Kunstig intelligens (AI) har siden bevæget sig fra et abstrakt begreb eller teori til faktisk praktisk brug. Med fremkomsten af AI-værktøjer som ChatGPT, Bard og andre AI-løsninger søger flere mennesker viden om kunstig intelligens og hvordan man kan udnytte den til at forbedre deres arbejde.
AI har oplevet en stigning i brugen af både enkeltpersoner og organisationer på forskellige områder, herunder forskning og analyse, udvikling og andre arbejdsområder; det forventes årligt vækstrate på 37,3 % mellem 2023 og 2030.
Overordnet set kan AI opdeles i tre kategorier:
- Stærk AI: AI, der kan komme med løsninger på nye verdensproblemer alene, betegnes som stærk AI. Denne form for AI kan lære og anvende viden til nye cases.
- Svag AI: Denne form for AI har allerede et foruddefineret instruktionssæt til at løse givne problemer eller opgaver. De kan grundlæggende ikke operere uden for dette omfang og kan klassificeres som specialiseret kunstig intelligens; eksempler på dette omfatter selvkørende biler og digitale stemmeassistenter som Siri og Alexa.
- Super AI: Denne AI er stadig hypotetisk. Dens evne vil overgå menneskets intelligens, og den vil være i stand til at løse komplekse problemer, som ikke kan løses af mennesket.
AI har mange funktioner, og nogle af de almindelige typer AI-funktioner er forudsigende og generativ AI.
Denne artikel vil gennemgå disse to koncepter for at hjælpe dig med at forstå, hvordan de fungerer, og hvorfor de betyder noget.
Indholdsfortegnelse
Hvad er prædiktiv AI?
Prædiktiv AI er kunstig intelligens, der indsamler og analyserer data for at forudsige fremtidige hændelser. Prædiktiv AI sigter mod at forstå mønstre i data og lave informerede forudsigelser. Det bruges i forskellige brancher som f.eks. finans til at lave informerede økonomiske diskussioner om mulige forventede overskud og tab baseret på registreringer, i sundhedsvæsenet for at afgøre, om en persons helbredsstatus hælder mod en sygdom, og det kan også ses ved afsløring af svindel.
Hvordan fungerer prædiktiv kunstig intelligens?
For at virksomheder kan tilpasse sig de seneste trends og markedsforhold for at bevare et forspring i forhold til konkurrenterne, skal de bruge historiske data baseret på tidligere tendenser og begivenheder til at forudsige mulige fremtidige hændelser. Dette giver organisationer en fordel til at planlægge forud for visse begivenheder for at sikre maksimal udnyttelse af enhver markedstilstand.
Går ind i prædiktiv AI. Den bruger maskinlæringsalgoritmer til at analysere historiske data og forudsige fremtiden. Disse algoritmer identificerer mønstre og relationer mellem data for at hjælpe virksomheder med at træffe informerede og hurtige beslutninger. Trinene i at forberede denne algoritme omfatter følgende:
- Indsamling og organisering af data: Dette trin omhandler indsamling af data, der skal analyseres. Sikring af, at datakilden er egnet til opgaven.
- Forbehandling: Rådata i sig selv har ringe eller ingen værdi. Det er vigtigt, at disse data filtreres fra, og at abnormiteter eller fejl fjernes for at sikre, at kun korrekt formaterede poster overføres til modellen.
- Valg af funktion og algoritme: Den korrekte algoritme eller modelvalg er afgørende for forudsigelig AI. Resultatet kan kun være nøjagtigt i forhold til algoritmens nøjagtighedsniveau. Efter at have valgt den rigtige algoritme, er det også vigtigt at træne den på specifikke funktioner til at opdage for at opnå de ønskede resultater.
- Modelevaluering: Efter en vellykket algoritmeproces er det vigtigt at evaluere resultatet baseret på et defineret benchmark for at veje nøjagtigheden af de givne resultater.
Nøjagtigheden af en prognose afhænger udelukkende af kvaliteten og relevansen af datafeedet til algoritmen og niveauet af sofistikering af maskinlæringsalgoritmen. Den menneskelige ekspert, der er involveret i denne proces, spiller også en vigtig rolle.
Fordele Predictive AI
Konkurrencemæssige fordele
En af de bemærkelsesværdige fordele ved forudsigelig kunstig intelligens til virksomheder er dens evne til at levere tilstrækkelige prognosedata for at gøre det muligt for virksomheder at planlægge fremad og fastholde konkurrencefordele i forhold til deres konkurrenter. En passende prognose for fremtidige hændelser hjælper virksomheder med at planlægge og maksimere enhver mulighed.
Beslutningstagning
Forudsigende kunstig intelligens hjælper med at fremskynde beslutningsprocessen. I erhvervslivet er databacking for hver beslutning, der træffes, meget vigtig. Med forudsigelig AI kan virksomheder analysere data og simulere forskellige scenarier for at hjælpe dem med at træffe den rigtige beslutning med den tilgængelige information.
Øg effektiviteten
Et væsentligt aspekt af kunstig intelligens er at hjælpe med at øge og fremskynde opgaver, der kræver et højt niveau af nøjagtighed. Med tilgængeligheden af tilstrækkelige data og en høj prognosenøjagtighed hjælper forudsigelig AI med at reducere antallet af gentagne opgaver og udfører det med en høj præcision uden fejl. Dette er med til at øge effektiviteten for både enkeltpersoner og virksomheder.
Begrænsninger af prædiktiv AI
Databegrænsning
Prædiktiv AI realiserer udelukkende datasættet til dets analyser og forudsigelser. Derfor har den kun så meget viden, som den er givet. Dette kan være meget katastrofalt under kritiske forhold, hvor væsentlige data og parametre ikke er faktorer i det givne datasæt og kan resultere i forudsigelser/prognoser, der er falske.
Naturens forudsigelighed
Ikke alt i naturen har et mønster; visse ting forekommer i forskellige mønstre over en lang periode, i den tilstand, hvor forudsigelig AI bruges til at forudsige sådanne hændelser. Det vil skabe et falsk mønster, der vil føre til et output, der ikke kan bevises.
Kort spændvidde
På grund af det faktum, at forudsigelig AI udelukkende er afhængig af data for kontinuerligt at give en forudsigelse, kan den tidligere forudsigelse have en kort levetid, især i en tilstand, hvor dataene genereres i et hurtigt tempo. Derfor vil det være nødvendigt at køre en analyse og løbende opdatere modellen.
Anvendelser af prædiktiv kunstig intelligens
Finansiel service
Prædiktiv kunstig intelligens spiller en rolle i den tidlige opdagelse af økonomisk svig ved at registrere abnormiteter i data. Det kan også bruges af virksomheder til at trække og analysere en lang række finansielle data for at forbedre økonomiske prognoser.
Markedsføring
Data er afgørende for at forstå enhver markedstendens og korrekt vælge den marketingkanal, der fungerer bedst og giver flere aktiviteter. Med prædiktiv AI kan marketingregistreringer analyseres og præsenteres på måder, der hjælper marketingstrateger med at oprette kampagner, der vil give resultater.
Vejrudsigt
Forudsigelser af muligt vejr er blevet mere nøjagtige over tid ved hjælp af forudsigelig AI. Industrier som luftfart afhænger af vejrforholdene. Dette har hjulpet med at øge driftseffektiviteten og reducere den involverede risiko.
Hvad er Generativ AI?
Generativ AI er en type AI, der bruges til at generere indholdsbaserede prompter. Denne type AI bruger en kombination af maskinlæring og deep-learning-algoritmer til at komme med noget nyt indhold. Generativ AI gennemgår en række datasæt feeding, analyse og output af resultater. Denne proces er som følger:
- Dataindsamling og forberedelse
- Valg og initialisering af modelarkitektur
- Model træning
- Evaluering og implementering
I modsætning til prædiktiv AI, som bruges til at analysere data og forudsige prognoser, lærer generativ AI af tilgængelige data og genererer nye data fra sin viden.
Hvordan fungerer Generativ AI?
Generativ AI udnytter forskellige læringsmodeller, såsom uovervåget og semi-overvåget læring for at træne modeller, hvilket gør det lettere at føre en bred mængde data ind i modeller at lære af. Generativ AI analyserer disse forskellige datasæt, finder ud af mønstrene i de givne data og bruger de lærte mønstre til at producere nye og realistiske data.
Generativ AI har flere modeller, hver med sine use cases og muligheder. Den mest almindelige model er:
#1. Generative Adversarial Networks (GAN’er)
Generative Adversarial Networks (GAN’er) er en af de uovervågede læringstilgange inden for maskinlæring. GAN’er består af to modeller (generatormodel og diskriminatormodel), som konkurrerer med hinanden ved at opdage og lære mønstre i inputdata.
De to modeller arbejder samtidigt, den ene forsøger at narre den anden med falske data, og den anden sikrer, at den ikke bliver snydt ved at opdage originalen.
Som navnet antyder betyder generativ generering, og modstrid betyder træning af en model ved at sammenligne modsatte data. GAN’er kan anvendes på forskellige områder såsom billedsyntese, billed-til-tekst-generering eller tekst-til-billede-generering, osv.
#2. Variational Autoencoders (VAE’er)
Variational Autoencoders (VAE’er) er en generativ model baseret på en autoencoder. Disse autoencodere består af to netværk: indkoder- og dekodernetværket.
Indkoderen tager inputprøven ind og konverterer informationen til en vektor, derefter tager dekoderen vektorerne og konverterer dem tilbage til et output. Vektoren tjener som en repræsentation af inputprøvedataene, hvilket er forståeligt af modellen.
Lad os for eksempel tage At træne en generativ model til at opdage en hund. Vi vil fodre autoencoderen med prøver af hundebilleder, og encoderen vil derefter tage prøven og konvertere forskellige data til vektorer for at tjene som en repræsentation af billedet og derefter konvertere dataene tilbage til billedet. Det er vigtigt at vide, at autoencoderen ikke kan generere data uafhængigt.
Det er her den variationelle autoencoder kommer til at spille. VAE’er skaber en pulje af de samme prøvedata, og baseret på disse data, som er blevet kodet til et lignende vektormønster, kan dekoderen tage vektoren og justere visse værdier lidt for at skabe en anderledes og realistisk prøve.
#3. Diffusionsmodel
Diffusionsmodellen er en generativ model, der ødelægger prøvedata ved at tilføje successiv Gauss-støj. Så lærer modellerne at gendanne dataene ved at fjerne støjen fra prøvedataene. Diffusionsmodellen er meget brugt til billedgenerering; det er den understregende teknologi bag tjenester som DALL-E, som bruges til billedgenerering.
Præstationsmåling – Generativ AI
For teknologi såsom generativ AI er det vigtigt at have en præstationsmålefaktor for at veje succesen af en given model og resultat. Nogle af de vigtigste krav, der bør bemærkes, inkluderer
Nøjagtighed og kvalitet
En væsentlig kvalitet ved en model er at producere et kvalitativt output. For eksempel besejrer en tekst-til-billede-genereringsmodel, der genererer et dårligt billede, allerede modellens mål. Modeloutputtet bør have meget tætte ligheder med de virkelige data.
Fart
Tid er afgørende. Den tid, der kræves for at træne en model, og den kræves af modellen for at levere et realistisk output, er en nøglefaktor for ydeevnen. Antag, at en model ikke formår at producere output på rekordtid sammenlignet med et menneskes output. Så har modellen ringe fordel. Derfor skal modellens tidskompleksitet være meget lav for at give et kvalitetsresultat.
Mængden af justering nødvendig
Ud over hastighed er mængden af finjustering, der kræves, før et resultat produceres, også afgørende for at bestemme ydeevnen af en model. Hvis udvikleren kræver en stor indsats for at skabe en ønsket kundeforventning, indikerer det, at modellen ikke er klar til brug i den virkelige verden.
Fordele ved Generativ AI
Der er flere fordele forbundet med at bruge generativ AI; i dette udvalg vil vi dække nogle af fordelene.
Øget effektivitet
Automatisering af opgaver kan gøres mulig med AI. Generativ AI kan generere indhold hurtigere end mennesker. Gør opgaven med at skabe indhold hurtigere og nemmere. Denne hjælp øger produktiviteten af teams ved at hjælpe dem med at udføre flere opgaver inden for en begrænset tid.
Økonomisk
Med AI-teknologi som generativ AI kan virksomheder spare penge ved at automatisere nogle gentagne opgaver og dermed reducere behovet for manuelt arbejde. Det hjælper også virksomheder med omkostningerne ved at ansætte en indholdsskaber til billed-, lyd- eller videoproduktion.
Øget kreativitet
Generativ AI kan bruges til at generere æstetisk tiltalende indhold. Generative AI-modeller er blevet trænet med forskellige data, og det er lettere for dem at generere kreativt indhold sammenlignet med det menneskelige arbejde.
Forbedret beslutningstagning
Beslutningsprocessen kan gøres hurtigere ved brug af generativ AI; Virksomheder kan bruge generativ AI til at generere data, der kan hjælpe dem med at fremskynde beslutningsprocessen, givet virksomheder en ekstra fordel for at fange deres kunder og forbedre kundeoplevelsen.
Ulemper ved Generativ AI
Etiske bekymringer
Brugen af generativ AI kan føre til bekymring med hensyn til ejerskabet af genereret indhold. Der er også bekymringer om generering af upassende eller partisk indhold. Da disse modeller kun er begrænset til mængden af givet data, kan dette føre til alvorlige problemer.
Træningsdataafhængig
Generative AI-modeller har ikke deres eget sind. Derfor er disse modeller begrænset til kun de leverede data; under forhold, hvor det datasæt, der bruges til at træne denne model, er unøjagtigt eller mangler værdi, kan det føre til skævt indhold eller fejltilbøjelige resultater.
Misbrug og misinformation
I den seneste tid, med udviklingen af flere værktøjer, der udnytter generative AI-kapaciteter, er falske billeder af populære figurer skabt eller falske sange udgivet, som blev genereret med AI, været stigende. Generativ AI kunne bruges til at skabe dette falske indhold og udnytte folk.
Anvendelser af Generativ AI
Kodegenerering og fortolkning
Generativ AI har spillet en stor rolle i dette aspekt. Med værktøjer som ChatGPT kan udviklere teste deres koder, indsætte fejlmeddelelser fra udvikling og få en dybdegående forståelse af fejlen og mulige løsninger. Udviklere kunne også give instruktioner og få eksempelkode til implementering.
Chatbots/virtuelle agenter
Kundeserviceforespørgsler håndteres for det meste ved hjælp af chatbots i dagens forretningsverden, i modsætning til tidligere, hvor mennesker var involveret. Med generativ AI kunne bots trænes til at håndtere kundeforespørgsler og procesløsninger uden involvering af mennesker.
Indholdsgenerering
Generering af realistisk indhold, musik, video, billeder osv. kan opnås gennem generativ AI for at skabe realistisk output fra et givet mønster af prøver, hvilket gør processen med at skabe nyt indhold nemmere og hurtigere.
Prædiktiv AI vs. Generativ AI
Generativ AI bruges til at skabe nyt indhold ved at bruge deep learning og maskinlæring til at generere indhold. Det bruges til at skabe indhold som billeder, musik, tekst og mere.
Til sammenligning er prædiktiv AI centreret omkring analyse af data og fremtidige forudsigelser ud fra historiske data. Prædiktiv AI bruger algoritmer og maskinlæring til at analysere disse data og opdage mønstre, der skal bruges til mulige fremtidige prognoser.
Både generativ AI og prædiktiv AI bruger maskinlæring, men hvordan de giver resultater er forskellig. Mens den ene opretter data, simulerer den anden resultater. Derfor er generativ AI meget udbredt i industrier, der involverer skabelse af indhold, såsom musik, mode og kunst.
I modsætning hertil bruges prædiktiv AI i brancher, hvor dataanalyse i vid udstrækning udføres, såsom finans, marketing, forskning og sundhedspleje.
Konklusion
Med mere innovation i AI-området forventer vi, at forudsigelig AI og generativ AI vil se flere forbedringer i at reducere risikoen ved at bruge disse teknologier og forbedre mulighederne. Vi vil se kløften mellem forudsigende og generative AI-algoritmer lukke med mere udvikling, hvilket gør det muligt for modeller nemt at skifte mellem algoritmer til enhver tid og producere det bedst mulige resultat.
Du kan også læse, hvordan generativ AI-søgning ændrer søgemaskinerne.