В чем разница между генеративным ИИ и адаптивным ИИ?

Искусственный интеллект (ИИ) уже давно переворачивает корпоративный и технологический миры. С помощью этого технологического прогресса предприятия могут автоматизировать рабочие места, повысить производительность и улучшить качество обслуживания клиентов. Генеративный ИИ, основанный на предварительно запрограммированных правилах и структурированных данных, был самым популярным товаром последнего времени. В течение нескольких месяцев это была основная область развития ИИ, меняющая международные организации направо и налево.

Сегодняшние эксперты считают, что внедрение адаптивного ИИ станет последним шагом, необходимым для развития современной цифровой среды. Генеративный искусственный интеллект (GAI) может быть чем-то, о чем вы уже знаете, если знакомы с основами ИИ. С другой стороны, искусственный общий интеллект (AGI), другой вид ИИ, может быть вам не так хорошо известен. Хотя у них похожий звук, они не совсем одинаковы. И нет, дело не только в том, что буквы в их аббревиатуре перевернуты. Чем же тогда они отличаются друг от друга?

Главное модное словечко — чем вам может помочь генеративный ИИ?

Раздел компьютерных наук, известный как «генеративный ИИ», направлен на создание неконтролируемых и полуконтролируемых алгоритмов, которые могут генерировать новый контент, такой как текст, аудио, видео, графика и код, из ранее существовавших данных. Это влечет за собой использование компьютерных технологий для создания уникальных и подлинных объектов. Эта область искусственного интеллекта фокусируется на разработке алгоритмов, которые производят новые данные. Это подмножество машинного обучения. Генеративные модели имеют множество применений, начиная от изобразительного и исполнительского искусства и заканчивая роботами и компьютерным зрением. В контексте ИИ термин «генеративный» указывает на способность этих моделей создавать новые данные, а не только распознавать их. Например, генеративную модель можно обучить создавать изображения, напоминающие лица, используя в качестве входных данных определенные характеристики, такие как количество глаз или цвет волос.

В будущем машины смогут писать, кодировать, творить и создавать произведения искусства с убедительными, а иногда даже сверхчеловеческими результатами благодаря новой категории массивных языковых моделей. Очень многообещающей областью искусственного интеллекта, которая может значительно улучшить общество, является генеративный ИИ. Это позволит нам создавать компьютеры, способные справляться с задачами, непосильными для традиционных алгоритмов.

При сравнении генеративного и адаптивного ИИ некоторые разработки выделяются, потому что они могут помочь обществу во многих отношениях, в том числе путем поиска ответов на неотложные вопросы и улучшения качества обслуживания клиентов путем создания новых видов искусства и развлечений.

Вот несколько примеров того, как генеративный ИИ может улучшить нашу жизнь:

Результат имеет исключительное качество, поскольку он создается путем самообучения из различных источников данных, таких как смешивание данных из Википедии и десятков тысяч других веб-сайтов для создания фразы со сложными грамматическими правилами без какого-либо предварительного программирования.

Используя алгоритмы для создания проектов, адаптированных для определенных задач, генеративный ИИ снижает проектные риски. Это позволяет группам проектировщиков создавать многочисленные итерации здания или конструкции и оценивать их, чтобы определить, какая из них дает наилучшие результаты.

Ему не нужны какие-либо ранее существовавшие обучающие данные, он также повышает точность модели машинного обучения за счет использования менее предвзятых моделей. Вместо этого он создает собственное обучение в зависимости от информации.

Поскольку генеративный ИИ может узнавать о своей среде без помощи датчиков или других внешних источников данных, необходимость в датчиках может быть устранена.

В таких приложениях, как распознавание лиц, классификация изображений и сегментация изображений, может использоваться генеративный искусственный интеллект (ИИ), поскольку он способен учиться на опыте и других источниках и самостоятельно создавать новые идеи.

Кроме того, поскольку генеративный ИИ может учиться на примерах и использовать эту информацию для создания новых вещей, роботы и компьютеры могут лучше понимать абстрактные теории в реальном и смоделированном контексте.

Почему компаниям следует внедрять адаптивный ИИ?

Своего рода система искусственного интеллекта, которая может изменять свой собственный код в ответ на изменения реального мира, которые не ожидались во время ее создания, — это адаптивный ИИ, наш следующий соперник в споре между генеративным ИИ и адаптивным ИИ. Организации, использующие адаптивный ИИ, могут быстро и успешно реагировать на сбои, включив в свою архитектуру адаптацию и устойчивость. По словам Эрика Бретену (Erick Brethenoux), заслуженного вице-президента, аналитика Gartner, в свете недавнего кризиса в области здравоохранения и изменения климата решающее значение приобретают гибкость и адаптация.

Адаптивные системы ИИ более устойчивы к изменениям, поскольку они постоянно переобучают модели или используют альтернативные методы обучения и модификации как во время выполнения, так и во время разработки. К 2026 году, согласно прогнозу Gartner, предприятия, использующие инженерные методы ИИ для создания адаптивных систем ИИ и управления ими, будут иметь 25-процентное преимущество перед своими конкурентами с точки зрения скорости и объема внедрения моделей ИИ.

Чтобы позволить системам изменять свои процессы обучения и поведение, чтобы адаптироваться к изменяющимся сценариям реального мира во время их использования, адаптивный ИИ сочетает в себе методологии проектирования на основе агентов и подходы к обучению с подкреплением. Адаптивный ИИ предлагает лучшие и более быстрые решения, изучая предыдущий опыт человека и машины, а также окружающую среду в реальном времени.

Подобно частному репетитору, программа адаптирует образовательный опыт учащегося, выбирая, чему учить, когда тестировать и как оценивать прогресс. Вынесение суждений — важный, но сложный процесс для любой фирмы, который требует большей независимости систем принятия решений. Однако для добавления адаптивного ИИ необходимо будет переработать процессы принятия решений, что является важным фактором при сравнении генеративного и адаптивного ИИ.

Где мы видим адаптивный ИИ в действии?

В результате существующие структуры процессов могут претерпеть серьезные изменения, и заинтересованные стороны бизнеса должны обеспечить, чтобы ИИ использовался этично и в соответствии с законом. Люди из бизнес-подразделений, ИТ-подразделений и службы поддержки должны работать вместе, чтобы внедрить адаптивные системы искусственного интеллекта. Это влечет за собой поиск возможных вариантов использования, изучение технологии и оценку того, как она повлияет на поиск поставщиков и распределение ресурсов. Команды разработчиков программного обеспечения, группы обработки данных и аналитики, а также заинтересованные стороны бизнеса должны тесно сотрудничать для создания этих решений. Для создания и запуска этих адаптивных систем ИИ необходима инженерия ИИ. По мере развития технологий использование ИИ в бизнесе становится все более распространенным, и ожидается, что в будущем это станет стандартной практикой. Ожидается, что на промышленных облачных платформах будет реализована самая ранняя реализация ИИ в бизнесе.

# Платформы для коммерческих облаков

Чтобы расширяться, предприятия должны инвестировать в реализацию преимуществ беспроводной связи, разработку платформ и отраслевые облачные платформы. По данным Gartner, к 2027 году предприятия будут использовать облачные платформы более чем в половине своих бизнес-задач, а в 2023 году они начнут получать более высокую прибыль. Кроме того, ожидается, что группы разработчиков платформ будут присутствовать в 80% компаний, занимающихся разработкой программного обеспечения. к 2026 г., улучшив доставку программного обеспечения и управление жизненным циклом с помощью внутренних порталов самообслуживания.

# Устойчивые технологии

В 2023 году предприятиям придется найти баланс между решением основных проблем инвесторов в отношении прибыли и продаж и их вниманием к устойчивому развитию. Руководители предприятий все больше осознают свою обязанность использовать технологии для достижения экологических целей. Развитие ИИ продолжает поддерживать организационную устойчивость, и устойчивые технологии становятся основным направлением. Цель должна состоять в том, чтобы сделать технологию «устойчивой по умолчанию», принимая во внимание ее воздействие на окружающую среду и будущие поколения.

# Электронная иммунная система

Лидеры должны сосредоточиться на цифровом иммунитете, наблюдаемых данных и искусственном интеллекте, чтобы максимизировать свой бизнес в 2023 году. «Цифровая иммунная система» может снизить ИТ-риски и повысить ценность компании, одновременно повышая стабильность системы и сводя к минимуму время простоя. Наблюдаемые данные полезны для управления ИТ-системами и мониторинга изменений, таких как журналы, трассировки и метрики. Он предлагает полезные данные для принятия решений и должен играть важную роль в общей ИТ-стратегии.

# Супер-приложения

Появление «суперприложений», по мнению технического эксперта, — один из важнейших технологических трендов для инноваторов. Суперприложение — это многофункциональная платформа, которая сочетает в себе преимущества приложения, платформы и цифровой экосистемы для повышения эффективности бизнеса и замены многих приложений. Он предлагает универсальный магазин товаров и услуг и позволяет пользователям получать доступ к мини-приложениям с независимых платформ. По сообщениям, к 2027 году более 50% населения мира будут использовать суперприложения.

Разница между генеративным ИИ и адаптивным ИИ

сравнительная таблица, показывающая основные различия между генеративным ИИ и адаптивным ИИ:

Генеративный ИИ (пример: генерация рукописных цифр с использованием вариационных автоэнкодеров):

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)

Адаптивный ИИ (пример: создание системы рекомендаций с использованием совместной фильтрации):

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]

Есть два отдельных подполя искусственного интеллекта: генеративный ИИ и адаптивный ИИ.

Системы ИИ, которые генерируют новый контент, такой как письмо, графика или музыка, на основе ранее собранных данных, называются генеративными системами ИИ. Он с самого начала создает свежие данные, используя алгоритмы глубокого обучения, которые можно применять к различным задачам, включая создание реалистичных фотографий или новой музыки. С другой стороны, адаптивный ИИ относится к системам ИИ, которые обучаются и приспосабливаются к изменяющимся условиям. Эти системы подходят для использования в динамических контекстах, где данные и условия постоянно меняются. Они могут изменять свое поведение в режиме реального времени на основе свежей информации или отзывов. Системы с адаптивным ИИ включают в себя рекомендательные механизмы, беспилотные автомобили и программы профилактического обслуживания.

Генеративный ИИ генерирует новые данные, тогда как адаптивный ИИ изменяет свое поведение в ответ на меняющиеся обстоятельства. Вместе эти две парадигмы ИИ помогают нам построить мир, который станет более интеллектуальным, эффективным и реагирующим на наши уникальные потребности и предпочтения. В конечном счете, интеграция адаптивных систем откроет двери для творческих бизнес-стратегий, что приведет к появлению новых бизнес-моделей, товаров и каналов, которые устранят разрозненность принятия решений. В отличие от обычных систем ИИ, адаптивный ИИ может модифицировать свой собственный код, чтобы учесть изменения в реальном мире, которые не ожидались или не были известны во время разработки кода. Организации, которые таким образом включают адаптацию и устойчивость в свои проекты, могут быстрее и успешнее реагировать на кризисы.