Traditionell AI vs Generativ AI - KDnuggets

Återutgiven av Platon

anhängare: 0

Traditionell AI vs Generativ AI
Bild av författare

"Generativ AI" är nästa modeord som går runt för tillfället. Oavsett vilken sektor du arbetar inom har du definitivt hört ordet. Det har visat oss bara under de senaste 6 månaderna de betydande framstegen inom artificiell intelligens (AI). Det har omformat olika branscher, och alla vill lägga vantarna på det.

För vissa av er kanske ni inte riktigt känner till skillnaden mellan delmängderna av AI, och detta är poängen med den här artikeln.

För att reda ut saker för dig.

Traditionell AI – en del av AI som majoriteten av icke-tekniskt inställda känner till. Även känd som smal eller svag AI, den traditionella formen av AI fokuserar på att utföra en specifik uppgift på ett intelligent sätt.

Så vad vi vet om traditionell AI är röstassistenter som Siri och Alexa som är designade för att svara på en input och producera en output. Sättet på vilket detta är genomförbart är att dessa AI-system lär sig av data, egenskaper och mer för att fatta beslut och förutsäga.

Tänk på när du spelar datorschack. Datorn skapar inte bara regler när den går, den kan alla regler och använder detta för att göra sitt nästa drag. Det är en fördefinierad strategi.

Strategi. Det är vad traditionell AI bygger på. Den fattar sina beslut med hjälp av en specifik uppsättning regler som den faller tillbaka på varje gång.

Den tar emot en input och producerar en output – baserat på regler, inte genom att skapa regler.

Nu till modeordet "Generativ AI". Som du kan föreställa dig har jag betonat att traditionell AI bygger på regler och inte kan skapa något nytt. Så, var lämnar det Generative AI?

Ja du har rätt. Generativ AI har förmågan att skapa något nytt. Precis som traditionell AI har generativ AI lärt sig mycket data och använder detta för att fatta beslut och förutsäga. Men snarare än att det är en enkel in- och utmatningsprocess.

Generativ AI tar input, förstår den och skapar något nytt med hjälp av informationen från input. Den tränas på data och lär sig de underliggande mönstren för att kunna generera ny data baserat på ingångsinformationen som liknar träningsdatan.

Hittills kan du använda Generativ AI för att skapa utdata i olika former som text, bild och musik, samt använda den för att hjälpa dig med uppgifter som kodkomplettering.

Exempel på generativ AI inkluderar GPT, Soundful, Synthesia och DALL-E 2.

Så, vad är skillnaden mellan traditionell AI och generativ AI?

Möjligheterna och applikationerna är den största skillnaden.

Som jag nämnde tidigare är traditionell AI baserad på att ta emot en input och producera en output. Indata analyseras och används för att fatta beslut och förutsäga. Om du letar efter mönsterigenkänning är traditionell AI ditt val. Traditionell AI är fortfarande mycket populär och används för att driva många nuvarande AI-system, såsom chatbots och prediktiv analys. Den fokuserar på uppgiftsspecifika applikationer, som många människor använder för sina dagliga uppgifter.

Å andra sidan kommer generativ AI att gå utöver det och skapa ny data, som liknar träningsdata. Om du letar efter mönsterskapande är generativ AI ditt val. Generativ AI öppnar nya dörrar för företag att bli mer kreativa och innovativa. Det kan drastiskt minska mängden tid som spenderas på uppgifter som idéprocessen. Det kan skriva sångtexter, skriva artiklar och skapa djupa falska. Där skapande och innovation är viktigt, har generativ AI en stor potential att ta det till nästa nivå.

För att avsluta den här allmänna artikeln om traditionell AI och generativ AI, måste du förstå att deras funktioner inte kan flätas samman ännu. Till exempel kan generativ AI användas med traditionell AI för att tillhandahålla mer effektiva lösningar. Å andra sidan kan traditionell AI ge en specifik utdata som kan analyseras ytterligare för att skapa personligt innehåll med hjälp av generativ AI.

Det är viktigt att förstå skillnaden mellan de två och deras specifika roll i AI-världen. De formar båda vår framtid och är båda mycket omfamnade i dagens samhälle.

Du vet förstår de två unika kapaciteterna och kommer att njuta av resan när de fortsätter att vara innovativa.

Nisha Arya är en datavetare, frilansande teknisk skribent och Community Manager på KDnuggets. Hon är särskilt intresserad av att ge Data Science karriärråd eller handledning och teoribaserad kunskap kring Data Science. Hon vill också utforska de olika sätten artificiell intelligens är/kan gynna människans livslängd. En angelägen lärande som vill bredda sina tekniska kunskaper och skrivförmåga, samtidigt som hon hjälper andra att vägleda.