Аналитический ИИ и его отличие от генеративного ИИ

Организации, которые только начинают использовать технологию ИИ, рискуют упустить из виду более старую и устоявшуюся форму ИИ, называемую «аналитическим ИИ». Эта форма ИИ ни в коем случае не устарела и остается важным ресурсом для большинства компаний. Хотя некоторые приложения ИИ используют как аналитический ИИ, так и генеративный ИИ, эти два подхода к ИИ во многом различны.

Основное различие между аналитическим ИИ и традиционной аналитикой данных заключается в типах технологий, используемых для генерации и доступа к этим данным.

Ключевые концепции и особенности аналитического ИИ

Аналитический искусственный интеллект (ИИ) — это форма анализа данных, которая использует искусственный интеллект, в частности передовые формы машинного обучения, для целей бизнес-аналитики. Аналитический ИИ, хотя и существенно отличается от традиционных методов анализа данных, используемых многими организациями, направлен на достижение той же цели: анализ наборов данных для выработки практических идей и принятия решений на основе данных.

Аналитический ИИ использует передовые методы ИИ, такие как обработка естественного языка (NLP) и глубокое обучение, для анализа больших наборов данных, разработки аналитических идей и принятия решений динамическим образом, напрямую реагируя на взаимодействия с пользователем.

Основное различие между аналитическим ИИ и традиционной аналитикой данных заключается в типах технологий, используемых для генерации и доступа к этим данным. Однако, несмотря на всю эффективность этих инструментов, для большинства пользователей они зачастую предоставляют статическое представление данных, в значительной степени полагаясь на статистический анализ для получения аналитических сведений и требуя от аналитиков делать собственные выводы, а не полагаться на технологии.

Ключевые особенности аналитического ИИ

Описательный анализ: Описательный анализ отвечает на вопрос «Что произошло?». Этот тип анализа, безусловно, наиболее часто используется клиентами, поскольку он предоставляет отчеты и анализ, ориентированные на прошедшие события.

Описательная аналитика используется для понимания общей производительности на совокупном уровне и является самым простым способом для компании начать работу, поскольку данные легко доступны для создания отчетов и приложений.

Диагностическая аналитика: Диагностическая аналитика, как и описательная аналитика, использует исторические данные для ответа на вопрос. Но вместо того, чтобы сосредоточиться на «что», диагностическая аналитика решает важный вопрос: почему в данных происходит событие или аномалия. Диагностическая аналитика, как правило, более доступна и подходит для более широкого спектра вариантов использования, чем машинное обучение/прогностическая аналитика.

Предиктивная аналитика: Предиктивная аналитика — это продвинутая форма аналитики, которая определяет вероятные события на основе исторических данных с использованием машинного обучения. Исторические данные составляют большую часть описательной и диагностической аналитики, используемой в качестве основы для построения моделей предиктивной аналитики.

Предписывающая аналитика: Предписывающая аналитика — это четвертый и последний столп современной аналитики. Предписывающий анализ включает анализ конкретных руководящих принципов. По сути, это сочетание описательной, диагностической и прогностической аналитики для принятия решений. Существующие ситуации или условия, а также последствия решения или события применяются для формирования управляемого решения или действия, которое должен предпринять пользователь.

Генеративный ИИ фокусируется на создании нового контента путем изучения закономерностей на основе существующих данных. Он использует методы глубокого обучения, такие как генеративно-состязательные сети (GAN) и трансформационные модели, для генерации текста, изображений, музыки и т. д. Генеративный ИИ привлек значительное внимание своей способностью генерировать контент, подобный человеческому, и находит применение в творческих отраслях, создании контента и т. д. Основными функциями Gen AI являются создание контента, развитие воображения и креативности, улучшение данных обучения и создание персонализированных впечатлений.

Основными функциями Gen AI являются создание контента, развитие воображения и креативности, улучшение данных обучения и создание персонализированных впечатлений.

Разница между аналитическим ИИ и генеративным ИИ

Между аналитическим ИИ и генеративным ИИ существует множество различий. На основе этих различий предприятия/компании находят способы эффективной работы с помощью ИИ. Различия между аналитическим ИИ и генеративным ИИ:

Во-первых, разные цели и возможности. Основная цель генеративного ИИ — использование моделей нейронных сетей глубокого обучения для генерации нового контента. Что касается аналитического ИИ, то он относится к системам ИИ на основе статистического машинного обучения, предназначенным для решения конкретных задач, таких как классификация, прогнозирование или принятие решений на основе структурированных данных.

Во-вторых, алгоритмы разные. С точки зрения алгоритмических методов генеративный ИИ часто использует сложные приемы, такие как преобразование последовательных текстовых входных данных в связные выходные данные, прогнозирование следующего слова на основе существующего контекста данных для генерации контента. ИИ учится понимать закономерности в данных, чтобы создавать новые версии этих данных. Аналитический ИИ использует множество более простых методов машинного обучения, включая контролируемое обучение, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением.

В-третьих, разная доходность инвестиций. Генеративный ИИ может сделать создание контента прибыльным, предлагая более низкие затраты по сравнению с созданием контента человеком, а также потенциал для создания уникального и увлекательного контента, который привлекает и удерживает клиентов. Хотя генеративный ИИ предлагает множество преимуществ, его экономическую ценность трудно измерить, а обучение моделей генеративного ИИ требует затрат со стороны пользователей.

Аналитический ИИ обеспечивает более высокую экономическую отдачу за счет прогностических моделей, которые могут помочь компаниям 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 более эффективного принятия решений.

В-четвертых, разница в риске. Генеративный ИИ может создавать убедительные «дипфейки», которые легко могут привести к дезинформации, краже личных данных и мошенничеству. Кроме того, эти модели могут подвергаться рискам нарушения конфиденциальности, если обучающие данные содержат конфиденциальную информацию или подвергаются манипуляциям с целью получения нежелательных результатов.

Данные обучения ИИ также подвержены рискам нарушения кибербезопасности и использования в вредоносных целях, таких как запуск кибератак или распространение дезинформации. Поэтому необходимы меры безопасности для снижения этих рисков. В настоящее время аналитический ИИ представляется менее рискованным, чем генеративный ИИ, поэтому он уже давно используется во многих компаниях.

Подводя итог, при выборе между аналитическим и генеративным ИИ учитывайте ваши конкретные требования и цели. Если цель состоит в том, чтобы извлекать ценную информацию из данных, делать прогнозы и оптимизировать процессы, то аналитический ИИ — правильный выбор. С другой стороны, если вам необходимо создавать новый контент, внедрять инновации или персонализировать пользовательский опыт, генеративный ИИ — идеальный выбор.

Инструменты генеративного искусственного интеллекта используются в качестве чат-ботов, которые, как ожидается, заменят не только поиск в Интернете, но и обслуживание клиентов и звонки по продажам.

Некоторые рекомендации

Использование аналитического ИИ в дипломатии имеет важное значение, поскольку оно имеет больше критериев, чем любая другая технология ИИ, для удовлетворения требований и задач дипломатии. Однако для применения анализа ИИ в отрасли необходимо соблюдение следующих условий:

Во-первых, необходимо сформировать кадровый потенциал, обладающий достаточными знаниями и опытом в сфере технологий ИИ (включая искусственный интеллект и интеллект на основе человеческого интеллекта).

Во-вторых, применять технологию ИИ к отраслевым услугам, таким как ответы на электронные письма, прямое взаимодействие с людьми с помощью технологии чат-ботов, как это обычно бывает с МИД Германии, который использовал технологию ИИ под названием FACIL для взаимодействия с гражданами в 2021–2023 годах и обрабатывал 40 000 запросов в месяц.

В-третьих, создание инфраструктуры, включающей систему баз данных и серверную систему, которая позволит использовать анализ на основе искусственного интеллекта для прогнозирования и предсказания ситуации и событий в мире для дипломатического сектора. Однако по мере того, как объем данных становится все больше, требуется достаточно мощная серверная система.

В-четвертых, дипломатическому сектору необходимо создать собственный аналитический ИИ, который крайне важен для обеспечения безопасности и решения этических вопросов.

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