Analityczna sztuczna inteligencja i różnica między generacją sztucznej inteligencji

Organizacje odkrywające technologię AI ryzykują przeoczenie starszej, bardziej ugruntowanej formy AI, zwanej „analityczną sztuczną inteligencją”. Ta forma AI jest daleka od przestarzałości i pozostaje kluczowym zasobem dla większości firm. Chociaż niektóre aplikacje AI wykorzystują zarówno sztuczną inteligencję analityczną, jak i generatywną, te dwa podejścia do AI zasadniczo się różnią.

Podstawowa różnica między analizą danych opartą na sztucznej inteligencji a tradycyjną analizą danych polega na typach technologii wykorzystywanych do generowania i uzyskiwania dostępu do tych spostrzeżeń.

Koncepcja i kluczowe cechy analitycznej sztucznej inteligencji.

Analityczna sztuczna inteligencja (AI) to forma analizy danych wykorzystująca sztuczną inteligencję – a w szczególności zaawansowane formy uczenia maszynowego – do celów Business Intelligence. Choć różni się od tradycyjnych metod analizy danych stosowanych przez wiele organizacji, analityczna sztuczna inteligencja koncentruje się na osiągnięciu tego samego celu: analizowaniu zbiorów danych w celu generowania użytecznych wniosków i podejmowania decyzji opartych na danych.

Analityka AI wykorzystuje zaawansowane metodologie AI, takie jak przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i głębokie uczenie, aby analizować duże zbiory danych, wyciągać wnioski i kierować procesem decyzyjnym w sposób dynamiczny, który reaguje bezpośrednio na interakcje użytkownika.

Podstawowa różnica między analityką opartą na sztucznej inteligencji a tradycyjną analityką danych leży w rodzajach technologii wykorzystywanych do generowania i uzyskiwania dostępu do tych spostrzeżeń. Choć narzędzia te są skuteczne, często dostarczają większości użytkowników statyczny obraz danych, w dużej mierze opierając się na analizie statystycznej w celu generowania spostrzeżeń i wymagając od analityków samodzielnego wyciągania wniosków, a nie polegania na technologii.

Kluczowe cechy analizy AI

Analiza opisowa: Analiza opisowa odpowiada na pytanie „Co się stało?”. Ten rodzaj analizy jest zdecydowanie najczęściej stosowany przez klientów, dostarczając raporty i analizy skoncentrowane na wydarzeniach z przeszłości.

Analiza opisowa służy do zrozumienia ogólnej wydajności na poziomie zbiorczym i jest zdecydowanie najłatwiejszym sposobem na rozpoczęcie działalności przez firmę, ponieważ dane są łatwo dostępne do tworzenia raportów i aplikacji.

Analiza diagnostyczna: Analiza diagnostyczna, podobnie jak analiza opisowa, wykorzystuje dane historyczne do odpowiedzi na pytanie. Jednak zamiast koncentrować się na „co”, analiza diagnostyczna zajmuje się kluczowym pytaniem, dlaczego dane zdarzenie lub anomalia występują w danych. Analiza diagnostyczna jest zazwyczaj bardziej przystępna i odpowiednia dla szerszego zakresu zastosowań niż uczenie maszynowe/analiza predykcyjna.

Analityka predykcyjna: Analityka predykcyjna to zaawansowana forma analityki, która identyfikuje prawdopodobieństwo wystąpienia zdarzeń na podstawie danych historycznych z wykorzystaniem uczenia maszynowego. Dane historyczne, obejmujące znaczną część analityki opisowej i diagnostycznej, stanowiącej podstawę do budowy modeli analityki predykcyjnej, stanowią podstawę tych modeli.

Analiza preskryptywna: Analiza preskryptywna to czwarty i ostatni filar współczesnej analizy. Analiza preskryptywna obejmuje analizę ukierunkowującą. Zasadniczo jest to połączenie analizy opisowej, diagnostycznej i predykcyjnej, mające na celu kierowanie procesem decyzyjnym. Istniejące sytuacje lub warunki oraz konsekwencje decyzji lub zdarzenia są stosowane w celu wygenerowania ukierunkowanej decyzji lub działania, które użytkownik może podjąć.

Sztuczna inteligencja generatywna koncentruje się na tworzeniu nowych treści poprzez uczenie się wzorców z istniejących danych. Wykorzystuje techniki głębokiego uczenia, takie jak generatywne sieci przeciwstawne (GAN) i modele transformacyjne, do generowania tekstu, obrazów, muzyki itp. Sztuczna inteligencja generatywna zyskała duże uznanie ze względu na zdolność do tworzenia treści imitujących ludzkie i znajduje zastosowanie w branżach kreatywnych, tworzeniu treści i nie tylko. Kluczowe cechy sztucznej inteligencji generacji to tworzenie treści, rozwinięta wyobraźnia i kreatywność, ulepszone dane szkoleniowe oraz spersonalizowany branding.

Głównymi cechami Gen AI są tworzenie treści, rozwijanie wyobraźni i kreatywności, wzmacnianie danych szkoleniowych i tworzenie spersonalizowanych doświadczeń.

Różnica między sztuczną inteligencją analityczną a sztuczną inteligencją generatywną

Istnieje wiele różnic między sztuczną inteligencją analityczną a sztuczną inteligencją generatywną, a firmy mogą znaleźć sposoby na efektywne zarządzanie swoimi operacjami z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, opierając się na tych różnicach. Kluczowe różnice między sztuczną inteligencją analityczną a sztuczną inteligencją generatywną to:

Po pierwsze, ich cele i możliwości różnią się. Głównym celem generatywnej sztucznej inteligencji (AI) jest wykorzystanie modeli sieci neuronowych głębokiego uczenia do generowania nowych treści. Z kolei sztuczna inteligencja analityczna (AI) odnosi się do systemów AI opartych na statystycznym uczeniu maszynowym, zaprojektowanych do realizacji konkretnych zadań, takich jak klasyfikacja, predykcja czy podejmowanie decyzji w oparciu o ustrukturyzowane dane.

Po drugie, algorytmy różnią się od siebie. Jeśli chodzi o metody algorytmiczne, generatywna sztuczna inteligencja zazwyczaj wykorzystuje złożone techniki, takie jak przekształcanie sekwencyjnych danych tekstowych w spójne dane wyjściowe, przewidywanie kolejnego słowa na podstawie kontekstu istniejących danych w celu generowania treści. Generatywna sztuczna inteligencja uczy się rozumieć wzorce w danych, aby tworzyć ich nowe wersje. Analityczna sztuczna inteligencja wykorzystuje szereg prostszych metod uczenia maszynowego, w tym uczenie nadzorowane, uczenie bez nadzoru oraz uczenie przez wzmacnianie.

Po trzecie, występują różnice w zwrocie z inwestycji. Generatywna sztuczna inteligencja może generować zyski z tworzenia treści, oferując niższe koszty w porównaniu z tworzeniem treści przez ludzi, a także potencjał tworzenia unikalnych i angażujących treści, które przyciągają i zatrzymują klientów. Chociaż generatywna sztuczna inteligencja oferuje wiele korzyści, jej wartość ekonomiczna może być trudna do zmierzenia, a użytkownicy ponoszą koszty szkolenia modelu generatywnej sztucznej inteligencji.

Analityka AI zapewnia lepsze zyski ekonomiczne dzięki modelom predykcyjnym, które mogą pomóc firmom prognozować popyt, optymalizować zarządzanie zapasami, identyfikować trendy rynkowe i podejmować decyzje w oparciu o dane. Może to prowadzić do redukcji kosztów, lepszej alokacji zasobów i wzrostu przychodów dzięki lepszemu podejmowaniu decyzji.

Po czwarte, istnieją różnice w poziomach ryzyka. Generowanie sztucznej inteligencji może prowadzić do przekonujących „deepfake’ów”, co z łatwością prowadzi do dezinformacji, kradzieży tożsamości i oszustw. Ponadto modele te mogą stanowić zagrożenie dla prywatności, jeśli dane treningowe zawierają poufne informacje lub są manipulowane w celu uzyskania niezamierzonych wyników.

Dane wykorzystywane w szkoleniach z zakresu analityki AI są również narażone na naruszenia cyberbezpieczeństwa, takie jak cyberataki czy rozpowszechnianie dezinformacji. Dlatego konieczne jest wprowadzenie środków bezpieczeństwa, aby ograniczyć te zagrożenia. Obecnie sztuczna inteligencja analityczna wydaje się być mniej ryzykowna niż sztuczna inteligencja generatywna i jest wykorzystywana od dawna w wielu firmach.

Podsumowując, decydując się na sztuczną inteligencję analityczną lub generatywną, należy wziąć pod uwagę konkretne wymagania i cele. Jeśli celem jest wyciąganie wniosków z danych, tworzenie prognoz i optymalizacja procesów, sztuczna inteligencja analityczna jest właściwym wyborem. Z drugiej strony, jeśli zachodzi potrzeba tworzenia nowych treści, innowacji lub personalizacji doświadczenia użytkownika, sztuczna inteligencja generatywna jest idealnym rozwiązaniem.

Coraz częściej wykorzystuje się narzędzia generowane przez sztuczną inteligencję, takie jak chatboty, które zastąpią nie tylko wyszukiwanie w internecie, ale także zadania związane z obsługą klienta i rozmowami sprzedażowymi.

Kilka rekomendacji

Wykorzystanie analityki AI w dyplomacji jest niezbędne, ponieważ posiada ona więcej kwalifikacji niż jakakolwiek inna technologia AI, aby sprostać wymaganiom i zadaniom sektora dyplomatycznego. Aby jednak móc zastosować analitykę AI w tym obszarze, muszą zostać spełnione następujące warunki:

Po pierwsze, konieczne jest stworzenie kadry posiadającej odpowiednią wiedzę i doświadczenie w dziedzinie technologii AI (obejmującej zarówno sztuczną inteligencję, jak i inteligencję opartą na inteligencji ludzkiej).

Po drugie, kluczowe jest zastosowanie technologii sztucznej inteligencji (AI) w usługach przemysłowych, takich jak odpowiadanie na e-maile i bezpośrednia interakcja z obywatelami za pośrednictwem chatbotów. Doskonałym przykładem jest sposób, w jaki niemieckie Ministerstwo Spraw Zagranicznych wykorzystało technologię AI o nazwie FACIL do interakcji z obywatelami w latach 2021-2023, przetwarzając 40 000 zapytań miesięcznie.

Po trzecie, budowa infrastruktury, w tym systemów baz danych i serwerów, jest niezbędna do umożliwienia analizy AI, która może częściowo pomóc w przewidywaniu i prognozowaniu wydarzeń globalnych dla sektora dyplomatycznego. Jednak ze względu na stale rosnącą ilość danych, wymagany jest odpowiednio duży system serwerowy.

Po czwarte, sektor dyplomatyczny musi stworzyć własny moduł analityczny oparty na sztucznej inteligencji; jest to kluczowe dla zapewnienia bezpieczeństwa i przestrzegania standardów etycznych.

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