Kunstig intelligens (AI) har siden flyttet seg fra et abstrakt konsept eller teori til faktisk praktisk bruk. Med fremveksten av AI-verktøy som ChatGPT, Bard og andre AI-løsninger, søker flere mennesker kunnskap om kunstig intelligens og hvordan de kan utnytte den for å forbedre arbeidet sitt.
AI har sett en økning i bruk av både enkeltpersoner og organisasjoner på ulike felt, inkludert forskning og analyse, utvikling og andre arbeidsområder; det forventes årlig vekstrate på 37,3 % mellom 2023 og 2030.
Generelt kan AI deles inn i tre kategorier:
- Sterk AI: AI som kan komme opp med løsninger på nye verdensproblemer på egen hånd er betegnelsen som sterk AI. Denne typen AI kan lære og bruke kunnskap til nye tilfeller.
- Svak AI: Denne typen AI har allerede et forhåndsdefinert instruksjonssett for å løse gitte problemer eller oppgaver. De kan i utgangspunktet ikke operere utenfor dette omfanget og kan klassifiseres som spesialisert AI; eksempler på dette inkluderer selvkjørende biler og digitale stemmeassistenter som Siri og Alexa.
- Super AI: Denne AI-en er fortsatt hypotetisk. Dens evne vil overgå menneskets intelligens, og den vil være i stand til å løse komplekse problemer som ikke kan løses av mennesker.
AI har mange funksjoner, og noen av de vanlige typene AI-funksjonalitet er prediktiv og generativ AI.
Denne artikkelen vil gjennomgå disse to konseptene for å hjelpe deg å forstå hvordan de fungerer og hvorfor de betyr noe.
Innholdsfortegnelse
Hva er Predictive AI?
Prediktiv AI er kunstig intelligens som samler inn og analyserer data for å forutsi fremtidige hendelser. Prediktiv AI har som mål å forstå mønstre i data og gjøre informerte spådommer. Det brukes i ulike bransjer som finans for å foreta informerte økonomiske diskusjoner om mulig forventet fortjeneste og tap basert på journaler, i helsevesenet for å avgjøre om en persons helsetilstand vipper mot en sykdom, og det kan også sees i svindeloppdagelse.
Hvordan fungerer Predictive AI?
For at bedrifter skal tilpasse seg de siste trendene og markedsforholdene for å opprettholde et forsprang på konkurrentene, må de bruke historiske data basert på tidligere trender og hendelser for å forutsi mulige fremtidige hendelser. Dette gir organisasjoner et forsprang til å planlegge i forkant av visse hendelser for å sikre maksimal utnyttelse av alle markedsforhold.
Går inn i prediktiv AI. Den bruker maskinlæringsalgoritmer for å analysere historiske data og forutsi fremtiden. Disse algoritmene identifiserer mønstre og relasjoner mellom data for å hjelpe bedrifter med å ta informerte og raske beslutninger. Trinnene for å forberede denne algoritmen inkluderer følgende:
- Innsamling og organisering av data: Dette trinnet omhandler innsamling av data som må analyseres. Sikre at datakilden er egnet for oppgaven.
- Forbehandling: Rådata i seg selv har liten eller ingen verdi. Det er viktig at disse dataene blir filtrert ut og at unormaliteter eller feil fjernes for å sikre at kun korrekt formaterte poster sendes inn i modellen.
- Valg av funksjon og algoritme: Riktig algoritme eller modellvalg er avgjørende for prediktiv AI. Resultatet kan bare være nøyaktig i forhold til algoritmens nivå av nøyaktighet. Etter å ha valgt riktig algoritme, er det også viktig å trene den på spesifikke funksjoner for å oppdage for å oppnå de ønskede resultatene.
- Modellevaluering: Etter en vellykket algoritmeprosess er det viktig å evaluere resultatet basert på en definert benchmark for å veie nøyaktigheten til de gitte resultatene.
Nøyaktigheten til en prognose avhenger utelukkende av kvaliteten og relevansen til datastrømmen til algoritmen og sofistikeringsnivået til maskinlæringsalgoritmen. Den menneskelige eksperten som er involvert i denne prosessen spiller også en viktig rolle.
Fordeler Predictive AI
Konkurransemessige fordeler
En av de bemerkelsesverdige fordelene med prediktiv kunstig intelligens for bedrifter er dens evne til å gi tilstrekkelige prognosedata for å gjøre det mulig for bedrifter å planlegge fremover og opprettholde konkurransefortrinn i forhold til konkurrentene. En tilstrekkelig prognose for fremtidige hendelser hjelper bedrifter med å planlegge og maksimere enhver mulighet.
Beslutningstaking
Prediktiv AI hjelper til med å raskt spore beslutningsprosessen. I virksomheten er datastøtte for hver beslutning som tas, veldig viktig. Med prediktiv kunstig intelligens kan bedrifter analysere data og simulere ulike scenarier for å hjelpe dem med å ta den riktige avgjørelsen med tilgjengelig informasjon.
Øk effektiviteten
Et viktig aspekt ved AI er å bidra til å øke og raskere oppgaver som krever et høyt nivå av nøyaktighet. Med tilgjengeligheten av tilstrekkelige data og en høy prognosenøyaktighet, hjelper prediktiv AI med å redusere antall repeterende oppgaver og gjør det med høy presisjon uten feil. Dette bidrar til å øke effektiviteten til både enkeltpersoner og bedrifter.
Begrensninger for prediktiv AI
Databegrensning
Prediktiv AI realiserer kun datasettet for sine analyser og spådommer. Derfor har den bare så mye kunnskap som den er gitt. Dette kan være svært katastrofalt under kritiske forhold der essensielle data og parametere ikke er faktorer i det gitte datasettet og kan resultere i spådommer/prognoser som er falske.
Naturens forutsigbarhet
Ikke alt i naturen har et mønster; visse ting forekommer i forskjellige mønstre over en lang periode, i tilstanden der prediktiv AI brukes til å forutsi slike hendelser. Det vil skape et falskt mønster som vil føre til en utgang som ikke kan bevises.
Kort spenn
På grunn av det faktum at prediktiv AI utelukkende er avhengig av data for kontinuerlig å gi en prediksjon, kan den forrige prediksjonen ha en kort levetid, spesielt i en tilstand der dataene genereres i et raskt tempo. Derfor vil det være nødvendig å kjøre en analyse og kontinuerlig oppdatere modellen.
Anvendelser av prediktiv AI
Økonomiske tjenester
Prediktiv kunstig intelligens spiller en rolle i tidlig oppdagelse av økonomisk svindel ved å registrere avvik i data. Den kan også brukes av bedrifter til å hente og analysere et bredt spekter av økonomiske data for å forbedre økonomiske prognoser.
Markedsføring
Data er avgjørende for å forstå enhver markedstrend og velge den markedsføringskanalen som fungerer best og gir flere aktiviteter. Med prediktiv AI kan markedsføringsposter analyseres og presenteres på måter som hjelper markedsføringsstrateger med å lage kampanjer som vil gi resultater.
Værmelding
Varsling av mulig vær har blitt mer nøyaktig over tid ved hjelp av prediktiv AI. Bransjer som luftfart er avhengig av værforhold. Dette har bidratt til å øke driftseffektiviteten og redusere risikoen.
Hva er Generativ AI?
Generativ AI er en type AI som brukes til å generere innholdsbaserte spørsmål. Denne typen AI bruker en kombinasjon av maskinlæring og dyplæringsalgoritmer for å komme opp med noe nytt innhold. Generativ AI gjennomgår en rekke datasettmating, analysering og utdataresultater. Denne prosessen er som følger:
- Datainnsamling og forberedelse
- Valg og initialisering av modellarkitektur
- Modelltrening
- Evaluering og utplassering
I motsetning til prediktiv AI, som brukes til å analysere data og forutsi prognoser, lærer generativ AI av tilgjengelige data og genererer nye data fra kunnskapen.
Hvordan fungerer Generativ AI?
Generativ AI utnytter ulike læringsmodeller, for eksempel uovervåket og semi-overvåket læring for å trene modeller, noe som gjør det enklere å mate et stort datavolum inn i modeller å lære av. Generativ AI analyserer disse forskjellige datasettene, finner ut mønstrene i de gitte dataene, og bruker de lærte mønstrene til å produsere nye og realistiske data.
Generativ AI har flere modeller, hver med sine brukstilfeller og muligheter. Den vanligste modellen er:
#1. Generative Adversarial Networks (GAN)
Generative Adversarial Networks (GAN) er en av de uovervåkede læringsmetodene innen maskinlæring. GAN-er består av to modeller (generatormodell og diskriminatormodell), som konkurrerer med hverandre ved å oppdage og lære mønstre i inputdata.
De to modellene fungerer samtidig, den ene prøver å lure den andre med falske data og den andre sørger for at den ikke blir lurt ved å oppdage originalen.
Som navnet tilsier betyr generativ å generere, og motstridende betyr å trene en modell ved å sammenligne motsatte data. GAN-er kan brukes på forskjellige områder som bildesyntese, bilde-til-tekst-generering eller tekst-til-bilde-generering, etc.
#2. Variasjonelle autoenkodere (VAE)
Variational Autoencoders (VAEs) er en generativ modell basert på en autoencoder. Disse autokoderne består av to nettverk: koder- og dekodernettverket.
Koderen tar inn inngangseksemplet og konverterer informasjonen til en vektor, deretter tar dekoderen vektorene og konverterer dem tilbake til en utgang. Vektoren tjener som en representasjon av inndataeksemplet, noe som er forståelig av modellen.
La oss ta for eksempel Å trene en generativ modell for å oppdage en hund. Vi vil mate autoenkoderen med prøver av hundebilder, og koderen vil deretter ta prøven og konvertere ulike data til vektorer for å tjene som en representasjon av bildet og deretter konvertere dataene tilbake til bildet. Det er viktig å vite at autoenkoderen ikke kan generere data uavhengig.
Det er der den variasjonelle autoencoderen kommer til å spille. VAE-er oppretter en pool av de samme prøvedataene, og basert på disse dataene, som er kodet til et lignende vektormønster, kan dekoderen ta vektoren og justere visse verdier litt for å lage en annen og realistisk prøve.
#3. Diffusjonsmodell
Diffusjonsmodellen er en generativ modell som ødelegger prøvedata ved å legge til påfølgende Gaussisk støy. Deretter lærer modellene å gjenopprette dataene ved å fjerne støyen fra prøvedataene. Diffusjonsmodellen er mye brukt for bildegenerering; det er den understrekende teknologien bak tjenester som DALL-E, som brukes til bildegenerering.
Ytelsesmåling – Generativ AI
For teknologi som generativ AI er det viktig å ha en ytelsesmålefaktor for å veie suksessen til en gitt modell og resultat. Noen av nøkkelkravene som bør bemerkes inkluderer
Nøyaktighet og kvalitet
En vesentlig kvalitet ved en modell er å produsere et kvalitativt resultat. For eksempel, en tekst-til-bilde-genereringsmodell som genererer et dårlig bilde, beseirer allerede målet med modellen. Modellutgangen bør ha svært nære likheter med de virkelige dataene.
Hastighet
Tid er avgjørende. Tiden som trengs for å trene en modell og som kreves av modellen for å gi et realistisk resultat, er en nøkkelfaktor for ytelse. Anta at en modell ikke klarer å produsere produksjon på rekordtid sammenlignet med et menneskes produksjon. Da har modellen liten fordel. Derfor må tidskompleksiteten til modellen være svært lav for å gi et kvalitetsresultat.
Mengde justering nødvendig
I tillegg til hastighet er mengden finjustering som kreves før et resultat produseres også avgjørende for å bestemme ytelsen til en modell. Hvis utvikleren krever mye innsats for å skape en ønsket kundeforventning, indikerer det at modellen ikke er klar for bruk i den virkelige verden.
Fordeler med Generativ AI
Det er flere fordeler ved å bruke generativ AI; i dette utvalget vil vi dekke noen av fordelene.
Økt effektivitet
Automatisering av oppgaver kan gjøres mulig med AI. Generativ AI kan generere innhold raskere enn mennesker. Gjør oppgaven med å lage innhold raskere og enklere. Denne hjelpen øker produktiviteten til teamene ved å hjelpe dem med å utføre flere oppgaver innen en begrenset tid.
Økonomisk
Med AI-teknologi som generativ AI, kan bedrifter spare penger ved å automatisere noen repeterende oppgaver, og dermed redusere behovet for manuelt arbeid. Det hjelper også bedrifter med kostnadene ved å ansette en innholdsskaper for bilde-, lyd- eller videoproduksjon.
Økt kreativitet
Generativ AI kan brukes til å generere estetisk tiltalende innhold. Generative AI-modeller har blitt trent med forskjellige data, og det er lettere for dem å generere kreativt innhold sammenlignet med det menneskelige arbeidet.
Forbedret beslutningstaking
Beslutningsprosessen kan gjøres raskere ved bruk av generativ AI; Bedrifter kan bruke generativ AI for å generere data som kan hjelpe dem med å raskere beslutningsprosessen, gitt bedrifter en ekstra fordel for å fange kundene sine og forbedre kundeopplevelsen.
Ulemper med Generativ AI
Etiske bekymringer
Bruken av generativ AI kan føre til bekymring angående eierskapet til generert innhold. Det er også bekymringer om generering av upassende eller partisk innhold. Siden disse modellene bare er begrenset til mengden data som er gitt, kan dette føre til alvorlige problemer.
Treningsdataavhengig
Generative AI-modeller har ikke noe eget sinn. Derfor er disse modellene begrenset til kun de oppgitte dataene; i forhold der datasettet som brukes i opplæringen av denne modellen er unøyaktig eller mangler kvalitet, kan det føre til partisk innhold eller feilutsatte resultater.
Misbruk og feilinformasjon
I nyere tid, med utviklingen av flere verktøy som utnytter generative AI-evner, har falske bilder av populære figurer laget eller falske sanger utgitt som ble generert med AI vært økende. Generativ AI kan brukes til å lage dette falske innholdet og utnytte mennesker.
Applikasjoner av generativ AI
Kodegenerering og tolkning
Generativ AI har spilt en stor rolle i dette aspektet. Med verktøy som ChatGPT kan utviklere teste kodene sine, lime inn feilmeldinger fra utvikling og få en grundig forståelse av feilen og mulige løsninger. Utviklere kan også gi instruksjoner og få prøvekode for implementering.
Chatbots/virtuelle agenter
Kundeservicehenvendelser håndteres for det meste ved hjelp av chatbots i dagens forretningsverden, i motsetning til tidligere da mennesker var involvert. Med generativ AI kan roboter trenes til å håndtere kundehenvendelser og prosessløsninger uten involvering av mennesker.
Innholdsgenerering
Generering av realistisk innhold, musikk, video, bilder, etc., er oppnåelig gjennom generativ AI for å skape realistisk utdata fra et gitt mønster av prøver, noe som gjør prosessen med å lage nytt innhold enklere og raskere.
Prediktiv AI vs Generativ AI
Generativ AI brukes til å lage nytt innhold, ved å bruke dyp læring og maskinlæring for å generere innhold. Den brukes til å lage innhold som bilder, musikk, tekst og mer.
Til sammenligning er prediktiv AI sentrert rundt å analysere data og lage fremtidige spådommer fra historiske data. Prediktiv AI bruker algoritmer og maskinlæring for å analysere disse dataene og oppdage mønstre som skal brukes for mulige fremtidige prognoser.
Både generativ AI og prediktiv AI bruker maskinlæring, men hvordan de gir resultater er forskjellig. Mens den ene lager data, simulerer den andre resultater. Derfor er generativ AI mye brukt i bransjer som involverer å lage innhold, for eksempel musikk, mote og kunst.
I motsetning til dette brukes prediktiv AI i bransjer der dataanalyse i stor grad gjøres, for eksempel finans, markedsføring, forskning og helsevesen.
Konklusjon
Med mer innovasjon i AI-området forventer vi at prediktiv AI og generativ AI vil se mer forbedring i å redusere risikoen ved å bruke disse teknologiene og forbedre mulighetene. Vi vil se gapet mellom prediktive og generative AI-algoritmer lukkes med mer utvikling, noe som gjør det mulig for modeller å enkelt bytte mellom algoritmer til enhver tid og produsere best mulig resultat.
Du kan også lese hvordan generativt AI-søk endrer søkemotorer.