Za generativnu umjetnu inteligenciju vjerojatno ste već čuli. Možda je i koristite, igrajući se ChatGPT-jem i sličnim alatima. Ali koliko znate o prediktivnoj umjetnoj inteligenciji?

Iako zvuče slično, ove vrste umjetne inteligencije razlikuju se u nekoliko ključnih aspekata. Pogledajmo o čemu se radi.

Što je prediktivna umjetna inteligencija i kako radi?

Prediktivna umjetna inteligencija koristi podatke i informacije o nečemu što se već dogodilo da bi stvorila predviđanja i projekcije za ono što bi se moglo dogoditi u budućnosti.

Kako bi to bilo moguće, mora imati pristup visokokvalitetnim podacima, a rezultatom njenog rada trebaju se baviti stručnjaci i ispravno identificirali trendove.

Ovi algoritmi prikupljaju podatke s više izvora.

Naprimjer, kako bi se izmjerio učinak sportskog tima tijekom cijele sezone, prediktivna umjetna inteligencija mogla bi prikupiti informacije iz bitnih metrika uspjeha kao što su stvorene šanse, šanse koje su se pojavile i nastupi protiv određenih momčadi.

Nakon što modeli prediktivne umjetne inteligencije prikupe informacije koje su im potrebne, korisnici mogu donositi odluke i provoditi daljnja istraživanja.

Primjeri prediktivne umjetne inteligencije

Prediktivnu umjetnu inteligenciju već se koristi u više industrija - primjerice, za otkrivanje potencijalnog curenja podataka ili kao pomoć za preciznije tipkanje na pametnim telefonima. Evo nekoliko područja u kojima se upotrebljava.

1) Prediktivni tekst

Na temelju analize jezika koji koristite i ponašanja u prošlosti, prediktivni tekst može pogoditi što ćete sljedeće upisati i pomoći vam u ispravljanju čestih pogreški. Može koristiti kontekst vaših razgovora ili dokumenata za bolje preporuke za tipkanje i pravopis.

2) Identificiranje potencijalnih sigurnosnih prijetnji

Možda ste iskusili ovakvo korištenje prediktivne umjetne inteligencije kada ste se prijavljivali na korisnički račun ili pokušavali upotrijebiti svoju bankovnu karticu na nepoznatoj lokaciji.

Često ćete u takvim situacijama primiti e-poruku ili tekstualnu poruku s upozorenjem o neuobičajenoj prijavi i pozivom da poduzmete nešto ako je to potrebno. Zahtjev za promjenom lozinke također može potaknuti takve obavijesti.

3) Prijedlozi aplikacija i sadržaja

Recimo, ako koristite Google Drive, možete vidjeti poruku You often open around this time na dokumentima koje često otvarate.

Također ćete vidjeti poruke kao što su Based on past activity ili You've opened frequently.

Slično je s pametnim telefonima, jer vam mogu dati preporuke za otvaranje aplikacija koje obično koristite u određeno doba dana, ali i kako to učinkovitije činiti.

4) Ekonomske projekcije

Prediktivna umjetna inteligencija može pomoći ekonomistima pri procjenama kako će se financijska tržišta mijenjati s vremenom.

Naprimjer, temeljem povijesnih podataka i trenutnih globalnih događaja, može odrediti hoće li određeni tečajevi valuta porasti ili pasti, kao i hoće li se ponašanje potrošača promijeniti u određenim situacijama, hoće li cijena neke kriptovalute pasti i tome slično.

5) Vremenska prognoza

Prediktivna umjetna inteligencija može mjeriti više vremenskih podataka u kraćim razdobljima da bi vam ponudila što precizniju vremensku prognozu.

6) Poslovne odluke

Tvrtke koriste prediktivnu umjetnu inteligenciju za donošenje boljih odluka i projekcija za nadolazeću godinu.

Primjerice, mogu je koristiti za procjenu uspjeha proizvoda kojima trenutno raspolažu i ponuda u narednih šest do 12 mjeseci, pa temeljem toga bolje upravljati kako stanjem na skladištu, tako i razvojem te plasmanom novih proizvoda.

Također mogu odlučiti što će uključiti u reklamne kampanje te bolje rasporediti novac i druga sredstva kojima raspolažu.

Kako se prediktivna razlikuje od generativne umjetne inteligencije?

I prediktivna i generativna umjetna inteligencija koriste strojno učenje, ali generativna umjetna inteligencija analizira dostupne informacije da bi stvorila novi sadržaj te ne donosi zaključke.

Generativna i prediktivna umjetna inteligencija mogu raditi zajedno. Naprimjer, ekonomist bi mogao koristiti prediktivnu umjetnu inteligenciju da bi otkrio nadolazeću recesiju ili krah tržišta.

S druge strane, generativna umjetna inteligencija može se koristiti za pomoć u izradi istraživačkih radova ili drugog sadržaja o tome što učiniti ako se to dogodi (ili kako to najbolje iskoristiti), piše Make Use Of.