Predictive AI vs Generative AI

هوش مصنوعی پیش بین (Predictive AI)

در دنیای امروز وقتی از هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) حرف می‌زنیم، دو رگه بزرگ از کاربردها در مرکز توجه قرار دارند: یکی هوش مصنوعی پیش‌بین (Predictive AI) و دیگری هوش مصنوعی مولد (Generative AI). اگر بخواهیم ساده بگوییم، اولی مثل یک تحلیل‌گر قدرتمند است که از گذشته و الگوها یاد می‌گیرد تا بگوید چه ممکن است در آینده اتفاق بیفتد؛ دومی مثل یک خلاق دیجیتال است که می‌تواند متن، تصویر، کد یا حتی داده مصنوعی تولید کند. این دو نه رقیب، بلکه مکمل‌اند: هوش مصنوعی مولد به «درک، تبدیل و تولید داده» کمک می‌کند و هوش مصنوعی پیش‌بین از آن داده‌ها برای «شبیه‌سازی سناریوها و تصمیم‌سازی» استفاده می‌کند. از آنجاییکه دکتر روزبهانی از سال ۱۳۸۷ بر روی تجزیه و تحلیل پیش بینانه و بلادرنگ، مدلسازی با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی به هدف پیش بینی کار کرده و در نتیجه امروز یکی از بازیگران عرصه هوش مصنوعی پیش بین می باشد، برآنیم تا در این نوشتار با استفاده از نوشتارهای معتبر پایگاه هایی نظیر IBM و دانش تولید شده در شرکت توسعه تجارت اشیاء هوشمند در پارک علم و فناوری دانشگاه علم و صنعت ایران  در پروژه های مختلف، مدیران صنایع و سازمان ها را با این هوش مصنوعی آشنا سازیم.

شفاف سازی فنی

ابتدا بیایید نگاهی فنی به مسئله داشته باشیم بویژه با توجه به اینکه این ایام مدیران صنایع، سازمان ها و شرکت ها بیشتر با هوش مصنوعی مولد آشنا هستند در قیاس با آن این نگاه را تکمیل کنیم.

  • هوش مصنوعی پیش‌بین (Predictive AI): با استفاده از تحلیل آماری و مدل‌های یادگیری ماشین مانند رگرسیون‌ها، درخت تصمیم، شبکه‌های عصبی، مدل‌های زمان‌-رشته‌ای مانند ARIMA یا LSTM الگوهای گذشته را استخراج می‌کند و احتمال یا مقدار رویدادهای آینده را برمی‌گرداند. این نوع سیستم‌ها نیازمند داده تاریخی پاک‌شده، متوازن و با سیاست‌های خوبِ حاکمیت داده هستند؛ دقت پیش‌بینی بسته به کیفیت داده، تنوع آن و انتخاب الگوریتم متغیر است. اهداف متداول: پیش‌بینی خرابی تجهیزات، تشخیص خروج مشتری (churn)، برآورد تقاضا و مدیریت ریسک.
  • هوش مصنوعی مولد (Generative AI): از مدل‌هایی مانند شبکه‌های مولد (GANs)، مدل‌های خودرمزگذار (VAEs)، مدل‌های انتشار (diffusion) و به‌ویژه مدل‌های زبان بزرگ (LLMs/Transformers) بهره می‌برد تا محتوا یا داده جدید ایجاد کند. مولدها می‌توانند متن خلاصه کنند، گزارش بنویسند، سناریوهای داده‌ای جدید بسازند یا داده حساس را به‌صورت مصنوعی تولید کنند تا مدل‌های پیش‌بینی را آموزش دهند بدون نقض حریم خصوصی. مولدها در عمل «درک غیررسمیِ» داده‌های پیچیده غیرساختاریافته (مثل متن و تصویر) را ساده می‌کنند.

چرا سازمان‌ها و صنایع باید هر دو را داشته باشند؟

  • هوش مصنوعی پیش‌بین ابزارِ اصلیِ برنامه‌ریزی و واکنش پیشرو (proactive planning) است: مثلاً نگهداری پیش‌بین (predictive maintenance) باعث می‌شود ماشین قبل از خرابی سرویس شود و هزینه‌ها کاهش یابد.
  • هوش مصنوعی مولد شتاب‌دهنده کارهای شناختی و داده‌سازی است: مولد می‌تواند گزارش‌های خودکار، خلاصه‌های تحلیلی یا داده مصنوعی برای پر کردن کمبودهای دیتاست تولید کند؛ همین داده‌ها کیفیت مدل‌های پیش‌بین را بالا می‌برند و حکمرانی داده مبنا را ممکن می سازند.
  • در عمل، پیاده‌سازیِ هوشمندسازی (smartification) سازمان یعنی ساختِ لوله داده‌ای که مولدها را برای آماده‌سازی، افزایش یا ترجمه داده به کار می‌گیرد و مدل‌های پیش‌بین را برای تصمیمات عملیاتی و استراتژیک تغذیه می‌کند. بسیاری از شرکت‌ها هردو را همزمان به کار می‌گیرند تا مزیت ترکیبی به‌دست آورند: تولید سریع بینش و محتوا (مولد) بعلاوه پیش‌بینی دقیق و قابل اتکا برای عمل (پیش‌بین).

نکات فنی قابل توجه برای متخصصان

  • ورودی‌ها و نوع داده:  مدل‌های پیش‌بین معمولاً روی داده‌های ساخت‌یافته (structured data) بهتر کار می‌کنند؛ مولدها می‌توانند از داده‌های غیرساختاریافته (unstructured) مانند متن و تصویر سود ببرند و آن‌ها را تبدیل یا خلاصه کنند.
  • معیارهای ارزیابی:  پیش‌بینی معیارهای عددی مثل RMSE، MAE، AUC  و دقت کلاسه‌بندی؛ مولد معیارهای کیفیت خروجی مثل perplexity برای متن، FID/IS برای تصاویر و ارزیابی انسانی برای کاربردهای خلاقانه.
  • قابلیت توضیح (Explainability): مدل‌های پیش‌بین اغلب نیاز شدید به تبیین دارند (مثلاً حوزه مالی یا سلامت)؛ برای مولدها هم مسائل شناسایی منبع اطلاعات و جلوگیری از توهم (hallucination) حیاتی است.
  • ریسک‌ها:  پیش‌بین‌ها ممکن است با شیفت توزیع (distribution shift) یا داده جانبدار، خروجی نادرست بدهند؛ مولدها ممکن است محتوای نادرست یا تحریف‌شده تولید کنند یا حریم خصوصی را نقض کنند اگر داده آموزشی حساس باشد. کنترل کیفیت، ممیزی مدل و چارچوب‌های اخلاقی ضروری‌اند.

در جدول زیر مقایسه جامعی بین هوش مصنوعی مولد و هوش مصنوعی پیش بین صورت گرفته است:

معیار

هوش مصنوعی پیش‌بین (Predictive AI)

هوش مصنوعی مولد (Generative AI)

هدف اصلی

 پیش‌بینی آینده یا احتمال‌ها برای تصمیم‌گیری (Forecasting / classification) تولید محتوای جدید: متن، تصویر، کد، یا داده مصنوعی (Content / data generation)

نوع دادهٔ غالب

 داده ساخت‌یافته (structured) و سری‌های زمانی (time-series) داده غیرساختاریافته (text, images, audio) و ساختنی (synthetic data)

خروجی

 عدد/احتمال/کلاس/پیش‌بینی (مثلاً خرابی فردا یا احتمال خروج مشتری) محتوا یا داده جدید: متن، تصویر، سناریو، نمونه‌های داده‌ای مصنوعی

الگوریتم‌های معمول

 رگرسیون، درخت تصمیم، XGBoost ،  شبکه‌های عصبی، LSTM، مدل‌های سری‌زمان Transformers (LLMs)، GAN، VAE، diffusion models

نقاط قوت

 قابل تبیین‌تر برای تصمیم‌سازی تجاری؛ مناسب برای KPI  و برنامه‌ریزی تولید سریع محتوا، تقویت دیتاست‌ها، تسهیل کشف الگوهای پیچیده در داده‌های غیرساختاری

محدودیت‌ها

 وابسته به داده تاریخی با کیفیت؛ حساس به شیفت توزیع ممکن است توهم (hallucination) تولید کند؛ نیاز به کنترل کیفیت انسانی

معیارهای ارزیابی

 RMSE, MAE, AUC, precision/recall Perplexity, FID, human eval, task-specific metrics

نقش در هوشمندسازی سازمان

 پایه تصمیم‌گیری پیشرو: نگهداری، تقاضا، منابع انسانی، ریسک تولید گزارش، خلاصه، داده مصنوعی برای آموزش مدل‌های پیش‌بین، اتوماسیون محتوا

نمونهٔ کاربرد صنعتی

 نگهداری پیش‌بین (predictive maintenance)، تحلیل اعتبارات، پیش‌بینی تقاضا تولید متن بازاریابی، شبیه‌سازی سناریو داده‌ای، تهیه دیتاست‌های محافظت‌شده

مسائل اخلاقی/قانونی

 شفافیت، تبعیض الگوریتمی، مسئولیت تصمیم مالکیت محتوا، حفظ حریم خصوصی در داده مصنوعی، جلوگیری از تولید محتوای گمراه‌کننده

سرمایه‌گذاری فنی لازم

 داده‌محوری، فرآیندهای ETL، سیستم‌های ارزیابی و مانیتورینگ محاسبات سنگین (برای مدل‌های بزرگ)، پایپ‌لاین تولید و ارزیابی کیفیت انسانی

چگونه با هم کار می‌کنند

 مصرف‌کننده خروجی‌های مولد برای تقویت یا غنی‌سازی دیتاست؛ استفاده از سناریوهای مولد برای تست سناریوهای پیش‌بینی تولید داده آموزشی، خلاصه گزارش‌ها، ترجمه لاگ‌ها برای مدل‌های پیش‌بین