AI tradițională vs IA generativă - KDnuggets

Republicat de Platon

Urmaritori: 0

AI tradițională vs IA generativă
Imagine de autor

„Generative AI” este următorul cuvânt la modă care circulă în acest moment. Indiferent de sectorul în care lucrați, cu siguranță ați auzit cuvântul. Numai în ultimele 6 luni, ne-a arătat progresele semnificative ale inteligenței artificiale (AI). A remodelat diverse industrii și toată lumea vrea să pună mâna pe ea.

Pentru unii dintre voi, este posibil să nu cunoașteți cu adevărat diferența dintre subseturile de AI și acesta este scopul acestui articol.

Pentru a vă clarifica lucrurile.

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.

Deci, ceea ce știm despre IA tradițională sunt asistenții vocali precum Siri și Alexa, care sunt proiectați să răspundă la o intrare și să producă o ieșire. Modul în care acest lucru este realizabil este prin aceste sisteme AI care învață din date, caracteristici și multe altele pentru a lua decizii și predicții.

Gândește-te când joci șah pe computer. Computerul nu doar creează reguli pe măsură ce merge, ci cunoaște toate regulile și le folosește pentru a face următoarea mișcare. Este o strategie predefinită.

Strategie. Pe asta se bazează IA tradițională. Ea ia decizii folosind un set specific de reguli la care se îndreaptă de fiecare dată.

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

Acum, treceți la cuvântul la modă „AI generativ”. După cum vă puteți imagina, am subliniat că IA tradițională se bazează pe reguli și nu poate crea ceva nou. Deci, unde lasă asta AI generativ?

Da, ai dreptate. AI generativ are capacitatea de a crea ceva nou. La fel ca IA tradițională, IA generativă a învățat o mulțime de date și le folosește pentru a lua decizii și predicții. Dar mai degrabă decât să fie un simplu proces de intrare și ieșire.

AI generativă preia intrarea, o înțelege și creează ceva nou folosind informațiile din intrare. Este antrenat pe date și învață tiparele de bază pentru a putea genera date noi pe baza informațiilor de intrare care sunt similare cu datele de antrenament.

Până în prezent, puteți utiliza Generative AI pentru a crea rezultate în diferite forme, cum ar fi text, imagine și muzică, precum și pentru a vă ajuta cu sarcini precum completarea codului.

Exemple de IA generativă includ GPT, Soundful, Synthesia și DALL-E 2.

Deci, care este diferența dintre AI tradițională și AI generativă?

Capacitățile și aplicațiile sunt principala diferență.

După cum am menționat anterior, IA tradițională se bazează pe primirea unei intrări și producerea unei ieșiri. Datele de intrare sunt analizate și utilizate pentru a lua decizii și predicții. Dacă sunteți în căutarea recunoașterii modelelor, AI tradițională este alegerea dvs. Inteligența artificială tradițională este încă foarte populară și este folosită pentru a alimenta o mulțime de sisteme actuale de inteligență artificială, cum ar fi chatboții și analizele predictive. Se concentrează pe aplicații specifice sarcinilor, pe care o mulțime de oameni le folosesc pentru sarcinile lor de zi cu zi.

Pe de altă parte, AI generativă va depăși și va crea date noi, care sunt similare cu datele de antrenament. Dacă sunteți în căutarea pentru crearea de modele, AI generativă este alegerea dvs. Inteligența artificială generativă deschide noi uși pentru ca companiile să fie mai creative și mai inovatoare. Poate reduce drastic timpul petrecut cu sarcini precum procesul de ideare. Poate scrie versuri de cântece, poate scrie articole și poate crea deepfake-uri. Acolo unde creația și inovarea sunt importante, IA generativă are un potențial ridicat de a o duce la următorul nivel.

Pentru a încheia acest articol general despre AI tradițională și AI generativă, trebuie să înțelegeți că funcțiile lor nu pot fi împletite încă. De exemplu, IA generativă poate fi utilizată cu IA tradițională pentru a oferi soluții mai eficiente. Pe de altă parte, IA tradițională poate oferi o ieșire specifică care ar putea fi analizată în continuare pentru a crea conținut personalizat folosind AI generativă.

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.

Știți că înțelegeți capacitățile unice ale celor doi și vă veți bucura de plimbare pe măsură ce continuă să fie inovatoare.

Nisha Arya este Data Scientist, scriitor tehnic independent și Community Manager la KDnuggets. Este deosebit de interesată să ofere sfaturi în carieră în domeniul științei datelor sau tutoriale și cunoștințe bazate pe teorie în jurul științei datelor. De asemenea, dorește să exploreze diferitele moduri în care Inteligența Artificială este/poate aduce beneficii longevității vieții umane. O învățătoare dornică, care încearcă să-și extindă cunoștințele tehnice și abilitățile de scriere, ajutând în același timp să-i ghideze pe alții.