تفاوت هوش مصنوعی سنتی و هوش مصنوعی مولد
تفاوت اصلی بین هوش مصنوعی سنتی(Traditional AI) و هوش مصنوعی مولد(Generative AI) در قابلیت ها و کاربرد آن ها نهفته است. سیستم های هوش مصنوعی سنتی عمدتا برای تجزیه و تحلیل داده ها و پیش بینی ها استفاده می شوند، در حالی که هوش مصنوعی مولد با ایجاد داده های جدید مشابه داده های آموزشی خود یک قدم فراتر می رود.
هوش مصنوعی سنتی که به آن هوش مصنوعی محدود نیز گفته می شود بر انجام هوشمندانه یک کار خاص تمرکز دارد. این فناوری به سیستم هایی اشاره دارد که برای پاسخ گویی به مجموعه خاصی از ورودی ها طراحی شده اند. این سیستم ها قابلیت یادگیری از داده ها و تصمیم گیری یا پیش بینی بر اساس داده ها را دارند.
هوش مصنوعی مولد را می توان نسل بعدی هوش مصنوعی دانست. این نوعی از هوش مصنوعی است قادر است ابداع کند. هوش مصنوعی مولد از اطلاعاتی که به آن داده اید چیز جدیدی ایجاد می کند. خروجی های هوش مصنوعی مولد بسیار گسترده تر از هوش مصنوعی سنتی است و راه های جدیدی برای خلاقیت و نوآوری فراهم می کند. در واقع، هوش مصنوعی مولد از مجموعه داده‌های بزرگ یاد می‌گیرد و قوانین و الگوریتم‌های خود را ایجاد می‌کند. به جای تکیه بر دستورالعمل‌های صریح، به طور کامل یاد می‌گیرد و بر اساس الگوهایی که در داده‌های آموزشی شناسایی کرده است، داده‌ها، تصاویر یا حتی موسیقی جدید تولید می‌کند.
هوش مصنوعی مولد مزایا و معایب خود را دارد :
از یک طرف، هوش مصنوعی مولد می‌تواند خروجی‌های جدید و خلاقانه‌ای تولید یا راه‌حل‌های نوآورانه‌ای ارائه دهد و امکانات جدیدی ایجاد کند که ممکن است هوش مصنوعی سنتی با آن مشکل داشته باشد. از سوی دیگر، ممکن است فاقد قابلیت تفسیر و کنترل باشد. از آنجایی که هوش مصنوعی مولد قوانین خود را ایجاد می‌کند، درک اینکه چگونه به یک نتیجه خاص رسیده است می‌تواند چالش برانگیز باشد و اعتماد یا توضیح تصمیمات آن را دشوار می‌کند. در هر صورت هوش مصنوعی مولد و هوش مصنوعی سنتی، بدون خطا نیستند.
جمع بندی :
هوش مصنوعی مولد و هوش مصنوعی سنتی رویکردهای متفاوتی برای پردازش و تولید داده دارند. در حالی که هوش مصنوعی سنتی بر دستورالعمل‌های صریح متکی است، هوش مصنوعی مولد از داده‌ها یاد می‌گیرد و قوانین خود را ایجاد می‌کند. هر دو نقاط قوت و ضعف خود را دارند و درک این تفاوت‌ها برای هر کسی که در زمینه هوش مصنوعی کار می‌کند یا علاقه‌مند است بسیار مهم است.