Umjetna inteligencija (AI) postigla je velik napredak posljednjih godina, revolucionarizirajući različite sektore i aspekte ljudskog života.
Unutar domene umjetne inteligencije, dvije glavne grane koje su privukle značajnu pažnju su razgovorna umjetna inteligencija nasuprot generativnoj umjetnoj inteligenciji.
Iako obje ove tehnologije uključuju obradu prirodnog jezika, služe različitim svrhama i posjeduju jedinstvene karakteristike.
U ovom postu na blogu ulazimo u svijet konverzacijske AI i generativne AI, istražujući njihove razlike, ključne značajke i slučajeve upotrebe.
Što je konverzacijski AI
Konverzacijski AI, kao što naziv sugerira, fokusiran je na omogućavanje razgovora na prirodnom jeziku između ljudi i sustava umjetne inteligencije. Iskoristite tehnologije poput razumijevanja prirodnog jezika (NLU) i generiranja prirodnog jezika (NLG) kako biste omogućili besprijekorne interakcije. Usluge umjetne inteligencije za razgovor imaju nekoliko ključnih značajki i mogućnosti koje poboljšavaju mogućnosti razgovora:
Vokalno prepoznavanje
- Razgovorni AI sustavi uključuju napredne algoritme za pretvaranje govornog jezika u tekstualni oblik.
- Omogućuje im razumijevanje i obradu korisničkih unosa u obliku izgovorenih ili govornih naredbi.
Razumijevanje prirodnog jezika (NLU)
- Konverzacijski AI oslanja se na sofisticirane NLU tehnike za razumijevanje i tumačenje značenja iza korisničkih upita ili izjava.
- Analizirajući kontekst, namjeru i entitete unutar korisničkog unosa, AI može izvući relevantne informacije i formulirati odgovarajuće odgovore.
Upravljanje dijalogom
- Razgovorni AI sustavi koriste snažne algoritme za upravljanje dijalogom za održavanje razgovora i svjesnosti o kontekstu.
- Ovi algoritmi omogućuju AI sustavu da razumije i odgovori na unos korisnika na prirodan i ljudski način.
Generacija prirodnog jezika (NLG)
- Sustavi od umjetna inteligencija razgovorni modeli koriste NLG tehnike za generiranje ljudskih odgovora u stvarnom vremenu.
- Iskorištavanje predmodeladefiniti, modeli strojnog učenja ili čak neuronske mreže, ovi sustavi mogu generirati kontekstualno prikladne i smislene odgovore na korisnička pitanja ili upute.
Konverzacijske AI aplikacije
- Virtualni pomoćnici: Konverzacijski AI pokreće popularne virtualne pomoćnike kao što su Appleov Siri, Amazonov Alexa i Google Assistant, koji pružaju personaliziranu pomoć i izvršavaju zadatke na temelju korisničkih naredbi.
- Korisnička podrška: mnoge organizacije postavljaju chatbotove i glasovne robote koje pokreće AI za razgovor kako bi pružile automatiziranu korisničku podršku, rješavale uobičajena pitanja i vodile korisnike kroz opcije samoposluživanja.
- Prijevod jezika: AI može olakšati prijevod u stvarnom vremenu između različitih jezika, razbijajući jezične barijere i omogućavajući globalnu komunikaciju.
- Glasovno aktivirana sučelja: integracijom AI-ja za razgovor u uređaje i sustave, korisnici mogu komunicirati s njima putem glasovnih naredbi, omogućujući kontrolu bez ruku i povećanu pristupačnost.
Što je Generative AI
Generativni AI, s druge strane, fokusiran je na stvaranje novog i originalnog sadržaja pomoću algoritama strojnog učenja. Iskoristite tehnike poput deep learning i neuronske mreže za generiranje realističnog i kreativnog rezultata. Uronimo u ključne značajke i mogućnosti Generative AI.
Generiranje sadržaja
- Generativni AI modeli imaju mogućnost stvaranja različitih oblika sadržaja, uključujući tekst, slike, glazbu, pa čak i video.
- Analizirajući obrasce i strukture u podacima o obuci, Generative AI može generirati novi sadržaj koji je u skladu s obrascima koje je naučio.
Kreativna svestranost
- Generativna umjetna inteligencija poznata je po svojoj kreativnoj svestranosti jer može proizvesti jedinstvene i nove rezultate na temelju podataka na kojima je trenirana.
- Mogućnost generiranja originalnog sadržaja koji pokazuje kreativnost i raznolikost čini generativnu umjetnu inteligenciju moćnim alatom u raznim kreativnim domenama.
Učite iz podataka
- Generativni AI algoritmi uče iz velikih skupova podataka kako bi poboljšali kvalitetu i raznolikost generiranih izlaza.
- Uvježbavanjem na velikim i raznolikim skupovima podataka, generativni AI modeli mogu bolje razumjeti temeljne obrasce i generirati realističnije modele
Koja je razlika između konverzacijske umjetne inteligencije i generativne umjetne inteligencije
Razgovorna umjetna inteligencija i generativna umjetna inteligencija imaju mnogo razlika u rasponu od cilja do primjene dviju tehnologija. Ključna razlika između konverzacijske AI i generativne AI je ta što se koristi za oponašanje ljudskih razgovora između dva entiteta. Drugi je stvaranje novih i različitih vrsta sadržaja. ChatGPT, na primjer, koristi i konverzacijsku i generativnu umjetnu inteligenciju.
zaključak
Ukratko, razgovorna umjetna inteligencija i generativna umjetna inteligencija dvije su različite grane umjetne inteligencije s različitim ciljevima i primjenama. Razgovorna umjetna inteligencija usmjerena je na omogućavanje ljudskih razgovora i pružanje odgovora koji su osjetljivi na kontekst, dok je generativna umjetna inteligencija usmjerena na stvaranje sadržaja i generiranje novih rezultata. Obje tehnologije imaju jedinstvene značajke i mogućnosti koje pridonose svojim domenama i igraju ključnu ulogu u napretku AI aplikacija.
Ercole Palmeri
