「従来のAI vs 生成的AI」

Traditional AI vs Generative AI

 

「生成AI」は現在話題になっている新しいキーワードです。どの業界でも、必ずその言葉を聞いたことがあるでしょう。過去6ヶ月間において、人工知能（AI）の重要な進展を示してきました。さまざまな業界を再構築し、誰もがそれに手を出したがっています。

あなたの中には、AIのサブセットの違いを実際にはよく知らないかもしれません。それがこの記事のポイントです。

それを明確にするために。

• 「Pythonによる素数プログラム」
• エッセンシャルコンプレクシティは、開発者のユニークセリングポイントです
• 「LLMエンジニアとしてChatGPTを使ってプロジェクトを迅速に作成する方法」

 

伝統的なAIとは何ですか？

 

伝統的なAI – 多くの非技術的に傾いた人々が知っているAIの一部です。または狭義または弱いAIとも呼ばれ、伝統的な形態のAIは特定のタスクを知的に実行することに焦点を当てています。

つまり、私たちが伝統的なAIとして知っているものは、SiriやAlexaなどの音声アシスタントです。これらのAIシステムは入力に応答し、出力を生成するためにデータや特性などから学習します。

コンピュータでチェスをプレイしている時を考えてみてください。コンピュータはルールを作りながら進めているわけではありません。すべてのルールを知っており、次の手を打つためにそれを使っています。事前に定義された戦略です。

戦略。それが伝統的なAIの基盤です。それは、毎回基になる一連のルールを使用して意思決定を行います。

それは入力を受け取り、ルールに基づいた出力を生成します。ルールを作成するのではなく、ルールに基づいています。

 

生成AIとは何ですか？

 

さて、次に話題の「生成AI」について考えてみましょう。伝統的なAIはルールに基づいており、新しいものを作成することはできません。では、生成AIはどうなるのでしょうか？

はい、正解です。生成AIは新しいものを作成する能力を持っています。伝統的なAIと同様に、生成AIも多くのデータを学習し、それを使用して意思決定や予測を行っています。ただし、単純な入力と出力のプロセスではありません。

生成AIは入力を受け取り、理解し、入力から得られた情報を使用して新しいものを作成します。データに基づいて学習し、トレーニングデータに類似した入力情報に基づいて新しいデータを生成する能力を持っています。

現時点では、生成AIはテキスト、画像、音楽などさまざまな形式で出力を作成したり、コード補完のようなタスクを支援するために使用することができます。

生成AIの例には、GPT、Soundful、Synthesia、およびDALL-E 2があります。

 

違い

 

では、伝統的なAIと生成AIの違いは何でしょうか？

能力と応用が主な違いです。

先ほど述べたように、伝統的なAIは入力を受け取り、出力を生成します。入力データは分析され、意思決定や予測に使用されます。パターン認識を探している場合、伝統的なAIが適しています。伝統的なAIはまだ非常に人気があり、チャットボットや予測分析など、多くの現在のAIシステムの動力源として使用されています。日常のタスクに特化したアプリケーションに焦点を当てています。

一方、生成AIは新しいデータを作成し、トレーニングデータに似たものを生成する能力を持っています。パターンの作成を探している場合、生成AIが適しています。生成AIは企業に対してより創造的で革新的な道を開いています。アイデア形成プロセスなどのタスクにかかる時間を大幅に削減することができます。歌詞の作成、記事の執筆、ディープフェイクの作成が可能です。創造性と革新性が重要な場合、生成AIはそれを次のレベルに引き上げる高い潜在能力を持っています。

 

まとめ

 

伝統的なAIと生成AIについてのこの一般的な記事をまとめると、まだそれらの機能を絡め合わせることはできないということを理解する必要があります。たとえば、生成AIは伝統的なAIと組み合わせてより効果的なソリューションを提供することができます。一方、伝統的なAIは特定の出力を提供し、それをさらに分析して生成AIを使用して個別のコンテンツを作成することができます。

AIの世界における2つの違いとそれぞれの役割を理解することは重要です。両者は私たちの未来を形作り、今日の社会でも非常に受け入れられています。

あなたは2つのユニークな能力を理解し、彼らが革新を続ける中で楽しむことができるでしょう。Nisha Aryaはデータサイエンティストであり、フリーランスの技術ライターであり、VoAGIのコミュニティマネージャーです。彼女は特にデータサイエンスのキャリアアドバイスやチュートリアル、理論的なデータサイエンスの知識を提供することに興味を持っています。また、人間の寿命の長さに人工知能がどのように役立つかを探求したいと考えています。彼女は積極的に学び、自身のテクノロジー知識と文章力を広げながら、他の人々をガイドしようとしています。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!