Generatywna sztuczna inteligencja i kognitywna sztuczna inteligencja

Generatywna sztuczna inteligencja i kognitywna sztuczna inteligencja wyłaniają się jako bardzo wyspecjalizowane dyscypliny w sztucznej inteligencji. Wykorzystując metody głębokiego uczenia, sztuczna inteligencja generatywna tworzy nowe treści – obrazy, muzykę lub tekst – w oparciu o wzorce pochodzące z dość dużych zbiorów danych. Kognitywna sztuczna inteligencja usprawnia systemy wspomagania decyzji, inteligentnych asystentów, autonomiczne pojazdy i diagnostykę medyczną, poprawiając rozwiązywanie problemów, podejmowanie decyzji i możliwości interakcji.

Cechy sztucznej inteligencji generatywnej

Niektóre z głównych cech charakteryzujących sztuczną inteligencję generatywną znacznie różnią się od wcześniejszych rewolucji w możliwościach dziedziny sztucznej inteligencji.

Podejścia w generatywnej sztucznej inteligencji mają pewien stopień autonomii w zakresie treści, z którymi się szkolą i odpowiednio rozwijają. Generatywna sztuczna inteligencja jest zatem rodzajem sztucznej inteligencji, która koncentruje się na tworzeniu tekstu, grafiki i wielu innych form danych. Generuje większość wyników analizy danych i opracowuje na ich podstawie nowe treści. Innymi słowy, identyfikuje, przewiduje i generuje treści z już dostępnych baz danych, opierając się w ten sposób na uczeniu maszynowym.

Generatywna sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w takich obszarach jak zdrowie, przemysł kreatywny poprzez generowanie treści artystycznych i muzycznych oraz marketing cyfrowy. Krótko mówiąc, sztuczna inteligencja generatywna jest uważana za bardzo cenną w zadaniach wymagających kreatywności, przewidywania i dostosowywania, ponieważ ma zdolność do samodzielnego generowania złożonych wyników z różnych zestawów danych wejściowych.

Ogólne trendy w branżach obejmują generatywną sztuczną inteligencję w celu optymalizacji procesów. Od opieki zdrowotnej, która stosuje sztuczną inteligencję do odkrywania leków i spersonalizowanych leków, po dziedziny kreatywne, w których sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do generowania sztuki, lub finanse, które stosują tę technologię w analityce predykcyjnej i zarządzaniu ryzykiem, generatywna sztuczna inteligencja toruje drogę do nowej wydajności operacyjnej w różnych branżach i otwiera nowe możliwości.

Pojawiające się trendy w sztucznej inteligencji generatywnej są bardziej ukierunkowane na wydajność i skalowanie modeli, otwierając nowe obszary, w tym uczenie multimodalne i podejścia nienadzorowane. Otwiera to zatem inne możliwości dla szerokiego zasięgu kreatywności i umiejętności rozwiązywania problemów w wielu dziedzinach, od sztuki i projektowania po opiekę zdrowotną i finanse.

Cechy sztucznej inteligencji kognitywnej

Sztuczna inteligencja kognitywna to nowa subdomena w dziedzinie sztucznej inteligencji, która ma na celu symulowanie, a także rozszerzanie ludzkich zdolności poznawczych na różne spektrum. Na podstawowym poziomie charakteru sztuczna inteligencja kognitywna jest po prostu umiejętnością przetwarzania języka naturalnego, która jest podobna do rozumienia lub interpretowania ludzkich języków z bardzo dużą dokładnością.

Podstawowym elementem sztucznej inteligencji kognitywnej jest uczenie maszynowe, najnowocześniejsze algorytmy stosowane w procesie znajdowania złożonych wzorców w dużych ilościach danych. Dziedzina ta odniosła wiele sukcesów w wizji komputerowej, rozpoznawaniu obrazów, wykrywaniu obiektów i rozpoznawaniu twarzy, gdzie osiąga się bardzo wysoką precyzję i dokładność w rozpoznawaniu i identyfikowaniu obiektów lub scen oraz ich indywidualności w tłumaczeniu danych wizualnych na zastosowania w różnych stylach, od nadzoru po diagnostykę medyczną.

Zdolność adaptacji i świadomość kontekstu poprzez dynamiczną zmianę reakcji i działań w zależności od aktualnych okoliczności są jednymi z mocnych stron sztucznej inteligencji kognitywnej. Daje jej to elastyczny rodzaj zdolności uczenia się – z czasem zaczyna radzić sobie lepiej i pozwala na preferencje interakcji, które są specyficzne dla danej osoby lub kontrolowanej historii interakcji.

Obejmuje to również inteligencję emocjonalną, w której rozpoznawanie i reagowanie na strach przed pozytywną oceną może odbywać się za pomocą tekstu, mowy lub mimiki twarzy. W ten sposób będzie jeszcze bardziej empatyczny w interakcji i zniuansowany w zrozumieniu ludzkich zachowań.

Czym generatywna sztuczna inteligencja różni się od sztucznej inteligencji kognitywnej?

Generatywna sztuczna inteligencja specjalizuje się w tworzeniu nowych treści lub danych w oparciu o wyuczone wzorce, mając na celu naśladowanie lub ulepszanie atrybutów znalezionych w danych szkoleniowych. Z kolei sztuczna inteligencja kognitywna dąży do powielania i rozszerzania ludzkich zdolności poznawczych, takich jak rozumowanie, rozwiązywanie problemów i podejmowanie decyzji w różnych dziedzinach.

Cel i ukierunkowanie

Generatywna sztuczna inteligencja
Generatywna sztuczna inteligencja koncentruje się na tworzeniu nowych treści lub danych w oparciu o wyuczony zestaw lub wzorce ze zbioru danych wykorzystywanego do szkolenia.

Kognitywna sztuczna inteligencja
Kognitywna sztuczna inteligencja jest rodzajem sztucznej inteligencji, która obejmuje ludzkie zdolności poznawcze poprzez rozumowanie, rozwiązywanie problemów, zdobywanie doświadczenia poprzez uczenie się i podejmowanie decyzji. Próbuje zatem odkrywać świat i odnosić się do niego w mniej więcej podobny sposób, jak robi to ludzkie poznanie.

Metody i techniki

Generatywna sztuczna inteligencja
Generatywna sztuczna inteligencja opiera się głównie na technikach głębokiego uczenia się, obejmujących generatywne sieci przeciwstawne i wariacyjne autoenkodery, wraz z innymi architekturami sieci neuronowych ukierunkowanymi na generowanie nowych treści. Modele te uczą się generować dane wyjściowe, które przypominają dane treningowe.

Sztuczna inteligencja kognitywna
Sztuczna inteligencja kognitywna może obejmować łączenie większości dyscyplin sztucznej inteligencji, takich jak uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego, wizja komputerowa i ewentualnie robotyka. Zaprojektowany do rozumowania i kontekstualizacji – zasadniczo rozumowanie symboliczne w połączeniu z uczeniem statystycznym.

Zakres i złożoność

Generatywna sztuczna inteligencja
Chociaż sztuczna inteligencja generatywna ma charakter generatywny, jest trudniejsza do modelowania i trenowania, dość ogólnie ogranicza się do generowania nowych instancji danych lub treści w oparciu o wyuczone wzorce. Kluczem jest zatem wierność danym szkoleniowym, a nie to, jak daleko idące może być zrozumienie lub rozumowanie.

Sztuczna inteligencja kognitywna
Sztuczna inteligencja kognitywna zajmuje się szerszymi, trudniejszymi kwestiami wymagającymi nie tylko wglądu w dane, ale także zrozumienia kontekstowego, uczenia się na podstawie rzadkich danych, a także adaptacyjnego podejmowania decyzji. Jeszcze bardziej skomplikowane jest wymaganie, aby modelować aspekty przecinające ludzkie poznanie na wiele sposobów.

Podsumowując

W istocie sztuczna inteligencja generatywna oznacza po prostu tworzenie nowych treści lub danych poprzez wykorzystanie wyuczonych wzorców, podczas gdy sztuczna inteligencja kognitywna replikuje ludzkie zdolności poznawcze w odniesieniu do rozumowania, uczenia się i rozwiązywania problemów w różnych kontekstach. W mniejszym lub większym stopniu obie służą różnym celom w ramach lepszego krajobrazu badań i wykorzystania sztucznej inteligencji.

Zasadniczo, podczas gdy sztuczna inteligencja generatywna odgrywa znaczącą rolę, prawdziwa istota potencjału sztucznej inteligencji leży w sztucznej inteligencji kognitywnej. Technologia ta może myśleć, uczyć się i rozumować podobnie do ludzi, wyznaczając początek ery transformacji, w której maszyny naśladują ludzkie poznanie.