Genereret med Bing og redigeret med Photoshop
Forudsigende kunstig intelligens har drevet virksomheders ROI i årtier gennem avancerede anbefalingsalgoritmer, risikovurderingsmodeller og værktøjer til registrering af svindel. Den seneste stigning i generativ kunstig intelligens har dog gjort det til det nye hotte emne. Alle overvejer at udnytte store sprogmodeller til indholdsgenerering og kundeservice eller spredningsmodeller til visuel indholdsskabelse. Er generativ kunstig intelligens ved at blive den vigtigste drivkraft for øget produktivitet?
For at besvare dette spørgsmål er vi nødt til at se dybere ind i emnet for at forstå de vigtigste anvendelsesområder for generativ og forudsigelig AI. I denne artikel vil vi gennemgå de vigtigste maskinlæringsteknikker, der driver disse to store klasser af AI-tilgange, de unikke fordele og udfordringer forbundet med dem og deres respektive forretningsapplikationer i den virkelige verden.
Grundlæggende definitioner
Generativ AI og prædiktiv AI er to kraftfulde typer kunstig intelligens med en bred vifte af applikationer i erhvervslivet og udenfor. Begge typer AI bruger maskinlæring til at lære af data, men de gør det på forskellige måder og har forskellige mål.
Prædiktiv AI bruges til at forudsige fremtidige begivenheder eller udfald baseret på historiske data. Det gør det ved at identificere mønstre i historiske data og derefter bruge disse mønstre til at forudsige fremtidige tendenser. For eksempel kan en forudsigelig AI-model trænes på et datasæt med kundekøbshistorikdata og derefter bruges til at forudsige, hvilke kunder der er mest tilbøjelige til at trække sig i den næste måned.
Generativ AI er en type AI, der kan skabe nyt indhold, såsom tekst, billeder, musik og kode. Det gør den ved at lære af eksisterende data og derefter generere nye data, der ligner træningsdataene. For eksempel kan en generativ AI-model trænes på et datasæt af annonceteksteksempler og derefter bruges til at generere nye kreative og effektive annoncekopier.
Den grundlæggende forskel er, at forudsigelig AI udsender forudsigelser og prognoser, mens generativ AI udsender nyt indhold. Her er et par eksempler på tværs af forskellige domæner:
- Natural Language Processing (NLP): Prædiktive NLP-modeller kan kategorisere tekst i foruddefinerede klasser (f.eks. spam vs. ikke spam), mens generative NLP-modeller kan skabe ny tekst baseret på en given prompt (f.eks. et opslag på sociale medier eller produktbeskrivelse).
- Billedbehandling: Prædiktive billedbehandlingsmodeller, såsom konvolutionelle neurale netværk (CNN'er), kan klassificere billeder i foruddefinerede etiketter (f.eks. identificere forskellige produkter på en købmandshylde). På den anden side kan generative modeller som diffusionsmodeller skabe nye billeder, der ikke er til stede i træningsdataene (f.eks. virtuelle modeller til reklamekampagner).
- Opdagelse af stof: Prædiktive lægemiddelopdagelsesmodeller kan forudsige, om en ny forbindelse sandsynligvis er giftig eller har potentiale som en ny lægemiddelbehandling. Generative lægemiddelopdagelsesmodeller kan skabe nye molekylære strukturer med ønskede egenskaber, såsom højere effektivitet eller lavere toksicitet.
De forskellige maskinlæringsalgoritmer, der driver disse to typer AI, har specifikke styrker og svagheder, som du skal forstå for at vælge den rigtige tilgang til dine forretningsbehov.
Hvis dette dybdegående undervisningsindhold er nyttigt for dig, abonner på vores AI-mailingliste for at blive advaret, når vi udgiver nyt materiale.
Hvordan virker forudsigende vs. generative AI-algoritmer
Prædiktiv AI er en type AI, der bruger historiske data til at lave forudsigelser om fremtidige begivenheder eller resultater. Det er normalt baseret på overvåget læring, som er en type maskinlæring, der kræver mærkede data. Mærkede data er data, der er blevet kommenteret med korrekte input- og outputpar eller serier. Modellen lærer det matematiske forhold mellem inputdata og outputdata og bruger derefter denne viden til at lave forudsigelser om nye data.
De forudsigelige AI-algoritmer kan bruges til at forudsige en lang række variabler, herunder kontinuerlige variable (f.eks. salgsvolumen) og binære variabler (f.eks. om en kunde vil churne). De kan være baseret på grundlæggende maskinlæringsmodeller som lineær regression, logistisk regression, beslutningstræer og tilfældige skove. I nogle tilfælde demonstrerer deep learning-algoritmer og forstærkende læring enestående ydeevne til forudsigelige AI-opgaver takket være deres evne til at lære komplekse mønstre i data. Dette gør disse algoritmer velegnede til opgaver som at forudsige kundeadfærd, opdage svindel eller forudsige patientresultater.
Lad os sige, at en sundhedsudbyder ønsker at bruge prædiktiv AI til at identificere patienter med risiko for hjertesygdomme. De kan bruge historiske data fra deres tidligere patienter til at se, hvordan forskellige funktioner, såsom patienters demografiske data, helbredstilstande og behandlinger, var forbundet med hjertesygdomme. Maskinlæringsmodeller kan spotte uventede mønstre og give ret præcise forudsigelser om, hvilke patienter der er mere tilbøjelige til at udvikle hjertesygdomme. Sundhedsudbydere kan derefter bruge disse forudsigelser til at udvikle personlige forebyggelsesplaner.
I modsætning til prædiktiv AI, generativ AI modeller trænes typisk ved hjælp af uovervågede eller semi-overvågede læringsalgoritmer. Det betyder, at de ikke kræver store mængder mærkede data. Ikke-overvågede læringsalgoritmer lærer af umærkede data, mens semi-overvågede læringsalgoritmer lærer af en kombination af umærkede data og en lille mængde mærkede data.
Grundlæggende er de fleste af de nuværende generative AI-modeller bygget ved at maskere en del af træningsdataene og derefter træne modellen til at gendanne de maskerede data.
For eksempel trænes store sprogmodeller (LLM'er) ved tilfældigt at erstatte nogle af tokens i træningsdata med et særligt token, såsom [MASK]. Modellen lærer derefter at forudsige de maskerede tokens baseret på konteksten af de omgivende ord.
En anden almindelig type generativ AI-model er diffusionsmodeller til billed- og videogenerering og -redigering. Disse modeller er bygget ved først at tilføje støj til billedet og derefter træne det neurale netværk til at fjerne støj.
Både LLM'er og diffusionsmodeller kan opnå enestående ydeevne, når de trænes på tilstrækkeligt store mængder umærkede data. Men for at forbedre resultaterne for specifikke brugssager finjusterer udviklere ofte generative modeller på små mængder mærkede data. Integrering af menneskelig feedback gennem forstærkende læring kan yderligere forbedre en models ydeevne ved at reducere en række modstridende reaktioner.
Marketing er et af de første forretningsområder, der drager fordel af generativ kunstig intelligens. For eksempel kan et marketingbureau bruge en generativ AI-model til at generere kreativt indhold, såsom blogindlæg, artikler og indlæg på sociale medier. For det første kan de vælge en foruddannet LLM, der demonstrerer acceptabel ydeevne til deres anvendelsestilfælde. Derefter kan de finjustere modellen på et datasæt med eksisterende indhold fra bureauets kunder. Når modellen er blevet trænet, kan den bruges til at generere nyt indhold, der er skræddersyet til bureauets kunders behov.
Styrker og svagheder
Når det kommer til forudsigelig AI, her er den centrale fordele ved at bruge denne teknologi:
- Høj nøjagtighed: Prædiktive AI-modeller kan trænes til at opnå meget høj nøjagtighed til mange opgaver, såsom produktanbefaling, svindeldetektion og risikovurdering.
- Automation: Prædiktiv AI kan automatisere mange opgaver og frigøre menneskelige medarbejdere til at fokusere på mere strategisk og kreativt arbejde.
Denne type AI kommer dog med sin udfordringer, som for eksempel:
- Mærket datakrav: Prædiktive AI-modeller kræver mærkede data, som kan være dyre og tidskrævende at indsamle.
- Høj bar for succes: Forudsigende AI-applikationer skal være meget nøjagtige for at få succes. Dette kan være svært at opnå, især for komplekse opgaver.
- Model vedligeholdelse: Prædiktive AI-modeller skal regelmæssigt genoptrænes på nye data for at bevare deres nøjagtighed. Dette kan være en udfordring for virksomheder med begrænsede ressourcer.
Generativ AI algoritmer har deres egne styrker punkter:
- Øget produktivitet og effektivitet: Generativ AI kan gøre processen med oprettelse af indhold, kodeskrivning, billedskabelse og design meget hurtigere. Dette kan spare virksomheder for en betydelig mængde tid og penge.
- Kreativitet: Generativ AI kan generere nye og innovative ideer, som mennesker måske ikke har tænkt på. Dette kan hjælpe virksomheder med at udvikle nye produkter og tjenester og forbedre deres eksisterende produkter og tjenester.
Men som en meget ny teknologi har den en række udfordringer at tage højde for, herunder:
- Mangel på pålidelighed: Generative AI-applikationer har tendens til at være meget upålidelige. De kan producere falske eller vildledende oplysninger og vil normalt kræve et menneske i løkken for alle kundevendte applikationer.
- Tillid til fortrænede modeller: Virksomheder er typisk nødt til at stole på eksternt skabte fortrænede modeller til generative AI-applikationer. Dette kan begrænse deres kontrol over modellen og dens output.
- Ophavsret og immaterielle rettigheder: Der er bekymringer om ophavsret og intellektuel ejendom omkring brugen af generative AI-modeller. For eksempel er det uklart, hvem der ejer ophavsretten til indholdet, der er genereret af en generativ AI-model, der blev trænet i ophavsretligt beskyttede data.
Disse styrker og svagheder bestemmer i høj grad de vigtigste anvendelsesområder for generativ AI og forudsigelig AI. Lad os se nærmere.
Real-World-applikationer
Anvendelsesområderne for forudsigelig AI er defineret ved dets evne til at producere meget nøjagtige prognoser, der tillader visse opgaver at blive fuldt automatiseret. Det er samtidig også de områder, hvor det er muligt at skaffe nok mærkede data til at træne AI-modellen. Nogle eksempler på forudsigelige AI-applikationer inkluderer:
- Produktanbefalingssystemer: Prædiktiv AI kan bruges til at anbefale produkter til kunder baseret på deres tidligere købshistorik og browseradfærd.
- Systemer til opdagelse af svindel: Prædiktiv AI kan hjælpe med at identificere svigagtige transaktioner og aktiviteter.
- Risikovurderingssystemer: Forudsigende AI-modeller giver virksomheder mulighed for at vurdere risikoen for begivenheder såsom misligholdelse af lån, forsikringskrav og kundeafgang.
- Efterspørgselsprognosesystemer: Ved nøjagtigt at forudsige efterspørgslen efter produkter og tjenester hjælper forudsigelig AI virksomheder med at planlægge deres produktions- og lagerniveauer og udvikle marketingkampagner.
- Forudsigende vedligeholdelsessystemer: AI kan bruges til at forudsige, hvornår maskiner og udstyr sandsynligvis vil fejle, og dermed hjælpe virksomheder med at forhindre dyr nedetid og forlænge levetiden af deres aktiver.
I modsætning til prædiktiv AI, generativ AI kræver ikke, at vi producerer det mest optimale output. Automatisk genererede resultater, der er "gode nok", kan stadig hjælpe virksomheder med at øge produktiviteten og effektiviteten, hvilket gør generative AI-løsninger værd at implementere. Det er dog vigtigt at huske, at generative AI-applikationer ikke er pålidelige og kan producere falsk information eller uventede output, når de implementeres.
I betragtning af disse begrænsninger er generativ AI bedst egnet til eksperimentelle indstillinger, hvor korrekthed ikke er afgørende (såsom f.eks. AI persona chatbots) eller til applikationer med et menneske i løkken, hvor mennesker gennemgår og redigerer alle modeloutput, før de udgiver, sender, eller udføre dem.
Nogle eksempler på generative AI-applikationer inkluderer:
- Oprettelse af indhold: Generative AI-modeller kan fremskynde genereringen af blogindlæg, produktbeskrivelser og annoncer på sociale medier. For eksempel kan forfattere give detaljerede instruktioner til at guide genereringen af indhold og derefter gennemgå og redigere outputtet.
- Billedgenerering: Generativ AI kan bruges til at generere realistiske billeder og videoer inden for produktdesign, markedsføring og underholdning. Designere kan derefter gennemgå, redigere og arrangere dette automatisk genererede visuelle indhold i stedet for at oprette det fra bunden.
- Generering af kode: Generative AI-modeller kan bruges til at skrive kode til softwareapplikationer eller foreslå kodeændringer til udviklere. Udviklere kan derefter gennemgå og redigere koden, før de udføres.
- Opdagelse af stof: Generativ AI kan accelerere lægemiddeludvikling ved at identificere nye lægemiddelkandidater og forudsige deres egenskaber, mens mennesker sikrer kvalitetskontrol og vurderer lægemiddelmodeller genereret af AI.
Prædiktiv AI dominerer stadig markedet for højværdi AI, da det kan automatisere processer med høj nøjagtighed, hvilket eliminerer behovet for menneskelig overvågning. Generativ AI er på den anden side et nyere og hastigt udviklende felt med potentiale til at revolutionere mange forretningsapplikationer. Selvom det stadig skal ses, om generativ AI vil blive en vigtig produktivitetsdriver, der kan sammenlignes med forudsigelig AI, er dets potentiale ubestrideligt.
Nyder du denne artikel? Tilmeld dig flere AI-forskningsopdateringer.
Vi giver dig besked, når vi udgiver flere oversigtsartikler som denne.
Relaterede
- SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk dig selv. Adgang her.
- PlatoAiStream. Web3 intelligens. Viden forstærket. Adgang her.
- PlatoESG. Kulstof, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Affaldshåndtering. Adgang her.
- PlatoHealth. Bioteknologiske og kliniske forsøgs intelligens. Adgang her.
- Kilde: https://www.topbots.com/generative-vs-predictive-ai/
- :har
- :er
- :ikke
- :hvor
- $OP
- 438
- a
- evne
- Om
- fremskynde
- acceptabel
- Konto
- nøjagtighed
- præcis
- præcist
- opnå
- tværs
- aktiviteter
- Ad
- tilføje
- annoncer
- fremskreden
- kontradiktorisk
- Reklame
- agentur
- AI
- AI modeller
- ai forskning
- algoritmer
- Alle
- tillade
- også
- beløb
- beløb
- ,
- besvare
- enhver
- Anvendelse
- applikationer
- tilgang
- tilgange
- ER
- områder
- artikel
- artikler
- kunstig
- kunstig intelligens
- AS
- vurdere
- vurdering
- Aktiver
- forbundet
- At
- automatisere
- Automatiseret
- automatisk
- Bar
- baseret
- grundlæggende
- BE
- bliver
- været
- før
- adfærd
- gavner det dig
- fordele
- BEDSTE
- mellem
- Beyond
- Bing
- Blog
- Blogindlæg
- både
- Browsing
- bygget
- virksomhed
- Business Applications
- virksomheder
- men
- by
- Kampagner
- CAN
- kandidater
- tilfælde
- tilfælde
- vis
- udfordre
- udfordringer
- Ændringer
- chatbots
- Vælg
- fordringer
- klasser
- Klassificere
- kunder
- tættere
- kode
- indsamler
- kombination
- kommer
- Fælles
- Virksomheder
- sammenlignelig
- komplekse
- Forbindelse
- Bekymringer
- betingelser
- indhold
- Indholdsgenerering
- indholdsskabelse
- sammenhæng
- kontinuerlig
- kontrast
- kontrol
- ophavsret
- korrigere
- kostbar
- kunne
- skabe
- oprettet
- Oprettelse af
- skabelse
- Kreativ
- Nuværende
- kunde
- kundeadfærd
- Kundeservice
- Kunder
- data
- årtier
- beslutning
- dyb
- dyb læring
- dybere
- defaults
- definerede
- Efterspørgsel
- demografiske
- demonstrere
- demonstrerer
- implementering
- beskrivelse
- Design
- designere
- designe
- ønskes
- detaljeret
- Detektion
- Bestem
- udvikle
- udviklere
- udvikling
- Udvikling
- forskel
- forskelle
- forskellige
- svært
- Broadcasting
- opdagelse
- Sygdom
- do
- gør
- Domæner
- nedetid
- driver
- kørsel
- medicin
- e
- uddannelsesmæssige
- Effektiv
- virkningsfuldhed
- effektivitet
- eliminere
- nok
- sikre
- Underholdning
- udstyr
- især
- væsentlig
- begivenheder
- alle
- eksempel
- eksempler
- enestående
- udførelse
- eksisterende
- dyrt
- eksperimenterende
- udvide
- eksternt
- FAIL
- falsk
- hurtigere
- Funktionalitet
- tilbagemeldinger
- få
- felt
- Fornavn
- Fokus
- Til
- Forecast
- prognoser
- bedrageri
- bedrageri afsløring
- svigagtig
- Gratis
- fra
- fuldt ud
- yderligere
- fremtiden
- generere
- genereret
- generere
- generation
- generative
- Generativ AI
- given
- Mål
- vejlede
- hånd
- Have
- Helse
- sundhedspleje
- Hjerte
- Hjerte sygdom
- hjælpe
- hjælpe
- hjælper
- link.
- Høj
- højere
- stærkt
- historisk
- historie
- HOT
- Hvordan
- Men
- HTTPS
- menneskelig
- Mennesker
- ideer
- identificere
- identificere
- billede
- billeder
- gennemføre
- vigtigt
- Forbedre
- in
- dybdegående
- omfatter
- Herunder
- Forøg
- øget
- oplysninger
- innovativ
- indgang
- i stedet
- anvisninger
- forsikring
- Integration
- intellektuel
- intellektuel ejendomsret
- Intelligens
- ind
- opgørelse
- IT
- ITS
- jpg
- Nøgle
- Kend
- viden
- Etiketter
- Sprog
- stor
- vid udstrækning
- LÆR
- læring
- lad
- niveauer
- løftestang
- Livet
- ligesom
- Sandsynlig
- GRÆNSE
- begrænsninger
- Limited
- LLM
- lån
- Se
- leder
- lavere
- maskine
- machine learning
- Maskiner
- lavet
- mailing
- vedligeholde
- vedligeholdelse
- større
- lave
- maerker
- Making
- mange
- Marked
- Marketing
- marketing agentur
- maske
- materiale
- matematiske
- max-bredde
- Kan..
- midler
- Medier
- måske
- misvisende
- mangler
- model
- modeller
- molekylær
- penge
- Måned
- mere
- mest
- meget
- Musik
- Behov
- behov
- netværk
- net
- neurale
- neurale netværk
- neurale netværk
- Ny
- nye produkter
- næste
- NLP
- Støj
- nummer
- opnå
- of
- tit
- on
- engang
- ONE
- optimal
- or
- ordrer
- Andet
- vores
- udfald
- output
- udestående
- i løbet af
- Tilsyn
- egen
- ejer
- par
- del
- forbi
- patient
- patienter
- mønstre
- ydeevne
- Personlig
- fly
- planer
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatoData
- punkter
- mulig
- Indlæg
- Indlæg
- potentiale
- vigtigste
- forudsige
- forudsige
- Forudsigelser
- præsentere
- forhindre
- Forebyggelse
- tidligere
- behandle
- Processer
- forarbejdning
- producere
- Produkt
- Produktdesign
- produktion
- produktivitet
- Produkter
- egenskaber
- ejendom
- give
- udbyder
- udbydere
- Publicering
- køb
- kvalitet
- spørgsmål
- helt
- tilfældig
- rækkevidde
- hurtigt
- virkelige verden
- realistisk
- nylige
- anbefaler
- Anbefaling
- Recover
- reducere
- regelmæssigt
- forhold
- frigive
- pålidelig
- stole
- resterne
- huske
- Fjern
- kræver
- Kræver
- forskning
- Ressourcer
- dem
- reaktioner
- Resultater
- gennemgå
- revolutionere
- højre
- Risiko
- risikovurdering
- ROI
- salg
- Omsætning
- samme
- Gem
- siger
- ridse
- se
- set
- afsendelse
- Series
- tjeneste
- Tjenester
- sæt
- indstillinger
- Hylde
- underskrive
- signifikant
- lignende
- lille
- So
- Social
- sociale medier
- Indlæg på sociale medier
- Software
- Løsninger
- nogle
- spam
- særligt
- specifikke
- Spot
- Stadig
- butik
- Strategisk
- styrker
- strukturer
- vellykket
- sådan
- tyder
- RESUMÉ
- bølge
- Omkringliggende
- skræddersyet
- Tag
- opgaver
- teknikker
- Teknologier
- tekst
- Tak
- at
- deres
- Them
- derefter
- Der.
- Disse
- de
- denne
- dem
- tænkte
- Gennem
- Dermed
- tid
- tidskrævende
- til
- token
- Tokens
- værktøjer
- TOPBOTS
- emne
- Tog
- uddannet
- Kurser
- Transaktioner
- behandling
- behandlinger
- Træer
- Tendenser
- to
- typen
- typer
- typisk
- ubestridelig
- forstå
- Uventet
- enestående
- opdateringer
- us
- brug
- brug tilfælde
- anvendte
- bruger
- ved brug af
- sædvanligvis
- variabel
- forskellige
- meget
- video
- Videoer
- Virtual
- bind
- vs
- ønsker
- var
- måder
- we
- var
- hvornår
- hvorvidt
- som
- mens
- WHO
- bred
- Bred rækkevidde
- vilje
- med
- ord
- Arbejde
- arbejdere
- virker
- værd
- skriver
- skriv kode
- forfattere
- skrivning
- Du
- Din
- zephyrnet