Intelligenza artificiale generativa e intelligenza artificiale predittiva
L’intelligenza artificiale è un termine ampio che comprende varie tecniche e utilizzi che consentono alle macchine di svolgere compiti che normalmente richiedono l’intelligenza umana. Tra le molte branche dell’intelligenza artificiale, due hanno guadagnato attenzione e popolarità negli ultimi anni: l’intelligenza artificiale generativa e l’intelligenza artificiale predittiva.
Cos’è l’intelligenza artificiale generativa
L’intelligenza artificiale generativa è una forma di intelligenza artificiale che crea contenuti o dati nuovi e originali, come immagini, testi, video, musica, codici e progetti. L’intelligenza artificiale generativa utilizza algoritmi complessi e l’apprendimento profondo per apprendere modelli e relazioni nei dati e quindi generare risultati nuovi e realistici sulla base dei dati. Alcuni degli esempi più popolari di intelligenza artificiale generativa sono ChatGPT, un chatbot in grado di conversare in linguaggio naturale. Midjourney, uno strumento in grado di generare codice software a partire da descrizioni in linguaggio naturale. E Runway, una piattaforma in grado di creare e modificare immagini, video e animazioni.
Cos’è l’intelligenza artificiale predittiva
L’intelligenza artificiale predittiva è una forma di intelligenza artificiale che analizza i dati esistenti e fa previsioni o raccomandazioni in base ai dati. L’intelligenza artificiale predittiva utilizza algoritmi statistici e di apprendimento automatico per imparare dai dati storici e identificare modelli, tendenze e correlazioni. L’intelligenza artificiale predittiva può anche utilizzare i dati per classificare, segmentare e classificare oggetti o eventi. Alcuni esempi comuni di intelligenza artificiale predittiva sono la previsione, che può prevedere risultati o scenari futuri, la classificazione, che può assegnare etichette o categorie ai dati, e la regressione, che può stimare la relazione tra variabili.
Sia l’intelligenza artificiale generativa che l’intelligenza artificiale predittiva hanno vari utilizzi e casi d’uso in diversi ambiti e settori, come la sanità, l’istruzione, l’intrattenimento, la finanza, il marketing e altri ancora. Tuttavia, hanno anche obiettivi, funzioni, sfide e best practice diverse.
Ecco alcuni dei punti chiave da considerare quando si confrontano l’intelligenza artificiale generativa e l’intelligenza artificiale predittiva.
Obiettivi
L’intelligenza artificiale generativa mira a produrre contenuti o dati nuovi e originali, mentre l’intelligenza artificiale predittiva mira ad analizzare e comprendere i dati esistenti e a fare previsioni o raccomandazioni.
Funzione
L’intelligenza artificiale generativa crea nuove informazioni o contenuti, mentre l’intelligenza artificiale predittiva fa previsioni basate su dati esistenti.
Dati di formazione
L’intelligenza artificiale generativa richiede dati diversificati e completi per apprendere e generare output, mentre l’intelligenza artificiale predittiva richiede dati storici per l’apprendimento e la previsione.
Esempi
L’intelligenza artificiale generativa può creare testi, immagini, video, musica, codici e progetti, mentre l’intelligenza artificiale predittiva può eseguire previsioni, classificazioni e regressioni.
Processo di apprendimento
L’intelligenza artificiale generativa apprende modelli e relazioni nei dati, mentre l’intelligenza artificiale predittiva apprende dai dati storici per fare previsioni.
Casi d’uso
L’intelligenza artificiale generativa può essere utilizzata per attività creative, creazione di contenuti e aumento dei dati, mentre l’intelligenza artificiale predittiva può essere utilizzata per analisi aziendali, previsioni finanziarie e supporto alle decisioni.
Le sfide
L’intelligenza artificiale generativa può mancare di specificità, precisione o qualità nei suoi risultati, mentre l’intelligenza artificiale predittiva può essere limitata dai modelli esistenti, dalla qualità dei dati o dalle distorsioni presenti nei dati.
Complessità dell’addestramento
L’intelligenza artificiale generativa richiede in genere un addestramento più complesso e ad alta intensità di risorse rispetto all’intelligenza artificiale predittiva, che richiede un addestramento meno complesso.
Creatività
L’intelligenza artificiale generativa è creativa e produce cose mai esistite prima, mentre all’intelligenza artificiale predittiva manca l’elemento della creazione di contenuti.
