Uczenie maszynowe a generatywna sztuczna inteligencja: jaka jest różnica?

W ciągu ostatnich kilku lat dominowała sztuczna inteligencja. Przewiduje się, że do 2030 r. wielkość rynku sztucznej inteligencji osiągnie 740 miliardów.

Jednak sztuczna inteligencja obejmuje różne poddziedziny, takie jak głębokie uczenie się, GenAI i uczenie maszynowe. Chociaż pola mają pewne podobieństwa, mają także podstawowe różnice, które musisz zrozumieć.

W tym artykule omówione zostaną dwie kluczowe koncepcje sztucznej inteligencji: uczenie maszynowe i generatywna sztuczna inteligencja. Wyjdziemy poza definicję, aby przyjrzeć się unikalnym cechom uczenia maszynowego i generatywnej sztucznej inteligencji oraz aplikacjom w świecie rzeczywistym.

Ale zacznijmy od podstaw.

Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe (ML) koncentruje się na opracowywaniu algorytmów, które umożliwiają komputerom uczenie się na podstawie danych.

Systemy uczenia maszynowego uczą się wzorców na podstawie danych wejściowych i dokonują przewidywań, decyzji lub ulepszeń. Kiedy wprowadzasz nowe dane, są one stale aktualizowane i ulepszane. Umożliwia to komputerom rozwiązywanie problemów przedstawionych w sposób podobny do ludzkiej inteligencji.

Usługi uczenia maszynowego obejmują analizy predykcyjne i systemy rekomendacji po rozpoznawanie obrazów i mowy.

Szczególnie wyróżniają się w złożonych zadaniach, które wymagają dużych zbiorów danych w celu poprawy wydajności w miarę upływu czasu.

Co to jest generatywna sztuczna inteligencja?

Generatywna sztuczna inteligencja wykorzystuje algorytmy sztucznej inteligencji i duże modele językowe do tworzenia różnych typów treści, takich jak realistyczne obrazy, tekst, kod i dźwięk.

Głównym zakresem GenAI jest generowanie nowych, unikalnych i kreatywnych treści w różnych domenach.

Należy pamiętać, że GenAI nie należy mylić ani zamieniać z AI. Sprawdź nasz obszerny przewodnik porównujący sztuczną inteligencję i generatywną sztuczną inteligencję.

Skoro już rozumiesz te dwa terminy, jak pasują one do szerszego krajobrazu sztucznej inteligencji?

ML znajduje wzorce i dostarcza dane, podczas gdy GenAI wykorzystuje ludzki język i kreatywność, aby pomóc przekształcić rozpoznawanie wzorców w angażującą treść. Łączy ich symbioza, której podstawą jest uczenie maszynowe.

Podstawy techniczne Gen AI i ML

Obydwa mają szeroki zakres algorytmów. Jednak techniki szkoleniowe robią różnicę między generatywną sztuczną inteligencją a algorytmami uczenia maszynowego.

Generatywna sztuczna inteligencja wykorzystuje różnorodne modele, takie jak generatywne sieci przeciwstawne (GAN) i autoenkodery wariacyjne (VAE), do tworzenia nowych danych, takich jak obrazy, tekst lub muzyka.

Procesy szkoleniowe w Gen AI mogą obejmować różne struktury, a niektóre aplikacje wykorzystują podwójne podejście, w którym jeden model generuje dane, a drugi je ocenia. Jednak nie zawsze tak jest, ponieważ sztuczna inteligencja Gen obejmuje szerszy zakres technik i celów.

Techniki algorytmów uczenia maszynowego obejmują:

• Nadzorowane : Typowe algorytmy obejmują regresję liniową, maszyny wektorów nośnych i sieci neuronowe.
• Bez nadzoru : te algorytmy identyfikują wzorce i struktury w danych nieoznaczonych. Obejmuje to redukcję wymiarowości, która służy do upraszczania złożonych danych, oraz grupowanie, które służy do grupowania podobnych danych.
• Wzmocnienie: Ta technika pomaga zoptymalizować decyzje dzięki nagrodom za pożądane zachowanie i karom za niepożądane zachowanie.

Jeśli chodzi o wymagania dotyczące danych, modele generatywnej sztucznej inteligencji wymagają znacznych i wysokiej jakości danych szkoleniowych. Jakość i różnorodność danych bezpośrednio wpływają na zdolność modelu do generowania syntetycznej, ale realistycznej treści.

Wymagania dotyczące danych modeli maszyn są różne. Uczenie się nadzorowane wymaga dużych, oznaczonych etykietami zbiorów danych, podczas gdy uczenie się bez nadzoru może pracować z danymi nieoznakowanymi. Uczenie się przez wzmacnianie nie potrzebuje tradycyjnych zbiorów danych, ale raczej środowiska dostarczającego informacji zwrotnej (tj. nagród lub kar).

A co z procesami obliczeniowymi? Model ML wymaga obliczeń matematycznych w celu obliczenia parametrów, takich jak precyzja i przypominanie, w celu zapewnienia dokładności danych analitycznych. Ponadto jakość danych, wybór modelu i inżynieria funkcji odgrywają kluczową rolę w zapewnianiu wiarygodnych wyników.

Tymczasem modele Gen AI wymagają wskaźników jakościowych, aby ocenić realizm, spójność i różnorodność kreatywnych danych. Metryki ilościowe, takie jak funkcje straty, mogą również pomóc w ocenie i poprawie wydajności modelu.

Zastosowania i przypadki użycia Gen AI i uczenia maszynowego

Gen AI i ML mogą być stosowane w podobnych branżach. Różnica między generatywną sztuczną inteligencją a aplikacjami do uczenia maszynowego polega jednak na złożoności przypadków użycia i oczekiwanych wynikach.

Oto przypadki biznesowego wykorzystania uczenia maszynowego i generatywnej sztucznej inteligencji w różnych branżach:

Opieka zdrowotna

Modele ML mogą analizować dane pacjentów lub obrazy medyczne (takie jak zdjęcia rentgenowskie i rezonans magnetyczny) w celu wczesnego wykrycia choroby i poprawy wyników leczenia pacjentów.

Gen AI wykracza poza przepisywanie notatek klinicznych i interpretację obrazów lub wyników testów w celu pomocy w diagnozowaniu. Może na przykład pomóc w tworzeniu spersonalizowanych planów leczenia na podstawie danych. Może także generować struktury molekularne leków, przyspieszając proces odkrywania leków.

Sprzedaż detaliczna

Algorytmy ML mogą wykorzystywać przeszłe lub aktualne dane sprzedażowe, aby pomóc w tworzeniu spersonalizowanych treści i rekomendacji. Możesz także przewidzieć wielkość sprzedaży na podstawie wzorców zakupów klientów.

Gen AI pomaga tworzyć szczegółowe opisy produktów i kopiować je na potrzeby spersonalizowanych promocji i rekomendacji produktów. Może także obsługiwać wirtualne przymierzanie, które pomaga ludziom podejmować świadome decyzje zakupowe.

Edukacja

ML może personalizować ścieżki uczenia się, dostosowywać treści na podstawie wyników uczniów i rekomendować odpowiednie zasoby.

Gen AI pomaga tworzyć materiały edukacyjne, takie jak pytania praktyczne. Firma zajmująca się rozwojem generatywnej sztucznej inteligencji może nawet pomóc w symulacji wirtualnych nauczycieli, którzy będą prowadzić uczniów przez materiały.

Obsługa klienta

Rozwiązania Machine Learning można wykorzystać do interakcji z klientami i analizy nastrojów, co pomaga poprawić ogólną jakość usług. Algorytmy ML stanowią również szkielet danych interaktywnych narzędzi do czatowania.

Z drugiej strony sztuczna inteligencja Gen. AI usprawnia obsługę klienta, faktycznie zasilając chatboty i wirtualnych asystentów, którzy obsługują rutynowe zapytania i zapewniają natychmiastowe odpowiedzi.

Finanse

Algorytmy uczenia maszynowego mogą analizować miliony punktów danych w celu wykrywania oszustw lub prania pieniędzy w czasie rzeczywistym.

Możesz wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję, aby opracować dostosowane strategie inwestycyjne. Modele LLM ułatwiają przetwarzanie i generowanie dużej ilości dokumentów finansowych, takich jak dokumenty kredytowe czy polisy ubezpieczeniowe.

Unikalne korzyści i ograniczenia

Przyjrzyjmy się zaletom i ograniczeniom generatywnej sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.

Korzyści z uczenia maszynowego

• ML automatyzuje analizę danych, dostarczając cennych spostrzeżeń i założeń wspierających podejmowanie decyzji.
• Pomaga w wykrywaniu anomalii i rozpoznawaniu złożonych wzorców w danych.
• Umożliwia rozwój inteligentnych maszyn, oprogramowania i procesów, które automatyzują złożone zadania, usprawniając operacje.

Ograniczenia uczenia maszynowego

• Modele ML mogą popełniać błędy, szczególnie w przypadku zaszumionych lub niekompletnych danych.
• Wydajność uczenia maszynowego w dużej mierze opiera się na odpowiednich danych wysokiej jakości. Dlatego słabe dane prowadzą do niedokładnych modeli.
• Modele ML mogą dziedziczyć błędy w danych szkoleniowych, które wpływają na wyniki.
• Szkolenie złożonych modeli uczenia maszynowego wymaga znacznej mocy obliczeniowej, wiedzy specjalistycznej i czasu.

Korzyści z generatywnej sztucznej inteligencji

• Ulepszona, kreatywna i szybka produkcja treści.
• Chatboty zasilane generatywną sztuczną inteligencją zwiększają satysfakcję klientów.
• Gen AI pozwala firmom odkrywać możliwości tego, co mogłoby się wydarzyć.

Ograniczenia generatywnej sztucznej inteligencji

• Opiera się na wzorcach istniejących danych, co może ograniczać jego zdolność do tworzenia naprawdę przełomowych pomysłów.
• Wygenerowane treści mogą różnić się jakością.
• Sztuczna inteligencja generacji może w sposób niezamierzony tworzyć stronnicze lub szkodliwe treści.

Zawsze pamiętaj, że sukces każdej technologii leży w zrozumieniu jej ograniczeń i możliwości.

Przyszły rozwój i względy etyczne

Przyszłość sztucznej inteligencji generacji i uczenia maszynowego jest obiecująca.

Na przykład chatboty są teraz multimodalne. GPT-4 OpenAI i Gemini Google współpracują z tekstem, obrazami i dźwiękiem przypominającym człowieka. Oczekuje się, że przyspieszy to rozwój aplikacji AI nawet dla osób z niewielką wiedzą techniczną.

Spodziewamy się także bardziej spersonalizowanych chatbotów. Google i OpenAI inwestują w przyjazne dla użytkownika platformy, które pozwalają ludziom tworzyć mini-chatboty bez umiejętności kodowania.

Algorytmy ML będą nadal ewoluować, wspierając hiperpersonalizację w różnych domenach. Nową granicą w dziedzinie sztucznej inteligencji nowej generacji będzie przetwarzanie tekstu na wideo, które może stać się jednym z największych trendów w zakresie sztucznej inteligencji w aplikacjach mobilnych.

Firma taka jak Runway już doskonali jakość swoich modeli wideo.

Poza tym oczekuje się, że trend deepfakes będzie nadal rósł, co jest niepokojące. Prawdopodobnie będziemy częściej wykorzystywać je w reklamie, rozrywce i w nadchodzących wyborach, co widzieliśmy w Argentynie.

W dziedzinie sztucznej inteligencji pojawi się także więcej wytycznych i polityk kształtujących odpowiedzialny rozwój i wdrażanie systemów sztucznej inteligencji.

Dzieje się tak dlatego, że potencjalne niewłaściwe wykorzystanie sztucznej inteligencji zawsze budziło obawy i dlatego tak istotne są kompleksowe ramy. Przestrzeganie tych ram gwarantuje, że wyniki będą przejrzyste, uczciwe, łatwe do interpretacji i bezstronne. Wszystko przy jednoczesnym zabezpieczeniu danych użytkownika.

Pierwsze regulacje dotyczące sztucznej inteligencji widzieliśmy już w rozporządzeniu wykonawczym Bidena z października 2023 r., a następnie w grudniu w ramach unijnej ustawy o sztucznej inteligencji. W miarę rozwoju technologii prawdopodobnie zostanie wprowadzonych więcej ram regulacyjnych.

Wyzwania integracyjne

Wprowadzając sztuczną inteligencję w operacjach biznesowych, staniesz przed kilkoma wyzwaniami:

• Luka w umiejętnościach : wraz z rozwojem rozwiązań AI rośnie również wymagany poziom wiedzy specjalistycznej. W rezultacie możesz mieć trudności ze znalezieniem i utrzymaniem specjalistów posiadających niezbędne umiejętności.
• Opór przed zmianami : Twój zespół może opierać się przejściu na rozwiązania AI ze względu na postrzeganą złożoność lub obawę przed utratą pracy w przyszłości.
• Koszty wdrożenia : małe firmy mogą mieć trudności z efektywnym wdrażaniem modeli sztucznej inteligencji ze względu na koszty infrastruktury, oprogramowania i konserwacji.

Możesz stawić czoła tym wyzwaniom, stosując holistyczne podejście, które łączy wiedzę techniczną, kulturę organizacyjną i planowanie strategiczne.

Zestawy umiejętności i ścieżki edukacyjne dla generacji AI i ML

Omówmy teraz zestawy umiejętności i ścieżki edukacyjne potrzebne do specjalizacji w uczeniu maszynowym i generatywnej sztucznej inteligencji.

Wymagania dotyczące umiejętności Gen AI

• Biegłość w głębokim uczeniu się. Więcej o algorytmach głębokiego uczenia się możesz dowiedzieć się z naszego wpisu na temat różnicy pomiędzy głębokim uczeniem a uczeniem maszynowym.

• Kreatywność zapewniająca tworzenie unikalnych treści.
• Doskonałe zrozumienie pojęć matematycznych i statystycznych, takich jak prawdopodobieństwo.

Ścieżka edukacyjna Gen AI

Kontynuuj studia w dziedzinie informatyki lub nauki o danych. Możesz także brać udział w internetowych kursach Gen AI na platformach takich jak Dataquest.

Ponadto możesz uczyć się poprzez osobiste projekty, uczestnicząc w konkursach i wnosząc wkład w biblioteki generatywnej sztucznej inteligencji o otwartym kodzie źródłowym.

Wymagane umiejętności ML

• Solidna podstawowa wiedza z zakresu statystyki i matematyki.
• Biegła znajomość Pythona i bibliotek takich jak TensorFlow lub PyTorch.
• Umiejętność efektywnego wstępnego przetwarzania i przekształcania danych.
• Zrozumienie różnych algorytmów ML, takich jak drzewa decyzyjne, maszyny wektorów nośnych i sieci neuronowe.

Ścieżka Edukacyjna ML

Możesz zdobywać stopnie naukowe w dziedzinie informatyki, statystyki lub dziedzin pokrewnych. Weź udział w kursach ML online na Coursera i innych podobnych platformach.

Powinieneś także pracować nad projektami w świecie rzeczywistym, brać udział w konkursach Kaggle i współpracować ze społecznościami ML.

Uczenie maszynowe a generatywna sztuczna inteligencja: analiza porównawcza

Jak ci dwaj radzą sobie ze sobą pod względem wydajności, dokładności i zdolności adaptacyjnych?

Generatywna sztuczna inteligencja może efektywnie generować różnorodne i realistyczne wyniki. Jednak wymagania obliczeniowe niektórych złożonych modeli generatywnych, takich jak GAN, mogą być znaczące.

Modele ML często wymagają stosunkowo mniejszej mocy obliczeniowej. Po przeszkoleniu mogą z łatwością obsługiwać duże zbiory danych. Jednak wymagana moc obliczeniowa będzie ostatecznie zależeć od rozmiaru danych, złożoności modelu i rodzaju algorytmu. Na przykład niektóre algorytmy maszyny wektorów nośnych (SVM) mogą wymagać dużej mocy obliczeniowej w przypadku dużych zbiorów danych.

To powiedziawszy, żadne rozwiązanie AI nie może twierdzić, że jest całkowicie dokładne, ale poziom dokładności zależy od zamierzonego zastosowania.

Na przykład generatywna sztuczna inteligencja może osiągnąć wysoki poziom dokładności w generowaniu realistycznych i unikalnych treści. Modele uczenia maszynowego wyszkolone na różnych zbiorach danych są bardzo dokładne w zadaniach takich jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego i analityka predykcyjna.

Generatywna sztuczna inteligencja dobrze dostosowuje się do kreatywnych zadań i może generować różnorodne produkty. Tymczasem modele ML dostosowują się do konkretnych zadań w oparciu o dane szkoleniowe.

Jak nawiązać współpracę z technologiami AI i ML nowej generacji

Obecnie istnieje wiele sposobów wykorzystania technologii ML i GenAI.

Jednym z łatwych sposobów zaangażowania się są kursy online. Możesz na przykład wybrać kursy takie jak Generative AI Fundamentals firmy Dataquest lub kursy GenAI i ML na platformie Coursera.

Poza tym dołącz do odpowiednich społeczności internetowych, takich jak grupy LinkedIn skupione na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym. Grupy te stanowią platformę, która pomaga nawiązywać kontakty, dzielić się wiedzą i być na bieżąco z trendami branżowymi.

Oto przykład jednego z nich.

Możesz także uczestniczyć w konferencjach, wydarzeniach branżowych i warsztatach, które gromadzą liderów myśli AI, badaczy i specjalistów z branży.

Na zakończenie: jaka jest różnica między generatywną sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym?

Zrozumienie różnic w różnych poddziedzinach sztucznej inteligencji ma kluczowe znaczenie dla wykorzystania ich potencjału. W tym artykule skupiono się szczególnie na różnicy między generatywną sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym.

Zaoferowaliśmy informacje, które pomogą Ci nie tylko zidentyfikować różnice, ale także zrozumieć ich funkcjonalność i typowe zastosowania. Nasza analiza porównawcza pokazuje, jak łatwo je dostosować, przystępność i dokładność.

Jednak zawsze pamiętaj, że te dwie osoby żyją w symbiozie pomimo różnic. Gen AI wykorzystuje dane analizowane przez modele uczenia maszynowego do tworzenia realistycznych, oryginalnych treści.