Umetna inteligenca (AI) je v zadnjih letih dosegla velik napredek in spremenila različne sektorje in vidike človeškega življenja.
Znotraj domene umetne inteligence sta dve veliki veji, ki sta pridobili veliko pozornosti, pogovorna umetna inteligenca in generativna umetna inteligenca.
Čeprav obe tehnologiji vključujeta obdelavo naravnega jezika, služita različnim namenom in imata edinstvene značilnosti.
V tem blogu se poglobimo v svet pogovorne umetne inteligence in generativne umetne inteligence ter raziščemo njune razlike, ključne funkcije in primere uporabe.
Kaj je pogovorni AI
Pogovorna umetna inteligenca, kot že ime pove, se osredotoča na omogočanje pogovorov v naravnem jeziku med ljudmi in sistemi umetne inteligence. Izkoristite tehnologije, kot sta razumevanje naravnega jezika (NLU) in generiranje naravnega jezika (NLG), da omogočite nemoteno interakcijo. Pogovorne storitve umetne inteligence imajo več ključnih značilnosti in zmogljivosti, ki izboljšujejo pogovorne sposobnosti:
Vokalno prepoznavanje
- Pogovorni sistemi umetne inteligence vključujejo napredne algoritme za pretvorbo govorjenega jezika v besedilno obliko.
- Omogoča jim razumevanje in obdelavo uporabniških vnosov v obliki govorjenih ali izgovorjenih ukazov.
Razumevanje naravnega jezika (NLU)
- Pogovorna umetna inteligenca se opira na sofisticirane tehnike NLU za razumevanje in interpretacijo pomena za uporabniškimi poizvedbami ali izjavami.
- Z analizo konteksta, namena in entitet znotraj uporabniškega vnosa lahko pogovorna umetna inteligenca izlušči ustrezne informacije in oblikuje ustrezne odgovore.
Upravljanje dialoga
- Pogovorni sistemi umetne inteligence uporabljajo robustne algoritme za upravljanje dialoga za vzdrževanje pogovorov in zavedanja konteksta.
- Ti algoritmi omogočajo sistemu AI, da razume in se odzove na uporabniški vnos na naraven in človeški način.
Generacija naravnega jezika (NLG)
- Sistemi za umetna inteligenca pogovorni modeli uporabljajo tehnike NLG za ustvarjanje človeških podobnih odzivov v realnem času.
- Izkoriščanje predmodelovdefikoncev, modelov strojnega učenja ali celo nevronskih mrež, lahko ti sistemi ustvarijo kontekstualno ustrezne in smiselne odgovore na vprašanja ali pozive uporabnikov.
Pogovorne aplikacije AI
- Virtualni pomočniki: Pogovorna umetna inteligenca poganja priljubljene virtualne pomočnike, kot so Applova Siri, Amazonova Alexa in Google Assistant, ki zagotavljajo prilagojeno pomoč in izvajajo naloge na podlagi uporabniških ukazov.
- Storitve za stranke: številne organizacije uporabljajo robote za klepet in glasovne robote, ki jih poganja pogovorna umetna inteligenca, da zagotovijo avtomatizirane storitve za stranke, obravnavajo pogosta vprašanja in vodijo uporabnike skozi samopostrežne možnosti.
- Prevajanje jezikov: Pogovorna umetna inteligenca lahko olajša prevajanje v realnem času med različnimi jeziki, odpravlja jezikovne ovire in omogoča globalno komunikacijo.
- Glasovno aktivirani vmesniki: z integracijo pogovorne umetne inteligence v naprave in sisteme lahko uporabniki komunicirajo z njimi prek glasovnih ukazov, kar omogoča prostoročno upravljanje in večjo dostopnost.
Kaj je Generative AI
Generative AI pa se osredotoča na ustvarjanje nove in izvirne vsebine z uporabo algoritmov strojnega učenja. Tehnike vzvoda, kot je deep learning in nevronske mreže za ustvarjanje realističnega in ustvarjalnega rezultata. Poglobimo se v ključne funkcije in zmožnosti Generative AI.
Generiranje vsebine
- Generativni modeli AI imajo možnost ustvarjanja različnih oblik vsebine, vključno z besedilom, slikami, glasbo in celo videom.
- Z analizo vzorcev in struktur v podatkih o usposabljanju lahko Generative AI ustvari novo vsebino, ki je usklajena z vzorci, ki se jih je naučil.
Ustvarjalna vsestranskost
- Generativni AI je znan po svoji ustvarjalni vsestranskosti, saj lahko ustvari edinstvene in nove rezultate na podlagi podatkov, na katerih je bil usposobljen.
- Zaradi zmožnosti ustvarjanja izvirne vsebine, ki izkazuje ustvarjalnost in raznolikost, je generativna umetna inteligenca močno orodje na različnih ustvarjalnih področjih.
Učite se iz podatkov
- Generativni algoritmi umetne inteligence se učijo iz velikih naborov podatkov za izboljšanje kakovosti in raznolikosti ustvarjenih rezultatov.
- Z usposabljanjem na velikih in raznolikih naborih podatkov lahko modeli AI bolje razumejo osnovne vzorce in ustvarijo bolj realistične modele
Kakšna je razlika med pogovorno umetno inteligenco in generativno umetno inteligenco
Konverzacijski AI in generativni AI imata veliko razlik, od cilja do uporabe obeh tehnologij. Ključna razlika med pogovorno umetno inteligenco in generativno umetno inteligenco je, da se uporablja za posnemanje človeških pogovorov med dvema entitetama. Drugi je ustvarjanje novih in drugačnih vrst vsebin. ChatGPT, na primer, uporablja tako pogovorni AI kot generativni AI.
zaključek
Če povzamemo, pogovorna umetna inteligenca in generativna umetna inteligenca sta dve različni veji umetne inteligence z različnimi cilji in aplikacijami. Pogovorna umetna inteligenca se osredotoča na omogočanje človeških pogovorov in zagotavljanje odzivov, ki so občutljivi na kontekst, medtem ko se generativna umetna inteligenca osredotoča na ustvarjanje vsebine in ustvarjanje novih rezultatov. Obe tehnologiji imata edinstvene lastnosti in zmožnosti, ki prispevata k njunim področjem in igrata ključno vlogo pri napredku aplikacij AI.
Ercole Palmeri
