IA tradicional versus IA generativa - KDnuggets

Republicado por Platão

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IA tradicional versus IA generativa
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‘IA generativa’ é a próxima palavra da moda no momento. Independentemente do setor em que você trabalha, você definitivamente já ouviu a palavra. Ele nos mostrou apenas nos últimos 6 meses os avanços significativos na inteligência artificial (IA). Ele remodelou vários setores e todo mundo quer colocar as mãos nele.

Para alguns de vocês, talvez não saibam realmente a diferença entre os subconjuntos de IA, e este é o objetivo deste artigo.

Para esclarecer as coisas para você.

IA tradicional – uma parte da IA que a maioria das pessoas sem inclinação técnica conhece. Também conhecida como IA Estreita ou Fraca, a forma tradicional de IA concentra-se na execução de uma tarefa específica de maneira inteligente.

Portanto, o que sabemos sobre IA tradicional são assistentes de voz como Siri e Alexa, projetados para responder a uma entrada e produzir uma saída. A forma como isso é possível é através desses sistemas de IA aprenderem com dados, características e muito mais para tomar decisões e previsões.

Pense em quando você está jogando xadrez no computador. O computador não está apenas criando regras, ele conhece todas as regras e usa isso para dar o próximo passo. É uma estratégia pré-definida.

Estratégia. É nisso que se baseia a IA tradicional. Ele toma suas decisões usando um conjunto específico de regras às quais recorre sempre.

Recebe uma entrada e produz uma saída – com base em regras, não através da criação de regras.

Agora, vamos à palavra-chave ‘IA generativa’. Como você pode imaginar, enfatizei que a IA tradicional se baseia em regras e não pode criar algo novo. Então, onde isso deixa a IA generativa?

Sim, você está certo. A IA generativa tem a capacidade de criar algo novo. Tal como a IA tradicional, a IA generativa aprendeu muitos dados e utiliza-os para tomar decisões e fazer previsões. Mas em vez de ser um simples processo de entrada e saída.

A IA generativa pega a entrada, a entende e cria algo novo usando as informações da entrada. Ele é treinado em dados e aprende os padrões subjacentes para poder gerar novos dados com base nas informações de entrada semelhantes aos dados de treinamento.

Até o momento, você pode usar IA generativa para criar resultados em diferentes formatos, como texto, imagem e música, bem como usá-la para ajudá-lo em tarefas como conclusão de código.

Exemplos de IA generativa incluem GPT, Soundful, Synthesia e DALL-E 2.

Então, qual é a diferença entre IA tradicional e IA generativa?

As capacidades e aplicações são a principal diferença.

Como mencionei anteriormente, a IA tradicional baseia-se em receber uma entrada e produzir uma saída. Os dados de entrada são analisados e usados para tomar decisões e previsões. Se você está procurando reconhecimento de padrões, a IA tradicional é a sua escolha. A IA tradicional ainda é muito popular e é usada para alimentar muitos sistemas de IA atuais, como chatbots e análises preditivas. Ele se concentra em aplicativos específicos para tarefas, que muitas pessoas usam em suas tarefas diárias.

Por outro lado, a IA generativa irá além e criará novos dados, que são semelhantes aos dados de treinamento. Se você está procurando a criação de padrões, a IA generativa é a sua escolha. A IA generativa está abrindo novas portas para que as empresas sejam mais criativas e inovadoras. Pode reduzir drasticamente a quantidade de tempo gasto em tarefas como o processo de idealização. Ele pode escrever letras de músicas, escrever artigos e criar deepfakes. Onde a criação e a inovação são importantes, a IA generativa tem um elevado potencial para levá-la ao próximo nível.

Para encerrar este artigo geral sobre IA tradicional e IA generativa, você precisa entender que suas funções ainda não podem ser interligadas. Por exemplo, a IA generativa pode ser usada com a IA tradicional para fornecer soluções mais eficazes. Por outro lado, a IA tradicional pode fornecer um resultado específico que pode ser analisado posteriormente para criar conteúdo personalizado usando IA generativa.

É importante compreender a diferença entre os dois e seu papel específico no mundo da IA. Ambos estão moldando o nosso futuro e são altamente aceitos na sociedade atual.

Você sabe que entende as capacidades únicas dos dois e aproveitará o passeio à medida que eles continuam a ser inovadores.

Nisha Arya é cientista de dados, redator técnico freelancer e gerente de comunidade da KDnuggets. Ela está particularmente interessada em fornecer conselhos ou tutoriais de carreira em Ciência de Dados e conhecimento baseado em teoria sobre Ciência de Dados. Ela também deseja explorar as diferentes maneiras pelas quais a Inteligência Artificial é/pode beneficiar a longevidade da vida humana. Uma aluna interessada, buscando ampliar seus conhecimentos técnicos e habilidades de escrita, ao mesmo tempo em que ajuda a orientar outras pessoas.