Prädiktive KI vs. generative KI: Die Unterschiede und Anwendungen

Künstliche Intelligenz (KI) hat sich seitdem von einem abstrakten Konzept oder einer abstrakten Theorie zur tatsächlichen praktischen Anwendung entwickelt. Mit dem Aufkommen von KI-Tools wie ChatGPT, Bard und anderen KI-Lösungen suchen immer mehr Menschen nach Wissen über künstliche Intelligenz und wie sie diese nutzen können, um ihre Arbeit zu verbessern.

Die Nutzung von KI durch Einzelpersonen und Organisationen in verschiedenen Bereichen, darunter Forschung und Analyse, Entwicklung und anderen Arbeitsbereichen, nimmt zu. es wird jährlich erwartet Wachstumsrate von 37.3% zwischen 2023 und 2030.

Im Großen und Ganzen kann KI in drei Kategorien unterteilt werden:

• Starke KI: KI, die selbst Lösungen für neue Weltprobleme finden kann, wird als starke KI bezeichnet. Diese Art von KI kann lernen und Wissen auf neue Fälle anwenden.
• Schwache KI: Diese Art von KI verfügt bereits über einen vordefinierten Befehlssatz zur Lösung vorgegebener Probleme oder Aufgaben. Sie können grundsätzlich nicht außerhalb dieses Bereichs operieren und könnten als spezialisierte KI eingestuft werden; Beispiele hierfür sind selbstfahrende Autos und digitale Sprachassistenten wie Siri und Alexa.
• Super-KI: Diese KI ist noch hypothetisch. Seine Fähigkeiten werden die menschliche Intelligenz übertreffen und es wird in der Lage sein, komplexe Probleme zu lösen, die für Menschen nicht lösbar sind. 

KI hat viele Funktionen und einige der häufigsten Arten von KI-Funktionalitäten sind prädiktive und generative KI.

In diesem Artikel werden diese beiden Konzepte besprochen, um Ihnen zu helfen, zu verstehen, wie sie funktionieren und warum sie wichtig sind.

What is Predictive AI?

Predictive AI ist künstliche Intelligenz, die Daten sammelt und analysiert, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Prädiktive KI zielt darauf ab, Muster in Daten zu verstehen und fundierte Vorhersagen zu treffen. Es wird in verschiedenen Branchen eingesetzt, beispielsweise im Finanzwesen, um fundierte finanzielle Diskussionen über mögliche erwartete Gewinne und Verluste auf der Grundlage von Aufzeichnungen zu führen, im Gesundheitswesen, um festzustellen, ob der Gesundheitszustand einer Person auf eine Krankheit hindeutet, und es kann auch bei der Betrugserkennung eingesetzt werden.

How does Predictive AI work?

Damit sich Unternehmen an den neuesten Trends und Marktbedingungen orientieren und einen Vorsprung gegenüber der Konkurrenz behalten können, müssen sie historische Daten auf der Grundlage früherer Trends und Ereignisse nutzen, um mögliche zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Dies verschafft Unternehmen einen Vorsprung bei der Planung bestimmter Ereignisse im Voraus, um sicherzustellen, dass alle Marktbedingungen optimal genutzt werden. 

Betritt prädiktive KI. Es verwendet Algorithmen des maschinellen Lernens, um historische Daten zu analysieren und die Zukunft vorherzusagen. Diese Algorithmen identifizieren Muster und Beziehungen zwischen Daten, um Unternehmen dabei zu helfen, fundierte und schnelle Entscheidungen zu treffen. Die Schritte zur Vorbereitung dieses Algorithmus umfassen Folgendes:

• Sammeln und Organisieren von Daten: In diesem Schritt geht es um das Sammeln von Daten, die analysiert werden müssen. Sicherstellen, dass die bereitgestellten Daten für die Aufgabe geeignet sind.
• Anarbeitung: Rohdaten an sich haben wenig bis gar keinen Wert. Es ist wichtig, diese Daten herauszufiltern und Auffälligkeiten oder Fehler zu beseitigen, um sicherzustellen, dass nur korrekt formatierte Datensätze in das Modell übernommen werden.
• Auswahl von Funktionen und Algorithmen: Der richtige Algorithmus oder die richtige Modellauswahl ist für die prädiktive KI von entscheidender Bedeutung. Das Ergebnis kann nur dem Genauigkeitsgrad des Algorithmus entsprechen. Nach der Auswahl des richtigen Algorithmus ist es auch wichtig, ihn auf bestimmte zu erkennende Merkmale zu trainieren, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.
• Modellbewertung: Nach einem erfolgreichen Algorithmusprozess ist die Bewertung des Ergebnisses anhand eines definierten Benchmarks unerlässlich, um die Genauigkeit der gegebenen Ergebnisse abzuwägen.

Die Genauigkeit einer Prognose hängt ausschließlich von der Qualität und Relevanz des Datenfeeds an den Algorithmus sowie vom Grad der Ausgereiftheit des maschinellen Lernalgorithmus ab. Auch der an diesem Prozess beteiligte menschliche Experte spielt eine wichtige Rolle.

Benefits Predictive AI 

Wettbewerbsvorteile

Einer der bemerkenswerten Vorteile der prädiktiven KI für Unternehmen ist ihre Fähigkeit, angemessene Prognosedaten bereitzustellen, damit Unternehmen vorausschauend planen und Wettbewerbsvorteile gegenüber ihrer Konkurrenz wahren können. Eine angemessene Prognose zukünftiger Ereignisse hilft Unternehmen, jede Chance zu planen und zu maximieren.

Entscheidung fällen

Prädiktive KI hilft dabei, den Entscheidungsprozess zu beschleunigen. Im Geschäftsleben ist die Datensicherung für jede getroffene Entscheidung sehr wichtig. Mit prädiktiver KI können Unternehmen Daten analysieren und verschiedene Szenarien simulieren, um anhand der verfügbaren Informationen die richtige Entscheidung zu treffen.

Effizienz erhöhen

Ein wesentlicher Aspekt der KI besteht darin, Aufgaben, die ein hohes Maß an Genauigkeit erfordern, zu steigern und zu beschleunigen. Durch die Verfügbarkeit ausreichender Daten und eine hohe Prognosegenauigkeit trägt prädiktive KI dazu bei, die Anzahl sich wiederholender Aufgaben zu reduzieren und erledigt diese mit hoher Präzision und ohne Fehler. Dies trägt dazu bei, die Effizienz von Einzelpersonen und Unternehmen gleichermaßen zu steigern. 

Limitations of Predictive AI

Datenbeschränkung

Predictive AI realisiert ausschließlich den Datensatz für seine Analysen und Vorhersagen. Daher hat es nur so viel Wissen, wie es gegeben ist. Dies könnte unter kritischen Bedingungen, in denen wesentliche Daten und Parameter keine Faktoren im gegebenen Datensatz sind, sehr katastrophal sein und zu falschen Vorhersagen/Prognosen führen.

Vorhersehbarkeit der Natur

Nicht alles in der Natur hat ein Muster; Bestimmte Dinge treten über einen langen Zeitraum hinweg in unterschiedlichen Mustern auf, wenn prädiktive KI zur Vorhersage solcher Ereignisse eingesetzt wird. Es entsteht ein falsches Muster, das zu einer Ausgabe führt, die nicht bewiesen werden kann.

Kurzer Zeitraum

Aufgrund der Tatsache, dass prädiktive KI ausschließlich auf Daten basiert, um kontinuierlich eine Vorhersage zu treffen, kann die vorherige Vorhersage nur eine kurze Lebensdauer haben, insbesondere wenn die Daten schnell generiert werden. Daher ist die Durchführung einer Analyse und die kontinuierliche Aktualisierung des Modells erforderlich.

Applications of Predictive AI

Finanzdienstleistung

Prädiktive KI spielt eine Rolle bei der Früherkennung von Finanzbetrug, indem sie Anomalien in Daten erkennt. Es kann von Unternehmen auch zum Abrufen und Analysieren einer breiten Palette von Finanzdaten verwendet werden, um die Finanzprognosen zu verbessern.

Marketing

Daten sind wichtig, um jeden Markttrend zu verstehen und den Marketingkanal richtig auszuwählen, der am besten funktioniert und mehr Aktivitäten hervorbringt. Mit prädiktiver KI können Marketingdaten analysiert und auf eine Weise präsentiert werden, die Marketingstrategen bei der Erstellung ergebnisorientierter Kampagnen unterstützt.

Wettervorhersage

Mithilfe prädiktiver KI ist die Vorhersage möglicher Wettervorhersagen im Laufe der Zeit immer genauer geworden. Branchen wie die Luftfahrt sind von den Wetterbedingungen abhängig. Dies hat dazu beigetragen, die Betriebseffizienz zu steigern und das damit verbundene Risiko zu verringern.

What is Generative AI?

Generative KI ist eine Art KI, die zur Generierung von Inhalten auf der Grundlage von Eingabeaufforderungen verwendet wird. Diese Art von KI nutzt eine Kombination aus maschinellem Lernen und Deep-Learning-Algorithmen, um etwas neue Inhalte zu erstellen. Generative KI durchläuft eine Reihe von Datensätzen, in denen Ergebnisse zugeführt, analysiert und ausgegeben werden. Dieser Vorgang läuft wie folgt ab:

• Datenerhebung und -aufbereitung
• Auswahl und Initialisierung der Modellarchitektur
• Modelltraining
• Evaluierung und Bereitstellung

Im Gegensatz zur prädiktiven KI, die der Analyse von Daten und der Vorhersage von Prognosen dient, lernt die generative KI aus verfügbaren Daten und generiert aus ihrem Wissen neue Daten. 

How does Generative AI work?

Generative KI nutzt verschiedene Lernmodelle, wie z. B. unbeaufsichtigtes und halbüberwachtes Lernen, um Modelle zu trainieren, wodurch es einfacher wird, große Datenmengen in Modelle einzuspeisen, aus denen man lernen kann. Generative KI analysiert diese verschiedenen Datensätze, findet die Muster in den gegebenen Daten heraus und nutzt die erlernten Muster, um neue und realistische Daten zu erzeugen. 

Generative KI verfügt über mehrere Modelle, jedes mit seinen Anwendungsfällen und Fähigkeiten. Das gebräuchlichste Modell ist:

# 1. Generative Adversarial Networks (GANs)

Generative Adversarial Networks (GANs) sind einer der unüberwachten Lernansätze im maschinellen Lernen. GANs bestehen aus zwei Modellen (Generatormodell und Diskriminatormodell), die miteinander konkurrieren, indem sie Muster in Eingabedaten entdecken und lernen.

Die beiden Modelle arbeiten gleichzeitig: Das eine versucht, das andere mit gefälschten Daten zu täuschen, und das andere stellt sicher, dass es nicht getäuscht wird, indem es das Original erkennt. 

Wie der Name schon sagt, bedeutet „generativ“ „generieren“ und „kontradiktorisch“ bedeutet, ein Modell durch den Vergleich entgegengesetzter Daten zu trainieren. GANs können in verschiedenen Bereichen wie der Bildsynthese, der Bild-zu-Text-Generierung oder der Text-zu-Bild-Generierung usw. angewendet werden.

# 2. Variations-Autoencoder (VAEs)

Variational Autoencoder (VAEs) sind ein generatives Modell, das auf einem Autoencoder basiert. Diese Autoencoder bestehen aus zwei Netzwerken: dem Encoder- und dem Decoder-Netzwerk.

Der Encoder nimmt die Eingabeprobe auf und wandelt die Informationen in einen Vektor um, dann nimmt der Decoder die Vektoren und wandelt sie zurück in eine Ausgabe um. Der Vektor dient als Darstellung der eingegebenen Stichprobendaten, die für das Modell verständlich sind. 

Nehmen wir zum Beispiel das Trainieren eines generativen Modells zur Erkennung eines Hundes. Wir füttern den Autoencoder mit Beispielen von Hundebildern, und der Encoder nimmt dann die Probe und wandelt verschiedene Daten in Vektoren um, die als Darstellung des Bildes dienen, und wandelt die Daten dann wieder in das Bild um. Es ist wichtig zu wissen, dass der Autoencoder nicht selbstständig Daten generieren kann.

Hier kommt der Variations-Autoencoder ins Spiel. VAEs erstellen einen Pool derselben Beispieldaten und basierend auf diesen Daten, die in ein ähnliches Vektormuster codiert wurden, kann der Decoder den Vektor nehmen und bestimmte Werte leicht anpassen, um ein anderes und realistisches Beispiel zu erstellen.

# 3. Diffusionsmodell

Das Diffusionsmodell ist ein generatives Modell, das Probendaten zerstört, indem es aufeinanderfolgendes Gaußsches Rauschen hinzufügt. Anschließend lernen die Modelle, die Daten wiederherzustellen, indem sie das Rauschen aus den Beispieldaten entfernen. Das Diffusionsmodell wird häufig zur Bilderzeugung verwendet. Es ist die zugrunde liegende Technologie hinter Diensten wie DALL-E , das zur Bilderzeugung verwendet wird.

Performance Measurement – Generative AI

Für Technologien wie die generative KI ist es wichtig, über einen Leistungsmessfaktor zu verfügen, um den Erfolg eines bestimmten Modells und Ergebnisses zu gewichten. Zu den wichtigsten Anforderungen, die beachtet werden sollten, gehören:

Genauigkeit und Qualität

Eine wesentliche Qualität eines Modells besteht darin, einen qualitativen Output zu erzeugen. Beispielsweise verfehlt ein Text-zu-Bild-Generierungsmodell, das ein schlechtes Bild erzeugt, bereits das Ziel des Modells. Die Modellausgabe sollte sehr große Ähnlichkeiten mit den realen Daten aufweisen.

Geschwindigkeit

Zeit ist wichtig. Die Zeit, die zum Trainieren eines Modells benötigt wird und die das Modell benötigt, um eine realistische Ausgabe auszugeben, ist ein wichtiger Leistungsfaktor. Angenommen, ein Modell schafft es nicht, in Rekordzeit eine Ausgabe zu erzeugen, verglichen mit der Ausgabe eines Menschen. Dann hat das Modell kaum einen Vorteil. Daher muss die zeitliche Komplexität des Modells sehr gering sein, um ein qualitativ hochwertiges Ergebnis zu erzielen.

Umfang der erforderlichen Anpassung

Neben der Geschwindigkeit ist auch der Grad der Feinabstimmung, die erforderlich ist, bevor ein Ergebnis erzielt wird, entscheidend für die Leistung eines Modells. Wenn der Entwickler große Anstrengungen unternehmen muss, um eine gewünschte Kundenerwartung zu erzeugen, deutet dies darauf hin, dass das Modell noch nicht für den realen Einsatz geeignet ist. 

Benefits of Generative AI

Der Einsatz generativer KI bietet mehrere Vorteile. In dieser Auswahl gehen wir auf einige der Vorteile ein.

Erhöhte Effizienz

Mit KI kann die Automatisierung von Aufgaben ermöglicht werden. Generative KI kann Inhalte schneller generieren als Menschen. Die Erstellung von Inhalten wird schneller und einfacher. Diese Hilfe steigert die Produktivität von Teams, indem sie ihnen hilft, mehr Aufgaben innerhalb einer begrenzten Zeit zu erledigen.

Wirtschaftlich

Mit KI-Technologie wie der generativen KI können Unternehmen Geld sparen, indem sie einige sich wiederholende Aufgaben automatisieren und so den Bedarf an manueller Arbeit reduzieren. Es hilft Unternehmen auch bei den Kosten für die Einstellung eines Content-Erstellers für die Bild-, Audio- oder Videoproduktion.

Erhöhte Kreativität

Generative KI kann zur Generierung ästhetisch ansprechender Inhalte eingesetzt werden. Generative KI-Modelle wurden mit verschiedenen Daten trainiert und es ist für sie im Vergleich zu menschlicher Arbeit einfacher, kreative Inhalte zu generieren.

Verbesserte Entscheidungsfindung

Der Entscheidungsprozess kann durch den Einsatz generativer KI beschleunigt werden; Unternehmen können generative KI nutzen, um Daten zu generieren, die ihnen helfen könnten, den Entscheidungsprozess zu beschleunigen, was ihnen einen zusätzlichen Vorteil verschafft, ihre Kunden zu gewinnen und das Kundenerlebnis zu verbessern.

Drawbacks of Generative AI

Ethische Bedenken

Der Einsatz generativer KI könnte zu Bedenken hinsichtlich des Eigentums an generierten Inhalten führen. Es bestehen auch Bedenken hinsichtlich der Generierung unangemessener oder voreingenommener Inhalte. Da diese Modelle nur auf die angegebene Datenmenge beschränkt sind, könnte dies zu schwerwiegenden Problemen führen.

Trainingsdatenabhängig

Generative KI-Modelle haben keinen eigenen Kopf. Daher beschränken sich diese Modelle nur auf die bereitgestellten Daten; Unter Bedingungen, unter denen der zum Training dieses Modells verwendete Datensatz ungenau oder unbrauchbar ist, könnte dies zu verzerrten Inhalten oder fehleranfälligen Ergebnissen führen.

Missbrauch und Fehlinformationen

Mit der Entwicklung weiterer Tools, die generative KI-Fähigkeiten nutzen, sind in jüngster Zeit immer mehr gefälschte Bilder beliebter Persönlichkeiten erstellt oder gefälschte Lieder veröffentlicht worden, die mit KI generiert wurden. Generative KI könnte verwendet werden, um diese gefälschten Inhalte zu erstellen und Menschen auszubeuten.  

Applications of Generative AI 

Codegenerierung und -interpretation

Generative KI hat dabei eine große Rolle gespielt. Mit Werkzeugen wie ChatGPTkönnen Entwickler ihre Codes testen, Fehleraufforderungen aus der Entwicklung einfügen und sich ein detailliertes Verständnis des Fehlers und möglicher Lösungen verschaffen. Entwickler könnten auch Anweisungen geben und Beispielcode für die Implementierung erhalten.

Chatbots/virtuelle Agenten

Kundendienstanfragen werden in der heutigen Geschäftswelt meist über Chatbots bearbeitet, anders als früher, als Menschen beteiligt waren. Mit generativer KI könnten Bots darauf trainiert werden, Kundenanfragen zu bearbeiten und Lösungen ohne die Beteiligung von Menschen zu bearbeiten.

Inhaltsgenerierung

Die Generierung realistischer Inhalte, Musik, Videos, Bilder usw. ist durch generative KI möglich, um aus einem bestimmten Muster von Beispielen eine realistische Ausgabe zu erstellen, wodurch der Prozess der Erstellung neuer Inhalte einfacher und schneller wird.

Predictive AI vs. Generative AI

Generative KI wird verwendet, um neue Inhalte zu erstellen tiefe Lernen und die Maschinelles Lernen Inhalte zu generieren. Es wird zum Erstellen von Inhalten wie Bildern, Musik, Text und mehr verwendet.

Im Vergleich dazu konzentriert sich die prädiktive KI auf die Analyse von Daten und die Erstellung zukünftiger Vorhersagen aus historischen Daten. Predictive AI nutzt Algorithmen und maschinelles Lernen, um diese Daten zu analysieren und Muster zu erkennen, die für mögliche Zukunftsprognosen verwendet werden können.

Sowohl generative KI als auch prädiktive KI nutzen maschinelles Lernen, aber die Art und Weise, wie sie Ergebnisse liefern, ist unterschiedlich. Während einer Daten erstellt, simuliert der andere Ergebnisse. Daher wird generative KI häufig in Branchen eingesetzt, in denen Inhalte erstellt werden, beispielsweise in der Musik, Mode und Kunst.

Im Gegensatz dazu wird prädiktive KI in Branchen eingesetzt, in denen die Datenanalyse größtenteils erfolgt, beispielsweise im Finanzwesen, im Marketing, in der Forschung und im Gesundheitswesen.

Fazit

Mit mehr Innovationen im KI-Bereich gehen wir davon aus, dass prädiktive KI und generative KI weitere Fortschritte bei der Reduzierung des Risikos beim Einsatz dieser Technologien und der Verbesserung der Chancen erzielen werden. Mit zunehmender Entwicklung wird sich die Lücke zwischen prädiktiven und generativen KI-Algorithmen schließen, sodass Modelle jederzeit problemlos zwischen Algorithmen wechseln und das bestmögliche Ergebnis erzielen können.

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