در عصر تحول دیجیتال، انتخاب بین استفاده از «هوش مصنوعی مولد (Gen AI)» و ابزارهای پیش‌بینی مانند یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، برای رهبران کسب‌وکار چالش برانگیز است. مسئله از این قرار نیست که کدام فناوری برتر است، بلکه انتخاب صحیح فناوری متناسب با مشکل خاص کسب‌وکار و داده‌های موجود می‌باشد. این مقاله راهکارهایی عملی برای تصمیم‌گیری آگاهانه و جلوگیری از اشتباهات پرهزینه در پروژه‌های هوش مصنوعی و انتخاب بین   هوش مصنوعی مولد در مقابل Predictive AI میپردازد.

مقدمه

در دهه گذشته، دنیای تجزیه و تحلیل داده شاهد تحولات عظیمی بوده است. بسیاری از سازمان‌ها از مدل‌های آماری ساده به سمت یادگیری ماشین پیشرفته و حتی یادگیری عمیق حرکت کرده‌اند. در همین میان، ظهور «هوش مصنوعی مولد (Gen AI)» که قادر به تولید متن شبیه به انسان، تصاویر واقعی و حتی کدهای عملکردی است، ابعاد جدیدی از کاربردهای هوش مصنوعی را معرفی کرده است. اگرچه هوش مصنوعی مولد نوید انقلاب در حوزه‌های مختلف از خدمات مشتری تا توسعه محصول را می‌دهد، اما جایگاه و نقش آن در کنار ابزارهای پیش‌بینی همچنان مورد بحث است.

یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و هوش مصنوعی مولد (Gen AI)

یادگیری ماشین

یادگیری ماشین شامل شناسایی الگوها از داده‌های تاریخی با استفاده از تکنیک‌های آماری و محاسباتی است تا بدون برنامه‌نویسی صریح، پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری کند. این شاخه شامل روش‌هایی مانند تحلیل رگرسیون، درخت‌های تصمیم، جنگل‌های تصادفی و گرادیان بوستینگ است. اصلی‌ترین نقطه قوت یادگیری ماشین، کار با داده‌های ساختاری (جدولی) است. داده‌های جدولی که در قالب ردیف‌ها و ستون‌ها سازماندهی شده‌اند، امکان پیش‌بینی‌های دقیق را برای کاربردهایی مانند پیش‌بینی تقاضا، مدیریت موجودی و تحلیل ریسک فراهم می‌کنند.

یادگیری عمیق

یادگیری عمیق، شاخه‌ای از یادگیری ماشین است که بر پایه شبکه‌های عصبی ساخته شده و قادر به پردازش داده‌های نامنظم مانند تصاویر، صدا و زبان طبیعی می‌باشد. برخلاف یادگیری ماشین سنتی که بیشتر برای داده‌های جدولی مناسب است، یادگیری عمیق می‌تواند داده‌های ورودی متنوعی را بدون نیاز به پردازش دستی اولیه به کار گیرد. اگرچه یادگیری عمیق دقت بالایی دارد، اما به دلیل پیچیدگی و نیاز به حجم زیادی از داده، ممکن است از نظر تفسیری و هزینه‌های محاسباتی چالش‌هایی ایجاد کند.

هوش مصنوعی مولد (Gen AI)

هوش مصنوعی مولد (Gen AI) از سایر رویکردهای هوش مصنوعی با توانایی ایجاد محتوای جدید به جای صرفاً پیش‌بینی کردن متمایز می‌شود. این فناوری بر پایه معماری‌های پیشرفته مانند ترنسفورمر ساخته شده و قادر به تولید متنی شبیه به انسان، تصاویر واقعی و حتی کدهای نرم‌افزاری می‌باشد. به عنوان مثال، در حوزه بازاریابی، هوش مصنوعی مولد (Gen AI) می‌تواند برای ایجاد محتواهای تبلیغاتی، تولید تصاویر متنوع و شخصی‌سازی ارتباطات با مشتریان به کار رود. کاربردهای این فناوری نه تنها در تولید متن بلکه در حوزه‌های مختلفی مانند موسیقی، عبارات ریاضی و فرمول‌های شیمیایی نیز مشاهده می‌شود.

تفاوت‌های اصلی بین یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و هوش مصنوعی مولد (Gen AI)

یادگیری ماشین:

این فناوری شامل شناسایی الگوها از داده‌های تاریخی به کمک تکنیک‌های آماری و محاسباتی است. کاربرد اصلی آن در مسائل پیش‌بینی مبتنی بر داده‌های ساختاری (جدولی) است؛ مانند تحلیل رگرسیون، درخت‌های تصمیم، جنگل‌های تصادفی و گرادیان بوستینگ. برای مثال:

• خرده‌فروشی: پیش‌بینی تقاضا و مدیریت موجودی با تحلیل داده‌های فروش تاریخی.
• بنیادهای اشتراکی: پیش‌بینی از دست دادن مشتریان با تحلیل داده‌های استفاده از سرویس.
• مؤسسات مالی: ارزیابی ریسک عدم بازپرداخت وام با استفاده از داده‌های مشتریان.

با این حال، یادگیری ماشین سنتی در مواجهه با داده‌های نامنظم مانند تصاویر، متن زبان طبیعی یا صدا عملکرد مناسبی ندارد؛ بنابراین نیازمند پردازش دستی برای ساختاربندی داده‌هاست.

یادگیری عمیق:

این شاخه خاص از یادگیری ماشین بر مبنای شبکه‌های عصبی است و قابلیت پردازش داده‌های نامنظم مانند تصاویر، صدا و زبان طبیعی را بدون نیاز به پیش‌پردازش دستی فراهم می‌کند. کاربردهای آن شامل مواردی است که داده‌های ورودی به‌طور طبیعی در قالب‌های مختلف (مثلاً ترکیب داده‌های تصویری و جدولی در تشخیص بیماری) ظاهر می‌شوند. اگرچه یادگیری عمیق می‌تواند داده‌های جدولی را نیز پردازش کند، اما به دلیل نیاز به داده‌های حجیم، پیچیدگی در تنظیم مدل و ماهیت «جعبه سیاه» آن، تفسیر نتایج می‌تواند دشوار باشد.

هوش مصنوعی مولد (Gen AI):

این فناوری از هوش مصنوعی پیش‌بینی‌کننده متمایز می‌شود چرا که نه تنها می‌تواند پیش‌بینی کند بلکه قادر است محتوای جدیدی تولید کند. سیستم‌های هوش مصنوعی مولد معمولاً بر پایه معماری‌های عمیق تحول‌آفرین مانند ترنسفورمر ساخته شده‌اند و توانایی تولید متنی منسجم، تصاویر واقعی و حتی کدهای عملکردی را دارند. به عنوان مثال:

• دپارتمان‌های بازاریابی: تهیه پیش‌نویس تبلیغاتی، تولید محتوای بصری و ایجاد ارتباطات شخصی‌سازی‌شده.
• توسعه محصول: ارائه ایده‌های نوین برای بهبود محصول از طریق تحلیل نظرات مشتریان. ورودی و خروجی این سیستم‌ها غالباً نامنظم بوده و می‌توانند شامل متن، تصویر، ویدئو، کد نرم‌افزاری، توالی‌های پروتئینی، نت‌های موسیقی، عبارات ریاضی و فرمول‌های شیمیایی باشند.

چگونگی شناسایی رویکرد مناسب در انتخاب ابزار هوش مصنوعی

۱. تعیین ماهیت مشکل:

اولین گام در انتخاب صحیح این است که مشخص شود آیا مشکل موجود یک مسئله تولیدی است یا پیش‌بینی.

• مسائل تولیدی: اگر خروجی مورد نظر شامل داده‌های نامنظم مانند متن، تصویر، ویدئو یا موسیقی باشد، استفاده از «هوش مصنوعی مولد (Gen AI)» تنها راهکار منطقی است.
• مسائل پیش‌بینی: این مسائل به دو دسته‌بندی اصلی تقسیم می‌شوند:
  • دسته‌بندی: با داشتن ورودی، نیاز به انتخاب از میان خروجی‌های از پیش تعریف‌شده است. به عنوان مثال، تشخیص سطح ریسک بیماری قلبی در یک بیمار.
  • رگرسیون: هدف پیش‌بینی یک عدد مشخص است، مانند پیش‌بینی سطح LDL کلسترول در شش ماه آینده یا تعداد واحدهای فروش یک محصول در ۲۴ ساعت آینده.

در مسائل پیش‌بینی، تفاوت بین دسته‌بندی و رگرسیون ممکن است در برخی موارد مبهم باشد؛ به طوری که به جای پیش‌بینی دقیق مقدار، پیش‌بینی به صورت دسته‌ای (مثلاً بالا، متوسط یا پایین) کافی باشد.

۲. انتخاب ابزار مناسب بر اساس نوع داده‌های ورودی:

• داده‌های ورودی جدولی: در صورتیکه تمام داده‌های ورودی به صورت جدولی و ساختاری ارائه شوند، استفاده از روش‌های یادگیری ماشین سنتی (مانند XGBoost یا رگرسیون) به دلیل سرعت و سهولت در تنظیم و تفسیر نتایج گزینه مناسبی است.
• داده‌های ورودی نامنظم: زمانی که داده‌های ورودی شامل متن یا تصاویر هستند و خروجی نیز به صورت متنی روزمره تعریف شده است، ابتدا باید از مدل‌های زبان بزرگ (LLM) که اساس «هوش مصنوعی مولد (Gen AI)» محسوب می‌شوند استفاده کرد. برای مثال، تشخیص ایده‌های بهبود محصول در نقدهای یک وب‌سایت تجارت الکترونیک با استفاده از مدل‌های زبان بزرگ مانند ChatGPT، Claude یا Gemini.
  • در صورتی که دقت مدل‌های زبان بزرگ کافی نباشد یا دلایلی مانند هزینه، تأخیر یا مسائل حریم خصوصی داده‌ها مطرح شود، استفاده از یادگیری عمیق به عنوان جایگزینی منطقی در نظر گرفته می‌شود.

۳. کاهش بار داده‌ای در یادگیری عمیق:

در مواردی که داده‌های ورودی نامنظم هستند، یکی از چالش‌های اصلی در استفاده از یادگیری عمیق نیاز به داده‌های حجیم است. دو راهکار برای کاهش این بار وجود دارد:

• استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش دیده: به جای ساخت مدل از ابتدا، استفاده از مدل‌هایی که پیش‌تر بر روی داده‌های مشابه آموزش دیده‌اند و سپس با داده‌های خاص تنظیم (fine-tuning) شوند.
• استفاده از مدل‌های زبان بزرگ برای برچسب‌گذاری داده‌های آموزشی: این روش امکان برچسب‌گذاری سریع و کم‌هزینه داده‌ها را فراهم کرده و دقت مدل‌های پیش‌بینی را بهبود می‌بخشد.

ارزش ترکیب رویکردهای هوش مصنوعی در کسب‌وکار

انتخاب بین «هوش مصنوعی مولد (Gen AI)»، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق نباید به‌عنوان انتخابی دوتایی در نظر گرفته شود، بلکه ترکیب هوشمندانه این فناوری‌ها می‌تواند منجر به راهکارهایی منعطف و بهینه شود. به عنوان مثال:

• استفاده همزمان: در پروژه‌های پیچیده، می‌توان از مدل‌های پیش‌بینی برای استخراج الگوهای دقیق از داده‌های ساختاری و از «هوش مصنوعی مولد (Gen AI)» برای تولید محتوا یا ارائه گزارش‌های خلاقانه بهره برد.
• بهبود فرآیندهای آموزشی: مدل‌های زبان بزرگ می‌توانند به عنوان ابزاری برای برچسب‌گذاری سریع داده‌های آموزشی، هزینه‌ها را کاهش داده و بهبود عملکرد مدل‌های پیش‌بینی را فراهم آورند.

نگاه به آینده نشان می‌دهد که مرز بین این فناوری‌ها به تدریج محو خواهد شد؛ به عنوان مثال، ظهور مدل‌های پیش‌آموزش دیده برای داده‌های جدولی می‌تواند جایگزینی مقرون به صرفه و کارآمد برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی‌کننده از ابتدا باشد. بنابراین، رهبران کسب‌وکار باید در کنار حفظ تمرکز بر اهداف استراتژیک، از پیشرفت‌های فناوری مطلع بوده و با استفاده از چارچوب‌های تصمیم‌گیری ساختاریافته، شانس موفقیت پروژه‌های هوش مصنوعی را بهبود بخشند.

خلاصه نکات کلیدی

• تعیین ماهیت مشکل: ابتدا مشخص کنید که آیا مشکل موجود تولیدی است یا پیش‌بینی. مسائل تولیدی به صورت مستقیم با «هوش مصنوعی مولد (Gen AI)» قابل حل هستند.
• استفاده از هوش مصنوعی مولد (Gen AI): در مواردی که خروجی شامل داده‌های نامنظم مانند متن، تصویر یا ویدئو باشد، این فناوری گزینه مناسب است.
• استفاده از یادگیری ماشین: برای مسائل پیش‌بینی مبتنی بر داده‌های جدولی مانند تحلیل فروش و ارزیابی ریسک.
• استفاده از یادگیری عمیق: در مواجهه با داده‌های نامنظم (متنی یا تصویری) به ویژه زمانی که نیاز به دقت و تحلیل عمیق‌تر احساس می‌شود.
• ترکیب رویکردها: بهره‌گیری همزمان از فناوری‌های پیش‌بینی و تولید می‌تواند منجر به راهکارهایی منعطف و بهینه شود.

• استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش دیده: این روش‌ها با کاهش نیاز به داده‌های حجیم، روند تنظیم مدل‌ها را تسهیل کرده و هزینه‌های پروژه را کاهش می‌دهند.

   

  

   

نتیجه‌گیری

با توجه به سرعت تحول فناوری و کاربردهای نوین هوش مصنوعی، آگاهی از تفاوت‌های میان «هوش مصنوعی مولد (Gen AI)»، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، و انتخاب صحیح ابزار بر اساس ماهیت مشکل و نوع داده‌های ورودی، کلید موفقیت در پروژه‌های هوش مصنوعی کسب‌وکار است. رهبران با تمرکز بر ایجاد ارزش واقعی و استفاده هوشمندانه از ترکیب فناوری‌های موجود، می‌توانند در فضای پیچیده هوش مصنوعی حرکت کرده و از اشتباهات پرهزینه جلوگیری کنند.