Αναλυτική Τεχνητή Νοημοσύνη και η διαφορά μεταξύ της παραγωγής Τεχνητής Νοημοσύνης

Οι οργανισμοί που ανακαλύπτουν την τεχνολογία Τεχνητής Νοημοσύνης διατρέχουν τον κίνδυνο να παραβλέψουν μια παλαιότερη, πιο καθιερωμένη μορφή Τεχνητής Νοημοσύνης που ονομάζεται «αναλυτική Τεχνητή Νοημοσύνη». Αυτή η μορφή Τεχνητής Νοημοσύνης δεν είναι καθόλου ξεπερασμένη και παραμένει ένας ζωτικός πόρος για τις περισσότερες εταιρείες. Ενώ ορισμένες εφαρμογές Τεχνητής Νοημοσύνης χρησιμοποιούν τόσο αναλυτική όσο και παραγωγική Τεχνητή Νοημοσύνη, αυτές οι δύο προσεγγίσεις στην Τεχνητή Νοημοσύνη είναι σε μεγάλο βαθμό διαφορετικές.

Η βασική διαφορά μεταξύ της ανάλυσης δεδομένων μέσω τεχνητής νοημοσύνης και της παραδοσιακής ανάλυσης δεδομένων έγκειται στους τύπους τεχνολογιών που χρησιμοποιούνται για τη δημιουργία και την πρόσβαση σε αυτές τις πληροφορίες.

Η έννοια και τα βασικά χαρακτηριστικά της αναλυτικής Τεχνητής Νοημοσύνης.

Η αναλυτική Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) είναι μια μορφή ανάλυσης δεδομένων που αξιοποιεί την τεχνητή νοημοσύνη – συγκεκριμένα προηγμένες μορφές μηχανικής μάθησης – για σκοπούς επιχειρηματικής ευφυΐας. Ενώ διαφέρει από τις παραδοσιακές μεθόδους ανάλυσης δεδομένων που χρησιμοποιούνται από πολλούς οργανισμούς, η αναλυτική ΤΝ επικεντρώνεται στην επίτευξη του ίδιου στόχου: την ανάλυση συνόλων δεδομένων για τη δημιουργία εφαρμόσιμων πληροφοριών και την καθοδήγηση αποφάσεων που βασίζονται σε δεδομένα.

Η ανάλυση της Τεχνητής Νοημοσύνης χρησιμοποιεί προηγμένες μεθοδολογίες Τεχνητής Νοημοσύνης, όπως η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) και η βαθιά μάθηση, για την ανάλυση μεγάλων συνόλων δεδομένων, την ανάπτυξη πληροφοριών και την καθοδήγηση της λήψης αποφάσεων με δυναμικό τρόπο που ανταποκρίνεται άμεσα στην αλληλεπίδραση των χρηστών.

Η βασική διαφορά μεταξύ της ανάλυσης δεδομένων μέσω Τεχνητής Νοημοσύνης και της παραδοσιακής ανάλυσης δεδομένων έγκειται στους τύπους τεχνολογιών που χρησιμοποιούνται για τη δημιουργία και την πρόσβαση σε αυτές τις πληροφορίες. Ωστόσο, ενώ αυτά τα εργαλεία έχουν αντίκτυπο, συχνά παρέχουν μια στατική εικόνα των δεδομένων για τους περισσότερους χρήστες, βασιζόμενα σε μεγάλο βαθμό στη στατιστική ανάλυση για τη δημιουργία πληροφοριών και απαιτώντας από τους αναλυτές να εξαγάγουν τα δικά τους συμπεράσματα αντί να βασίζονται στην τεχνολογία.

Βασικά χαρακτηριστικά της ανάλυσης της Τεχνητής Νοημοσύνης

Περιγραφική ανάλυση: Η περιγραφική ανάλυση απαντά στην ερώτηση "Τι συνέβη;". Αυτός ο τύπος ανάλυσης είναι μακράν ο πιο συχνά χρησιμοποιούμενος από τους πελάτες, παρέχοντας αναφορές και αναλύσεις που εστιάζουν σε γεγονότα του παρελθόντος.

Η περιγραφική ανάλυση χρησιμοποιείται για την κατανόηση της συνολικής απόδοσης σε συγκεντρωτικό επίπεδο και είναι μακράν ο ευκολότερος τρόπος για να ξεκινήσει μια εταιρεία, επειδή τα δεδομένα είναι άμεσα διαθέσιμα για τη δημιουργία αναφορών και εφαρμογών.

Διαγνωστική ανάλυση: Η διαγνωστική ανάλυση, όπως και η περιγραφική ανάλυση, χρησιμοποιεί ιστορικά δεδομένα για να απαντήσει σε μια ερώτηση. Αλλά αντί να εστιάζει στο «τι», η διαγνωστική ανάλυση αντιμετωπίζει το κρίσιμο ερώτημα του γιατί εμφανίζεται ένα συμβάν ή μια ανωμαλία στα δεδομένα. Η διαγνωστική ανάλυση τείνει να είναι πιο προσιτή και κατάλληλη για ένα ευρύτερο φάσμα περιπτώσεων χρήσης από την ανάλυση μηχανικής μάθησης/προγνωστικής.

Προγνωστική ανάλυση: Η προγνωστική ανάλυση είναι μια προηγμένη μορφή ανάλυσης που προσδιορίζει τι είναι πιθανό να συμβεί με βάση ιστορικά δεδομένα χρησιμοποιώντας μηχανική μάθηση. Τα ιστορικά δεδομένα, που περιλαμβάνουν μεγάλο μέρος της περιγραφικής και διαγνωστικής ανάλυσης που χρησιμοποιείται ως βάση για τη δημιουργία μοντέλων προγνωστικής ανάλυσης, χρησιμοποιούνται ως βάση για αυτά τα μοντέλα.

Προδιαγραφική ανάλυση: Η προδιαγραφική ανάλυση είναι ο τέταρτος και τελευταίος πυλώνας της σύγχρονης ανάλυσης. Η προδιαγραφική ανάλυση περιλαμβάνει συγκεκριμένη καθοδηγητική ανάλυση. Ουσιαστικά, είναι ένας συνδυασμός περιγραφικής, διαγνωστικής και προγνωστικής ανάλυσης για την καθοδήγηση της διαδικασίας λήψης αποφάσεων. Οι υπάρχουσες καταστάσεις ή συνθήκες και οι συνέπειες μιας απόφασης ή ενός συμβάντος εφαρμόζονται για τη δημιουργία μιας καθοδηγούμενης απόφασης ή ενέργειας που πρέπει να λάβει ο χρήστης.

Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη (Generative AI) εστιάζει στη δημιουργία νέου περιεχομένου μαθαίνοντας μοτίβα από υπάρχοντα δεδομένα. Χρησιμοποιεί τεχνικές βαθιάς μάθησης, όπως γενετικά ανταγωνιστικά δίκτυα (GAN) και μετασχηματιστικά μοντέλα, για τη δημιουργία κειμένου, εικόνων, μουσικής κ.λπ. Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη έχει προσελκύσει σημαντική προσοχή για την ικανότητά της να δημιουργεί περιεχόμενο που μοιάζει με άνθρωπο και έχει εφαρμογές σε δημιουργικές βιομηχανίες, δημιουργία περιεχομένου και άλλα. Τα βασικά χαρακτηριστικά της Γενικής Τεχνητής Νοημοσύνης (Gen AI) είναι η δημιουργία περιεχομένου, η ενισχυμένη φαντασία και δημιουργικότητα, τα βελτιωμένα δεδομένα εκπαίδευσης και η εξατομικευμένη δημιουργία επωνυμίας.

Τα κύρια χαρακτηριστικά της Τεχνητής Νοημοσύνης Γενιάς είναι η δημιουργία περιεχομένου, η ενίσχυση της φαντασίας και της δημιουργικότητας, η ενίσχυση των δεδομένων εκπαίδευσης και η δημιουργία εξατομικευμένων εμπειριών.

Η διαφορά μεταξύ αναλυτικής και γενετικής τεχνητής νοημοσύνης

Υπάρχουν πολλές διαφορές μεταξύ της αναλυτικής και της παραγωγικής Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) και οι επιχειρήσεις/εταιρείες μπορούν να βρουν τρόπους για να διαχειρίζονται αποτελεσματικά τις δραστηριότητές τους χρησιμοποιώντας την AI με βάση αυτές τις διαφορές. Οι βασικές διαφορές μεταξύ της αναλυτικής και της παραγωγικής AI είναι:

Καταρχάς, οι σκοποί και οι δυνατότητές τους διαφέρουν. Ο πρωταρχικός σκοπός της γενετικής Τεχνητής Νοημοσύνης είναι η χρήση μοντέλων νευρωνικών δικτύων βαθιάς μάθησης για τη δημιουργία νέου περιεχομένου. Η αναλυτική Τεχνητή Νοημοσύνη, από την άλλη πλευρά, αναφέρεται σε συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης που βασίζονται σε στατιστική μηχανική μάθηση και έχουν σχεδιαστεί για συγκεκριμένες εργασίες, όπως ταξινόμηση, πρόβλεψη ή λήψη αποφάσεων με βάση δομημένα δεδομένα.

Δεύτερον, οι αλγόριθμοι είναι διαφορετικοί. Όσον αφορά τις αλγοριθμικές μεθόδους, η γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη συνήθως χρησιμοποιεί σύνθετες τεχνικές, όπως ο μετασχηματισμός διαδοχικών εισόδων κειμένου σε συνεκτικά αποτελέσματα, προβλέποντας την επόμενη λέξη με βάση το πλαίσιο των υπαρχόντων δεδομένων για τη δημιουργία περιεχομένου. Η γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη μαθαίνει να κατανοεί μοτίβα στα δεδομένα για να δημιουργήσει νέες εκδόσεις αυτών των δεδομένων. Η αναλυτική Τεχνητή Νοημοσύνη χρησιμοποιεί μια σειρά από απλούστερες μεθόδους μηχανικής μάθησης, όπως η εποπτευόμενη μάθηση, η μη εποπτευόμενη μάθηση και η ενισχυτική μάθηση.

Τρίτον, υπάρχουν διαφορές στην απόδοση της επένδυσης. Η γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να αποφέρει κέρδος από τη δημιουργία περιεχομένου προσφέροντας χαμηλότερο κόστος σε σύγκριση με τη δημιουργία ανθρώπινου περιεχομένου, καθώς και τη δυνατότητα δημιουργίας μοναδικού και ελκυστικού περιεχομένου που προσελκύει και διατηρεί τους πελάτες. Ενώ η γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη προσφέρει πολλά οφέλη, η οικονομική της αξία μπορεί να είναι δύσκολο να μετρηθεί και οι χρήστες επιβαρύνονται με κόστος για την εκπαίδευση του μοντέλου γενετικής Τεχνητής Νοημοσύνης.

Όσον αφορά την ανάλυση της Τεχνητής Νοημοσύνης, προσφέρει καλύτερες οικονομικές αποδόσεις μέσω προγνωστικών μοντέλων που μπορούν να βοηθήσουν τις επιχειρήσεις να προβλέψουν τη ζήτηση, να βελτιστοποιήσουν τη διαχείριση αποθεμάτων, να εντοπίσουν τις τάσεις της αγοράς και να λάβουν αποφάσεις βάσει δεδομένων. Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε μειωμένο κόστος, βελτιωμένη κατανομή πόρων και αυξημένα έσοδα μέσω καλύτερης λήψης αποφάσεων.

Τέταρτον, υπάρχουν διαφορές στα επίπεδα κινδύνου. Η δημιουργία τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να παράγει πειστικά «deepfakes», οδηγώντας εύκολα σε παραπληροφόρηση, κλοπή ταυτότητας και απάτη. Επιπλέον, αυτά τα μοντέλα ενδέχεται να θέσουν σε κίνδυνο την ιδιωτικότητα εάν τα δεδομένα εκπαίδευσης περιέχουν ευαίσθητες πληροφορίες ή χειραγωγούνται για την παραγωγή ακούσιων αποτελεσμάτων.

Τα δεδομένα που χρησιμοποιούνται στην εκπαίδευση στην ανάλυση της Τεχνητής Νοημοσύνης αντιμετωπίζουν επίσης κινδύνους από παραβιάσεις της κυβερνοασφάλειας, καθώς μπορούν να αξιοποιηθούν για κακόβουλους σκοπούς, όπως η διεξαγωγή κυβερνοεπιθέσεων ή η διάδοση παραπληροφόρησης. Επομένως, απαιτούνται μέτρα ασφαλείας για τον μετριασμό αυτών των κινδύνων. Επί του παρόντος, η αναλυτική Τεχνητή Νοημοσύνη φαίνεται να είναι λιγότερο επικίνδυνη από την παραγωγική Τεχνητή Νοημοσύνη και χρησιμοποιείται εδώ και πολύ καιρό σε πολλές εταιρείες.

Συνοπτικά, όταν αποφασίζετε μεταξύ αναλυτικής και γενετικής Τεχνητής Νοημοσύνης, λάβετε υπόψη τις συγκεκριμένες απαιτήσεις και τους στόχους σας. Εάν ο στόχος είναι η εξαγωγή πληροφοριών από δεδομένα, η πραγματοποίηση προβλέψεων και η βελτιστοποίηση διαδικασιών, η αναλυτική Τεχνητή Νοημοσύνη είναι η σωστή επιλογή. Από την άλλη πλευρά, εάν η ανάγκη είναι η δημιουργία νέου περιεχομένου, η καινοτομία ή η εξατομίκευση της εμπειρίας χρήστη, η γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη είναι η ιδανική επιλογή.

Εργαλεία που παράγονται από τεχνητή νοημοσύνη, όπως τα chatbots, χρησιμοποιούνται και αναμένεται να αντικαταστήσουν όχι μόνο τις δραστηριότητες αναζήτησης στο διαδίκτυο, αλλά και τις εργασίες που σχετίζονται με την εξυπηρέτηση πελατών και τις κλήσεις πωλήσεων.

Μερικές συστάσεις

Η χρήση της ανάλυσης Τεχνητής Νοημοσύνης στη διπλωματία είναι απαραίτητη, επειδή διαθέτει περισσότερα προσόντα από οποιαδήποτε άλλη τεχνολογία Τεχνητής Νοημοσύνης για την κάλυψη των απαιτήσεων και των καθηκόντων του διπλωματικού τομέα. Ωστόσο, για να είναι δυνατή η εφαρμογή της ανάλυσης Τεχνητής Νοημοσύνης στον τομέα, πρέπει να πληρούνται οι ακόλουθες προϋποθέσεις:

Καταρχάς, είναι απαραίτητο να δημιουργηθεί ένα εργατικό δυναμικό με επαρκείς γνώσεις και εμπειρία στον τομέα της τεχνολογίας Τεχνητής Νοημοσύνης (συμπεριλαμβανομένης τόσο της τεχνητής νοημοσύνης όσο και της νοημοσύνης που βασίζεται στην ανθρώπινη νοημοσύνη).

Δεύτερον, η εφαρμογή της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης σε υπηρεσίες του κλάδου, όπως η απάντηση σε email και η άμεση αλληλεπίδραση με τους πολίτες μέσω τεχνολογίας chatbot, είναι ζωτικής σημασίας. Ένα χαρακτηριστικό παράδειγμα είναι ο τρόπος με τον οποίο το Γερμανικό Υπουργείο Εξωτερικών χρησιμοποίησε την τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης, που ονομάζεται FACIL, για να αλληλεπιδράσει με τους πολίτες από το 2021 έως το 2023, επεξεργαζόμενο 40.000 αιτήματα ανά μήνα.

Τρίτον, η δημιουργία της υποδομής, συμπεριλαμβανομένων των συστημάτων βάσεων δεδομένων και των συστημάτων διακομιστών, είναι απαραίτητη για να καταστεί δυνατή η ανάλυση μέσω Τεχνητής Νοημοσύνης, η οποία μπορεί να βοηθήσει εν μέρει στην πρόβλεψη και την πρόγνωση παγκόσμιων γεγονότων για τον διπλωματικό τομέα. Ωστόσο, λόγω της συνεχώς αυξανόμενης ποσότητας δεδομένων, απαιτείται ένα αρκετά μεγάλο σύστημα διακομιστών.

Τέταρτον, ο διπλωματικός τομέας πρέπει να κατασκευάσει τη δική του μηχανή ανάλυσης τεχνητής νοημοσύνης. Αυτό είναι ζωτικής σημασίας για να διασφαλιστεί η τήρηση των προτύπων ασφάλειας και δεοντολογίας.

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