Intelligence artificielle générative et intelligence artificielle cognitive

L’intelligence artificielle générative et l’intelligence artificielle cognitive sont devenues des disciplines très spécialisées de l’intelligence artificielle. En utilisant des méthodes d’apprentissage profond, l’intelligence artificielle générative produit de nouveaux contenus – images, musique ou texte – en se basant sur des modèles dérivés d’ensembles de données assez vastes. L’intelligence artificielle cognitive améliore les systèmes d’aide à la décision, les assistants intelligents, les véhicules autonomes et les diagnostics médicaux en améliorant les capacités de résolution de problèmes, de prise de décision et d’interaction.

Caractéristiques de l’intelligence artificielle générative

Certaines des principales caractéristiques de l’intelligence artificielle générative la distinguent considérablement des précédentes révolutions des capacités du domaine de l’intelligence artificielle.

Les approches de l’intelligence artificielle générative disposent d’un certain degré d’autonomie en ce qui concerne le contenu avec lequel elles s’entraînent et se développent en conséquence. L’intelligence artificielle générative est donc le type d’intelligence artificielle qui se concentre sur la production de textes, de graphiques et de nombreuses autres formes de données. Elle génère la plupart des résultats de l’analyse des données et développe un nouveau contenu à partir des résultats. En d’autres termes, elle identifie, prédit et génère du contenu à partir des bases de données déjà disponibles, s’appuyant ainsi sur l’apprentissage automatique.

L’intelligence artificielle générative est utilisée dans des domaines tels que la santé, l’industrie créative en générant du contenu artistique et musical, et le marketing numérique. En résumé, l’intelligence artificielle générative est considérée comme très utile pour les tâches nécessitant de la créativité, de la prédiction et de la personnalisation, car elle a la capacité d’autogénérer des résultats complexes à partir de divers ensembles de données d’entrée.

Les tendances génériques dans les industries adoptent l’intelligence artificielle générative pour optimiser les processus. Qu’il s’agisse des soins de santé, qui appliquent l’intelligence artificielle à la découverte de médicaments et à la médication personnalisée, des domaines créatifs dans lesquels l’intelligence artificielle peut être utilisée pour la production d’œuvres d’art, ou de la finance, qui applique cette technologie à l’analyse prédictive et à la gestion des risques, l’intelligence artificielle générative ouvre la voie à une nouvelle efficacité opérationnelle au sein de diverses industries et ouvre de nouvelles possibilités.

Les tendances émergentes en matière d’intelligence artificielle générative visent davantage l’efficacité et la mise à l’échelle des modèles en ouvrant de nouveaux domaines, notamment l’apprentissage multimodal et les approches non supervisées. Cela ouvre donc d’autres possibilités de créativité et de résolution de problèmes dans un grand nombre de domaines, allant de l’art et du design aux soins de santé et à la finance.

Caractéristiques de l’intelligence artificielle cognitive

L’intelligence artificielle cognitive est le nouveau sous-domaine de l’intelligence artificielle qui cherche à simuler et à étendre les capacités cognitives humaines dans différents domaines. Au niveau de base, l’intelligence artificielle cognitive est simplement une prouesse dans le traitement du langage naturel, qui est similaire à la compréhension ou à l’interprétation des langues humaines à un très haut degré de précision.

L’un des éléments fondamentaux de l’intelligence artificielle cognitive est l’apprentissage automatique, c’est-à-dire des algorithmes de pointe appliqués à un processus de recherche de modèles complexes dans de grandes quantités de données. Ce domaine a connu beaucoup de succès dans la vision par ordinateur, la reconnaissance d’images, la détection d’objets et la reconnaissance faciale, où une précision et une exactitude très élevées sont obtenues dans la reconnaissance et l’identification d’objets ou de scènes et de leurs individualités dans la traduction de données visuelles dans des applications de styles différents, de la surveillance au diagnostic médical.

L’adaptabilité et la prise de conscience du contexte par le biais d’un changement dynamique des réactions et des actions en fonction des circonstances actuelles font partie des points forts de l’intelligence artificielle cognitive. Cela lui confère une capacité d’apprentissage flexible – elle commence à s’améliorer avec le temps et permet une préférence d’interaction spécifique à l’individu ou un historique d’interaction contrôlé.

Cela inclut également l’intelligence émotionnelle, où la reconnaissance et la réponse à la peur d’une évaluation positive pourraient se faire par le biais de textes, de la parole ou d’expressions faciales. De cette manière, l’intelligence artificielle sera encore plus empathique dans l’interaction et plus nuancée dans la compréhension des comportements humains.

En quoi l’intelligence artificielle générative est-elle différente de l’intelligence artificielle cognitive ?

L’intelligence artificielle générative est spécialisée dans la création de nouveaux contenus ou données sur la base de modèles appris, dans le but d’imiter ou d’améliorer les attributs trouvés dans les données d’apprentissage. En revanche, l’intelligence artificielle cognitive cherche à reproduire et à étendre des capacités cognitives de type humain telles que le raisonnement, la résolution de problèmes et la prise de décision dans divers domaines.

Objectif et champ d’application

Intelligence artificielle générative
L’intelligence artificielle générative se concentre en fait sur la création pure et simple de nouveaux contenus ou données sur la base d’un ensemble ou de modèles appris à partir de l’ensemble de données utilisé pour la formation.

Intelligence artificielle cognitive
L’intelligence artificielle cognitive est un type d’intelligence artificielle qui reprend les capacités cognitives humaines en matière de raisonnement, de résolution de problèmes, d’acquisition d’expérience par l’apprentissage et de prise de décision. Elle tente donc de découvrir le monde et de s’y référer d’une manière à peu près similaire à la cognition humaine.

Méthodes et techniques

Intelligence artificielle générative
Intelligence artificielle générative Elle est principalement basée sur des techniques d’apprentissage profond, couvrant les réseaux adversaires génératifs et les autoencodeurs variationnels, ainsi que d’autres architectures de réseaux neuronaux orientées vers la génération de nouveaux contenus. Ces modèles apprennent à générer des sorties qui ressemblent aux données d’apprentissage.

Intelligence artificielle cognitive
L’intelligence artificielle cognitive peut impliquer l’enchaînement de la plupart des disciplines de l’intelligence artificielle, telles que l’apprentissage automatique, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et éventuellement la robotique. Conçue pour le raisonnement et la contextualisation – fondamentalement, le raisonnement symbolique couplé à l’apprentissage statistique.

Portée et complexité

Intelligence artificielle générative
Bien que l’intelligence artificielle générative soit par nature plus difficile à modéliser et à former, elle se limite généralement à la génération de nouvelles instances de données ou de contenu sur la base de modèles appris. La clé réside alors dans la fidélité aux données d’apprentissage, et non dans l’étendue de la compréhension ou du raisonnement.

L’intelligence artificielle cognitive
L’intelligence artificielle cognitive s’attaque à des problèmes plus vastes et plus difficiles, qui nécessitent non seulement des données précises, mais aussi une compréhension du contexte, un apprentissage à partir de données éparses, ainsi qu’une prise de décision adaptative. L’intelligence artificielle cognitive est d’autant plus complexe qu’elle doit modéliser des aspects qui recoupent la cognition humaine à bien des égards.

En conclusion

En substance, l’intelligence artificielle générative signifie simplement la création de nouveaux contenus ou données par l’exploitation de modèles appris, tandis que l’intelligence artificielle cognitive reproduit des capacités cognitives de type humain en ce qui concerne le raisonnement, l’apprentissage et la résolution de problèmes dans différents contextes. Plus ou moins, les deux servent des objectifs différents dans le paysage amélioré de la recherche et de l’utilisation de l’intelligence artificielle.

En substance, bien que l’intelligence artificielle générative joue un rôle important, la véritable essence du potentiel de l’intelligence artificielle réside dans l’intelligence artificielle cognitive. Cette technologie peut penser, apprendre et raisonner comme les humains, marquant le début d’une ère de transformation où les machines émulent la cognition humaine.