Generativ kunstig intelligens og kognitiv kunstig intelligens

Generativ kunstig intelligens og kognitiv kunstig intelligens er opstået som meget specialiserede discipliner inden for kunstig intelligens. Ved hjælp af dyb læring producerer generativ kunstig intelligens nyt indhold – billeder, musik eller tekst – baseret på mønstre, der stammer fra ret store datasæt. Kognitiv kunstig intelligens forbedrer beslutningsstøttesystemer, intelligente assistenter, selvkørende køretøjer og sundhedsdiagnostik ved at forbedre problemløsning, beslutningstagning og interaktionsevne.

Funktioner i generativ kunstig intelligens

Nogle af de vigtigste træk, der kendetegner generativ kunstig intelligens, adskiller den betydeligt fra de tidligere revolutioner inden for kunstig intelligens.

Tilgange inden for generativ kunstig intelligens har en vis grad af autonomi med hensyn til det indhold, de skal træne sig selv med og udvikle sig i overensstemmelse hermed. Generativ kunstig intelligens er derfor den type kunstig intelligens, der fokuserer på at producere tekst, grafik og mange andre former for data. Den genererer de fleste af dataanalysens resultater og udvikler nyt indhold ud fra resultaterne. Med andre ord identificerer, forudsiger og genererer den indhold fra de allerede tilgængelige databaser og er dermed afhængig af maskinlæring.

Den generative kunstige intelligens bruges inden for områder som sundhed, den kreative industri ved at generere kunstnerisk og musikalsk indhold og digital markedsføring. Kort sagt anses generativ kunstig intelligens for at være meget værdifuld i opgaver, der kræver kreativitet, forudsigelse og tilpasning, da den har kapacitet til selv at generere komplekse outputs fra forskellige inputdatasæt.

Generiske tendenser i industrien tager generativ kunstig intelligens til sig for at optimere processer. Fra sundhedsvæsenet, som anvender kunstig intelligens til lægemiddelopdagelse og personlig medicinering, til kreative områder, hvor kunstig intelligens kan bruges til at skabe kunst, eller finansverdenen, som anvender denne teknologi til forudsigende analyser og risikostyring, baner generativ kunstig intelligens vejen for ny driftseffektivitet inden for forskellige brancher og åbner nye muligheder.

De nye tendenser inden for generativ kunstig intelligens er mere rettet mod effektivitet og skalering af modeller ved at åbne op for nye områder, herunder multimodal læring og uovervågede tilgange. Dette åbner derfor op for andre muligheder for kreativitet og problemløsning på tværs af en lang række domæner, der strækker sig fra kunst og design til sundhedspleje og finans.

Funktioner i kognitiv kunstig intelligens

Kognitiv kunstig intelligens er det nye underdomæne inden for kunstig intelligens, som søger at simulere og udvide menneskets kognitive evner inden for forskellige spektre. På det grundlæggende niveau er kognitiv kunstig intelligens simpelthen en evne til at behandle naturligt sprog, hvilket svarer til at forstå eller fortolke menneskelige sprog med en meget høj grad af nøjagtighed.

En central byggesten i kognitiv kunstig intelligens er maskinlæring, avancerede algoritmer, der anvendes i en proces med at finde komplekse mønstre i store mængder data. Dette felt har haft stor succes inden for computersyn, billedgenkendelse, objektdetektering og ansigtsgenkendelse, hvor der opnås meget høj præcision og nøjagtighed i genkendelse og identifikation af objekter eller scener og deres individualitet i visuel dataoversættelse til applikationer af forskellige stilarter fra overvågning til medicinsk diagnostik.

Tilpasningsevne og kontekstbevidsthed gennem dynamisk ændring af reaktioner og handlinger i forhold til de aktuelle omstændigheder er blandt de kendte styrker ved kognitiv kunstig intelligens. Det giver den en fleksibel form for indlæringsevne – den begynder at blive bedre med tiden og tillader interaktionspræferencer, der er specifikke for den enkelte eller en kontrolleret interaktionshistorie.

Det omfatter også følelsesmæssig intelligens, hvor genkendelse af og reaktion på frygt for positiv evaluering kan ske gennem tekst, tale eller ansigtsudtryk. På den måde bliver den endnu mere empatisk i interaktionen og nuanceret i forståelsen af menneskelig adfærd.

Hvordan generativ kunstig intelligens adskiller sig fra kognitiv kunstig intelligens

Generativ kunstig intelligens er specialiseret i at skabe nyt indhold eller data baseret på indlærte mønstre med det formål at efterligne eller forbedre egenskaber, der findes i træningsdataene. I modsætning hertil søger kognitiv kunstig intelligens at replikere og udvide menneskelignende kognitive evner som ræsonnement, problemløsning og beslutningstagning på tværs af forskellige domæner.

Formål og fokus

Generativ kunstig intelligens
Generativ kunstig intelligens fokuserer på at skabe nyt indhold eller nye data baseret på nogle indlærte sæt eller mønstre fra det datasæt, der bruges til træning.

Kognitiv kunstig intelligens
Kognitiv kunstig intelligens er en type kunstig intelligens, der omfatter menneskelige kognitive evner via ræsonnement, problemløsning, opnåelse af erfaring gennem læring og beslutningstagning. Den forsøger derfor at opdage og forholde sig til verden på en nogenlunde tilsvarende måde som den menneskelige kognition.

Metoder og teknikker

Generativ kunstig intelligens
Generativ kunstig intelligens Den er for det meste baseret på deep learning-teknikker, der dækker generative adversarial networks og variational autoencoders, sammen med andre neurale netværksarkitekturer, der er rettet mod at generere nyt indhold. Disse modeller lærer at generere output, der ligner træningsdataene.

Kognitiv kunstig intelligens
Kognitiv kunstig intelligens kan involvere kæder på tværs af de fleste discipliner inden for kunstig intelligens, f.eks. maskinlæring, naturlig sprogbehandling, computersyn og muligvis robotteknologi. Designet til ræsonnement og kontekstualisering – dybest set symbolsk ræsonnement kombineret med statistisk læring.

Omfang og kompleksitet

Generativ kunstig intelligens
Selvom generativ kunstig intelligens er generativ i sin natur, har den været sværere at modellere og træne, og den har generelt været begrænset til generering af nye forekomster af data eller indhold baseret på indlærte mønstre. Nøglen ligger så i troskaben over for træningsdataene, ikke i hvor meget mere vidtrækkende en forståelse eller ræsonnement kan være.

Kognitiv kunstig intelligens
Kognitiv kunstig intelligens adresserer bredere og mere udfordrende spørgsmål, der ikke kun kræver indsigt i data, men også kontekstuel forståelse, læring fra sparsomme data samt adaptiv beslutningstagning. Endnu mere kompliceret er kravet om, at den skal modellere aspekter, der på mange måder går på tværs af menneskelig kognition.

Konklusion

I bund og grund betyder generativ kunstig intelligens simpelthen skabelsen af nyt indhold eller nye data gennem udnyttelse af indlærte mønstre, mens kognitiv kunstig intelligens replikerer menneskelignende kognitive evner med hensyn til at ræsonnere, lære og løse problemer i forskellige sammenhænge. Mere eller mindre tjener de begge forskellige formål i det bedre landskab af forskning i og anvendelse af kunstig intelligens.

Selv om generativ kunstig intelligens spiller en vigtig rolle, ligger den sande essens af kunstig intelligens’ potentiale i kognitiv kunstig intelligens. Denne teknologi kan tænke, lære og ræsonnere på samme måde som mennesker, hvilket markerer starten på en transformativ æra, hvor maskiner efterligner menneskelig kognition.