Δημιουργήθηκε με το Bing και επεξεργάστηκε με Photoshop
Η προγνωστική τεχνητή νοημοσύνη καθοδηγεί το ROI των εταιρειών για δεκαετίες μέσω προηγμένων αλγορίθμων συστάσεων, μοντέλων αξιολόγησης κινδύνου και εργαλείων ανίχνευσης απάτης. Ωστόσο, η πρόσφατη αύξηση της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης το έχει κάνει το νέο καυτό θέμα. Όλοι ψάχνουν να αξιοποιήσουν μεγάλα γλωσσικά μοντέλα για τη δημιουργία περιεχομένου και την εξυπηρέτηση πελατών ή τα μοντέλα διάδοσης για τη δημιουργία οπτικού περιεχομένου. Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη πρόκειται να γίνει ο βασικός μοχλός για αυξημένη παραγωγικότητα;
Για να απαντήσουμε σε αυτήν την ερώτηση, πρέπει να εξετάσουμε βαθύτερα το θέμα για να κατανοήσουμε τους βασικούς τομείς εφαρμογής της γενετικής και προγνωστικής τεχνητής νοημοσύνης. Σε αυτό το άρθρο, θα εξετάσουμε τις βασικές τεχνικές μηχανικής μάθησης που οδηγούν αυτές τις δύο μεγάλες κατηγορίες προσεγγίσεων τεχνητής νοημοσύνης, τα μοναδικά οφέλη και τις προκλήσεις που σχετίζονται με αυτές και τις αντίστοιχες επιχειρηματικές εφαρμογές τους στον πραγματικό κόσμο.
Βασικοί ορισμοί
Το Generative AI και το predictive AI είναι δύο ισχυροί τύποι τεχνητής νοημοσύνης με ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών στις επιχειρήσεις και όχι μόνο. Και οι δύο τύποι τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιούν μηχανική εκμάθηση για να μάθουν από δεδομένα, αλλά το κάνουν με διαφορετικούς τρόπους και έχουν διαφορετικούς στόχους.
Προγνωστική AI χρησιμοποιείται για την πρόβλεψη μελλοντικών γεγονότων ή αποτελεσμάτων με βάση ιστορικά δεδομένα. Αυτό το κάνει εντοπίζοντας μοτίβα σε ιστορικά δεδομένα και στη συνέχεια χρησιμοποιώντας αυτά τα μοτίβα για να προβλέψει τις μελλοντικές τάσεις. Για παράδειγμα, ένα μοντέλο πρόβλεψης τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να εκπαιδευτεί σε ένα σύνολο δεδομένων ιστορικού αγορών πελατών και στη συνέχεια να χρησιμοποιηθεί για να προβλέψει ποιοι πελάτες είναι πιο πιθανό να ανατραπούν τον επόμενο μήνα.
Παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη είναι ένας τύπος τεχνητής νοημοσύνης που μπορεί να δημιουργήσει νέο περιεχόμενο, όπως κείμενο, εικόνες, μουσική και κώδικα. Αυτό το κάνει μαθαίνοντας από υπάρχοντα δεδομένα και στη συνέχεια δημιουργώντας νέα δεδομένα παρόμοια με τα δεδομένα εκπαίδευσης. Για παράδειγμα, ένα μοντέλο παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να εκπαιδευτεί σε ένα σύνολο δεδομένων παραδειγμάτων αντιγράφων διαφημίσεων και στη συνέχεια να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία νέων δημιουργικών και αποτελεσματικών αντιγράφων διαφημίσεων.
Η βασική διαφορά είναι ότι η προγνωστική τεχνητή νοημοσύνη παράγει προβλέψεις και προβλέψεις, ενώ η παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη παράγει νέο περιεχόμενο. Ακολουθούν μερικά παραδείγματα σε διάφορους τομείς:
- Επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP): Τα μοντέλα πρόβλεψης NLP μπορούν να κατηγοριοποιήσουν το κείμενο σε προκαθορισμένες κλάσεις (π.χ. ανεπιθύμητη αλληλογραφία έναντι ανεπιθύμητης αλληλογραφίας), ενώ τα μοντέλα δημιουργίας NLP μπορούν να δημιουργήσουν νέο κείμενο με βάση μια δεδομένη προτροπή (π.χ. μια ανάρτηση στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης ή περιγραφή προϊόντος).
- ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΕΙΚΟΝΑΣ: Τα μοντέλα προγνωστικής επεξεργασίας εικόνας, όπως τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN), μπορούν να ταξινομήσουν τις εικόνες σε προκαθορισμένες ετικέτες (π.χ. να αναγνωρίζουν διαφορετικά προϊόντα σε ένα ράφι παντοπωλείου). Από την άλλη πλευρά, τα μοντέλα παραγωγής όπως τα μοντέλα διάχυσης μπορούν να δημιουργήσουν νέες εικόνες που δεν υπάρχουν στα δεδομένα εκπαίδευσης (π.χ. εικονικά μοντέλα για διαφημιστικές καμπάνιες).
- Ανακάλυψη φαρμάκων: Τα μοντέλα πρόβλεψης ανακάλυψης φαρμάκων μπορούν να προβλέψουν εάν μια νέα ένωση είναι πιθανό να είναι τοξική ή έχει δυνατότητες ως νέα φαρμακευτική θεραπεία. Τα παραγωγικά μοντέλα ανακάλυψης φαρμάκων μπορούν να δημιουργήσουν νέες μοριακές δομές με επιθυμητές ιδιότητες, όπως υψηλότερη αποτελεσματικότητα ή χαμηλότερη τοξικότητα.
Οι διαφορετικοί αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης που οδηγούν αυτούς τους δύο τύπους τεχνητής νοημοσύνης έχουν συγκεκριμένα πλεονεκτήματα και αδυναμίες που πρέπει να κατανοήσετε για να επιλέξετε τη σωστή προσέγγιση για τις ανάγκες της επιχείρησής σας.
Εάν αυτό το σε βάθος εκπαιδευτικό περιεχόμενο είναι χρήσιμο για εσάς, εγγραφείτε στη λίστα αλληλογραφίας AI μας να ειδοποιούμε όταν κυκλοφορούμε νέο υλικό.
Πώς λειτουργούν οι αλγόριθμοι πρόβλεψης έναντι γενετικής τεχνητής νοημοσύνης
Προγνωστική AI είναι ένας τύπος τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιεί ιστορικά δεδομένα για να κάνει προβλέψεις σχετικά με μελλοντικά γεγονότα ή αποτελέσματα. Συνήθως βασίζεται στην εποπτευόμενη μάθηση, η οποία είναι ένας τύπος μηχανικής μάθησης που απαιτεί δεδομένα με ετικέτα. Τα δεδομένα με ετικέτα είναι δεδομένα που έχουν σχολιαστεί με σωστά ζεύγη ή σειρές εισόδου και εξόδου. Το μοντέλο μαθαίνει τη μαθηματική σχέση μεταξύ των δεδομένων εισόδου και των δεδομένων εξόδου και στη συνέχεια χρησιμοποιεί αυτή τη γνώση για να κάνει προβλέψεις σχετικά με νέα δεδομένα.
Οι αλγόριθμοι πρόβλεψης τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την πρόβλεψη ενός ευρέος φάσματος μεταβλητών, συμπεριλαμβανομένων συνεχών μεταβλητών (π.χ. όγκος πωλήσεων) και δυαδικών μεταβλητών (π.χ. εάν ένας πελάτης θα εκτιναχθεί). Μπορούν να βασίζονται σε βασικά μοντέλα μηχανικής μάθησης, όπως γραμμική παλινδρόμηση, λογιστική παλινδρόμηση, δέντρα αποφάσεων και τυχαία δάση. Σε ορισμένες περιπτώσεις, οι αλγόριθμοι βαθιάς μάθησης και η ενισχυτική μάθηση επιδεικνύουν εξαιρετική απόδοση για προγνωστικές εργασίες τεχνητής νοημοσύνης χάρη στην ικανότητά τους να μαθαίνουν πολύπλοκα μοτίβα σε δεδομένα. Αυτό καθιστά αυτούς τους αλγόριθμους κατάλληλους για εργασίες όπως η πρόβλεψη της συμπεριφοράς των πελατών, ο εντοπισμός απάτης ή η πρόβλεψη των αποτελεσμάτων των ασθενών.
Ας υποθέσουμε ότι ένας πάροχος υγειονομικής περίθαλψης θέλει να χρησιμοποιήσει προγνωστική τεχνητή νοημοσύνη για να εντοπίσει ασθενείς που διατρέχουν κίνδυνο καρδιακής νόσου. Μπορεί να χρησιμοποιήσουν ιστορικά δεδομένα από προηγούμενους ασθενείς τους για να δουν πώς διαφορετικά χαρακτηριστικά, όπως δημογραφικά δεδομένα ασθενών, καταστάσεις υγείας και θεραπείες, συσχετίστηκαν με καρδιακές παθήσεις. Τα μοντέλα μηχανικής μάθησης μπορούν να εντοπίσουν απροσδόκητα μοτίβα και να παρέχουν αρκετά ακριβείς προβλέψεις σχετικά με το ποιοι ασθενείς είναι πιο πιθανό να αναπτύξουν καρδιακή νόσο. Οι πάροχοι υγειονομικής περίθαλψης μπορούν στη συνέχεια να χρησιμοποιήσουν αυτές τις προβλέψεις για να αναπτύξουν εξατομικευμένα σχέδια πρόληψης.
Σε αντίθεση με την προγνωστική τεχνητή νοημοσύνη, γενετική AI Τα μοντέλα συνήθως εκπαιδεύονται χρησιμοποιώντας αλγόριθμους μάθησης χωρίς επίβλεψη ή ημι-εποπτευόμενους. Αυτό σημαίνει ότι δεν απαιτούν μεγάλες ποσότητες δεδομένων με ετικέτα. Οι αλγόριθμοι μάθησης χωρίς επίβλεψη μαθαίνουν από δεδομένα χωρίς ετικέτα, ενώ οι αλγόριθμοι μάθησης ημι-εποπτευόμενων από έναν συνδυασμό δεδομένων χωρίς ετικέτα και μικρής ποσότητας δεδομένων με ετικέτα.
Βασικά, τα περισσότερα από τα τρέχοντα μοντέλα παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης δημιουργούνται καλύπτοντας μέρος των δεδομένων εκπαίδευσης και στη συνέχεια εκπαιδεύοντας το μοντέλο για να ανακτήσει τα καλυμμένα δεδομένα.
Για παράδειγμα, τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLM) εκπαιδεύονται αντικαθιστώντας τυχαία ορισμένα από τα διακριτικά στα δεδομένα εκπαίδευσης με ένα ειδικό διακριτικό, όπως το [MASK]. Στη συνέχεια, το μοντέλο μαθαίνει να προβλέπει τα καλυμμένα διακριτικά με βάση το πλαίσιο των γύρω λέξεων.
Ένας άλλος κοινός τύπος μοντέλου παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης είναι τα μοντέλα διάχυσης για δημιουργία και επεξεργασία εικόνας και βίντεο. Αυτά τα μοντέλα κατασκευάζονται προσθέτοντας πρώτα θόρυβο στην εικόνα και μετά εκπαιδεύοντας το νευρωνικό δίκτυο για την αφαίρεση του θορύβου.
Τόσο τα μοντέλα LLM όσο και τα μοντέλα διάχυσης μπορούν να επιτύχουν εξαιρετική απόδοση όταν εκπαιδεύονται σε αρκετά μεγάλες ποσότητες δεδομένων χωρίς ετικέτα. Ωστόσο, για τη βελτίωση των αποτελεσμάτων για συγκεκριμένες περιπτώσεις χρήσης, οι προγραμματιστές συχνά προσαρμόζουν τα μοντέλα παραγωγής σε μικρές ποσότητες δεδομένων με ετικέτα. Η ενσωμάτωση της ανθρώπινης ανατροφοδότησης μέσω της ενισχυτικής μάθησης μπορεί να βελτιώσει περαιτέρω την απόδοση ενός μοντέλου μειώνοντας έναν αριθμό αντίθετων απαντήσεων.
Το μάρκετινγκ είναι ένας από τους πρώτους επιχειρηματικούς τομείς που επωφελούνται από τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη. Για παράδειγμα, μια εταιρεία μάρκετινγκ μπορεί να χρησιμοποιήσει ένα μοντέλο παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης για τη δημιουργία δημιουργικού περιεχομένου, όπως αναρτήσεις ιστολογίου, άρθρα και αναρτήσεις μέσων κοινωνικής δικτύωσης. Πρώτον, μπορούν να επιλέξουν ένα προεκπαιδευμένο LLM που επιδεικνύει αποδεκτές επιδόσεις για την περίπτωση χρήσης τους. Στη συνέχεια, μπορούν να ρυθμίσουν το μοντέλο σε ένα σύνολο δεδομένων υπάρχοντος περιεχομένου από πελάτες της εταιρείας. Μόλις εκπαιδευτεί, το μοντέλο θα μπορούσε να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία νέου περιεχομένου που είναι προσαρμοσμένο στις ανάγκες των πελατών της εταιρείας.
Δυνατά σημεία και αδυναμίες
Όταν πρόκειται για την προγνωστική AI, εδώ είναι τα βασικά οφέλη για τη χρήση αυτής της τεχνολογίας:
- Υψηλή ακρίβεια: Τα προγνωστικά μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να εκπαιδευτούν ώστε να επιτυγχάνουν πολύ υψηλή ακρίβεια για πολλές εργασίες, όπως σύσταση προϊόντων, ανίχνευση απάτης και αξιολόγηση κινδύνου.
- Αυτοματοποίηση: Η προγνωστική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αυτοματοποιήσει πολλές εργασίες και να απελευθερώσει τους εργαζόμενους να επικεντρωθούν σε πιο στρατηγική και δημιουργική εργασία.
Ωστόσο, αυτός ο τύπος τεχνητής νοημοσύνης έρχεται μαζί του προκλήσεις, όπως για παράδειγμα:
- Απαίτηση δεδομένων με ετικέτα: Τα μοντέλα πρόβλεψης τεχνητής νοημοσύνης απαιτούν δεδομένα με ετικέτα, η συλλογή των οποίων μπορεί να είναι δαπανηρή και χρονοβόρα.
- Υψηλός πήχης επιτυχίας: Οι εφαρμογές προγνωστικής τεχνητής νοημοσύνης πρέπει να είναι πολύ ακριβείς για να είναι επιτυχείς. Αυτό μπορεί να είναι δύσκολο να επιτευχθεί, ειδικά για πολύπλοκες εργασίες.
- Συντήρηση μοντέλου: Τα μοντέλα προγνωστικής τεχνητής νοημοσύνης πρέπει να επανεκπαιδεύονται τακτικά σε νέα δεδομένα, προκειμένου να διατηρηθεί η ακρίβειά τους. Αυτό μπορεί να είναι μια πρόκληση για εταιρείες με περιορισμένους πόρους.
Παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη οι αλγόριθμοι έχουν τους δικούς τους δυνατά βαθμοί:
- Αυξημένη παραγωγικότητα και αποδοτικότητα: Το Generative AI μπορεί να κάνει τη διαδικασία δημιουργίας περιεχομένου, γραφής κώδικα, δημιουργίας εικόνων και σχεδίασης πολύ πιο γρήγορη. Αυτό μπορεί να εξοικονομήσει πολύ χρόνο και χρήμα στις επιχειρήσεις.
- Δημιουργικότητα: Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να δημιουργήσει νέες και καινοτόμες ιδέες που μπορεί να μην είχαν σκεφτεί οι άνθρωποι. Αυτό μπορεί να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να αναπτύξουν νέα προϊόντα και υπηρεσίες και να βελτιώσουν τα υπάρχοντα προϊόντα και υπηρεσίες τους.
Ωστόσο, ως πολύ νέα τεχνολογία, έχει μια σειρά από προκλήσεις να ληφθούν υπόψη, συμπεριλαμβανομένων:
- Έλλειψη αξιοπιστίας: Οι γενετικές εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης τείνουν να είναι εξαιρετικά αναξιόπιστες. Μπορεί να παράγουν ψευδείς ή παραπλανητικές πληροφορίες και συνήθως απαιτούν έναν άνθρωπο στο βρόχο για οποιεσδήποτε εφαρμογές που αντιμετωπίζουν πελάτες.
- Εξάρτηση από προεκπαιδευμένα μοντέλα: Οι επιχειρήσεις συνήθως πρέπει να βασίζονται σε εξωτερικά δημιουργημένα προεκπαιδευμένα μοντέλα για παραγωγικές εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης. Αυτό μπορεί να περιορίσει τον έλεγχο του μοντέλου και της παραγωγής του.
- Ζητήματα πνευματικής ιδιοκτησίας και πνευματικής ιδιοκτησίας: Υπάρχουν ανησυχίες σχετικά με τα πνευματικά δικαιώματα και την πνευματική ιδιοκτησία σχετικά με τη χρήση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης. Για παράδειγμα, δεν είναι σαφές σε ποιον ανήκει τα πνευματικά δικαιώματα για το περιεχόμενο που δημιουργείται από ένα παραγωγικό μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης που εκπαιδεύτηκε σε δεδομένα που προστατεύονται από πνευματικά δικαιώματα.
Αυτά τα πλεονεκτήματα και οι αδυναμίες καθορίζουν σε μεγάλο βαθμό τους βασικούς τομείς εφαρμογής για τη γενετική και την προγνωστική τεχνητή νοημοσύνη. Ας ρίξουμε μια πιο προσεκτική ματιά.
Εφαρμογές πραγματικού κόσμου
Οι περιοχές εφαρμογής του προγνωστική AI ορίζονται από την ικανότητά του να παράγει εξαιρετικά ακριβείς προβλέψεις που επιτρέπουν την πλήρη αυτοματοποίηση ορισμένων εργασιών. Ταυτόχρονα, αυτοί είναι επίσης οι τομείς όπου είναι δυνατό να ληφθούν αρκετά δεδομένα με ετικέτα για την εκπαίδευση του μοντέλου AI. Μερικά παραδείγματα προγνωστικών εφαρμογών AI περιλαμβάνουν:
- Συστήματα συστάσεων προϊόντων: Η προγνωστική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να προτείνει προϊόντα σε πελάτες με βάση το ιστορικό αγορών και τη συμπεριφορά περιήγησής τους στο παρελθόν.
- Συστήματα ανίχνευσης απάτης: Η προγνωστική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει στον εντοπισμό δόλιων συναλλαγών και δραστηριοτήτων.
- Συστήματα εκτίμησης κινδύνου: Τα μοντέλα πρόβλεψης τεχνητής νοημοσύνης επιτρέπουν στις επιχειρήσεις να αξιολογούν τον κίνδυνο γεγονότων όπως αθετήσεις δανείων, ασφαλιστικές απαιτήσεις και εκτροπή πελατών.
- Συστήματα πρόβλεψης ζήτησης: Με την ακριβή πρόβλεψη της ζήτησης για προϊόντα και υπηρεσίες, η έξυπνη τεχνητή νοημοσύνη βοηθά τις επιχειρήσεις να σχεδιάσουν τα επίπεδα παραγωγής και αποθέματός τους και να αναπτύξουν καμπάνιες μάρκετινγκ.
- Προγνωστικά συστήματα συντήρησης: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να προβλέψει πότε τα μηχανήματα και ο εξοπλισμός είναι πιθανό να αποτύχουν, βοηθώντας έτσι τις εταιρείες να αποτρέψουν δαπανηρές διακοπές λειτουργίας και να παρατείνουν τη διάρκεια ζωής των περιουσιακών τους στοιχείων.
Σε αντίθεση με το προγνωστικό AI, γενετική AI δεν απαιτεί από εμάς να παράγουμε το βέλτιστο αποτέλεσμα. Τα αποτελέσματα που δημιουργούνται αυτόματα και είναι «αρκετά καλά» μπορούν ακόμα να βοηθήσουν τις επιχειρήσεις να αυξήσουν την παραγωγικότητα και την αποτελεσματικότητα, καθιστώντας τις παραγωγικές λύσεις τεχνητής νοημοσύνης που αξίζει να εφαρμοστούν. Ωστόσο, είναι σημαντικό να θυμάστε ότι οι εφαρμογές παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης δεν είναι αξιόπιστες και ενδέχεται να παράγουν ψευδείς πληροφορίες ή απροσδόκητα αποτελέσματα κατά την ανάπτυξή τους.
Λαμβάνοντας υπόψη αυτούς τους περιορισμούς, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη ενδείκνυται καλύτερα για πειραματικές ρυθμίσεις όπου η ορθότητα δεν είναι απαραίτητη (όπως, για παράδειγμα, τα chatbots τεχνητής νοημοσύνης) ή για εφαρμογές με έναν άνθρωπο στο βρόχο, όπου οι άνθρωποι εξετάζουν και επεξεργάζονται όλα τα αποτελέσματα του μοντέλου πριν από τη δημοσίευση, την αποστολή ή την εκτέλεσή τους.
Μερικά παραδείγματα παραγωγικών εφαρμογών AI περιλαμβάνουν:
- Δημιουργία περιεχομένου: Τα μοντέλα γενετικής τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να επιταχύνουν τη δημιουργία αναρτήσεων ιστολογίου, περιγραφών προϊόντων και διαφημίσεων στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης. Για παράδειγμα, οι συγγραφείς μπορούν να παρέχουν λεπτομερείς οδηγίες για να καθοδηγήσουν τη δημιουργία περιεχομένου και, στη συνέχεια, να ελέγξουν και να επεξεργαστούν το αποτέλεσμα.
- Δημιουργία εικόνας: Το Generative AI μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία ρεαλιστικών εικόνων και βίντεο στο σχεδιασμό προϊόντων, το μάρκετινγκ και την ψυχαγωγία. Οι σχεδιαστές μπορούν στη συνέχεια να ελέγξουν, να επεξεργαστούν και να τακτοποιήσουν αυτό το οπτικό περιεχόμενο που δημιουργείται αυτόματα αντί να το δημιουργήσουν από την αρχή.
- Δημιουργία κώδικα: Τα μοντέλα παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη σύνταξη κώδικα για εφαρμογές λογισμικού ή για να προτείνουν αλλαγές κώδικα σε προγραμματιστές. Οι προγραμματιστές μπορούν στη συνέχεια να ελέγξουν και να επεξεργαστούν τον κώδικα πριν τον εκτελέσουν.
- Ανακάλυψη φαρμάκων: Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να επιταχύνει την ανάπτυξη φαρμάκων εντοπίζοντας νέα υποψήφια φάρμακα και προβλέποντας τις ιδιότητές τους, ενώ οι άνθρωποι διασφαλίζουν τον ποιοτικό έλεγχο και αξιολογούν τα μοντέλα φαρμάκων που δημιουργούνται από την τεχνητή νοημοσύνη.
Η προγνωστική τεχνητή νοημοσύνη εξακολουθεί να κυριαρχεί στην αγορά τεχνητής νοημοσύνης υψηλής αξίας, καθώς μπορεί να αυτοματοποιεί τις διαδικασίες με υψηλή ακρίβεια, εξαλείφοντας την ανάγκη για ανθρώπινη επίβλεψη. Το Generative AI, από την άλλη πλευρά, είναι ένας νεότερος και ταχέως αναπτυσσόμενος τομέας με τη δυνατότητα να φέρει επανάσταση σε πολλές επιχειρηματικές εφαρμογές. Ενώ μένει να δούμε αν η γενετική τεχνητή νοημοσύνη θα γίνει σημαντικός παράγοντας παραγωγικότητας συγκρίσιμος με την προγνωστική τεχνητή νοημοσύνη, οι δυνατότητές της είναι αναμφισβήτητες.
Σας αρέσει αυτό το άρθρο; Εγγραφείτε για περισσότερες ενημερώσεις έρευνας για την τεχνητή νοημοσύνη.
Θα σας ενημερώσουμε όταν κυκλοφορούμε περισσότερα συνοπτικά άρθρα όπως αυτό.
Σχετικά:
- SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
- πηγή: https://www.topbots.com/generative-vs-predictive-ai/
- :έχει
- :είναι
- :δεν
- :που
- $UP
- 1
- 10
- 11
- 110
- 12
- 125
- 13
- 14
- 17
- 32
- 35%
- 41
- 438
- 65
- 7
- 70
- 8
- 9
- a
- ικανότητα
- Σχετικα
- επιταχύνουν
- αποδεκτό
- Λογαριασμός
- ακρίβεια
- ακριβής
- με ακρίβεια
- Κατορθώνω
- απέναντι
- δραστηριοτήτων
- Ad
- προσθήκη
- διαφημίσεις
- προηγμένες
- αντιφατική
- Διαφήμιση
- πρακτορείο
- AI
- Μοντέλα AI
- ai έρευνα
- αλγόριθμοι
- Όλα
- επιτρέπουν
- Επίσης
- ποσό
- Ποσά
- και
- απάντηση
- κάθε
- Εφαρμογή
- εφαρμογές
- πλησιάζω
- προσεγγίσεις
- ΕΙΝΑΙ
- περιοχές
- άρθρο
- εμπορεύματα
- τεχνητός
- τεχνητή νοημοσύνη
- AS
- εκτιμώ
- εκτίμηση
- Ενεργητικό
- συσχετισμένη
- At
- αυτοματοποίηση
- Αυτοματοποιημένη
- αυτομάτως
- μπαρ
- βασίζονται
- βασικός
- BE
- γίνονται
- ήταν
- πριν
- όφελος
- οφέλη
- ΚΑΛΎΤΕΡΟΣ
- μεταξύ
- Πέρα
- Bing
- Μπλοκ
- Μηνύματα Blog
- και οι δύο
- Περιήγηση
- χτισμένο
- επιχείρηση
- Επιχειρηματικές εφαρμογές
- επιχειρήσεις
- αλλά
- by
- Καμπάνιες
- CAN
- υποψηφίους
- περίπτωση
- περιπτώσεις
- ορισμένες
- πρόκληση
- προκλήσεις
- Αλλαγές
- chatbots
- Επιλέξτε
- αξιώσεις
- τάξεις
- Ταξινόμηση
- πελάτες
- πιο κοντά
- κωδικός
- συλλέγουν
- συνδυασμός
- έρχεται
- Κοινός
- Εταιρείες
- συγκρίσιμος
- συγκρότημα
- Χημική ένωση
- Πιθανά ερωτήματα
- Συνθήκες
- περιεχόμενο
- δημιουργία περιεχομένου
- συμφραζόμενα
- συνεχής
- αντίθεση
- έλεγχος
- αντίγραφα
- πνευματική ιδιοκτησία
- διορθώσει
- δαπανηρός
- θα μπορούσε να
- δημιουργία
- δημιουργήθηκε
- δημιουργία
- δημιουργία
- Δημιουργικός
- Ρεύμα
- πελάτης
- συμπεριφορά πελατών
- Εξυπηρέτηση πελατών
- Πελάτες
- ημερομηνία
- δεκαετίες
- απόφαση
- βαθύς
- βαθιά μάθηση
- βαθύτερη
- προεπιλογές
- ορίζεται
- Ζήτηση
- δημογραφικός
- αποδεικνύουν
- καταδεικνύει
- ανάπτυξη
- περιγραφή
- Υπηρεσίες
- σχεδιαστές
- σχέδιο
- επιθυμητή
- λεπτομερής
- Ανίχνευση
- Προσδιορίστε
- ανάπτυξη
- προγραμματιστές
- ανάπτυξη
- Ανάπτυξη
- διαφορά
- διαφορές
- διαφορετικές
- δύσκολος
- Διάχυση
- ανακάλυψη
- Νόσος
- do
- κάνει
- domains
- κυριαρχούν
- downtime
- οδηγός
- οδήγηση
- φάρμακο
- ανάπτυξη φαρμάκων
- ανακάλυψη φαρμάκων
- e
- επεξεργασία
- εκπαιδευτικών
- Αποτελεσματικός
- αποτελεσματικότητα
- αποδοτικότητα
- εξάλειψη
- αρκετά
- εξασφαλίζω
- Ψυχαγωγία
- εξοπλισμός
- ειδικά
- ουσιώδης
- εκδηλώσεις
- όλοι
- παράδειγμα
- παραδείγματα
- εξαιρετικός
- εκτέλεσης
- υφιστάμενα
- ακριβά
- πειραματικός
- επεκτείνουν
- εξωτερικά
- ΑΠΟΤΥΓΧΑΝΩ
- ψευδής
- γρηγορότερα
- Χαρακτηριστικά
- ανατροφοδότηση
- λίγοι
- πεδίο
- Όνομα
- Συγκέντρωση
- Για
- Πρόβλεψη
- προβλέψεις
- απάτη
- ανίχνευση απάτης
- απατηλός
- Δωρεάν
- από
- πλήρως
- περαιτέρω
- μελλοντικός
- παράγουν
- παράγεται
- παραγωγής
- γενεά
- γενετική
- Παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη
- δεδομένου
- Στόχοι
- παντοπωλείο
- καθοδηγήσει
- χέρι
- Έχω
- Υγεία
- υγειονομική περίθαλψη
- Καρδιά
- Καρδιακή ασθένεια
- βοήθεια
- βοήθεια
- βοηθά
- εδώ
- Ψηλά
- υψηλότερο
- υψηλά
- ιστορικών
- ιστορία
- ΚΑΥΤΌ
- Πως
- Ωστόσο
- http
- HTTPS
- ανθρώπινος
- άνθρωπος στον βρόχο
- Οι άνθρωποι
- ιδεών
- προσδιορίσει
- προσδιορισμό
- εικόνα
- εικόνες
- εκτελεστικών
- σημαντικό
- βελτίωση
- in
- σε βάθος
- περιλαμβάνουν
- Συμπεριλαμβανομένου
- Αυξάνουν
- αυξημένη
- πληροφορίες
- καινοτόμες
- εισαγωγή
- αντί
- οδηγίες
- ασφάλιση
- Ενσωμάτωση
- διανοούμενος
- πνευματικής ιδιοκτησίας
- Νοημοσύνη
- σε
- απογραφή
- IT
- ΤΟΥ
- jpg
- Κλειδί
- Ξέρω
- γνώση
- Ετικέτες
- Γλώσσα
- large
- σε μεγάλο βαθμό
- ΜΑΘΑΊΝΩ
- μάθηση
- Κληροδότημα
- ας
- επίπεδα
- μόχλευσης
- ζωή
- Μου αρέσει
- Πιθανός
- LIMIT
- περιορισμούς
- Περιωρισμένος
- δάνειο
- ματιά
- κοιτάζοντας
- χαμηλότερα
- μηχανή
- μάθηση μηχανής
- μηχανήματα
- που
- ταχυδρομική
- διατηρήσουν
- συντήρηση
- μεγάλες
- κάνω
- ΚΑΝΕΙ
- Κατασκευή
- πολοί
- αγορά
- Μάρκετινγκ
- μάρκετινγκ
- Εκστρατείες μάρκετινγκ
- μάσκα
- υλικό
- μαθηματικός
- max-width
- Ενδέχεται..
- μέσα
- Εικόνες / Βίντεο
- ενδέχεται να
- αποπλανητικός
- Λείπει
- μοντέλο
- μοντέλα
- μοριακός
- χρήματα
- Μηνας
- περισσότερο
- πλέον
- πολύ
- Μουσική
- Ανάγκη
- ανάγκες
- δίκτυο
- δίκτυα
- Νευρικός
- νευρικό σύστημα
- νευρωνικά δίκτυα
- Νέα
- νέα προϊόντα
- νεότερα
- επόμενη
- nlp
- Θόρυβος
- Ν/Α
- αριθμός
- αποκτήσει
- of
- συχνά
- on
- μια φορά
- ONE
- βέλτιστη
- or
- τάξη
- ΑΛΛΑ
- δικός μας
- αποτελέσματα
- παραγωγή
- εξόδους
- εκκρεμή
- επί
- Επίβλεψη
- δική
- ανήκει
- ζεύγη
- μέρος
- Το παρελθόν
- ασθενής
- pacientes
- πρότυπα
- επίδοση
- Εξατομικευμένη
- σχέδιο
- φώναξε
- Πλάτων
- Πληροφορία δεδομένων Plato
- Πλάτωνα δεδομένα
- σημεία
- δυνατός
- Θέση
- Δημοσιεύσεις
- δυναμικού
- ισχυρός
- προβλέψει
- προβλέποντας
- Προβλέψεις
- προφητικός
- παρόν
- πρόληψη
- Πρόληψη
- προηγούμενος
- διαδικασια μας
- Διεργασίες
- μεταποίηση
- παράγει
- Προϊόν
- το σχεδιασμό του προϊόντος
- παραγωγή
- παραγωγικότητα
- Προϊόντα
- Προϊόντα και Υπηρεσίες
- ιδιότητες
- περιουσία
- παρέχουν
- προμηθευτής
- Παρόχους υπηρεσιών
- Δημοσιεύσεις
- αγορά
- ποιότητα
- ερώτηση
- αρκετά
- τυχαίος
- σειρά
- ταχέως
- πραγματικό κόσμο
- ρεαλιστικός
- πρόσφατος
- συνιστώ
- Σύσταση
- Ανάκτηση
- μείωση
- οπισθοδρόμηση
- τακτικά
- ενίσχυση μάθησης
- σχέση
- απελευθερώνουν
- αξιόπιστος
- βασίζονται
- λείψανα
- θυμάμαι
- αφαιρέστε
- απαιτούν
- Απαιτεί
- έρευνα
- Υποστηρικτικό υλικό
- εκείνοι
- απαντήσεις
- Αποτελέσματα
- ανασκόπηση
- φέρνω επανάσταση
- δεξιά
- Κίνδυνος
- εκτίμηση του κινδύνου
- ΑΤΕ
- εμπορικός
- Ογκος ΠΩΛΗΣΕΩΝ
- ίδιο
- Αποθήκευση
- λένε
- μηδέν
- δείτε
- δει
- αποστολή
- Σειρές
- υπηρεσία
- Υπηρεσίες
- σειρά
- ρυθμίσεις
- Ράφι
- υπογράψουν
- σημαντικός
- παρόμοιες
- small
- So
- Μ.Κ.Δ
- social media
- Δημοσιεύσεις κοινωνικών μέσων
- λογισμικό
- Λύσεις
- μερικοί
- το spam
- ειδική
- συγκεκριμένες
- Spot
- Ακόμη
- κατάστημα
- Στρατηγική
- δυνατά
- δομές
- επιτυχής
- τέτοιος
- προτείνω
- ΠΕΡΙΛΗΨΗ
- εποπτευόμενη μάθηση
- ανακύπτει
- περιβάλλων
- επειξειργασμένος από ραπτήν
- Πάρτε
- εργασίες
- τεχνικές
- Τεχνολογία
- κείμενο
- ευχαριστώ
- ότι
- Η
- τους
- Τους
- τότε
- Εκεί.
- Αυτοί
- αυτοί
- αυτό
- εκείνοι
- σκέψη
- Μέσω
- Ετσι
- ώρα
- χρονοβόρος
- προς την
- ένδειξη
- κουπόνια
- εργαλεία
- ΚΟΡΥΦΑΙΑ
- τοπικός
- Τρένο
- εκπαιδευμένο
- Εκπαίδευση
- Συναλλαγές
- θεραπεία
- θεραπείες
- Δέντρα
- Τάσεις
- δύο
- τύπος
- τύποι
- συνήθως
- ασαφές
- αδιάψευστος
- καταλαβαίνω
- Απροσδόκητος
- μοναδικός
- μη εποπτευόμενη μάθηση
- ενημερώσεις
- us
- χρήση
- περίπτωση χρήσης
- μεταχειρισμένος
- χρησιμοποιεί
- χρησιμοποιώντας
- συνήθως
- μεταβλητή
- διάφορα
- πολύ
- Βίντεο
- Βίντεο
- Πραγματικός
- τόμος
- vs
- W3
- θέλει
- ήταν
- τρόπους
- we
- ήταν
- πότε
- αν
- Ποιό
- ενώ
- Ο ΟΠΟΊΟΣ
- ευρύς
- Ευρύ φάσμα
- θα
- με
- λόγια
- Εργασία
- εργαζομένων
- λειτουργεί
- αξία
- γράφω
- γράψτε κώδικα
- συγγραφείς
- γραφή
- εσείς
- Σας
- zephyrnet