Традиционное искусственное интеллекта против Генеративного искусственного интеллекта

Tрадиционный ИИ против Генеративного ИИ

 

«Генеративное ИИ» – это следующий модный термин, который сейчас ходит по миру. Независимо от того, в какой сфере вы работаете, вы определенно слышали это слово. За последние 6 месяцев он показал нам значительные достижения в области искусственного интеллекта (ИИ). Он изменил различные отрасли, и все хотят им овладеть.

Для некоторых из вас может быть непонятна разница между подразделами ИИ, и это и есть цель этой статьи.

Чтобы прояснить все для вас.

• Программа для поиска простых чисел на языке Python
• Создание векторного поиска высокой производительности
• Несущая сложность является уникальным конкурентным преимуществом разработчика

 

Что такое традиционный ИИ?

 

Традиционный ИИ – это часть ИИ, которую большинство непрофессионалов знают. Также известный как Ограниченный или Слабый ИИ, традиционная форма ИИ фокусируется на выполнении определенной задачи интеллектуальным образом.

Так что мы знаем о традиционном ИИ – это голосовые помощники, такие как Siri и Alexa, которые разработаны для реагирования на входные данные и выдачи результата. Это достигается за счет того, что эти ИИ-системы учатся на основе данных, характеристик и т. д., чтобы принимать решения и делать предсказания.

Подумайте о том, когда вы играете в компьютерные шахматы. Компьютер не просто придумывает правила по мере продвижения игры, он знает все правила и использует их для следующего хода. Это заранее определенная стратегия.

Стратегия. Именно на этом основан традиционный ИИ. Он принимает решения, используя определенный набор правил, которыми он руководствуется каждый раз.

Он получает входные данные и выдает результат – на основе правил, а не путем создания правил.

 

Что такое генеративное ИИ?

 

Теперь перейдем к модному термину «Генеративное ИИ». Как вы можете себе представить, я подчеркнул, что традиционный ИИ основан на правилах и не может создавать что-то новое. Так что, где это оставляет генеративный ИИ?

Да, вы правы. Генеративный ИИ способен создавать что-то новое. Как и традиционный ИИ, генеративный ИИ изучает много данных и использует их для принятия решений и предсказаний. Но вместо простого процесса ввода и вывода.

Генеративный ИИ берет входные данные, понимает их и создает что-то новое, используя информацию из входных данных. Он обучается на данных и изучает скрытые закономерности, чтобы генерировать новые данные на основе информации из входных данных, аналогичные тренировочным данным.

На сегодняшний день вы можете использовать генеративный ИИ для создания выходных данных в различных формах, таких как текст, изображение и музыка, а также использовать его для помощи вам в задачах, таких как автозаполнение кода.

Примеры генеративного ИИ включают GPT, Soundful, Synthesia и DALL-E 2.

 

Разница

 

Итак, в чем разница между традиционным ИИ и генеративным ИИ?

Основная разница заключается в возможностях и применении.

Как я уже упоминал, традиционный ИИ основан на получении входных данных и выдаче результатов. Входные данные анализируются и используются для принятия решений и предсказаний. Если вам нужно распознавание образов, традиционный ИИ – ваш выбор. Традиционный ИИ все еще очень популярен и используется для управления многими существующими системами ИИ, такими как чат-боты и прогнозирование аналитики. Он фокусируется на задачах, специфичных для определенных задач, которые многие люди используют для своих повседневных задач.

С другой стороны, генеративный ИИ пойдет дальше и создаст новые данные, аналогичные тренировочным данным. Если вам нужно создание образов, генеративный ИИ – ваш выбор. Генеративный ИИ открывает новые возможности для компаний быть более творческими и инновационными. Он может значительно сократить время, затраченное на задачи, такие как процесс идеализации. Он может писать тексты песен, статьи и создавать deepfakes. Где важны создание и инновации, генеративный ИИ имеет большой потенциал для поднятия этого на новый уровень.

 

Заключение

 

Чтобы подвести итог этой общей статьи о традиционном ИИ и генеративном ИИ, вам нужно понять, что их функции пока не могут быть переплетены. Например, генеративный ИИ может использоваться с традиционным ИИ для предоставления более эффективных решений. С другой стороны, традиционный ИИ может предоставить специфический результат, который может быть дальше проанализирован для создания персонализированного контента с использованием генеративного ИИ.

Понимание разницы между ними и их конкретной ролью в мире искусственного интеллекта важно. Они оба формируют наше будущее и оба широко принимаются в современном обществе.

Теперь вы понимаете уникальные возможности обоих и сможете наслаждаться процессом их инноваций. Ниша Арья – это специалист по обработке данных, фриланс-технический писатель и менеджер сообщества в VoAGI. Она особенно интересуется предоставлением советов или обучающих материалов по карьере в области науки о данных и теоретических знаний в области науки о данных. Она также хочет исследовать различные способы, которыми искусственный интеллект может быть полезен для продолжительности человеческой жизни. Она активно изучает новое, стремится расширить свои технические знания и навыки письма, помогая при этом другим.