Apa Perbedaan Antara AI Generatif dan AI Adaptif?

Kecerdasan buatan (AI) memiliki sejarah menjungkirbalikkan dunia korporat dan teknologi. Dengan bantuan kemajuan teknologi ini, bisnis dapat mengotomatiskan pekerjaan, meningkatkan produktivitas, dan meningkatkan pengalaman klien. AI generatif, yang didasarkan pada aturan yang telah diprogram sebelumnya dan data terstruktur, adalah komoditas terbarunya. Ini telah menjadi area utama pengembangan AI selama berbulan-bulan, membentuk kembali organisasi internasional kiri dan kanan.

Pakar saat ini percaya bahwa memperkenalkan AI adaptif akan menjadi langkah terakhir yang diperlukan untuk memajukan lingkungan digital saat ini. Kecerdasan buatan generatif (GAI) mungkin adalah sesuatu yang sudah Anda ketahui jika Anda terbiasa dengan dasar-dasar AI. Di sisi lain, kecerdasan umum buatan (AGI), jenis AI lainnya, mungkin tidak begitu dikenal oleh Anda. Meskipun mereka memiliki suara yang mirip, mereka tidak persis sama. Dan tidak, bukan hanya karena huruf-huruf dalam akronimnya dibalik. Lalu apa yang membuat keduanya berbeda?

Kata Kunci Utama- Bagaimana Generatif AI bermanfaat bagi Anda?

Cabang ilmu komputer yang dikenal sebagai "AI generatif" bertujuan untuk membuat algoritme tanpa pengawasan dan semi-diawasi yang dapat menghasilkan konten baru, seperti teks, audio, video, grafik, dan kode, dari data yang sudah ada sebelumnya. Ini memerlukan penggunaan teknik yang dihasilkan komputer untuk menghasilkan objek yang unik dan asli. Bidang kecerdasan buatan ini berfokus pada pengembangan algoritme yang menghasilkan data baru. Ini adalah bagian dari pembelajaran mesin. Model generatif memiliki banyak aplikasi, mulai dari seni visual dan pertunjukan hingga robot dan visi komputer. Dalam konteks AI, istilah "generatif" mengacu pada kapasitas model ini untuk membuat data baru, bukan hanya mengenalinya. Misalnya, model generatif dapat dilatih untuk menghasilkan citra yang menyerupai wajah dengan menggunakan karakteristik tertentu sebagai masukan, seperti jumlah mata atau warna rambut.

Di masa depan, mesin akan dapat menulis, membuat kode, membuat, dan menciptakan seni dengan hasil yang meyakinkan dan terkadang bahkan manusia super berkat kategori baru model bahasa masif. Bidang kecerdasan buatan yang sangat menjanjikan yang berpotensi memajukan masyarakat secara signifikan adalah AI generatif. Ini akan memungkinkan kita membuat komputer yang dapat menangani masalah yang sangat rumit untuk algoritme tradisional.

Saat membandingkan AI generatif dan adaptif, beberapa pengembangan menonjol karena dapat membantu masyarakat dalam banyak hal, termasuk dengan menemukan jawaban atas masalah mendesak dan meningkatkan pengalaman pelanggan dengan memproduksi jenis seni dan hiburan baru.

Berikut adalah beberapa contoh bagaimana AI generatif dapat meningkatkan kehidupan kita:

Outputnya berkualitas luar biasa karena dibuat dengan belajar mandiri dari berbagai sumber data, seperti mencampur data dari Wikipedia dan puluhan ribu situs web lain untuk membuat frasa dengan aturan tata bahasa yang rumit tanpa pemrograman sebelumnya.

Dengan menggunakan algoritme untuk menghasilkan desain yang disesuaikan untuk tugas tertentu, AI generatif mengurangi risiko proyek. Ini memungkinkan tim desain untuk menghasilkan banyak iterasi bangunan atau struktur dan mengevaluasinya untuk menentukan mana yang memberikan hasil terbaik.

Itu tidak memerlukan data pelatihan yang sudah ada sebelumnya, itu juga meningkatkan akurasi model pembelajaran mesin dengan menggunakan model yang kurang bias. Sebaliknya, itu menciptakan pelatihannya sendiri tergantung pada informasinya.

Karena AI generatif dapat mempelajari lingkungannya tanpa bantuan sensor atau sumber data eksternal lainnya, kebutuhan akan sensor dapat dihilangkan.

Dalam aplikasi seperti pengenalan wajah, klasifikasi gambar, dan segmentasi gambar, kecerdasan buatan (AI) generatif dapat digunakan karena memiliki kemampuan untuk belajar dari pengalaman dan sumber lain serta menciptakan ide baru sendiri.

Selain itu, karena AI generatif dapat belajar dari contoh dan menggunakan informasi tersebut untuk menghasilkan hal baru, robot dan komputer dapat lebih memahami teori abstrak dalam konteks dunia nyata dan simulasi.

Mengapa bisnis harus mengadopsi AI Adaptif?

Semacam sistem kecerdasan buatan yang dapat memodifikasi kodenya sendiri sebagai respons terhadap perubahan dunia nyata yang tidak diharapkan pada saat konstruksinya adalah AI adaptif, pesaing kami berikutnya dalam argumen antara AI generatif dan AI adaptif. Organisasi yang menggunakan AI adaptif dapat dengan cepat dan berhasil bereaksi terhadap gangguan dengan memasukkan adaptasi dan ketahanan ke dalam arsitektur mereka. Mengingat krisis kesehatan dan iklim baru-baru ini, fleksibilitas dan adaptasi menjadi sangat penting, menurut Erick Brethenoux, Analis Wakil Presiden Terhormat di Gartner.

Sistem AI adaptif lebih tahan terhadap perubahan karena terus-menerus melatih ulang model atau menggunakan teknik alternatif untuk mempelajari dan memodifikasi selama runtime dan selama pengembangan. Pada tahun 2026, menurut perkiraan Gartner, bisnis yang menggunakan teknik rekayasa AI untuk membuat dan mengelola sistem AI adaptif akan memiliki keunggulan 25% dibandingkan pesaing mereka dalam hal tingkat dan volume pengoperasian model AI.

Untuk memungkinkan sistem memodifikasi proses dan perilaku pembelajaran mereka untuk beradaptasi dengan perubahan skenario dunia nyata saat mereka sedang digunakan, AI adaptif memadukan metodologi desain berbasis agen dan pendekatan pembelajaran penguatan. AI adaptif menghasilkan solusi yang lebih baik dan lebih cepat dengan belajar dari pengalaman manusia dan mesin sebelumnya serta dari lingkungan waktu nyata.

Mirip dengan tutor privat, program menyesuaikan pengalaman pendidikan siswa dengan memilih apa yang akan diajarkan, kapan harus menguji, dan bagaimana mengukur kemajuan. Membuat penilaian adalah proses yang penting namun rumit untuk perusahaan mana pun yang membutuhkan peningkatan kemandirian sistem intelijen keputusan. Namun, untuk menambahkan AI adaptif, proses pengambilan keputusan perlu didesain ulang, yang merupakan pertimbangan penting saat membandingkan AI generatif dan adaptif.

Di mana kita melihat AI Adaptif bekerja?

Akibatnya, struktur proses yang ada dapat mengalami perubahan besar, dan pemangku kepentingan bisnis harus memastikan bahwa AI digunakan secara etis dan sesuai dengan hukum. Orang-orang dari divisi bisnis, TI, dan dukungan harus bekerja sama untuk mengadopsi sistem AI adaptif. Ini memerlukan penemuan kasus penggunaan prospektif, mempelajari tentang teknologi, dan menilai bagaimana hal itu akan memengaruhi sumber dan alokasi sumber daya. Tim rekayasa perangkat lunak, tim data dan analitik, serta pemangku kepentingan bisnis harus berkolaborasi secara erat untuk menciptakan solusi ini. Untuk membangun dan menjalankan sistem AI adaptif ini, rekayasa AI sangatlah penting. Seiring perkembangan teknologi, penggunaan AI dalam bisnis menjadi semakin umum, dan diperkirakan akan menjadi praktik standar di masa mendatang. Diantisipasi bahwa platform cloud industri akan menjadi tuan rumah penerapan AI paling awal dalam bisnis.

# Platform untuk cloud komersial

Untuk berkembang, bisnis harus melakukan investasi dalam realisasi nilai nirkabel, rekayasa platform, dan platform cloud industri. Pada tahun 2027, perusahaan akan menggunakan platform cloud untuk lebih dari setengah usaha bisnis mereka, menurut Gartner, dan mereka akan mulai menghasilkan keuntungan yang lebih tinggi pada tahun 2023. Selain itu, tim rekayasa platform diharapkan hadir di 80% perusahaan rekayasa perangkat lunak pada tahun 2026, meningkatkan pengiriman perangkat lunak dan manajemen siklus hidup melalui portal swalayan internal.

# Teknologi berkelanjutan

Pada tahun 2023, bisnis harus mencapai keseimbangan antara mengatasi kekhawatiran utama investor tentang keuntungan dan penjualan dan fokus mereka pada keberlanjutan. Eksekutif bisnis menjadi lebih sadar akan kewajiban mereka untuk menggunakan teknologi guna memajukan tujuan lingkungan. Perkembangan AI terus mendukung keberlanjutan organisasi, dan teknologi berkelanjutan menjadi fokus utama. Tujuannya harus membuat teknologi “berkelanjutan secara default,” dengan mempertimbangkan dampaknya terhadap lingkungan dan generasi mendatang.

# Sistem kekebalan elektronik

Pemimpin harus berkonsentrasi pada kekebalan digital, data yang dapat diamati, dan kecerdasan buatan untuk memaksimalkan bisnis mereka pada tahun 2023. “Sistem kekebalan digital” dapat menurunkan risiko TI dan meningkatkan nilai perusahaan sekaligus meningkatkan stabilitas sistem dan meminimalkan waktu henti. Data yang dapat diamati berguna untuk mengelola sistem TI dan memantau perubahan, seperti log, pelacakan, dan metrik. Ini menawarkan data yang berguna untuk membuat keputusan dan harus memainkan peran penting dalam keseluruhan strategi TI.

# Aplikasi super

Munculnya "aplikasi super", menurut pendapat pakar teknologi, adalah salah satu tren teknologi terpenting bagi para inovator. Aplikasi super adalah platform multifungsi yang menggabungkan keunggulan aplikasi, platform, dan ekosistem digital untuk meningkatkan efisiensi bisnis dan menggantikan banyak aplikasi. Ini menawarkan toko serba ada untuk barang dan jasa dan memungkinkan pengguna untuk mengakses aplikasi mini dari platform independen. Lebih dari 50% populasi dunia dilaporkan akan menggunakan aplikasi super pada tahun 2027.

Perbedaan Antara AI Generatif dan AI Adaptif

tabel perbandingan menyoroti perbedaan utama antara AI generatif dan AI adaptif:

AI Generatif (Contoh: Menghasilkan Digit Tulisan Tangan menggunakan Autoencoder Variasi):

pythonCopy code import numpy as np import tensorflow as tf # Define and train a variational autoencoder model on MNIST dataset # ... # Generate new digits using the trained model latent_dim = 10 random_latent_vectors = np.random.normal(size=(10, latent_dim)) generated_digits = model.decoder.predict(random_latent_vectors)

AI Adaptif (Contoh: Membangun Sistem Rekomendasi menggunakan Collaborative Filtering):

pythonCopy code import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # Load user-item ratings data ratings_data = pd.read_csv('ratings.csv') # Split data into train and test sets train_data, test_data = train_test_split(ratings_data, test_size=0.2) # Compute user-item similarity matrix user_item_matrix = train_data.pivot(index='user_id', columns='item_id', values='rating').fillna(0) item_item_similarity = cosine_similarity(user_item_matrix.T) # Make recommendations for a specific user user_id = 100 user_ratings = user_item_matrix.loc[user_id].values.reshape(1, -1) item_scores = np.dot(user_ratings, item_item_similarity) / np.sum(np.abs(item_item_similarity)) recommended_items = item_scores.argsort()[0][::-1][:5]

Ada dua subbidang kecerdasan buatan yang berbeda: AI generatif dan AI adaptif.

Sistem AI yang menghasilkan konten baru, seperti tulisan, grafik, atau musik, berdasarkan data yang dikumpulkan sebelumnya disebut sebagai sistem AI generatif. Ini menciptakan data baru dari awal menggunakan algoritme pembelajaran mendalam, yang dapat diterapkan ke berbagai tugas, termasuk membuat foto realistis atau musik baru. Di sisi lain, AI adaptif mengacu pada sistem AI yang belajar dan menyesuaikan diri dengan kondisi yang berubah. Sistem ini sesuai untuk penggunaan dalam konteks dinamis di mana data dan kondisi terus berubah. Mereka dapat mengubah perilaku mereka secara real-time berdasarkan informasi baru atau umpan balik. Sistem dengan AI adaptif mencakup mesin rekomendasi, mobil self-driving, dan program perawatan preventif.

AI generatif menghasilkan data baru, sedangkan AI Adaptif mengubah perilakunya sebagai respons terhadap keadaan yang berubah. Bersama-sama, kedua paradigma AI ini membantu kita membangun dunia yang lebih cerdas, efisien, dan responsif terhadap keinginan dan preferensi unik kita. Pada akhirnya, mengintegrasikan sistem adaptif akan membuka pintu bagi strategi bisnis kreatif, yang menghasilkan model bisnis, barang, dan saluran baru yang akan menghilangkan silo pengambilan keputusan. Berlawanan dengan sistem AI konvensional, AI adaptif dapat memodifikasi kodenya sendiri untuk memperhitungkan perubahan di dunia nyata yang tidak diantisipasi atau diketahui pada saat kode tersebut pertama kali dikembangkan. Organisasi yang menyertakan adaptasi dan ketahanan dalam rancangannya dengan cara ini dapat merespons krisis dengan lebih cepat dan berhasil.