AI Tradisional Vs AI Generatif - KDnuggets

Diterbitkan Ulang Oleh Plato

Followers: 0

AI Tradisional vs AI Generatif
Gambar oleh Penulis

'AI Generatif' adalah kata kunci berikutnya yang sedang beredar saat ini. Terlepas dari sektor apa Anda bekerja, Anda pasti pernah mendengar kata tersebut. Hal ini telah menunjukkan kepada kita dalam 6 bulan terakhir saja kemajuan signifikan dalam kecerdasan buatan (AI). Ini telah mengubah berbagai industri, dan semua orang ingin mencobanya.

Bagi sebagian dari Anda, Anda mungkin belum begitu mengetahui perbedaan antara subset AI, dan inilah inti artikel ini.

Untuk menjernihkan segalanya untuk Anda.

Traditional AI – a part of AI in which the majority of non-technically inclined people know. Also known as Narrow or Weak AI, the traditional form of AI focuses on performing a specific task in an intelligent manner.

Jadi yang kita ketahui tentang AI tradisional adalah asisten suara seperti Siri dan Alexa yang dirancang untuk merespons masukan dan menghasilkan keluaran. Cara yang bisa dilakukan adalah dengan sistem AI yang belajar dari data, karakteristik, dan lainnya untuk membuat keputusan dan prediksi.

Pikirkan tentang saat Anda bermain catur komputer. Komputer tidak hanya membuat aturan, ia mengetahui semua aturan dan menggunakannya untuk mengambil langkah selanjutnya. Ini adalah strategi yang telah ditentukan sebelumnya.

Strategi. Itulah yang menjadi dasar AI tradisional. Ia membuat keputusannya menggunakan seperangkat aturan spesifik yang selalu ia patuhi.

It receives an input and produces an output – based on rules, not by creating rules.

Sekarang, ke kata kunci 'AI Generatif'. Seperti yang dapat Anda bayangkan, saya telah menekankan bahwa AI Tradisional didasarkan pada aturan dan tidak dapat menciptakan sesuatu yang baru. Jadi, bagaimana dengan AI Generatif?

Ya kau benar. AI Generatif memiliki kemampuan untuk menciptakan sesuatu yang baru. Sama seperti AI tradisional, AI generatif telah mempelajari banyak data dan menggunakannya untuk membuat keputusan dan prediksi. Namun bukan sekedar proses input dan output yang sederhana.

AI Generatif mengambil masukan, memahaminya, dan menciptakan sesuatu yang baru menggunakan informasi dari masukan tersebut. Ia dilatih tentang data dan mempelajari pola yang mendasarinya untuk dapat menghasilkan data baru berdasarkan informasi masukan yang serupa dengan data pelatihan.

Saat ini, Anda dapat menggunakan AI Generatif untuk membuat keluaran dalam berbagai bentuk seperti teks, gambar, dan musik, serta menggunakannya untuk membantu Anda dalam tugas-tugas seperti penyelesaian kode.

Contoh AI generatif termasuk GPT, Soundful, Synthesia, dan DALL-E 2.

Lantas, apa perbedaan AI tradisional dan AI generatif?

Kemampuan dan aplikasi adalah perbedaan utama.

Seperti yang saya sebutkan sebelumnya, AI tradisional didasarkan pada penerimaan masukan dan produksi keluaran. Data masukan dianalisis dan digunakan untuk membuat keputusan dan prediksi. Jika Anda mencari pengenalan pola, AI tradisional adalah pilihan Anda. AI tradisional masih sangat populer dan digunakan untuk menggerakkan banyak sistem AI saat ini, seperti chatbots dan analisis prediktif. Ini berfokus pada aplikasi khusus tugas, yang digunakan banyak orang untuk tugas sehari-hari.

Di sisi lain, AI generatif akan melampaui dan membuat data baru, serupa dengan data pelatihan. Jika Anda mencari pembuatan pola, AI generatif adalah pilihan Anda. AI Generatif membuka pintu baru bagi perusahaan untuk menjadi lebih kreatif dan inovatif. Ini dapat secara drastis mengurangi jumlah waktu yang dihabiskan untuk tugas-tugas seperti proses pembuatan ide. Bisa menulis lirik lagu, menulis artikel, dan membuat deepfake. Ketika kreasi dan inovasi merupakan hal yang penting, AI generatif memiliki potensi besar untuk membawanya ke tingkat berikutnya.

Untuk menyimpulkan artikel umum tentang AI tradisional dan AI generatif ini, Anda perlu memahami bahwa fungsinya belum dapat digabungkan. Misalnya, AI generatif dapat digunakan dengan AI tradisional untuk memberikan solusi yang lebih efektif. Di sisi lain, AI tradisional dapat memberikan keluaran spesifik yang dapat dianalisis lebih lanjut untuk membuat konten yang dipersonalisasi menggunakan AI generatif.

Understanding the difference between the two and their specific role in the world of AI is important. They are both shaping our future and are both highly embraced in today’s society.

Anda tahu memahami kemampuan unik keduanya dan akan menikmati perjalanannya seiring mereka terus berinovasi.

Nisa Arya adalah Ilmuwan Data, Penulis Teknis Lepas, dan Manajer Komunitas di KDnuggets. Dia sangat tertarik untuk memberikan nasihat atau tutorial karir Ilmu Data dan pengetahuan berbasis teori seputar Ilmu Data. Dia juga ingin menjelajahi berbagai cara Kecerdasan Buatan bermanfaat bagi umur panjang kehidupan manusia. Seorang pembelajar yang tajam, berusaha memperluas pengetahuan teknologi dan keterampilan menulisnya, sambil membantu membimbing orang lain.