W ostatnich latach sztuczna inteligencja zyskuje na znaczeniu w różnych dziedzinach życia i wydawać by się mogło, że przed czerwcem 2020, kiedy został wprowadzony ChatGPT-3 sztuczna inteligencja nie istniała. Więc jak to się stało, że Quarticon powstał wcześniej, niż Open AI? Czy to wcześniej nie było AI? Nic bardziej mylnego. Początek XXI wieku dał początek AI opartemu na analityce danych. Choć oba typy AI są zaawansowane, różnią się w swoim działaniu i zastosowaniach, to pierwsze istniało znacznie wcześniej, niż powstało Open AI.
AI oparte na analityce danych (tzw. Predictive AI)
AI oparty na analityce danych, znany także jako Predictive AI, skupia się na analizie danych historycznych w celu prognozowania przyszłych zdarzeń. W tym obzarze działa właśnie Quarticon. Wykorzystuje zaawansowane algorytmy statystyczne oraz modele uczenia maszynowego, aby przewidywać trendy, wzorce i zachowania na podstawie dostępnych informacji.
Kluczowe cechy Predictive AI
Analiza danych – przetwarza i analizuje ogromne ilości danych z różnych źródeł, takich jak dane sprzedażowe, demograficzne czy z mediów społecznościowych.
Statystyka i modelowanie – opiera się na modelach matematycznych, które uczą się z danych, aby generować przewidywania.
Zastosowania – w marketingu, zarządzaniu ryzykiem, prognozowaniu popytu czy w diagnostyce medycznej.
Przykładowo, Predictive AI może pomóc firmom w określeniu, jakie produkty będą popularne w nadchodzących miesiącach, co pozwala na lepsze planowanie zasobów i strategii sprzedaży. W medycynie pomaga w identyfikacji chorób na podstawie analizy danych medycznych. Algorytmy mogą oceniać objawy, wyniki badań laboratoryjnych oraz historię medyczną pacjenta, co zwiększa dokładność diagnozy. Wykrywanie nowotworów we wczesnych stadiach za pomocą analizy obrazów medycznych. Prognozowanie ryzyka wystąpienia chorób serca na podstawie danych demograficznych i stylu życia pacjentów.
AI generatywne (tzw. Generative AI)
Z drugiej strony, AI generatywne to typ sztucznej inteligencji, który potrafi tworzyć nowe treści, w tym teksty, obrazy, dźwięki czy inne formy danych. Modelami tego typu są systemy takie jak GPT – Generative Pre-trained Transformer. Jest to typ modelu sztucznej inteligencji, który został zaprojektowany do generowania tekstu w sposób naturalny i kontekstowy.
Generatywne odnosi się do zdolności modelu do tworzenia nowych treści na podstawie dostarczonych danych. Modele generatywne potrafią wytwarzać teksty, obrazy czy inne formy danych, a ich wykorzystanie obejmuje pisanie artykułów, generowanie dialogów czy tworzenie kreatywnych treści.
Wstępnie wytrenowane oznacza, że model GPT jest najpierw trenowany na ogromnych zbiorach danych tekstowych, zanim zostanie dostosowany do specyficznych zadań. Proces ten pozwala mu zrozumieć kontekst, gramatykę, wiedzę ogólną oraz wzorce językowe. Dzięki temu jest w stanie generować teksty, które są spójne i sensowne.
Transformer to architektura modelu, która zrewolucjonizowała przetwarzanie języka naturalnego. W przeciwieństwie do wcześniejszych modeli opartych na rekurencyjnych sieciach neuronowych (RNN), architektura Transformer pozwala na równoległe przetwarzanie danych i lepsze uchwycenie kontekstu dłuższych sekwencji tekstu. Kluczowym elementem tej architektury jest mechanizm uwagi, który umożliwia modelowi skupienie się na różnych częściach tekstu podczas przetwarzania.
Ważną cechą Generative AI jest interaktywność – umożliwia użytkownikom interakcję w czasie rzeczywistym, co zwiększa zaangażowanie i personalizację doświadczeń. AI generatywne, takie jak ChatGPT, potrafi prowadzić rozmowy, odpowiadać na pytania, a nawet tworzyć opowiadania i artykuły, co sprawia, że jest niezwykle użyteczne w wielu branżach.
Dlaczego Quarticon (predictive AI) powstał przed Open AI (generative AI)?
AI oparte na analityce danych było fundamentem wcześniejszych rozwiązań AI, ponieważ skupia się na konkretnej, mierzalnej analizie danych. W latach 70. i 80. XX wieku zaczęto rozwijać teorie uczenia maszynowego, które stały się podstawą dla bardziej zaawansowanych technik pAI. Algorytmy takie jak regresja liniowa i drzewa decyzyjne rozpoczęły swoją karierę w analizie danych.
Rozkwit technologii informacyjnych oraz systemów gromadzenia danych w latach 2000. spowodował, że dostęp do ogromnych zbiorów danych stał się powszechny. To umożliwiło bardziej skomplikowane analizy i zastosowanie algorytmów, co znacznie zwiększyło skuteczność pAI.
W miarę jak dane stały się bardziej dostępne i złożone, potrzeba narzędzi analitycznych wzrosła. AI do przewidywania pomogło organizacjom lepiej zrozumieć zachowania klientów i podejmować świadome decyzje. W ostatniej dekadzie pAI zaczęło być szeroko stosowane w różnych sektorach, takich jak marketing, finanse, zdrowie czy sprzedaż detaliczna. Firmy zaczęły wdrażać rozwiązania oparte na pAI, aby lepiej przewidywać zachowania klientów, optymalizować zasoby i zarządzać ryzykiem. Wtedy też powstał Quarticon, w 2010 roku, wprowadzając słynne w Polsce i całej Europie Środkowo-Wschodniej rekomendacje produktowe oparte o AI.
Z kolei AI generatywne, choć ma potencjał przekształcić interakcję z technologią, rozwijało się na bazie wcześniejszych osiągnięć w zakresie analityki danych. Przełomowym momentem w rozwoju gAI były Generative Adversarial Networks (GAN), które zostały zaprezentowane przez Iana Goodfellowa w 2014 roku. W kolejnych latach (2018+) powstały modele oparte na architekturze Transformer, takie jak GPT (Generative Pre-trained Transformer), które zrewolucjonizowały generację tekstu.
Quarticon wykorzystuje z kolei modele językowe NLP (naturalne przetwarzanie języka) w swojej wyszukiwarce AI. Została ona rozwinięta w 2019 roku jako narzędzie używane do indeksowania i przeszukiwania dużych zbiorów danych w czasie rzeczywistym. Wyszukiwarka stała się popularnym wyborem dla aplikacji wymagających szybkich wyszukiwań i analizy danych.
pAI i gAI – dwie różne dziedziny, które razem tworzą sztuczną inteligencję
AI oparte na analityce danych i AI generatywne to dwie różne, ale niezwykle ważne gałęzie sztucznej inteligencji. Obie mają swoje miejsce w nowoczesnym świecie technologii i biznesu. Jednak należy pamiętać, że generatywne AI to tylko bardzo wygodny interfejs pomiędzy użytkownikiem a publicznymi zasobami internetu.