पारंपरिक एआई बनाम जेनरेटिव एआई - केडीनगेट्स

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'जेनरेटिव एआई' अगला चर्चा शब्द है जो इस समय चारों ओर घूम रहा है। चाहे आप किसी भी क्षेत्र में काम कर रहे हों, आपने यह शब्द अवश्य सुना होगा। इसने हमें पिछले 6 महीनों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) में महत्वपूर्ण प्रगति दिखाई है। इसने विभिन्न उद्योगों को नया आकार दिया है, और हर कोई इस पर अपना हाथ डालना चाहता है। 

आप में से कुछ लोगों के लिए, आप वास्तव में एआई के सबसेट के बीच अंतर नहीं जानते होंगे, और यही इस लेख का मुद्दा है। 

आपके लिए चीज़ें साफ़ करने के लिए.

पारंपरिक एआई - एआई का एक हिस्सा जिसके बारे में अधिकांश गैर-तकनीकी रुझान वाले लोग जानते हैं। संकीर्ण या कमजोर एआई के रूप में भी जाना जाता है, एआई का पारंपरिक रूप किसी विशिष्ट कार्य को बुद्धिमानी से करने पर केंद्रित है। 

तो हम पारंपरिक एआई के बारे में जो जानते हैं वह सिरी और एलेक्सा जैसे वॉयस असिस्टेंट हैं जिन्हें इनपुट पर प्रतिक्रिया देने और आउटपुट उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। जिस तरह से यह संभव है वह यह है कि ये एआई सिस्टम डेटा, विशेषताओं और बहुत कुछ से निर्णय और भविष्यवाणियां करना सीखते हैं।  

इस बारे में सोचें कि आप कंप्यूटर शतरंज कब खेल रहे हैं। कंप्यूटर केवल नियम नहीं बना रहा है, बल्कि वह सभी नियमों को जानता है और अपना अगला कदम उठाने के लिए इसका उपयोग करता है। यह एक पूर्व-निर्धारित रणनीति है. 

रणनीति। पारंपरिक AI इसी पर आधारित है। यह नियमों के एक विशिष्ट सेट का उपयोग करके अपने निर्णय लेता है जिसका वह हर बार पालन करता है। 

यह एक इनपुट प्राप्त करता है और एक आउटपुट उत्पन्न करता है - नियमों के आधार पर, नियम बनाकर नहीं। 

अब, चर्चा शब्द 'जेनरेटिव एआई' पर। जैसा कि आप कल्पना कर सकते हैं, मैंने इस बात पर जोर दिया है कि पारंपरिक एआई नियमों पर आधारित है और कुछ नया नहीं बना सकता है। तो, वह जेनरेटिव एआई को कहां छोड़ता है?

हाँ आप ठीक कह रहे हैं। जेनरेटिव एआई में कुछ नया बनाने की क्षमता होती है। पारंपरिक एआई की तरह, जेनरेटिव एआई ने बहुत सारा डेटा सीखा है और निर्णय और भविष्यवाणियां करने के लिए इसका उपयोग कर रहा है। बल्कि यह एक सरल इनपुट और आउटपुट प्रक्रिया है। 

जेनरेटिव एआई इनपुट लेता है, उसे समझता है और इनपुट से मिली जानकारी का उपयोग करके कुछ नया बनाता है। इसे डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है और प्रशिक्षण डेटा के समान इनपुट जानकारी के आधार पर नए डेटा उत्पन्न करने में सक्षम होने के लिए अंतर्निहित पैटर्न सीखता है। 

आज तक, आप जेनरेटिव एआई का उपयोग टेक्स्ट, छवि और संगीत जैसे विभिन्न रूपों में आउटपुट बनाने के लिए कर सकते हैं, साथ ही कोड पूरा करने जैसे कार्यों में आपकी सहायता के लिए भी इसका उपयोग कर सकते हैं। 

जेनरेटिव AI के उदाहरणों में GPT, साउंडफुल, सिंथेसिया और DALL-E 2 शामिल हैं।

तो, पारंपरिक AI और जेनरेटिव AI के बीच क्या अंतर है?

क्षमताएं और अनुप्रयोग मुख्य अंतर हैं। 

जैसा कि मैंने पहले बताया, पारंपरिक एआई इनपुट प्राप्त करने और आउटपुट उत्पन्न करने पर आधारित है। इनपुट डेटा का विश्लेषण किया जाता है और निर्णय और भविष्यवाणियां करने के लिए उपयोग किया जाता है। यदि आप पैटर्न पहचान की तलाश में हैं, तो पारंपरिक एआई आपका विकल्प है। पारंपरिक एआई अभी भी बहुत लोकप्रिय है और इसका उपयोग कई मौजूदा एआई सिस्टम, जैसे चैटबॉट और प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स को शक्ति देने के लिए किया जाता है। यह कार्य-विशिष्ट अनुप्रयोगों पर ध्यान केंद्रित करता है, जिनका उपयोग बहुत से लोग अपने दैनिक कार्यों के लिए करते हैं। 

दूसरी ओर, जेनेरिक एआई आगे जाकर नया डेटा बनाएगा, जो प्रशिक्षण डेटा के समान है। यदि आप पैटर्न निर्माण की तलाश में हैं, तो जेनरेटिव एआई आपका विकल्प है। जेनरेटिव एआई कंपनियों के लिए अधिक रचनात्मक और नवोन्मेषी होने के नए द्वार खोल रहा है। यह विचार प्रक्रिया जैसे कार्यों पर खर्च होने वाले समय को काफी कम कर सकता है। यह गाने के बोल लिख सकता है, लेख लिख सकता है और डीपफेक बना सकता है। जहां सृजन और नवाचार महत्वपूर्ण हैं, जेनरेटिव एआई में इसे अगले स्तर तक ले जाने की उच्च क्षमता है। 

पारंपरिक एआई और जेनरेटिव एआई के बारे में इस सामान्य लेख को समाप्त करने के लिए, आपको यह समझने की आवश्यकता है कि उनके कार्यों को अभी तक आपस में नहीं जोड़ा जा सकता है। उदाहरण के लिए, अधिक प्रभावी समाधान प्रदान करने के लिए जेनेरिक एआई का उपयोग पारंपरिक एआई के साथ किया जा सकता है। दूसरी ओर, पारंपरिक एआई एक विशिष्ट आउटपुट प्रदान कर सकता है जिसे जेनरेटिव एआई का उपयोग करके वैयक्तिकृत सामग्री बनाने के लिए आगे विश्लेषण किया जा सकता है। 

दोनों के बीच अंतर और एआई की दुनिया में उनकी विशिष्ट भूमिका को समझना महत्वपूर्ण है। वे दोनों हमारे भविष्य को आकार दे रहे हैं और दोनों को आज के समाज में अत्यधिक स्वीकार किया जाता है। 

आप जानते हैं कि दोनों की अद्वितीय क्षमताओं को समझते हैं और जैसे-जैसे वे नवीन होते रहेंगे, आपको सवारी का आनंद मिलेगा।
 
 
निशा आर्य KDnuggets में एक डेटा वैज्ञानिक, स्वतंत्र तकनीकी लेखक और सामुदायिक प्रबंधक हैं। वह विशेष रूप से डेटा साइंस करियर सलाह या ट्यूटोरियल और डेटा साइंस के आसपास सिद्धांत आधारित ज्ञान प्रदान करने में रुचि रखती है। वह उन विभिन्न तरीकों का पता लगाना चाहती हैं जिनसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मानव जीवन की दीर्घायु को लाभ पहुंचा सकता है। एक उत्सुक शिक्षार्थी, दूसरों का मार्गदर्शन करने में मदद करते हुए, अपने तकनीकी ज्ञान और लेखन कौशल को व्यापक बनाना चाहती है।
 

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• स्रोत: https://www.kdnuggets.com/traditional-ai-vs-generative-ai?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=traditional-ai-vs-generative-ai