купаца, то указује да модел није спреман за употребу у стварном свету.
Предности генеративне АИ
Постоји неколико предности које су укључене у коришћење генеративне АИ; у овом избору ћемо покрити неке од предности.
Повећана ефикасност
Аутоматизација задатака може бити омогућена помоћу АИ. Генеративна АИ може да генерише садржај брже од људи. Учинити задатак креирања садржаја бржим и лакшим. Ова помоћ повећава продуктивност тимова помажући им да обаве више задатака у ограниченом времену.
Економичан
Са АИ технологијом као што је генеративна АИ, предузећа могу уштедети новац аутоматизацијом неких задатака који се понављају, чиме се смањује потреба за ручним радом. Такође помаже компанијама око трошкова ангажовања креатора садржаја за производњу слика, аудио или видео записа.
Повећана креативност
Генеративна АИ се може користити за генерисање естетски пријатног садржаја. Генеративни АИ модели су обучени са различитим подацима и лакше им је да генеришу креативни садржај у поређењу са тим људским радом.
Побољшано доношење одлука
Процес доношења одлука може се убрзати употребом генеративне АИ; Предузећа могу да користе генеративну вештачку интелигенцију за генерисање података који би им могли помоћи да убрзају процес доношења одлука дајући предузећима додатну предност да прихвате своје купце и побољшају корисничко искуство.
Недостаци генеративне АИ
Етички проблеми
Употреба генеративне вештачке интелигенције може довести до забринутости у вези са власништвом над генерисаним садржајем. Такође постоји забринутост због стварања неприкладног или пристрасног садржаја. Пошто су ови модели ограничени само на количину датих података, то може довести до озбиљних проблема.
Подаци о обуци
Генеративни АИ модели немају сопствени ум. Стога су ови модели ограничени само на достављене податке; у условима када је скуп података који се користи у обуци овог модела нетачан или му недостаје заслуга, то може довести до пристрасног садржаја или резултата склоних грешкама.
Злоупотреба и дезинформације
У последње време, са развојем више алата који користе генеративне АИ способности, лажне слике креираних популарних личности или објављене лажне песме које су генерисане помоћу вештачке интелигенције су у порасту. Генеративна АИ би се могла користити за креирање овог лажног садржаја и експлоатацију људи.
Примене генеративне АИ
Генерисање и интерпретација кода
Генеративна АИ је одиграла велику улогу у овом аспекту. Помоћу алата као што је ЦхатГПТ, програмери могу да тестирају своје кодове, налепе упутства за грешке из развоја и стекну дубинско разумевање грешке и могућих решења. Програмери би такође могли да дају упутства и добију пример кода за имплементацију.
Цхатботс/виртуелни агенти
У данашњем пословном свету, упити за корисничку службу углавном се обрађују помоћу четботова, за разлику од раније када су људи били укључени. Са генеративном вештачком интелигенцијом, ботови би могли да буду обучени да руководе упитима купаца и обрађују решења без учешћа људи.
Генерисање садржаја
Генерисање реалистичног садржаја, музике, видеа, слика, итд., могуће је помоћу генеративне вештачке интелигенције да би се креирао реалистичан излаз из датог узорка, чинећи процес креирања новог садржаја лакшим и бржим.
Предиктивна АИ наспрам генеративне АИ
Генеративна АИ се користи за креирање новог садржаја, користећи дубоко учење и машинско учење за генерисање садржаја. Користи се у креирању садржаја као што су слике, музика, текст и још много тога.
За поређење, предиктивна АИ је усредсређена на анализу података и израду будућих предвиђања на основу историјских података. Предиктивна АИ користи алгоритме и машинско учење да анализира ове податке и открије обрасце које ће користити за могуће будуће прогнозе.
И генеративна АИ и предиктивна АИ користе машинско учење, али начин на који дају резултате се разликује. Док један креира податке, други симулира резултате. Дакле, генеративна АИ се широко користи у индустријама које укључују креирање садржаја, као што су музика, мода и уметност.
Насупрот томе, предиктивна вештачка интелигенција се користи у индустријама у којима се углавном врши анализа података, као што су финансије, маркетинг, истраживање и здравство.
Закључак
Уз више иновација у простору вештачке интелигенције, очекујемо да ће предиктивна АИ и генеративна АИ видети више побољшања у смањењу ризика од коришћења ових технологија и побољшању могућности. Видећемо да се јаз између предиктивних и генеративних АИ алгоритама затвара са више развоја, омогућавајући моделима да лако прелазе између алгоритама у било ком тренутку и дају најбољи могући резултат.
Такође можете прочитати како генеративна АИ претрага мења претраживаче.