Generatyvinis dirbtinis intelektas ir prognozuojamasis dirbtinis intelektas

Dirbtinis intelektas yra plati sąvoka, apimanti įvairius metodus ir panaudojimą, leidžiančius mašinoms atlikti užduotis, kurioms paprastai reikia žmogaus intelekto. Iš daugelio dirbtinio intelekto šakų pastaraisiais metais daug dėmesio ir populiarumo sulaukė dvi – generatyvinis dirbtinis intelektas ir prognozavimo dirbtinis intelektas.

Kas yra generatyvinis dirbtinis intelektas

Generatyvinis dirbtinis intelektas – tai dirbtinio intelekto forma, kuria kuriamas naujas ir originalus turinys arba duomenys, pavyzdžiui, vaizdai, tekstas, vaizdo įrašai, muzika, kodas ir dizainas. Generatyvinis dirbtinis intelektas naudoja sudėtingus algoritmus ir gilųjį mokymąsi, kad išmoktų duomenų dėsningumus ir ryšius, o tada, remdamasis duomenimis, sukurtų naujus ir tikroviškus rezultatus. Vieni populiariausių generatyvinio dirbtinio intelekto pavyzdžių yra pokalbių robotas ChatGPT, galintis kalbėtis natūralia kalba. Midjourney, įrankis, galintis generuoti programinės įrangos kodą iš natūralios kalbos aprašymų. Ir „Runway” – platforma, galinti kurti ir redaguoti vaizdus, vaizdo įrašus ir animaciją.

Kas yra nuspėjamasis dirbtinis intelektas

Prognozuojamasis dirbtinis intelektas – tai dirbtinio intelekto forma, kuri analizuoja esamus duomenis ir, remdamasi jais, pateikia prognozes arba rekomendacijas. Prognostinis dirbtinis intelektas naudoja statistinius algoritmus ir mašininį mokymąsi, kad galėtų mokytis iš istorinių duomenų ir nustatyti modelius, tendencijas ir koreliacijas. Prognozuojamasis dirbtinis intelektas taip pat gali naudoti duomenis objektams ar įvykiams klasifikuoti, segmentuoti ir reitinguoti. Keletas dažniausiai pasitaikančių prognostinio dirbtinio intelekto pavyzdžių yra prognozavimas, kuriuo galima numatyti būsimus rezultatus ar scenarijus, – klasifikavimas, kuriuo duomenims galima priskirti etiketes ar kategorijas, – ir regresija, kuria galima įvertinti kintamųjų tarpusavio ryšį.

Tiek generatyvinis dirbtinis intelektas, tiek prognozavimo dirbtinis intelektas yra įvairiai naudojami ir naudojami įvairiose srityse ir pramonės šakose, pavyzdžiui, sveikatos priežiūros, švietimo, pramogų, finansų, rinkodaros ir kt. Tačiau jiems taip pat būdingi skirtingi tikslai, funkcijos, iššūkiai ir geriausia praktika.

Štai keletas svarbiausių dalykų, į kuriuos reikia atsižvelgti lyginant generatyvinį dirbtinį intelektą ir prognozuojamąjį dirbtinį intelektą.

Tikslai

Generatyvinio dirbtinio intelekto tikslas – kurti naują ir originalų turinį ar duomenis, o prognostinio dirbtinio intelekto tikslas – analizuoti ir suprasti esamus duomenis ir teikti prognozes ar rekomendacijas.

Funkcija

Generatyvinis dirbtinis intelektas kuria naują informaciją ar turinį, o prognostinis dirbtinis intelektas, remdamasis esamais duomenimis, pateikia prognozes.

Mokymo duomenys

Generatyviajam dirbtiniam intelektui mokytis ir generuoti rezultatus reikia įvairių ir išsamių duomenų, o prognozuojamajam dirbtiniam intelektui mokytis ir prognozuoti reikia istorinių duomenų.

Pavyzdžiai

Generatyvinis dirbtinis intelektas gali kurti tekstą, vaizdus, vaizdo įrašus, muziką, kodą ir dizainą, o prognostinis dirbtinis intelektas gali atlikti prognozavimą, klasifikavimą ir regresiją.

Mokymosi procesas

Generatyvinis dirbtinis intelektas mokosi duomenų modelių ir ryšių, o prognostinis dirbtinis intelektas mokosi iš istorinių duomenų, kad galėtų prognozuoti.

Naudojimo atvejai

Generatyvinis dirbtinis intelektas gali būti naudojamas kūrybinėms užduotims atlikti, turiniui kurti ir duomenims papildyti, o prognostinis dirbtinis intelektas gali būti naudojamas verslo analizei, finansinėms prognozėms ir sprendimams priimti.

Iššūkiai

Generuojančiam dirbtiniam intelektui gali trūkti rezultatų konkretumo, tikslumo ar kokybės, o prognozuojančio dirbtinio intelekto galimybes gali riboti esami modeliai, duomenų kokybė ar duomenų šališkumas.

Mokymo sudėtingumas

Generatyvinis dirbtinis intelektas paprastai reikalauja sudėtingesnio ir daug išteklių reikalaujančio mokymo, palyginti su prognozavimo dirbtiniu intelektu, kuriam reikia ne tokio sudėtingo mokymo.

Kūrybiškumas

Generatyvinis dirbtinis intelektas yra kūrybiškas ir sukuria dalykus, kurių anksčiau nebuvo, o prognozuojamasis dirbtinis intelektas neturi turinio kūrimo elemento.