Generativna umetna inteligenca in kognitivna umetna inteligenca

Generativna umetna inteligenca in kognitivna umetna inteligenca se pojavljata kot zelo specializirani disciplini na področju umetne inteligence. Generativna umetna inteligenca z uporabo načinov globokega učenja ustvarja nove vsebine – slike, glasbo ali besedilo – na podlagi vzorcev, pridobljenih iz precej velikih zbirk podatkov. Kognitivna umetna inteligenca izboljšuje sisteme za podporo odločanju, inteligentne pomočnike, avtonomna vozila in zdravstveno diagnostiko z izboljšanjem sposobnosti reševanja problemov, odločanja in interakcije.

Značilnosti generativne umetne inteligence

Nekatere glavne značilnosti, ki so značilne za generativno umetno inteligenco, jo bistveno razlikujejo od prejšnjih revolucij v zmogljivostih področja umetne inteligence.

Pristopi v generativni umetni inteligenci imajo določeno stopnjo avtonomije glede vsebine, s katero se usposabljajo in ustrezno razvijajo. Generativna umetna inteligenca je torej vrsta umetne inteligence, ki se osredotoča na izdelavo besedila, grafike in številnih drugih oblik podatkov. Generira večino rezultatov analize podatkov in iz njih razvija nove vsebine. Z drugimi besedami, prepoznava, napoveduje in ustvarja vsebine iz že razpoložljivih podatkovnih zbirk, pri čemer se zanaša na strojno učenje.

Generativna umetna inteligenca se uporablja na področjih, kot so zdravstvo, ustvarjalna industrija z ustvarjanjem umetniških in glasbenih vsebin ter digitalno trženje. Skratka, generativna umetna inteligenca velja za zelo dragoceno pri nalogah, ki zahtevajo ustvarjalnost, napovedovanje in prilagajanje, saj ima sposobnost samogeneriranja kompleksnih rezultatov iz različnih vhodnih zbirk podatkov.

Generativna umetna inteligenca se v industrijskih panogah uporablja za optimizacijo procesov. Od zdravstva, ki umetno inteligenco uporablja pri odkrivanju zdravil in pri personaliziranem zdravljenju, do ustvarjalnih področij, na katerih se umetna inteligenca lahko uporablja za ustvarjanje umetnosti, ali financ, ki to tehnologijo uporabljajo pri napovedni analitiki in za upravljanje tveganj, generativna umetna inteligenca utira pot novi operativni učinkovitosti v različnih panogah in odpira nove možnosti.

Novi trendi na področju generativne umetne inteligence so bolj usmerjeni v učinkovitost in skaliranje modelov z odpiranjem novih področij, vključno z multimodalnim učenjem in nenadzorovanimi pristopi. To torej odpira druge možnosti za širok domet ustvarjalnosti in sposobnosti reševanja problemov na številnih področjih, od umetnosti in oblikovanja do zdravstva in financ.

Značilnosti kognitivne umetne inteligence

Kognitivna umetna inteligenca je novo podpodročje na področju umetne inteligence, ki poskuša simulirati in razširiti človekove kognitivne sposobnosti v različne spektre. Na osnovni ravni značilnosti je kognitivna umetna inteligenca preprosto spretnost pri obdelavi naravnega jezika, ki je podobna razumevanju ali tolmačenju človeških jezikov z zelo visoko stopnjo natančnosti.

Osnovni gradnik kognitivne umetne inteligence je strojno učenje, najsodobnejši algoritmi, ki se uporabljajo v procesu iskanja zapletenih vzorcev na velikih količinah podatkov. To področje je doživelo veliko uspeha na področju računalniškega vida, prepoznavanja slik, zaznavanja predmetov in prepoznavanja obrazov, kjer sta bili doseženi zelo visoka natančnost in točnost pri prepoznavanju in določanju predmetov ali prizorov in njihovih individualnosti pri prevajanju vizualnih podatkov v aplikacije stilov od nadzora do medicinske diagnostike.

Prilagodljivost in zavedanje konteksta z dinamičnim spreminjanjem odzivov in dejanj glede na trenutne okoliščine sta med opaznimi prednostmi kognitivne umetne inteligence. To ji daje prožno vrsto zmožnosti učenja – sčasoma začne delovati bolje in omogoča izbiro interakcije, ki je specifična za posameznika ali nadzorovano zgodovino interakcije.

Vključuje tudi čustveno inteligenco, pri kateri sta lahko prepoznavanje in odzivanje na to, kaj je strah pozitivna ocena, prek besedila, govora ali obrazne mimike. Na ta način bo interakcija še bolj empatična in niansirana pri razumevanju človeškega vedenja.

Kako se generativna umetna inteligenca razlikuje od kognitivne umetne inteligence

Generativna umetna inteligenca je specializirana za ustvarjanje novih vsebin ali podatkov na podlagi naučenih vzorcev s ciljem posnemanja ali izboljšanja lastnosti, ugotovljenih v učnih podatkih. V nasprotju s tem si kognitivna umetna inteligenca prizadeva ponoviti in razširiti človeku podobne kognitivne sposobnosti, kot so sklepanje, reševanje problemov in odločanje na različnih področjih.

Cilj in usmeritev

Generativna umetna inteligenca
Generativna umetna inteligenca je v resnici osredotočena na grobo ustvarjanje nove vsebine ali podatkov na podlagi nekega naučenega niza ali vzorcev iz nabora podatkov, uporabljenega za usposabljanje.

Kognitivna umetna inteligenca
Kognitivna umetna inteligenca je vrsta umetne inteligence, ki nadomešča človeške kognitivne zmožnosti prek sklepanja, reševanja problemov, pridobivanja izkušenj z učenjem in sprejemanja odločitev. Poskuša torej odkrivati svet in se z njim povezovati na približno podoben način, kot to počne človeška kognicija.

Metode in tehnike

Generativna umetna inteligenca
Generativna umetna inteligenca Večinoma temelji na tehnikah globokega učenja, ki zajemajo generativne nasprotne mreže in variacijske avtoenkoderje, skupaj z drugimi arhitekturami nevronskih mrež, usmerjenimi v generiranje novih vsebin. Ti modeli se učijo ustvarjati izhodne podatke, ki so podobni učnim podatkom.

Kognitivna umetna inteligenca
Kognitivna umetna inteligenca lahko vključuje veriženje večine disciplin umetne inteligence, kot so strojno učenje, obdelava naravnega jezika, računalniški vid in morda robotika. Zasnovana je za sklepanje in kontekstualizacijo – v osnovi gre za simbolno sklepanje v povezavi s statističnim učenjem.

Obseg in kompleksnost

Generativna umetna inteligenca
Čeprav je generativno umetno inteligenco po naravi težje modelirati in usposabljati, je bila precej na splošno omejena na generiranje novih primerov podatkov ali vsebine na podlagi naučenih vzorcev. Ključna je torej zvestoba učnim podatkom in ne to, kako daljnosežno je lahko razumevanje ali sklepanje.

Kognitivna umetna inteligenca
Kognitivna umetna inteligenca obravnava širša in zahtevnejša vprašanja, ki ne zahtevajo le vpogleda v podatke, temveč tudi razumevanje konteksta, učenje iz redkih podatkov ter prilagodljivo odločanje. Še bolj zapletena je zahteva, da mora modelirati vidike, ki na več načinov segajo v človeško kognicijo.

V zaključku

Generativna umetna inteligenca v bistvu preprosto pomeni ustvarjanje novih vsebin ali podatkov z izkoriščanjem naučenih vzorcev, medtem ko kognitivna umetna inteligenca replicira človeku podobne kognitivne sposobnosti glede sklepanja, učenja in reševanja problemov v različnih kontekstih. Bolj ali manj obe služita različnim ciljem v boljšem okolju raziskav in uporabe umetne inteligence.

Čeprav ima generativna umetna inteligenca pomembno vlogo, se pravo bistvo potenciala umetne inteligence skriva v kognitivni umetni inteligenci. Ta tehnologija lahko razmišlja, se uči in razmišlja podobno kot ljudje, kar pomeni začetek preobrazbene dobe, v kateri stroji posnemajo človeško kognicijo.