生成式人工智能和认知人工智能

07/08/2024 0 min read

生成式人工智能和认知人工智能已成为人工智能领域非常专业的学科。生成式人工智能利用深度学习方法，根据从相当大的数据集中得出的模式生成新的内容–图像、音乐或文本。认知型人工智能通过提高问题解决、决策和交互能力，增强决策支持系统、智能助理、自动驾驶汽车和医疗诊断能力。

生成式人工智能的特点

生成式人工智能的一些主要特点标志着它在很大程度上有别于人工智能领域早期的能力革命。

生成式人工智能的方法在一定程度上可以自主选择训练内容并进行相应的开发。因此，生成式人工智能是一种侧重于生成文本、图形和许多其他形式数据的人工智能。它生成大部分数据分析结果，并根据结果开发新内容。换句话说，它从已有的数据库中识别、预测和生成内容，从而依赖于机器学习。

生成式人工智能可用于健康、通过生成艺术和音乐内容的创意产业以及数字营销等领域。简而言之，生成式人工智能在需要创造力、预测和定制的任务中被认为非常有价值，因为它有能力从各种输入数据集自行生成复杂的输出。

各行各业都在采用生成式人工智能来优化流程。从将人工智能应用于药物发现和个性化医疗的医疗保健领域，到将人工智能应用于艺术创作的创意领域，再到将这一技术应用于预测分析和风险管理的金融领域，生成式人工智能正在为提高各行各业的运营效率铺平道路，开辟新的可能性。

生成式人工智能的新兴趋势更多地针对模型的效率和扩展，开辟了新的领域，包括多模态学习和无监督方法。因此，这为创造力和解决问题的能力在从艺术和设计到医疗保健和金融等众多领域的广泛应用开辟了其他可能性。

认知人工智能是人工智能领域的一个新子领域，旨在模拟人类的认知能力，并将其扩展到不同的领域。从最基本的特征来看，认知人工智能只是一种自然语言处理能力，类似于以极高的准确度理解或解释人类语言。

认知人工智能的核心组成部分是机器学习，即在大量数据中寻找复杂模式的过程中应用最先进的算法。这一领域在计算机视觉、图像识别、物体检测和人脸识别等方面取得了巨大成功，在将视觉数据转化为从监控到医疗诊断等各种应用的过程中，识别和识别物体或场景及其个性的精度和准确性都非常高。

认知人工智能的显著优势包括根据当前情况动态改变反应和行动的适应性和情境意识。这赋予了它一种灵活的学习能力–随着时间的推移，它开始做得更好，并允许针对个人或受控交互历史的交互偏好。

它还包括情感智能，可以通过文本、语音或面部表情来识别和回应对积极评价的恐惧。这样，它就能在交互中更加感同身受，在理解人类行为时更加细致入微。

生成式人工智能专门根据学习到的模式创建新的内容或数据，旨在模仿或增强训练数据中发现的属性。相比之下，认知人工智能旨在复制和扩展人类的认知能力，如跨领域的推理、解决问题和决策能力。

生成式人工智能
生成式人工智能的真正重点是根据用于训练的数据集中的某些学习集或模式，直截了当地创建新内容或数据。

认知型人工智能
认知人工智能是人工智能的一种，它包含了人类的认知能力，如推理、解决问题、通过学习获得经验和做出决策等。因此，它试图以与人类认知大致相似的方式发现世界并与之建立联系。

生成式人工智能
生成式人工智能主要基于深度学习技术，包括生成式对抗网络和变异自动编码器，以及其他旨在生成新内容的神经网络架构。这些模型通过学习生成与训练数据相似的输出。

认知人工智能
认知人工智能可能涉及大多数人工智能学科的连锁，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉以及可能的机器人学。设计用于推理和语境化–基本上是符号推理与统计学习相结合。

生成式人工智能
虽然生成式人工智能在本质上具有生成性，但其建模和训练难度更大，一般仅限于根据学习到的模式生成新的数据或内容实例。因此，关键在于训练数据的保真度，而不是理解或推理的深远程度。

认知人工智能
认知人工智能要解决的问题更广泛、更具挑战性，不仅需要洞察数据，还需要理解上下文、从稀疏数据中学习，以及自适应决策。更为复杂的是，它必须以多种方式模拟人类认知的各个方面。

从本质上讲，生成式人工智能仅仅是指通过利用学习到的模式来创造新的内容或数据，而认知式人工智能则是复制人类的认知能力，即在不同情境下进行推理、学习和解决问题的能力。或多或少，它们都在人工智能研究和应用的大环境下服务于不同的目的。

从本质上讲，虽然生成式人工智能发挥着重要作用，但人工智能潜力的真正精髓在于认知人工智能。这种技术可以像人类一样思考、学习和推理，标志着机器模仿人类认知的变革时代的到来。