В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стал свидетелем замечательных достижений, революционизировав различные отрасли и аспекты человеческой жизни. В области искусственного интеллекта особое внимание привлекают две важные ветви: разговорный искусственный интеллект против генеративного искусственного интеллекта. Хотя обе эти технологии включают обработку естественного языка, они служат разным целям и обладают уникальными характеристиками. В этом сообщении блога мы углубимся в мир разговорного ИИ и генеративного ИИ, изучая их различия, ключевые функции, приложения и варианты использования.

Что такое разговорный ИИ

Разговорный ИИ, как следует из названия, фокусируется на облегчении разговоров на естественном языке между людьми и системами ИИ. Он использует такие технологии, как понимание естественного языка (NLU) и генерация естественного языка (NLG), чтобы обеспечить беспрепятственное взаимодействие. Сервисы разговорного ИИ обладают несколькими ключевыми функциями и возможностями, улучшающими разговорные способности:

Распознавание речи

  • Системы разговорного ИИ включают передовые алгоритмы для преобразования разговорной речи в текстовую форму.
  • Позволяет им понимать и обрабатывать вводимые пользователем данные в виде речи или голосовых команд.

Понимание естественного языка (NLU)

  • Разговорный ИИ опирается на сложные методы NLU для понимания и интерпретации смысла пользовательских запросов или утверждений.
  • Анализируя контекст, намерения и объекты, вводимые пользователем, разговорный ИИ может извлекать соответствующую информацию и формулировать соответствующие ответы.

Управление диалогом

  • Разговорные системы искусственного интеллекта используют надежные алгоритмы управления диалогами для поддержания последовательных и контекстно-зависимых разговоров.
  • Эти алгоритмы позволяют системе ИИ понимать и реагировать на действия пользователя естественным образом, как человек.

Генерация естественного языка (NLG)

  • Системы разговорного ИИ используют методы NLG для генерации ответов, подобных человеческим, в режиме реального времени.
  • Используя предопределенные шаблоны, модели машинного обучения или даже нейронные сети, эти системы могут генерировать контекстно-подходящие и содержательные ответы на пользовательские запросы или подсказки.

Диалоговые приложения ИИ

  • Виртуальные помощники: Разговорный ИИ поддерживает популярных виртуальных помощников, таких как Siri от Apple, Alexa от Amazon и Google Assistant, которые предоставляют персонализированную помощь и выполняют задачи на основе команд пользователя.
  • Поддержка клиентов. Многие организации развертывают чат-ботов и голосовых ботов на базе Conversational AI, чтобы обеспечить автоматическую поддержку клиентов, обрабатывать распространенные запросы и направлять пользователей через варианты самообслуживания.
  • Языковой перевод: разговорный ИИ может облегчить перевод между разными языками в режиме реального времени, преодолевая языковые барьеры и обеспечивая глобальную коммуникацию.
  • Интерфейсы с голосовым управлением: интегрируя разговорный ИИ в устройства и системы, пользователи могут взаимодействовать с ними с помощью голосовых команд, обеспечивая управление без помощи рук и расширенные возможности доступа.

Что такое генеративный ИИ

Генеративный ИИ, с другой стороны, фокусируется на создании нового и оригинального контента с использованием алгоритмов машинного обучения. Он использует такие методы, как глубокое обучение и нейронные сети, для создания реалистичных и творческих результатов. Давайте углубимся в ключевые функции и возможности генеративного ИИ.

Генерация контента

  • Генеративные модели ИИ позволяют создавать различные формы контента, включая текст, изображения, музыку и даже видео.
  • Анализируя шаблоны и структуры в обучающих данных, генеративный ИИ может генерировать новый контент, соответствующий изученным шаблонам.

Творческая универсальность

  • Генеративный ИИ известен своей творческой универсальностью, поскольку он может создавать уникальные и новые результаты на основе данных, на которых он был обучен.
  • Способность генерировать оригинальный контент, демонстрирующий креативность и разнообразие, делает генеративный ИИ мощным инструментом в различных областях творчества.

Обучение на основе данных

  • Алгоритмы генеративного ИИ учатся на больших наборах данных, чтобы улучшить качество и разнообразие генерируемых выходных данных.
  • Обучаясь на обширных и разнообразных наборах данных, модели генеративного ИИ могут лучше понять основные закономерности и генерировать более реалистичные модели.

В чем разница между разговорным ИИ и генеративным ИИ

Разговорный ИИ и генеративный ИИ имеют много различий, которые варьируются от цели до применения двух технологий. Основное различие между разговорным ИИ и генеративным ИИ заключается в том, что один из них используется для имитации человеческих разговоров между двумя объектами. Другой заключается в создании новых и различных типов контента. Например, ChatGPT использует как диалоговый, так и генеративный ИИ.

Заключение

Таким образом, разговорный ИИ и генеративный ИИ — это две разные ветви ИИ с разными целями и приложениями. Разговорный ИИ фокусируется на том, чтобы вести диалоги, подобные человеческим, и предоставлять контекстно-зависимые ответы, в то время как генеративный ИИ фокусируется на создании контента и создании новых результатов. Обе технологии обладают уникальными функциями и возможностями, которые вносят свой вклад в соответствующие области и играют решающую роль в развитии приложений ИИ.

Но знаете ли вы, что оба не исключают друг друга? В мире чат-ботов есть приложения Генеративного ИИ. Интересно узнать, как это будет работать? Захватите свое место на нашем предстоящем вебинаре — Переосмысление чат-ботов с помощью генеративного ИИ

Это сообщение было изначально опубликовано в:https://www.purpleslate.com/differences-between-conversational-ai-and-generative-ai/