AI generativa vs AI: scegliere la tecnologia giusta per far progredire il tuo business

L’intelligenza artificiale (AI) è un termine ampio che comprende l’apprendimento automatico, l’elaborazione del linguaggio naturale, la visione artificiale, i sistemi robotici e, più recentemente, l’intelligenza artificiale generativa.

Poiché l’intelligenza artificiale generativa si sta evolvendo rapidamente, le aziende stanno cercando di comprendere i vantaggi che possono ottenere dalla tecnologia, qual è la differenza tra intelligenza artificiale e intelligenza artificiale generativa e quale tecnologia è più adatta ad affrontare i loro problemi. In qualità di azienda affidabile di sviluppo di intelligenza artificiale generativa, abbiamo scritto questo articolo per rispondere alle tue domande.

Continua a leggere e non esitare a contattarci se hai ulteriori domande.

Qual è la differenza tra intelligenza artificiale e intelligenza artificiale generativa?

Sia l'intelligenza artificiale che l'intelligenza artificiale generativa sono tecnologie potenti che possono aiutarti a rimodellare il tuo business, ridurre i costi e ottimizzare le operazioni, se applicate al problema giusto.

Vediamo quali problemi ciascuna tecnologia può affrontare e quali sfide presenta.

Comprendere l'intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale è specializzata nell’analisi di grandi quantità di dati molto velocemente e nell’esecuzione di compiti complessi che in genere richiedono l’intelligenza umana. Gli algoritmi dell'intelligenza artificiale studiano i dati, li analizzano e prendono decisioni in base alle regole e ai modelli scoperti. Questa tecnologia aiuta anche con l'ottimizzazione dei dati, il rilevamento di anomalie e il clustering dei dati.

Come accennato nell’introduzione, l’IA ha diversi sottotipi.

• Apprendimento automatico: questi algoritmi vengono addestrati su dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati per scoprire modelli e prendere decisioni e previsioni basate su di essi.
• Elaborazione del linguaggio naturale (PNL): la PNL può estrarre dati dal linguaggio umano non strutturato. Permette alle macchine di comprendere il linguaggio umano scritto o parlato.
• Visione artificiale: questi modelli possono interpretare le informazioni visive. Possono analizzare ed estrarre approfondimenti da immagini e video e reagire con azioni o consigli.
• Sistemi robotici: si tratta di macchine (semi-)autonome addestrate a svolgere diversi compiti e interagire con l'ambiente.

L’intelligenza artificiale è versatile e può assumere compiti diversi, a seconda di cosa si addestra a fare l’algoritmo.

Ad esempio, un modello di intelligenza artificiale può aiutare il tuo team dirigenziale a prendere decisioni aziendali informate, un altro può individuare malfunzionamenti in un macchinario di fabbrica, un terzo gestisce un veicolo a guida autonoma e un quarto ti protegge dagli attacchi informatici rilevando anomalie nei tuoi dati aziendali. accesso.

Dove usare l’intelligenza artificiale?

Puoi implementare l'intelligenza artificiale in qualsiasi contesto in cui un algoritmo può apprendere modelli e prendere decisioni basate su di essi. Ecco alcune applicazioni di esempio.

• Supportare le decisioni aziendali poiché l'intelligenza artificiale analizza grandi quantità di dati storici e scopre modelli che possono sfuggire all'occhio umano.
• Automatizzazione delle attività manuali ripetitive per migliorare l'efficienza.
• Utilizzo di veicoli autonomi con navigazione avanzata e capacità decisionali.
• Rilevare anomalie nella sicurezza informatica monitorando l’accesso ai dati e le penetrazioni nella rete, nonché individuando anomalie nelle apparecchiature di produzione per la manutenzione predittiva.
• Rafforzare le misure di sicurezza attraverso il riconoscimento facciale e le tecnologie di autenticazione biometrica.
• Trascrizione accurata del linguaggio parlato con la tecnologia di riconoscimento vocale.
• Potenziare i motori di raccomandazione per personalizzare i suggerimenti sui prodotti sui siti Web di e-commerce.

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Limitazioni

• Alcuni algoritmi di intelligenza artificiale sono progettati e addestrati per eseguire un compito specifico e non possono adattarsi a situazioni nuove. Di fronte a variazioni, come una nuova categoria di dati di input, questi algoritmi richiedono una riqualificazione per accogliere i cambiamenti.
• L’intelligenza artificiale può adattarsi eccessivamente ai dati di addestramento, il che significa che gli algoritmi eccellono nel risolvere problemi specifici e falliscono di fronte a dati non familiari.
• Alcuni algoritmi di intelligenza artificiale, come i classici modelli di machine learning, non sono in grado di gestire dati non strutturati senza pre-elaborazione.
• La maggior parte dei modelli di intelligenza artificiale esaminano un problema specifico in modo isolato, senza comprendere il contesto circostante. E anche quando si può insegnare a un algoritmo a considerare il contesto, è piuttosto costoso e richiede un’ampia potenza di calcolo.
• Anche se l’intelligenza artificiale imita l’intelligenza umana, non ha capacità di ragionamento a livello umano.
• I modelli di intelligenza artificiale dipendono fortemente dai dati di addestramento e adotteranno qualsiasi pregiudizio intrinseco.
• I modelli di deep learning non sono in grado di spiegare come ottengono determinati risultati, il che può essere inaccettabile in alcune applicazioni, come i software medici o di produzione basati sull’intelligenza artificiale. Ma esiste la possibilità di passare a un’intelligenza artificiale spiegabile, quando necessario. Questi algoritmi sono meno potenti, ma saprai da dove provengono i risultati.

Comprendere l'intelligenza artificiale generativa

Lo scopo principale dell'intelligenza artificiale generativa è creare nuovi contenuti, come testo, musica e immagini che sembrano creati dagli esseri umani. È addestrato su grandi insiemi di dati per scoprire modelli e produrre qualcosa di nuovo, ma rispetta comunque le regole che la tecnologia ha appreso dal set di dati di addestramento.

Anche se molti considerano questi contenuti originali, i modelli di intelligenza artificiale generativa attingono a grandi volumi di creatività umana per produrre il “proprio” lavoro. Come vedrai di seguito, ciò può causare controversie sul copyright.

Cosa rendono unici gli algoritmi di intelligenza artificiale generativa?

L’intelligenza artificiale generativa non si limita ad apprendere modelli. Invece, la tecnologia approfondisce i dati di addestramento per apprendere funzionalità che può combinare e sostituire da sola.

Nel caso dell’analisi delle sequenze, i modelli di intelligenza artificiale generativa si basano in gran parte sull’architettura del trasformatore, che introduce la nozione di “attenzione”. Ciò significa che gli algoritmi possono ricevere un enorme set di dati come input – parliamo di miliardi di pagine di testo – e mantenere comunque una connessione non solo tra frasi, ma tra capitoli e persino libri per rilevare schemi complessi. Questa capacità non si applica solo al testo ma può essere trasferita all'analisi di sequenze di DNA, musica e altri contenuti.

Dove utilizzare l’intelligenza artificiale generativa?

Puoi applicare l'intelligenza artificiale generativa a casi d'uso aziendali che richiedono immaginazione e creatività. Ecco alcuni esempi:

• Generazione di opere d'arte, come canzoni, musica, disegni e design di articoli di moda
• Produzione di set di dati sintetici per scopi di ricerca e formazione di modelli di intelligenza artificiale
• Progettare nuovi prodotti
• Scrittura di articoli di ricerca e script di codice
• Creazione di video dimostrativi del prodotto e altro materiale
• Personalizzazione delle campagne di marketing per i singoli utenti
• Suggerire composti farmaceutici alle prime armi
• Riassumere testi complessi in modo più comprensibile
• Studio delle prove per generare argomentazioni giudiziarie nel settore legale

Limitazioni

• L’intelligenza artificiale generativa può causare gravi controversie sul copyright. Prima di creare contenuti in modo indipendente, gli algoritmi analizzano grandi volumi di contenuti creati dall’uomo. Di conseguenza, i contenuti della generazione AI a volte assomigliano troppo ai dati di addestramento. Potresti aver sentito parlare di un algoritmo di generazione musicale addestrato sulle canzoni di Drake e The Weekend. Ha prodotto musica che è stata ben accolta dai fan ma ha dovuto essere distrutta a causa di problemi di copyright. Casi simili sono accaduti con altri artisti.
• Gli algoritmi hanno il potenziale per esporre informazioni sensibili. Ciò include, ad esempio, la rivelazione dei dati dei pazienti in ambito sanitario.
• I modelli di intelligenza artificiale generativa possono avere allucinazioni, il che significa che possono darti con sicurezza una risposta ragionevole che è di fatto errata. Ad esempio, Stack Overflow ha esaminato alcune risposte dell'intelligenza artificiale a domande tecniche e ha scoperto che spesso le risposte erano errate.
• L’intelligenza artificiale generativa, priva di autoconsapevolezza, può produrre commenti bizzarri e persino offensivi. Un esempio calzante è il chatbot con intelligenza artificiale generativa di Microsoft, che, durante una conversazione con il giornalista tecnologico Matt O'Brien, lo ha ripetutamente definito grasso e brutto e lo ha persino paragonato a Hitler. Questo incidente evidenzia la potenziale sensibilità degli algoritmi e la necessità fondamentale di salvaguardie nella comunicazione dell’IA.
• È difficile verificare le informazioni prodotte dai modelli di intelligenza artificiale generativa perché non citano le fonti. Inoltre, questi modelli attualmente non dispongono di funzionalità equivalenti all’intelligenza artificiale spiegabile.

Riepilogo di AI generativa e AI

Per riassumere, l’intelligenza artificiale è più simile a uno stratega ben informato che eccelle nell’analisi dei dati e nel prendere decisioni. L'intelligenza artificiale generativa è un artista che produce contenuti nuovi e creativi.

IA vs IA generativa in diversi settori

Dai un'occhiata alle differenze tra l'intelligenza artificiale generativa e le applicazioni di intelligenza artificiale in questi tre settori di esempio.

Assistenza sanitaria

L’intelligenza artificiale ha molte applicazioni diverse nel settore medico. Ecco quelli più importanti.

• Abilitazione degli interventi chirurgici assistiti da robot e degli infermieri robot
• Automatizzazione delle attività amministrative, come la trascrizione delle consultazioni e l'inserimento dei dettagli dei pazienti nelle cartelle cliniche elettroniche
• Aiutare i radiologi nel rilevamento e nella diagnosi dei tumori
• Assistenza negli studi clinici reclutando partecipanti e monitorando la loro aderenza
• Supportare il monitoraggio remoto dei pazienti insieme all'IoT medico
• Individuazione degli errori di prescrizione

Inoltre, l’intelligenza artificiale è una delle tecnologie chiave che abilitano gli ospedali intelligenti.

L’intelligenza artificiale generativa, come abbiamo già stabilito, si concentra sulla produzione di nuovi contenuti e le sue applicazioni sono più dal lato creativo. Distribuisci l'intelligenza artificiale generativa se desideri raggiungere questo obiettivo:

• Genera diversi scenari di formazione per studenti e stagisti
• Procurati dati medici sintetici
• Progettare nuove molecole e nuovi composti farmaceutici
• Consenti ai medici di interrogare le cartelle cliniche dei pazienti
• Componi sondaggi sul feedback dei pazienti

Per ulteriori ispirazioni, consulta il nostro recente articolo sui casi d’uso dell’IA generativa nel settore sanitario.

Esempi reali di intelligenza artificiale nel settore sanitario

• Il Mass General Cancer Center, insieme al MIT, ha sviluppato Sybil, un sistema di intelligenza artificiale in grado di rilevare il cancro al seno. Il modello funziona con scansioni di tomografia computerizzata del torace a basso dosaggio e può prevedere se un paziente svilupperà un cancro al seno nei prossimi sei anni.
• AiCure offre un assistente medico interattivo basato sull'intelligenza artificiale in grado di individuare i partecipanti alla sperimentazione clinica che potrebbero violare le regole della sperimentazione. Questa soluzione consente inoltre ai partecipanti di catturare un video di se stessi mentre assumono il farmaco come prova di adesione.

Esempi reali di intelligenza artificiale generativa nel settore sanitario

• I ricercatori dell'Università di Toronto hanno costruito un modello in grado di generare nuove proteine ​​realistiche. Hanno valutato il potenziale delle proteine ​​risultanti con un altro strumento di intelligenza artificiale, OmegaFold, e sono rimasti piacevolmente sorpresi nel vedere che la maggior parte delle sequenze si ripiegavano in strutture proteiche reali.
• Un altro gruppo di ricerca ha sviluppato un modello di intelligenza artificiale generativa in grado di creare dati sintetici realistici sui pazienti con le proprietà desiderate per gli studi clinici.

Vendita al dettaglio ed e-commerce

Se guardiamo all’intelligenza artificiale generativa rispetto all’intelligenza artificiale nella vendita al dettaglio, l’intelligenza artificiale classica può fornire ai proprietari di negozi fisici e virtuali analisi potenti, robot laboriosi e monitoraggio instancabile dei negozi. Ecco le applicazioni più dettagliate dell’intelligenza artificiale nella vendita al dettaglio.

• Assistere i clienti nella navigazione all'interno del negozio
• Robot basati sull'intelligenza artificiale per l'imballaggio e il riassortimento delle consegne
• Veicoli per le consegne a guida autonoma
• Individuazione di eventi di taccheggio e amore attraverso la visione artificiale
• Abilitazione del check-out automatico
• Segmentazione dei clienti più informata, consigli sui prodotti e ottimizzazione dei prezzi

L’intelligenza artificiale generativa, d’altro canto, può attrarre clienti e ottimizzare le operazioni interne attraverso attività più creative, come le seguenti.

• Realizzazione di campagne di marketing personalizzate
• Creazione di contenuti orientati alla SEO per attirare traffico verso il tuo negozio di e-commerce
• Offrire camerini virtuali per abiti, scarpe e accessori, in tandem con tecnologie immersive
• Previsione della domanda

Puoi trovare ulteriori informazioni sulle applicazioni Gen AI nella vendita al dettaglio sul nostro blog.

Esempi reali di intelligenza artificiale nella vendita al dettaglio

Abbiamo due esempi interessanti nel nostro portafoglio.

• ITRex ha aiutato un grande rivenditore a creare una piattaforma di business intelligence basata sull'intelligenza artificiale che ha consentito ai dipendenti del cliente di acquisire e analizzare i dati dell'intera organizzazione, creare report complessi e visualizzare i dati senza acquisire competenze tecniche.
• Il nostro team ha implementato una soluzione basata su machine learning per acquisti senza checkout. Utilizza la visione artificiale e telecamere fissate al soffitto per monitorare i movimenti dei consumatori e identificare gli articoli che prendono dagli scaffali dei negozi. Questo sistema può trasformare qualsiasi negozio in un formato senza casse senza la necessità di riprogettare lo spazio.

Esempi di intelligenza artificiale generativa nel commercio al dettaglio

• Carrefour ha implementato un chatbot basato su ChatGPT per suggerire consigli di acquisto personalizzati ai consumatori in base al budget e alla cronologia degli acquisti
• Walmart utilizza un sistema generativo basato sull'intelligenza artificiale per prevedere la domanda e prevedere di quali prodotti avranno bisogno i clienti in ciascun negozio Walmart

Media e intrattenimento

I media e l’intrattenimento sono un settore creativo, quindi è qui che l’intelligenza artificiale generativa può brillare. Ma è anche qui che le questioni relative al copyright discusse in precedenza possono diventare ancora più preoccupanti. Ecco cosa può fare la tecnologia.

• Generazione di opere d'arte, sceneggiature, musica e articoli
• Modifica dei video in base alle preferenze dell'utente
• Riepilogo di letture lunghe, podcast, eventi sportivi e altri contenuti lunghi
• Generazione di metadati video, come didascalie e descrizioni
• Progettazione di nuovi giochi coinvolgenti, nonché nuove ambientazioni e personaggi per giochi esistenti
• Coinvolgere il pubblico attraverso chatbot e interazioni vocali
• Generazione di sfondi realistici ed effetti visivi per i film
• Realizzazione di ambientazioni per la realtà virtuale

Anche l’intelligenza artificiale classica ha applicazioni interessanti in questo campo, poiché ci sono molti dati da analizzare per migliorare il coinvolgimento e la soddisfazione degli spettatori. Ecco alcuni casi d'uso.

• Analizzare il comportamento e le preferenze degli utenti per consigliare contenuti personalizzati
• Rilevamento della violazione del copyright
• Misurare il sentiment dei clienti sui social media
• Miglioramento della qualità video riducendo il rumore e migliorando la risoluzione
• Prevedere le tendenze dei contenuti
• Il filtraggio dei contenuti poiché gli algoritmi di intelligenza artificiale possono individuare e bloccare testi e video inappropriati

Esempio di intelligenza artificiale nel settore dei media

Netflix utilizza algoritmi di intelligenza artificiale per analizzare i dati degli utenti e fornire consigli sui contenuti basati su informazioni, come attori, genere e abitudini di visualizzazione degli utenti. Netflix afferma che circa l’80% di tutti i contenuti guardati è suggerito dal suo sistema di consigli basato sull’intelligenza artificiale.

E c'è un progetto del nostro portafoglio in cui uno sviluppatore leader di app di social networking si è rivolto a ITRex per creare una soluzione di controllo automatizzato dei contenuti basata su ML. Abbiamo sviluppato un modello di visione artificiale in grado di analizzare i flussi live e intraprendere le azioni corrispondenti e abbiamo utilizzato le migliori pratiche di MLOps per accelerare l'implementazione dell'algoritmo.

Esempio di intelligenza artificiale generativa nel settore dei media e dell'intrattenimento

L'intelligenza artificiale generativa di Runway ha contribuito ampiamente alla produzione del film "Everything Everywhere All at Once", in cui ha creato elementi di sfondo ed effetti visivi realistici. Questo film ha vinto sette Academy Awards.

Pensieri finali

Come puoi vedere dagli esempi sopra, l'intelligenza artificiale può essere una preziosa aggiunta alla tua azienda se stai cercando un solido potere analitico, hai bisogno di aiuto con il processo decisionale, desideri utilizzare robot basati sull'intelligenza artificiale o automatizzare attività manuali noiose e monotone. Ma se vuoi una tecnologia che offra creatività e immaginazione e possa produrre qualcosa di nuovo, l’intelligenza artificiale generativa è la soluzione migliore.

Dal punto di vista tecnico, l’intelligenza artificiale generativa è più complessa in quanto mira a imitare il pensiero umano, mentre l’obiettivo dell’intelligenza artificiale è svolgere compiti concreti su cui vengono addestrati i modelli. Nell’intelligenza artificiale generativa non esiste una distinzione chiara tra ciò che è corretto e ciò che non lo è. Le sue prestazioni sono più difficili da valutare, poiché dipendono dall’interpretazione umana.

L’intelligenza artificiale generativa consuma più risorse computazionali ed è più costosa da costruire, addestrare e mettere a punto. Puoi trovare maggiori informazioni su quanto costa implementare l’intelligenza artificiale sul nostro blog. Non disponiamo ancora di numeri simili per l'intelligenza artificiale generativa, quindi resta sintonizzato per saperne di più sull'argomento. Ma possiamo già dire che costruire da zero un modello di intelligenza artificiale generativa sarebbe travolgente. Per fare un confronto, le stime mostrano che OpenAI ha addestrato ChatGPT-3 su circa 45 terabyte di dati di testo. Ciò equivale a un milione di piedi di spazio su uno scaffale. Ciò costerebbe diversi milioni. Pertanto, probabilmente dovrai mettere a punto un modello esistente anziché crearne uno da zero.

Ma l’intelligenza artificiale generativa è relativamente nuova. Dovresti fidarti del tutto?

Continuiamo a sentire parlare di errori dell'intelligenza artificiale generativa, come quella volta in cui qualcuno gli chiese di spiegare perché il burro è buono per costruire grattacieli, e l'algoritmo generò volentieri argomenti a sostegno di questa affermazione. Sì, queste cose succedono. Ma tieni presente che questa tecnologia prende le sue decisioni sulla base di modelli matematici, non sulla comprensione contestuale, sull’empatia e sulle norme sociali. L’intelligenza artificiale generativa può essere molto efficace nei compiti per cui è stata creata.

Infine, non deve sempre trattarsi di IA generativa contro IA. L’intelligenza artificiale generativa può lavorare di pari passo con altri sottotipi di intelligenza artificiale per produrre soluzioni ancora più potenti ai problemi aziendali. Consulta una società di sviluppo IA per capire quale soluzione funziona meglio per te o come combinare entrambe le tecnologie per ottenere risultati ottimali.

Desideri implementare l'intelligenza artificiale ma non sei sicuro di quale sottotipo sia più adatto alle tue esigenze aziendali? Mandaci un messaggio! Il nostro team ti aiuterà a implementare/perfezionare gli algoritmi giusti e a integrarli nei tuoi flussi di lavoro.

Questo articolo è stato originariamente pubblicato sul sito itrex.