Voorspellende AI vs. Generatieve AI: de verschillen en toepassingen

Kunstmatige intelligentie (AI) heeft zich sindsdien ontwikkeld van een abstract concept of theorie tot daadwerkelijk praktisch gebruik. Met de opkomst van AI-tools zoals ChatGPT, Bard en andere AI-oplossingen, zoeken meer mensen naar kennis over kunstmatige intelligentie en hoe ze deze kunnen inzetten om hun werk te verbeteren.

AI wordt steeds meer gebruikt door zowel individuen als organisaties op verschillende gebieden, waaronder onderzoek en analyse, ontwikkeling en andere werkgebieden; tussen 2023 en 2030 wordt een jaarlijkse groei van 37,3% verwacht.

In grote lijnen kan AI worden onderverdeeld in drie categorieën:

• Sterke AI: AI die zelfstandig oplossingen kan bedenken voor nieuwe wereldproblemen worden sterke AI genoemd. Dit soort AI kan leren en kennis toepassen op nieuwe gevallen.
• Zwakke AI: Dit soort AI heeft al een vooraf gedefinieerde instructieset om bepaalde problemen of taken op te lossen. Ze kunnen in principe niet buiten deze reikwijdte opereren en kunnen worden geclassificeerd als gespecialiseerde AI; voorbeelden hiervan zijn zelfrijdende auto's en digitale spraakassistenten zoals Siri en Alexa.
• Super AI: Deze AI is nog hypothetisch. Het vermogen ervan zal de menselijke intelligentie overtreffen en het zal in staat zijn om complexe problemen op te lossen die niet door mensen kunnen worden opgelost.

AI heeft vele functies en enkele van de meest voorkomende soorten AI-functies zijn voorspellende en generatieve AI.

In dit artikel bespreken we deze twee concepten om je te helpen begrijpen hoe ze werken en waarom ze belangrijk zijn.

Wat is voorspellende AI?

Voorspellende AI is kunstmatige intelligentie die gegevens verzamelt en analyseert om toekomstige gebeurtenissen te voorspellen. Voorspellende AI is erop gericht om patronen in gegevens te begrijpen en gefundeerde voorspellingen te doen. Het wordt gebruikt in verschillende bedrijfstakken, zoals de financiële sector om gefundeerde financiële discussies te voeren over mogelijk verwachte winst en verlies op basis van gegevens, in de gezondheidszorg om te bepalen of iemands gezondheidsstatus neigt naar een ziekte, en het kan ook worden gezien bij fraudedetectie.

Hoe werkt voorspellende AI?

Als bedrijven zich willen aanpassen aan de nieuwste trends en marktomstandigheden om een voorsprong te behouden op concurrenten, moeten ze historische gegevens gebruiken op basis van eerdere trends en gebeurtenissen om mogelijke toekomstige gebeurtenissen te voorspellen. Dit geeft organisaties een voorsprong om vooruit te plannen op bepaalde gebeurtenissen en zo maximaal gebruik te maken van elke marktconditie.

En dan is er voorspellende AI. Deze maakt gebruik van machine learning-algoritmen om historische gegevens te analyseren en de toekomst te voorspellen. Deze algoritmen identificeren patronen en relaties tussen gegevens om bedrijven te helpen snel geïnformeerde beslissingen te nemen. De stappen bij het opstellen van dit algoritme zijn onder andere de volgende:

• Verzamelen en organiseren van gegevens: Deze stap heeft betrekking op het verzamelen van gegevens die moeten worden geanalyseerd. Ervoor zorgen dat de verzamelde gegevens geschikt zijn voor de taak.
• Voorbewerking: Ruwe gegevens op zich hebben weinig tot geen waarde. Het is essentieel dat deze gegevens worden uitgefilterd en dat afwijkingen of fouten worden verwijderd om ervoor te zorgen dat alleen correct geformatteerde records in het model worden opgenomen.
• Selectie van kenmerken en algoritmen: De juiste algoritme- of modelselectie is essentieel voor voorspellende AI. Het resultaat kan alleen nauwkeurig zijn tot het nauwkeurigheidsniveau van het algoritme. Na het selecteren van het juiste algoritme is het trainen van het algoritme op specifieke te detecteren kenmerken ook essentieel om de gewenste resultaten te behalen.
• Modelevaluatie: Na een succesvol algoritmeproces is het evalueren van het resultaat op basis van een gedefinieerde benchmark essentieel om de nauwkeurigheid van de gegeven resultaten te wegen.

De nauwkeurigheid van een voorspelling hangt uitsluitend af van de kwaliteit en relevantie van de gegevens die aan het algoritme worden toegevoerd en het verfijningsniveau van het algoritme voor machinaal leren. De menselijke expert die bij dit proces betrokken is, speelt ook een belangrijke rol.

Voordelen van voorspellende AI

Concurrentievoordelen

Een van de opmerkelijke voordelen van voorspellende AI voor bedrijven is de mogelijkheid om adequate voorspellingsgegevens te leveren, zodat bedrijven vooruit kunnen plannen en concurrentievoordelen ten opzichte van hun concurrentie kunnen behouden. Een adequate voorspelling van toekomstige gebeurtenissen helpt bedrijven om te plannen en elke kans te maximaliseren.

Besluitvorming

Voorspellende AI helpt bij het versnellen van het besluitvormingsproces. In het bedrijfsleven is de ondersteuning van gegevens voor elke genomen beslissing erg belangrijk. Met voorspellende AI kunnen bedrijven gegevens analyseren en verschillende scenario's simuleren om hen te helpen de juiste beslissing te nemen met de beschikbare informatie.

Efficiëntie verhogen

Een essentieel aspect van AI is het verhogen en versnellen van taken die een hoge mate van nauwkeurigheid vereisen. Met de beschikbaarheid van adequate gegevens en een hoge voorspellingsnauwkeurigheid helpt voorspellende AI het aantal terugkerende taken te verminderen en doet dit met een hoge nauwkeurigheid zonder fouten. Dit helpt de efficiëntie van zowel individuen als bedrijven te verhogen.

Beperkingen van voorspellende AI

Beperkende gegevens

Voorspellende AI gebruikt alleen de dataset voor zijn analyses en voorspellingen. Daarom heeft het slechts zoveel kennis als het krijgt. Dit kan zeer catastrofaal zijn in kritieke omstandigheden waarin essentiële gegevens en parameters geen factoren zijn in de gegeven dataset en kan resulteren in voorspellingen/voorspellingen die onjuist zijn.

Voorspelbaarheid van de natuur

Niet alles in de natuur heeft een patroon; bepaalde dingen komen over een lange periode in verschillende patronen voor, in de situatie waarin voorspellende AI wordt gebruikt om dergelijke gebeurtenissen te voorspellen. Het zal een vals patroon creëren dat zal leiden tot een uitvoer die niet bewezen kan worden.

Korte levensduur

Omdat voorspellende intelligentie alleen gebaseerd is op gegevens om continu een voorspelling te doen, kan de vorige voorspelling een korte levensduur hebben, vooral als de gegevens in een hoog tempo worden gegenereerd. Daarom is het nodig om een analyse uit te voeren en het model voortdurend bij te werken.

Toepassingen van voorspellende AI

Financiële dienstverlening

Voorspellende AI speelt een rol bij het vroegtijdig opsporen van financiële fraude door afwijkingen in gegevens op te sporen. Het kan ook worden gebruikt door bedrijven om een breed scala aan financiële gegevens te verzamelen en te analyseren om financiële prognoses te verbeteren.

Marketing

Gegevens zijn essentieel om elke markttrend te begrijpen en op de juiste manier het marketingkanaal te selecteren dat het beste werkt en meer activiteiten oplevert. Met voorspellende AI kunnen marketinggegevens worden geanalyseerd en gepresenteerd op manieren die marketingstrategen helpen om campagnes op te zetten die resultaat opleveren.

Weersvoorspelling

Voorspellingen van mogelijk weer zijn in de loop der tijd nauwkeuriger geworden met behulp van voorspellende AI. Industrieën zoals de luchtvaart zijn afhankelijk van weersomstandigheden. Dit heeft geholpen om de efficiëntie van de activiteiten te verhogen en de risico's te verminderen.

Wat is generatieve AI?

Generatieve AI is een type AI dat wordt gebruikt om inhoud te genereren op basis van aanwijzingen. Dit type AI gebruikt een combinatie van machine learning en deep learning-algoritmen om met enigszins nieuwe inhoud te komen. Generatieve AI ondergaat een reeks van datasets voeden, analyseren en resultaten genereren. Dit proces verloopt als volgt:

• Verzamelen en voorbereiden van gegevens
• Modelarchitectuur selecteren en initialiseren
• Modeltraining
• Evaluatie en inzet

In tegenstelling tot voorspellende AI, die wordt gebruikt om gegevens te analyseren en voorspellingen te doen, leert generatieve AI van beschikbare gegevens en genereert het nieuwe gegevens op basis van zijn kennis.

Hoe werkt generatieve AI?

Generatieve AI maakt gebruik van verschillende leermodellen, zoals ongesuperviseerd en semisuperviseerd leren om modellen te trainen, waardoor het eenvoudiger wordt om een grote hoeveelheid gegevens te voeden aan modellen om van te leren. Generatieve AI analyseert deze verschillende datasets, achterhaalt de patronen in de gegeven data en gebruikt de geleerde patronen om nieuwe en realistische data te produceren.

Generatieve AI heeft verschillende modellen, elk met zijn eigen gebruikssituaties en mogelijkheden. Het meest voorkomende model is:

#1. Generatieve adversariële netwerken (GAN's)

Generative Adversarial Networks (GAN's) zijn een van de benaderingen voor ongesuperviseerd leren in machinaal leren. GAN's bestaan uit twee modellen (generatormodel en discriminatormodel), die met elkaar concurreren door patronen in de inputgegevens te ontdekken en te leren.

De twee modellen werken tegelijkertijd, waarbij het ene model het andere probeert te misleiden met valse gegevens en het andere ervoor zorgt dat het niet wordt misleid door het origineel te detecteren.

Zoals de naam al aangeeft, betekent generatief genereren, en tegengesteld trainen het trainen van een model door het vergelijken van tegengestelde gegevens. GAN's kunnen op verschillende gebieden worden toegepast, zoals beeldsynthese, beeld-naar-tekst generatie of tekst-naar-beeld generatie, enz.

#2. Variationele auto-encoders (VAE's)

Variationele Autoencoders (VAE's) zijn een generatief model gebaseerd op een autoencoder. Deze autoencoders bestaan uit twee netwerken: het encoder- en decodernetwerk.

De encoder neemt de inputsample en zet de informatie om in een vector, de decoder neemt de vectoren en zet ze terug om in een output. De vector dient als representatie van de gegevens van het inputsample, die begrijpelijk is voor het model.

Laten we bijvoorbeeld een generatief model trainen om een hond te detecteren. We voeden de autoencoder met monsters van hondenafbeeldingen, en de encoder zal dan het monster nemen en verschillende gegevens omzetten in vectoren die dienen als representatie van het beeld en vervolgens de gegevens weer omzetten in het beeld. Het is belangrijk om te weten dat de autoencoder niet zelfstandig gegevens kan genereren.

Dat is waar de variationele autoencoder om de hoek komt kijken. VAE's creëren een pool van dezelfde voorbeeldgegevens en op basis van die gegevens, die gecodeerd zijn tot een gelijkaardig vectorpatroon, kan de decoder de vector nemen en bepaalde waarden lichtjes aanpassen om een ander en realistisch voorbeeld te creëren.

#3. Diffusiemodel

Het diffusiemodel is een generatief model dat steekproefgegevens vernietigt door opeenvolgende Gaussische ruis toe te voegen. Daarna leert het model de gegevens te herstellen door de ruis uit de steekproefgegevens te verwijderen. Het diffusiemodel wordt veel gebruikt voor het genereren van beelden; het is de onderliggende technologie achter diensten zoals DALL-E, dat wordt gebruikt voor het genereren van beelden.

Prestatiemeting - Generatieve AI

Voor technologie zoals generatieve AI is het essentieel om een prestatiemeetfactor te hebben om het succes van een bepaald model en resultaat te wegen. Enkele van de belangrijkste vereisten die moeten worden opgemerkt zijn

Nauwkeurigheid en kwaliteit

Een essentiële kwaliteit van een model is het produceren van een kwalitatieve output. Een tekst-naar-beeldgeneratiemodel dat bijvoorbeeld een slechte afbeelding genereert, doet het doel van het model al teniet. De uitvoer van het model moet zeer dicht bij de echte gegevens liggen.

Snelheid

Tijd is essentieel. De tijd die nodig is om een model te trainen en die het model nodig heeft om een realistische uitvoer te genereren, is een belangrijke prestatiefactor. Stel dat een model er niet in slaagt om in een recordtijd output te produceren in vergelijking met de output van een mens. Dan heeft het model weinig voordeel. De tijdcomplexiteit van het model moet dus zeer laag zijn om een kwaliteitsresultaat te produceren.

Benodigde hoeveelheid aanpassingen

Naast snelheid is ook de hoeveelheid fijnafstemming die nodig is voordat een resultaat wordt geproduceerd essentieel om de prestaties van een model te bepalen. Als de ontwikkelaar veel moeite moet doen om een gewenste klantverwachting te creëren, geeft dit aan dat het model niet klaar is voor gebruik in de echte wereld.

Voordelen van generatieve AI

Er zijn verschillende voordelen verbonden aan het gebruik van generatieve AI; in deze selectie zullen we enkele van deze voordelen behandelen.

Verhoogde efficiëntie

Automatisering van genomen kan mogelijk worden gemaakt met AI. Generatieve AI kan sneller content genereren dan mensen. Dit maakt het creëren van content sneller en eenvoudiger. Dit verhoogt de productiviteit van teams doordat ze meer taken kunnen uitvoeren binnen een beperkte tijd.

Voordelig

Met AI-technologie zoals generatieve AI kunnen bedrijven geld besparen door een aantal repetitieve taken te automatiseren en zo de behoefte aan handmatige arbeid te verminderen. Het helpt bedrijven ook met de kosten van het inhuren van een content creator voor beeld-, audio- of videoproductie.

Meer creativiteit

Generatieve AI kan worden gebruikt voor het genereren van esthetisch aantrekkelijke inhoud. Generatieve AI-modellen zijn getraind met verschillende gegevens en het is voor hen eenvoudiger om creatieve content te genereren in vergelijking met menselijke arbeid.

Verbeterde besluitvorming

Het besluitvormingsproces kan sneller verlopen door het gebruik van generatieve AI; bedrijven kunnen generatieve AI gebruiken om gegevens te genereren die hen kunnen helpen om het besluitvormingsproces te versnellen, waardoor bedrijven een extra voordeel hebben om hun klanten aan zich te binden en de klantervaring te verbeteren.

Nadelen van generatieve AI

Ethische bezwaren

Het gebruik van generatieve AI kan leiden tot bezorgdheid over het eigendom van gegenereerde inhoud. Er is ook bezorgdheid over het genereren van ongepaste of bevooroordeelde inhoud. Aangezien deze modellen slechts beperkt zijn tot de gegeven hoeveelheid gegevens, kan dit tot ernstige problemen leiden.

Afhankelijk van trainingsgegevens

Generatieve AI-modellen hebben geen eigen wil. Daarom zijn deze modellen beperkt tot alleen de verstrekte gegevens; in omstandigheden waarin de dataset die wordt gebruikt voor het trainen van dit model onnauwkeurig is of geen waarde heeft, kan dit leiden tot bevooroordeelde inhoud of foutgevoelige resultaten.

Misbruik en verkeerde informatie

In de afgelopen tijd, met de ontwikkeling van meer tools die gebruikmaken van generatieve AI, zijn er steeds meer nepafbeeldingen van populaire figuren gemaakt of nepliedjes uitgebracht die zijn gegenereerd met AI. Generatieve AI kan worden gebruikt om deze nepcontent te creëren en mensen uit te buiten.

Toepassingen van generatieve AI

Code genereren en interpreteren

Generatieve AI heeft een grote rol gespeeld in dit aspect. Met hulpmiddelen als ChatGPT kunnen ontwikkelaars hun codes testen, foutmeldingen van ontwikkeling plakken en een diepgaand begrip krijgen van de fout en mogelijke oplossingen. Ontwikkelaars kunnen ook instructies geven en voorbeeldcode krijgen voor implementatie.

Chatbots/virtuele agenten

Vragen van klanten worden tegenwoordig meestal via chatbots afgehandeld, in tegenstelling tot vroeger toen er mensen bij betrokken waren. Met generatieve AI kunnen bots worden getraind om vragen van klanten af te handelen en oplossingen te verwerken zonder tussenkomst van mensen.

Inhoud genereren

Het genereren van realistische content, muziek, video, afbeeldingen, enz. is mogelijk met generatieve AI om realistische output te creëren uit een gegeven patroon van samples, waardoor het proces van het creëren van nieuwe content eenvoudiger en sneller wordt.

Voorspellende AI versus generatieve AI

Generatieve AI wordt gebruikt om nieuwe inhoud te maken, waarbij diepgaand leren en machinaal leren worden gebruikt om inhoud te genereren. Het wordt gebruikt bij het maken van inhoud zoals afbeeldingen, muziek, tekst en meer.

Voorspellende AI is gericht op het analyseren van gegevens en het doen van toekomstige voorspellingen op basis van historische gegevens. Voorspellende AI gebruikt algoritmen en machinaal leren om deze gegevens te analyseren en patronen te detecteren die kunnen worden gebruikt voor mogelijke toekomstige voorspellingen.

Zowel generatieve AI als voorspellende AI maken gebruik van machinaal leren, maar de manier waarop ze resultaten opleveren verschilt. Terwijl de ene data creëert, simuleert de andere resultaten. Daarom wordt generatieve AI veel gebruikt in industrieën die te maken hebben met het creëren van content, zoals muziek, mode en kunst.

Voorspellende AI wordt daarentegen gebruikt in industrieën waar gegevens grotendeels worden geanalyseerd, zoals financiën, marketing, onderzoek en gezondheidszorg.

Conclusie

Met meer innovatie in de AI-ruimte verwachten we dat voorspellende AI en generatieve AI meer verbetering zullen zien in het verminderen van het risico van het gebruik van deze technologieën en het verbeteren van de kansen. We zullen zien dat de kloof tussen voorspellende en generatieve AI-algoritmen kleiner wordt naarmate de ontwikkeling vordert, zodat modellen op elk moment gemakkelijk kunnen schakelen tussen algoritmen en het best mogelijke resultaat kunnen produceren.

Je kunt ook lezen hoe generatieve AI-zoeken zoekmachines verandert.