هوش مصنوعی تحلیلی و تفاوت بین تولید هوش مصنوعی

سازمان‌هایی که فناوری هوش مصنوعی را کشف می‌کنند، ریسک نادیده گرفتن نوع قدیمی‌تر و جاافتاده‌تری از هوش مصنوعی به نام «هوش مصنوعی تحلیلی» را دارند. این نوع هوش مصنوعی به هیچ وجه منسوخ نشده و همچنان یک منبع حیاتی برای اکثر شرکت‌ها است. در حالی که برخی از برنامه‌های هوش مصنوعی از هر دو نوع هوش مصنوعی تحلیلی و مولد استفاده می‌کنند، این دو رویکرد به هوش مصنوعی تا حد زیادی متمایز هستند.

تفاوت اصلی بین تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل داده‌های سنتی در انواع فناوری‌های مورد استفاده برای تولید و دسترسی به این بینش‌ها نهفته است.

مفهوم و ویژگی‌های کلیدی هوش مصنوعی تحلیلی.

هوش مصنوعی تحلیلی نوعی از تحلیل داده‌ها است که از هوش مصنوعی - به ویژه اشکال پیشرفته یادگیری ماشینی - برای اهداف هوش تجاری بهره می‌برد. اگرچه هوش مصنوعی تحلیلی با روش‌های سنتی تحلیل داده‌ها که توسط بسیاری از سازمان‌ها استفاده می‌شود، متفاوت است، اما بر دستیابی به همان هدف تمرکز دارد: تحلیل مجموعه داده‌ها برای ایجاد بینش‌های عملی و هدایت تصمیمات مبتنی بر داده.

تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی از روش‌های پیشرفته هوش مصنوعی، مانند پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری عمیق، برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ، توسعه بینش‌ها و هدایت تصمیم‌گیری به روشی پویا که مستقیماً به تعامل کاربر پاسخ می‌دهد، استفاده می‌کند.

تفاوت اصلی بین تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل داده‌های سنتی در انواع فناوری‌های مورد استفاده برای تولید و دسترسی به این بینش‌ها نهفته است. با این حال، اگرچه این ابزارها تأثیرگذار هستند، اما اغلب برای اکثر کاربران، یک نمای ایستا از داده‌ها ارائه می‌دهند و به شدت به تجزیه و تحلیل آماری برای ایجاد بینش متکی هستند و تحلیلگران را ملزم می‌کنند که به جای تکیه بر فناوری، نتیجه‌گیری‌های خود را انجام دهند.

ویژگی‌های کلیدی تحلیل هوش مصنوعی

تحلیل توصیفی: تحلیل توصیفی به این سوال پاسخ می‌دهد که «چه اتفاقی افتاده است؟». این نوع تحلیل تاکنون رایج‌ترین نوع مورد استفاده توسط مشتریان بوده و گزارش‌ها و تحلیل‌هایی را ارائه می‌دهد که بر رویدادهای گذشته متمرکز هستند.

تحلیل توصیفی برای درک عملکرد کلی در سطح کلی استفاده می‌شود و تاکنون ساده‌ترین راه برای شروع یک شرکت بوده است زیرا داده‌ها برای ساخت گزارش‌ها و برنامه‌ها به راحتی در دسترس هستند.

تحلیل تشخیصی: تحلیل تشخیصی، مانند تحلیل توصیفی، از داده‌های تاریخی برای پاسخ به یک سوال استفاده می‌کند. اما به جای تمرکز بر «چه چیزی»، تحلیل تشخیصی به این سوال اساسی می‌پردازد که چرا یک رویداد یا ناهنجاری در داده‌ها رخ می‌دهد. تحلیل تشخیصی در مقایسه با یادگیری ماشین/تحلیل پیش‌بینی، برای طیف وسیع‌تری از موارد استفاده، در دسترس‌تر و مناسب‌تر است.

تحلیل پیش‌بینی‌کننده: تحلیل پیش‌بینی‌کننده، شکل پیشرفته‌ای از تحلیل است که با استفاده از یادگیری ماشین، احتمال وقوع اتفاقات را بر اساس داده‌های تاریخی شناسایی می‌کند. داده‌های تاریخی، که شامل بخش زیادی از تحلیل‌های توصیفی و تشخیصی مورد استفاده به عنوان مبنای ساخت مدل‌های تحلیل پیش‌بینی‌کننده است، به عنوان پایه و اساس این مدل‌ها استفاده می‌شود.

تحلیل تجویزی: تحلیل تجویزی چهارمین و آخرین ستون تحلیل مدرن است. تحلیل تجویزی شامل تحلیل راهنمایی خاص است. اساساً، ترکیبی از تحلیل توصیفی، تشخیصی و پیش‌بینی‌کننده برای هدایت فرآیند تصمیم‌گیری است. موقعیت‌ها یا شرایط موجود و پیامدهای یک تصمیم یا رویداد برای ایجاد یک تصمیم یا اقدام هدایت‌شده برای کاربر اعمال می‌شوند.

هوش مصنوعی مولد بر ایجاد محتوای جدید با یادگیری الگوها از داده‌های موجود تمرکز دارد. این هوش مصنوعی از تکنیک‌های یادگیری عمیق، مانند شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) و مدل‌های تحول‌آفرین، برای تولید متن، تصاویر، موسیقی و غیره استفاده می‌کند. هوش مصنوعی مولد به دلیل توانایی خود در ایجاد محتوای شبیه به انسان، توجه زیادی را به خود جلب کرده است و کاربردهایی در صنایع خلاق، تولید محتوا و موارد دیگر دارد. ویژگی‌های کلیدی هوش مصنوعی مولد عبارتند از: تولید محتوا، افزایش تخیل و خلاقیت، بهبود داده‌های آموزشی و برندسازی شخصی‌سازی‌شده.

ویژگی‌های اصلی Gen AI عبارتند از تولید محتوا، تقویت تخیل و خلاقیت، تقویت داده‌های آموزشی و ایجاد تجربیات شخصی‌سازی‌شده.

تفاوت بین هوش مصنوعی تحلیلی و هوش مصنوعی مولد

تفاوت‌های زیادی بین هوش مصنوعی تحلیلی و هوش مصنوعی مولد وجود دارد و کسب‌وکارها/شرکت‌ها می‌توانند بر اساس این تفاوت‌ها، راه‌هایی برای مدیریت مؤثر عملیات خود با استفاده از هوش مصنوعی پیدا کنند. تفاوت‌های کلیدی بین هوش مصنوعی تحلیلی و هوش مصنوعی مولد عبارتند از:

اول، اهداف و قابلیت‌های آنها متفاوت است. هدف اصلی هوش مصنوعی مولد، استفاده از مدل‌های شبکه عصبی یادگیری عمیق برای تولید محتوای جدید است. از سوی دیگر، هوش مصنوعی تحلیلی به سیستم‌های هوش مصنوعی مبتنی بر یادگیری ماشین آماری اشاره دارد که برای وظایف خاص، مانند طبقه‌بندی، پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری بر اساس داده‌های ساختاریافته طراحی شده‌اند.

ثانیاً، الگوریتم‌ها متفاوت هستند. از نظر روش‌های الگوریتمی، هوش مصنوعی مولد معمولاً از تکنیک‌های پیچیده‌ای مانند تبدیل ورودی‌های متنی متوالی به خروجی‌های منسجم و پیش‌بینی کلمه بعدی بر اساس زمینه داده‌های موجود برای تولید محتوا استفاده می‌کند. هوش مصنوعی مولد یاد می‌گیرد که الگوهای موجود در داده‌ها را درک کند تا نسخه‌های جدیدی از آن داده‌ها ایجاد کند. هوش مصنوعی تحلیلی از طیف وسیعی از روش‌های ساده‌تر یادگیری ماشین از جمله یادگیری نظارت‌شده، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی استفاده می‌کند.

سوم، تفاوت‌هایی در بازگشت سرمایه وجود دارد. هوش مصنوعی مولد می‌تواند با ارائه هزینه‌های کمتر در مقایسه با تولید محتوای انسانی، و همچنین پتانسیل ایجاد محتوای منحصر به فرد و جذاب که مشتریان را جذب و حفظ می‌کند، از تولید محتوا سود کسب کند. در حالی که هوش مصنوعی مولد مزایای زیادی ارائه می‌دهد، اندازه‌گیری ارزش اقتصادی آن می‌تواند دشوار باشد و کاربران برای آموزش مدل هوش مصنوعی مولد هزینه‌هایی را متحمل می‌شوند.

برای تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی، از طریق مدل‌های پیش‌بینی که می‌توانند به کسب‌وکارها در پیش‌بینی تقاضا، بهینه‌سازی مدیریت موجودی، شناسایی روندهای بازار و تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده کمک کنند، بازده اقتصادی بهتری ارائه می‌دهد. این امر می‌تواند منجر به کاهش هزینه‌ها، بهبود تخصیص منابع و افزایش درآمد از طریق تصمیم‌گیری بهتر شود.

چهارم، تفاوت‌هایی در سطوح ریسک وجود دارد. تولید هوش مصنوعی می‌تواند «جعل عمیق» قانع‌کننده‌ای تولید کند که به راحتی منجر به اطلاعات نادرست، سرقت هویت و کلاهبرداری می‌شود. علاوه بر این، اگر داده‌های آموزشی حاوی اطلاعات حساس باشند یا برای تولید خروجی‌های ناخواسته دستکاری شوند، این مدل‌ها ممکن است خطرات حریم خصوصی را ایجاد کنند.

داده‌های مورد استفاده در آموزش تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی نیز با خطرات ناشی از نقض امنیت سایبری، سوءاستفاده برای اهداف مخرب مانند راه‌اندازی حملات سایبری یا انتشار اطلاعات نادرست مواجه هستند. بنابراین، اقدامات امنیتی برای کاهش این خطرات مورد نیاز است. در حال حاضر، به نظر می‌رسد هوش مصنوعی تحلیلی نسبت به هوش مصنوعی مولد ریسک کمتری دارد و مدت زیادی است که در بسیاری از شرکت‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد.

به طور خلاصه، هنگام تصمیم‌گیری بین هوش مصنوعی تحلیلی و هوش مصنوعی مولد، الزامات و اهداف خاص خود را در نظر بگیرید. اگر هدف استخراج بینش از داده‌ها، پیش‌بینی و بهینه‌سازی فرآیندها باشد، هوش مصنوعی تحلیلی انتخاب مناسبی است. از سوی دیگر، اگر نیاز به ایجاد محتوای جدید، نوآوری یا شخصی‌سازی تجربه کاربر باشد، هوش مصنوعی مولد گزینه ایده‌آلی است.

ابزارهای تولید شده توسط هوش مصنوعی، مانند چت‌بات‌ها، مورد استفاده قرار می‌گیرند و انتظار می‌رود نه تنها جایگزین فعالیت‌های جستجوی اینترنتی، بلکه وظایف مرتبط با خدمات مشتری و تماس‌های فروش نیز شوند.

برخی توصیه‌ها

استفاده از تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی در دیپلماسی ضروری است زیرا نسبت به هر فناوری هوش مصنوعی دیگری، صلاحیت بیشتری برای برآورده کردن الزامات و وظایف بخش دیپلماتیک دارد. با این حال، برای اینکه بتوان تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی را در این زمینه به کار برد، باید شرایط زیر رعایت شود:

اول، لازم است نیروی کاری با دانش و تجربه کافی در زمینه فناوری هوش مصنوعی (شامل هوش مصنوعی و هوش مبتنی بر هوش انسانی) ایجاد شود.

دوم، به‌کارگیری فناوری هوش مصنوعی در خدمات صنعتی مانند پاسخ به ایمیل‌ها و تعامل مستقیم با شهروندان از طریق فناوری چت‌بات بسیار مهم است. نمونه بارز آن نحوه استفاده وزارت امور خارجه آلمان از فناوری هوش مصنوعی به نام FACIL برای تعامل با شهروندان از سال ۲۰۲۱ تا ۲۰۲۳ است که ماهانه ۴۰،۰۰۰ درخواست را پردازش می‌کند.

سوم، ایجاد زیرساخت، از جمله سیستم‌های پایگاه داده و سیستم‌های سرور، برای فعال کردن تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی ضروری است، که می‌تواند تا حدی در پیش‌بینی و پیش‌بینی رویدادهای جهانی برای بخش دیپلماتیک کمک کند. با این حال، با توجه به افزایش روزافزون داده‌ها، یک سیستم سرور به اندازه کافی بزرگ مورد نیاز است.

چهارم، بخش دیپلماتیک باید موتور تحلیلی هوش مصنوعی خود را بسازد؛ این امر برای اطمینان از رعایت استانداردهای امنیتی و اخلاقی بسیار مهم است.

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