Generative künstliche Intelligenz und kognitive künstliche Intelligenz

Generative künstliche Intelligenz und kognitive künstliche Intelligenz haben sich zu sehr spezialisierten Disziplinen der künstlichen Intelligenz entwickelt. Mithilfe von Deep Learning erzeugt generative künstliche Intelligenz neue Inhalte – Bilder, Musik oder Text – auf der Grundlage von Mustern, die aus recht großen Datensätzen abgeleitet werden. Kognitive künstliche Intelligenz verbessert Entscheidungshilfesysteme, intelligente Assistenten, autonome Fahrzeuge und Diagnosen im Gesundheitswesen, indem sie die Problemlösungs-, Entscheidungs- und Interaktionsfähigkeiten verbessert.

Merkmale der generativen künstlichen Intelligenz

Die generative künstliche Intelligenz unterscheidet sich in einigen wesentlichen Punkten von den früheren Revolutionen im Bereich der künstlichen Intelligenz.

Die Ansätze der generativen künstlichen Intelligenz verfügen über ein gewisses Maß an Autonomie in Bezug auf die Inhalte, mit denen sie trainieren und sich entsprechend entwickeln. Generative künstliche Intelligenz ist daher die Art von künstlicher Intelligenz, die sich auf die Erzeugung von Texten, Grafiken und vielen anderen Formen von Daten konzentriert. Sie generiert die meisten Ergebnisse der Datenanalyse und entwickelt aus den Ergebnissen neue Inhalte. Mit anderen Worten: Sie identifiziert, prognostiziert und generiert Inhalte aus den bereits vorhandenen Datenbanken und stützt sich dabei auf maschinelles Lernen.

Die generative künstliche Intelligenz wird in Bereichen wie dem Gesundheitswesen, der Kreativwirtschaft durch die Generierung künstlerischer und musikalischer Inhalte und dem digitalen Marketing eingesetzt. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass generative künstliche Intelligenz bei Aufgaben, die Kreativität, Vorhersage und Anpassung erfordern, als sehr wertvoll angesehen wird, da sie in der Lage ist, aus verschiedenen Eingabedatensätzen selbst komplexe Ergebnisse zu erzeugen.

Generische Trends in der Industrie nutzen generative künstliche Intelligenz, um Prozesse zu optimieren. Vom Gesundheitswesen, das künstliche Intelligenz bei der Entdeckung von Arzneimitteln und bei der personalisierten Medizin einsetzt, bis hin zu kreativen Bereichen, in denen künstliche Intelligenz zur Erzeugung von Kunst eingesetzt werden kann, oder dem Finanzwesen, das diese Technologie für prädiktive Analysen und für das Risikomanagement einsetzt, ebnet generative künstliche Intelligenz den Weg zu neuer betrieblicher Effizienz in verschiedenen Branchen und eröffnet neue Möglichkeiten.

Die sich abzeichnenden Trends im Bereich der generativen künstlichen Intelligenz zielen mehr auf die Effizienz und Skalierung von Modellen ab, indem neue Bereiche erschlossen werden, darunter multimodales Lernen und unüberwachte Ansätze. Damit eröffnen sich weitere Möglichkeiten für ein breites Spektrum an Kreativität und Problemlösungskompetenz in einer Vielzahl von Bereichen, von Kunst und Design bis hin zu Gesundheitswesen und Finanzen.

Merkmale der kognitiven künstlichen Intelligenz

Kognitive künstliche Intelligenz ist der neue Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der versucht, die menschlichen kognitiven Fähigkeiten zu simulieren und in verschiedenen Spektren zu erweitern. Auf der grundlegenden Ebene des Charakters ist kognitive künstliche Intelligenz einfach eine Fähigkeit zur Verarbeitung natürlicher Sprache, die dem Verstehen oder Interpretieren menschlicher Sprachen mit einem sehr hohen Grad an Genauigkeit ähnelt.

Ein zentraler Baustein der kognitiven künstlichen Intelligenz ist das maschinelle Lernen, d. h. hochmoderne Algorithmen, die bei der Suche nach komplexen Mustern in großen Datenmengen eingesetzt werden. In diesem Bereich wurden große Erfolge in den Bereichen Computer Vision, Bilderkennung, Objekterkennung und Gesichtserkennung erzielt, wo eine sehr hohe Präzision und Genauigkeit bei der Erkennung und Identifizierung von Objekten oder Szenen und deren Individualität bei der Übersetzung visueller Daten in Anwendungen von der Überwachung bis hin zur medizinischen Diagnose erreicht wird.

Anpassungsfähigkeit und Kontextbewusstsein durch dynamische Änderung der Reaktionen und Aktionen je nach den aktuellen Umständen gehören zu den herausragenden Stärken der kognitiven künstlichen Intelligenz. Dies verleiht ihr eine flexible Art von Lernfähigkeit – sie wird im Laufe der Zeit immer besser und ermöglicht eine individuelle Interaktionspräferenz oder eine kontrollierte Interaktionshistorie.

Dazu gehört auch die emotionale Intelligenz, bei der die Erkennung und Reaktion auf eine befürchtete positive Bewertung durch Text, Sprache oder Gesichtsausdrücke erfolgen kann. Auf diese Weise wird die Interaktion noch einfühlsamer und das Verständnis menschlicher Verhaltensweisen noch differenzierter.

Wie unterscheidet sich generative künstliche Intelligenz von kognitiver künstlicher Intelligenz?

Generative künstliche Intelligenz ist darauf spezialisiert, neue Inhalte oder Daten auf der Grundlage von gelernten Mustern zu erstellen, wobei sie darauf abzielt, die in den Trainingsdaten gefundenen Eigenschaften nachzuahmen oder zu verbessern. Im Gegensatz dazu versucht die kognitive künstliche Intelligenz, menschenähnliche kognitive Fähigkeiten wie logisches Denken, Problemlösung und Entscheidungsfindung in verschiedenen Bereichen zu replizieren und zu erweitern.

Zielsetzung und Schwerpunkt

Generative künstliche Intelligenz
Bei der generativen künstlichen Intelligenz geht es darum, neue Inhalte oder Daten auf der Grundlage von gelernten Mengen oder Mustern aus dem für das Training verwendeten Datensatz zu erstellen.

Kognitive künstliche Intelligenz
Kognitive künstliche Intelligenz ist eine Art von künstlicher Intelligenz, die die kognitiven Fähigkeiten des Menschen in Form von Argumentation, Problemlösung, Erfahrungserwerb durch Lernen und Entscheidungsfindung umfasst. Sie versucht also, die Welt auf eine ähnliche Weise zu entdecken und zu verstehen wie die menschliche Kognition.

Methoden und Techniken

Generative künstliche Intelligenz
Generative künstliche Intelligenz Sie basiert zumeist auf Techniken des Deep Learning, die generative adversarische Netze und Variations-Auto-Encoder sowie andere neuronale Netzarchitekturen umfassen, die auf die Erzeugung neuer Inhalte ausgerichtet sind. Diese Modelle lernen, Ausgaben zu erzeugen, die den Trainingsdaten ähneln.

Kognitive künstliche Intelligenz
Kognitive künstliche Intelligenz kann eine Verkettung der meisten Disziplinen der künstlichen Intelligenz beinhalten, z. B. maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision und möglicherweise Robotik. Entwickelt für logisches Denken und Kontextualisierung – im Wesentlichen symbolisches Denken in Verbindung mit statistischem Lernen.

Umfang und Komplexität

Generative künstliche Intelligenz
Obwohl generative künstliche Intelligenz von Natur aus schwieriger zu modellieren und zu trainieren ist, beschränkt sie sich im Allgemeinen auf die Generierung neuer Instanzen von Daten oder Inhalten auf der Grundlage gelernter Muster. Der Schlüssel liegt also in der Treue zu den Trainingsdaten und nicht darin, wie weitreichend ein Verständnis oder eine Schlussfolgerung sein kann.

Kognitive künstliche Intelligenz
Kognitive künstliche Intelligenz befasst sich mit umfassenderen, schwierigeren Problemen, die nicht nur ein Verständnis der Daten, sondern auch ein kontextbezogenes Verständnis, Lernen aus spärlichen Daten und eine adaptive Entscheidungsfindung erfordern. Noch komplizierter ist die Anforderung, dass sie Aspekte modellieren muss, die die menschliche Kognition in vielerlei Hinsicht betreffen.

Schlussfolgerung

Im Wesentlichen bedeutet generative künstliche Intelligenz einfach die Schaffung neuer Inhalte oder Daten durch die Ausnutzung erlernter Muster, während kognitive künstliche Intelligenz menschenähnliche kognitive Fähigkeiten in Bezug auf das Denken, Lernen und Lösen von Problemen in verschiedenen Kontexten nachbildet. Beide dienen mehr oder weniger verschiedenen Zwecken in der besseren Landschaft der Forschung und Nutzung künstlicher Intelligenz.

Während die generative künstliche Intelligenz eine wichtige Rolle spielt, liegt der wahre Kern des Potenzials der künstlichen Intelligenz in der kognitiven künstlichen Intelligenz. Diese Technologie ist in der Lage, ähnlich wie Menschen zu denken, zu lernen und zu schlussfolgern, was den Beginn einer transformativen Ära markiert, in der Maschinen die menschliche Kognition nachahmen.