AI analitikal dan perbezaan antara penjanaan AI

Organisasi yang menemui teknologi AI berisiko terlepas pandang bentuk AI yang lebih lama dan lebih mantap yang dipanggil "AI analitikal." Bentuk AI ini jauh daripada ketinggalan zaman dan kekal sebagai sumber penting bagi kebanyakan syarikat. Walaupun sesetengah aplikasi AI menggunakan AI analitikal dan generatif, kedua-dua pendekatan untuk AI ini sebahagian besarnya berbeza.

Perbezaan utama antara analitik AI dan analisis data tradisional terletak pada jenis teknologi yang digunakan untuk menjana dan mengakses pandangan ini.

Konsep dan ciri-ciri utama AI analitikal.

AI analitikal ialah satu bentuk analisis data yang memanfaatkan kecerdasan buatan – khususnya bentuk pembelajaran mesin yang lebih maju – untuk tujuan kecerdasan perniagaan. Walaupun berbeza daripada kaedah analisis data tradisional yang digunakan oleh banyak organisasi, AI analitikal memberi tumpuan kepada mencapai matlamat yang sama: menganalisis set data untuk menjana pandangan yang boleh diambil tindakan dan membimbing keputusan berasaskan data.

Analisis AI menggunakan metodologi AI lanjutan, seperti pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) dan pembelajaran mendalam, untuk menganalisis set data yang besar, membangunkan pandangan dan membimbing proses membuat keputusan dengan cara yang dinamik yang bertindak balas secara langsung kepada interaksi pengguna.

Perbezaan utama antara analitik AI dan analitik data tradisional terletak pada jenis teknologi yang digunakan untuk menjana dan mengakses pandangan ini. Walau bagaimanapun, walaupun alat ini memberi impak, ia sering memberikan pandangan statik data untuk kebanyakan pengguna, sangat bergantung pada analisis statistik untuk menjana pandangan dan memerlukan penganalisis untuk membuat kesimpulan mereka sendiri dan bukannya bergantung pada teknologi.

Ciri-ciri utama analisis AI

Analisis deskriptif: Analisis deskriptif menjawab soalan "Apa yang berlaku?". Analisis jenis ini setakat ini merupakan yang paling biasa digunakan oleh pelanggan, menyediakan laporan dan analisis yang tertumpu pada peristiwa lalu.

Analisis deskriptif digunakan untuk memahami prestasi keseluruhan pada tahap agregat dan setakat ini merupakan cara paling mudah bagi sesebuah syarikat untuk bermula kerana data tersebut mudah didapati untuk laporan pembinaan dan aplikasi.

Analisis diagnostik: Analisis diagnostik, seperti analisis deskriptif, menggunakan data sejarah untuk menjawab soalan. Tetapi daripada memberi tumpuan kepada "apa," analisis diagnostik menangani persoalan penting tentang mengapa sesuatu peristiwa atau anomali berlaku dalam data. Analisis diagnostik cenderung lebih mudah diakses dan sesuai untuk pelbagai kes penggunaan berbanding pembelajaran mesin/analisis ramalan.

Analisis ramalan: Analisis ramalan ialah satu bentuk analisis lanjutan yang mengenal pasti apa yang mungkin berlaku berdasarkan data sejarah menggunakan pembelajaran mesin. Data sejarah, yang merangkumi sebahagian besar analisis deskriptif dan diagnostik yang digunakan sebagai asas untuk membina model analisis ramalan, digunakan sebagai asas untuk model ini.

Analisis preskriptif: Analisis preskriptif merupakan tonggak keempat dan terakhir dalam analisis moden. Analisis preskriptif melibatkan analisis panduan khusus. Pada asasnya, ia merupakan gabungan analisis deskriptif, diagnostik dan ramalan untuk membimbing proses membuat keputusan. Situasi atau keadaan sedia ada dan akibat daripada sesuatu keputusan atau peristiwa digunakan untuk menjana keputusan atau tindakan berpandu untuk diambil oleh pengguna.

AI Generatif memberi tumpuan kepada penciptaan kandungan baharu dengan mempelajari corak daripada data sedia ada. Ia menggunakan teknik pembelajaran mendalam, seperti rangkaian adversarial generatif (GAN) dan model transformasi, untuk menghasilkan teks, imej, muzik, dan sebagainya. AI Generatif telah mendapat perhatian yang ketara kerana keupayaannya mencipta kandungan seperti manusia dan mempunyai aplikasi dalam industri kreatif, penciptaan kandungan dan banyak lagi. Ciri-ciri utama Gen AI ialah penciptaan kandungan, imaginasi dan kreativiti yang dipertingkatkan, data latihan yang dipertingkatkan dan penjenamaan yang diperibadikan.

Ciri-ciri utama Gen AI ialah penciptaan kandungan, meningkatkan imaginasi dan kreativiti, mengukuhkan data latihan dan mencipta pengalaman yang diperibadikan.

Perbezaan antara AI analitikal dan AI generatif

Terdapat banyak perbezaan antara AI analitikal dan AI generatif, dan perniagaan/syarikat boleh mencari cara untuk mengurus operasi mereka dengan berkesan menggunakan AI berdasarkan perbezaan ini. Perbezaan utama antara AI analitikal dan AI generatif ialah:

Pertama, tujuan dan keupayaannya berbeza. Tujuan utama AI generatif adalah untuk menggunakan model rangkaian saraf pembelajaran mendalam untuk menjana kandungan baharu. AI analitikal, sebaliknya, merujuk kepada sistem AI berdasarkan pembelajaran mesin statistik yang direka untuk tugas tertentu, seperti pengelasan, ramalan atau membuat keputusan berdasarkan data berstruktur.

Kedua, algoritmanya berbeza. Dari segi kaedah algoritma, AI generatif biasanya menggunakan teknik kompleks seperti mengubah input teks berjujukan kepada output yang koheren, meramalkan perkataan seterusnya berdasarkan konteks data sedia ada untuk menjana kandungan. AI Generatif belajar memahami corak dalam data untuk mencipta versi baharu data tersebut. AI analitikal menggunakan pelbagai kaedah pembelajaran mesin yang lebih mudah termasuk pembelajaran diselia, pembelajaran tanpa diselia dan pembelajaran pengukuhan.

Ketiga, terdapat perbezaan dalam pulangan pelaburan. AI generatif boleh menjana keuntungan daripada penciptaan kandungan dengan menawarkan kos yang lebih rendah berbanding penciptaan kandungan manusia, serta potensi untuk mencipta kandungan yang unik dan menarik yang menarik dan mengekalkan pelanggan. Walaupun AI generatif menawarkan banyak faedah, nilai ekonominya mungkin sukar untuk diukur, dan pengguna menanggung kos untuk melatih model AI generatif.

Bagi analitik AI, ia memberikan pulangan ekonomi yang lebih baik melalui model ramalan yang dapat membantu perniagaan meramalkan permintaan, mengoptimumkan pengurusan inventori, mengenal pasti trend pasaran dan membuat keputusan berasaskan data. Ini boleh membawa kepada pengurangan kos, peruntukan sumber yang lebih baik dan peningkatan pendapatan melalui proses membuat keputusan yang lebih baik.

Keempat, terdapat perbezaan dalam tahap risiko. Menjana AI boleh menghasilkan "deepfake" yang meyakinkan, dengan mudah membawa kepada maklumat salah, kecurian identiti dan penipuan. Selain itu, model ini mungkin menimbulkan risiko privasi jika data latihan mengandungi maklumat sensitif atau dimanipulasi untuk menghasilkan output yang tidak diingini.

Data yang digunakan dalam latihan analitik AI juga menghadapi risiko daripada pelanggaran keselamatan siber, yang dieksploitasi untuk tujuan berniat jahat seperti melancarkan serangan siber atau menyebarkan maklumat salah. Oleh itu, langkah keselamatan diperlukan untuk mengurangkan risiko ini. Pada masa ini, AI analitikal nampaknya kurang berisiko berbanding AI generatif dan telah digunakan untuk masa yang lama di banyak syarikat.

Secara ringkasnya, apabila memutuskan antara AI analitikal dan AI generatif, pertimbangkan keperluan dan matlamat khusus anda. Jika matlamatnya adalah untuk mendapatkan pandangan daripada data, membuat ramalan dan mengoptimumkan proses, AI analitikal adalah pilihan yang tepat. Sebaliknya, jika keperluannya adalah untuk mencipta kandungan baharu, menginovasi atau memperibadikan pengalaman pengguna, AI generatif adalah pilihan yang ideal.

Alatan yang dijana AI, seperti chatbot, sedang digunakan dan dijangka menggantikan bukan sahaja aktiviti carian internet tetapi juga tugas berkaitan khidmat pelanggan dan panggilan jualan.

Beberapa cadangan

Penggunaan analitik AI dalam diplomasi adalah penting kerana ia mempunyai lebih banyak kelayakan berbanding teknologi AI lain untuk memenuhi keperluan dan tugas sektor diplomatik. Walau bagaimanapun, untuk dapat mengaplikasikan analitik AI dalam bidang ini, syarat-syarat berikut mesti dipenuhi:

Pertama, adalah perlu untuk membina tenaga kerja dengan pengetahuan dan pengalaman yang mencukupi dalam bidang teknologi AI (termasuk kecerdasan buatan dan kecerdasan berasaskan kecerdasan manusia).

Kedua, mengaplikasikan teknologi AI kepada perkhidmatan industri seperti membalas e-mel dan berinteraksi secara langsung dengan rakyat melalui teknologi chatbot adalah penting. Satu contoh utama ialah bagaimana Kementerian Luar Jerman menggunakan teknologi AI, yang dipanggil FACIL, untuk berinteraksi dengan rakyat dari 2021-2023, memproses 40,000 permintaan sebulan.

Ketiga, pembinaan infrastruktur, termasuk sistem pangkalan data dan sistem pelayan, adalah perlu untuk membolehkan analisis AI, yang sebahagiannya boleh membantu dalam meramalkan dan meramalkan peristiwa global untuk sektor diplomatik. Walau bagaimanapun, disebabkan oleh jumlah data yang semakin meningkat, sistem pelayan yang cukup besar diperlukan.

Keempat, sektor diplomatik perlu membina enjin analitik AI sendiri; ini penting untuk memastikan piawaian keselamatan dan etika dipenuhi.

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