Два обличчя штучного інтелекту: Generative AI vs Predictive AI

Штучний інтелект (ШІ) уже не є далекою мрією з науково-фантастичного фільму. Він непомітно інтегрувався в усі аспекти нашого повсякденного життя. Але чи замислювалися ви коли-небудь, як ШІ здійснює такі різнопланові дії? Правда полягає в тому, що ШІ не є однорідним цілим, він має два кардинально різних обличчя: генеративний ШІ (generative AI) та прогностичний ШІ (predictive AI). І це не просто технічна деталь, адже протиставлення генеративного та прогностичного ШІ відображає фундаментальну відмінність у тому, як ШІ взаємодіє з інформацією.

У цій статті ми дослідимо, як генеративний ШІ, подібно до творчої іскри, використовується для створення контенту, тоді як прогностичний або, як його ще називають, предиктивний чи прогнозний штучний інтелект, за допомогою своїх аналітичних здібностей, намагається передбачити майбутні результати.

У світі штучного інтелекту генеративний ШІ посідає все більш значуще місце. На відміну від традиційного ШІ, який зосереджується на аналізі наявних даних, генеративний ШІ призначений для створення нового контенту. Цей контент може мати різні форми, такі як текст, зображення, музика та комп’ютерний код.

Моделі генеративного ШІ досягають цього, навчаючись на величезних наборах даних із уже існуючої інформації. За допомогою складних алгоритмів вони вивчають базові закономірності та зв’язки всередині цих даних. Це дозволяє їм генерувати нові елементи, статистично схожі на дані, на яких вони навчалися, а не просто створювати їхні копії.

Генеративний ШІ все ще перебуває на стадії становлення. Хоча він може створювати виняткові результати, згенерований контент часто потребує людського редагування чи доопрацювання. Окрім того, існують етичні питання щодо можливої упередженості навчальних даних та зловживання цією технологією.

Прогностичний ШІ, також відомий як прогностична аналітика, є потужним інструментом штучного інтелекту, який, аналізує минуле та може заглядати в майбутнє. Він фокусується на наявних даних, щоб спрогнозувати, що може статися далі. Завдяки складним статистичним моделям і машинному навчанню, він визначає взаємозв’язки та співвідношення всередині даних. Ці закономірності стають будівельними блоками для його прогнозів.

Прогностичний ШІ дозволяє бізнесу приймати стратегічні рішення, надаючи уявлення про майбутні сценарії. Аналізуючи минулі дані, можна прогнозувати тенденції продажів, відтік клієнтів, вихід із ладу обладнання або коливання фондового ринку. Це дозволяє бізнесу планувати наперед, визначати потенційні ризики та оптимізувати розподіл ресурсів. Наприклад, прогностичний ШІ може передбачати тенденції фондового ринку, оцінювати кредитоспроможність і виявляти шахрайську діяльність у фінансовій сфері.

Однак, маємо визнати, що прогностичний ШІ не позбавлений недоліків. Точність його прогнозів сильно залежить від двох факторів: якості та повноти даних, що використовуються для навчання моделей, і потенційної упередженості цих даних. Крім того, людський досвід залишається важливим для інтерпретації результатів, прийняття остаточних рішень та забезпечення етичного застосування цієї технології.

Хоча обидва напрями використовують технологію штучного інтелекту, їхні цілі суттєво різняться. Ця таблиця порівнює генеративний ШІ та прогностичний ШІ, висвітлюючи їхню спрямованість, методи, застосування та роль людського досвіду в кожній сфері. Розгляньмо цю таблицю, щоб зрозуміти, як ці дві гілки ШІ впливають на наш світ.

За лаштунками, генеративні та прогностичні моделі використовують абсолютно різні підходи.

Генеративні моделі ШІ постійно потребують нових даних. Вони навчаються на величезних наборах текстів, зображень чи аудіофайлів. Ці дані допомагають моделі засвоїти фундаментальні патерни та структури певного типу контенту.

Генеративний ШІ часто використовує систему під назвою «Генеративна змагальна мережа» (Generative Adversarial Network, GAN).

GAN складається з двох частин:

• Генератор: ця частина діє як машина для створення контенту. Вона використовує знання, отримані з даних, для генерування абсолютно нового контенту, наприклад зображень або музики.
• Дискримінатор: ця частина виконує роль перевірки якості. Вона аналізує згенерований контент і намагається визначити, чи він реальний, чи фейковий, на основі тих даних, на яких навчали модель.

Ці дві частини постійно конкурують між собою. Генератор намагається створити більш реалістичний контент, який обдурить дискримінатора, а дискримінатор — навчитися краще виявляти підробки. Ця циклічна взаємодія під час навчання підштовхує генератор створювати оригінальний контент високої якості.

Прогностичні моделі ШІ використовують минулі дані для прогнозування майбутніх подій. Вони аналізують історичні закономірності та тенденції, щоб робити обґрунтовані припущення щодо майбутнього. Створення моделі передбачає збір релевантних даних, їх очищення та розділення для навчання та тестування.

Прогностичний ШІ навчається на даних за допомогою алгоритмів, таких як дерева рішень або нейронні мережі. Вони мінімізують різницю між своїми прогнозами та реальними результатами. Цей процес навчання є критично важливим, оскільки якість та кількість даних напряму впливає на точність прогнозів моделі. Чим вища якість даних, тим далі модель може зазирнути в майбутнє.

Штучний інтелект (ШІ) є потужним каталізатором, який прискорює інновації та підвищує ефективність у багатьох галузях. Ось короткий огляд того, як ШІ трансформує різні галузі:

• Охорона здоров’я: ШІ пропонує революційні можливості у сфері медицини, дозволяючи здійснювати ранню діагностику за допомогою аналізу зображень, створювати персоналізовані плани лікування на основі ШІ та відкривати нові ліки за допомогою моделювання молекул.
• Фінанси: фінансовий сектор активно використовує можливості прогностичного ШІ. Це дозволяє фінансовим установам точніше оцінювати кредитні ризики, ефективніше виявляти шахрайські операції та персоналізувати фінансові продукти з урахуванням потреб окремих клієнтів.
• Кібербезпека: ШІ відіграє важливу роль у захисті нашого цифрового світу. Аналізуючи моделі трафіку в мережі, системи ШІ можуть виявляти та запобігати кіберзагрозам у режимі реального часу, захищаючи підприємства та окремих осіб від кібернебезпек, які своєю чергою постійно розвиваються.
• Освіта: освітня сфера також отримує переваги від ШІ. Системи навчання на базі ШІ можуть персоналізувати навчальний процес для кожного учня, враховуючи його індивідуальні потреби. Крім того, ШІ може автоматизувати адміністративні завдання, звільняючи цінний час вчителів для того, що вони роблять найкраще — процесу навчання.

Хоча генеративний ШІ має величезний потенціал і фокусується на створенні оригінального та нового контенту, він не позбавлений обмежень.

Розглянемо детальніше деякі ключові проблеми:

• Залежність від даних: моделі генеративного ШІ сильно залежать від якості та кількості даних, на яких вони навчаються. Упередженість або обмеження в навчальних даних можуть відображатися на вихідних результатах, що призводить до упереджених чи нереалістичних творінь.
• Відсутність абсолютної оригінальності: хоча генеративний ШІ може створювати новий контент, він фактично переробляє інформацію, що вже існує, отриману з навчальних даних. Справжня оригінальність та новаторські ідеї все ще залишаються переважно людськими перевагами.
• Етичні міркування: генеративний ШІ породжує етичні проблеми, особливо щодо потенційної можливості створення «deep fakes» (реалістичних підробок) або інших форм синтетичних медіа, які можуть бути використані зі злочинними цілями.
• Контроль та прозорість: зрозуміти, як модель генеративного ШІ отримує свої вихідні дані, може бути складно. Тож із-за цієї непрозорості не можна гарантувати надійність та неупередженість результатів.
• Безпека та захист: оскільки генеративний ШІ стає складнішим, зростає ризик його неправильного використання. Забезпечення безпеки та захисту цих моделей, а також даних, які вони використовують, є критично важливим завданням.

Прогностичний ШІ, хоча і є потужним інструментом, має низку власних обмежень, які необхідно враховувати:

• Залежність від даних: подібно до генеративного ШІ, прогнозна аналітика на основі ШІ сильно залежить від якості та кількості даних, на яких він навчається. Неточні або неповні дані можуть призвести до помилкових прогнозів, що потенційно може стати причиною прийняття неправильних рішень.
• Обмежена сфера застосування: прогностичні моделі чудово справляються з прогнозуванням на основі історичних тенденцій, але непередбачені події або зміни обставин можуть звести нанівець ці прогнози. Майбутнє не завжди прямолінійне, а неочікувані події можуть зробити прогнози неточними.
• «Проблема чорного ящика» (The Black Box Problem): деякі прогностичні моделі, особливо складні, буває важко інтерпретувати. Зрозуміти логіку, що лежить в основі прогнозу, може бути складно, а це своєю чергою ускладнює оцінку надійності моделі та виявлення можливих упереджень в алгоритмі.
• Етичні міркування: прогностичний ШІ може зберігати упередженість даних, на яких він навчався. Наприклад, якщо модель, що використовується для схвалення кредитів, базується на історичних даних, які дискримінували певні демографічні групи, вона може продовжувати цю дискримінацію у своїх прогнозах.
• Можливість зловживання: прогностичний ШІ може бути використаний для дискримінаційної практики або соціальних маніпуляцій. Надзвичайно важливо забезпечити відповідальне та етичне використання цих моделей, з гарантіями, які запобігатимуть їхньому зловживанню.

Генеративні моделі роблять справжній фурор у багатьох сферах.

Ось декілька прикладів:

1. Музика: інструменти ШІ, такі як Jukebox або MuseNet, можуть створювати оригінальні музичні твори в різних стилях. Композитори можуть використовувати їх для натхнення, подолання творчої кризи або генерації саундтреків до відеоігор та фільмів.
2. Генерація зображень та відео: за допомогою інструментів DALL-E 2 або Midjourney користувачі можуть створювати унікальні та реалістичні зображення або короткі відео на основі текстового опису. Їх можна використовувати для створення макетів продуктів, рекламних матеріалів або концепт-арту для анімаційних студій.
3. Створення текстового контенту: ШІ-асистенти з написання текстів, такі як ShortlyAI або Jasper, можуть допомогти створювати різні формати творчого тексту. Попри те, що вони навряд чи повністю витіснять письменників та копірайтерів, ці інструменти стануть цінними помічниками в створенні маркетингових текстів, публікацій для соціальних мереж і навіть віршів та сценаріїв.
4. Генерація коду: такі інструменти як GitHub Copilot, можуть автоматизувати рутинні завдання з написання коду або генерувати фрагменти коду на основі інструкцій інженера. Це дозволяє розробникам зосередитися на складніших проблемах та підвищити ефективність розробки.

Ці приклади демонструють різноманітність застосування генеративного ШІ та його потенціал для креативних індустрій та сфери розробки.

Завдяки аналізу величезних масивів даних, прогностичні моделі революціонізують різні галузі, дозволяючи прогнозувати майбутні події та тенденції. Ось декілька прикладів того, як ці потужні моделі демонструють реальний вплив:

1. Управління ланцюгами постачання: прогностичний ШІ може аналізувати дані про історичні продажі, погодні умови та транспортну логістику, щоби прогнозувати попит на продукцію та оптимізувати рівні запасів. Це допомагає підприємствам уникати нестачі товарів, зменшувати відходи та забезпечувати своєчасні постачання.
2. Виявлення шахрайства: фінансові установи використовують предиктивний ШІ для аналізу транзакцій клієнтів у режимі реального часу та виявлення підозрілої активності, яка може свідчити про спроби шахрайства. Це допомагає запобігти фінансовим втратам та захистити як установи, так і клієнтів.
3. Раннє виявлення захворювань: прогностичний ШІ може аналізувати медичні зображення та дані пацієнтів для виявлення потенційних ризиків для здоров’я та захворювань на ранніх стадіях. Це дозволяє проводити раннє втручання та покращувати результати лікування.

• ChatGPT: безкоштовна система ШІ, яка дозволяє вести цікаві бесіди, отримувати змістовні відповіді на ваші запитання та навіть автоматизувати певні завдання.
• Vivien Digital Gen AI Assistant: цей цифровий помічник (цифрова людина) на базі ШІ використовує генеративний ШІ від Google, щоб зрозуміти вашу галузь діяльності, відповідати на запитання та виконувати завдання. Цей універсальний інструмент інтегрується з наявним програмним забезпеченням та використовує голосові або текстові команди, підвищуючи вашу продуктивність та виводить роботу з клієнтами на вищий рівень.
• Jasper: допомагає компаніям створювати високоякісний маркетинговий контент у різних форматах: від блогів та соціальних мереж до електронних листів. Jasper пропонує багато шаблонів, інтегрується з онлайн-інструментами дослідження та генерує зображення поряд із текстовим вмістом.
• AI DIAL: платформа DIAL Orchestration об’єднує великі мовні моделі (LLM) із традиційним кодом для безпечної та масштабованої розробки ШІ. Вона пропонує підприємствам єдине рішення для експериментів із різними інструментами ШІ та створення власних рішень, що інтегруються з наявними робочими процесами.
• Perplexity: це пошукова система на базі ШІ, яка дозволяє ставити запитання та отримувати чіткі відповіді з надійних джерел, додаючи до відповідей посилання на відповідні джерела інформації. На відміну від традиційних пошукових систем, Perplexity використовує спілкування у форматі діалогу, розуміє контекст ваших запитань і навіть із часом пристосовується до ваших уподобань, щоби персоналізувати результати пошуку.

Завдяки предиктивній аналітиці на базі ШІ відбувається справжня революція в багатьох сферах діяльності. Вибір правильного інструменту є визначальним для того, щоби повною мірою скористатися його потенціалом.

Ось огляд деяких актуальних інструментів:

• Microsoft Azure Machine Learning: плавна інтеграція з продуктами Microsoft та зручний інтерфейс роблять цю платформу ідеальною для розробки та застосування моделей прогностичного ШІ.
• Amazon SageMaker: потужний сервіс від Amazon Web Services, призначений для досвідчених спеціалістів із даних, що пропонує широкий набір інструментів для складних завдань.
• Google Vertex AI: універсальна платформа Google Cloud пропонує готові моделі для різних потреб, а також має просте налаштування та можливість запуску ваших власних моделей.
• TelescopeAI: підтримує компанії в процесі цифрової трансформації, надаючи їм ШІ-інструменти аналізу даних для оптимізації роботи людей, проєктів та підвищення загальної продуктивності. Вона інтегрує дані з наявних систем для оптимізації ІТ-операцій, управління постачальниками, контролю персоналу та роботи пристроїв Інтернету речей (IoT).
• TensorFlow: відмінно підходить для створення та застосування моделей машинного навчання. Гнучкість цієї бібліотеки робить її придатною для різноманітних застосувань прогностичного ШІ.

Обираючи для себе оптимальні інструменти, намагайтеся правильно оцінити ваші потреби, технічну експертизу та бюджет. При виборі також звертайте увагу на такі фактори, як зручність використання, масштабованість та доступність інтеграції.

Підсумовуючи, машинне навчання є фундаментом як для генеративного, так і для прогностичного ШІ. Генеративний ШІ використовує машинне навчання для аналізу величезних сховищ даних та створення нового контенту, наприклад, маркетингових текстів, дизайну продуктів або музики. Це додає креативності в різноманітні галузі, від маркетингу до наукових досліджень. Прогностичний ШІ, навпаки, зосереджується на аналізі даних для прогнозування майбутніх подій.

Обидва типи ШІ — і генеративний, і прогностичний — мають потенціал суттєво змінити наш світ. Однак відповідальна розробка та етичні міркування щодо використання даних є критично важливими. Ці інструменти ШІ можуть ефективно прокласти шлях до світлого майбутнього, сповненого прогресом, що базується на творчому пошуку та аналізі даних.

Першоджерело.