Intelligenza artificiale generativa e intelligenza artificiale cognitiva

L’intelligenza artificiale generativa e l’intelligenza artificiale cognitiva stanno emergendo come discipline molto specializzate nell’ambito dell’intelligenza artificiale. Utilizzando modalità di apprendimento profondo, l’intelligenza artificiale generativa produce nuovi contenuti – immagini, musica o testo – sulla base di modelli derivati da insiemi di dati piuttosto grandi. L’intelligenza artificiale cognitiva migliora i sistemi di supporto alle decisioni, gli assistenti intelligenti, i veicoli autonomi e la diagnostica sanitaria, migliorando le capacità di risoluzione dei problemi, di decisione e di interazione.

Caratteristiche dell’intelligenza artificiale generativa

Alcune delle principali caratteristiche che contraddistinguono l’intelligenza artificiale generativa la differenziano notevolmente dalle precedenti rivoluzioni nelle capacità del campo dell’intelligenza artificiale.

Gli approcci dell’intelligenza artificiale generativa hanno un certo grado di autonomia sui contenuti con cui addestrarsi e svilupparsi di conseguenza. L’intelligenza artificiale generativa è quindi il tipo di intelligenza artificiale che si concentra sulla produzione di testo, grafica e molte altre forme di dati. Genera la maggior parte dei risultati dell’analisi dei dati e sviluppa nuovi contenuti a partire dai risultati. In altre parole, identifica, prevede e genera contenuti dai database già disponibili, basandosi quindi sull’apprendimento automatico.

L’intelligenza artificiale generativa viene utilizzata in settori quali la salute, l’industria creativa per la generazione di contenuti artistici e musicali e il marketing digitale. In poche parole, l’intelligenza artificiale generativa è considerata molto preziosa nei compiti che richiedono creatività, previsione e personalizzazione, in quanto ha la capacità di autogenerare risultati complessi da vari insiemi di dati in ingresso.

Le tendenze generiche dei settori industriali stanno adottando l’intelligenza artificiale generativa per ottimizzare i processi. Dalla sanità, che applica l’intelligenza artificiale alla scoperta di farmaci e alla terapia personalizzata, ai settori creativi in cui l’intelligenza artificiale può essere utilizzata per la generazione di opere d’arte, o alla finanza, che applica questa tecnologia all’analisi predittiva e alla gestione del rischio, l’intelligenza artificiale generativa sta aprendo la strada a una nuova efficienza operativa in vari settori e a nuove possibilità.

Le tendenze emergenti dell’intelligenza artificiale generativa si concentrano maggiormente sull’efficienza e sulla scalabilità dei modelli, aprendo nuove aree, tra cui l’apprendimento multimodale e gli approcci non supervisionati. Si aprono quindi altre possibilità di creatività e di capacità di risoluzione dei problemi in un’ampia gamma di settori, dall’arte al design, dalla sanità alla finanza.

Caratteristiche dell’intelligenza artificiale cognitiva

L’intelligenza artificiale cognitiva è il nuovo sottodominio del settore dell’intelligenza artificiale che cerca di simulare ed espandere le capacità cognitive umane in diversi spettri. A livello di base, l’intelligenza artificiale cognitiva è semplicemente un’abilità nell’elaborazione del linguaggio naturale, che è simile alla comprensione o all’interpretazione delle lingue umane con un grado di precisione molto elevato.

Un elemento fondamentale dell’intelligenza artificiale cognitiva è l’apprendimento automatico, algoritmi all’avanguardia applicati in un processo di ricerca di modelli complessi su grandi quantità di dati. Questo campo ha visto un grande successo nella visione computerizzata, nel riconoscimento di immagini, nel rilevamento di oggetti e nel riconoscimento facciale, dove sono state raggiunte precisioni e accuratezze molto elevate nel riconoscimento e nell’identificazione di oggetti o scene e delle loro individualità nella traduzione di dati visivi in applicazioni di stili diversi, dalla sorveglianza alla diagnostica medica.

L’adattabilità e la consapevolezza del contesto attraverso il cambiamento dinamico delle reazioni e delle azioni in base alle circostanze attuali sono tra i punti di forza dell’intelligenza artificiale cognitiva. Ciò le conferisce una capacità di apprendimento di tipo flessibile – inizia a fare meglio nel tempo e consente di preferire un’interazione specifica per l’individuo o una storia controllata di interazione.

Include anche l’intelligenza emotiva, dove il riconoscimento e la risposta alla paura di una valutazione positiva possono avvenire attraverso il testo, il parlato o le espressioni facciali. In questo modo, sarà ancora più empatica nell’interazione e più ricca di sfumature nella comprensione dei comportamenti umani.

Come l’intelligenza artificiale generativa è diversa dall’intelligenza artificiale cognitiva

L’intelligenza artificiale generativa è specializzata nella creazione di nuovi contenuti o dati basati su modelli appresi, con l’obiettivo di imitare o migliorare gli attributi trovati nei dati di addestramento. Al contrario, l’intelligenza artificiale cognitiva cerca di replicare ed estendere abilità cognitive simili a quelle umane, come il ragionamento, la risoluzione di problemi e il processo decisionale in vari ambiti.

Obiettivo e focus

Intelligenza artificiale generativa
L’intelligenza artificiale generativa si concentra sulla creazione di nuovi contenuti o dati sulla base di alcuni set o modelli appresi dal set di dati utilizzato per l’addestramento.

Intelligenza artificiale cognitiva
L’intelligenza artificiale cognitiva è un tipo di intelligenza artificiale che si basa sulle capacità cognitive umane, come il ragionamento, la risoluzione di problemi, l’acquisizione di esperienze attraverso l’apprendimento e la presa di decisioni. Cerca, quindi, di scoprire e relazionarsi con il mondo in modo approssimativamente simile alla cognizione umana.

Metodi e tecniche

Intelligenza artificiale generativa
Intelligenza artificiale generativa Si basa principalmente su tecniche di apprendimento profondo, che comprendono reti generative avversarie e autoencoder variazionali, insieme ad altre architetture di reti neurali orientate alla generazione di nuovi contenuti. Questi modelli imparano a generare output che assomigliano ai dati di addestramento.

Intelligenza artificiale cognitiva
L’intelligenza artificiale cognitiva potrebbe comportare il concatenamento della maggior parte delle discipline dell’intelligenza artificiale, come l’apprendimento automatico, l’elaborazione del linguaggio naturale, la visione artificiale ed eventualmente la robotica. Progettata per il ragionamento e la contestualizzazione – in pratica, il ragionamento simbolico accoppiato all’apprendimento statistico.

Ambito e complessità

Intelligenza artificiale generativa
Sebbene l’intelligenza artificiale generativa sia di natura generativa, è stata più difficile da modellare e addestrare, in genere è stata limitata alla generazione di nuove istanze di dati o contenuti basati su modelli appresi. La chiave sta quindi nella fedeltà ai dati di addestramento, non nel fatto che la comprensione o il ragionamento possano essere più ampi.

Intelligenza artificiale cognitiva
L’intelligenza artificiale cognitiva affronta problemi più ampi e impegnativi che richiedono non solo la comprensione dei dati, ma anche quella del contesto, l’apprendimento da dati scarsi e il processo decisionale adattivo. Ancora più complicato è il requisito di dover modellare aspetti trasversali alla cognizione umana in molti modi.

In conclusione

In sostanza, per intelligenza artificiale generativa si intende semplicemente la creazione di nuovi contenuti o dati attraverso lo sfruttamento di modelli appresi, mentre l’intelligenza artificiale cognitiva replica capacità cognitive simili a quelle umane per quanto riguarda il ragionamento, l’apprendimento e la risoluzione di problemi in contesti diversi. Più o meno, entrambe servono a vari scopi nel panorama migliore della ricerca e dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale.

In sostanza, sebbene l’intelligenza artificiale generativa svolga un ruolo significativo, la vera essenza del potenziale dell’intelligenza artificiale risiede nell’intelligenza artificiale cognitiva. Questa tecnologia è in grado di pensare, imparare e ragionare come gli esseri umani, segnando l’inizio di un’era trasformativa in cui le macchine emulano la cognizione umana.