Generatywna sztuczna inteligencja kontra sztuczna inteligencja: wybór odpowiedniej technologii, która umożliwi rozwój Twojej firmy

Sztuczna inteligencja (AI) to szerokie pojęcie obejmujące uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego, widzenie komputerowe, systemy robotyczne, a ostatnio także generatywną sztuczną inteligencję.

Ponieważ generatywna sztuczna inteligencja szybko się rozwija, firmy starają się zrozumieć korzyści, jakie mogą uzyskać dzięki tej technologii, jaka jest różnica między sztuczną inteligencją a generatywną sztuczną inteligencją oraz która technologia lepiej nadaje się do rozwiązania ich problemów. Jako niezawodna firma zajmująca się rozwojem generatywnej sztucznej inteligencji, napisaliśmy ten artykuł, aby odpowiedzieć na Twoje pytania.

Czytaj dalej i nie wahaj się z nami skontaktować, jeśli masz dodatkowe pytania.

Jaka jest różnica między sztuczną inteligencją a generatywną sztuczną inteligencją?

Zarówno sztuczna inteligencja, jak i generatywna sztuczna inteligencja to potężne technologie, które mogą pomóc w przekształceniu firmy, obniżeniu kosztów i optymalizacji operacji, jeśli zostaną zastosowane do odpowiedniego problemu.

Zobaczmy, jakie problemy może rozwiązać każda technologia i jakie wyzwania stwarza.

Zrozumienie sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja specjalizuje się w bardzo szybkim analizowaniu dużych ilości danych i wykonywaniu złożonych zadań, które zazwyczaj wymagają ludzkiej inteligencji. Algorytmy AI badają dane, analizują je i podejmują decyzje w oparciu o wykryte zasady i wzorce. Technologia ta pomaga również w optymalizacji danych, wykrywaniu anomalii i grupowaniu danych.

Jak wspomniano we wstępie, sztuczna inteligencja ma kilka podtypów.

• Uczenie maszynowe: Algorytmy te są szkolone na danych ustrukturyzowanych, częściowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych w celu odkrywania wzorców oraz podejmowania na ich podstawie decyzji i przewidywań.
• Przetwarzanie języka naturalnego (NLP): NLP może wyodrębniać dane z nieustrukturyzowanego języka ludzkiego. Umożliwia maszynom rozumienie ludzkiego języka pisanego lub mówionego.
• Widzenie komputerowe: modele te mogą interpretować informacje wizualne. Mogą analizować i wyciągać wnioski ze zdjęć i filmów oraz reagować na nie działaniami lub rekomendacjami.
• Systemy robotyczne: Są to maszyny (pół)autonomiczne, które są przeszkolone do wykonywania różnych zadań i interakcji z otoczeniem.

Sztuczna inteligencja jest wszechstronna i może przejmować różne obowiązki, w zależności od tego, do czego wytrenujesz algorytm.

Na przykład jeden model sztucznej inteligencji może pomóc Twojemu kierownictwu w podejmowaniu świadomych decyzji biznesowych, inny może wykryć nieprawidłowe działanie maszyny fabrycznej, trzeci obsługuje pojazd autonomiczny, a czwarty chroni Cię przed cyberatakami, wykrywając anomalie w Twoich danych biznesowych dostęp.

Gdzie stosować sztuczną inteligencję?

Sztuczną inteligencję można wdrożyć w dowolnym kontekście, w którym algorytm może uczyć się wzorców i podejmować na ich podstawie decyzje. Oto kilka przykładowych zastosowań.

• Wspieranie decyzji biznesowych, ponieważ sztuczna inteligencja analizuje duże ilości danych historycznych i odkrywa wzorce, które mogą umknąć ludzkiemu oku.
• Automatyzacja powtarzalnych zadań ręcznych w celu poprawy wydajności.
• Obsługa pojazdów autonomicznych z zaawansowanymi możliwościami nawigacji i podejmowania decyzji.
• Wykrywanie anomalii w cyberbezpieczeństwie poprzez monitorowanie dostępu do danych i penetracji sieci, a także wykrywanie nieprawidłowości w sprzęcie produkcyjnym na potrzeby konserwacji predykcyjnej.
• Wzmocnienie środków bezpieczeństwa poprzez technologie rozpoznawania twarzy i uwierzytelniania biometrycznego.
• Dokładna transkrypcja języka mówionego dzięki technologii rozpoznawania mowy.
• Zasilanie silników rekomendacyjnych w celu personalizacji sugestii produktów w witrynach e-commerce.

Sprawdź nasz rozbudowany poradnik dotyczący wdrażania AI w biznesie (wraz z darmowym ebookiem).

Ograniczenia

• Niektóre algorytmy sztucznej inteligencji są projektowane i szkolone do wykonywania określonego zadania i nie potrafią dostosować się do nowych sytuacji. W obliczu różnic, takich jak nowa kategoria danych wejściowych, algorytmy te wymagają ponownego szkolenia, aby uwzględnić zmiany.
• Sztuczna inteligencja może nadmiernie dopasować się do danych szkoleniowych, co oznacza, że ​​algorytmy doskonale radzą sobie z rozwiązywaniem konkretnych problemów i zawodzą w obliczu nieznanych danych.
• Niektóre algorytmy sztucznej inteligencji, takie jak klasyczne modele uczenia maszynowego, nie radzą sobie z danymi nieustrukturyzowanymi bez wstępnego przetwarzania.
• Większość modeli sztucznej inteligencji analizuje konkretny problem w izolacji, bez zrozumienia otaczającego go kontekstu. Nawet jeśli można nauczyć algorytm uwzględniania kontekstu, jest to dość kosztowne i wymaga dużej mocy obliczeniowej.
• Chociaż sztuczna inteligencja naśladuje ludzką inteligencję, nie ma zdolności rozumowania na poziomie ludzkim.
• Modele sztucznej inteligencji w dużym stopniu zależą od danych szkoleniowych i przyjmują wszelkie nieodłączne uprzedzenia.
• Modele głębokiego uczenia się nie potrafią wyjaśnić, w jaki sposób uzyskują określone wyniki, co może być niedopuszczalne w niektórych zastosowaniach, takich jak oprogramowanie medyczne lub produkcyjne wykorzystujące sztuczną inteligencję. W razie potrzeby istnieje jednak możliwość przejścia w kierunku zrozumiałej sztucznej inteligencji. Algorytmy te są mniej wydajne, ale będziesz wiedzieć, skąd pochodzą wyniki.

Zrozumienie generatywnej sztucznej inteligencji

Głównym celem generatywnej sztucznej inteligencji jest tworzenie nowych treści, takich jak tekst, muzyka i obrazy, które sprawiają wrażenie, jakby zostały stworzone przez człowieka. Jest szkolony na dużych zbiorach danych, aby odkrywać wzorce i tworzyć coś nowatorskiego, ale nadal zgodnego z zasadami, których technologia nauczyła się ze zbioru danych szkoleniowych.

Chociaż wiele osób uważa te treści za oryginalne, generatywne modele sztucznej inteligencji wykorzystują duże pokłady ludzkiej kreatywności, aby stworzyć „własne” prace. Jak zobaczysz poniżej, może to powodować spory dotyczące praw autorskich.

Co jest wyjątkowego w algorytmach generatywnych AI?

Generatywna sztuczna inteligencja nie tylko uczy się wzorców. Zamiast tego technologia zagłębia się w dane szkoleniowe, aby nauczyć się funkcji, które może samodzielnie łączyć i zastępować.

W przypadku analizy sekwencji modele generatywne AI opierają się w dużej mierze na architekturze transformatorowej, co wprowadza pojęcie „uwagi”. Oznacza to, że algorytmy mogą otrzymać jako dane wejściowe ogromny zbiór danych – mówimy o miliardach stron tekstowych – i nadal utrzymywać połączenie nie tylko między zdaniami, ale między rozdziałami, a nawet książkami, aby wykrywać złożone wzorce. Ta umiejętność nie dotyczy tylko tekstu, ale można ją przenieść na analizę sekwencji DNA, muzyki i innych treści.

Gdzie stosować generatywną sztuczną inteligencję?

Możesz zastosować generatywną sztuczną inteligencję w przypadkach zastosowań biznesowych, które wymagają wyobraźni i kreatywności. Oto kilka przykładów:

• Tworzenie dzieł sztuki, takich jak piosenki, muzyka, rysunki i projekty artykułów modowych
• Tworzenie syntetycznych zbiorów danych do celów badawczych i szkolenia modeli AI
• Projektowanie nowych produktów
• Pisanie artykułów naukowych i skryptów kodowych
• Tworzenie filmów demonstracyjnych produktów i innych materiałów
• Dostosowywanie kampanii marketingowych do indywidualnych użytkowników
• Sugerowanie nowicjuszy w związkach lekowych
• Streszczanie skomplikowanych tekstów w bardziej zrozumiały sposób
• Badanie dowodów w celu wygenerowania argumentów sądowych w sektorze prawnym

Ograniczenia

• Generatywna sztuczna inteligencja może powodować poważne spory dotyczące praw autorskich. Przed samodzielnym utworzeniem treści algorytmy analizują duże ilości treści stworzonych przez człowieka. W rezultacie treść Gen AI czasami zbyt mocno przypomina dane szkoleniowe. Być może słyszałeś o algorytmie generowania muzyki, który został wytrenowany na piosenkach Drake'a i The Weekend. Wyprodukował muzykę, która została dobrze przyjęta przez fanów, ale musiała zostać zniszczona ze względu na problemy z prawami autorskimi. Podobne przypadki zdarzały się u innych artystów.
• Algorytmy mogą ujawniać wrażliwe informacje. Obejmuje to na przykład ujawnianie danych pacjentów w placówkach opieki zdrowotnej.
• Modele generatywne AI mogą mieć halucynacje, co oznacza, że ​​mogą z całą pewnością dać rozsądną odpowiedź, która jest niezgodna ze stanem faktycznym. Na przykład Stack Overflow przejrzał niektóre odpowiedzi sztucznej inteligencji na pytania techniczne i stwierdził, że odpowiedzi były często nieprawidłowe.
• Pozbawiona samoświadomości generatywna sztuczna inteligencja może wymyślać dziwaczne, a nawet obraźliwe komentarze. Dobrym przykładem jest generatywny chatbot AI firmy Microsoft, który podczas rozmowy z reporterem technologicznym Mattem O'Brienem wielokrotnie nazywał go grubym i brzydkim, a nawet porównywał go do Hitlera. Ten incydent uwydatnia potencjalną wrażliwość algorytmów i krytyczną potrzebę zabezpieczeń w komunikacji AI.
• Weryfikacja informacji generatywnych modeli sztucznej inteligencji jest trudna, ponieważ nie cytują one źródeł. Co więcej, modelom tym brakuje obecnie funkcji równoważnych wyjaśnialnej sztucznej inteligencji.

Podsumowanie generatywnej sztucznej inteligencji vs AI

Podsumowując, sztuczna inteligencja przypomina raczej dobrze poinformowanego stratega, który specjalizuje się w analizowaniu danych i podejmowaniu decyzji. Generative AI to artysta tworzący nowatorskie i kreatywne treści.

AI a generatywna sztuczna inteligencja w różnych branżach

Przyjrzyj się, jak generatywna sztuczna inteligencja różni się od aplikacji AI w tych trzech przykładowych sektorach.

Opieka zdrowotna

Sztuczna inteligencja ma wiele różnorodnych zastosowań w sektorze medycznym. Oto te najwybitniejsze.

• Umożliwienie wykonywania operacji wspomaganych robotami i pielęgniarek korzystających z robotów
• Automatyzacja zadań administracyjnych, takich jak przepisywanie konsultacji i wprowadzanie danych pacjentów do EHR
• Pomaganie radiologom w wykrywaniu i diagnozowaniu nowotworów
• Pomoc w badaniach klinicznych poprzez rekrutację uczestników i monitorowanie ich przestrzegania
• Wsparcie zdalnego monitorowania pacjenta wraz z medycznym IoT
• Wykrywanie błędów na receptach

Ponadto sztuczna inteligencja jest jedną z kluczowych technologii umożliwiających inteligentne szpitale.

Jak już ustaliliśmy, generatywna sztuczna inteligencja koncentruje się na tworzeniu nowych treści, a jej zastosowania są bardziej kreatywne. Wdróż generatywną sztuczną inteligencję, jeśli chcesz to osiągnąć:

• Generuj różne scenariusze szkoleniowe dla studentów i stażystów
• Wymyśl syntetyczne dane medyczne
• Projektuj nowe cząsteczki i nowe związki lecznicze
• Umożliwiaj lekarzom przeglądanie dokumentacji medycznej pacjentów
• Twórz ankiety z opiniami pacjentów

Więcej inspiracji znajdziesz w naszym niedawnym artykule na temat przypadków użycia generatywnej sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej.

Przykłady sztucznej inteligencji z życia wzięte w opiece zdrowotnej

• Mass General Cancer Center wraz z MIT opracowało Sybil, system sztucznej inteligencji, który może wykryć raka piersi. Model współpracuje z niskodawkową tomografią komputerową klatki piersiowej i może przewidzieć, czy u pacjentki zachoruje na raka piersi w ciągu najbliższych sześciu lat.
• AiCure oferuje interaktywnego asystenta medycznego opartego na sztucznej inteligencji, który może wykryć uczestników badania klinicznego, którzy prawdopodobnie złamią zasady badania. Rozwiązanie to umożliwia także uczestnikom nagranie filmu przedstawiającego zażywanie leku jako dowód przestrzegania zaleceń.

Prawdziwe przykłady generatywnej sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej

• Naukowcy z Uniwersytetu w Toronto zbudowali model, który może generować nowe, realistyczne białka. Ocenili potencjał powstałych białek za pomocą innego narzędzia AI, OmegaFold, i byli mile zaskoczeni, widząc, że większość sekwencji złożyła się w prawdziwe struktury białkowe.
• Inny zespół badawczy opracował generatywny model sztucznej inteligencji, który może tworzyć realistyczne, syntetyczne dane pacjentów o pożądanych właściwościach na potrzeby badań klinicznych.

Handel detaliczny i elektroniczny

Jeśli spojrzymy na generatywną sztuczną inteligencję kontra sztuczną inteligencję w handlu detalicznym, klasyczna sztuczna inteligencja może zapewnić właścicielom sklepów wirtualnych i fizycznych potężne narzędzia analityczne, pracowite roboty i niestrudzone monitorowanie sklepów. Oto bardziej szczegółowe zastosowania AI w handlu detalicznym.

• Pomoc klientom w nawigacji w sklepie
• Roboty zasilane sztuczną inteligencją do pakowania dostaw i uzupełniania zapasów
• Samojezdne pojazdy dostawcze
• Wykrywanie kradzieży w sklepach i wydarzeń związanych z ukochanymi za pomocą wizji komputerowej
• Włączenie kasy samoobsługowej
• Lepiej świadoma segmentacja klientów, rekomendacje produktów i optymalizacja cen

Z drugiej strony generatywna sztuczna inteligencja może przyciągać klientów i optymalizować operacje wewnętrzne poprzez bardziej kreatywne zadania, takie jak poniższe.

• Tworzenie spersonalizowanych kampanii marketingowych
• Tworzenie treści zorientowanych na SEO, aby przyciągnąć ruch do Twojego sklepu e-commerce
• Oferuje wirtualne przymierzalnie ubrań, butów i akcesoriów w połączeniu z technologiami immersyjnymi
• Prognozowanie popytu

Więcej informacji na temat aplikacji Gen AI w handlu detalicznym znajdziesz na naszym blogu.

Prawdziwe przykłady sztucznej inteligencji w handlu detalicznym

W naszym portfolio mamy dwa ekscytujące przykłady.

• ITRex pomógł dużemu sprzedawcy detalicznemu zbudować platformę business intelligence opartą na sztucznej inteligencji, która umożliwiła pracownikom klienta przechwytywanie i analizowanie danych z całej organizacji, tworzenie złożonych raportów i wizualizację danych bez konieczności uczenia się umiejętności technicznych.
• Nasz zespół wdrożył rozwiązanie oparte na ML umożliwiające zakupy bez kas. Wykorzystuje wizję komputerową i kamery przymocowane do sufitu, aby monitorować ruchy konsumentów i identyfikować przedmioty, które chwytają z półek sklepowych. Dzięki temu systemowi każdy sklep może zmienić się w format bezkasowy, bez konieczności przeprojektowywania przestrzeni.

Przykłady generatywnej sztucznej inteligencji w handlu detalicznym

• Carrefour wdrożył chatbota opartego na ChatGPT, aby sugerować konsumentom spersonalizowane wskazówki dotyczące zakupów na podstawie ich budżetu i historii zakupów
• Walmart wykorzystuje generatywny system oparty na sztucznej inteligencji do prognozowania popytu i przewidywania, jakich produktów klienci będą potrzebować w każdym sklepie Walmart

Media i rozrywka

Media i rozrywka to sektor kreatywny, więc to tutaj może zabłysnąć generatywna sztuczna inteligencja. Jednak w tym przypadku omówione wcześniej kwestie praw autorskich mogą stać się jeszcze bardziej niepokojące. Oto, co może zrobić ta technologia.

• Tworzenie grafiki, scenariuszy, muzyki i artykułów
• Edycja filmów w oparciu o preferencje użytkownika
• Podsumowanie długich lektur, podcastów, wydarzeń sportowych i innych długich treści
• Generowanie metadanych wideo, takich jak podpisy i opisy
• Projektowanie nowych, wciągających gier, a także nowych ustawień i postaci dla istniejących gier
• Angażowanie odbiorców poprzez chatboty i interakcje głosowe
• Generowanie realistycznych teł i efektów wizualnych do filmów
• Tworzenie ustawień rzeczywistości wirtualnej

Klasyczna sztuczna inteligencja ma również ciekawe zastosowania w tej dziedzinie, ponieważ istnieje wiele danych do analizy, aby poprawić zaangażowanie i satysfakcję widzów. Oto kilka przypadków użycia.

• Analizowanie zachowań i preferencji użytkowników w celu rekomendowania spersonalizowanych treści
• Wykrywanie naruszeń praw autorskich
• Badanie nastrojów klientów w mediach społecznościowych
• Poprawa jakości wideo poprzez redukcję szumów i poprawę rozdzielczości
• Przewidywanie trendów treściowych
• Filtrowanie treści, ponieważ algorytmy AI mogą wykrywać i blokować nieodpowiedni tekst i filmy

Przykład AI w sektorze mediów

Netflix wykorzystuje algorytmy sztucznej inteligencji do analizowania danych użytkowników i dostarczania rekomendacji treści na podstawie informacji takich jak aktorzy, gatunek i zwyczaje oglądania użytkowników. Netflix twierdzi, że około 80% wszystkich oglądanych treści jest sugerowanych przez system rekomendacji AI.

W naszym portfolio znajduje się projekt, w którym wiodący twórca aplikacji do obsługi sieci społecznościowych zwrócił się do firmy ITRex z prośbą o zbudowanie zautomatyzowanego rozwiązania do kontroli treści opartego na technologii ML. Opracowaliśmy model wizji komputerowej, który może analizować transmisje na żywo i podejmować odpowiednie działania, a także wykorzystaliśmy najlepsze praktyki MLOps, aby przyspieszyć wdrożenie algorytmu.

Przykład generatywnej sztucznej inteligencji w sektorze mediów i rozrywki

Generatywna sztuczna inteligencja z Runway w znacznym stopniu przyczyniła się do produkcji filmu „Wszystko wszędzie, wszystko na raz”, w którym stworzyła realistyczne elementy tła i efekty wizualne. Film ten zdobył siedem Oscarów.

Końcowe przemyślenia

Jak widać na powyższych przykładach, sztuczna inteligencja może być cennym dodatkiem do Twojej firmy, jeśli szukasz solidnych mocy analitycznych, potrzebujesz pomocy w podejmowaniu decyzji, chcesz korzystać z robotów napędzanych sztuczną inteligencją lub automatyzować żmudne, monotonne zadania ręczne. Jeśli jednak potrzebujesz technologii oferującej kreatywność i wyobraźnię oraz mogącej wyprodukować coś nowego, lepszym wyborem będzie generatywna sztuczna inteligencja.

Z technicznego punktu widzenia generatywna sztuczna inteligencja jest bardziej złożona, ponieważ ma na celu naśladowanie ludzkiego myślenia, natomiast sztuczna inteligencja ma na celu wykonywanie konkretnych zadań, do których szkolone są modele. W generatywnej sztucznej inteligencji nie ma jasnego podziału na to, co jest prawidłowe, a co nie. Jego działanie jest trudniejsze do oceny, ponieważ zależy od ludzkiej interpretacji.

Generacyjna sztuczna inteligencja zużywa więcej zasobów obliczeniowych, a jej budowanie, trenowanie i dostrajanie jest droższe. Więcej informacji na temat kosztów wdrożenia AI znajdziesz na naszym blogu. Nie mamy jeszcze podobnych liczb dla generatywnej sztucznej inteligencji, więc bądź na bieżąco, aby dowiedzieć się więcej na ten temat. Ale już teraz możemy powiedzieć, że zbudowanie od podstaw generatywnego modelu AI byłoby przytłaczające. Dla porównania szacunki pokazują, że OpenAI przeszkoliło ChatGPT-3 na około 45 terabajtach danych tekstowych. Odpowiada to milionowi stóp powierzchni półki na książki. To będzie kosztować kilka milionów. Dlatego prawdopodobnie będziesz musiał udoskonalić istniejący model, zamiast tworzyć go od zera.

Ale generatywna sztuczna inteligencja jest stosunkowo nowa. Czy w ogóle warto temu ufać?

Ciągle słyszymy o wpadkach związanych z generatywną sztuczną inteligencją, jak wtedy, gdy ktoś poprosił ją o wyjaśnienie, dlaczego masło nadaje się do budowy drapaczy chmur, a algorytm chętnie wygenerował argumenty potwierdzające tę tezę. Tak, takie rzeczy się zdarzają. Należy jednak pamiętać, że technologia ta podejmuje decyzje w oparciu o modele matematyczne, a nie zrozumienie kontekstu, empatię i normy społeczne. Generatywna sztuczna inteligencja może być bardzo dobra w zadaniach, do których została stworzona.

Wreszcie, nie zawsze musi to być generatywna sztuczna inteligencja kontra sztuczna inteligencja. Generatywna sztuczna inteligencja może współpracować z innymi podtypami sztucznej inteligencji, aby tworzyć jeszcze skuteczniejsze rozwiązania problemów biznesowych. Skonsultuj się z firmą zajmującą się rozwojem sztucznej inteligencji, aby dowiedzieć się, które rozwiązanie będzie dla Ciebie najlepsze lub jak połączyć obie technologie w celu uzyskania optymalnych wyników.

Chcesz wdrożyć sztuczną inteligencję, ale nie wiesz, który podtyp najlepiej pasuje do Twoich potrzeb biznesowych? Napisz do nas! Nasz zespół pomoże Ci wdrożyć/dopracować odpowiednie algorytmy i zintegrować je z Twoimi przepływami pracy.

Artykuł ten został pierwotnie opublikowany na stronie internetowej itrex.