Generativ kunstig intelligens og kognitiv kunstig intelligens

Generativ kunstig intelligens og kognitiv kunstig intelligens har vokst frem som svært spesialiserte disipliner innen kunstig intelligens. Ved hjelp av dyp læring produserer generativ kunstig intelligens nytt innhold – bilder, musikk eller tekst – basert på mønstre som er utledet fra ganske store datasett. Kognitiv kunstig intelligens forbedrer beslutningsstøttesystemer, intelligente assistenter, selvkjørende kjøretøy og diagnostikk i helsevesenet ved å forbedre evnen til problemløsning, beslutningstaking og interaksjon.

Funksjoner ved generativ kunstig intelligens

Noen av de viktigste trekkene som kjennetegner generativ kunstig intelligens, er at den skiller seg betydelig fra de tidligere revolusjonene innen kunstig intelligens.

Tilnærminger innen generativ kunstig intelligens har en viss grad av autonomi når det gjelder innholdet de skal trene seg opp på og utvikle seg deretter. Generativ kunstig intelligens er derfor den typen kunstig intelligens som fokuserer på å produsere tekst, grafikk og mange andre former for data. Den genererer mesteparten av resultatene av dataanalysen og utvikler nytt innhold ut fra resultatene. Den identifiserer, forutser og genererer med andre ord innhold fra allerede tilgjengelige databaser, og baserer seg dermed på maskinlæring.

Generativ kunstig intelligens brukes blant annet innen helse, i den kreative industrien, der den genererer kunstnerisk og musikalsk innhold, og i digital markedsføring. Kort sagt anses generativ kunstig intelligens som svært verdifull i oppgaver som krever kreativitet, prediksjon og tilpasning, siden den har kapasitet til selv å generere komplekse resultater fra ulike inngangsdatasett.

Generiske trender i ulike bransjer tar i bruk generativ kunstig intelligens for å optimalisere prosesser. Fra helsevesenet, som bruker kunstig intelligens til å finne nye legemidler og persontilpasset medisinering, til kreative felt der kunstig intelligens kan brukes til å skape kunst, eller finanssektoren, som bruker denne teknologien til prediktiv analyse og risikostyring – generativ kunstig intelligens baner vei for ny driftseffektivitet i ulike bransjer og åpner for nye muligheter.

De nye trendene innen generativ kunstig intelligens er mer rettet mot effektivitet og skalering av modeller ved å åpne opp for nye områder, blant annet multimodal læring og ikke-veiledede tilnærminger. Dette åpner derfor opp for nye muligheter for kreativitet og problemløsningsferdigheter på en lang rekke områder, fra kunst og design til helse og finans.

Kjennetegn ved kognitiv kunstig intelligens

Kognitiv kunstig intelligens er det nye underdomenet innen kunstig intelligens, som har som mål å simulere og utvide menneskets kognitive evner på en rekke ulike områder. Kognitiv kunstig intelligens er i utgangspunktet en evne til å behandle naturlig språk, noe som kan sammenlignes med å forstå eller tolke menneskelige språk med en svært høy grad av nøyaktighet.

En av de viktigste byggesteinene i kognitiv kunstig intelligens er maskinlæring, avanserte algoritmer som brukes i en prosess for å finne komplekse mønstre i store datamengder. Dette feltet har hatt stor suksess innen datasyn, bildegjenkjenning, gjenkjenning av objekter og ansiktsgjenkjenning, der man oppnår svært høy presisjon og nøyaktighet når det gjelder å gjenkjenne og identifisere objekter eller scener og deres individuelle egenskaper i visuell data som oversettes til alt fra overvåking til medisinsk diagnostikk.

Tilpasningsdyktighet og kontekstbevissthet gjennom dynamiske endringer i reaksjoner og handlinger i forhold til gjeldende omstendigheter er blant de viktigste styrkene ved kognitiv kunstig intelligens. Dette gir den en fleksibel læringsevne – den blir bedre over tid og tillater interaksjonspreferanser som er spesifikke for den enkelte eller en kontrollert interaksjonshistorie.

Det inkluderer også emosjonell intelligens, der gjenkjenningen og responsen på hva frykt for positiv evaluering er, kan skje gjennom tekst, tale eller ansiktsuttrykk. På den måten vil den være enda mer empatisk i interaksjon og nyansert i forståelsen av menneskelig atferd.

Hvordan generativ kunstig intelligens skiller seg fra kognitiv kunstig intelligens

Generativ kunstig intelligens er spesialisert på å skape nytt innhold eller nye data basert på innlærte mønstre, med mål om å etterligne eller forbedre attributter som finnes i opplæringsdataene. Kognitiv kunstig intelligens søker derimot å gjenskape og utvide menneskelignende kognitive evner som resonnering, problemløsning og beslutningstaking på tvers av ulike domener.

Mål og fokus

Generativ kunstig intelligens
Generativ kunstig intelligens er egentlig fokusert på å skape nytt innhold eller nye data basert på et innlært sett eller mønstre fra datasettet som brukes til opplæring.

Kognitiv kunstig intelligens
Kognitiv kunstig intelligens er en type kunstig intelligens som tar opp i seg menneskets kognitive evner til å resonnere, løse problemer, tilegne seg erfaring gjennom læring og ta beslutninger. Den prøver derfor å oppdage og forholde seg til verden på en noenlunde tilsvarende måte som menneskelig kognisjon gjør.

Metoder og teknikker

Generativ kunstig intelligens
Generativ kunstig intelligens Den er for det meste basert på dyplæringsteknikker, som omfatter generative adversarial networks og variational autoencoders, sammen med andre nevrale nettverksarkitekturer som er innrettet mot å generere nytt innhold. Disse modellene lærer seg å generere resultater som ligner på opplæringsdataene.

Kognitiv kunstig intelligens
Kognitiv kunstig intelligens kan innebære en kjeding på tvers av de fleste disipliner innen kunstig intelligens, for eksempel maskinlæring, naturlig språkbehandling, datasyn og muligens robotikk. Designet for resonnering og kontekstualisering – i bunn og grunn symbolsk resonnering kombinert med statistisk læring.

Omfang og kompleksitet

Generativ kunstig intelligens
Selv om generativ kunstig intelligens er generativ i sin natur, har den vært vanskeligere å modellere og trene opp, og den har generelt vært begrenset til generering av nye forekomster av data eller innhold basert på innlærte mønstre. Nøkkelen ligger da i troskapen til opplæringsdataene, ikke i hvor mye mer vidtrekkende en forståelse eller et resonnement kan være.

Kognitiv kunstig intelligens
Kognitiv kunstig intelligens tar for seg bredere og mer utfordrende problemstillinger som ikke bare krever innsikt i databaser, men også kontekstuell forståelse, læring fra sparsomme data og adaptiv beslutningstaking. Enda mer komplisert er kravet om at den må modellere aspekter som på mange måter går på tvers av menneskelig kognisjon.

Konklusjon

Generativ kunstig intelligens betyr i bunn og grunn å skape nytt innhold eller nye data ved å utnytte innlærte mønstre, mens kognitiv kunstig intelligens replikerer menneskelignende kognitive evner med hensyn til resonnering, læring og problemløsning i ulike kontekster. Begge deler tjener mer eller mindre ulike formål i det stadig bedre landskapet for forskning på og bruk av kunstig intelligens.

Selv om generativ kunstig intelligens spiller en viktig rolle, er det i hovedsak kognitiv kunstig intelligens som utgjør den virkelige essensen av potensialet for kunstig intelligens. Denne teknologien kan tenke, lære og resonnere på samme måte som mennesker, noe som markerer starten på en transformativ æra der maskiner etterligner menneskelig kognisjon.