Генеративный ИИ создает свежий контент, а предиктивный ИИ использует алгоритмы для выявления перспективных взаимосвязей. Но по мере развития ИИ различие между ними, вероятно, будет стираться, сообщает портал eWeek.

Генеративный ИИ — это новая форма искусственного интеллекта, которая генерирует контент, включая текст, изображения, видео и музыку. Генеративный ИИ использует алгоритмы для анализа закономерностей в массивах данных, чтобы затем имитировать стиль или структуру для воспроизведения широкого спектра контента.

Предиктивный ИИ также является одним из видов искусственного интеллекта. В отличие от генеративного, предиктивный ИИ использует статистические алгоритмы для анализа данных и составления прогнозов относительно будущих событий. Иногда его также называют предиктивной аналитикой, а иногда — в широком смысле — машинным обучением.

Давайте рассмотрим генеративный и предиктивный ИИ, разберем сценарии их применения и сравним эти две мощные формы ИИ.

Генеративный ИИ vs. предиктивный ИИ

В основе как генеративного, так и предиктивного ИИ лежит МО. Однако генеративный ИИ превращает входные данные МО в контент, в то время как предиктивный ИИ использует МО в попытке определить будущее и предотвратить плохие результаты, используя данные для выявления ранних признаков.

Среди ключевых различий между генеративным и предиктивным ИИ:

Креативность — генеративный ИИ является творческим и создает вещи, которые никогда не существовали ранее. В предиктивном ИИ отсутствует элемент создания контента.

Предсказание будущего — предиктивный ИИ предполагает использование исторических и текущих данных для выявления закономерностей и экстраполяции потенциального будущего. Генеративный ИИ также выявляет закономерности, но объединяет их в новые уникальные формы.

Различные алгоритмы — генеративный ИИ использует сложные алгоритмы и глубокое обучение для создания нового контента на основе данных, на которых он обучен. Предиктивный ИИ обычно опирается на статистические алгоритмы и МО для анализа данных и составления прогнозов.

Как генеративный, так и предиктивный ИИ используют алгоритмы ИИ для получения результатов. Разница проявляется в том, как они используются. Генеративный ИИ обычно находит свое место в творческих областях, таких как искусство, музыка и мода. Предиктивный ИИ чаще встречается в финансах, здравоохранении и маркетинге — хотя они во многом пересекаются.

Теперь давайте более подробно рассмотрим как генеративный, так и предиктивный ИИ.

Что такое генеративный ИИ?

Функциональность генеративного ИИ заключается в создании контента. Он сочетает алгоритмы и методы нейронных сетей глубокого обучения для создания контента, основанного на закономерностях, которые он наблюдает в другом контенте.

Хотя результат работы генеративного ИИ классифицируется как оригинальный материал, в действительности он использует МО и другие методы ИИ, основанные на более раннем творчестве других людей — в этом заключается основная критика генеративного ИИ. Эта новая технология ИИ использует массивные хранилища контента и применяет эту информацию для имитации человеческого творчества.

Системы генеративного ИИ используют стандартные методы МО как часть творческого процесса. Генеративный ИИ может делать такие вещи, как анализ всех произведений Диккенса, Роллинса или Хемингуэя и создание оригинального романа, который стремится имитировать их стиль и манеру письма.

Таким образом, генеративный ИИ выходит за рамки традиционного МО. Используя различные формы систем МО, модели, алгоритмы и нейронные сети, генеративный ИИ предлагает технологическое проникновение в мир творчества.

Сценарии использования генеративного ИИ

Создавая свежий контент, генеративный ИИ используется для дополнения, но не замены работы писателей, графических дизайнеров, художников и музыкантов. В сфере бизнеса он особенно полезен в таких областях, как описание продуктов, вариации существующих дизайнов или помощь художнику в изучении различных концепций. Среди наиболее распространенных вариантов его использования:

Текст — генерация правдоподобных текстов на различные темы. Составление деловых писем, создание драфтов статей и составление годовых отчетов.

Изображения — преобразование текстовых подсказок в реалистичные изображения, создание новых сюжетов и моделирование новых картин.

Видео — автоматическое производство видеоконтента из текста и компоновка коротких видеороликов на основе имеющихся изображений.

Музыка — составление нового музыкального контента, анализируя музыкальный каталог и создавая новую композицию.

Дизайн продукта — создание нескольких возможных вариаций дизайна продукта на основе данных о предыдущих версиях, которые могут быть учтены в новой версии.

Персонализация — предложение индивидуального пользовательского опыта, например, выдача рекомендаций по продуктам, подбор способов их использования и подача материала, который точно соответствует их предпочтениям.

Что такое предиктивный ИИ?

Предиктивный ИИ изучает исторические данные, выявляет закономерности и делает прогнозы на будущее, которые могут лучше обосновать бизнес-решения. Его ценность проявляется в том, что он может обнаруживать аномалии в потоке данных и экстраполировать их на будущие результаты или поведение, улучшать бизнес-решения, определяя склонность клиента к покупке и потенциал повышения продаж, и улучшать результаты бизнеса в целом.

В значительной степени предиктивный ИИ может информировать руководство о будущих тенденциях, возможностях и угрозах. Его можно использовать для рекомендации продуктов, повышения продаж, улучшения обслуживания клиентов и точной настройки уровня запасов.

Предиктивный ИИ добавляет еще одно измерение и бóльшую точность в процессы управления. При правильном использовании он повышает шансы на успех и достижение положительных результатов в бизнесе, особенно в области управления запасами.

Благодаря точным прогнозам и улучшенному принятию решений, предиктивный ИИ может помочь организациям извлечь гораздо больше пользы из собираемых ими данных и использовать их для обеспечения конкурентного преимущества в бизнесе.

Сценарии использования предиктивного ИИ

Предиктивный ИИ имеет множество вариантов использования. Среди наиболее значимых — финансовое прогнозирование, обнаружение мошенничества, здравоохранение и маркетинг.

Финансовые услуги — улучшение финансовых прогнозов. Получая данные из более широкого набора данных и соотнося финансовую информацию с другими перспективными бизнес-данными, можно значительно повысить точность прогнозирования.

Обнаружение мошенничества путем выявления аномального поведения. В банковской сфере и электронной коммерции это может быть необычное устройство, местоположение или запрос, который не соответствует обычному поведению конкретного пользователя. Например, вход в систему с подозрительного IP-адреса является очевидным тревожным сигналом.

Здравоохранение — прогнозирование вспышек заболеваний, выявление пациентов с повышенным риском и определение наиболее успешных методов лечения.

Маркетинг — более точное определение наиболее подходящих каналов и сообщений для взаимодействия с клиентами. Предоставление специалистам по маркетингу данных, необходимых для формирования эффективных кампаний, ставящих целью достижение большего успеха.

Таким образом, предиктивный ИИ находит бесчисленное множество применений в самых разных отраслях. Если бы менеджеры знали будущее, они бы всегда предпринимали соответствующие шаги, чтобы извлечь выгоду из того, как будут развиваться события. Все, что повышает вероятность знания будущего, имеет высокую ценность в бизнесе.

Заключение

Как генеративный, так и предиктивный ИИ используют алгоритмы для решения сложных деловых и логистических задач.

Генеративный ИИ, как правило, использует более сложные модели и алгоритмы, чем предиктивный ИИ, добавляя творческий элемент. В отличие от роли предиктивного ИИ в распознавании закономерностей — где он делает выводы и предлагает результаты и прогнозы — генеративный ИИ берет существующие закономерности и комбинирует их для создания нового контента.

По мере развития ИИ различие между генеративным и предиктивным ИИ, вероятно, будет стираться. Появляются системы ИИ, в которых органично сочетаются генеративный и предиктивный ИИ. Вместо того чтобы использовать один набор алгоритмов для прогнозирования и другой — для создания, передовые системы ИИ объединяют оба и могут обеспечивать оба типа результатов. Если объединить алгоритмы, выявляющие тенденции и перспективные взаимосвязи, с алгоритмами, которые рекомбинируют эти закономерности в новые творения, ценность ИИ еще больше возрастет.

Хотя между генеративным ИИ и предиктивным ИИ, безусловно, существуют различия, эти различия далеко не жесткие. Они содержат схожие элементы. Именно то, как они используются, приводит к различным результатам. По мере развития и генеративный, и предиктивный ИИ будут играть свою роль в изменении будущего.