Sztuczna inteligencja nie jest technologią uniwersalną; to rozległa dziedzina wypełniona wyspecjalizowanymi modelami, które służą różnym celom. Dwie z najbardziej ekscytujących i wpływowych gałęzi sztucznej inteligencji to generatywna sztuczna inteligencja i predykcyjna sztuczna inteligencja. Choć mogą brzmieć podobnie, technologie te mają zasadniczo różne cele i metody. Przyjrzyjmy się, co je oddziela, dlaczego są ważne i gdzie możesz je spotkać.
Czym jest generatywna sztuczna inteligencja?
Generatywna sztuczna inteligencjajak sama nazwa wskazuje, skupia się na kreacji. Wykorzystuje modele uczenia maszynowego do generowania nowych danych przypominających dane szkoleniowe, które otrzymał. Pomyśl o tym jak o kreatywnym artyście z rodziny AI. Może tworzyć tekst, muzykę, obrazy, a nawet wideo. Generatywna sztuczna inteligencja to technologia stojąca za narzędziami takimi jak DALL-Ektóry generuje obrazy na podstawie opisów tekstowych, oraz ChatGPT, który tworzy rozmowy przypominające ludzkie.
Krótko mówiąc, generatywna sztuczna inteligencja uczy się na przykładach i wykorzystuje tę wiedzę do stworzenia czegoś nowego. Wyobraź sobie, że zasilasz system sztucznej inteligencji tysiącami obrazów pejzażowych. Gdy zrozumie cechy krajobrazu, może namalować krajobraz, który nigdy wcześniej nie istniał. To właśnie dzięki tej kreatywności generatywną sztuczną inteligencję często porównuje się do cyfrowego artysty lub kompozytora — może ona wnosić świeże pomysły, nawet jeśli nie ma pulsu.
Modele generatywnej sztucznej inteligencji są często budowane przy użyciu technik takich jak generatywne sieci przeciwstawne (GAN) lub autoenkodery wariacyjne (VAE). Modele te opierają się na podejściu dwuprocesowym – jedna część tworzy, druga krytykuje, dopracowując wynik, aż będzie wystarczająco dopracowany, aby mógł uchodzić za treść tworzoną przez człowieka. Ta zdolność do „wyobrażania sobie” nowych treści sprawia, że generatywna sztuczna inteligencja jest zarówno fascynująca, jak i czasami nieco niepokojąca.
Co to jest predykcyjna sztuczna inteligencja?
Jeśli generatywna sztuczna inteligencja jest artystą twórczym, predykcyjna sztuczna inteligencja jest analitykiem lub wróżką. Predykcyjna sztuczna inteligencja ma na celu prognozowanie przyszłych wydarzeń na podstawie danych historycznych. Zamiast tworzyć coś nowego, analizuje wzorce danych z przeszłości, aby przewidzieć wyniki. To sprawia, że przypomina bardziej wyrafinowaną kryształową kulę, ale kryjącą się za danymi, algorytmami i rygorem statystycznym.
Predykcyjna sztuczna inteligencja jest często wykorzystywana w scenariuszach wymagających świadomego podejmowania decyzji. Rozważ systemy rekomendacji na platformach streamingowych, takich jak Netflix, lub prognozowanie trendów na giełdzie. Predykcyjna sztuczna inteligencja pomaga firmom odpowiedzieć na pytania takie jak: „Co się stanie, jeśli wprowadzimy na rynek ten produkt?” lub „Którzy klienci najprawdopodobniej odejdą?” Zasadniczo chodzi o patrzenie w przeszłość w celu wyciągania wniosków na temat przyszłości.
Do przewidywania wyników często wykorzystuje się modele takie jak analiza regresji, drzewa decyzyjne i sieci neuronowe. Predykcyjna sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w różnych branżach — niezależnie od tego, czy przewiduje potrzeby w zakresie konserwacji w produkcji, identyfikuje zagrożenia dla zdrowia w medycynie czy optymalizuje łańcuchy dostaw w logistyce. Mniej chodzi o tworzenie, a bardziej o łagodzenie ryzyka, planowanie i przewidywanie strategiczne.
Jaka jest różnica między predykcyjnymi modelami AI a generatywnymi modelami AI?
Kluczowa różnica pomiędzy predykcyjna sztuczna inteligencja a generatywna sztuczna inteligencja polega na ich celach i metodologiach. Generatywna sztuczna inteligencja polega na tworzeniu nowych treści, podczas gdy predykcyjna sztuczna inteligencja koncentruje się na przewidywaniu tego, co będzie dalej. Jeden jest artystą, a drugi wyrocznią. Obydwa są nieocenione, ale ich użyteczność zależy wyłącznie od problemu.
Generatywna sztuczna inteligencja ma na celu udzielenie odpowiedzi na pytania typu: „Jak to mogłoby wyglądać?” Czerpie inspirację z istniejących danych i przekształca je w coś nowatorskiego, często zaskakując nas swoją kreatywnością. Z drugiej strony predykcyjna sztuczna inteligencja odpowiada na pytania takie jak: „Co stanie się dalej?” Wykrywa wzorce i wyciąga wnioski na podstawie danych historycznych, często z imponującą dokładnością.
Kolejną istotną różnicą jest ich architektura. Generacyjne modele sztucznej inteligencji, takie jak GAN, przechodzą proces generowania i udoskonalania, często wykorzystując wiele modeli pracujących w tandemie w celu uzyskania przekonujących wyników. Modele predykcyjne AI opierają się na analizie statystycznej, rozpoznawaniu wzorców historycznych oraz modelach klasyfikacji lub regresji.
Pomyśl o tym w ten sposób: gdyby generatywna sztuczna inteligencja otrzymała zadanie napisania scenariusza filmowego, mogłaby stworzyć całkowicie oryginalną fabułę. Tymczasem predykcyjna sztuczna inteligencja analizowałaby dane ze sprzedaży biletów w przeszłości, aby przewidzieć, czy scenariusz okaże się hitem, czy klapą. Generatywna sztuczna inteligencja tworzy; predykcyjna sztuczna inteligencja ocenia.
Czy ChatGPT jest predykcyjny czy generatywny?
ChatGPT, opracowany przez OpenAI, jest kwintesencją przykładu generatywnej sztucznej inteligencji. Nie przewiduje przyszłości w taki sposób, w jaki robi to predykcyjna sztuczna inteligencja. Zamiast tego przewiduje następne słowo w zdaniu na podstawie kontekstu rozmowy, ale ostatecznym celem jest kreacja — wygenerowanie spójnego, angażującego dialogu.
W przeciwieństwie do modeli predykcyjnych, które analizują dane w celu prognozowania przyszłych zdarzeń, ChatGPT generuje zrozumiały tekst na podstawie zrozumienia niuansów językowych, gramatycznych i kontekstowych. Został przeszkolony na różnorodnych zbiorach danych zawierających książki, artykuły i inne formy tekstu, co umożliwiło mu wytwarzanie naturalnych i ludzkich reakcji. Kiedy zadajesz pytanie ChatGPT, nie sprawdza on kryształowej kuli przeszłych punktów danych, aby przewidzieć Twoje zachowanie; raczej tworzy wyjątkową reakcję, podobnie jak gawędziarz układa narrację.
Generatywny aspekt ChatGPT oznacza, że może on pomagać w zadaniach twórczych, takich jak pisanie e-maili, przeprowadzanie burzy mózgów lub pisanie wierszy. Nie ogranicza się to do udzielania odpowiedzi opartych na faktach; może także wymyślać scenariusze, postacie i dialogi. To znacznie odróżnia ją od predykcyjnej sztucznej inteligencji, której rola byłaby bardziej powiązana z identyfikowaniem wzorców, szacowaniem prawdopodobieństw i zalecaniem działań w oparciu o przeszłe zachowania.
Zastosowania i przypadki użycia
Przyjrzyjmy się kilku typowym przypadkom użycia, aby lepiej zrozumieć, jak te dwie gałęzie sztucznej inteligencji działają w prawdziwym świecie.
Aplikacje generatywnej sztucznej inteligencji
- Tworzenie treści: Generatywna sztuczna inteligencja tworzy posty na blogach, artykuły prasowe, dzieła sztuki i muzykę. Narzędzia takie jak GPT-3 zostały zaprojektowane, aby wspierać pisarzy i artystów w urzeczywistnianiu ich twórczych wizji.
- Projekt produktu: Firmy wykorzystują generatywną sztuczną inteligencję do odkrywania nowych odmian produktów, projektów prototypów i opracowywania atrakcyjnych wizualnie opcji.
- Wirtualni asystenci: Modele AI, takie jak ChatGPT, oferują możliwości konwersacji, dzięki którym wirtualni asystenci są bardziej intuicyjni i wciągający.
Predykcyjne zastosowania sztucznej inteligencji
- Analiza zachowań klientów: Sprzedawcy detaliczni wykorzystują predykcyjną sztuczną inteligencję do przewidywania zachowań zakupowych, zrozumienia preferencji klientów i tworzenia spersonalizowanych strategii marketingowych.
- Diagnostyka opieki zdrowotnej: Predykcyjna sztuczna inteligencja pomaga identyfikować pacjentów zagrożonych określonymi schorzeniami, umożliwiając wcześniejszą interwencję i lepsze wyniki leczenia.
- Prognozowanie finansowe: Banki i instytucje finansowe wykorzystują predykcyjną sztuczną inteligencję do wykrywania nieuczciwych działań, oceny ryzyka kredytowego i podejmowania świadomych decyzji inwestycyjnych.
Jak generatywna sztuczna inteligencja i predykcyjna sztuczna inteligencja współdziałają ze sobą
Generatywna i predykcyjna sztuczna inteligencja nie są izolowanymi technologiami działającymi w oddzielnych silosach — uzupełniają się wzajemnie w sposób zwiększający ich ogólne możliwości. Wyobraź sobie scenariusz, w którym generatywna sztuczna inteligencja tworzy wiele rozwiązań problemu, podczas gdy predykcyjna sztuczna inteligencja ocenia, które rozwiązania mają największe prawdopodobieństwo powodzenia. W tym sensie generatywną sztuczną inteligencję można postrzegać jako innowatora proponującego pomysły, a predykcyjną sztuczną inteligencję jako osobę oceniającą, sortującą innowacje w celu określenia optymalnej ścieżki rozwoju.
W biznesie to połączenie może zmienić zasady gry. Na przykład generatywna sztuczna inteligencja może tworzyć różne strategie marketingowe, podczas gdy predykcyjna sztuczna inteligencja ocenia, która strategia prawdopodobnie wygeneruje najwyższy zwrot z inwestycji na podstawie danych historycznych. Ten rodzaj synergii sprawia, że obie gałęzie sztucznej inteligencji są znacznie potężniejsze, gdy są używane razem, niż osobno.
Mocne strony i ograniczenia generatywnej sztucznej inteligencji
Generatywna sztuczna inteligencja ma wiele mocnych stron, z których najważniejszą jest zdolność do tworzenia. Niezależnie od tego, czy chodzi o generowanie realistycznych obrazów, fascynujących historii czy nowatorskich utworów muzycznych, generatywna sztuczna inteligencja przoduje w tworzeniu nowych treści. Dzięki temu idealnie nadaje się do branż, w których ceniona jest kreatywność i oryginalność, takich jak rozrywka, marketing i projektowanie produktów.
Jednak generatywna sztuczna inteligencja ma również ograniczenia. Często brakuje mu dokładności i rzetelności merytorycznej potrzebnej przy zadaniach wymagających precyzji. Ponieważ jej wyniki opierają się na danych szkoleniowych, generatywna sztuczna inteligencja może czasami generować treści, które brzmią wiarygodnie, ale są niepoprawne w rzeczywistości – często określa się to jako „halucynacje”. Co więcej, generatywna sztuczna inteligencja może w sposób niezamierzony generować stronnicze lub niewłaściwe wyniki bez starannego moderowania, co odzwierciedla odchylenia w danych szkoleniowych.
Mocne strony i ograniczenia predykcyjnej sztucznej inteligencji
Siła predykcyjnej sztucznej inteligencji leży w jej zdolnościach analitycznych. Potrafi dokładnie prognozować wyniki, co czyni go niezbędnym w branżach, które opierają się na podejmowaniu decyzji w oparciu o dane. Predykcyjna sztuczna inteligencja może pomóc firmom przewidywać zachowania klientów, przewidywać trendy rynkowe, a nawet wykrywać usterki, zanim przerodzą się w poważne problemy.
Z drugiej strony predykcyjna sztuczna inteligencja ma swoje ograniczenia. W przeciwieństwie do generatywnej sztucznej inteligencji nie może tworzyć nowych treści ani eksplorować niezbadanych terytoriów. Jego skuteczność jest również w dużym stopniu uzależniona od jakości danych historycznych, na podstawie których jest szkolona. Jeśli dane są niekompletne lub stronnicze, generowane przez nie prognozy będą podobnie błędne. Predykcyjna sztuczna inteligencja doskonale radzi sobie z pracą w ustalonych granicach, ale brakuje jej wyobraźni potrzebnej do myślenia nieszablonowego.
Generatywna sztuczna inteligencja w życiu codziennym
Być może nie zdajesz sobie z tego sprawy, ale generatywna sztuczna inteligencja jest już częścią Twojego codziennego życia. Ilekroć korzystasz z wirtualnego asystenta, np Siri Lub Aleksa do tworzenia przypomnień, odpowiadania na pytania lub kontrolowania inteligentnych urządzeń, w grę wchodzi generatywna sztuczna inteligencja. Usługi przesyłania strumieniowego, takie jak Spotify, korzystają z modeli generatywnych, aby tworzyć niestandardowe playlisty na podstawie Twoich preferencji, podczas gdy platformy takie jak Instagram wykorzystują je do ulepszania obrazów lub tworzenia filtrów rzeczywistości rozszerzonej.
W branży kreatywnej narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji, takie jak DALL-E i Midjourney, są wykorzystywane przez artystów do odkrywania nowych form ekspresji twórczej. Z kolei pisarze używają narzędzi takich jak GPT, aby pokonać blokadę pisarską lub stworzyć zupełnie nowe dzieła fikcyjne. Nawet twórcy gier wideo wykorzystują generatywną sztuczną inteligencję do tworzenia dynamicznych środowisk i postaci, dzięki czemu wrażenia z gry są bogatsze i bardziej wciągające.
Predykcyjna sztuczna inteligencja w podejmowaniu decyzji biznesowych
Predykcyjna sztuczna inteligencja ma kluczowe znaczenie w podejmowaniu decyzji biznesowych, stanowiąc podstawę planowania strategicznego w wielu branżach. Firmy polegają na predykcyjnej sztucznej inteligencji do analizowania danych klientów i przewidywania zachowań zakupowych, co pozwala im skutecznie dostosowywać kampanie marketingowe. W finansach modele predykcyjne oceniają ryzyko, prognozują trendy rynkowe i wykrywają anomalie, które mogą wskazywać na oszustwo.
Opieka zdrowotna również ogromnie czerpie korzyści z predykcyjnej sztucznej inteligencji. Analizując dane pacjentów, modele predykcyjne mogą identyfikować osoby z grupy ryzyka, zanim problemy zdrowotne staną się krytyczne, co pozwala na podjęcie działań zapobiegawczych. Zarządzanie łańcuchem dostaw również zostało przekształcone dzięki predykcyjnej sztucznej inteligencji, która umożliwia przedsiębiorstwom przewidywanie popytu, ograniczanie ilości odpadów i optymalizację logistyki. Predykcyjna sztuczna inteligencja nie tylko pomaga firmom reagować na zmiany; pomaga im to wyprzedzić konkurencję.
Lepiej razem
Generatywna i predykcyjna sztuczna inteligencja nie są technologiami konkurencyjnymi; są to narzędzia uzupełniające, służące różnym potrzebom. W miarę ewolucji sztucznej inteligencji będziemy świadkami łączenia tych technologii w nowy i ekscytujący sposób. Wyobraź sobie system sztucznej inteligencji, który może generować kreatywne rozwiązania problemów, a jednocześnie przewidywać wyniki wdrożenia tych rozwiązań – łącząc to, co najlepsze z obu światów.
Generatywna sztuczna inteligencja będzie w dalszym ciągu napędzać innowacje w dziedzinach wymagających kreatywności i generowania treści, od rozrywki po marketing. Tymczasem predykcyjna sztuczna inteligencja będzie nadal znajdować sposoby na zrozumienie naszego wypełnionego danymi świata, pomagając firmom i osobom indywidualnym w podejmowaniu mądrzejszych decyzji.
Prawdziwa siła tkwi w wiedzy, kiedy użyć jakiego rodzaju sztucznej inteligencji. Niezależnie od tego, czy chcesz stworzyć coś nowego, czy też zrozumieć przeszłość, aby lepiej przewidywać przyszłość, istnieje do tego sztuczna inteligencja. Zrozumienie tej różnicy odróżnia skuteczną strategię sztucznej inteligencji od kolejnego eksperymentu technologicznego.
Kredyty obrazkowe: Kerem Gülen/Midjourney
