Generatív mesterséges intelligencia és kognitív mesterséges intelligencia

A generatív mesterséges intelligencia és a kognitív mesterséges intelligencia a mesterséges intelligencia nagyon speciális tudományágaként jelent meg. A generatív mesterséges intelligencia mélytanulási módszereket alkalmazva új tartalmakat – képeket, zenét vagy szöveget – állít elő meglehetősen nagy adathalmazokból származó minták alapján. A kognitív mesterséges intelligencia a problémamegoldó, döntéshozatali és interakciós képességek javításával fejleszti a döntéstámogató rendszereket, az intelligens asszisztenseket, az autonóm járműveket és az egészségügyi diagnosztikát.

A generatív mesterséges intelligencia jellemzői

A generatív mesterséges intelligenciát jellemző néhány fő jellemzője jelentősen megkülönbözteti a mesterséges intelligencia képességeit érintő korábbi forradalmaktól.

A generatív mesterséges intelligencia megközelítései bizonyos fokú autonómiával rendelkeznek a tartalom tekintetében, amellyel képezni tudja magát, és ennek megfelelően fejlődik. A generatív mesterséges intelligencia tehát a mesterséges intelligenciának az a típusa, amely szöveg, grafika és sok más adatforma előállítására összpontosít. Az adatelemzés eredményeinek nagy részét generálja, és az eredményekből új tartalmat fejleszt. Más szóval azonosítja, előrejelzi és generálja a tartalmat a már rendelkezésre álló adatbázisokból, tehát a gépi tanulásra támaszkodik.

A generatív mesterséges intelligenciát olyan területeken használják, mint az egészségügy, a kreatív ipar a művészi és zenei tartalmak generálásával, valamint a digitális marketing. Dióhéjban összefoglalva, a generatív mesterséges intelligencia nagyon értékesnek tekinthető a kreativitást, előrejelzést és testreszabást igénylő feladatokban, mivel képes komplex kimenetek öngenerálására különböző bemeneti adathalmazokból.

Az iparágak általános trendjei a generatív mesterséges intelligenciát alkalmazzák a folyamatok optimalizálása érdekében. Az egészségügytől kezdve, amely a mesterséges intelligenciát a gyógyszerkutatásban és a személyre szabott gyógyításban alkalmazza, a kreatív területeken, ahol a mesterséges intelligencia a művészet generálására használható, vagy a pénzügyeknél, amelyek ezt a technológiát a prediktív analitikában és a kockázatkezelésben alkalmazzák, a generatív mesterséges intelligencia utat nyit a különböző iparágakban az új működési hatékonyság felé, és új lehetőségeket nyit meg.

A generatív mesterséges intelligencia kialakulóban lévő trendjei inkább a modellek hatékonyságára és skálázására irányulnak azáltal, hogy új területeket nyitnak meg, beleértve a multimodális tanulást és a felügyelet nélküli megközelítéseket. Ez tehát további lehetőségeket nyit meg a kreativitás és a problémamegoldó képesség széles körű elterjedésére számos területen, a művészettől és a dizájntól kezdve az egészségügyön át a pénzügyekig.

A kognitív mesterséges intelligencia jellemzői

A kognitív mesterséges intelligencia a mesterséges intelligencia új részterülete, amely az emberi kognitív képességek szimulálására és különböző spektrumokba történő kiterjesztésére törekszik. A karakter alapvető szintjén a kognitív mesterséges intelligencia egyszerűen a természetes nyelvfeldolgozásban való jártasság, amely az emberi nyelvek megértéséhez vagy értelmezéséhez hasonlóan nagyon nagy pontossággal érthető.

A kognitív mesterséges intelligencia alapvető építőköve a gépi tanulás, a legmodernebb algoritmusok, amelyeket nagy mennyiségű adaton keresztül történő komplex minták megtalálásának folyamatában alkalmaznak. Ez a terület nagy sikereket ért el a számítógépes látás, a képfelismerés, a tárgyfelismerés és az arcfelismerés területén, ahol nagyon nagy pontosság és precizitás érhető el a tárgyak vagy jelenetek és azok egyediségének felismerésében és azonosításában a vizuális adatoknak a megfigyeléstől az orvosi diagnosztikáig terjedő stílusú alkalmazásokba történő átültetésében.

A kognitív mesterséges intelligencia erősségei közé tartozik az alkalmazkodóképesség és a kontextustudatosság az aktuális körülményeknek megfelelő reakciók és cselekvések dinamikus megváltoztatásával. Ez rugalmas tanulási képességet biztosít számára – idővel kezd jobban teljesíteni, és lehetővé teszi az egyénre jellemző interakciós preferenciákat vagy az interakciók ellenőrzött előzményeit.

Ez magában foglalja az érzelmi intelligenciát is, ahol a felismerés és a válaszadás, hogy mi a félelem a pozitív értékelés lehet szöveg, beszéd vagy arckifejezés. Így még empatikusabb lesz az interakció és árnyaltabb az emberi viselkedés megértése.

Miben különbözik a generatív mesterséges intelligencia a kognitív mesterséges intelligenciától?

A generatív mesterséges intelligencia arra specializálódott, hogy új tartalmakat vagy adatokat hozzon létre a tanult minták alapján, azzal a céllal, hogy utánozza vagy javítsa a képzési adatokban található tulajdonságokat. Ezzel szemben a kognitív mesterséges intelligencia az emberhez hasonló kognitív képességek, például az érvelés, a problémamegoldás és a döntéshozatal másolására és kiterjesztésére törekszik különböző területeken.

Célkitűzés és fókusz

Generatív mesterséges intelligencia
A generatív mesterséges intelligencia valójában arra összpontosít, hogy a képzéshez használt adatkészletből megtanult készlet vagy minták alapján tompán új tartalmakat vagy adatokat hozzon létre.

Kognitív mesterséges intelligencia
A kognitív mesterséges intelligencia a mesterséges intelligencia olyan típusát jelenti, amely az emberi kognitív képességeket az érvelés, a problémamegoldás, a tanuláson keresztül történő tapasztalatszerzés és a döntéshozatal révén foglalja magába. Megpróbálja tehát nagyjából az emberi megismeréshez hasonló módon felfedezni a világot és viszonyulni ahhoz.

Módszerek és technikák

Generatív mesterséges intelligencia
Generatív mesterséges intelligencia Többnyire mélytanulási technikákra épül, amelyek a generatív adverzális hálózatokra és a variációs autoencoderekre terjednek ki, más, új tartalmak generálására irányuló neurális hálózati architektúrákkal együtt. Ezek a modellek megtanulnak olyan kimeneteket generálni, amelyek hasonlítanak a képzési adatokra.

Kognitív mesterséges intelligencia
A kognitív mesterséges intelligencia magában foglalhatja a legtöbb mesterséges intelligencia-diszciplína, például a gépi tanulás, a természetes nyelvfeldolgozás, a számítógépes látás és esetleg a robotika összekapcsolását. Érvelésre és kontextualizálásra tervezték – alapvetően szimbolikus érvelés statisztikai tanulással párosítva.

Terjedelem és összetettség

Generatív mesterséges intelligencia
Bár a generatív mesterséges intelligencia generatív jellegű, nehezebb volt modellezni és betanítani, eléggé általánosan az adatok vagy tartalmak új példányainak generálására korlátozódott a tanult minták alapján. A kulcs tehát a gyakorló adatokhoz való hűségben rejlik, nem pedig abban, hogy mennyivel messzebbre menő megértés vagy következtetés érhető el.

Kognitív mesterséges intelligencia
A kognitív mesterséges intelligencia szélesebb körű, nagyobb kihívást jelentő kérdésekkel foglalkozik, amelyek nem csak betekintő adatokat, hanem kontextuális megértést, a ritka adatokból való tanulást, valamint adaptív döntéshozatalt igényelnek. Ennél is bonyolultabb az a követelmény, hogy az emberi megismerést sok szempontból átívelő szempontokat kell modelleznie.

Összefoglalva

A generatív mesterséges intelligencia lényegében egyszerűen új tartalmak vagy adatok létrehozását jelenti a tanult minták kihasználásával, míg a kognitív mesterséges intelligencia az emberhez hasonló kognitív képességeket reprodukálja a különböző összefüggésekben történő gondolkodás, tanulás és problémamegoldás tekintetében. Többé-kevésbé mindkettő különböző célokat szolgál a mesterséges intelligencia kutatásának és felhasználásának jobb táján.

Lényegében, bár a generatív mesterséges intelligencia jelentős szerepet játszik, a mesterséges intelligencia potenciáljának igazi lényege a kognitív mesterséges intelligenciában rejlik. Ez a technológia képes az emberhez hasonlóan gondolkodni, tanulni és érvelni, ami egy olyan átalakító korszak kezdetét jelzi, amelyben a gépek utánozzák az emberi megismerést.