Generatívna umelá inteligencia a prediktívna umelá inteligencia

Umelá inteligencia je široký pojem, ktorý zahŕňa rôzne techniky a využitie, ktoré umožňujú strojom vykonávať úlohy, ktoré si bežne vyžadujú ľudskú inteligenciu. Spomedzi mnohých odvetví umelej inteligencie si v posledných rokoch získali značnú pozornosť a popularitu dve – generatívna umelá inteligencia a prediktívna umelá inteligencia.

Čo je generatívna umelá inteligencia

Generatívna umelá inteligencia je forma umelej inteligencie, ktorá vytvára nový a originálny obsah alebo údaje, ako sú obrázky, text, video, hudba, kód a návrhy. Generatívna umelá inteligencia využíva zložité algoritmy a hlboké učenie na učenie sa vzorov a vzťahov v údajoch a následne na základe týchto údajov vytvára nové a realistické výstupy. Medzi najpopulárnejšie príklady generatívnej umelej inteligencie patrí ChatGPT, chatbot, ktorý dokáže konverzovať v prirodzenom jazyku. Midjourney, nástroj, ktorý dokáže generovať softvérový kód z opisov v prirodzenom jazyku. A Runway, platforma, ktorá dokáže vytvárať a upravovať obrázky, videá a animácie.

Čo je prediktívna umelá inteligencia

Prediktívna umelá inteligencia je forma umelej inteligencie, ktorá analyzuje existujúce údaje a na ich základe vytvára predpovede alebo odporúčania. Prediktívna umelá inteligencia využíva štatistické algoritmy a strojové učenie na učenie sa z historických údajov a identifikáciu vzorov, trendov a korelácií. Prediktívna umelá inteligencia môže tiež používať údaje na klasifikáciu, segmentáciu a zaraďovanie objektov alebo udalostí. Niektoré z bežných príkladov prediktívnej umelej inteligencie sú prognóza, ktorá dokáže predpovedať budúce výsledky alebo scenáre – klasifikácia, ktorá dokáže priradiť k údajom štítky alebo kategórie – a regresia, ktorá dokáže odhadnúť vzťah medzi premennými.

Generatívna umelá inteligencia aj prediktívna umelá inteligencia majú rôzne využitie a prípady použitia v rôznych oblastiach a odvetviach, ako je zdravotníctvo, vzdelávanie, zábava, financie, marketing a ďalšie. Majú však aj odlišné ciele, funkcie, výzvy a osvedčené postupy.

Tu sú niektoré kľúčové body, ktoré treba zvážiť pri porovnávaní generatívnej umelej inteligencie a prediktívnej umelej inteligencie.

Ciele

Cieľom generatívnej umelej inteligencie je vytvárať nový a originálny obsah alebo údaje, zatiaľ čo cieľom prediktívnej umelej inteligencie je analyzovať a pochopiť existujúce údaje a vytvárať predpovede alebo odporúčania.

Funkcia

Generatívna umelá inteligencia vytvára nové informácie alebo obsah, zatiaľ čo prediktívna umelá inteligencia vytvára predpovede na základe existujúcich údajov.

Tréningové údaje

Generatívna umelá inteligencia potrebuje na učenie a vytváranie výstupov rôznorodé a komplexné údaje, zatiaľ čo prediktívna umelá inteligencia potrebuje na učenie a predpovedanie historické údaje.

Príklady

Generatívna umelá inteligencia môže vytvárať text, obrázky, video, hudbu, kód a návrhy, zatiaľ čo prediktívna umelá inteligencia môže vykonávať prognózy, klasifikáciu a regresiu.

Proces učenia

Generatívna umelá inteligencia sa učí vzory a vzťahy v údajoch, zatiaľ čo prediktívna umelá inteligencia sa učí z historických údajov, aby mohla predpovedať.

Prípady použitia

Generatívnu umelú inteligenciu možno použiť na kreatívne úlohy, tvorbu obsahu a rozširovanie údajov, zatiaľ čo prediktívnu umelú inteligenciu možno použiť na obchodné analýzy, finančné prognózy a podporu rozhodovania.

Výzvy

Generatívnej umelej inteligencii môže chýbať špecifickosť, presnosť alebo kvalita jej výstupov, zatiaľ čo prediktívna umelá inteligencia môže byť obmedzená existujúcimi modelmi, kvalitou údajov alebo skreslením údajov.

Zložitosť školenia

Generatívna umelá inteligencia vo všeobecnosti vyžaduje zložitejšie a na zdroje náročnejšie školenie v porovnaní s prediktívnou umelou inteligenciou, ktorá vyžaduje menej zložité školenie.

Kreativita

Generatívna umelá inteligencia je kreatívna a vytvára veci, ktoré nikdy predtým neexistovali, zatiaľ čo prediktívnej umelej inteligencii chýba prvok tvorby obsahu.