Традиционный ИИ против генеративного ИИ – KDnuggets

Изображение по автору
 

«Генераторный ИИ» — следующее модное словечко, которое сейчас ходит в моде. Независимо от того, в каком секторе вы работаете, вы наверняка слышали это слово. Только за последние 6 месяцев он показал нам значительные достижения в области искусственного интеллекта (ИИ). Он изменил различные отрасли промышленности, и каждый хочет заполучить его. 

Некоторые из вас, возможно, не совсем понимают разницу между подмножествами ИИ, и в этом суть этой статьи. 

Чтобы прояснить ситуацию для вас.

Традиционный ИИ – часть ИИ, о которой знает большинство людей, не имеющих технического образования. Традиционная форма ИИ, также известная как узкий или слабый ИИ, фокусируется на интеллектуальном выполнении конкретной задачи. 

Итак, о традиционном искусственном интеллекте мы знаем голосовых помощников, таких как Siri и Alexa, которые созданы для того, чтобы реагировать на вводимые данные и выдавать выходные данные. Это возможно благодаря тому, что системы искусственного интеллекта обучаются на основе данных, характеристик и многого другого, чтобы принимать решения и прогнозировать.  

Подумайте о том, когда вы играете в компьютерные шахматы. Компьютер не просто придумывает правила, он знает все правила и использует их, чтобы сделать свой следующий шаг. Это заранее определенная стратегия. 

Стратегия. Именно на этом основан традиционный ИИ. Он принимает решения, используя определенный набор правил, к которым он прибегает каждый раз. 

Он получает входные данные и производит выходные данные – на основе правил, а не путем создания правил. 

Теперь перейдем к модному словечку «Генераторный ИИ». Как вы понимаете, я подчеркивал, что традиционный ИИ основан на правилах и не может создать что-то новое. Итак, что же тогда остается с генеративным ИИ?

Да, ты прав. Генеративный ИИ способен создавать что-то новое. Как и традиционный ИИ, генеративный ИИ изучил много данных и использует их для принятия решений и прогнозов. Но это не просто процесс ввода и вывода. 

Генеративный ИИ принимает входные данные, понимает их и создает что-то новое, используя эту информацию. Он обучается на данных и изучает базовые шаблоны, чтобы иметь возможность генерировать новые данные на основе входной информации, аналогичной обучающим данным. 

На сегодняшний день вы можете использовать генеративный искусственный интеллект для создания результатов в различных формах, таких как текст, изображения и музыка, а также использовать его для решения таких задач, как завершение кода. 

Примеры генеративного ИИ включают GPT, Soundful, Synthesia и DALL-E 2.

Итак, в чем же разница между традиционным ИИ и генеративным ИИ?

Основное отличие – возможности и приложения. 

Как я упоминал ранее, традиционный ИИ основан на получении входных данных и производстве результатов. Входные данные анализируются и используются для принятия решений и прогнозов. Если вы ищете распознавание образов, вам подойдет традиционный искусственный интеллект. Традиционный искусственный интеллект по-прежнему очень популярен и используется для работы многих современных систем искусственного интеллекта, таких как чат-боты и прогнозная аналитика. Основное внимание уделяется приложениям для конкретных задач, которые многие люди используют для своих повседневных задач. 

С другой стороны, генеративный ИИ сделает все возможное и создаст новые данные, аналогичные обучающим данным. Если вы ищете создание шаблонов, вам подойдет генеративный ИИ. Генеративный искусственный интеллект открывает новые возможности для компаний, которые могут стать более креативными и инновационными. Это может значительно сократить количество времени, затрачиваемое на такие задачи, как процесс формирования идей. Он может писать тексты песен, статьи и создавать дипфейки. Там, где важны творчество и инновации, генеративный ИИ имеет высокий потенциал для вывода его на новый уровень. 

Подводя итог этой общей статье о традиционном ИИ и генеративном ИИ, вам нужно понять, что их функции пока не могут быть переплетены. Например, генеративный ИИ можно использовать с традиционным ИИ для предоставления более эффективных решений. С другой стороны, традиционный ИИ может предоставить конкретный результат, который можно будет дополнительно проанализировать для создания персонализированного контента с использованием генеративного ИИ. 

Важно понимать разницу между ними и их конкретную роль в мире ИИ. Они оба формируют наше будущее и оба широко приняты в современном обществе. 

Вы знаете, что понимаете уникальные возможности этих двоих и сможете наслаждаться поездкой, поскольку они продолжают оставаться инновационными.
 
 
Ниша Арья является специалистом по данным, внештатным техническим писателем и менеджером сообщества в KDnuggets. Она особенно заинтересована в предоставлении карьерных советов или учебных пособий по науке о данных, а также теоретических знаний по науке о данных. Она также хочет изучить различные способы, которыми искусственный интеллект может способствовать долголетию человеческой жизни. Страстная ученица, стремящаяся расширить свои технические знания и навыки письма, одновременно помогая другим.
 

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://www.kdnuggets.com/traditional-ai-vs-generative-ai?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=traditional-ai-vs-generative-ai