Аналітичний ШІ та різниця між генерацією ШІ

Організації, які відкривають для себе технології штучного інтелекту, ризикують ігнорувати старішу, більш усталену форму штучного інтелекту, яка називається «аналітичним штучним інтелектом». Ця форма штучного інтелекту далеко не застаріла та залишається життєво важливим ресурсом для більшості компаній. Хоча деякі програми штучного інтелекту використовують як аналітичний, так і генеративний штучний інтелект, ці два підходи до штучного інтелекту значною мірою відрізняються.

Основна відмінність між аналітикою на основі штучного інтелекту та традиційним аналізом даних полягає в типах технологій, що використовуються для створення та доступу до цих висновків.

Концепція та ключові особливості аналітичного ШІ.

Аналітичний ШІ – це форма аналізу даних, яка використовує штучний інтелект, зокрема передові форми машинного навчання, для цілей бізнес-аналітики. Хоча аналітичний ШІ відрізняється від традиційних методів аналізу даних, що використовуються багатьма організаціями, він зосереджений на досягненні тієї ж мети: аналізу наборів даних для отримання дієвих висновків та прийняття рішень на основі даних.

Аналітика штучного інтелекту використовує передові методології штучного інтелекту, такі як обробка природної мови (NLP) та глибоке навчання, для аналізу великих наборів даних, розробки аналітичних висновків та динамічного керування процесом прийняття рішень, який безпосередньо реагує на взаємодію з користувачем.

Основна відмінність між аналітикою на основі штучного інтелекту та традиційною аналітикою даних полягає в типах технологій, що використовуються для створення та доступу до цих висновків. Однак, хоча ці інструменти є ефективними, вони часто надають статичне уявлення про дані для більшості користувачів, значною мірою покладаючись на статистичний аналіз для отримання висновків та вимагаючи від аналітиків робити власні висновки, а не покладатися на технології.

Ключові особливості аналітики ШІ

Описовий аналіз: Описовий аналіз відповідає на питання «Що сталося?». Цей тип аналізу є найпоширенішим серед клієнтів, надаючи звіти та аналіз, зосереджені на минулих подіях.

Описовий аналіз використовується для розуміння загальної ефективності на сукупному рівні та є найпростішим способом для компанії розпочати роботу, оскільки дані легкодоступні для створення звітів та додатків.

Діагностичний аналіз: діагностичний аналіз, як і описовий, використовує історичні дані для відповіді на питання. Але замість того, щоб зосереджуватися на «що», діагностичний аналіз вирішує ключове питання про те, чому в даних відбувається подія або аномалія. Діагностичний аналіз, як правило, є більш доступним і придатним для ширшого кола випадків використання, ніж машинне навчання/прогнозний аналіз.

Прогнозна аналітика: Прогнозна аналітика — це вдосконалена форма аналітики, яка визначає ймовірні події на основі історичних даних за допомогою машинного навчання. Історичні дані, що охоплюють значну частину описової та діагностичної аналітики, що використовується як основа для побудови моделей прогнозної аналітики, використовуються як основа для цих моделей.

Прескриптивний аналіз: Прескриптивний аналіз є четвертим і останнім стовпом сучасного аналізу. Прескриптивний аналіз включає аналіз конкретних рекомендацій. По суті, це поєднання описового, діагностичного та прогностичного аналізу для керівництва процесом прийняття рішень. Існуючі ситуації або умови та наслідки рішення чи події застосовуються для генерування керованого рішення або дії, яку має виконати користувач.

Генеративний ШІ зосереджується на створенні нового контенту шляхом вивчення шаблонів з існуючих даних. Він використовує методи глибокого навчання, такі як генеративно-змагальні мережі (GAN) та трансформаційні моделі, для генерації тексту, зображень, музики тощо. Генеративний ШІ привернув значну увагу завдяки своїй здатності створювати контент, подібний до людського, і має застосування в креативних індустріях, створенні контенту тощо. Ключовими особливостями покоління ШІ є створення контенту, покращена уява та креативність, покращені навчальні дані та персоналізований брендинг.

Основними особливостями ШІ покоління є створення контенту, розвиток уяви та креативності, посилення навчальних даних та створення персоналізованого досвіду.

Різниця між аналітичним та генеративним ШІ

Існує багато відмінностей між аналітичним та генеративним ШІ, і компанії/підприємства можуть знайти способи ефективного управління своїми операціями за допомогою ШІ, ґрунтуючись на цих відмінностях. Ключові відмінності між аналітичним та генеративним ШІ:

По-перше, їхні цілі та можливості відрізняються. Основною метою генеративного ШІ є використання моделей нейронних мереж глибокого навчання для створення нового контенту. Аналітичний ШІ, з іншого боку, стосується систем ШІ, заснованих на статистичному машинному навчанні, призначених для виконання певних завдань, таких як класифікація, прогнозування або прийняття рішень на основі структурованих даних.

По-друге, алгоритми відрізняються. Що стосується алгоритмічних методів, генеративний ШІ зазвичай використовує складні методи, такі як перетворення послідовних текстових вхідних даних на зв'язні виходи, прогнозування наступного слова на основі контексту існуючих даних для генерації контенту. Генеративний ШІ навчається розуміти закономірності в даних, щоб створювати нові версії цих даних. Аналітичний ШІ використовує ряд простіших методів машинного навчання, включаючи навчання з учителем, навчання без учителя та навчання з підкріпленням.

По-третє, існують відмінності в рентабельності інвестицій. Генеративний ШІ може генерувати прибуток від створення контенту, пропонуючи нижчі витрати порівняно зі створенням контенту людиною, а також потенціал для створення унікального та захопливого контенту, який приваблює та утримує клієнтів. Хоча генеративний ШІ пропонує багато переваг, його економічну цінність може бути важко виміряти, і користувачі несуть витрати на навчання моделі генеративного ШІ.

Що стосується аналітики на основі штучного інтелекту, вона забезпечує кращу економічну віддачу завдяки прогнозним моделям, які можуть допомогти компаніям прогнозувати попит, оптимізувати управління запасами, визначати ринкові тенденції та приймати рішення на основі даних. Це може призвести до зниження витрат, покращення розподілу ресурсів та збільшення доходів завдяки кращому прийняттю рішень.

По-четверте, існують відмінності в рівнях ризику. Генерація штучного інтелекту може створювати переконливі «діпфейки», що легко призводить до дезінформації, крадіжки особистих даних та шахрайства. Крім того, ці моделі можуть становити ризики для конфіденційності, якщо навчальні дані містять конфіденційну інформацію або маніпулюють ними для отримання непередбачуваних результатів.

Дані, що використовуються в навчанні з аналітики ШІ, також стикаються з ризиками порушень кібербезпеки, їх використання для зловмисних цілей, таких як здійснення кібератак або поширення дезінформації. Тому необхідні заходи безпеки для зменшення цих ризиків. Наразі аналітичний ШІ видається менш ризикованим, ніж генеративний ШІ, і вже давно використовується в багатьох компаніях.

Підсумовуючи, обираючи між аналітичним та генеративним ШІ, враховуйте свої конкретні вимоги та цілі. Якщо метою є отримання аналітичних висновків з даних, створення прогнозів та оптимізація процесів, аналітичний ШІ — правильний вибір. З іншого боку, якщо потрібно створювати новий контент, впроваджувати інновації або персоналізувати користувацький досвід, генеративний ШІ — ідеальний варіант.

Інструменти, створені штучним інтелектом, такі як чат-боти, використовуються і, як очікується, замінять не лише пошук в Інтернеті, але й завдання, пов'язані з обслуговуванням клієнтів, та дзвінки з питань продажу.

Деякі рекомендації

Використання аналітики штучного інтелекту в дипломатії є важливим, оскільки вона має більше кваліфікацій, ніж будь-яка інша технологія штучного інтелекту, для задоволення вимог та завдань дипломатичного сектору. Однак, щоб мати змогу застосовувати аналітику штучного інтелекту в польових умовах, необхідно виконати такі умови:

По-перше, необхідно створити робочу силу з достатніми знаннями та досвідом у сфері технологій штучного інтелекту (включаючи як штучний інтелект, так і інтелект на основі людського інтелекту).

По-друге, застосування технології штучного інтелекту до галузевих послуг, таких як відповіді на електронні листи та безпосередня взаємодія з громадянами за допомогою технології чат-ботів, має вирішальне значення. Яскравим прикладом є те, як Міністерство закордонних справ Німеччини використовувало технологію штучного інтелекту під назвою FACIL для взаємодії з громадянами з 2021 по 2023 рік, обробляючи 40 000 запитів на місяць.

По-третє, побудова інфраструктури, включаючи системи баз даних та серверні системи, необхідна для забезпечення можливості аналізу за допомогою штучного інтелекту, який може частково допомогти в прогнозуванні та прогнозуванні глобальних подій для дипломатичного сектору. Однак через постійно зростаючий обсяг даних потрібна достатньо велика серверна система.

По-четверте, дипломатичному сектору необхідно створити власний механізм аналітики на основі штучного інтелекту; це має вирішальне значення для забезпечення дотримання стандартів безпеки та етики.

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