AI & ML

Apa Perbedaan Antara AI Generatif dan AI Adaptif?

Daftar Isi sembunyikan 1 Kata Kunci Utama- Apa manfaat AI Generatif bagi Anda? 2 Berikut adalah beberapa contoh bagaimana generatif...

Ditulis oleh Ashok Kumar · 6 min baca >
AI Untuk Menggunakan Emosi

Kecerdasan buatan (AI) mempunyai sejarah dalam menjungkirbalikkan dunia korporat dan teknologi. Dengan bantuan kemajuan teknologi ini, bisnis dapat mengotomatiskan pekerjaan, meningkatkan produktivitas, dan meningkatkan pengalaman klien. AI generatif, yang didasarkan pada aturan yang telah diprogram dan data terstruktur, merupakan komoditas terbaru yang paling diminati. Ini telah menjadi bidang utama pengembangan AI selama berbulan-bulan, membentuk kembali organisasi internasional baik kiri maupun kanan. 

Para ahli saat ini percaya bahwa memperkenalkan AI adaptif akan menjadi langkah terakhir yang diperlukan untuk memajukan lingkungan digital saat ini. Kecerdasan buatan generatif (GAI) mungkin sudah Anda ketahui jika Anda memahami dasar-dasar AI. Di sisi lain, kecerdasan umum buatan (AGI), jenis AI lainnya, mungkin belum begitu Anda kenal. Walaupun suaranya mirip, namun keduanya tidak persis sama. Dan tidak, ini bukan hanya karena huruf dalam akronimnya terbalik. Lalu apa yang membuat keduanya berbeda?

Kata Kunci Utama- Apa manfaat AI Generatif bagi Anda?

Cabang ilmu komputer yang dikenal sebagai “AI generatif” bertujuan untuk menciptakan algoritma tanpa pengawasan dan semi-pengawasan yang dapat menghasilkan konten baru, seperti teks, audio, video, grafik, dan kode, dari data yang sudah ada sebelumnya. Ini memerlukan penggunaan teknik yang dihasilkan komputer untuk menghasilkan objek yang unik dan asli. Bidang kecerdasan buatan ini berfokus pada pengembangan algoritma yang menghasilkan data baru. Ini adalah bagian dari pembelajaran mesin. Model generatif memiliki banyak penerapan, mulai dari seni visual dan pertunjukan hingga robot dan visi komputer. Dalam konteks AI, istilah “generatif” mengacu pada kapasitas model-model ini untuk membuat data baru, bukan hanya mengenalinya. Misalnya, model generatif dapat dilatih untuk menghasilkan gambar yang menyerupai wajah dengan menggunakan karakteristik tertentu sebagai masukan, seperti jumlah mata atau warna rambut.

Di masa depan, mesin akan mampu menulis, membuat kode, menciptakan, dan menciptakan karya seni dengan hasil yang meyakinkan dan kadang-kadang bahkan melebihi manusia berkat kategori baru yang masif. model bahasa. Bidang kecerdasan buatan yang sangat menjanjikan dan berpotensi memajukan masyarakat secara signifikan adalah AI generatif. Hal ini akan memungkinkan kita untuk menciptakan komputer yang dapat menangani masalah yang lebih rumit dari algoritma tradisional.

Saat membandingkan AI generatif dan adaptif, beberapa perkembangan menonjol karena keduanya dapat membantu masyarakat dalam banyak cara, termasuk dengan menemukan jawaban atas permasalahan mendesak dan meningkatkan pengalaman pelanggan dengan memproduksi jenis seni dan hiburan baru.

Berikut beberapa contoh bagaimana AI generatif dapat meningkatkan kehidupan kita:

Outputnya memiliki kualitas luar biasa karena dibuat dengan belajar mandiri dari berbagai sumber data, seperti menggabungkan data dari Wikipedia dan puluhan ribu situs web lain untuk membuat frasa dengan aturan tata bahasa yang rumit tanpa pemrograman sebelumnya.

Dengan menggunakan algoritma untuk menghasilkan desain yang disesuaikan untuk tugas tertentu, AI generatif mengurangi risiko proyek. Hal ini memungkinkan tim desain untuk menghasilkan banyak iterasi suatu bangunan atau struktur dan mengevaluasinya untuk menentukan mana yang memberikan hasil terbaik.

Ini tidak memerlukan data pelatihan yang sudah ada sebelumnya, ini juga meningkat Mesin belajar akurasi model dengan menggunakan model yang kurang bias. Sebaliknya, ia menciptakan pelatihannya sendiri tergantung pada informasinya.

Karena AI generatif dapat mempelajari lingkungannya tanpa bantuan sensor atau sumber data eksternal lainnya, kebutuhan akan sensor dapat dihilangkan. 

Dalam aplikasi seperti pengenalan wajah, klasifikasi gambar, dan segmentasi gambar, kecerdasan buatan generatif (AI) dapat digunakan karena memiliki kapasitas untuk belajar dari pengalaman dan sumber lain serta menciptakan ide-ide baru sendiri.

Selain itu, karena AI generatif dapat belajar dari contoh dan menggunakan informasi tersebut untuk menghasilkan hal-hal baru, robot dan komputer dapat lebih memahami teori abstrak dalam konteks dunia nyata dan simulasi.

Mengapa bisnis harus mengadopsi AI Adaptif?

Semacam sistem kecerdasan buatan yang dapat memodifikasi kodenya sendiri sebagai respons terhadap perubahan dunia nyata yang tidak diperkirakan pada saat pembangunannya adalah AI adaptif, pesaing kami berikutnya dalam argumen antara AI generatif dan AI adaptif. Organisasi yang menggunakan AI adaptif dapat bereaksi dengan cepat dan berhasil terhadap gangguan dengan memasukkan adaptasi dan ketahanan ke dalam arsitektur mereka. Mengingat krisis kesehatan dan iklim yang terjadi baru-baru ini, fleksibilitas dan adaptasi menjadi hal yang sangat penting, menurut Erick Brethenoux, Wakil Presiden Analis Gartner.

Sistem AI adaptif lebih tahan terhadap perubahan karena mereka terus-menerus melatih ulang model atau menggunakan teknik alternatif untuk mempelajari dan memodifikasi baik selama runtime maupun selama pengembangan. Pada tahun 2026, menurut perkiraan Gartner, bisnis yang menggunakan teknik rekayasa AI untuk membuat dan mengelola sistem AI adaptif akan memiliki keunggulan 25% dibandingkan pesaingnya dalam hal kecepatan dan volume operasionalisasi model AI.

Untuk memungkinkan sistem memodifikasi proses dan perilaku pembelajarannya agar dapat beradaptasi dengan perubahan skenario dunia nyata saat digunakan, AI adaptif memadukan metodologi desain berbasis agen dan pendekatan pembelajaran penguatan. AI adaptif menghasilkan solusi yang lebih baik dan lebih cepat dengan belajar dari pengalaman manusia dan mesin sebelumnya serta dari lingkungan real-time.

Mirip dengan tutor privat, program ini menyesuaikan pengalaman pendidikan siswa dengan memilih apa yang akan diajarkan, waktu ujian, dan cara mengukur kemajuan. Membuat penilaian adalah proses yang penting namun kompleks bagi perusahaan mana pun yang memerlukan peningkatan independensi sistem intelijen pengambilan keputusan. Namun, untuk menambahkan AI adaptif, proses pengambilan keputusan perlu didesain ulang, yang merupakan pertimbangan penting ketika membandingkan AI generatif dan adaptif. 

Di mana kita melihat AI Adaptif bekerja?

Akibatnya, struktur proses yang ada mungkin mengalami perubahan besar, dan pemangku kepentingan bisnis harus memastikan bahwa AI digunakan secara etis dan sesuai dengan hukum. Orang-orang dari divisi bisnis, TI, dan dukungan harus bekerja sama untuk mengadopsi sistem AI adaptif. Hal ini memerlukan penemuan kasus penggunaan yang prospektif, mempelajari teknologi tersebut, dan menilai bagaimana teknologi tersebut akan memengaruhi sumber daya dan alokasi sumber daya. Tim rekayasa perangkat lunak, tim data dan analitik, serta pemangku kepentingan bisnis harus berkolaborasi erat untuk menciptakan solusi ini. Untuk membangun dan menjalankan sistem AI adaptif ini, rekayasa AI sangatlah penting. Seiring berkembangnya teknologi, penggunaan AI dalam bisnis menjadi semakin umum, dan hal ini diperkirakan akan menjadi praktik standar di masa depan. Platform cloud industri diperkirakan akan menjadi tuan rumah penerapan AI paling awal dalam bisnis.

# Platform untuk cloud komersial

Untuk melakukan ekspansi, dunia usaha harus melakukan investasi pada realisasi nilai nirkabel, rekayasa platform, dan platform cloud industri. Pada tahun 2027, perusahaan akan menggunakan platform cloud untuk lebih dari separuh usaha bisnis mereka, menurut Gartner, dan mereka akan mulai menghasilkan keuntungan yang lebih tinggi pada tahun 2023. Selain itu, tim rekayasa platform diharapkan hadir di 80% perusahaan rekayasa perangkat lunak. pada tahun 2026, meningkatkan penyampaian perangkat lunak dan manajemen siklus hidup melalui portal layanan mandiri internal.

# Teknologi berkelanjutan

Pada tahun 2023, dunia usaha harus mencapai keseimbangan antara mengatasi kekhawatiran utama investor mengenai keuntungan dan penjualan serta fokus mereka pada keberlanjutan. Para eksekutif bisnis menjadi lebih sadar akan kewajiban mereka menggunakan teknologi untuk memajukan tujuan lingkungan. Perkembangan AI terus mendukung keberlanjutan organisasi, dan teknologi berkelanjutan menjadi fokus utama. Sasarannya adalah menjadikan teknologi “berkelanjutan secara default,” dengan mempertimbangkan dampaknya terhadap lingkungan dan generasi mendatang.

# Sistem kekebalan elektronik

Para pemimpin harus berkonsentrasi pada kekebalan digital, data yang dapat diamati, dan kecerdasan buatan untuk memaksimalkan bisnis mereka pada tahun 2023. A “sistem kekebalan digital” dapat menurunkan risiko TI dan meningkatkan nilai perusahaan sekaligus meningkatkan stabilitas sistem dan meminimalkan downtime. Data yang dapat diobservasi berguna untuk mengelola sistem TI dan memantau perubahan, seperti log, jejak, dan metrik. Ini menawarkan data yang berguna untuk membuat keputusan dan harus memainkan peran penting dalam keseluruhan strategi TI.

# Aplikasi super

Munculnya “aplikasi super”, menurut pendapat seorang pakar teknologi, adalah salah satu tren teknologi terpenting bagi para inovator. Aplikasi super adalah platform multi-fungsi yang menggabungkan keunggulan aplikasi, platform, dan ekosistem digital untuk meningkatkan efisiensi bisnis dan menggantikan banyak aplikasi. Ini menawarkan toko serba ada untuk barang dan jasa dan memungkinkan pengguna mengakses aplikasi mini dari platform independen. Lebih dari 50% populasi dunia dilaporkan akan menggunakan aplikasi super pada tahun 2027.

Perbedaan Antara AI Generatif dan AI Adaptif

tabel perbandingan menyoroti perbedaan utama antara AI generatif dan AI adaptif:

#AI generatifAI adaptif
TujuanBuat konten baru dan asliMenyesuaikan dan meningkatkan perilaku berdasarkan umpan balik
PelatihanMempelajari pola dan struktur dalam data pelatihanBelajar dari data baru dan menyesuaikan perilaku
KeluaranMenghasilkan konten baru yang mirip dengan data pelatihanMembuat keputusan atau prediksi berdasarkan umpan balik
FokusKreativitas dan pembangkitan keluaranBelajar dari interaksi dan adaptasi
teknikJaringan permusuhan generatif, VAE, jaringan keyakinan mendalam, dll.Pembelajaran penguatan, pembelajaran online, dll.
AplikasiPembuatan gambar, komposisi musik, pembuatan teks, dll.Pengambilan keputusan yang dinamis, sistem adaptif, dll.
ContohMenghasilkan gambar realistis dari kumpulan gambar tertentuMenyesuaikan sistem rekomendasi berdasarkan masukan pengguna
Perbedaan Antara AI Generatif dan AI Adaptif

AI Generatif (Contoh: Menghasilkan Digit Tulisan Tangan menggunakan Variational Autoencoder):

pythonCopy code
import numpy as np
import tensorflow as tf

# Define and train a variational autoencoder model on MNIST dataset
# ...

# Generate new digits using the trained model
latent_dim = 10
random_latent_vectors = np.random.normal(size=(10, latent_dim))
generated_digits = model.decoder.predict(random_latent_vectors)

AI Adaptif (Contoh: Membangun Sistem Rekomendasi menggunakan Pemfilteran Kolaboratif):

pythonCopy codeimport pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# Load user-item ratings data
ratings_data = pd.read_csv('ratings.csv')

# Split data into train and test sets
train_data, test_data = train_test_split(ratings_data, test_size=0.2)

# Compute user-item similarity matrix
user_item_matrix = train_data.pivot(index='user_id', columns='item_id', values='rating').fillna(0)
item_item_similarity = cosine_similarity(user_item_matrix.T)

# Make recommendations for a specific user
user_id = 100
user_ratings = user_item_matrix.loc[user_id].values.reshape(1, -1)
item_scores = np.dot(user_ratings, item_item_similarity) / np.sum(np.abs(item_item_similarity))
recommended_items = item_scores.argsort()[0][::-1][:5]

Ada dua subbidang kecerdasan buatan yang berbeda: AI generatif dan AI adaptif.

Sistem AI yang menghasilkan konten baru, seperti tulisan, grafik, atau musik, berdasarkan data yang dikumpulkan sebelumnya disebut sebagai sistem AI generatif. Ini menciptakan data baru dari awal menggunakan algoritma pembelajaran mendalam, yang dapat diterapkan pada berbagai tugas, termasuk membuat foto realistis atau musik baru. Di sisi lain, AI adaptif mengacu pada sistem AI yang belajar dan menyesuaikan diri dengan perubahan kondisi. Sistem ini sesuai untuk digunakan dalam konteks dinamis dimana data dan kondisi terus berubah. Mereka mungkin mengubah perilakunya secara real-time berdasarkan informasi atau masukan baru. Sistem dengan AI adaptif mencakup mesin rekomendasi, mobil tanpa pengemudi, dan program pemeliharaan preventif.

AI Generatif menghasilkan data baru, sedangkan AI Adaptif mengubah perilakunya sebagai respons terhadap perubahan keadaan. Bersama-sama, kedua paradigma AI ini membantu kita membangun dunia yang lebih cerdas, efisien, dan responsif terhadap keinginan dan preferensi unik kita. Pada akhirnya, mengintegrasikan sistem adaptif akan membuka pintu bagi kreativitas strategi bisnis, sehingga menghasilkan model bisnis, produk, dan saluran baru yang menghilangkan silo pengambilan keputusan. Berbeda dengan sistem AI konvensional, AI adaptif dapat memodifikasi kodenya sendiri untuk memperhitungkan perubahan di dunia nyata yang tidak diantisipasi atau diketahui pada saat kode tersebut pertama kali dikembangkan. Organisasi yang memasukkan adaptasi dan ketahanan dalam rancangannya dengan cara ini dapat merespons krisis dengan lebih cepat dan berhasil.

Ditulis oleh Ashok Kumar
CEO, Pendiri, Kepala Pemasaran di Make An App Like. Saya Penulis di OutlookIndia.com, KhaleejTimes, DeccanHerald. Hubungi saya untuk mempublikasikan konten Anda. Profil

Tinggalkan Balasan

Translate »