Analytická umělá inteligence a rozdíl mezi generováním umělé inteligence

Organizace, které objevují technologie umělé inteligence, riskují, že přehlédnou starší a zavedenější formu umělé inteligence zvanou „analytická umělá inteligence“. Tato forma umělé inteligence zdaleka není zastaralá a pro většinu společností zůstává životně důležitým zdrojem. Zatímco některé aplikace umělé inteligence využívají analytickou i generativní umělou inteligenci, tyto dva přístupy k umělé inteligenci se do značné míry liší.

Hlavní rozdíl mezi analytikou pomocí umělé inteligence a tradiční analýzou dat spočívá v typech technologií používaných ke generování a přístupu k těmto poznatkům.

Koncept a klíčové vlastnosti analytické umělé inteligence.

Analytická umělá inteligence (AI) je forma analýzy dat, která využívá umělou inteligenci – konkrétně pokročilé formy strojového učení – pro účely business intelligence. I když se liší od tradičních metod analýzy dat používaných mnoha organizacemi, analytická AI se zaměřuje na dosažení stejného cíle: analýzu datových sad za účelem generování praktických poznatků a vedení rozhodnutí založených na datech.

Analytika umělé inteligence využívá pokročilé metodologie umělé inteligence, jako je zpracování přirozeného jazyka (NLP) a hluboké učení, k analýze velkých datových sad, získávání poznatků a dynamickému řízení rozhodování, které reaguje přímo na interakci uživatele.

Hlavní rozdíl mezi analytikou s využitím umělé inteligence a tradiční analýzou dat spočívá v typech technologií používaných ke generování a přístupu k těmto poznatkům. I když jsou tyto nástroje účinné, často poskytují většině uživatelů statický pohled na data, přičemž se při generování poznatků silně spoléhají na statistickou analýzu a vyžadují, aby analytici vyvodili vlastní závěry, spíše než aby se spoléhali na technologie.

Klíčové vlastnosti analytiky s využitím umělé inteligence

Deskriptivní analýza: Deskriptivní analýza odpovídá na otázku „Co se stalo?“. Tento typ analýzy je klienty zdaleka nejčastěji používaný a poskytuje zprávy a analýzy zaměřené na minulé události.

Deskriptivní analýza se používá k pochopení celkové výkonnosti na agregované úrovni a je zdaleka nejjednodušším způsobem, jak s ní společnost začít, protože data jsou snadno dostupná pro vytváření reportů a aplikací.

Diagnostická analýza: Diagnostická analýza, stejně jako deskriptivní analýza, využívá historická data k zodpovězení otázky. Místo zaměření na „co“ se však diagnostická analýza zabývá klíčovou otázkou, proč k určité události nebo anomálii v datech dochází. Diagnostická analýza bývá dostupnější a vhodnější pro širší škálu případů použití než strojové učení/prediktivní analýza.

Prediktivní analytika: Prediktivní analytika je pokročilá forma analytiky, která identifikuje pravděpodobné změny na základě historických dat pomocí strojového učení. Historická data, zahrnující velkou část deskriptivní a diagnostické analýzy používané jako základ pro vytváření modelů prediktivní analytiky, se používají jako základ pro tyto modely.

Preskriptivní analýza: Preskriptivní analýza je čtvrtým a posledním pilířem moderní analýzy. Preskriptivní analýza zahrnuje analýzu specifických pokynů. V podstatě se jedná o kombinaci deskriptivní, diagnostické a prediktivní analýzy, která usměrňuje rozhodovací proces. Stávající situace nebo podmínky a důsledky rozhodnutí nebo události se aplikují k vytvoření řízeného rozhodnutí nebo akce, kterou má uživatel provést.

Generativní umělá inteligence se zaměřuje na vytváření nového obsahu učením se vzorců z existujících dat. Využívá techniky hlubokého učení, jako jsou generativní adversární sítě (GAN) a transformační modely, ke generování textu, obrázků, hudby atd. Generativní umělá inteligence si získala značnou pozornost pro svou schopnost vytvářet obsah podobný lidskému a nachází uplatnění v kreativních odvětvích, tvorbě obsahu a dalších oblastech. Klíčovými vlastnostmi generace umělá inteligence jsou tvorba obsahu, vylepšená představivost a kreativita, vylepšená trénovací data a personalizovaný branding.

Hlavními rysy umělé inteligence generace Gen AI jsou tvorba obsahu, podpora představivosti a kreativity, posilování trénovacích dat a vytváření personalizovaných zážitků.

Rozdíl mezi analytickou a generativní umělou inteligencí

Mezi analytickou a generativní umělou inteligencí existuje mnoho rozdílů a firmy/společnosti mohou na základě těchto rozdílů najít způsoby, jak efektivně řídit své operace pomocí umělé inteligence. Klíčové rozdíly mezi analytickou a generativní umělou inteligencí jsou:

Zaprvé se liší jejich účely a možnosti. Primárním účelem generativní umělé inteligence je využití modelů neuronových sítí s hlubokým učením k generování nového obsahu. Analytická umělá inteligence se naproti tomu týká systémů umělé inteligence založených na statistickém strojovém učení, které jsou navrženy pro specifické úkoly, jako je klasifikace, predikce nebo rozhodování na základě strukturovaných dat.

Za druhé, algoritmy se liší. Pokud jde o algoritmické metody, generativní umělá inteligence obvykle používá složité techniky, jako je transformace sekvenčních textových vstupů na souvislé výstupy a predikce dalšího slova na základě kontextu existujících dat za účelem generování obsahu. Generativní umělá inteligence se učí rozumět vzorcům v datech a vytvářet nové verze těchto dat. Analytická umělá inteligence používá řadu jednodušších metod strojového učení, včetně učení s dohledem, učení bez dohledu a učení s posilováním.

Za třetí, existují rozdíly v návratnosti investic. Generativní umělá inteligence může generovat zisk z tvorby obsahu tím, že nabízí nižší náklady ve srovnání s lidskou tvorbou obsahu, a také potenciál vytvářet jedinečný a poutavý obsah, který přitahuje a udrží si zákazníky. I když generativní umělá inteligence nabízí mnoho výhod, její ekonomickou hodnotu může být obtížné měřit a uživatelé nesou náklady na trénování modelu generativní umělé inteligence.

V případě analytiky s využitím umělé inteligence přináší lepší ekonomické výnosy prostřednictvím prediktivních modelů, které mohou firmám pomoci předpovídat poptávku, optimalizovat správu zásob, identifikovat tržní trendy a činit rozhodnutí založená na datech. To může vést ke snížení nákladů, lepší alokaci zdrojů a zvýšení příjmů díky lepšímu rozhodování.

Za čtvrté, existují rozdíly v úrovních rizika. Generování umělé inteligence může produkovat přesvědčivé „deepfakes“, které snadno vedou k dezinformacím, krádeži identity a podvodům. Tyto modely mohou navíc představovat rizika pro soukromí, pokud trénovací data obsahují citlivé informace nebo jsou manipulována tak, aby produkovala nezamýšlené výstupy.

Data používaná ve školeních v oblasti analytiky umělé inteligence čelí také rizikům z důvodu narušení kybernetické bezpečnosti a zneužití ke škodlivým účelům, jako je zahájení kybernetických útoků nebo šíření dezinformací. Proto jsou k zmírnění těchto rizik nutná bezpečnostní opatření. V současné době se analytická umělá inteligence jeví jako méně riziková než generativní umělá inteligence a v mnoha společnostech se používá již dlouhou dobu.

Stručně řečeno, při rozhodování mezi analytickou a generativní umělou inteligencí zvažte své specifické požadavky a cíle. Pokud je cílem extrahovat poznatky z dat, vytvářet predikce a optimalizovat procesy, je analytická umělá inteligence tou správnou volbou. Na druhou stranu, pokud je potřeba vytvářet nový obsah, inovovat nebo personalizovat uživatelský zážitek, je generativní umělá inteligence ideální volbou.

Používají se nástroje generované umělou inteligencí, jako jsou chatboti, a očekává se, že nahradí nejen vyhledávání na internetu, ale také úkoly související se zákaznickým servisem a prodejní hovory.

Některá doporučení

Využití analytiky umělé inteligence v diplomacii je nezbytné, protože má více než kterákoli jiná technologie umělé inteligence předpokladů pro splnění požadavků a úkolů diplomatického sektoru. Aby však bylo možné analytiku umělé inteligence aplikovat v praxi, musí být splněny následující podmínky:

Zaprvé je nutné vybudovat pracovní sílu s dostatečnými znalostmi a zkušenostmi v oblasti technologií umělé inteligence (včetně umělé inteligence i inteligence založené na lidské inteligenci).

Za druhé, klíčové je využití technologie umělé inteligence v průmyslových službách, jako je odpovídání na e-maily a přímá interakce s občany prostřednictvím technologie chatbotů. Ukázkovým příkladem je, jak německé ministerstvo zahraničí v letech 2021–2023 využívalo technologii umělé inteligence s názvem FACIL k interakci s občany a zpracovávalo 40 000 požadavků měsíčně.

Za třetí, vybudování infrastruktury, včetně databázových systémů a serverových systémů, je nezbytné pro umožnění analýzy pomocí umělé inteligence, která může částečně pomoci s predikcí a prognózováním globálních událostí pro diplomatický sektor. Vzhledem ke stále rostoucímu množství dat je však zapotřebí dostatečně velký serverový systém.

Za čtvrté, diplomatický sektor si musí vybudovat vlastní analytický systém s využitím umělé inteligence; to je klíčové pro zajištění dodržování bezpečnostních a etických standardů.

Zdroj: https://baoquocte.vn/ai-phan-tich-va-su-khac-biet-voi-ai-tao-sinh-298800.html