Jaka jest różnica między generatywną sztuczną inteligencją a adaptacyjną sztuczną inteligencją?

Sztuczna inteligencja (AI) ma historię wywracania do góry nogami światów korporacyjnych i technologicznych. Z pomocą tego postępu technologicznego firmy mogą automatyzować zadania, zwiększać produktywność i poprawiać doświadczenia klientów. Generatywna sztuczna inteligencja, która opiera się na zaprogramowanych regułach i ustrukturyzowanych danych, była jej najnowszym gorącym towarem. Od miesięcy jest głównym obszarem rozwoju sztucznej inteligencji, przekształcając międzynarodowe organizacje na lewo i prawo.

Dzisiejsi eksperci uważają, że wprowadzenie adaptacyjnej sztucznej inteligencji będzie ostatnim krokiem niezbędnym do rozwoju obecnego środowiska cyfrowego. Generatywna sztuczna inteligencja (GAI) może być czymś, o czym już wiesz, jeśli znasz podstawy sztucznej inteligencji. Z drugiej strony sztuczna inteligencja ogólna (AGI), inny rodzaj sztucznej inteligencji, może nie być ci tak dobrze znana. Chociaż mają podobny dźwięk, nie są dokładnie takie same. I nie, to nie tylko dlatego, że litery w ich akronimie są odwrócone. Co zatem sprawia, że ​​oba są różne?

Główne modne hasło — jakie korzyści może przynieść generatywna sztuczna inteligencja?

Gałąź informatyki znana jako „generatywna sztuczna inteligencja” ma na celu tworzenie nienadzorowanych i częściowo nadzorowanych algorytmów, które mogą generować nowe treści, takie jak tekst, dźwięk, wideo, grafika i kod, z wcześniej istniejących danych. Wiąże się to z wykorzystaniem technik generowanych komputerowo do tworzenia unikalnych i autentycznych przedmiotów. Ten obszar sztucznej inteligencji koncentruje się na opracowywaniu algorytmów generujących nowe dane. Jest to podzbiór uczenia maszynowego. Modele generatywne mają wiele zastosowań, od sztuk wizualnych i performatywnych po roboty i wizję komputerową. W kontekście sztucznej inteligencji termin „generatywny” odnosi się do zdolności tych modeli do tworzenia nowych danych, a nie tylko do ich rozpoznawania. Na przykład model generatywny można wyszkolić w celu tworzenia obrazów przypominających twarze przy użyciu określonych cech jako danych wejściowych, takich jak liczba oczu lub kolor włosów.

W przyszłości maszyny będą mogły pisać, kodować, tworzyć i tworzyć sztukę z przekonującymi, a czasem nawet nadludzkimi wynikami dzięki nowej kategorii masywnych modeli językowych. Bardzo obiecującym obszarem sztucznej inteligencji, który ma potencjał znacznego rozwoju społeczeństwa, jest sztuczna inteligencja generatywna. Umożliwi nam to tworzenie komputerów, które poradzą sobie z problemami, które są bardziej skomplikowane niż tradycyjne algorytmy.

Porównując generatywną i adaptacyjną sztuczną inteligencję, niektóre rozwiązania wyróżniają się, ponieważ mogą pomóc społeczeństwu na wiele sposobów, w tym poprzez odkrywanie odpowiedzi na pilne problemy i poprawę doświadczeń klientów poprzez tworzenie nowych rodzajów sztuki i rozrywki.

Oto kilka przykładów tego, jak generatywna sztuczna inteligencja może poprawić nasze życie:

Wynik jest wyjątkowej jakości, ponieważ jest tworzony przez samouczenie się z różnych źródeł danych, takich jak łączenie danych z Wikipedii i dziesiątek tysięcy innych stron internetowych w celu stworzenia frazy ze złożonymi regułami gramatycznymi bez wcześniejszego programowania.

Wykorzystując algorytmy do tworzenia projektów dostosowanych do określonych zadań, generatywna sztuczna inteligencja zmniejsza ryzyko projektowe. Umożliwia zespołom projektowym tworzenie wielu iteracji budynku lub konstrukcji i ocenianie ich w celu określenia, która z nich daje najlepsze wyniki.

Nie wymaga żadnych wcześniejszych danych szkoleniowych, a także poprawia dokładność modelu uczenia maszynowego dzięki zastosowaniu mniej obciążonych modeli. Zamiast tego tworzy własne szkolenie w zależności od informacji.

Ponieważ generatywna sztuczna inteligencja może uczyć się o swoim środowisku bez pomocy czujników lub innych zewnętrznych źródeł danych, można wyeliminować potrzebę stosowania czujników.

W zastosowaniach takich jak rozpoznawanie twarzy, klasyfikacja zdjęć i segmentacja obrazu można wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję (AI), ponieważ ma ona zdolność uczenia się na podstawie doświadczenia i innych źródeł oraz samodzielnego tworzenia nowatorskich pomysłów.

Ponadto, ponieważ generatywna sztuczna inteligencja może uczyć się na przykładach i wykorzystywać te informacje do generowania nowych rzeczy, roboty i komputery mogą lepiej rozumieć abstrakcyjne teorie w rzeczywistych i symulowanych kontekstach.

Dlaczego firmy powinny wdrożyć adaptacyjną sztuczną inteligencję?

Rodzajem systemu sztucznej inteligencji, który może modyfikować swój własny kod w odpowiedzi na zmiany w świecie rzeczywistym, których nie oczekiwano w momencie jego budowy, jest adaptacyjna sztuczna inteligencja, nasz kolejny rywal w sporze między generatywną sztuczną inteligencją a adaptacyjną sztuczną inteligencją. Organizacje wykorzystujące adaptacyjną sztuczną inteligencję mogą szybko i skutecznie reagować na zakłócenia, włączając adaptację i odporność do swojej architektury. Zdaniem Ericka Brethenoux, Distinguished Vice President Analyst w firmie Gartner, w świetle niedawnych kryzysów zdrowotnych i klimatycznych elastyczność i adaptacja stały się kluczowe.

Adaptacyjne systemy sztucznej inteligencji są bardziej odporne na zmiany, ponieważ stale przekwalifikowują modele lub wykorzystują alternatywne techniki uczenia się i modyfikowania zarówno w czasie wykonywania, jak i podczas opracowywania. Według prognoz Gartnera, do 2026 roku firmy wykorzystujące techniki inżynierii AI do tworzenia adaptacyjnych systemów AI i zarządzania nimi będą miały 25% przewagę nad swoimi rywalami pod względem tempa i wielkości operacjonalizacji modeli AI.

Aby umożliwić systemom modyfikowanie ich procesów uczenia się i zachowań w celu przystosowania się do zmieniających się rzeczywistych scenariuszy podczas ich użytkowania, adaptacyjna sztuczna inteligencja łączy metodologie projektowania oparte na agentach i podejścia do uczenia się przez wzmacnianie. Adaptacyjna sztuczna inteligencja tworzy lepsze i szybsze rozwiązania, ucząc się na podstawie wcześniejszych doświadczeń ludzi i maszyn, a także otoczenia w czasie rzeczywistym.

Podobnie jak prywatny nauczyciel, program dostosowuje doświadczenie edukacyjne ucznia, wybierając, czego uczyć, kiedy testować i jak mierzyć postępy. Dokonywanie osądów jest niezbędnym, ale złożonym procesem dla każdej firmy, która wymaga większej niezależności systemów podejmowania decyzji. Jednak aby dodać adaptacyjną sztuczną inteligencję, procesy decyzyjne będą musiały zostać przeprojektowane, co jest ważnym czynnikiem przy porównywaniu generatywnej i adaptacyjnej sztucznej inteligencji.

Gdzie widzimy adaptacyjną sztuczną inteligencję w pracy?

W rezultacie istniejące struktury procesowe mogą ulec poważnym zmianom, a interesariusze biznesowi muszą zadbać o to, by sztuczna inteligencja była wykorzystywana etycznie i zgodnie z prawem. Ludzie z działów biznesowych, IT i wsparcia muszą współpracować, aby wdrożyć adaptacyjne systemy sztucznej inteligencji. Wiąże się to ze znalezieniem potencjalnych przypadków użycia, poznaniem technologii i oceną, w jaki sposób wpłynie ona na pozyskiwanie i alokację zasobów. Zespoły inżynierów oprogramowania, zespoły ds. danych i analiz oraz interesariusze biznesowi muszą ściśle ze sobą współpracować, aby tworzyć te rozwiązania. Aby zbudować i wdrożyć te adaptacyjne systemy sztucznej inteligencji, niezbędna jest inżynieria sztucznej inteligencji. Wraz z rozwojem technologii wykorzystanie AI w biznesie staje się coraz bardziej powszechne i przewiduje się, że w przyszłości będzie to standardowa praktyka. Przewiduje się, że platformy chmury przemysłowej będą gospodarzem najwcześniejszego wdrożenia sztucznej inteligencji w biznesie.

# Platformy dla chmur komercyjnych

Aby się rozwijać, firmy muszą inwestować w bezprzewodową realizację wartości, inżynierię platform i branżowe platformy chmurowe. Według firmy Gartner do 2027 r. przedsiębiorstwa będą wykorzystywać platformy chmurowe do ponad połowy swoich przedsięwzięć biznesowych, a w 2023 r. zaczną generować wyższe zyski. Ponadto oczekuje się, że zespoły inżynierów platform będą obecne w 80% firm zajmujących się inżynierią oprogramowania do 2026 r. usprawnienie dostarczania oprogramowania i zarządzania cyklem życia oprogramowania za pośrednictwem wewnętrznych portali samoobsługowych.

# Zrównoważone technologie

W 2023 r. firmy będą musiały znaleźć równowagę między zajęciem się głównymi obawami inwestorów dotyczącymi zysków i sprzedaży a skupieniem się na zrównoważonym rozwoju. Dyrektorzy biznesowi stają się coraz bardziej świadomi swojego obowiązku wykorzystywania technologii do realizacji celów środowiskowych. Rozwój sztucznej inteligencji nadal wspiera zrównoważony rozwój organizacji, a zrównoważona technologia staje się głównym celem. Celem powinno być uczynienie technologii „z założenia zrównoważoną”, z uwzględnieniem jej wpływu na środowisko i przyszłe pokolenia.

# Elektroniczny układ odpornościowy

Liderzy powinni skoncentrować się na odporności cyfrowej, obserwowalnych danych i sztucznej inteligencji, aby zmaksymalizować swoją działalność w 2023 r. „Cyfrowy system odpornościowy” może obniżyć ryzyko informatyczne i zwiększyć wartość korporacyjną, jednocześnie zwiększając stabilność systemu i minimalizując przestoje. Obserwowalne dane są przydatne do zarządzania systemami informatycznymi i monitorowania zmian, takich jak dzienniki, ślady i metryki. Oferuje przydatne dane do podejmowania decyzji i powinien odgrywać znaczącą rolę w ogólnej strategii IT.

# Super-aplikacje

Pojawienie się „superaplikacji” to zdaniem eksperta technologicznego jeden z najważniejszych trendów technologicznych dla innowatorów. Superaplikacja to wielofunkcyjna platforma, która łączy zalety aplikacji, platformy i ekosystemu cyfrowego w celu zwiększenia wydajności biznesowej i zastąpienia wielu aplikacji. Oferuje punkt kompleksowej obsługi towarów i usług oraz umożliwia użytkownikom dostęp do miniaplikacji z niezależnych platform. Szacuje się, że do 2027 roku ponad 50% światowej populacji będzie korzystać z superaplikacji.

Różnica między generatywną sztuczną inteligencją a adaptacyjną sztuczną inteligencją

tabela porównawcza przedstawiająca główne różnice między generatywną sztuczną inteligencją a adaptacyjną sztuczną inteligencją:

Generatywna sztuczna inteligencja (przykład: generowanie odręcznych cyfr za pomocą autoenkoderów wariacyjnych):

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)

Adaptacyjna sztuczna inteligencja (przykład: tworzenie systemu rekomendującego przy użyciu filtrowania opartego na współpracy):

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]

Istnieją dwie odrębne dziedziny sztucznej inteligencji: generatywna sztuczna inteligencja i adaptacyjna sztuczna inteligencja.

Systemy sztucznej inteligencji, które generują nowe treści, takie jak pisanie, grafika lub muzyka, na podstawie wcześniej zebranych danych, nazywane są generatywnymi systemami sztucznej inteligencji. Od samego początku tworzy świeże dane za pomocą algorytmów głębokiego uczenia, które można zastosować do różnych zadań, w tym do tworzenia realistycznych zdjęć lub nowej muzyki. Z drugiej strony adaptacyjna sztuczna inteligencja odnosi się do systemów sztucznej inteligencji, które uczą się i dostosowują do zmieniających się warunków. Systemy te są odpowiednie do użytku w dynamicznych kontekstach, w których dane i warunki nieustannie się zmieniają. Mogą modyfikować swoje zachowanie w czasie rzeczywistym na podstawie świeżych informacji lub opinii. Systemy z adaptacyjną sztuczną inteligencją obejmują silniki rekomendacyjne, samojezdne samochody i programy konserwacji zapobiegawczej.

Generatywna sztuczna inteligencja generuje nowe dane, podczas gdy adaptacyjna sztuczna inteligencja modyfikuje swoje zachowanie w odpowiedzi na zmieniające się okoliczności. Razem te dwa paradygmaty sztucznej inteligencji pomagają nam budować świat, który jest bardziej inteligentny, wydajny i reaguje na nasze unikalne potrzeby i preferencje. Ostatecznie integracja systemów adaptacyjnych otworzy drzwi dla kreatywnych strategii biznesowych, co zaowocuje nowymi modelami biznesowymi, towarami i kanałami, które eliminują silosy podejmowania decyzji. W przeciwieństwie do konwencjonalnych systemów sztucznej inteligencji, adaptacyjna sztuczna inteligencja może modyfikować własny kod w celu uwzględnienia zmian w rzeczywistym świecie, których nie przewidywano ani nie wiedziano w momencie opracowywania kodu. Organizacje, które w ten sposób uwzględniają adaptację i odporność w swoich projektach, mogą szybciej i skuteczniej reagować na kryzysy.