Analitik Yapay Zeka ve Yapay Zeka Üretimi Arasındaki Fark

Yapay zekâ teknolojisini keşfeden kuruluşlar, "analitik yapay zekâ" adı verilen daha eski ve yerleşik bir yapay zekâ biçimini gözden kaçırma riskiyle karşı karşıyadır. Bu yapay zekâ biçimi eskimiş olmaktan çok uzaktır ve çoğu şirket için hayati bir kaynak olmaya devam etmektedir. Bazı yapay zekâ uygulamaları hem analitik hem de üretken yapay zekâyı kullanırken, bu iki yapay zekâ yaklaşımı büyük ölçüde birbirinden farklıdır.

Yapay zeka analitiği ile geleneksel veri analizi arasındaki temel fark, bu içgörüleri üretmek ve bunlara erişmek için kullanılan teknoloji türlerinde yatmaktadır.

Analitik yapay zekanın kavramı ve temel özellikleri.

Analitik yapay zeka, iş zekası amacıyla yapay zekayı – özellikle de gelişmiş makine öğrenmesi biçimlerini – kullanan bir veri analizi biçimidir. Birçok kuruluşun kullandığı geleneksel veri analizi yöntemlerinden farklı olsa da, analitik yapay zeka aynı amaca odaklanır: eyleme geçirilebilir içgörüler üretmek ve veriye dayalı kararları yönlendirmek için veri kümelerini analiz etmek.

Yapay zeka analitiği, büyük veri kümelerini analiz etmek, içgörüler geliştirmek ve kullanıcı etkileşimine doğrudan yanıt veren dinamik bir şekilde karar verme süreçlerine rehberlik etmek için doğal dil işleme (NLP) ve derin öğrenme gibi gelişmiş yapay zeka metodolojilerini kullanır.

Yapay zeka analitiği ile geleneksel veri analitiği arasındaki temel fark, bu içgörüleri üretmek ve bunlara erişmek için kullanılan teknoloji türlerinde yatmaktadır. Bununla birlikte, bu araçlar etkili olsa da, çoğu kullanıcı için verilerin statik bir görünümünü sunarlar, içgörüler üretmek için büyük ölçüde istatistiksel analize dayanırlar ve analistlerin teknolojiye güvenmek yerine kendi sonuçlarını çıkarmalarını gerektirirler.

Yapay zeka analitiğinin temel özellikleri

Tanımlayıcı analiz: Tanımlayıcı analiz, "Ne oldu?" sorusuna cevap verir. Bu analiz türü, müşteriler tarafından en yaygın kullanılanıdır ve geçmiş olaylara odaklanan raporlar ve analizler sunar.

Tanımlayıcı analiz, genel performansı toplu düzeyde anlamak için kullanılır ve verilerin rapor ve uygulama oluşturmak için hazır olması nedeniyle bir şirketin başlaması için en kolay yoldur.

Tanısal analiz: Tanımlayıcı analiz gibi tanısal analiz de bir soruyu yanıtlamak için geçmiş verileri kullanır. Ancak "ne" sorusuna odaklanmak yerine, tanısal analiz verilerde bir olayın veya anormalliğin neden meydana geldiği sorusunu ele alır. Tanısal analiz, makine öğrenimi/tahmin analizine göre daha erişilebilir ve daha geniş bir kullanım alanı yelpazesine uygundur.

Tahmine dayalı analiz: Tahmine dayalı analiz, makine öğrenimi kullanarak geçmiş verilere dayanarak neyin olma olasılığının yüksek olduğunu belirleyen gelişmiş bir analiz biçimidir. Bu modellerin temeli olarak, tahmine dayalı analiz modellerinin oluşturulmasında kullanılan tanımlayıcı ve teşhis edici analizlerin büyük bir bölümünü kapsayan geçmiş veriler kullanılır.

Yönlendirici analiz: Yönlendirici analiz, modern analizin dördüncü ve son ayağıdır. Yönlendirici analiz, özel yönlendirme analizini içerir. Esasen, karar verme sürecine rehberlik etmek için tanımlayıcı, teşhis edici ve tahmin edici analizin bir kombinasyonudur. Mevcut durumlar veya koşullar ve bir kararın veya olayın sonuçları, kullanıcının alması gereken yönlendirilmiş bir karar veya eylem oluşturmak için kullanılır.

Üretken Yapay Zeka, mevcut verilerden kalıplar öğrenerek yeni içerik oluşturmaya odaklanır. Metin, görüntü, müzik vb. üretmek için üretken düşman ağları (GAN'lar) ve dönüşüm modelleri gibi derin öğrenme tekniklerini kullanır. Üretken Yapay Zeka, insan benzeri içerik oluşturma yeteneğiyle önemli bir ilgi görmüş ve yaratıcı endüstrilerde, içerik oluşturmada ve daha birçok alanda uygulamaları bulunmaktadır. Üretken Yapay Zekanın temel özellikleri içerik oluşturma, gelişmiş hayal gücü ve yaratıcılık, gelişmiş eğitim verileri ve kişiselleştirilmiş marka oluşturmadır.

Gen AI'nin temel özellikleri içerik oluşturma, hayal gücünü ve yaratıcılığı geliştirme, eğitim verilerini güçlendirme ve kişiselleştirilmiş deneyimler yaratmadır.

Analitik yapay zeka ile üretken yapay zeka arasındaki fark

Analitik yapay zeka ile üretken yapay zeka arasında birçok fark vardır ve işletmeler/şirketler bu farklara dayanarak operasyonlarını etkili bir şekilde yönetmenin yollarını bulabilirler. Analitik yapay zeka ile üretken yapay zeka arasındaki temel farklar şunlardır:

Öncelikle, amaçları ve yetenekleri farklıdır. Üretken yapay zekanın temel amacı, derin öğrenme sinir ağı modellerini kullanarak yeni içerik üretmektir. Analitik yapay zeka ise, sınıflandırma, tahmin veya yapılandırılmış verilere dayalı karar verme gibi belirli görevler için tasarlanmış istatistiksel makine öğrenimine dayalı yapay zeka sistemlerini ifade eder.

İkinci olarak, algoritmalar farklıdır. Algoritmik yöntemler açısından, üretken yapay zeka genellikle sıralı metin girdilerini tutarlı çıktılara dönüştürmek, mevcut verilerin bağlamına dayanarak bir sonraki kelimeyi tahmin etmek ve içerik üretmek gibi karmaşık teknikler kullanır. Üretken yapay zeka, verilerdeki kalıpları anlamayı öğrenerek bu verilerin yeni sürümlerini oluşturur. Analitik yapay zeka ise denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme gibi daha basit makine öğrenme yöntemlerini kullanır.

Üçüncüsü, yatırım getirisinde farklılıklar vardır. Üretken yapay zeka, insan kaynaklı içerik oluşturmaya kıyasla daha düşük maliyetler sunarak ve müşterileri çeken ve elde tutan benzersiz ve ilgi çekici içerik oluşturma potansiyeliyle içerik oluşturmadan kar elde edebilir. Üretken yapay zeka birçok fayda sunarken, ekonomik değerini ölçmek zor olabilir ve kullanıcılar üretken yapay zeka modelini eğitmek için maliyetlere katlanırlar.

Yapay zeka analitiği, işletmelerin talebi tahmin etmelerine, envanter yönetimini optimize etmelerine, pazar trendlerini belirlemelerine ve veriye dayalı kararlar almalarına yardımcı olabilecek tahmine dayalı modeller aracılığıyla daha iyi ekonomik getiriler sağlar. Bu da daha iyi karar verme yoluyla maliyetlerin düşmesine, kaynak tahsisinin iyileştirilmesine ve gelirin artmasına yol açabilir.

Dördüncüsü, risk seviyelerinde farklılıklar vardır. Yapay zekâ, kolayca yanlış bilgilendirmeye, kimlik hırsızlığına ve dolandırıcılığa yol açabilecek ikna edici "deepfake"ler üretebilir. Ayrıca, eğitim verileri hassas bilgiler içeriyorsa veya istenmeyen sonuçlar üretmek için manipüle ediliyorsa, bu modeller gizlilik riskleri oluşturabilir.

Yapay zeka analitiği eğitiminde kullanılan veriler, siber güvenlik ihlalleri, siber saldırı başlatma veya yanlış bilgi yayma gibi kötü amaçlı kullanımlar nedeniyle de risk altındadır. Bu nedenle, bu riskleri azaltmak için güvenlik önlemlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Şu anda, analitik yapay zeka, üretken yapay zekaya göre daha az riskli görünmektedir ve birçok şirkette uzun süredir kullanılmaktadır.

Özetle, analitik yapay zeka ve üretken yapay zeka arasında karar verirken, özel gereksinimlerinizi ve hedeflerinizi göz önünde bulundurun. Amaç verilerden içgörüler elde etmek, tahminlerde bulunmak ve süreçleri optimize etmek ise, analitik yapay zeka doğru seçimdir. Öte yandan, yeni içerik oluşturmak, yenilik yapmak veya kullanıcı deneyimini kişiselleştirmek gerekiyorsa, üretken yapay zeka ideal seçenektir.

Sohbet robotları gibi yapay zeka tarafından oluşturulan araçlar kullanılıyor ve yalnızca internet arama faaliyetlerini değil, aynı zamanda müşteri hizmetleriyle ilgili görevleri ve satış görüşmelerini de değiştirmesi bekleniyor.

Bazı öneriler

Diplomasi alanında yapay zeka analitiğinin kullanımı, diplomatik sektörün gereksinimlerini ve görevlerini karşılamak için diğer yapay zeka teknolojilerinden daha fazla niteliğe sahip olması nedeniyle hayati önem taşımaktadır. Ancak, yapay zeka analitiğinin bu alanda uygulanabilmesi için aşağıdaki koşulların yerine getirilmesi gerekmektedir:

Öncelikle, yapay zeka teknolojisi alanında (hem yapay zeka hem de insan zekasına dayalı zeka dahil) yeterli bilgi ve deneyime sahip bir iş gücü oluşturmak gereklidir.

İkinci olarak, e-postalara yanıt verme ve chatbot teknolojisi aracılığıyla vatandaşlarla doğrudan etkileşim kurma gibi endüstriyel hizmetlere yapay zeka teknolojisinin uygulanması çok önemlidir. Bunun en iyi örneklerinden biri, Alman Dışişleri Bakanlığı'nın 2021-2023 yılları arasında vatandaşlarla etkileşim kurmak için FACIL adı verilen yapay zeka teknolojisini kullanarak ayda 40.000 talebi işlemesidir.

Üçüncüsü, diplomatik sektör için küresel olayların tahmin ve öngörüsüne kısmen yardımcı olabilecek yapay zeka analizini mümkün kılmak için veritabanı sistemleri ve sunucu sistemleri de dahil olmak üzere altyapının oluşturulması gereklidir. Bununla birlikte, sürekli artan veri miktarı nedeniyle, yeterince büyük bir sunucu sistemine ihtiyaç duyulmaktadır.

Dördüncüsü, diplomatik sektörün kendi yapay zeka analiz motorunu oluşturması gerekiyor; bu, güvenlik ve etik standartların karşılanmasını sağlamak için çok önemlidir.

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