Що таке Predictive AI і як він працює?

Генеративний штучний інтелект у моді, але ви, мабуть, уже багато разів використовували штучний інтелект із прогнозуванням.

Ви, мабуть, чули про генеративний ШІ, але чи багато ви знаєте про прогнастичний ШІ? Вони звучать схоже, але мають деякі ключові відмінності, а також купу способів, якими ви, мабуть, уже користуєтесь!

Що таке Predictive AI і як він працює?

Прогностичний штучний інтелект використовує інформацію про те, що вже сталося, щоб робити зараз та прогнози щодо того, що може статися в майбутньому. Для його успішного використання потрібен доступ до високоякісних даних і досвід людей, щоб правильно визначати тенденції.

Ці алгоритми збирають дані з кількох точок інформації. Наприклад, щоб оцінити результати спортивної команди протягом усього сезону, прогнастичний штучний інтелект міг би збирати інформацію з основних показників.

Коли прогностичні моделі штучного інтелекту зберуть необхідну інформацію, користувачі можуть приймати рішення та проводити подальші дослідження, якщо це необхідно.

Приклади прогнастичного штучного інтелекту

Прогностичний штучний інтелект вже використовується в багатьох галузях, і ви, можливо, навіть самі випробували цю технологію в дії. Наприклад, компанії використовують прогнастичний штучний інтелект для виявлення потенційних порушень даних, а підказки на клавіатурі смартфоні можуть допомогти вам вводити текст точніше.

Нижче наведено кілька найкращих прикладів прогностичного штучного інтелекту в дії.

1. Підказки на клавіатурі

Т9 є одним із найкращих прикладів прогностичного штучного інтелекту в дії. На основі аналізу мови, якою ви друкуєте, і вашої минулої поведінки, Т9 вгадає, що ви збираєтеся ввести далі. Т9 також може допомогти вам виправити типові помилки, і Apple, зокрема, досягла величезних успіхів у цьому.

Окрім аналізу ваших попередніх звичок набору тексту, Т9 також може використовувати контекст ваших розмов або документів, щоб надавати кращі рекомендації щодо введення та правопису. Ви можете вимкнути вбудований підказки тексту на вашому пристрої.

2. Виявлення потенційних загроз безпеці

Кібербезпека є однією з найважливіших сфер, у якій прогностичний штучний інтелект займає важливе місце, і прогнозна аналітика може допомогти розкрити кіберзлочинність різними способами . Одним із прикладів, коли ви могли зіткнутися з прогностичним штучним інтелектом у сфері безпеки, є під час входу в обліковий запис або спроби використання банківської картки в незнайомому місці.

Ви часто отримуватимете електронний лист або текстове повідомлення з попередженням про незвичайний вхід і пропозицією вжити заходів, якщо це необхідно. Запит на зміну пароля також може викликати такі сповіщення.

3. Пропозиції щодо програми та вмісту

Ваші смартфони та програми стають набагато кращими у пропонуванні рекомендацій, головним чином завдяки прогностичному штучному інтелекту. Наприклад, якщо ви користуєтеся Диском Google, у ваших основних документах може з’явитися повідомлення «Ви часто відкриваєте приблизно в цей час». Ви також побачите «На основі минулих дій» або «Ви часто відкривали».

Якщо ви користуєтеся смартфоном, то часто бачите, що рекомендації щодо відкриття програм та інших дій змінюються залежно від ваших звичок у кожен час доби. Програми також використовують вашу споживацьку поведінку, щоб надавати кращі рекомендації; наприклад, Spotify використовує AI , щоб рекомендувати (та створювати) списки відтворення.

4. Економічні прогнози

Прогностичний штучний інтелект також відомий у світі фінансів і може допомогти економістам зрозуміти, як зміняться фінансові ринки з часом. Наприклад, ґрунтуючись на історичних даних і поточних глобальних подіях, прогностичний штучний інтелект може визначити, чи підвищаться або знизиться обмінний курс певної валюти. Оскільки прогностичний ШІ також добре визначає поведінку споживачів, можна використовувати цей інструмент, щоб визначити, як зміняться галузеві тенденції.

Ця технологія також може передбачати рух фондового ринку та зміни цін на криптовалюту.

5. Прогнози погоди

Передбачити погоду завжди було важко, але метеорологи, ймовірно, зможуть покладатися на ШІ для додаткової допомоги в майбутньому. Незважаючи на те, що цей інструмент є відносно новим у цій сфері, керівник дослідницької програми Google AI Абдулай Діак припускає, що GraphCast може прогнозувати погоду на 10 днів наперед краще, ніж стандартні методи прогнозування.

Прогностичний штучний інтелект може вимірювати більше даних про погоду за коротші періоди часу. Можливість краще прогнозувати погоду в короткостроковій перспективі приємна на особистому рівні, оскільки це означає, що ви точно будете знати, що одягнути на вулицю. Але якщо ми зменшимо масштаб і подивимось на ширшу картину, прогностичний інтелект також може стати цінним інструментом, який допоможе впроваджувати інноваціїщодо зміни клімату та прогнозувати великі шторми.

6. Бізнес-рішення

Компанії використовують прогностичний штучний інтелект для прийняття кращих рішень і прогнозів на наступний рік. Оскільки прогностичний ШІ дуже добре оцінює поведінку споживачів, компанії можуть точно визначити успіх своїх поточних продуктів і пропозицій протягом 6-12 місяців. Щоб заповнити прогалини на ринку, вони також можуть використовувати зібрану інформацію для запуску та тестування нових продуктів.

Завдяки прогностичному ШІ з прогнозуванням компанії також можуть вирішувати, що включити в рекламні кампанії. Більше того, вони можуть визначати, куди вони мають більш ефективно розподіляти свої бюджети.

Чим прогностичний ШІ відрізняється від генеративного ШІ?

Прогнозний і генеративний ШІ використовують машинне навчання, але генеративний ШІ аналізує доступну інформацію для створення нового контенту, а не робить висновки.

Генеративний ШІ та прогностичний ШІ можуть працювати разом. Наприклад, економіст може використовувати прогностичний ШІ, щоб визначити майбутню рецесію чи крах ринку. Тим часом вони можуть використовувати генеративний ШІ, щоб допомогти створювати дослідницькі статті чи інший контент про те, що робити, якщо це трапиться (або як отримати від цього максимальну користь).

Прогностичний штучний інтелект більш присутній у багатьох наших життях, ніж ми можемо спочатку думали, і його використання зростатиме, коли він стане більш точним.