AI generativă vs AI: alegerea tehnologiei potrivite pentru a vă muta afacerea înainte

Inteligența artificială (IA) este un termen larg care include învățarea automată, procesarea limbajului natural, viziunea computerizată, sistemele robotice și, mai recent, IA generativă.

Pe măsură ce IA generativă evoluează rapid, companiile încearcă să înțeleagă beneficiile pe care le pot câștiga din tehnologie, care este diferența dintre AI și AI generativă și ce tehnologie este mai potrivită pentru a-și rezolva problemele. În calitate de companie de încredere generativă de dezvoltare a AI, am scris acest articol pentru a vă răspunde la întrebări.

Continuați să citiți și nu ezitați să luați legătura dacă aveți întrebări suplimentare.

Care este diferența dintre AI și AI generativă?

Atât AI, cât și AI generativă sunt tehnologii puternice care vă pot ajuta să vă remodelați afacerea, să reduceți costurile și să optimizați operațiunile, dacă sunt aplicate la problema potrivită.

Să vedem ce probleme poate aborda fiecare tehnologie și ce provocări prezintă.

Înțelegerea AI

AI este specializată în analizarea cantităților mari de date foarte rapid și în îndeplinirea sarcinilor complexe care necesită de obicei inteligență umană. Algoritmii AI studiază datele, le analizează și iau decizii pe baza regulilor și tiparelor pe care le-au descoperit. Această tehnologie ajută, de asemenea, la optimizarea datelor, la detectarea anomaliilor și la gruparea datelor.

După cum sa menționat în introducere, AI are mai multe subtipuri.

• Învățare automată: acești algoritmi sunt antrenați pe date structurate, semi-structurate și nestructurate pentru a descoperi tipare și a lua decizii și predicții pe baza acestora.
• Procesarea limbajului natural (NLP): NLP poate extrage date din limbajul uman nestructurat. Permite mașinilor să înțeleagă limbajul uman scris sau vorbit.
• Viziunea computerizată: aceste modele pot interpreta informații vizuale. Aceștia pot analiza și extrage informații din imagini și videoclipuri și pot reacționa la acestea cu acțiuni sau recomandări.
• Sisteme robotizate: Acestea sunt mașini (semi) autonome care sunt antrenate să îndeplinească diferite sarcini și să interacționeze cu mediul.

AI este versatilă și poate prelua diferite sarcini, în funcție de ceea ce antrenezi algoritmul.

De exemplu, un model de inteligență artificială vă poate ajuta echipa de management să ia decizii informate de afaceri, altul poate detecta defecțiunile unei mașini din fabrică, al treilea operează un vehicul autonom, iar al patrulea vă protejează împotriva atacurilor cibernetice prin detectarea anomaliilor în datele dvs. de afaceri. acces.

Unde să folosești AI?

Puteți implementa AI în orice context în care un algoritm poate învăța modele și poate lua decizii pe baza acestora. Iată câteva exemple de aplicații.

• Sprijinirea deciziilor de afaceri pe măsură ce AI analizează cantități mari de date istorice și descoperă modele care pot scăpa de ochiul uman.
• Automatizarea sarcinilor manuale repetitive pentru a îmbunătăți eficiența.
• Operarea de vehicule autonome cu navigație avansată și capacități de luare a deciziilor.
• Detectarea anomaliilor în securitatea cibernetică prin monitorizarea accesului la date și a pătrunderilor în rețea, precum și identificarea anomaliilor în echipamentele de producție pentru întreținere predictivă.
• Îmbunătățirea măsurilor de securitate prin recunoașterea facială și tehnologiile de autentificare biometrică.
• Transcrieți limba vorbită cu acuratețe cu tehnologia de recunoaștere a vorbirii.
• Alimentarea motoarelor de recomandare pentru a personaliza sugestiile de produse pe site-urile de comerț electronic.

Consultați ghidul nostru elaborat despre cum să implementați AI în afaceri (cu o carte electronică gratuită).

Limitări

• Unii algoritmi AI sunt proiectați și antrenați pentru a îndeplini o anumită sarcină și nu se pot adapta la situații noi. Când se confruntă cu variații, cum ar fi o categorie nouă de date de intrare, acești algoritmi necesită reinstruire pentru a se adapta la schimbări.
• AI se poate supraadapta la datele de antrenament, ceea ce înseamnă că algoritmii excelează în rezolvarea unor probleme specifice și eșuează atunci când se confruntă cu date nefamiliare.
• Unii algoritmi AI, cum ar fi modelele clasice de învățare automată, nu pot gestiona datele nestructurate fără preprocesare.
• Majoritatea modelelor AI analizează o problemă specifică în mod izolat, fără a înțelege contextul înconjurător. Și chiar și atunci când puteți învăța un algoritm să ia în considerare contextul, este destul de costisitor și necesită o putere de calcul extinsă.
• Chiar dacă AI imită inteligența umană, nu are capacități de raționament la nivel uman.
• Modelele AI depind în mare măsură de datele de antrenament și vor adopta orice părtinire inerentă.
• Modelele de învățare profundă nu pot explica cum vin cu anumite rezultate, ceea ce poate fi inacceptabil în unele aplicații, cum ar fi software-ul medical sau de producție cu AI. Dar există posibilitatea de a trece către AI explicabilă, atunci când este necesar. Acești algoritmi sunt mai puțin puternici, dar veți ști de unde au venit rezultatele.

Înțelegerea AI generativă

Scopul principal al IA generativă este de a crea conținut nou, cum ar fi text, muzică și imagini care par a fi create de oameni. Este antrenat pe seturi mari de date pentru a descoperi modele și a produce ceva nou, dar care respectă regulile pe care tehnologia le-a învățat din setul de date de antrenament.

Chiar dacă mulți consideră acest conținut ca fiind original, modelele AI generative folosesc volume mari de creativitate umană pentru a produce „propria lor” lucrare. După cum veți vedea mai jos, acest lucru poate cauza dispute privind drepturile de autor.

Ce este unic la algoritmii AI generativi?

Inteligența artificială generativă nu învață doar tipare. În schimb, tehnologia analizează datele de antrenament pentru a învăța caracteristici pe care le poate combina și înlocui singură.

În cazul analizei secvențelor, modelele AI generative se bazează în mare parte pe arhitectura transformatorului, care introduce noțiunea de „atenție”. Aceasta înseamnă că algoritmii pot primi un set de date enorm ca intrare – vorbim despre miliarde de pagini de text – și mențin totuși o conexiune nu numai între propoziții, ci între capitole și chiar cărți pentru a detecta modele complexe. Această abilitate nu se aplică doar textului, ci poate fi transferată la analiza secvențelor ADN, a muzicii și a altor conținuturi.

Unde să folosiți AI generativ?

Puteți aplica IA generativă în cazuri de utilizare în afaceri care necesită imaginație și creativitate. Aici sunt cateva exemple:

• Generarea de artă, cum ar fi cântece, muzică, desene și modele de articole de modă
• Producerea de seturi de date sintetice în scopuri de cercetare și de formare a modelelor AI
• Proiectarea de noi produse
• Scrierea de articole de cercetare și scripturi de cod
• Crearea de videoclipuri demonstrative de produs și alte materiale
• Personalizarea campaniilor de marketing pentru utilizatorii individuali
• Sugerând compuși de medicamente începători
• Rezumarea textelor complexe într-o manieră mai inteligibilă
• Studierea probelor pentru a genera argumente în instanță în sectorul juridic

Limitări

• Inteligența artificială generativă poate provoca dispute serioase privind drepturile de autor. Înainte de a crea conținut în mod independent, algoritmii analizează volume mari de conținut creat de oameni. Ca rezultat, conținutul Gen AI seamănă uneori prea mult cu datele de antrenament. S-ar putea să fi auzit de un algoritm de generare a muzicii care a fost antrenat pe melodiile lui Drake și The Weekend. A produs muzică care a fost bine primită de fani, dar a trebuit să fie distrusă din cauza problemelor de drepturi de autor. Cazuri similare s-au întâmplat și cu alți artiști.
• Algoritmii au potențialul de a expune informații sensibile. Aceasta include, de exemplu, dezvăluirea datelor despre pacienți în instituțiile de asistență medicală.
• Modelele AI generative pot halucina, ceea ce înseamnă că vă pot oferi cu încredere un răspuns rezonabil care este incorect din punct de vedere faptic. De exemplu, Stack Overflow a analizat unele dintre răspunsurile AI la întrebări tehnice și a constatat că răspunsurile erau adesea incorecte.
• AI generativ, lipsit de conștientizare de sine, poate veni cu comentarii bizare și chiar ofensatoare. Un exemplu în acest sens este chatbot-ul generativ AI al Microsoft, care, în timpul unei conversații cu reporterul de tehnologie Matt O'Brien, l-a numit în mod repetat gras și urât și chiar l-a comparat cu Hitler. Acest incident evidențiază potențiala sensibilitate a algoritmilor și nevoia critică de garanții în comunicarea AI.
• Este o provocare să verifici informațiile produse de modelele AI generative, deoarece acestea nu citează surse. Mai mult, acestor modele le lipsesc în prezent caracteristici echivalente cu inteligența artificială explicabilă.

Rezumatul AI generativ vs AI

Pentru a rezuma, AI seamănă mai mult cu un strateg bine informat care excelează în analiza datelor și luarea deciziilor. Generative AI este un artist care produce conținut nou și creativ.

AI vs AI generativ în diferite industrii

Aruncă o privire la modul în care AI generativă de aplicațiile AI diferă în aceste trei sectoare de exemplu.

Sănătate

AI are multe aplicații diverse în sectorul medical. Iată cele mai proeminente.

• Permiterea intervențiilor chirurgicale asistate de robot și a asistentelor robotizate
• Automatizarea sarcinilor administrative, cum ar fi transcrierea consultațiilor și introducerea detaliilor pacientului în EHR
• Ajutarea radiologilor cu detectarea și diagnosticarea tumorilor
• Asistență în studiile clinice prin recrutarea participanților și monitorizarea respectării acestora
• Sprijinirea monitorizării la distanță a pacienților împreună cu IoT medical
• Detectarea erorilor de prescripție

În plus, AI este una dintre tehnologiile cheie care permit spitalele inteligente.

AI generativ, așa cum am stabilit deja, se concentrează pe producerea de conținut nou, iar aplicațiile sale sunt mai mult pe latura creativă. Implementați IA generativă dacă doriți să realizați acest lucru:

• Generați diferite scenarii de pregătire pentru studenți și stagiari
• Vino cu date medicale sintetice
• Proiectați noi molecule și noi compuși de medicamente
• Permite medicilor să interogheze dosarele medicale ale pacienților
• Alcătuiți sondaje de feedback ale pacienților

Pentru mai multă inspirație, consultați articolul nostru recent despre cazurile de utilizare a IA generativă în asistența medicală.

Exemple reale de inteligență artificială în asistența medicală

• Mass General Cancer Center, împreună cu MIT, au dezvoltat Sybil, un sistem AI care poate detecta cancerul de sân. Modelul funcționează cu tomografie computerizată toracică cu doze mici și poate prezice dacă un pacient va dezvolta cancer de sân în următorii șase ani.
• AiCure oferă un asistent medical interactiv alimentat de inteligență artificială, care poate identifica participanții la studiile clinice care ar putea încălca regulile studiului. Această soluție permite, de asemenea, participanților să captureze un videoclip cu ei înșiși luând medicamentul ca dovadă a aderării.

Exemple reale de inteligență artificială generativă în domeniul sănătății

• Cercetătorii de la Universitatea din Toronto au construit un model care poate genera noi proteine ​​realiste. Ei au evaluat potențialul proteinelor rezultate cu un alt instrument AI, OmegaFold, și au fost plăcut surprinși să vadă că cele mai multe dintre secvențe s-au pliat în structuri de proteine ​​reale.
• O altă echipă de cercetare a dezvoltat un model AI generativ care poate crea date sintetice realiste ale pacientului cu proprietățile dorite pentru studiile clinice.

Comerțul cu amănuntul și comerțul electronic

Dacă ne uităm la IA generativă vs AI în retail, AI clasică poate furniza proprietarilor de magazine virtuale și fizice analize puternice, roboți harnici și monitorizare neobosit a magazinelor. Iată aplicații mai detaliate ale AI în retail.

• Asistarea clienților cu navigarea în magazin
• Roboți alimentați cu inteligență artificială pentru ambalarea și reaprovizionarea cu livrare
• Vehicule de livrare autonome
• Observarea furtului din magazine și a evenimentelor de dragoste prin viziune computerizată
• Activarea plății automate
• Segmentare mai bine informată a clienților, recomandări de produse și optimizare a prețurilor

AI generativ, pe de altă parte, poate atrage clienți și poate optimiza operațiunile interne prin sarcini mai creative, cum ar fi următoarele.

• Realizarea campaniilor de marketing personalizate
• Crearea de conținut orientat spre SEO pentru a atrage trafic către magazinul dvs. de comerț electronic
• Oferind cabine de probă virtuale pentru haine, pantofi și accesorii, în tandem cu tehnologii imersive
• Cererea de prognoză

Puteți găsi mai multe informații despre aplicațiile Gen AI în retail pe blogul nostru.

Exemple reale de inteligență artificială în retail

Avem două exemple interesante în portofoliul nostru.

• ITRex a ajutat un mare retailer să construiască o platformă de business intelligence bazată pe inteligență artificială, care a permis angajaților clientului să capteze și să analizeze date din întreaga organizație, să creeze rapoarte complexe și să vizualizeze datele fără a învăța abilități tehnice.
• Echipa noastră a implementat o soluție bazată pe ML pentru cumpărături fără plată. Utilizează viziunea computerizată și camerele atașate de tavan pentru a monitoriza mișcările consumatorilor și pentru a identifica articolele pe care le iau de pe rafturile magazinelor. Acest sistem poate transforma orice magazin într-un format fără casă fără a fi nevoie să reproiecteze spațiul.

Exemple de IA generativă în retail

• Carrefour a implementat un chatbot bazat pe ChatGPT pentru a sugera consumatorilor sfaturi personalizate de cumpărături în funcție de bugetul și istoricul achizițiilor.
• Walmart folosește un sistem generativ alimentat de inteligență artificială pentru a prognoza cererea și pentru a prezice de ce produse vor avea nevoie clienții la fiecare magazin Walmart

Media și divertisment

Media și divertismentul sunt un sector creativ, așa că aici poate străluci AI generativă. Dar și aici pot deveni și mai îngrijorătoare problemele legate de drepturile de autor discutate mai devreme. Iată ce poate face tehnologia.

• Generarea de artă, scenarii, muzică și articole
• Editarea videoclipurilor în funcție de preferințele utilizatorului
• Rezumăr citiri lungi, podcasturi, evenimente sportive și alt conținut de lungă durată
• Generarea de metadate video, cum ar fi subtitrări și descrieri
• Proiectarea de noi jocuri captivante, precum și de noi setări și personaje pentru jocurile existente
• Implicarea publicului prin chatbot și interacțiuni vocale
• Generarea de fundaluri realiste și efecte vizuale pentru filme
• Producerea setărilor de realitate virtuală

AI clasică are și aplicații interesante în acest domeniu, deoarece există o mulțime de date de analizat pentru a îmbunătăți implicarea și satisfacția spectatorilor. Iată câteva cazuri de utilizare.

• Analizând comportamentul și preferințele utilizatorilor pentru a recomanda conținut personalizat
• Detectarea încălcării drepturilor de autor
• Evaluarea sentimentului clienților pe rețelele sociale
• Îmbunătățirea calității video prin reducerea zgomotului și îmbunătățirea rezoluției
• Prezicerea tendințelor de conținut
• Filtrarea conținutului ca algoritmi AI poate identifica și bloca texte și videoclipuri neadecvate

Exemplu AI în sectorul media

Netflix folosește algoritmi AI pentru a analiza datele utilizatorilor și pentru a oferi recomandări de conținut bazate pe informații, cum ar fi actori, gen și obiceiurile de vizionare ale utilizatorilor. Netflix susține că aproximativ 80% din tot conținutul vizionat este sugerat de sistemul său de recomandări AI.

Și există un proiect din portofoliul nostru în care un dezvoltator de aplicații de rețele sociale de top a apelat la ITRex pentru a construi o soluție automată de control al conținutului bazată pe ML. Am dezvoltat un model de viziune computerizată care ar putea analiza fluxurile live și să întreprindă acțiunile corespunzătoare și am folosit cele mai bune practici MLOps pentru a accelera implementarea algoritmului.

Exemplu de inteligență artificială generativă în sectorul media și divertisment

AI generativ de la Runway a contribuit în mod semnificativ la producerea filmului „Everything Everywhere All Once”, unde a creat elemente de fundal realiste și efecte vizuale. Acest film a câștigat șapte premii Oscar.

Gânduri finale

După cum puteți vedea din exemplele de mai sus, AI poate fi un plus valoros pentru compania dvs. dacă sunteți în căutarea unei puteri analitice solide, aveți nevoie de ajutor pentru luarea deciziilor, doriți să utilizați roboți alimentați de AI sau automatizați sarcini manuale monotone și plictisitoare. Dar dacă doriți o tehnologie care să ofere creativitate și imaginație și care poate produce ceva nou, AI generativă se potrivește mai bine.

Din punct de vedere tehnic, IA generativă este mai complexă, deoarece își propune să imite gândirea umană, în timp ce scopul AI este de a îndeplini sarcini concrete pe care modelele sunt antrenate. În IA generativă, nu există o definiție clară pentru ceea ce este corect și ce nu este. Performanța sa este mai greu de evaluat, deoarece depinde de interpretarea umană.

AI generativă consumă mai multe resurse de calcul și este mai costisitor de construit, antrenat și ajustat. Puteți găsi mai multe informații despre cât costă implementarea AI pe blogul nostru. Nu avem încă numere similare pentru IA generativă, așa că rămâneți pe fază pentru a afla mai multe despre acest subiect. Dar putem spune deja că construirea unui model AI generativ de la zero ar fi copleșitoare. De dragul comparației, estimările arată că OpenAI a antrenat ChatGPT-3 pe aproximativ 45 de terabytes de date text. Acest lucru este echivalent cu un milion de picioare de spațiu pe rafturi. Asta ar costa câteva milioane. Prin urmare, probabil că va trebui să reglați fin un model existent, mai degrabă decât să creați unul de la zero.

Dar IA generativă este relativ nouă. Ar trebui să ai deloc încredere?

Tot auzim despre blooper-uri generative de AI, cum ar fi momentul în care cineva i-a cerut să explice de ce untul este bun pentru construirea de zgârie-nori, iar algoritmul a generat cu bucurie argumente care susțin această afirmație. Da, lucrurile astea se întâmplă. Dar rețineți că această tehnologie ia decizii pe baza modelelor matematice, nu pe înțelegerea contextuală, empatie și norme sociale. AI generativ poate fi foarte bun la sarcinile pentru care a fost construit.

În cele din urmă, nu trebuie să fie întotdeauna AI generativ vs. AI. AI generativ poate lucra mână în mână cu alte subtipuri de AI pentru a produce soluții și mai puternice la problemele dvs. de afaceri. Consultați o companie de dezvoltare AI pentru a înțelege care soluție funcționează cel mai bine pentru dvs. sau cum să combinați ambele tehnologii pentru rezultate optime.

Doriți să implementați AI, dar nu sunteți sigur care subtip este cel mai potrivit pentru nevoile dvs. de afaceri? Dă-ne un rând! Echipa noastră vă va ajuta să implementați/să reglați algoritmii potriviți și să îi integrați în fluxurile dvs. de lucru.

Acest articol a fost publicat inițial pe site-ul web itrex.