Tradycyjna AI vs Generatywna AI – czy wiesz, czym się różnią?

W ewoluującym krajobrazie sztucznej inteligencji wyłoniły się jej dwie zasadnicze postaci – tradycyjna AI i generatywna AI (GenAI), które reprezentują dwa odmienne paradygmaty, z własnym zestawem zasad i metodologii. Każda z nich ma unikalne cechy i zastosowania. Świadomość różnic między nimi jest kluczowa dla zrozumienia trajektorii rozwoju AI i jej wpływu na różne branże

Sztuczna inteligencja (AI) ceniona jest za swój potencjał w zakresie automatyzacji, poprawy wydajności biznesów i ogólnej jakości życia. Wykorzystanie potencjału AI w połączeniu z typowo ludzkimi kompetencjami, jak empatia, krytyczne myślenie czy kreatywność, niesie korzyści dla wielu dziedzin.

Chociaż tradycyjna AI i generatywna AI nie wykluczają się wzajemnie, ważne jest, aby zrozumieć, czym się różnią i czego można oczekiwać od narzędzi opartych na każdej z nich.

Tradycyjna sztuczna inteligencja (AI)

Tradycyjna AI, zwana też deterministyczną, opiera się na wstępnie zaprogramowanych regułach i algorytmach. Zaprojektowano ją tak, aby wyróżniała się w pojedynczej czynności lub ograniczonym zestawie zadań według określonego zestawu danych wejściowych.

💡 Algorytmy deterministyczne (ang. deterministic algorithms) – algorytmy, które dla tych samych danych wejściowych zawsze generują ten sam wynik, działając na podstawie ściśle określonych reguł, co zapewnia przewidywalność i powtarzalność wyników

Oparta na regułach uczy się identyfikować wzorce, wykorzystując je do przewidywania lub generowania wyników. Sprawdza się w zadaniach wymagających logicznego rozumowania, takich jak analiza danych, podejmowanie decyzji i rozwiązywanie problemów. Tradycyjne systemy AI doskonale radzą sobie z rozwiązywaniem ściśle określonych i powtarzalnych zadań.

Mimo że jest mniej elastyczna niż generatywna AI, tradycyjna AI może wykorzystywać zaawansowane modele, na przykład te stosowane w uczeniu nadzorowanym. Modele te potrafią dostosowywać się i udoskonalać wraz z napływem nowych danych. Jednak tradycyjne AI zazwyczaj nie ma zdolności do generowania naprawdę innowacyjnych pomysłów.

💡 Uczenie nadzorowane (ang. supervised learning) – proces trenowania modelu na oznaczonych danych, gdzie algorytm uczy się przewidywać prawidłowe wyniki na podstawie przykładowych danych, a następnie stosuje tę wiedzę do analizy nowych, nieoznaczonych danych

Reasumując, tradycyjna AI:

• rozwiązuje określone zadania według wcześniej zdefiniowanych zasad;
• wykorzystuje uczenie się pod nadzorem i modele dyskryminacyjne;
• przestrzega określonych reguł przy wykonywaniu danej pracy, ale nie tworzy niczego nowego;
• przoduje w rozpoznawaniu wzorców.

Tradycyjna AI działa jak główny strateg, który może podejmować decyzje w ramach określonego zestawu zasad

Zastosowanie tradycyjnej AI w firmach

Tradycyjna AI jest szeroko stosowana w branżach takich jak finanse, logistyka i produkcja, gdzie kluczowe znaczenie mają precyzyjne obliczenia i przewidywania. W firmach opartych na projektach można wykorzystywać ją na różne sposoby w celu zwiększenia wydajności, produktywności i procesów decyzyjnych.

1. Analityka predykcyjna – analiza danych historycznych i wzorców przynosząca dokładne przewidywania dotyczące przyszłych wyników projektu.

Wykorzystując analizę predykcyjną, firmy mogą:

• identyfikować potencjalne ryzyko;
• szacować wymagania dotyczące zasobów;
• optymalizować harmonogramy projektów;
• podejmować świadome decyzje i efektywną alokację zasobów, co ostatecznie prowadzi do lepszych wyników projektów.

2. Automatyzacja powtarzalnych zadań – usprawnia procesy, takie jak wprowadzanie danych, generowanie raportów i przydzielanie zadań. Dzięki temu:

• uwalnia czas zespołów na skupienie się na bardziej krytycznych działaniach;
• poprawia efektywność;
• zmniejsza ryzyko błędu ludzkiego;
• zapewnia większą dokładność w realizacji projektów.

3. Wirtualni asystenci – technologia skuteczna w planowaniu, przypominaniu i ustalaniu priorytetów zadań. Może:

• zapewniać aktualizacje w czasie rzeczywistym;
• usprawniać komunikację i współpracę w zespołach;
• generować raporty;
• odpowiadać na pytania, dając szybki i skuteczny dostęp do informacji.

4. Rozpoznawanie obrazu i mowy – technologia usprawniająca procesy i zwiększająca produktywność dzięki:

• wykorzystaniu jej do identyfikacji i śledzenia postępu projektu poprzez analizę wizualną i rozpoznawanie obiektów (np. placu budowy, procesów produkcyjnych itp.);
• głosowej aktualizacji projektów, umożliwiając zespołom dostarczanie informacji w czasie rzeczywistym bez konieczności ręcznego wprowadzania danych.

Inne formy zastosowania tradycyjnej AI

• asystenci głosowi (np. Siri, Alexa);
• automatyczne rozpoznawanie mowy (ASR),
• analiza transakcji finansowych i wykrywania wyłudzeń;
• personalizowanie doświadczeń użytkowników i zwiększania bezpieczeństwa danych (np. w urządzeniach mobilnych);
• serwisowanie maszyn i optymalizacja ścieżek produkcyjnych (np. w fabrykach);
• analiza dużych ilości danych i ulepszanie diagnostyki (np. w służbie zdrowia);
• silniki rekomendacji (np. Netflix, Amazon, Spotify itd.).

Silnik rekomendacji działa na zasadzie wyszukiwania w danych wzorców o zachowaniach konsumentów, dzięki czemu użytkownicy odnajdują elementy i multimedia odpowiadające ich gustom. Istnieją trzy główne ich typy: filtrowanie oparte na współpracy, filtrowanie oparte na treści i hybryda tych dwóch.

Ogólne efekty zastosowania tradycyjnej AI

• Większa produktywność i efektywność w powtarzalnych zadań niższego poziomu.
• Eliminacja lub zlokalizowanie błędu ludzkiego z uwagi na wysoką precyzję i dokładnością, eliminując błąd ludzki.
• Automatyzacja i dostępność 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu poprawiające jakość obsługi klienta.

Generatywna sztuczna inteligencja (GenAI)

Generatywna AI, choć nie jest nową koncepcją, niedawno zyskała wyrafinowanie i szersze zastosowanie dzięki wydaniu ChatGPT (2022), co oznacza znaczący skok w ewolucji AI. Ten postęp inspiruje przyszłość AI i jej potencjał do transformacji branż.

Podobnie jak w tradycyjnej AI, jej modele są zasilane dużą ilością danych i są na nich szkolone. GenAI przyjmuje jednak unikalne podejście do AI, przechodząc w stronę bardziej elastycznych i adaptacyjnych systemów. Uczy się identyfikować wzorce, aby generować nowe dane w celu tworzenia całkiem nowych treści.

GenAI ma wyjątkową zdolność przewidywania przyszłych wzorców i generowania nowej treści tekstowej, wizualnej i innej. Nie ogranicza się do istniejących źródeł, ale wykorzystuje nowe dane i informacje zwrotne, aby stale poprawiać swoją wydajność, ukazując swoje zdolności adaptacyjne.

Reasumując, generatywna AI:

• koncentruje się na tworzeniu nowych treści i danych;
• odpowiada na złożone pytania i koncepcje;
• wykorzystuje uczenie się bez nadzoru i modele generatywne;
• generuje treści i obrazy wymagające wysokiej kreatywności;
• przoduje w tworzeniu wzorców.

💡 Uczenie nienadzorowane (ang. unsupervised learning) – metoda, w której algorytm analizuje nieoznakowane dane, odkrywając ukryte wzorce i struktury bez wcześniej dostarczonych przykładów, co jest użyteczne w zadaniach takich jak grupowanie danych

Możliwość i zastosowania GenAI

W ciągu ostatniego czasu GenAI wykazała ogromny potencjał w zakresie przekształcania branż. Technologia ta może tworzyć unikalne i oryginalne treści, co jest bardzo korzystne dla twórców i firm pragnących usprawnić swoje działania i zwiększyć swoją kreatywność. Na przykład:

• artystom umożliwia odkrywanie nowych horyzontów i przesuwanie granic ich wyobraźni;
• producentom leków i w opiece zdrowotnej pomaga w odkrywaniu leków i analizie obrazów medycznych;
• marketerów wspomaga w tworzeniu spersonalizowanych kampanii, angażujących wysokiej jakości treści pisemnych, wizualnych i dźwiękowych o ogólnym rewolucjonizowaniu doświadczeń klientów;
• dla dziennikarzy stała się potężnym narzędziem w wyszukiwaniu treści i informacji, usprawnianiu i szybkości tworzenia artykułów i raportów;
• w edukacji dostosowuje poziom nauki do indywidualnych stylów uczenia się i preferencji uczniów, usprawniając edukację i odkrywanie wiedzy;
• projektantów wspiera w stworzeniu niezliczonych prototypów w ciągu kilku minut, skracając czas potrzebny na proces tworzenia pomysłów;
• w branży rozrywkowej pomaga w tworzeniu nowej muzyki, pisaniu scenariuszy, a nawet tworzeniu deepfakes.

Modele GenAI, takie jak GPT czy  DALL-E, dzięki przetwarzaniu języka naturalnego mogą  z poleceń tekstowych tworzyć treści, wideo, grafiki, konwertować język na kod czy podsumowywać złożone informacje.

Zastosowania w firmach:  

1. Analiza i zrozumienie nieustrukturyzowanych danych, takich jak dokumentacja projektowa, e-maile i opinie klientów.
2. Generowanie treści w postaci postów w mediach społecznościowych czy tworzenie materiałów marketingowych, generatywna sztuczna inteligencja może tworzyć wysokiej jakości treści dostosowane do konkretnych wymagań projektu.
3. Zautomatyzowanie kodu, jego procesu pisania, testowania i debugowania.
4. Tworzenie pomysłów poprzez analizę ogromnych ilości danych i generowanie nowych koncepcji w oparciu o wzorce i trendy.
5. Wspieranie procesów decyzyjnych dotyczących harmonogramu projektów, alokacji zasobów i oceny ryzyka.
6. Analiza preferencji klientów w celu generowania spersonalizowanych rekomendacji, ofert i doświadczeń.

Ogólne efekty generatywnej AI

Konsekwencje GenAI są szeroko zakrojone i zapewniają nowe możliwości, mogąc zrewolucjonizować każdą dziedzinę, w której najważniejsza jest kreatywność i innowacja.  

1. Udoskonalona obsługa klienta i personalizacja
2. Zwiększenie produktywności  
3. Znaczne oszczędności pod względem czasu i kosztów operacyjnych
4. Minimalizowanie błędów

Kluczowe różnice między tradycyjną AI i GenAI

Dane ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane

Jedną z kluczowych różnic między nimi jest ich zdolność do obsługi danych.

‍Tradycyjna AI lepiej nadaje się do danych i zadań wymagających precyzyjnego i deterministycznego podejmowania decyzji.‍

Generatywna AI przoduje w przetwarzaniu i rozumieniu dużych ilości nieustrukturyzowanych danych, takich jak obrazy, filmy i tekst. Potrafi identyfikować wzorce i wyciągać istotne wnioski z tych danych, dzięki czemu idealnie nadaje się do zadań takich jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego i analiza nastrojów.

Tworzenie treści i nowych danych

Tradycyjnej AI brakuje zdolności GenAI do tworzenia nowych treści. Tradycyjne systemy służą przede wszystkim do analizy danych i tworzenia prognoz, podczas gdy GenAI idzie o krok dalej, tworząc nowe dane podobne do danych szkoleniowych. Tradycyjna przoduje w rozpoznawaniu wzorców, a GenAI w ich tworzeniu. Tradycyjna sztuczna inteligencja może analizować dane i informować, co widzi, ale GenAI może wykorzystać te same dane do stworzenia czegoś zupełnie nowego.

Możliwości uczenia się

Tradycyjna AI opiera się na predefiniowanych regułach i algorytmach, co ogranicza jej możliwości uczenia się. Potrafi jednak dostosowywać się w konkretnych sytuacjach poprzez aktualizację modeli na podstawie nowych danych. Mimo to, aktualizacja i modyfikacja reguł oraz algorytmów nadal wymaga interwencji człowieka w oparciu o nowe informacje lub zmieniające się scenariusze.

Zaś GenAI może z czasem uczyć się i doskonalić w procesie zwanym głębokim uczeniem się. Potrafi analizować duże ilości danych, identyfikować wzorce i formułować prognozy na podstawie tej analizy. Dzięki temu generatywna sztuczna inteligencja ma duże możliwości adaptacyjne i jest w stanie radzić sobie ze złożonymi i dynamicznymi scenariuszami.

💡 Głębokie uczenie (ang. deep learning) – technika uczenia maszynowego wykorzystująca wielowarstwowe sieci neuronowe do rozpoznawania złożonych wzorców i zależności w dużych zbiorach danych, co umożliwia maszynom realizację skomplikowanych zadań, takich jak rozpoznawanie obrazów czy przetwarzanie języka

Podsumowanie różnic:

1. Oparte na regułach vs oparte na uczeniu się:

• Tradycyjna sztuczna inteligencja opiera się na konkretnych zasadach zdefiniowanych przez programistów.
• Generatywna sztuczna inteligencja uczy się na podstawie danych i dostosowuje swoje zachowanie w oparciu o wykryte wzorce.

2. Elastyczność i zdolność adaptacji:

• Tradycyjne systemy sztucznej inteligencji są sztywne i mają trudności z przystosowaniem się do nowych, nieprzewidzianych sytuacji bez ręcznej interwencji.
• Generatywna sztuczna inteligencja jest bardziej elastyczna i zdolna do uczenia się na podstawie dużych i różnorodnych zbiorów danych oraz dostosowywania się do nowych scenariuszy.

3. Kreatywność i autonomia:

• Tradycyjnej sztucznej inteligencji brakuje zdolności twórczych i autonomii, jakie można znaleźć w generatywnych systemach sztucznej inteligencji.
• Generatywna sztuczna inteligencja może autonomicznie generować treści, od obrazów po tekst, wykazując się kreatywnością nieosiągalną w przypadku systemów opartych na regułach.

Cechy wspólne tradycyjnej AI i GenAI

Chociaż tradycyjna i generatywna AI mają różne funkcje, nie wykluczają się. Mogą się wzajemnie wspierać, zapewniając jeszcze potężniejsze rozwiązania. Na przykład tradycyjna może analizować dane o zachowaniu użytkowników, a generatywna wykorzystać tę analizę do tworzenia spersonalizowanych treści.

Przyszłość sztucznej inteligencji polega na znalezieniu sposobów połączenia tych podejść w celu stworzenia wydajniejszych i bardziej wszechstronnych systemów. Już pojawiają się modele hybrydowe, które wykorzystują mocne strony zarówno tradycyjnej, jak i generatywnej AI.

Wyzwania związane ze sztuczną inteligencją

Tradycyjna AI ogranicza się do zaprogramowanych reguł, więc w nowych lub nieoczekiwanych sytuacjach nie ma zdolności adaptacji i może nie przynieść pożądanych wyników. Wymaga wówczas dostosowania danych szkoleniowych w celu obsługi nowych scenariuszy. Natomiast Generative AI jest podatna na błędy i nieprawidłowe odpowiedzi poprzez „halucynacje” czy stronniczość. Istnieje potencjalne zagrożenie rozpowszechniania szkodliwych treści, ryzyko naruszania praw autorskich i prywatności danych.

AI nie zawsze „ma rację”, dlatego wymaga ostrożnego użycia, właściwego wdrożenia i wrażliwości na jej potencjalne zafałszowania

Podsumowanie

Zarówno AI, jak GenAI stały się ostatnio bardzo gorącymi tematami. Istnieje coraz większa świadomość ich możliwości i szans na przyszłość, a wiele organizacji już stosuje lub planuje wdrożyć narzędzia na nich oparte. Według badań IBM, 59% prezesów firm uważa, że przewaga konkurencyjna zależy od posiadania najbardziej zaawansowanego GenAI, a 62% planuje zrewidować swoje strategie biznesowe, aby dostosować się do przyszłości zdominowanej przez GenAI.

Jeśli chcesz prawidłowo wybrać i wdrożyć AI lub GenAI w swojej firmie i szukasz najlepszego obszaru ich zastosowania, zachęcamy do kontaktu – nasi eksperci chętnie przedstawią możliwości AI dopasowane do unikalnych potrzeb Twojej firmy.