Tekoälyn kaksi puolta: miten koneoppiminen ja generatiivinen tekoäly täydentävät toisiaan

Tekoäly (AI) on nopeasti kehittyvä ala, ja kaksi sen keskeisintä tekniikkaa ovat perinteinen koneoppiminen (ML) ja generatiivinen tekoäly. Mutta mikä erottaa ne toisistaan, ja miten ne toimivat yhdessä? Tarkastellaanpa niiden tärkeimpiä eroja ja tarjoamia mahdollisuuksia.

Perinteinen koneoppiminen on menetelmä, jossa tietokoneet oppivat tunnistamaan malleja ja tekemään ennusteita niiden perusteella, jotka olemme niille valmistelleet. Nämä tiedot voivat olla mitä tahansa asiakaskäyttäytymisestä kuviin. Koneoppimista käytetään esimerkiksi asiakkuuden säilyvyyden ennustamiseen eli ennustamaan, mitkä asiakkaat saattavat irtisanoutua.

Koneoppimismallit koulutetaan "katsomalla" monia esimerkkejä ja etsimällä malleja, jotka ne voivat tunnistaa uusista tiedoista. Toimiakseen klassinen koneoppiminen vaatii kuitenkin, että tiedot on järjestetty ja jäsennelty, usein numeroina tai luokkina, ja se sopii erityisen hyvin tehtäviin, joissa lopputulos on tarkasti määritelty.

Generatiivinen tekoäly, joka hyödyntää Copilotin tai ChatGPT:n kaltaisia laajamittaisia kielimalleja, toimii eri tavalla. Sen sijaan, että se etsisi malleja numeroista, se keskittyy ihmiskielen ymmärtämiseen ja tuottamiseen. Laajamittaiset kielimallit on koulutettu valtavilla tekstimäärillä monista lähteistä, ja ne oppivat ymmärtämään kieltä, sävyä ja kontekstia. Tämä tekee niistä kielen ymmärtämisen yleispäteviä asiantuntijoita, joita voidaan soveltaa moniin tehtäviin – kysymyksiin vastaamisesta tekstin kirjoittamiseen.

Kun klassinen koneoppiminen on kuin ”erikoistunut” tiettyihin datatehtäviin, generatiivinen tekoäly on enemmänkin ”kielen ymmärtämisen asiantuntija”, joka pystyy käsittelemään strukturoimatonta dataa, kuten tekstiä ja keskusteluja.

Lyhyesti sanottuna:

• Perinteinen koneoppiminen: Sopii hyvin jäsenneltyjen tietojen (numerot ja luokat) kuvioihin ja kohdennettuihin ennusteisiin.

• Generatiivinen tekoäly: Sopii kielelle ja strukturoimattomalle datalle, kuten ihmiskielelle.

• Yhdistettynä: Generatiivinen tekoäly voi kääntää kielen numeroiksi, joita klassinen koneoppiminen voi käyttää luodakseen tarkempia ennusteita.

Yhdistämällä perinteisen koneoppimisen ja generatiivisen tekoälyn avaamme uusia mahdollisuuksia. Kuvittele esimerkiksi asiakaspysyvyyden ennustamista, jossa yritys haluaa ennustaa, aikooko asiakas lähteä. Perinteinen koneoppiminen voi käyttää tietoja asiakkaan ostokäyttäytymisestä, mutta se antaa vain osittaisen kuvan. Generatiivisen tekoälyn avulla voimme analysoida myös asiakkaan sähköposteja ja arvioida niiden sävyä ja tunnetilaa – esimerkiksi onko asiakas ärtynyt vai tyytyväinen. Tämä kielellinen informaatio voidaan muuntaa numeroiksi ja käyttää syötteenä koneoppimismallille. Näin saamme kokonaisvaltaisemman analyysin, joka sisältää asiakkaan toimet ja tunteet.

Generatiivisen tekoälyn uusien mahdollisuuksien myötä on tärkeää pohtia, miten teksti ja puhe voidaan sisällyttää datastrategiaasi. Kun perinteinen koneoppiminen toimii pääasiassa jäsennellyn datan, kuten lukujen ja luokkien, parissa, generatiivinen tekoäly mahdollistaa kielellisen datan, eli muiden ihmisten sanomien ja kirjoittamien asioiden, hyödyntämisen. Tämä data voi tarjota arvokkaita oivalluksia, mutta jotta sitä voidaan hyödyntää, se on tallennettava ja järjesteltävä analysointia varten.

Tallentamalla kielellistä dataa suuri kielimalli voi auttaa "kvantifioimaan" tekstiä – muuttamalla kielen numeerisiksi arvoiksi, joita perinteinen koneoppimismalli voi käyttää ennusteisiin. Oletetaan esimerkiksi, että asiakas ilmaisee ärtymystä sähköpostissa. Tällöin generatiivinen tekoäly voi arvioida ärtymyksen tason ja muuntaa tämän tiedon arvoksi, joka voidaan sisällyttää asiakaspysyvyyden ennustemalliin. Tämä edellyttää, että meillä on pääsy asiakkaan kielellisiin tietoihin ja voimme käyttää niitä analytiikassa.

Lyhyesti sanottuna, jotta perinteisen koneoppimisen ja generatiivisen tekoälyn yhdistelmä voidaan maksimoida, yritysten tulisi harkita valikoitujen teksti- ja puhevuorovaikutusten keräämistä ja tallentamista osana datastrategiaansa.