Traditionelle KI vs. generative KI – KDnuggets

Neuauflage von Plato

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Traditionelle KI vs. generative KI
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„Generative KI“ ist das nächste Schlagwort, das derzeit im Umlauf ist. Unabhängig davon, in welcher Branche Sie tätig sind, haben Sie das Wort auf jeden Fall gehört. Es hat uns allein in den letzten 6 Monaten die bedeutenden Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) gezeigt. Es hat verschiedene Branchen verändert und jeder möchte es in die Finger bekommen.

Einige von Ihnen kennen den Unterschied zwischen den Teilmengen der KI möglicherweise nicht wirklich, und genau darum geht es in diesem Artikel.

Um für Sie Klarheit zu schaffen.

Traditionelle KI – ein Teil der KI, mit dem sich die Mehrheit der technisch nicht versierten Menschen auskennt. Die traditionelle Form der KI, auch als schmale oder schwache KI bekannt, konzentriert sich auf die intelligente Ausführung einer bestimmten Aufgabe.

Was wir also von traditioneller KI kennen, sind Sprachassistenten wie Siri und Alexa, die darauf ausgelegt sind, auf eine Eingabe zu reagieren und eine Ausgabe zu erzeugen. Dies ist möglich, indem diese KI-Systeme aus Daten, Merkmalen und mehr lernen, um Entscheidungen und Vorhersagen zu treffen.

Denken Sie daran, wenn Sie Computerschach spielen. Der Computer erfindet nicht einfach nur Regeln, er kennt alle Regeln und nutzt diese, um seinen nächsten Schritt zu machen. Es ist eine vordefinierte Strategie.

Strategie. Darauf basiert die traditionelle KI. Es trifft seine Entscheidungen anhand eines bestimmten Regelwerks, auf das es jedes Mal zurückgreift.

Es empfängt eine Eingabe und erzeugt eine Ausgabe – basierend auf Regeln, nicht durch das Erstellen von Regeln.

Nun zum Schlagwort „Generative KI“. Wie Sie sich vorstellen können, habe ich betont, dass die traditionelle KI auf Regeln basiert und nichts Neues schaffen kann. Wo bleibt also die generative KI?

Ja, du hast Recht. Generative KI hat die Fähigkeit, etwas Neues zu schaffen. Genau wie die traditionelle KI hat die generative KI viele Daten gelernt und nutzt diese, um Entscheidungen und Vorhersagen zu treffen. Aber es handelt sich nicht um einen einfachen Eingabe- und Ausgabeprozess.

Generative KI nimmt die Eingaben auf, versteht sie und erstellt anhand der Informationen aus den Eingaben etwas Neues. Es wird anhand von Daten trainiert und lernt die zugrunde liegenden Muster, um auf Basis der Eingabeinformationen neue Daten generieren zu können, die den Trainingsdaten ähneln.

Bisher können Sie mit generativer KI Ausgaben in verschiedenen Formen wie Text, Bild und Musik erstellen und sie bei Aufgaben wie der Code-Vervollständigung unterstützen.

Beispiele für generative KI sind GPT, Soundful, Synthesia und DALL-E 2.

Was ist also der Unterschied zwischen traditioneller KI und generativer KI?

Der Hauptunterschied besteht in den Fähigkeiten und Anwendungen.

Wie ich bereits erwähnt habe, basiert die traditionelle KI auf dem Empfang einer Eingabe und der Produktion einer Ausgabe. Eingabedaten werden analysiert und zur Entscheidungsfindung und Vorhersage genutzt. Wenn Sie nach Mustererkennung suchen, ist traditionelle KI die richtige Wahl. Traditionelle KI erfreut sich nach wie vor großer Beliebtheit und wird in vielen aktuellen KI-Systemen wie Chatbots und Predictive Analytics eingesetzt. Der Schwerpunkt liegt auf aufgabenspezifischen Anwendungen, die viele Menschen für ihre alltäglichen Aufgaben nutzen.

Andererseits wird die generative KI darüber hinausgehen und neue Daten erzeugen, die Trainingsdaten ähneln. Wenn Sie auf der Suche nach Mustererstellung sind, ist generative KI Ihre erste Wahl. Generative KI öffnet Unternehmen neue Türen für mehr Kreativität und Innovation. Dadurch kann der Zeitaufwand für Aufgaben wie den Ideenfindungsprozess drastisch reduziert werden. Es kann Liedtexte schreiben, Artikel schreiben und Deepfakes erstellen. Wo Kreation und Innovation wichtig sind, hat generative KI ein hohes Potenzial, sie auf die nächste Stufe zu heben.

Um diesen allgemeinen Artikel über traditionelle KI und generative KI abzuschließen, müssen Sie verstehen, dass ihre Funktionen noch nicht miteinander verknüpft werden können. Beispielsweise kann generative KI mit traditioneller KI verwendet werden, um effektivere Lösungen bereitzustellen. Andererseits kann herkömmliche KI eine spezifische Ausgabe liefern, die weiter analysiert werden könnte, um mithilfe generativer KI personalisierte Inhalte zu erstellen.

Es ist wichtig, den Unterschied zwischen den beiden und ihre spezifische Rolle in der Welt der KI zu verstehen. Beide prägen unsere Zukunft und sind beide in der heutigen Gesellschaft sehr beliebt.

Sie verstehen die einzigartigen Fähigkeiten der beiden und werden die Fahrt genießen, während sie weiterhin innovativ sind.

Nisha Arya ist Data Scientist, freiberuflicher technischer Redakteur und Community Manager bei KDnuggets. Sie ist besonders daran interessiert, Data Science Karriereberatung oder Tutorials und theoriebasiertes Wissen rund um Data Science anzubieten. Sie möchte auch die verschiedenen Möglichkeiten untersuchen, wie künstliche Intelligenz der Langlebigkeit des menschlichen Lebens zugute kommt/kann. Eine begeisterte Lernende, die ihr technisches Wissen und ihre Schreibfähigkeiten erweitern möchte, während sie anderen hilft, sie zu führen.