Rozdiely medzi AI, strojovým učením a generatívnou AI

V dnešnom rýchlo sa meniacom technologickom prostredí sa termíny ako umelej inteligencia (AI), strojové učenie (ML) a generatívna AI (GenAI) často používajú zameniteľne, čím sa mýlia ich odlišné funkcie. Umelá inteligencia sa stále viac presadzuje v rôznych odvetviach, preto je nevyhnutné rozlúštiť tieto pojmy, aby sme pochopili ich skutočné dôsledky a potenciál.

Umelá inteligencia (AI)

V jadre svojej podstaty AI zahŕňa široké spektrum technológií navrhnutých na napodobnenie
ľudskej inteligencie. Tento pojem však možno ďalej kategorizovať do troch hlavných vetiev:
úzka AI (ANI), všeobecná AI (GAI) a super umelá inteligencia (ASI).

ANI, tiež známa ako slabá AI, sa zameriava na špecifické úlohy a funguje v rámci preddefinovaných parametrov. Príkladom ANI sú virtuálne asistentky ako Amazon Alexa, ktoré reagujú na hlasové príkazy, ale chýba im skutočné porozumenie alebo kognícia. Na druhej strane GAI, často označovaná ako silná AI alebo umelá všeobecná inteligencia (AGI), si kladie za cieľ replikovať ľudské schopnosti ako učenie sa, uvažovanie a riešenie problémov naprieč rôznymi oblasťami. Aj keď GAI zostáva ambicióznym cieľom, súčasné aplikácie AI sa väčšinou nachádzajú v oblasti ANI. Super alebo silná umelá inteligencia (ASI) je koncept, ktorý zahŕňa AI systémy, ktoré sú schopné riešiť široké spektrum úloh, ktoré sú ekvivalentné alebo dokonca prekonávajú ľudskú inteligenciu.

 Tento druh AI má schopnosť autonómneho učenia a schopnosť
adaptovať sa na nové prostredia a problémy bez ľudskej intervencie.

Strojové učenie (ML) a generatívna AI (GenAI)

V rámci ANI sa nachádza aj strojové učenie (ML), podskupina AI zameraná na umožnenie počítačom učiť sa z údajov bez explicitného programovania. Algoritmy ML extrahujú vzorce a poznatky z veľkých datasetov, čo umožňuje systémom predikovať alebo rozhodovať na základe naučených vzorov. Okrem toho v rámci ML, vyrastá generatívna AI (GenAI), sofistikovaná technológia schopná vytvárať originálny obsah v rôznych formátoch - text, obrázky, videá a dokonca hudba. Na rozdiel od tradičných systémov AI, ktoré vykonávajú preddefinované úlohy, GenAI generuje obsah samostatne, často pôsobiaci realisticky.

Jedným z najvýznamnejších pokrokov v oblasti GenAI je vývoj generatívnych adversariálnych sietí (GANs), ktoré boli predstavené v roku 2014. GANs sa skladajú z dvoch neurónových sietí – generátora a diskriminátora – súťažiacich medzi sebou na produkciu a vyhodnotenie obsahu. Tento proces vedie k vytvoreniu vysoko verných výstupov, ako sú životaschopné obrazy alebo presvedčivý text. Hoci AI, ML a GenAI prinášajú obrovský potenciál v rôznych odvetviach od zdravotníctva po zábavu, pochopenie ich nuáns je kľúčové na plné využitie ich potenciálu. Navigovaním týchto technologických oblastí s jasnosťou a predvídavosťou pomôžu firmám aj jednotlivcom využiť silu AI na formovanie novej budúcnosti.