Generatyvinis dirbtinis intelektas ir kognityvinis dirbtinis intelektas

Generatyvinis dirbtinis intelektas ir kognityvinis dirbtinis intelektas atsiranda kaip labai specializuotos dirbtinio intelekto disciplinos. Naudojant gilaus mokymosi būdus, generatyvinis dirbtinis intelektas kuria naują turinį – vaizdus, muziką ar tekstą – remdamasis modeliais, gautais iš gana didelių duomenų rinkinių. Kognityvinis dirbtinis intelektas tobulina sprendimų paramos sistemas, išmaniuosius asistentus, autonomines transporto priemones ir sveikatos priežiūros diagnostiką, gerindamas problemų sprendimo, sprendimų priėmimo ir sąveikos galimybes.

Generatyvinio dirbtinio intelekto funkcijos

Kai kurie pagrindiniai generatyvinio dirbtinio intelekto bruožai rodo, kad jis gerokai skiriasi nuo ankstesnių dirbtinio intelekto srities galimybių revoliucijų.

Generatyvinio dirbtinio intelekto požiūriai turi tam tikrą autonomijos laipsnį dėl turinio, su kuriuo mokosi ir atitinkamai vystosi. Todėl generatyvinis dirbtinis intelektas yra dirbtinio intelekto rūšis, kurioje daugiausia dėmesio skiriama teksto, grafikos ir daugelio kitų formų duomenų kūrimui. Jis generuoja didžiąją dalį duomenų analizės rezultatų ir iš jų kuria naują turinį. Kitaip tariant, jis nustato, numato ir generuoja turinį iš jau turimų duomenų bazių, taigi remiasi mašininiu mokymusi.

Generatyvinis dirbtinis intelektas naudojamas tokiose srityse kaip sveikata, kūrybinė pramonė, generuojant meninį ir muzikinį turinį, ir skaitmeninė rinkodara. Trumpai tariant, generatyvinis dirbtinis intelektas laikomas labai vertingu užduotyse, kurioms reikia kūrybiškumo, prognozavimo ir pritaikymo, nes jis geba savarankiškai generuoti sudėtingus rezultatus iš įvairių įvesties duomenų rinkinių.

Bendrosios tendencijos pramonės šakose apima generatyvinį dirbtinį intelektą procesams optimizuoti. Nuo sveikatos priežiūros, kurioje dirbtinis intelektas taikomas vaistų atradimui ir individualizuotam gydymui, iki kūrybos sričių, kuriose dirbtinis intelektas gali būti naudojamas menui generuoti, ar finansų, kuriuose ši technologija taikoma prognozavimo analizei ir rizikos valdymui, generatyvinis dirbtinis intelektas tiesia kelią naujam veiklos efektyvumui įvairiose pramonės šakose ir atveria naujas galimybes.

Kylančios generatyvinio dirbtinio intelekto tendencijos labiau orientuotos į modelių efektyvumą ir mastelio didinimą, atveriant naujas sritis, įskaitant daugialypį mokymąsi ir nekontroliuojamus metodus. Todėl tai atveria kitas galimybes, leidžiančias plačiai atskleisti kūrybiškumą ir problemų sprendimo meistriškumą daugelyje sričių – nuo meno ir dizaino iki sveikatos priežiūros ir finansų.

Kognityvinio dirbtinio intelekto funkcijos

Kognityvinis dirbtinis intelektas yra nauja dirbtinio intelekto srities subdomenas, kuriuo siekiama imituoti ir išplėsti žmogaus kognityvinius gebėjimus į įvairias sritis. Pagrindiniu požymių lygmeniu kognityvinis dirbtinis intelektas yra tiesiog natūralios kalbos apdorojimo meistriškumas, kuris panašus į žmogaus kalbos supratimą ar interpretavimą labai dideliu tikslumu.

Pagrindinis kognityvinio dirbtinio intelekto elementas yra mašininis mokymasis, naujausi algoritmai, taikomi sudėtingų dėsningumų paieškos procese, naudojant didelius duomenų kiekius. Ši sritis sulaukė didelės sėkmės kompiuterinės regos, vaizdų atpažinimo, objektų aptikimo ir veidų atpažinimo srityse, kur labai dideliu tikslumu ir preciziškumu atpažįstami ir identifikuojami objektai ar scenos ir jų individualybės, vaizdinius duomenis verčiant į įvairių stilių taikomąsias programas – nuo stebėjimo iki medicininės diagnostikos.

Prisitaikymas ir konteksto suvokimas dinamiškai keičiant reakcijas ir veiksmus, atitinkančius esamas aplinkybes, yra vienas iš pastebėtų kognityvinio dirbtinio intelekto privalumų. Tai suteikia jam lankstaus tipo mokymosi gebėjimų – laikui bėgant jis pradeda veikti geriau ir leidžia rinktis sąveiką, būdingą konkrečiam asmeniui arba kontroliuojamai sąveikos istorijai.

Jis taip pat apima emocinį intelektą, kai atpažinti ir reaguoti į tai, kokia baimė yra teigiamas įvertinimas, galima tekstu, kalba arba veido išraiška. Tokiu būdu sąveika bus dar empatiškesnė ir niuansuotesnė suprantant žmogaus elgesį.

Kuo generatyvinis dirbtinis intelektas skiriasi nuo kognityvinio dirbtinio intelekto

Generatyvinis dirbtinis intelektas specializuojasi kuriant naują turinį ar duomenis pagal išmoktus modelius, siekdamas imituoti ar patobulinti mokymo duomenyse rastus požymius. Priešingai, kognityvinis dirbtinis intelektas siekia atkartoti ir išplėsti į žmogų panašius kognityvinius gebėjimus, tokius kaip samprotavimas, problemų sprendimas ir sprendimų priėmimas įvairiose srityse.

Tikslas ir dėmesys

Generatyvinis dirbtinis intelektas
Generatyvinis dirbtinis intelektas iš tikrųjų yra orientuotas į tiesmuką naujo turinio ar duomenų kūrimą, remiantis tam tikru išmoktu rinkiniu ar dėsningumais iš mokymui naudoto duomenų rinkinio.

Kognityvinis dirbtinis intelektas
Kognityvinis dirbtinis intelektas reiškia dirbtinio intelekto rūšį, apimančią žmogaus pažintinius gebėjimus per samprotavimą, problemų sprendimą, patirties įgijimą mokantis ir sprendimų priėmimą. Todėl jis stengiasi atrasti ir susieti pasaulį maždaug panašiai kaip žmogaus pažinimas.

Metodai ir metodai

Generatyvinis dirbtinis intelektas
Generatyvinis dirbtinis intelektas Jis daugiausia grindžiamas gilaus mokymosi metodais, apimančiais generatyvinius priešpriešinius tinklus ir variacinius autokoderius, kartu su kitomis neuroninių tinklų architektūromis, orientuotomis į naujo turinio generavimą. Šie modeliai mokosi generuoti išvestis, panašias į mokymo duomenis.

Kognityvinis dirbtinis intelektas
Kognityvinis dirbtinis intelektas gali apimti daugumos dirbtinio intelekto disciplinų, pavyzdžiui, mašininio mokymosi, natūralios kalbos apdorojimo, kompiuterinės regos ir galbūt robotikos, grandinę. Skirtas samprotavimui ir kontekstui nustatyti – iš esmės simbolinis samprotavimas kartu su statistiniu mokymusi.

Apimtis ir sudėtingumas

Generatyvinis dirbtinis intelektas
Nors generatyvinis dirbtinis intelektas yra generatyvinės prigimties, jį sunkiau modeliuoti ir mokyti, jis gana paprastai apsiriboja naujų duomenų ar turinio atvejų generavimu remiantis išmoktais modeliais. Tuomet svarbiausia yra ištikimybė mokymo duomenims, o ne tai, kiek tolimesnis gali būti supratimas ar samprotavimas.

Kognityvinis dirbtinis intelektas
Kognityvinis dirbtinis intelektas sprendžia platesnius, sudėtingesnius klausimus, reikalaujančius ne tik įžvalgių duomenų, bet ir kontekstinio supratimo, mokymosi iš retų duomenų, taip pat adaptyvaus sprendimų priėmimo. Dar sudėtingesnis yra reikalavimas, kad jis turi modeliuoti aspektus, daugeliu atžvilgių kertančius žmogaus pažinimą.

Apibendrinant

Iš esmės generatyvinis dirbtinis intelektas reiškia tiesiog naujo turinio ar duomenų kūrimą panaudojant išmoktus modelius, o kognityvinis dirbtinis intelektas atkartoja į žmogaus panašius kognityvinius gebėjimus, susijusius su samprotavimu, mokymusi ir problemų sprendimu įvairiuose kontekstuose. Daugiau ar mažiau, abu jie tarnauja įvairiems tikslams geresniame dirbtinio intelekto tyrimų ir naudojimo kontekste.

Iš esmės, nors generatyvinis dirbtinis intelektas atlieka svarbų vaidmenį, tikroji dirbtinio intelekto potencialo esmė slypi kognityviniame dirbtiniame intelekte. Ši technologija gali mąstyti, mokytis ir samprotauti panašiai kaip žmonės, žymėdama transformacinės eros, kai mašinos imituoja žmogaus pažinimą, pradžią.