Generatieve kunstmatige intelligentie en cognitieve kunstmatige intelligentie

Generatieve kunstmatige intelligentie en cognitieve kunstmatige intelligentie zijn in opkomst als zeer gespecialiseerde disciplines binnen de kunstmatige intelligentie. Met behulp van deep learning produceert generatieve kunstmatige intelligentie nieuwe inhoud – afbeeldingen, muziek of tekst – op basis van patronen die zijn afgeleid van vrij grote datasets. Cognitieve kunstmatige intelligentie verbetert beslissingsondersteunende systemen, intelligente assistenten, autonome voertuigen en diagnostiek in de gezondheidszorg door probleemoplossing, besluitvorming en interactiemogelijkheden te verbeteren.

Kenmerken van generatieve kunstmatige intelligentie

Enkele van de belangrijkste kenmerken die generatieve kunstmatige intelligentie karakteriseren, onderscheiden haar van de eerdere revoluties in de mogelijkheden van het veld van kunstmatige intelligentie.

Benaderingen in generatieve kunstmatige intelligentie hebben een zekere mate van autonomie over de inhoud waarmee ze zichzelf trainen en ontwikkelen. Generatieve kunstmatige intelligentie is daarom het type kunstmatige intelligentie dat zich richt op het produceren van tekst, afbeeldingen en vele andere vormen van data. Het genereert de meeste resultaten van de gegevensanalyse en ontwikkelt nieuwe inhoud op basis van de resultaten. Met andere woorden, het identificeert, voorspelt en genereert inhoud uit de reeds beschikbare databases, dus vertrouwend op machinaal leren.

De generatieve kunstmatige intelligentie wordt gebruikt op gebieden zoals gezondheid, de creatieve industrie door het genereren van artistieke en muzikale inhoud en digitale marketing. In een notendop wordt generatieve kunstmatige intelligentie als zeer waardevol beschouwd bij taken die creativiteit, voorspelling en maatwerk vereisen, omdat het de capaciteit heeft om zelf complexe outputs te genereren uit verschillende inputdatasets.

Generatieve kunstmatige intelligentie wordt omarmd door algemene trends in industrieën om processen te optimaliseren. Van de gezondheidszorg, waar kunstmatige intelligentie wordt toegepast bij het ontdekken van medicijnen en bij gepersonaliseerde medicatie, tot creatieve gebieden waar kunstmatige intelligentie kan worden gebruikt voor het genereren van kunst, of financiën, waar deze technologie wordt toegepast in voorspellende analyses en voor risicobeheer, generatieve kunstmatige intelligentie maakt de weg vrij voor nieuwe operationele efficiëntie binnen verschillende industrieën en opent nieuwe mogelijkheden.

De opkomende trends in generatieve kunstmatige intelligentie zijn meer gericht op de efficiëntie en schaalbaarheid van modellen door nieuwe gebieden aan te boren, waaronder multimodaal leren en ongesuperviseerde benaderingen. Dit opent dus andere mogelijkheden voor een groot bereik aan creativiteit en probleemoplossend vermogen in een groot aantal domeinen, variërend van kunst en design tot gezondheidszorg en financiën.

Kenmerken van cognitieve kunstmatige intelligentie

Cognitieve kunstmatige intelligentie is het nieuwe subdomein in het domein van kunstmatige intelligentie dat menselijke cognitieve vaardigheden probeert te simuleren en uit te breiden naar verschillende gebieden. Op het basisniveau van karakter is cognitieve kunstmatige intelligentie simpelweg een vaardigheid in natuurlijke taalverwerking, wat vergelijkbaar is met het begrijpen of interpreteren van menselijke talen met een zeer hoge mate van nauwkeurigheid.

Een kernbouwsteen van cognitieve kunstmatige intelligentie is machinaal leren, geavanceerde algoritmen die worden toegepast in een proces om complexe patronen te vinden in grote hoeveelheden gegevens. Dit veld heeft veel succes geboekt op het gebied van computervisie, beeldherkenning, objectdetectie en gezichtsherkenning, waar zeer hoge precisie en nauwkeurigheid worden gerealiseerd bij het herkennen en identificeren van objecten of scènes en hun individualiteit in de vertaling van visuele gegevens naar toepassingen van verschillende stijlen, van bewaking tot medische diagnostiek.

Aanpassingsvermogen en contextbewustzijn door dynamische veranderingen in reacties en acties in overeenstemming met de huidige omstandigheden behoren tot de sterke punten van cognitieve kunstmatige intelligentie. Dit geeft het een flexibel soort leervermogen – het begint het na verloop van tijd beter te doen en maakt interactievoorkeur mogelijk die specifiek is voor het individu of een gecontroleerde geschiedenis van interactie.

Het omvat ook emotionele intelligentie, waarbij de herkenning van en het reageren op wat angst voor positieve evaluatie zijn zou kunnen via tekst, spraak of gezichtsuitdrukkingen. Op die manier wordt het nog empathischer in interactie en genuanceerder in het begrijpen van menselijk gedrag.

Hoe generatieve kunstmatige intelligentie verschilt van cognitieve kunstmatige intelligentie

Generatieve kunstmatige intelligentie is gespecialiseerd in het creëren van nieuwe inhoud of gegevens op basis van aangeleerde patronen, met als doel het nabootsen of verbeteren van eigenschappen die zijn gevonden in de trainingsgegevens. Cognitieve kunstmatige intelligentie daarentegen is gericht op het repliceren en uitbreiden van mensachtige cognitieve vaardigheden zoals redeneren, problemen oplossen en besluitvorming in verschillende domeinen.

Doel en focus

Generatieve kunstmatige intelligentie
Generatieve kunstmatige intelligentie is er eigenlijk op gericht om botweg nieuwe inhoud of gegevens te creëren op basis van een aangeleerde set of patronen uit de dataset die gebruikt is voor training.

Cognitieve kunstmatige intelligentie
Cognitieve kunstmatige intelligentie staat voor een type kunstmatige intelligentie dat menselijke cognitieve vermogens overneemt, zoals redeneren, problemen oplossen, ervaring opdoen door te leren en beslissingen nemen. Het probeert daarom de wereld te ontdekken en er relaties mee aan te gaan op een manier die ongeveer overeenkomt met de menselijke cognitie.

Methoden en technieken

Generatieve kunstmatige intelligentie
Generatieve kunstmatige intelligentie is meestal gebaseerd op deep learning-technieken, waaronder generatieve adversariële netwerken en variationele autoencoders, samen met andere neurale netwerkarchitecturen die gericht zijn op het genereren van nieuwe inhoud. Deze modellen leren outputs te genereren die lijken op de trainingsgegevens.

Cognitieve kunstmatige intelligentie
Cognitieve kunstmatige intelligentie zou een keten kunnen zijn van de meeste kunstmatige intelligentiedisciplines, zoals machinaal leren, verwerking van natuurlijke taal, computervisie en mogelijk robotica. Ontworpen voor redeneren en contextualiseren – in principe symbolisch redeneren gekoppeld aan statistisch leren.

Reikwijdte en complexiteit

Generatieve kunstmatige intelligentie
Hoewel generatieve kunstmatige intelligentie generatief van aard is, is het moeilijker geweest om te modelleren en te trainen, en is het over het algemeen beperkt tot het genereren van nieuwe gevallen van gegevens of inhoud op basis van aangeleerde patronen. De sleutel ligt dan in de trouw aan de trainingsgegevens, niet in hoeveel verder een begrip of redenering kan gaan.

Cognitieve kunstmatige intelligentie
Cognitieve kunstmatige intelligentie richt zich op bredere, meer uitdagende problemen die niet alleen inzicht in gegevens vereisen, maar ook begrip van de context, leren van schaarse gegevens en adaptieve besluitvorming. Nog gecompliceerder is de eis dat het aspecten moet modelleren die de menselijke cognitie op vele manieren doorkruisen.

Conclusie

In wezen betekent generatieve kunstmatige intelligentie eenvoudigweg het creëren van nieuwe inhoud of gegevens door het exploiteren van aangeleerde patronen, terwijl cognitieve kunstmatige intelligentie mensachtige cognitieve vermogens nabootst met betrekking tot redeneren, leren en het oplossen van problemen binnen verschillende contexten. Beide dienen min of meer verschillende doelen binnen het betere landschap van kunstmatige intelligentie onderzoek en gebruik.

Hoewel generatieve kunstmatige intelligentie een belangrijke rol speelt, ligt de ware essentie van kunstmatige intelligentie in cognitieve kunstmatige intelligentie. Deze technologie kan denken, leren en redeneren zoals mensen, wat het begin inluidt van een transformatief tijdperk waarin machines menselijke cognitie nabootsen.