AI truyền thống và AI sáng tạo - KDnuggets

Được xuất bản lại bởi Plato

Người theo dõi: 0

AI truyền thống và AI sáng tạo
Hình ảnh của Tác giả

'AI sáng tạo' là từ thông dụng tiếp theo đang xuất hiện vào thời điểm hiện tại. Bất kể bạn đang làm việc trong lĩnh vực nào, bạn chắc chắn đã nghe thấy từ này. Chỉ trong 6 tháng qua, nó đã cho chúng ta thấy những tiến bộ đáng kể về trí tuệ nhân tạo (AI). Nó đã định hình lại nhiều ngành công nghiệp khác nhau và mọi người đều muốn chạm tay vào nó.

Đối với một số bạn, bạn có thể không thực sự biết sự khác biệt giữa các tập hợp con của AI và đây chính là mục đích của bài viết này.

Để làm sáng tỏ mọi thứ cho bạn.

AI truyền thống – một phần của AI mà phần lớn những người không am hiểu về kỹ thuật đều biết. Còn được gọi là AI hẹp hoặc AI yếu, dạng AI truyền thống tập trung vào việc thực hiện một nhiệm vụ cụ thể một cách thông minh.

Vì vậy, những gì chúng ta biết về AI truyền thống là các trợ lý giọng nói như Siri và Alexa, những trợ lý này được thiết kế để phản hồi đầu vào và tạo ra đầu ra. Cách thực hiện được điều này là nhờ các hệ thống AI này học hỏi từ dữ liệu, đặc điểm, v.v. để đưa ra quyết định và dự đoán.

Hãy nghĩ về thời điểm bạn chơi cờ trên máy tính. Máy tính không chỉ tạo ra các quy tắc khi nó hoạt động mà còn biết tất cả các quy tắc và sử dụng quy tắc này để thực hiện bước đi tiếp theo. Đó là một chiến lược được xác định trước.

Chiến lược. Đó là những gì AI truyền thống dựa trên. Nó đưa ra quyết định bằng cách sử dụng một bộ quy tắc cụ thể mà nó tuân theo mỗi lần.

Nó nhận đầu vào và tạo ra đầu ra – dựa trên các quy tắc chứ không phải bằng cách tạo ra các quy tắc.

Bây giờ, hãy nói đến từ thông dụng 'AI sáng tạo'. Như bạn có thể tưởng tượng, tôi đã nhấn mạnh rằng AI truyền thống dựa trên các quy tắc và không thể tạo ra thứ gì đó mới. Vậy thì Generative AI sẽ đi đến đâu?

Vâng bạn đã đúng. AI sáng tạo có khả năng tạo ra thứ gì đó mới. Cũng giống như AI truyền thống, AI tạo sinh đã học được rất nhiều dữ liệu và đang sử dụng dữ liệu này để đưa ra quyết định và dự đoán. Nhưng thay vì nó chỉ là một quá trình đầu vào và đầu ra đơn giản.

AI sáng tạo lấy đầu vào, hiểu nó và tạo ra thứ gì đó mới bằng cách sử dụng thông tin từ đầu vào. Nó được huấn luyện về dữ liệu và học các mẫu cơ bản để có thể tạo ra dữ liệu mới dựa trên thông tin đầu vào tương tự như dữ liệu huấn luyện.

Đến nay, bạn có thể sử dụng Generative AI để tạo đầu ra ở các dạng khác nhau như văn bản, hình ảnh và âm nhạc, cũng như sử dụng nó để trợ giúp bạn thực hiện các tác vụ như hoàn thành mã.

Ví dụ về AI tổng quát bao gồm GPT, Soundful, Synthesia và DALL-E 2.

Vậy, sự khác biệt giữa AI truyền thống và AI thế hệ là gì?

Các khả năng và ứng dụng là sự khác biệt chính.

Như tôi đã đề cập trước đó, AI truyền thống dựa trên việc nhận đầu vào và tạo ra đầu ra. Dữ liệu đầu vào được phân tích và sử dụng để đưa ra quyết định và dự đoán. Nếu bạn đang tìm kiếm tính năng nhận dạng mẫu thì AI truyền thống là lựa chọn phù hợp dành cho bạn. AI truyền thống vẫn rất phổ biến và được sử dụng để hỗ trợ rất nhiều hệ thống AI hiện tại, chẳng hạn như chatbot và phân tích dự đoán. Nó tập trung vào các ứng dụng dành riêng cho nhiệm vụ mà nhiều người sử dụng cho công việc hàng ngày của họ.

Mặt khác, AI tổng quát sẽ vượt lên trên và tạo ra dữ liệu mới, tương tự như dữ liệu đào tạo. Nếu bạn đang tìm cách tạo mẫu, thì AI tổng quát là lựa chọn phù hợp cho bạn. AI sáng tạo đang mở ra những cánh cửa mới để các công ty sáng tạo và đổi mới hơn. Nó có thể giảm đáng kể lượng thời gian dành cho các nhiệm vụ như quá trình lên ý tưởng. Nó có thể viết lời bài hát, viết bài và tạo các bản deepfake. Trong đó sự sáng tạo và đổi mới là quan trọng, AI có tiềm năng cao để đưa nó lên một tầm cao mới.

Để kết thúc bài viết chung này về AI truyền thống và AI sáng tạo, bạn cần hiểu rằng chức năng của chúng chưa thể kết hợp với nhau. Ví dụ: AI tổng quát có thể được sử dụng cùng với AI truyền thống để cung cấp các giải pháp hiệu quả hơn. Mặt khác, AI truyền thống có thể cung cấp một đầu ra cụ thể có thể được phân tích sâu hơn để tạo ra nội dung được cá nhân hóa bằng AI tổng hợp.

Hiểu được sự khác biệt giữa hai loại này và vai trò cụ thể của chúng trong thế giới AI là điều quan trọng. Cả hai đều đang định hình tương lai của chúng ta và đều được đón nhận nồng nhiệt trong xã hội ngày nay.

Bạn biết rõ khả năng độc đáo của cả hai và sẽ tận hưởng chuyến đi khi họ tiếp tục đổi mới.

Nisha Arya là Nhà khoa học dữ liệu, Nhà văn kỹ thuật tự do và Quản lý cộng đồng tại KDnuggets. Cô ấy đặc biệt quan tâm đến việc cung cấp lời khuyên hoặc hướng dẫn về nghề nghiệp Khoa học dữ liệu và kiến thức dựa trên lý thuyết về Khoa học dữ liệu. Cô ấy cũng mong muốn khám phá những cách khác nhau mà Trí tuệ nhân tạo có thể mang lại lợi ích cho tuổi thọ con người. Một người ham học hỏi, tìm cách mở rộng kiến thức công nghệ và kỹ năng viết của mình, đồng thời giúp hướng dẫn người khác.