- 11:12Парижский автосалон 2024: новая эра экологичной мобильности
- 10:40Золото превысило $2700 за унцию, что является историческим рекордом
- 10:15Участники One Direction заявили, что они «разбиты сердцем» из-за потери Лиама Пейна
- 09:50Рабат, мировая книжная столица 2026 года: культурная платформа
- 09:10Сгенерированные искусственным интеллектом изображения сексуального насилия над детьми достигли «критической точки», заявляет наблюдатель
- 08:35Европейский Союз подтверждает важность стратегического партнерства с Марокко
- 08:00Исследование: БРИКС занимает второе место после Евросоюза по доле в мировой торговле
- 16:16Контрольный орган начинает расследование антимиграционных постов на Facebook
- 15:53Операция «Нептун VI»: 66 арестов и крупные изъятия в ходе международной антитеррористической операции
Следите за нами в Facebook
Искусственный интеллект: генеративный и прогнозирующий — две технологии с разным воздействием
Искусственный интеллект (ИИ) продолжает менять многие аспекты нашей жизни, но важно различать две наиболее влиятельные технологии в этой области: генеративный ИИ и прогнозирующий ИИ. Хотя эти два типа ИИ основаны на схожих основах, а именно на машинном обучении, их функции и приложения существенно различаются.
Генеративный ИИ: машинное творчество
Генеративный ИИ, как следует из названия, предназначен для создания нового контента на основе существующих данных. Он стоит за некоторыми из наиболее заметных инноваций сегодня: от автоматического написания текста (ChatGPT) до создания изображений (DALL-E) и создания музыки и видео. Используя свои мощные модели обучения, генеративный ИИ изучает лингвистические, визуальные и звуковые шаблоны для получения результатов, которые во многих случаях конкурируют с результатами, созданными людьми. Однако этот ИИ требует человеческого контроля, чтобы избежать фактических, лингвистических или графических ошибок.
Прогнозирующий ИИ: анализ на будущее
Напротив, прогнозирующий ИИ используется для прогнозирования будущих событий на основе прошлых данных. Эта форма искусственного интеллекта особенно популярна в финансовом, медицинском и маркетинговом секторах. Например, финансовые учреждения используют его для выявления потенциального мошенничества в режиме реального времени, а предприятия используют его для таргетирования своей рекламы и оптимизации логистики. В отличие от генеративного ИИ, прогнозирующий ИИ требует меньшего вмешательства человека, поскольку он опирается на конкретные модели и четко определенные исторические данные.
Дополнительные, но отдельные приложения
Хотя эти две формы ИИ имеют сходство в своей структуре и использовании машинного обучения, они служат разным потребностям. Генеративный ИИ творит, часто в интерактивном режиме, а прогнозирующий ИИ помогает предвидеть и планировать. Их области применения редко пересекаются, что подчеркивает важность четкого понимания их ролей в современных отраслях.
В заключение отметим, что хотя генеративный ИИ совершает революцию в создании контента, прогнозирующий ИИ становится ключевым инструментом принятия решений. Вместе они формируют будущее технологий взаимодополняющим и самобытным способом.