IA traditionnelle vs IA générative – KDnuggets

Image par auteur
 

« IA générative » est le prochain mot à la mode qui circule en ce moment. Quel que soit le secteur dans lequel vous travaillez, vous avez certainement entendu ce mot. Cela nous a montré au cours des six derniers mois seulement les progrès significatifs de l’intelligence artificielle (IA). Il a remodelé diverses industries et tout le monde veut mettre la main dessus. 

Pour certains d’entre vous, vous ne connaissez peut-être pas vraiment la différence entre les sous-ensembles de l’IA, et c’est le but de cet article. 

Pour clarifier les choses pour vous.

IA traditionnelle – une partie de l’IA que connaissent la majorité des personnes non enclines à la technique. Également connue sous le nom d’IA étroite ou faible, la forme traditionnelle d’IA se concentre sur l’exécution d’une tâche spécifique de manière intelligente. 

Ainsi, ce que nous connaissons de l’IA traditionnelle, ce sont des assistants vocaux tels que Siri et Alexa, conçus pour répondre à une entrée et produire une sortie. La manière dont cela est réalisable est que ces systèmes d’IA apprennent à partir des données, des caractéristiques et bien plus encore pour prendre des décisions et des prédictions.  

Pensez au moment où vous jouez aux échecs informatiques. L'ordinateur ne se contente pas d'établir des règles au fur et à mesure, il connaît toutes les règles et les utilise pour effectuer son prochain mouvement. C’est une stratégie prédéfinie. 

Stratégie. C’est sur cela que repose l’IA traditionnelle. Il prend ses décisions en fonction d’un ensemble de règles précises sur lesquelles il s’appuie à chaque fois. 

Il reçoit une entrée et produit une sortie – sur la base de règles et non en créant des règles. 

Passons maintenant au mot à la mode « IA générative ». Comme vous pouvez l’imaginer, j’ai souligné que l’IA traditionnelle est basée sur des règles et ne peut pas créer quelque chose de nouveau. Alors, qu’en est-il de l’IA générative ?

Oui tu as raison. L’IA générative a la capacité de créer quelque chose de nouveau. Tout comme l’IA traditionnelle, l’IA générative a appris beaucoup de données et les utilise pour prendre des décisions et faire des prédictions. Mais plutôt qu’il s’agisse d’un simple processus d’entrée et de sortie. 

L'IA générative prend l'entrée, la comprend et crée quelque chose de nouveau en utilisant les informations de l'entrée. Il est formé sur les données et apprend les modèles sous-jacents pour pouvoir générer de nouvelles données basées sur les informations d'entrée similaires aux données de formation. 

À ce jour, vous pouvez utiliser Generative AI pour créer des sorties sous différentes formes telles que du texte, des images et de la musique, ainsi que pour vous aider dans des tâches telles que la complétion de code. 

Des exemples d'IA générative incluent GPT, Soundful, Synthesia et DALL-E 2.

Alors, quelle est la différence entre l’IA traditionnelle et l’IA générative ?

Les capacités et les applications constituent la principale différence. 

Comme je l’ai mentionné précédemment, l’IA traditionnelle est basée sur la réception d’une entrée et la production d’une sortie. Les données d'entrée sont analysées et utilisées pour prendre des décisions et des prédictions. Si vous recherchez une reconnaissance de formes, l’IA traditionnelle est votre solution. L’IA traditionnelle est toujours très populaire et est utilisée pour alimenter de nombreux systèmes d’IA actuels, tels que les chatbots et l’analyse prédictive. Il se concentre sur des applications spécifiques à des tâches, que de nombreuses personnes utilisent pour leurs tâches quotidiennes. 

D’un autre côté, l’IA générative ira au-delà et créera de nouvelles données, similaires aux données de formation. Si vous recherchez la création de modèles, l’IA générative est votre solution. L'IA générative ouvre de nouvelles portes aux entreprises pour qu'elles soient plus créatives et innovantes. Cela peut considérablement réduire le temps consacré à des tâches telles que le processus d’idéation. Il peut écrire des paroles de chansons, rédiger des articles et créer des deepfakes. Là où la création et l’innovation sont importantes, l’IA générative a un fort potentiel pour passer au niveau supérieur. 

Pour conclure cet article général sur l’IA traditionnelle et l’IA générative, vous devez comprendre que leurs fonctions ne peuvent pas encore être liées. Par exemple, l’IA générative peut être utilisée avec l’IA traditionnelle pour fournir des solutions plus efficaces. D’un autre côté, l’IA traditionnelle peut fournir un résultat spécifique qui pourrait être analysé plus en détail pour créer un contenu personnalisé à l’aide de l’IA générative. 

Comprendre la différence entre les deux et leur rôle spécifique dans le monde de l’IA est important. Ils façonnent tous deux notre avenir et sont tous deux largement adoptés dans la société d’aujourd’hui. 

Vous savez comprendre les capacités uniques des deux et vous pourrez profiter de la balade tout en continuant à innover.
 
 
Nisha Arya est Data Scientist, rédacteur technique indépendant et Community Manager chez KDnuggets. Elle est particulièrement intéressée à fournir des conseils de carrière en science des données ou des tutoriels et des connaissances théoriques sur la science des données. Elle souhaite également explorer les différentes façons dont l'intelligence artificielle est/peut bénéficier à la longévité de la vie humaine. Une apprenante passionnée, cherchant à élargir ses connaissances techniques et ses compétences en écriture, tout en aidant à guider les autres.
 

• Contenu propulsé par le référencement et distribution de relations publiques. Soyez amplifié aujourd'hui.
• PlatoData.Network Ai générative verticale. Autonomisez-vous. Accéder ici.
• PlatoAiStream. Intelligence Web3. Connaissance Amplifiée. Accéder ici.
• PlatonESG. Carbone, Technologie propre, Énergie, Environnement, Solaire, La gestion des déchets. Accéder ici.
• PlatoHealth. Veille biotechnologique et essais cliniques. Accéder ici.
• La source: https://www.kdnuggets.com/traditional-ai-vs-generative-ai?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=traditional-ai-vs-generative-ai