Организации, впервые использующие ИИ, рискуют упустить из виду более старую, более устоявшуюся форму ИИ, называемую «аналитическим ИИ». Эта форма ИИ далека от устаревшей и остаётся жизненно важным ресурсом для большинства компаний. Хотя некоторые приложения ИИ используют как аналитический, 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 получения и доступа к этим данным. |
Ключевые концепции и особенности аналитического ИИ
Аналитический ИИ — это разновидность аналитики данных, использующая искусственный интеллект, в частности, передовые формы машинного обучения, для бизнес-аналитики. Хотя аналитический ИИ существенно отличается от традиционных методов анализа данных, используемых многими организациями, он направлен на достижение той же цели: анализ наборов данных для получения практических выводов 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 динамичным образом, реагируя непосредственно на взаимодействия с пользователем.
Основное различие между аналитическим ИИ и традиционной аналитикой данных заключается в типах технологий, используемых для получения и доступа к этим данным. Однако, несмотря на эффективность этих инструментов, для большинства пользователей они зачастую предоставляют лишь статистическое представление данных, в значительной степени полагаясь на статистический анализ для получения информации и требуя от аналитиков делать собственные выводы, а не полагаться на технологии.
Ключевые особенности аналитического ИИ
Описательная аналитика: Описательная аналитика отвечает на вопрос «Что произошло?». Этот тип аналитики, безусловно, наиболее часто используется клиентами, предоставляя отчёты 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 вопросе «что», диагностическая аналитика отвечает на важный вопрос: почему произошло событие или аномалия в данных. Диагностическая аналитика, как правило, более доступна и подходит для более широкого спектра применений, чем машинное обучение/предиктивная аналитика.
Предиктивная аналитика: Предиктивная аналитика — это разновидность расширенной аналитики, которая определяет вероятные события на основе исторических данных с использованием машинного обучения. Исторические данные включают в себя преимущественно описательную и диагностическую аналитику, которая используется в качестве основы для построения моделей предиктивной аналитики.
Предписывающая аналитика: Предписывающая аналитика — это четвёртый и последний столп современной аналитики. Предписывающая аналитика занимается конкретной, предписывающей аналитикой. По сути, это сочетание описательной, диагностической и предиктивной аналитики для принятия решений. Текущие ситуации или условия, а также последствия решения или события применяются для формирования управляемого решения или действия, которое может предпринять пользователь.
Генеративный ИИ фокусируется на создании нового контента путём 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 привлёк значительное внимание благодаря своей способности генерировать контент, подобный человеческому, и находит применение в креативных индустриях, создании контента и других областях. Основные функции генеративного ИИ включают создание контента, развитие воображения и креативности, улучшение данных для обучения и создание персонализированных впечатлений.
 |
| Основными функциями Gen AI являются создание контента, развитие воображения и креативности, улучшение данных для обучения и создание персонализированных впечатлений. |
Разница между аналитическим ИИ и генеративным ИИ
Существует множество различий между аналитическим и генеративным ИИ, и, основываясь на этих различиях, компании и предприятия находят способы эффективной работы с помощью ИИ. Различия между аналитическим и генеративным ИИ:
Во-первых, различаются цели и возможности. Основная цель генеративного ИИ — использование моделей нейронных сетей глубокого обучения для генерации нового контента. Аналитический ИИ относится к системам ИИ на основе статистического машинного обучения, разработанным 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 часто использует сложные техники, такие как преобразование последовательных текстовых входных данных в связные выходные данные и прогнозирование следующего слова на основе существующего контекста данных для генерации контента. Генеративный ИИ учится понимать закономерности в данных и генерировать новые версии этих данных. Аналитический ИИ использует ряд более простых методов машинного обучения, включая контролируемое обучение, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением.
В-третьих, разница в окупаемости инвестиций. Генеративный ИИ может сделать создание контента прибыльным, предлагая более низкие затраты по сравнению с созданием контента человеком, а также давая возможность создавать уникальный и увлекательный контент, привлекающий и удерживающий клиентов. Хотя генеративный ИИ обладает множеством преимуществ, его экономическую ценность сложно оценить, а обучение моделей генеративного ИИ требует затрат.
Аналитический ИИ обеспечивает более высокую экономическую отдачу благодаря предиктивным моделям, которые помогают компаниям прогнозировать спрос, оптимизировать управление запасами, выявлять рыночные тенденции и принимать решения на основе данных. Это может привести к снижению затрат, более эффективному распределению ресурсов и увеличению доходов за счет более эффективного принятия решений.
В-четвёртых, существует разница в рисках. Генеративный ИИ может создавать убедительные «дипфейки», которые могут привести к дезинформации, краже личных данных и мошенничеству. Кроме того, эти модели могут представлять угрозу конфиденциальности, если данные для обучения содержат конфиденциальную информацию или подвергаются манипуляциям с целью получения непреднамеренных результатов.
Данные, используемые для обучения аналитических систем ИИ, также подвержены рискам кибербезопасности и злонамеренного использования, например, для проведения кибератак или распространения дезинформации. Поэтому необходимы меры безопасности для снижения этих рисков. В настоящее время аналитический ИИ представляется менее рискованным, чем генеративный, поэтому он уже давно используется во многих компаниях.
Подводя итог, можно сказать, что при выборе между аналитическим и генеративным ИИ учитывайте ваши конкретные требования и цели. Если ваша цель — извлекать ценную информацию из данных, строить прогнозы и оптимизировать процессы, аналитический ИИ — правильный выбор. С другой стороны, если вам нужно 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 интернет-поиск, но и звонки в службу поддержки клиентов и отдел продаж. |
Некоторые рекомендации
Использование аналитического ИИ в дипломатии крайне важно, поскольку, по сравнению с любой другой технологией ИИ, он отвечает большему числу требований и задач дипломатической сферы. Однако для применения аналитического ИИ в этой сфере 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 посредством 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, необходимо создать инфраструктуру, включающую систему баз данных и серверную систему, которая позволит проводить анализ на основе искусственного интеллекта для прогнозирования и прогнозирования мировой ситуации и событий в дипломатическом секторе. Однако в связи с растущим объёмом данных 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
Комментарий (0)