IA generativa vs IA predittiva Qual è la differenza?

IA generativa vs IA predittiva qual è la differenza?

L’IA ha drasticamente modificato diverse industrie consentendo alle macchine di eseguire lavori impegnativi mentre prendono decisioni intelligenti. L’IA predittiva e l’IA generativa sono le sorelle più conosciute e utilizzate dell’IA. Anche se entrambe hanno una potente capacità di adattamento, i loro utilizzi potenziali e i benefici distintivi variano a seconda di ciò che si vuole ottenere con esse.

Ma come si sceglie quella più adatta alle esigenze dei propri obiettivi aziendali?

Mentre l’IA predittiva utilizza dati precedenti per fare previsioni, l’IA generativa genera nuovi dati. Per determinare la migliore tecnologia per i dipartimenti di marketing della propria organizzazione, è utile confrontare queste due opzioni: IA generativa vs IA predittiva.

Che cos’è l’IA generativa?

L’IA generativa, una forma migliorata di apprendimento automatico, funziona sviluppando modelli software per generare previsioni basate su dati senza limitazioni di programmazione specifiche. Utilizzano distribuzioni di probabilità per comprendere le tendenze fondamentali dei dati e quindi creano risultati che mostrano pattern simili ogni volta che vengono richiesti.

L’IA generativa comprende tecniche di apprendimento automatico non supervisionato e semi-supervisionato. Consente ai dispositivi informatici di utilizzare dati preesistenti, inclusi testi, file audio e video, immagini e codici, per creare nuove forme di contenuto. L’obiettivo principale è produrre risultati autentici al 100% che somiglino da vicino alla realtà.

In particolare, i modelli di intelligenza artificiale vengono forniti con grandi quantità di dati recenti per addestrare modelli a generare contenuti innovativi. Tali modelli sfruttano le reti neurali per scoprire pattern e strutture nei dati esistenti al fine di creare output innovativi e distintivi.

Gli elementi essenziali dei modelli di IA generativa sono lo spazio latente, i dati di addestramento e le architetture generative.

  1. I dati sono rappresentati in modo compresso nello spazio latente, che incorpora le caratteristiche critiche dei dati.
  2. La base per l’apprendimento sono i dati di addestramento, che aiutano i modelli a comprendere i pattern fondamentali.
  3. Gli elementi strutturali che rendono possibile la modellazione generativa sono le architetture generative.

I modelli di IA generativa promettono di comprendere e replicare la creatività umana acquisendo informazioni da un vasto insieme di dati e fornendo risultati unici.

Modelli di IA generativa

I modelli di IA generativa più utilizzati sono:

GAN (Generative Adversarial Networks)

Le GAN sono state efficacemente utilizzate in molti campi diversi. Comprendono due reti: la rete generatrice e la rete discriminatrice. Mentre il discriminatore cerca di distinguere tra campioni creati e campioni originali, il generatore impara a generare dati che imitano i dati accurati. Le GAN progrediscono continuamente attraverso un processo continuo, producendo risultati altamente accurati.

Le GAN sono più adatte per sviluppare dati associati a un dominio specifico in quanto possono generare rapidamente risultati con campioni di alta qualità e meno diversità di pattern.

Variational Encoder (VAE)

I VAE sono modelli generativi che sfruttano la potenza degli autoencoder e della modellazione probabilistica per imparare una rappresentazione semplice dell’input. Selezionando punti dalla distribuzione acquisita, i VAE possono creare nuove osservazioni codificando i dati forniti in uno spazio latente a bassa dimensione.

Funzionano sviluppando due reti: una rete decodificatrice che ricrea i dati forniti dallo spazio latente e una rete codificatrice che traduce i dati grezzi nello spazio latente.

Possono creare set di dati nuovi e unici che imitano i dati di addestramento prendendo osservazioni da ogni punto dello spazio latente in cui è presente il pattern appena acquisito. La capacità dei VAE di creare nuovi dati e muoversi nell’area latente consente ricerche imaginative e la creazione di ulteriori dati.

Modello di diffusione

I modelli di diffusione, o modelli di diffusione probabilistica, sono catene di Markov parametrizzate costruite tramite inferenza variazionale per generare campioni che si adattano all’insieme di dati dopo un certo periodo.

In termini semplici, i modelli di diffusione possono produrre dati simili ai dati di addestramento. La procedura di addestramento prevede l’introduzione di rumore gaussiano nei dati mentre si scopre come recuperare i dati tramite denoising. Il modello fa scoperte durante la fase di inferenza utilizzando rumore generato casualmente.

Il modello di diffusione può essere suddiviso in tre componenti principali: un codificatore di testo addestrato, un predittore di rumore UNet e un modello di autoencoder-decoder variazionale. Per creare un’immagine ad alta risoluzione finita, il decoder ha una rete di upsampling.

Misurazione delle prestazioni dell’IA generativa

Gli indicatori di prestazione come i punteggi BLEU, ROUGE, METEOR e gli embedding di previsione rendono semplice monitorare i modelli generativi basati su testo.

  1. BLEU è una statistica incentrata sulla precisione che valuta la sovrapposizione di n-grammi tra il testo originale e il testo prodotto.
  2. ROUGE è un indicatore che valuta la sovrapposizione di richiamo tra il testo di origine e il testo appena creato. Ci sono tre tipi di rouge: rouge-n, rouge-l e rouge-s.
  3. METEOR è una misura che valuta l’efficacia del testo generato misurando quanto bene si allinea con il testo di riferimento.
  4. BERTScore si basa sulle somiglianze tra il testo di riferimento e il testo creato implementando l’incorporamento contestuale.

Pro e Contro dell’AI Generativa

L’AI generativa ha pro e contro specifici. Bisogna essere consapevoli di questi prima di utilizzarla a proprio vantaggio.

Pro

I pro dell’utilizzo dell’AI generativa sono i seguenti:

  • Genera dati nuovi e creativi.
  • Può interpretare facilmente grandi quantità di dati.
  • Riduce il tempo e lo sforzo e minimizza gli errori umani.
  • Ha molte applicazioni innovative come la generazione di contenuti, immagini, video e musica.
  • Può aiutare nella creazione di contenuti personalizzati.

Contro

I contro dell’utilizzo dell’AI generativa sono i seguenti:

  • Mancanza dell’occhio umano per la correzione degli errori nei codici.
  • Le immagini generate da questi modelli possono violare la privacy, il copyright o le violazioni di dati personali.
  • A causa della mancanza di dati recenti, i risultati causano una mancanza di precisione e qualità.
  • Le fonti di dati generate dal modello AI potrebbero non essere accurate e affidabili.

Applicazione dell’AI Generativa

Le applicazioni conosciute dell’AI generativa includono le seguenti:

Generazione di Contenuti

È necessario ideare idee creative per attirare l’interesse dei clienti. ChatGPT e altri modelli di AI generativa migliorano i periodi di ideazione fornendo soluzioni innovative e punti di vista diversi. Le aziende possono utilizzare questi concetti generati dall’AI come punto di partenza per il pensiero creativo, portando a una nuova strategia di contenuti.

Dalla creazione di post sui social media e blog alla creazione di email promozionali, i modelli di AI possono generare materiale di bozza che i gestori umani possono modificare e personalizzare. L’AI generativa offre iper-personalizzazione attraverso la valutazione di grandi quantità di dati e l’adattamento delle informazioni a gusti e azioni specifiche.

Generazione e Interpretazione di Codice

L’AI generativa può essere implementata nello sviluppo del software per costruire e migliorare il codice sorgente, migliorandone così la qualità ed efficacia del software. Massimizzando l’efficienza, i risultati delle tecnologie generative possono essere personalizzati per funzionare meglio e a un costo inferiore, ottenendo i migliori risultati finanziari per le aziende.

I programmatori possono utilizzare strumenti basati sull’IA per ottenere idee per il codice che creano durante il tempo in cui ci lavorano. Questi strumenti esaminano il codice utilizzando l’elaborazione del linguaggio naturale, forniscono suggerimenti o parole chiave di codice applicabili e completano il codice incompleto utilizzando un linguaggio sintattico completo e preciso.

Cos’è l’AI Predittiva?

L’AI predittiva, spesso nota come “AI stretta”, è un sistema che prevede eventi basandosi su tendenze e dati. Utilizza dati passati per prendere decisioni o previsioni accurate su eventi futuri. Un tale sistema di AI è particolarmente efficiente in operazioni come previsioni di mercato azionario, previsioni meteorologiche e motori di raccomandazione che richiedono algoritmi per stimare le tendenze.

I sistemi di AI predittiva funzionano entro parametri stabiliti e non producono nuovi dati. Invece, studiano dettagli già esistenti per offrire una visione delle possibili evoluzioni future.

Richiede l’accesso a una vasta quantità di dati. L’accuratezza delle previsioni aumenta con il volume dei dati. L’apprendimento automatico viene applicato a enormi quantità di dati. Può analizzare molte variabili per individuare modelli legati a future ricorrenze di eventi simili.

Pro e Contro dell’AI Predittiva

Ci sono pro e contro specifici dell’AI predittiva quando si tratta di AI generativa vs AI predittiva.

Pro

I pro dell’utilizzo dei modelli di AI predittiva sono i seguenti:

  • Può aiutarti a rimanere avanti rispetto alla concorrenza.
  • Può migliorare le tue vendite.
  • Può aiutare a risparmiare tempo e risorse umane.
  • Migliora i sistemi di gestione della catena di approvvigionamento.

Svantaggi

I svantaggi dei modelli di intelligenza artificiale predittiva sono i seguenti:

  • Mancanza di previsioni accurate sul comportamento umano.
  • I dati devono essere aggiornati regolarmente.
  • A causa della mancanza di dati attuali, i risultati possono essere inesatti.
  • Può essere difficile da comprendere per le persone non tecniche.

Applicazioni dell’Intelligenza Artificiale Predittiva

Le applicazioni dei modelli di intelligenza artificiale predittiva in diverse industrie sono le seguenti:

Previsioni meteorologiche

Utilizzando diversi set di dati meteorologici, l’IA può essere insegnata a interpretare i dati e produrre previsioni più precise. Questo grazie alle distintive funzioni di apprendimento automatico dell’IA predittiva.

Analizzando infiniti dati, i modelli possono scoprire più informazioni sui modelli e prevederli più accuratamente rispetto a una persona media. La capacità degli algoritmi di riconoscere i modelli e fornire una maggiore comprensione della probabilità di futuro meteo aumenterà con la qualità dei dati che raccogliamo.

Analisi finanziaria

Grazie ai recenti progressi nella velocità e precisione dell’IA predittiva, le istituzioni finanziarie possono ampliare i limiti di utilizzo. Inoltre, integrare la tecnologia in modo più efficace nelle parti tattiche e strategiche dell’organizzazione.

L’IA predittiva consente di pianificare correttamente gli investimenti finanziari, le spese e stimare i flussi di cassa. Aiuta a ridurre i rischi finanziari e migliora la qualità delle relazioni con i clienti.

IA generativa vs IA predittiva

L’IA predittiva funziona come una sfera magica 8 che, utilizzando dati passati e eventi attuali, può aiutarti a identificare le tendenze e decidere il prossimo passo. Al contrario, l’IA generativa è un assistente artistico che ti aiuta nell’ideazione, creazione e ampliamento dei contenuti. Inoltre, è una risorsa fantastica per le aziende per raccogliere, accedere e trasmettere dati.

L’IA generativa crea nuovi contenuti con caratteristiche legate ai dati di addestramento forniti inizialmente utilizzando algoritmi avanzati e metodi di apprendimento profondo. L’IA predittiva utilizza l’apprendimento automatico e algoritmi statistici per analizzare i dati e prevedere eventi futuri.

L’IA generativa è ampiamente utilizzata nei settori creativi come la musica, l’arte e la moda, mentre l’IA predittiva è comunemente utilizzata in settori come la sanità, la finanza e il marketing.

Conclusioni

L’intelligenza artificiale è un nuovo livello di tecnologia con sviluppi e opportunità enormi. L’IA generativa e l’IA predittiva sono due dei modelli di IA più ampiamente utilizzati per settori diversi. Quando parliamo di IA generativa vs. IA predittiva, entrambe sono abbastanza efficaci e versatili. Mentre l’IA generativa eccelle nella generazione di contenuti completamente nuovi, l’IA predittiva è abile nel fare previsioni basate sulle tendenze. Con una corretta comprensione di questi modelli di IA, puoi utilizzarli per migliorare le operazioni della tua organizzazione e sfruttarli appieno. Analytics Vidhya offre corsi sull’IA generativa per coloro che desiderano migliorare le proprie conoscenze sulla tecnologia più avanzata al mondo.

Domande frequenti