Qual è la differenza tra IA generativa e IA adattiva?

L'intelligenza artificiale (AI) ha una storia di ribaltamento del mondo aziendale e tecnologico. Con l'aiuto di questo progresso tecnologico, le aziende possono automatizzare i lavori, aumentare la produttività e migliorare le esperienze dei clienti. L'intelligenza artificiale generativa, che si basa su regole pre-programmate e dati strutturati, è stata la sua merce più recente. È stata per mesi l'area principale dello sviluppo dell'IA, rimodellando le organizzazioni internazionali a destra e sinistra.

Gli esperti di oggi ritengono che l'introduzione dell'IA adattiva sarà il passo finale necessario per far progredire l'attuale ambiente digitale. L'intelligenza artificiale generativa (GAI) potrebbe essere qualcosa che già conosci se hai familiarità con i fondamenti dell'IA. D'altra parte, l'intelligenza artificiale generale (AGI), un altro tipo di intelligenza artificiale, potrebbe non essere così conosciuta. Sebbene abbiano un suono simile, non sono esattamente gli stessi. E no, non è solo perché le lettere del loro acronimo sono invertite. Cosa rende i due diversi, allora?

La parola d'ordine principale: in che modo l'IA generativa può avvantaggiarti?

La branca dell'informatica nota come "IA generativa" mira a creare algoritmi non supervisionati e semi-supervisionati in grado di generare nuovi contenuti, come testo, audio, video, grafica e codice, da dati preesistenti. Implica l'utilizzo di tecniche generate al computer per produrre oggetti unici e genuini. Quest'area dell'intelligenza artificiale si concentra sullo sviluppo di algoritmi che producono nuovi dati. È un sottoinsieme dell'apprendimento automatico. I modelli generativi hanno numerose applicazioni, che vanno dalle arti visive e dello spettacolo ai robot e alla visione artificiale. Nel contesto dell'IA, il termine “generativo” allude alla capacità di questi modelli di creare nuovi dati piuttosto che limitarsi a riconoscerli. Ad esempio, un modello generativo può essere addestrato per produrre immagini che assomigliano a volti utilizzando caratteristiche specifiche come input, come il numero di occhi o il colore dei capelli.

In futuro, le macchine saranno in grado di scrivere, codificare, creare e creare arte con esiti convincenti e occasionalmente persino sovrumani grazie a una nuova categoria di enormi modelli linguistici. Un'area molto promettente dell'intelligenza artificiale che ha il potenziale per far progredire significativamente la società è l'IA generativa. Ci consentirà di creare computer in grado di gestire problemi oltremodo complicati per gli algoritmi tradizionali.

Quando si confrontano l'IA generativa e adattiva, alcuni sviluppi si distinguono perché possono aiutare la società in molti modi, anche scoprendo risposte a problemi urgenti e migliorando le esperienze dei clienti producendo nuovi tipi di arte e intrattenimento.

Ecco alcuni esempi di come l'IA generativa può migliorare le nostre vite:

L'output è di qualità eccezionale poiché è creato dall'autoapprendimento da una varietà di fonti di dati, come la combinazione di dati da Wikipedia e decine di migliaia di altri siti Web per creare una frase con regole grammaticali complesse senza alcuna programmazione precedente.

Utilizzando algoritmi per produrre progetti personalizzati per determinate attività, l'IA generativa riduce i rischi del progetto. Consente ai team di progettazione di produrre numerose iterazioni di un edificio o di una struttura e di valutarle per determinare quale produce i migliori risultati.

Non necessita di dati di addestramento preesistenti, migliora anche l'accuratezza del modello di apprendimento automatico utilizzando modelli meno distorti. Invece, crea la propria formazione a seconda delle informazioni.

Poiché l'IA generativa può conoscere il suo ambiente senza l'ausilio di sensori o altre fonti di dati esterne, la necessità di sensori può essere rimossa.

In applicazioni come il riconoscimento facciale, la classificazione delle immagini e la segmentazione delle immagini, è possibile utilizzare l'intelligenza artificiale generativa (AI) poiché ha la capacità di apprendere dall'esperienza e da altre fonti e creare nuove idee da sola.

Inoltre, poiché l'IA generativa può imparare dagli esempi e utilizzare tali informazioni per generare cose nuove, robot e computer possono comprendere meglio le teorie astratte nel mondo reale e in contesti simulati.

Perché le aziende dovrebbero adottare l'IA adattiva?

Una sorta di sistema di intelligenza artificiale che può modificare il proprio codice in risposta a cambiamenti del mondo reale che non erano previsti al momento della sua costruzione è l'IA adattiva, il nostro prossimo contendente nella disputa tra AI generativa e AI adattiva. Le organizzazioni che utilizzano l'IA adattiva possono reagire rapidamente e con successo alle interruzioni includendo adattamento e resilienza nella loro architettura. Alla luce delle recenti crisi sanitarie e climatiche, la flessibilità e l'adattamento sono diventati cruciali, secondo Erick Brethenoux, Distinguished Vice President Analyst di Gartner.

I sistemi di intelligenza artificiale adattiva sono più resistenti ai cambiamenti perché riaddestrano costantemente i modelli o impiegano tecniche alternative per apprendere e modificare sia durante il runtime che durante lo sviluppo. Entro il 2026, secondo le previsioni di Gartner, le aziende che utilizzano tecniche di ingegneria dell'intelligenza artificiale per creare e gestire sistemi di intelligenza artificiale adattivi avrebbero un vantaggio del 25% rispetto ai loro concorrenti in termini di velocità e volume di modelli di intelligenza artificiale operazionali.

Per consentire ai sistemi di modificare i loro processi e comportamenti di apprendimento per adattarsi ai mutevoli scenari del mondo reale mentre sono in uso, l'IA adattiva combina metodologie di progettazione basate su agenti e approcci di apprendimento per rinforzo. L'IA adattiva produce soluzioni migliori e più rapide imparando dalle precedenti esperienze umane e meccaniche, nonché dall'ambiente circostante in tempo reale.

Simile a un tutor privato, il programma adatta l'esperienza educativa dello studente scegliendo cosa insegnare, quando testare e come valutare i progressi. Formulare giudizi è un processo essenziale ma complesso per qualsiasi azienda che richieda una maggiore indipendenza dei sistemi di intelligence decisionale. Tuttavia, per aggiungere l'IA adattiva, i processi decisionali dovranno essere riprogettati, il che è una considerazione importante quando si confrontano l'IA generativa e quella adattiva.

Dove vediamo all'opera l'IA adattiva?

Di conseguenza, le strutture di processo esistenti possono subire importanti modifiche e gli stakeholder aziendali devono garantire che l'IA sia utilizzata in modo etico e in conformità con la legge. Le persone delle divisioni aziendali, IT e di supporto devono lavorare insieme per adottare sistemi di intelligenza artificiale adattiva. Ciò comporta la ricerca di potenziali casi d'uso, l'apprendimento della tecnologia e la valutazione di come influenzerà l'approvvigionamento e l'allocazione delle risorse. I team di ingegneria del software, i team di dati e analisi e le parti interessate aziendali devono collaborare strettamente per creare queste soluzioni. Per costruire ed eseguire questi sistemi di IA adattivi, l'ingegneria dell'IA è essenziale. Con lo sviluppo della tecnologia, l'uso dell'intelligenza artificiale nel mondo degli affari sta diventando sempre più comune e si prevede che in futuro diventerà una pratica standard. Si prevede che le piattaforme cloud industriali ospiteranno la prima implementazione dell'IA nel mondo degli affari.

# Piattaforme per cloud commerciali

Per espandersi, le aziende devono investire nella realizzazione di valore wireless, nell'ingegneria delle piattaforme e nelle piattaforme cloud di settore. Entro il 2027, secondo Gartner, le aziende utilizzeranno le piattaforme cloud per più della metà delle loro attività commerciali e inizieranno a generare profitti più elevati nel 2023. Inoltre, i team di ingegneria delle piattaforme dovrebbero essere presenti nell'80% delle società di ingegneria del software entro il 2026, migliorando la consegna del software e la gestione del ciclo di vita attraverso portali self-service interni.

# Tecnologie sostenibili

Nel 2023, le aziende dovranno trovare un equilibrio tra l'affrontare le principali preoccupazioni degli investitori in merito a profitti e vendite e la loro attenzione alla sostenibilità. I dirigenti aziendali stanno diventando più consapevoli del loro obbligo di utilizzare la tecnologia per promuovere obiettivi ambientali. Lo sviluppo dell'intelligenza artificiale continua a supportare la sostenibilità organizzativa e la tecnologia sostenibile sta diventando un obiettivo prioritario. L'obiettivo dovrebbe essere quello di rendere la tecnologia "sostenibile per impostazione predefinita", tenendo conto dei suoi effetti sull'ambiente e sulle generazioni future.

# Sistema immunitario elettronico

I leader dovrebbero concentrarsi sull'immunità digitale, sui dati osservabili e sull'intelligenza artificiale per massimizzare le loro attività nel 2023. Un "sistema immunitario digitale" può ridurre i rischi IT e aumentare il valore aziendale, migliorando al contempo la stabilità del sistema e riducendo al minimo i tempi di inattività. I dati osservabili sono utili per la gestione dei sistemi IT e il monitoraggio delle modifiche, come registri, tracce e metriche. Offre dati utili per prendere decisioni e dovrebbe svolgere un ruolo significativo nella strategia IT complessiva.

# Super-app

L'avvento delle "super app", secondo l'opinione di un esperto di tecnologia, è una delle tendenze tecnologiche più importanti per gli innovatori. Una super app è una piattaforma multifunzionale che combina i vantaggi di un'app, di una piattaforma e di un ecosistema digitale per aumentare l'efficienza aziendale e sostituire molte app. Offre uno sportello unico per beni e servizi e consente agli utenti di accedere a mini-app da piattaforme indipendenti. Secondo quanto riferito, oltre il 50% della popolazione mondiale utilizzerà le super applicazioni entro il 2027.

Differenza tra intelligenza artificiale generativa e intelligenza artificiale adattiva

tabella comparativa che evidenzia le principali differenze tra IA generativa e IA adattiva:

IA generativa (esempio: generazione di cifre scritte a mano utilizzando codificatori automatici variazionali):

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 adattiva (esempio: creazione di un sistema di raccomandazione utilizzando il filtraggio collaborativo):

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]

Esistono due distinti sottocampi dell'intelligenza artificiale: l'IA generativa e l'IA adattiva.

I sistemi di intelligenza artificiale che generano nuovi contenuti, come la scrittura, la grafica o la musica, sulla base di dati raccolti in precedenza sono indicati come sistemi di intelligenza artificiale generativa. Crea nuovi dati fin dall'inizio utilizzando algoritmi di deep learning, che possono essere applicati a varie attività, inclusa la creazione di foto realistiche o nuova musica. D'altra parte, l'IA adattiva si riferisce a sistemi di intelligenza artificiale che apprendono e si adattano alle mutevoli condizioni. Questi sistemi sono appropriati per l'utilizzo in contesti dinamici in cui i dati e le condizioni cambiano continuamente. Possono modificare il loro comportamento in tempo reale sulla base di nuove informazioni o feedback. I sistemi con intelligenza artificiale adattiva includono motori di raccomandazione, auto a guida autonoma e programmi di manutenzione preventiva.

L'IA generativa genera nuovi dati, mentre l'IA adattiva modifica il suo comportamento in risposta a circostanze mutevoli. Insieme, questi due paradigmi di intelligenza artificiale ci stanno aiutando a costruire un mondo più intelligente, efficiente e reattivo ai nostri desideri e preferenze unici. In definitiva, l'integrazione di sistemi adattivi aprirà la porta a strategie di business creative, dando vita a nuovi modelli di business, beni e canali che elimineranno i silos del processo decisionale. Contrariamente ai sistemi di intelligenza artificiale convenzionali, l'IA adattiva può modificare il proprio codice per tenere conto dei cambiamenti nel mondo reale che non erano previsti o noti al momento in cui il codice è stato sviluppato per la prima volta. Le organizzazioni che includono l'adattamento e la resilienza nei loro progetti in questo modo possono rispondere alle crisi in modo più rapido e con successo.