Генеративное искусственное интеллект против предиктивного искусственного интеллекта В чем разница?

Разница между генеративным и предиктивным искусственным интеллектом?

Искусственный интеллект (ИИ) радикально изменил несколько отраслей, позволяя машинам выполнять сложные задачи и принимать интеллектуальные решения. Предиктивный ИИ и генеративный ИИ – самые известные и используемые сестры в области искусственного интеллекта. Хотя оба обладают мощной способностью к адаптации, их потенциальные применения и уникальные преимущества различаются в зависимости от того, что именно с ними достигается.

Но как выбрать тот, который лучше всего подходит для достижения бизнес-целей вашей компании?

Предиктивный ИИ использует предыдущие данные для прогнозирования, а генеративный ИИ генерирует новые данные. Чтобы определить наилучшую технологию для маркетинговых отделов вашей организации, изучите это сравнение: генеративный ИИ против предиктивного ИИ.

Что такое генеративный ИИ?

Генеративный ИИ, усовершенствованная форма машинного обучения, работает путем разработки программных моделей для генерации прогнозов на основе данных без конкретных программных ограничений. Они используют вероятностные распределения для понимания основных тенденций в данных, а затем создают результаты, которые демонстрируют подобные паттерны при каждом запросе.

• Создание и развертывание REST API для извлечения преобладающих цветов из изображений
• Перестаньте использовать print()
• ChatGPT и будущее виртуальных помощников 💻

Генеративный ИИ включает в себя техники неуправляемого и полууправляемого машинного обучения. Он позволяет вычислительным устройствам использовать предварительно существующие данные, включая текстовые, аудио и видеофайлы, изображения и коды, для создания новых форм контента. Основная цель – производить результаты, полностью соответствующие реальности.

В частности, ИИ-моделям предоставляется большое количество последних данных для обучения моделей генерации нового контента. Эти модели используют нейронные сети для обнаружения паттернов и структур в существующих данных для создания новаторского и уникального вывода.

Основными элементами моделей генеративного ИИ являются латентное пространство, обучающие данные и генеративные архитектуры.

1. Данные представлены сжато в латентном пространстве, которое включает в себя ключевые характеристики данных.
2. Основой для обучения являются обучающие данные, которые помогают моделям понять основные паттерны.
3. Структурными компонентами, делающими возможным генеративное моделирование, являются генеративные архитектуры.

Модели генеративного ИИ обещают понять и воспроизвести человеческое изобретательство, извлекая инсайты из обширных данных и доставляя уникальные результаты.

Модели генеративного ИИ

Наиболее используемые модели генеративного ИИ:

GANs (Генеративные антагонистические сети)

GANs успешно применяются во многих различных областях. Они состоят из двух сетей: сети генератора и сети дискриминатора. В то время как дискриминатор стремится различать созданные и оригинальные образцы, генератор обучается создавать данные, которые имитируют точные данные. GANs непрерывно совершенствуются в процессе, что приводит к генерации высококачественных результатов.

GANs более подходят для разработки данных, связанных с конкретной областью, поскольку они могут быстро генерировать результаты с высококачественными образцами и меньшим разнообразием паттернов.

Вариационные энкодеры (VAEs)

VAEs – это генеративные модели, которые используют силу автоэнкодеров и вероятностное моделирование для изучения простого представления входных данных. Выбирая точки из полученного распределения, VAEs могут создавать новые наблюдения, кодируя предоставленные данные в низкоразмерное латентное пространство.

Они функционируют путем разработки двух сетей: сети декодера, которая воссоздает предоставленные данные из латентного пространства, и сети энкодера, которая преобразует исходные данные в латентное пространство.

Они могут создавать новые и уникальные наборы данных, имитирующие тренировочные данные, выбирая наблюдения из каждой точки в латентном пространстве, где присутствует новый приобретенный паттерн. Возможность VAEs создавать новые данные и перемещаться по латентной области позволяет проводить креативные исследования и создавать дополнительные данные.

Модель диффузии

Модели диффузии, или вероятностные модели диффузии, представляют собой параметризованные марковские цепи, построенные с использованием вариационного вывода для генерации выборок, соответствующих набору данных после определенного периода.

Проще говоря, модели диффузии могут создавать данные, которые напоминают тренировочные данные. В процессе обучения в данные вводится гауссовский шум, в то время как модель обучается восстанавливать данные путем удаления шума. Модель делает выводы на этапе вывода, используя случайно сгенерированный шум.

Модель диффузии можно разделить на три основных компонента: обученный текстовый энкодер, предсказатель шума UNet и вариационная автоэнкодер-декодерная модель. Для создания готового изображения высокого разрешения декодер имеет сеть повышающего дискретизацию.

Измерение производительности генеративного ИИ

Показатели производительности, такие как BLEU, ROUGE, METEOR и прогнозные вложения, позволяют легко отслеживать работу текстовых генеративных моделей.

1. BLEU – это статистика, сосредоточенная на точности, которая оценивает перекрытие n-грамм между исходным текстом и созданным текстом.
2. ROUGE – это показатель, который оценивает перекрытие воспроизведений между исходным текстом и новым текстом. Существует три вида ROUGE: ROUGE-N, ROUGE-L и ROUGE-S.
3. METEOR – это измерение, которое оценивает эффективность созданного текста, измеряя, насколько хорошо он соответствует эталонному тексту.
4. BERTScore основан на сходстве между эталонным и созданным текстом с использованием контекстных вложений.

Плюсы и минусы генеративного искусственного интеллекта

Генеративный искусственный интеллект имеет свои плюсы и минусы. Их следует учитывать перед использованием в своих целях.

Плюсы

Плюсы использования генеративного искусственного интеллекта следующие:

• Он генерирует новые и креативные данные.
• Он способен легко интерпретировать большие объемы данных.
• Он сокращает время и усилия, а также минимизирует человеческие ошибки.
• У него есть множество инновационных применений, таких как генерация контента, изображений, видео и музыки.
• Он может помочь в создании персонализированного контента.

Минусы

Минусы использования генеративного искусственного интеллекта следующие:

• Он лишен человеческого глаза для исправления ошибок в кодах.
• Изображения, созданные с помощью этих моделей, могут нарушать конфиденциальность, авторские права или нарушать личные данные.
• Из-за отсутствия свежих данных результаты могут быть неточными и низкого качества.
• Источники данных, сгенерированные моделью искусственного интеллекта, могут быть неточными и недостоверными.

Применение генеративного искусственного интеллекта

Известные применения генеративного искусственного интеллекта включают следующее:

Генерация контента

Для привлечения внимания клиентов необходимо придумывать креативные идеи. Модели генеративного искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, повышают производительность в периоды разработки новых идей, предлагая инновационные решения и различные точки зрения. Бизнесы могут использовать эти идеи, сгенерированные искусственным интеллектом, как отправную точку для креативного мышления и разработки свежей стратегии контента.

От создания социальных медиа и блог-постов до создания рекламных электронных писем, модели искусственного интеллекта могут генерировать черновой материал, который человеческие менеджеры могут модифицировать и настраивать. Генеративный искусственный интеллект предлагает гиперперсонализацию через анализ больших объемов данных и адаптацию информации к конкретным вкусам и действиям.

Генерация и интерпретация кода

Генеративный искусственный интеллект может использоваться в разработке программного обеспечения для создания и улучшения исходного кода, тем самым повышая качество и эффективность программного обеспечения. Максимизируя эффективность, результаты генеративных технологий могут быть настроены для лучшей работы по более низкой цене, что приводит к лучшим финансовым результатам для бизнеса.

Разработчики могут использовать инструменты на основе искусственного интеллекта, чтобы получать идеи для кода, который они создают во время работы. Эти инструменты анализируют код с использованием обработки естественного языка, предоставляют применимые предложения или ключевые слова для кода и дополняют неполный код с помощью полного, точного синтаксического языка.

Что такое прогнозирующий искусственный интеллект?

Прогнозирующий искусственный интеллект, часто известный как “узкий искусственный интеллект”, – это система, которая прогнозирует события на основе трендов и входных данных. Он использует прошлые данные для принятия точных решений или прогнозов о предстоящих событиях. Такая система искусственного интеллекта особенно эффективна в таких операциях, как прогнозирование фондового рынка, прогноз погоды и рекомендательные системы, требующие оценки тенденций с использованием алгоритмов.

Системы прогнозирующего искусственного интеллекта функционируют в рамках установленных параметров и не создают новых данных. Вместо этого они изучают уже существующую информацию, чтобы предложить представление о возможных развитиях в будущем.

Они требуют доступа к большому объему данных. Точность прогнозов увеличивается с увеличением объема данных. Машинное обучение применяется к огромным объемам данных. Оно может анализировать множество переменных, чтобы найти закономерности, связанные с будущими повторениями подобных событий.

Плюсы и минусы прогнозирующего искусственного интеллекта

Существуют определенные плюсы и минусы прогнозирующего искусственного интеллекта по сравнению с генеративным искусственным интеллектом.

Плюсы

Плюсы использования моделей прогнозирующего искусственного интеллекта следующие:

• Он может помочь вам опережать конкурентов.
• Он может улучшить ваши продажи.
• Он может помочь сэкономить время и человеческие ресурсы.
• Он улучшает системы управления цепочкой поставок.

Недостатки

Недостатки прогностических моделей искусственного интеллекта (AI) следующие:

• Отсутствие точных прогнозов человеческого поведения.
• Необходимость регулярного обновления данных.
• Из-за отсутствия актуальных данных результаты могут быть неточными.
• Могут вызывать затруднения для непрофессионалов в технической сфере.

Применение прогностического искусственного интеллекта (Predictive AI)

Применение прогностических моделей искусственного интеллекта различными отраслями включает в себя:

Прогноз погоды

С использованием нескольких метеорологических наборов данных, искусственный интеллект может быть обучен интерпретировать данные и создавать более точные прогнозные графики. Это обусловлено особыми функциями машинного обучения прогностического искусственного интеллекта. 

Анализируя бесконечные данные, модели могут узнавать больше о закономерностях и предсказывать их более точно, чем средний человек. С улучшением качества собираемых данных алгоритмы смогут все лучше распознавать закономерности и предоставлять более точные прогнозы погоды.

Финансовый анализ

Благодаря последним достижениям в скорости и точности прогностического искусственного интеллекта, финансовые учреждения могут расширить границы его использования. Они также могут более эффективно интегрировать эту технологию в тактическую и стратегическую части своей организации. 

Прогностический искусственный интеллект позволяет правильно планировать финансовые инвестиции и расходы, а также прогнозировать денежные потоки. Он помогает снизить финансовые риски и повышает качество взаимоотношений с клиентами.

Генеративный искусственный интеллект (Generative AI) против прогностического искусственного интеллекта (Predictive AI)

Прогностический искусственный интеллект функционирует как магический шар 8, помогая идентифицировать тренды и принимать решения на основе прошлых данных и текущих событий. В отличие от него, генеративный искусственный интеллект является художественным помощником, помогающим в создании, развитии и расширении контента. Кроме того, это отличный ресурс для сбора, доступа и передачи данных бизнесом. 

Генеративный искусственный интеллект создает новый контент с характеристиками, связанными с обучающими данными, которые были предоставлены изначально с использованием передовых алгоритмов и методов глубокого обучения. Прогностический искусственный интеллект использует алгоритмы машинного обучения и статистические методы для анализа данных и прогнозирования будущих событий. 

Генеративный искусственный интеллект широко используется в творческих областях, таких как музыка, искусство и мода, в то время как прогностический искусственный интеллект часто применяется в областях здравоохранения, финансов и маркетинга.

Заключение

Искусственный интеллект представляет собой новый уровень технологий с огромным потенциалом и возможностями. Генеративный и прогностический искусственный интеллект являются двумя из наиболее широко применяемых моделей искусственного интеллекта в разных областях. При обсуждении генеративного и прогностического искусственного интеллекта оба они достаточно эффективны и универсальны. В то время как генеративный искусственный интеллект преуспевает в создании абсолютно нового контента, прогностический искусственный интеллект умеет прогнозировать на основе трендов. Правильное понимание этих моделей искусственного интеллекта позволит вам использовать их для улучшения деятельности вашей организации и использовать их полный потенциал. Analytics Vidhya предлагает курсы по генеративному искусственному интеллекту для лиц, желающих расширить свои знания о самых востребованных технологиях в мире.

Часто задаваемые вопросы