Генеративный искусственный интеллект и когнитивный искусственный интеллект

Генеративный искусственный интеллект и когнитивный искусственный интеллект становятся очень специализированными дисциплинами в искусственном интеллекте. Используя методы глубокого обучения, генеративный искусственный интеллект создает новый контент — изображения, музыку или текст — на основе паттернов, полученных из достаточно больших массивов данных. Когнитивный искусственный интеллект улучшает системы поддержки принятия решений, интеллектуальные помощники, автономные транспортные средства и диагностику в здравоохранении, улучшая возможности решения проблем, принятия решений и взаимодействия.

Особенности генеративного искусственного интеллекта

Некоторые из основных черт, характеризующих генеративный искусственный интеллект, значительно отличают его от предыдущих революций в возможностях области искусственного интеллекта.

Подходы в генеративном искусственном интеллекте обладают определенной степенью автономности в отношении содержания, с которым они могут обучаться и развиваться соответствующим образом. Таким образом, генеративный искусственный интеллект — это тип искусственного интеллекта, который фокусируется на создании текста, графики и многих других форм данных. Он генерирует большую часть результатов анализа данных и разрабатывает новый контент на основе этих результатов. Другими словами, он идентифицирует, прогнозирует и генерирует контент из уже имеющихся баз данных, полагаясь на машинное обучение.

Генеративный искусственный интеллект используется в таких областях, как здравоохранение, творческая индустрия, генерирующая художественный и музыкальный контент, и цифровой маркетинг. В двух словах, генеративный искусственный интеллект считается очень ценным в задачах, требующих творчества, предсказания и настройки, поскольку он способен самостоятельно генерировать сложные результаты из различных входных наборов данных.

Общие тенденции в отраслях используют генеративный искусственный интеллект для оптимизации процессов. От здравоохранения, где искусственный интеллект применяется для поиска лекарств и персонализированной медицины, до творческих областей, где искусственный интеллект может использоваться для создания произведений искусства, или финансов, где эта технология применяется в предиктивной аналитике и для управления рисками, — генеративный искусственный интеллект прокладывает путь к новой операционной эффективности в различных отраслях и открывает новые возможности.

Новые тенденции в генеративном искусственном интеллекте направлены на повышение эффективности и масштабирование моделей за счет открытия новых областей, включая мультимодальное обучение и подходы без контроля. Таким образом, открываются новые возможности для творчества и решения проблем в самых разных областях — от искусства и дизайна до здравоохранения и финансов.

Особенности когнитивного искусственного интеллекта

Когнитивный искусственный интеллект — это новая поддоменная область искусственного интеллекта, которая стремится имитировать, а также расширять когнитивные способности человека в различных диапазонах. На базовом уровне когнитивный искусственный интеллект — это просто мастерство в обработке естественного языка, что аналогично пониманию или интерпретации человеческих языков с очень высокой степенью точности.

Основным компонентом когнитивного искусственного интеллекта является машинное обучение — современные алгоритмы, применяемые в процессе поиска сложных закономерностей в больших объемах данных. Эта область достигла больших успехов в компьютерном зрении, распознавании изображений, обнаружении объектов и распознавании лиц, где достигается очень высокая точность и аккуратность в распознавании и идентификации объектов или сцен и их индивидуальности при переводе визуальных данных в приложения различных стилей — от видеонаблюдения до медицинской диагностики.

Адаптивность и понимание контекста через динамическое изменение реакций и действий в соответствии с текущими обстоятельствами являются одними из сильных сторон когнитивного искусственного интеллекта. Это придает ему способность к гибкому обучению — он начинает работать лучше с течением времени и позволяет отдавать предпочтение взаимодействию, характерному для конкретного человека, или контролируемой истории взаимодействия.

Он также включает в себя эмоциональный интеллект, где распознавание и реагирование на страх положительной оценки может осуществляться через текст, речь или мимику. Таким образом, он будет еще более эмпатичным во взаимодействии и тонким в понимании человеческого поведения.

Чем генеративный искусственный интеллект отличается от когнитивного искусственного интеллекта

Генеративный искусственный интеллект специализируется на создании нового контента или данных на основе изученных шаблонов, стремясь имитировать или усилить атрибуты, найденные в обучающих данных. В отличие от этого, когнитивный искусственный интеллект стремится воспроизвести и расширить человекоподобные когнитивные способности, такие как рассуждение, решение проблем и принятие решений в различных областях.

Цель и направленность

Генеративный искусственный интеллект
Генеративный искусственный интеллект на самом деле сосредоточен на создании нового контента или данных на основе некоторого изученного набора или шаблонов из набора данных, используемых для обучения.

Когнитивный искусственный интеллект
Когнитивный искусственный интеллект — это тип искусственного интеллекта, который включает в себя человеческие когнитивные способности: рассуждения, решение проблем, приобретение опыта через обучение и принятие решений. Таким образом, он пытается познавать мир и относиться к нему примерно так же, как это делает человек.

Методы и техники

Генеративный искусственный интеллект
Генеративный искусственный интеллект в основном основан на методах глубокого обучения, включая генеративные состязательные сети и вариативные автоэнкодеры, а также другие архитектуры нейронных сетей, ориентированные на генерацию нового контента. Эти модели учатся генерировать результаты, похожие на обучающие данные.

Когнитивный искусственный интеллект
Когнитивный искусственный интеллект может включать в себя цепочку из большинства дисциплин искусственного интеллекта, таких как машинное обучение, обработка естественного языка, компьютерное зрение и, возможно, робототехника. Предназначен для рассуждений и контекстуализации — по сути, символические рассуждения в сочетании со статистическим обучением.

Область применения и сложность

Генеративный искусственный интеллект
Хотя генеративный искусственный интеллект по своей природе является более сложным для моделирования и обучения, в целом он ограничивается созданием новых экземпляров данных или контента на основе изученных шаблонов. В этом случае ключевым моментом является верность обучающим данным, а не то, насколько далеко идущим может быть понимание или рассуждение.

Когнитивный искусственный интеллект
Когнитивный искусственный интеллект решает более широкие и сложные задачи, требующие не только глубокого понимания базы данных, но и понимания контекста, обучения на основе разрозненных данных, а также адаптивного принятия решений. Еще более сложным является требование, что он должен моделировать аспекты, во многом пересекающиеся с человеческим познанием.

В заключение

По сути, генеративный искусственный интеллект означает создание нового контента или данных путем использования изученных шаблонов, в то время как когнитивный искусственный интеллект воспроизводит человекоподобные когнитивные способности в отношении рассуждений, обучения и решения проблем в различных контекстах. В большей или меньшей степени они оба служат различным целям в рамках более совершенного ландшафта исследований и использования искусственного интеллекта.

По сути, хотя генеративный искусственный интеллект играет важную роль, истинная суть потенциала искусственного интеллекта заключается в когнитивном искусственном интеллекте. Эта технология может думать, учиться и рассуждать подобно человеку, знаменуя собой наступление эпохи преобразований, когда машины будут имитировать человеческое познание.