Аналитический ИИ и разница между ним и генеративным ИИ.

Организации, знакомящиеся с технологиями искусственного интеллекта, рискуют упустить из виду более старую, устоявшуюся форму ИИ, называемую «аналитическим ИИ». Эта форма ИИ далеко не устарела и остается жизненно важным ресурсом для большинства компаний. Хотя некоторые приложения ИИ используют как аналитический, так и генеративный ИИ, эти два подхода к ИИ в значительной степени различны.

Основное различие между аналитикой на основе ИИ и традиционным анализом данных заключается в типах технологий, используемых для получения и доступа к этим выводам.

Концепция и ключевые особенности аналитического ИИ.

Аналитический ИИ — это форма анализа данных, которая использует искусственный интеллект, в частности, передовые формы машинного обучения, для целей бизнес-аналитики. Хотя он отличается от традиционных методов анализа данных, используемых многими организациями, аналитический ИИ фокусируется на достижении той же цели: анализе наборов данных для получения полезных выводов и принятия решений на основе данных.

Аналитика на основе искусственного интеллекта использует передовые методы ИИ, такие как обработка естественного языка (NLP) и глубокое обучение, для анализа больших наборов данных, получения ценных выводов и принятия решений в динамическом режиме, непосредственно реагируя на взаимодействие с пользователем.

Основное различие между аналитикой на основе ИИ и традиционной аналитикой данных заключается в типах технологий, используемых для получения и доступа к этим выводам. Однако, несмотря на эффективность этих инструментов, они часто предоставляют большинству пользователей статическое представление данных, в значительной степени полагаясь на статистический анализ для получения информации и требуя от аналитиков делать собственные выводы, а не полагаться на технологии.

Основные особенности аналитики на основе ИИ.

Описательный анализ: Описательный анализ отвечает на вопрос «Что произошло?». Этот тип анализа является наиболее распространенным среди клиентов, предоставляя отчеты и анализ, сфокусированные на прошлых событиях.

Описательный анализ используется для понимания общей эффективности на агрегированном уровне и является, безусловно, самым простым способом для компании начать работу, поскольку данные легко доступны для создания отчетов и приложений.

Диагностический анализ: Как и описательный анализ, диагностический анализ использует исторические данные для ответа на вопрос. Но вместо того, чтобы фокусироваться на «что», диагностический анализ рассматривает важнейший вопрос о том, почему то или иное событие или аномалия возникают в данных. Диагностический анализ, как правило, более доступен и подходит для более широкого круга применений, чем машинное обучение/прогностический анализ.

Прогностическая аналитика: Прогностическая аналитика — это продвинутая форма аналитики, которая определяет вероятные события на основе исторических данных с использованием машинного обучения. Исторические данные, включающие большую часть описательной и диагностической аналитики, используемой в качестве основы для построения моделей прогностической аналитики, используются в качестве фундамента для этих моделей.

Нормативный анализ: Нормативный анализ — это четвёртый и последний столп современного анализа. Нормативный анализ включает в себя анализ конкретных рекомендаций. По сути, это сочетание описательного, диагностического и прогностического анализа, призванное направлять процесс принятия решений. Существующие ситуации или условия, а также последствия решения или события используются для формирования рекомендаций по принятию решения или совершению действия пользователем.

Генеративный ИИ фокусируется на создании нового контента путем изучения закономерностей на основе существующих данных. Он использует методы глубокого обучения, такие как генеративные состязательные сети (GAN) и трансформационные модели, для генерации текста, изображений, музыки и т. д. Генеративный ИИ привлек значительное внимание благодаря своей способности создавать контент, похожий на человеческий, и находит применение в креативных индустриях, создании контента и многом другом. Ключевые особенности генеративного ИИ — это создание контента, расширенное воображение и креативность, улучшенные обучающие данные и персонализированный брендинг.

Основные особенности Gen AI — это создание контента, развитие воображения и креативности, совершенствование обучающих данных и создание персонализированного опыта.

Разница между аналитическим ИИ и генеративным ИИ.

Между аналитическим и генеративным ИИ существует множество различий, и предприятия/компании могут найти способы эффективно управлять своей деятельностью, используя ИИ, исходя из этих различий. Ключевые различия между аналитическим и генеративным ИИ заключаются в следующем:

Во-первых, их цели и возможности различаются. Основная цель генеративного ИИ — использование моделей нейронных сетей глубокого обучения для генерации нового контента. Аналитический ИИ, с другой стороны, относится к системам ИИ, основанным на статистическом машинном обучении и предназначенным для решения конкретных задач, таких как классификация, прогнозирование или принятие решений на основе структурированных данных.

Во-вторых, алгоритмы различаются. С точки зрения алгоритмических методов, генеративный ИИ обычно использует сложные приемы, такие как преобразование последовательных текстовых входных данных в связные выходные данные, прогнозирование следующего слова на основе контекста существующих данных для генерации контента. Генеративный ИИ учится понимать закономерности в данных, чтобы создавать новые версии этих данных. Аналитический ИИ использует ряд более простых методов машинного обучения, включая обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.

Во-третьих, существуют различия в окупаемости инвестиций. Генеративный ИИ может приносить прибыль от создания контента, предлагая более низкие затраты по сравнению с созданием контента человеком, а также потенциал для создания уникального и привлекательного контента, который привлекает и удерживает клиентов. Хотя генеративный ИИ предлагает множество преимуществ, его экономическую ценность трудно измерить, и пользователи несут затраты на обучение модели генеративного ИИ.

В сфере аналитики на основе ИИ это обеспечивает более высокую экономическую отдачу благодаря прогностическим моделям, которые помогают предприятиям прогнозировать спрос, оптимизировать управление запасами, выявлять рыночные тенденции и принимать решения на основе данных. Это может привести к снижению затрат, улучшению распределения ресурсов и увеличению доходов за счет принятия более эффективных решений.

Во-четвертых, существуют различия в уровнях риска. Искусственный интеллект может создавать убедительные «дипфейки», что легко может привести к дезинформации, краже личных данных и мошенничеству. Кроме того, эти модели могут представлять угрозу для конфиденциальности, если обучающие данные содержат конфиденциальную информацию или подвергаются манипуляциям для получения непредусмотренных результатов.

Данные, используемые в обучении ИИ-аналитики, также подвержены рискам киберугроз, поскольку могут быть использованы в злонамеренных целях, таких как кибератаки или распространение дезинформации. Поэтому необходимы меры безопасности для снижения этих рисков. В настоящее время аналитический ИИ представляется менее рискованным, чем генеративный ИИ, и уже давно используется во многих компаниях.

В заключение, при выборе между аналитическим и генеративным ИИ, учитывайте свои конкретные требования и цели. Если цель состоит в извлечении полезной информации из данных, прогнозировании и оптимизации процессов, то аналитический ИИ — правильный выбор. С другой стороны, если необходимо создавать новый контент, внедрять инновации или персонализировать пользовательский опыт, то генеративный ИИ — идеальный вариант.

Инструменты, созданные с помощью искусственного интеллекта, такие как чат-боты, используются и, как ожидается, заменят не только поисковые операции в интернете, но и задачи, связанные с обслуживанием клиентов и телефонными продажами.

Несколько рекомендаций

Использование аналитики на основе ИИ в дипломатии имеет важное значение, поскольку она обладает большим потенциалом, чем любая другая технология ИИ, для удовлетворения требований и решения задач дипломатического сектора. Однако для применения аналитики на основе ИИ в этой области необходимо соблюдение следующих условий:

Во-первых, необходимо сформировать кадровый резерв, обладающий достаточными знаниями и опытом в области технологий искусственного интеллекта (включая как искусственный интеллект, так и интеллект, основанный на человеческом интеллекте).

Во-вторых, применение технологий искусственного интеллекта в сфере услуг для промышленности, таких как ответы на электронные письма и прямое взаимодействие с гражданами посредством чат-ботов, имеет решающее значение. Ярким примером является то, как Министерство иностранных дел Германии использовало технологию искусственного интеллекта под названием FACIL для взаимодействия с гражданами в период с 2021 по 2023 год, обрабатывая 40 000 запросов в месяц.

В-третьих, для обеспечения возможности проведения анализа с помощью ИИ, который может частично помочь в прогнозировании глобальных событий для дипломатического сектора, необходимо создание инфраструктуры, включая системы баз данных и серверные системы. Однако из-за постоянно растущего объема данных требуется достаточно крупная серверная система.

В-четвертых, дипломатическому сектору необходимо создать собственную систему анализа данных на основе искусственного интеллекта; это крайне важно для обеспечения соблюдения стандартов безопасности и этических норм.

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