AI tradizionale vs AI generativa

AI tradizionale vs AI generativa' - Traditional AI vs Generative AI

 

‘Generative AI’ è l’ultima parola di moda che sta girando in questo momento. Indipendentemente dal settore in cui lavori, sicuramente hai sentito questa parola. Solo negli ultimi 6 mesi ha mostrato significativi progressi nell’intelligenza artificiale (AI). Ha ridefinito vari settori e tutti vogliono metterci le mani. 

Per alcuni di voi, potrebbe non essere chiaro quale sia la differenza tra i sottoinsiemi dell’AI, ed è proprio il punto di questo articolo. 

Per chiarire le cose per voi.

 

Cos’è l’AI tradizionale?

 

L’AI tradizionale – una parte dell’AI che la maggior parte delle persone non tecniche conosce. Conosciuta anche come AI ristretta o debole, la forma tradizionale di AI si concentra sull’esecuzione di un compito specifico in modo intelligente. 

Quindi, ciò che conosciamo dell’AI tradizionale sono gli assistenti vocali come Siri e Alexa che sono progettati per rispondere a un input e produrre un output. La modalità in cui ciò è possibile è che questi sistemi AI imparano dai dati, dalle caratteristiche e altro ancora per prendere decisioni e previsioni.  

Pensa a quando giochi a scacchi al computer. Il computer non sta inventando regole mentre gioca, conosce tutte le regole e le usa per fare la sua prossima mossa. È una strategia predefinita. 

<p.Strategia. Su questa si basa l'AI tradizionale. Prende decisioni utilizzando un insieme specifico di regole a cui fa riferimento ogni volta. 

<p.Riceve un input e produce un output – basato su regole, non creando regole. 

 

Cos’è l’AI generativa?

 

Adesso, passiamo alla parola di moda ‘AI generativa’. Come puoi immaginare, ho sottolineato che l’AI tradizionale si basa su regole e non può creare qualcosa di nuovo. Quindi, dove lascia l’AI generativa?

Sì, hai ragione. L’AI generativa ha la capacità di creare qualcosa di nuovo. Proprio come l’AI tradizionale, l’AI generativa ha appreso molti dati e li sta utilizzando per prendere decisioni e previsioni. Ma invece di essere un semplice processo di input e output. 

L’AI generativa prende l’input, lo comprende e crea qualcosa di nuovo utilizzando le informazioni dall’input. Viene addestrata sui dati e apprende i modelli sottostanti per generare nuovi dati basati sulle informazioni di input che sono simili ai dati di addestramento. 

Fino ad oggi, puoi utilizzare l’AI generativa per creare output in diverse forme come testo, immagini e musica, oltre che per aiutarti con compiti come il completamento del codice. 

Esempi di AI generativa includono GPT, Soundful, Synthesia e DALL-E 2.

 

La differenza

 

Quindi, qual è la differenza tra l’AI tradizionale e l’AI generativa?

Le capacità e le applicazioni sono la differenza principale. 

Come ho detto prima, l’AI tradizionale si basa sull’input di un input e sulla produzione di un output. I dati di input vengono analizzati e utilizzati per prendere decisioni e previsioni. Se stai cercando il riconoscimento di pattern, l’AI tradizionale è la scelta giusta. L’AI tradizionale è ancora molto popolare ed è utilizzata per alimentare molti sistemi AI attuali, come i chatbot e l’analisi predittiva. Si concentra su applicazioni specifiche per compiti, che molte persone utilizzano per le loro attività quotidiane. 

D’altra parte, l’AI generativa va oltre e crea nuovi dati, simili ai dati di addestramento. Se stai cercando la creazione di pattern, l’AI generativa è la scelta giusta. L’AI generativa sta aprendo nuove porte alle aziende per essere più creative e innovative. Può ridurre drasticamente il tempo trascorso per compiti come il processo di ideazione. Può scrivere testi di canzoni, scrivere articoli e creare deepfake. Dove la creazione e l’innovazione sono importanti, l’AI generativa ha un alto potenziale per portarli al prossimo livello. 

 

Conclusione

 

Per concludere questo articolo generale sull’AI tradizionale e l’AI generativa, devi capire che le loro funzioni non possono ancora essere intrecciate. Ad esempio, l’AI generativa può essere utilizzata insieme all’AI tradizionale per fornire soluzioni più efficaci. D’altra parte, l’AI tradizionale può fornire un output specifico che potrebbe essere ulteriormente analizzato per creare contenuti personalizzati utilizzando l’AI generativa. 

Comprendere la differenza tra i due e il loro ruolo specifico nel mondo dell’AI è importante. Entrambi stanno plasmando il nostro futuro e sono entrambi ampiamente accolti nella società odierna.

Ora capisci le uniche capacità dei due e potrai goderti il viaggio mentre continuano a innovare. Nisha Arya è una Data Scientist, Freelance Technical Writer e Community Manager presso VoAGI. È particolarmente interessata a fornire consigli di carriera o tutorial basati sulla Data Science e conoscenze teoriche sulla Data Science. Desidera inoltre esplorare i diversi modi in cui l’Intelligenza Artificiale può beneficiare la longevità della vita umana. Una studente attenta, desiderosa di ampliare le sue conoscenze tecnologiche e le sue capacità di scrittura, mentre aiuta a guidare gli altri.