تفاوت هوش مصنوعی و هوش مصنوعی مولد چیست؟

شاید در نگاه اول تفاوت چندانی میان هوش مصنوعی و هوش مصنوعی مولد نبینید، اما همین تفاوت ظاهرا کوچک می‌تواند مسیر یک محصول را تغییر دهد. هوش مصنوعی شباهت زیادی به یک تحلیل‌گر دقیق و منظم دارد، به‌طوری که داده می‌گیرد، آن را پردازش می‌کند و بر اساس الگوهایی که قبلا یاد گرفته، پاسخی مشخص تحویل می‌دهد. در مقابل، هوش مصنوعی مولد (Generative AI) نقش یک ذهن خلاق را بازی می‌کند. سیستمی که نه تنها تحلیل می‌کند، بلکه چیزهایی می‌سازد که قبلا وجود نداشتند. در این مقاله از لیارا همراه ما باشید تا با تفاوت‌های کلیدی AI و Gen AI آشنا شوید.

آنچه در این مقاله می‌خوانید:

• تاریخچه‌ی هوش مصنوعی
• هوش مصنوعی چیست و چگونه کار می‌کند؟
• هوش مصنوعی مولد چیست؟
• کاربرد هوش مصنوعی در دنیای واقعی
• موارد استفاده از هوش مصنوعی مولد
• تفاوت‌ هوش مصنوعی و هوش مصنوعی مولد
• کدام هوش مصنوعی برای چه نیازی مناسب‌تر است؟
• جمع‌بندی
• سوالات متداول

تاریخچه‌ی هوش مصنوعی

همه‌چیز از آنجایی شروع شد که گروهی از دانشمندان در دهه‌های ۳۰ تا ۵۰ میلادی این سوال ساده اما انقلابی را مطرح کردند: آیا می‌توان ماشینی ساخت که مانند انسان فکر کند؟ با بررسی مغز انسان به‌عنوان شبکه‌ای از نورون‌های الکتریکی، مسیر تازه‌ای در علم گشوده شد. مسیری که ساخت ماشین‌های متفکر را آغاز کرد.

در سال ۱۹۵۰، آلن تورینگ با انتشار مقاله‌ی معروفش «ماشین‌های محاسباتی و هوش» برای نخستین بار مفهوم «ماشینی با توانایی استدلال انسانی» را وارد فضای علوم کامپیوتر کرد. چیزی نگذشت که با هم‌افزایی دانش در رشته‌هایی مانند ریاضی، روانشناسی و مهندسی، این ایده به یک شاخه‌ی علمی مستقل تبدیل شد؛ و در سال ۱۹۵۶، هوش مصنوعی به‌عنوان یک رشته‌ی دانشگاهی متولد شد.

در دهه‌های بعد از شکل‌گیری اولیه‌ی هوش مصنوعی، با جهش چشم‌گیر قدرت پردازش رایانه‌ها، این فناوری از مرحله‌ی آزمایشگاهی وارد دنیای واقعی شد. صنایع مختلف از مالی و سلامت گرفته تا تجارت الکترونیک، شروع به استفاده از AI برای اتوماسیون وظایف تکراری و تحلیل‌های پیش‌بینی محور کردند. با این حال، مدل‌های هوش مصنوعی یک محدودیت جدی داشتند: در مواجهه با موقعیت‌های پیچیده، دچار خطا یا ضعف عملکرد می‌شدند.

اما از ابتدای دهه ۲۰۲۰، نسل جدیدی از هوش مصنوعی بوجود آمد. هوش مصنوعی مولد (Generative AI). برخلاف مدل‌های کلاسیک که تنها برای یک وظیفه خاص آموزش می‌دیدند، Gen AI توانایی این را داشت که محتوای جدید تولید کند، راه‌حل‌های نوآورانه ارائه دهد و با موقعیت‌های متنوع و ناشناخته، سازگار شود.

لیارا به‌عنوان یکی از نخستین پلتفرم‌های میزبانی ابری در ایران، در ارائه خدمات مرتبط با هوش مصنوعی نیز پیشگام است. برای آشنایی بیشتر با امکانات این سرویس، می‌توانید مستندات هوش مصنوعی لیارا را مطالعه کنید.

کسب و کار خود را با دسترسی به API هوش مصنوعی ارتقاء دهید. 
✅ ارائه توکن رایگان ✅سازگاری با OpenAI SDK ✅ دسترسی به ۲۰ مدل زبانی بزرگ
خرید سرویس هوش مصنوعی

هوش مصنوعی چیست و چگونه کار می‌ کند؟

وقتی صحبت از هوش مصنوعی می‌شود، منظور سیستم‌هایی است که یا مبتنی بر قوانین دست‌نویس بودند یا از الگوریتم‌های کلاسیک یادگیری ماشین استفاده می‌کردند. در دهه‌های ۶۰ تا ۸۰ میلادی، مدل‌های هوش مصنوعی بیشتر به یک ماشین منطقی شباهت داشتند که با قوانین و شرط‌ها کار می‌کردند. توسعه‌دهندگان خودشان باید تمام مسیرهای تصمیم‌گیری را به‌صورت دستی می‌نوشتند. به‌طور مثال اگر این اتفاق افتاد، آنگاه فلان کار انجام شود، هیچ مفهومی از یادگیری در کار نبود، همه چیز به‌صورت ایستا تعریف شده بود.

اما از دهه ۹۰ به بعد، جهشی اساسی اتفاق افتاد: طوری‌که سیستم‌ها یاد گرفتند که به‌جای تکیه بر قوانین دستی، با دیدن داده‌ها یاد بگیرند و دیگر نیازی نبود که تمامی قوانین و مسیرهای تصمیم‌گیری به‌صورت دستی برنامه‌نویسی شوند. به‌جای آن‌که برای هر وضعیت ممکن، شرط و دستور خاصی تعریف شود، کافی بود مجموعه‌ای از داده‌های نمونه در اختیار سیستم قرار بگیرد تا بتواند با تحلیل آن‌ها، الگوهای پنهان را تشخیص دهد. برای مثال، در حوزه شناسایی ایمیل‌های اسپم، مدل‌های یادگیری ماشین قادرند با بررسی هزاران ایمیل، تفاوت بین پیام‌های معمولی و اسپم را بیاموزند و سپس به‌صورت خودکار ایمیل‌های جدید را فیلتر کنند.

با وجود آن‌که این نوع هوش مصنوعی به اندازه مدل‌های امروزی مانند GPT، قدرت تولید محتوا یا درک زبانی ندارد، اما در انجام وظایف خاص مانند طبقه‌بندی، پیش‌بینی یا بهینه‌سازی، عملکرد بسیار دقیقی از خودشان نشان می‌دهد. از جمله‌ کاربردهای رایج آن می‌توان به شناسایی تقلب در تراکنش‌های مالی، پیشنهاددهی در فروشگاه‌ای آنلاین، فیلتر محتوای نامناسب در شبکه‌های اجتماعی و اتوماسیون فرایندهای صنعتی اشاره کرد.

هوش مصنوعی مولد چیست؟

هوش مصنوعی مولد یا Gen AI به نوعی از هوش مصنوعی گفته می‌شود که هدفش فقط تحلیل و پیش‌بینی نیست، بلکه می‌تواند محتوای کاملا جدید تولید کند. این مدل‌ها با بررسی حجم بزرگی از داده‌های آموزشی، الگوها و ساختارهای مختلف را یاد می‌گیرند و بعد از آن می‌توانند خروجی‌هایی مانند متن، تصویر، موسیقی یا حتی کد نرم‌افزاری تولید کنند؛ محتواهایی تولید می‌کنند که اگرچه دقیقا در داده‌های آموزشی وجود نداشته، اما بر پایه همان چیزهایی که یاد گرفته‌اند، به شکلی خلاقانه ساخته می‌شوند.

بر خلاف هوش مصنوعی که بیشتر روی کارهایی مانند دسته‌بندی یا بهینه‌سازی تمرکز دارد، Gen AI قدرت تولید دارد، یعنی خودش دست به خلق محتوا می‌زند. برای این‌کار از معماری‌های پیچیده یادگیری عمیق استفاده می‌کند. برای مثال در حوزه متن و زبان، مدل‌هایی مانند GPT وارد عمل می‌شوند و برای تولید تصاویر معمولا از مدل‌هایی مانند GAN استفاده می‌شود. این سیستم‌ها طی فرایند آموزش، بافت و معنای داده‌ها را درک می‌کنند و زمانی که یک ورودی از کاربر دریافت می‌کنند، خروجی‌ای تولید می‌کنند که در عین حال منسجم و نوآورانه است.

به‌زبان ساده، Gen AI مانند یک نویسنده یا طراح دیجیتال است که از تجربه‌های خود الهام می‌گیرد، اما خروجی‌ای که می‌سازد، دقیقا کپی چیزی که دیده نیست. همین ویژگی باعث شده نقش این نسل از هوش مصنوعی، در دنیای محتوا، تکنولوژی، طراحی و حتی برنامه‌نویسی هر روز پررنگ‌تر شود.

مدل هوش مصنوعی چیست؟ کاربرد و انواع AI به زبان ساده
مدل هوش مصنوعی چیست؟

کاربرد هوش مصنوعی در دنیای واقعی

هوش مصنوعی با تکیه بر داده‌های گذشته و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، این امکان را فراهم می‌کند که تصمیم‌گیری‌ها دقیق‌تر و سریع‌تر انجام شوند. رایج‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی را در این بخش آورده‌ایم.

۱. خودکارسازی وظایف تکراری

بسیاری از کارهایی که ما هر روز به‌صورت روتین انجام می‌دهیم، تکراری و زمان‌بر هستند، مانند دسته‌بندی فایل‌ها، وارد کردن اطلاعات یا بررسی فاکتورها. این موارد کارهایی نیستند که نیاز به خلاقیت یا تصمیم‌گیری پیچیده داشته باشند، اما زمان زیادی می‌گیرند. هوش مصنوعی در این نوع کارها وارد می‌شود. به‌طور مثال با استفاده از هوش مصنوعی، یک سیستم تهویه می‌تواند به‌تنهایی اسناد خود را طبقه‌بندی کرده یا موجودی انبار را کنترل کند، بدون اینکه دخالت انسانی صورت بگیرد. در این حالت صرفه‌جویی در زمان، کاهش خطای انسانی را بیش از پیش احساس می‌کنیم.

۲. پیش‌بینی رفتار مشتری

درک رفتار مشتریان یکی از کلیدی‌ترین ابزارها برای بهینه‌سازی بازاریابی و فروش است. با استفاده از هوش مصنوعی می‌توان داده‌های گذشته مشتریان را تحلیل کرد و روندهای رفتاری آن‌ها را پیش‌بینی نمود. برای مثال، در خرده‌فروشی یا تجارت الکترونیک، این مدل‌ها می‌توانند مشخص کنند مشتری چه محصولاتی را احتمالا در آینده انتخاب خواهد کرد، به چه چیزهایی علاقه دارد و چه زمانی ممکن است خرید کند.

۳. تشخیص تقلب در تراکنش ها

در حوزه بانکداری و امور مالی، نظارت بر تراکنش‌های گسترده و شناسایی فعالیت‌های مشکوک چالشی همیشگی است. مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند با تحلیل حجم بالایی از داده‌های تراکنش، الگوهای معمول را شناسایی کرده و هرگونه انحراف از آن را به‌عنوان احتمال تقلب تشخص دهند. هوش مصنوعی با استفاده از شناسایی الگو، مواردی را شناسایی می‌کند که ممکن است از نگاه انسان پنهان باقی بماند.

هوش مصنوعی مولد (Generative AI) چیست؟ راهنمای جامع برای توسعه‌ دهندگان و استارتاپ‌ ها
هوش مصنوعی مولد (Generative AI)

موارد استفاده از هوش مصنوعی مولد

مدل‌های هوش مصنوعی مولد (Gen AI) مثل GPT یا DALL-E بر پایه شبکه‌های عصبی پیشرفته و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) ساخته شده‌اند. این مدل‌ها توانایی تولید محتوا در قالب متن، تصویر، صدا و ترکیب این‌ها را دارند و در حوزه‌های مختلفی کاربرد پیدا کرده‌اند. در ادامه، برخی از مهم‌ترین کاربردهای آن‌ها را باهم مرور می‌کنیم.

۱. تولید محتوا با هوش مصنوعی برای بازاریابی دیجیتال

اگر در زمینه بازایابی محتوا، مدیریت شبکه‌های اجتماعی یا تبلیغات فعالیت می‌کنید، Gen AI می‌تواند به شما کمک کند تا سریع‌تر و هدفمندتر تولید محتوا داشته باشید. مدل‌هایی مانند GPT-4 این امکان را فراهم می‌کنند که فقط با چند خط توضیح، محتوایی مرتبط، منسجم و منطبق با لحن برند شما تولید کنید. از کپشن‌های اینستاگرام گرفته تا مقالات وبلاگ یا متن تبلیغات گوگل.

۲. تولید تصویر و طراحی گرافیکی با کمک Gen AI

در دنیای طراحی گرافیک، تولید تصویر از متن دیگر یک خیال علمی نیست. ابزارهایی مانند DALL-E و Stable Diffusion می‌توانند بر اساس یک توضیح ساده متنی، تصاویری منحصربفرد خلق کنند؛ از ایجاد طرح‌های اولیه برند گرفته تا پوسترهای تبلیغاتی، همه و همه از طریق هوش مصنوعی مولد امکان‌پذیر شده است. این ابزارها به شما کمک می‌کنند سریع‌تر نمونه‌سازی کنید، ایده‌های بصری را تست کنید و با هزینه کمتر به نتایج قابل استفاده برسید.

۳. تولید کد و توسعه نرم‌افزار با هوش مصنوعی

هوش مصنوعی مولد تنها برای طراحان و بازاریاب‌ها نیست، برنامه‌نویس‌ها هم از مزایای آن بی‌بهره نیستند. ابزارهایی مانند GitHub Copilot با تحلیل کدی که در حال نوشتن آن هستید، می‌توانند خط‌های بعدی، توابع یا حتی ساختارهای برنامه‌نویسی را پیشنهاد دهند. این یعنی زمان کمتری صرف نوشتن کدهای تکراری می‌کنید و می‌توانید روی حل مسائل اصلی پروژه تمرکز داشته باشید. نتیجه این فرایند، افزایش بهره‌وری، کاهش خطا و تسریع در توسعه محصول است.

عامل هوش مصنوعی (AI Agents) یا چت‌ بات؟ تفاوت‌ ها و کاربرد هایشان را در مقاله زیر بخوانید.
تفاوت عامل هوش مصنوعی و چت‌ بات

تفاوت‌ هوش مصنوعی و هوش مصنوعی مولد

هوش مصنوعی و هوش مصنوعی مولد (Gen AI) هر دو از یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی استفاده می‌کنند، اما مسیر آن‌ها متفاوت است. مدل‌های هوش مصنوعی برای تحلیل، دسته‌بندی و پیش‌بینی طراحی شده‌اند، اما هوش مصنوعی مولد برای تولید محتوا از صفر؛ مانند نوشتن متن، خلق تصویر یا حتی ساختن صدا. هر دو این‌ها با داده کار می‌کنند اما هدف آن‌ها با هم متفاوت است: اولی به دنبال تحلیل داده‌هاست و دومی در پی خلق چیزهای جدید:)

در ادامه از ۴ نظر تفاوت‌های هوش مصنوعی و هوش مصنوعی مولد را توضیح داده‌ایم.

۱. تفاوت در پردازش و آموزش داده‌ها

هر دو نوع هوش مصنوعی می‌توانند با داده‌های ساخت‌یافته مانند دیتابیس‌ها و بدون ساختار مانند تصویر کار کنند؛ اما هدف از پردازش داده‌ها در آن‌ها متفاوت است.

در مدل‌های هوش مصنوعی، داده‌ها معمولا برای تحلیل، طبقه‌بندی یا پیش‌بینی استفاده می‌شوند. مثلا از شبکه CNN برای شناسایی الگوهای تصویری یا از RNN برای پردازش متن و صدا استفاده می‌شود. تمرکز روی استخراج ویژگی و به‌کارگیری قانون برای رسیدن به نتیجه است.

از طرف دیگر، Gen AI با داده‌های حجیم و متنوع از بازخورد مشتری گرفته تا عکس‌ها و مکالمات صوتی، آموزش می‌بیند. این مدل‌ها نه‌تنها داده را تحلیل می‌کنند، بلکه از آن یاد می‌گیرند چگونه محتوای جدید تولید کنند. خروجی می‌تواند یک پاراگراف متن، تصویری تازه، موسیقی یا حتی یک پاسخ صوتی طبیعی باشد.

مثال کاربردی: مدل هوش مصنوعی تصویر یک گربه را شناسایی و طبقه‌بندی می‌کند.
مدل مولد، تصویری کاملا جدید از یک گربه می‌سازد یا حتی تصویر گربه را به سگ تغییر می‌دهد.

۲. تفاوت در نوع مدل‌ها

مدل‌های مورد استفاده در هوش مصنوعی، برای کارهایی بهینه و مناسب هستند که نیاز به تصمیم‌گیری دقیق دارند، در جدول زیر مهم‌ترین آن‌را ذکر کرده‌ایم.

مدل	کاربرد
درخت تصمیم (Decision Tree)	ساختار شاخه‌ای برای تصمیم‌گیری شفاف و مرحله‌به‌مرحله
رگرسیون خطی/لجستیک	پیش‌بینی عددی یا دسته‌بندی دودویی بر اساس ورودی‌ها
SVM (ماشین بردار پشتیبان)	تشخیص مرزهای طبقه‌بندی بین داده‌های ساخت‌یافته
Naive Bayes	الگوریتم آماری بر پایه احتمالات، مناسب برای تشخیص اسپم و دسته‌بندی متن

اما در دنیای Gen AI، مدل‌ها پیچیده‌ترند و معمولا از معماری‌های یادگیری عمیق استفاده می‌کنند. جدول زیر برخی از آن‌ها را نشان می‌دهد.

مدل	کاربرد
ترنسفورمرها (مثل GPT)	تولید متن، ترجمه، پاسخ‌گویی هوشمند، خلاصه‌سازی
VAE (خودرمزگذار واریاسیونی)	تولید تصویر، صدا یا داده بر پایه بازنمایی‌های نهفته
GAN (شبکه‌های رقابتی مولد)	تولید تصاویر یا ویدیوهای واقع‌گرایانه با رقابت بین دو شبکه (مولد و تشخیص‌دهنده)

۳. تفاوت در روش یادگیری

مدل‌های هوش مصنوعی معمولا با یادگیری نظارتی (Supervised Learning) آموزش می‌بینند. یعنی داده‌های ورودی و خروجی مشخصی دارند. مثلا در یک سیستم تشخیص اسپم، ایمیل‌ها به صورت اسپم و غیر اسپم برچسب‌گذاری شده‌اند و مدل یاد می‌گیرد بین آن‌ها تمایز قائل شود. در این مسیر، ویژگی‌هایی مانند کلمات کلیدی یا فرکانس واژه‌ها استخراج شده و سپس مدل با هدف کاهش خطا آموزش داده می‌شود.

در مقابل، Gen AI اغلب از یادگیری خودنظارتی (Self-supervised Learning) استفاده می‌کند. یعنی مدل از خود داده یاد می‌گیرد، به‌طور مثال بخشی از یک جمله حذف می‌شود و مدل باید آن را بر اساس باقی متن پیش‌بینی کند. این رویکرد، بدون نیاز به برچسب‌گذاری دستی امکان یادگیری عمیق‌تر و مقیاس‌پذیرتر را فراهم می‌کند.

در حالی‌ که، مدل‌های هوش مصنوعی به داده‌های دقیق و تمیز نیاز دارند، Gen AI قادر است از داده‌های خام و بزرگ، الگوهای بسیار پیچیده‌تری را کشف کند و محتوای معنادار بسازد.

۴. تفاوت در شفافیت تصمیم‌گیری و ملاحظات امنیتی

یکی از مزیت‌های مدل‌های هوش مصنوعی، شفافیت و قابل توضیح بودن آن‌هاست. مثلا در یک درخت تصمیم، می‌توان به وضوح دید که چرا و بر چه اساسی خروجی‌ خاصی تولید شده است. همین ویژگی باعث می‌شود در کاربردهایی که نیاز به اعتماد بالا دارند (مانند حوزه سلامت یا بانکداری)، این مدل‌ها محبوب‌تر باشند.

مدل‌های مولد اما اینطور نیستند. به دلیل ساختار عمیق و پارامترهای زیاد، اغلب مانند جعبه سیاه عمل می‌کنند. ممکن است مدل جمله‌ای بنویسد یا تصویری خلق کند، اما دقیقا معلوم نباشد که چرا آن خروجی خاص تولید شده است. این پیچیدگی می‌تواند منجر به تولید اطلاعات اشتباه شود.

از طرفی، بحث حریم خصوصی در Gen AI حساس‌تر است. چون این مدل‌ها روی حجم زیادی از داده‌های عمومی یا شخصی آموزش می‌بینند، اگر درست مدیریت نشوند ممکن است ناخواسته اطلاعات حساس را بازتولید کنند.

Flowise چیست؟ ابزاری قدرتمند برای توسعه و مدیریت هوش مصنوعی
Flowise چیست؟

کدام هوش مصنوعی برای چه نیازی مناسب‌ تر است؟

با شناخت تفاوت‌های هوش مصنوعی و مولد، پرسش مهمی که مطرح می‌شود این است که: در چه شرایطی باید از کدام یک استفاده کرد؟
هر کدام از این دو رویکرد، مزایا و نقاط قوت مشخصی دارند و انتخاب صحیح آن‌ها، نقش مهمی در بهره‌وری، دقت و اثربخشی پروژه خواهد داشت.

زمانی که با داده‌های ساخت‌یافته و تصمیم‌گیری‌های مشخص مواجه هستید: هوش مصنوعی انتخاب مناسبی است. در مسائل کلاسیک تحلیل داده، مانند پیش‌بینی، طبقه‌بندی یا بهینه‌سازی، مدل‌های هوش مصنوعی عملکرد قابل‌اعتمادی ارائه می‌دهند. به‌ویژه در شرایطی که:

• هدف تحلیل داده‌های عددی یا جدول‌محور است.
• تصمیم‌گیری‌ها باید شفاف و قابل توضیح باشند.
• نیاز به کنترل بالا روی ورودی‌ها و خروجی‌ها وجود دارد.

موارد استفاده متداول در این حوزه شامل سیستم‌های تشخیص تقلب، تحلیل رفتار مشتری، طبقه‌بندی اسناد، و پیش‌بینی تقاضای بازار است. در این زمینه‌ها، مدل‌هایی مانند درخت تصمیم، رگرسیون و SVM همچنان کاربردی و مؤثر هستند.

در پروژه‌هایی که با داده‌های بدون ساختار و نیاز به تولید محتوا یا تعامل انسانی سروکار دارید: هوش مصنوعی مولد گزینه بهتری است. مدل‌های مولد بر پایه یادگیری از داده‌های حجیم و متنوع، قادرند خروجی‌های جدید تولید کنند. در پروژه‌هایی مانند:

• تولید خودکار محتوا (متن، تصویر، صدا)
• ساخت پاسخ‌های طبیعی در چت‌بات‌ها
• تولید کد اولیه در توسعه نرم‌افزار
• طراحی تصویر یا ویدیو بر اساس ورودی متنی

مدل‌هایی نظیر GPT، DALL·E یا Codex می‌توانند با استفاده از معماری‌های پیشرفته، محتوای خلاقانه و متناسب با زمینه تولید کنند. این نوع هوش مصنوعی به‌ویژه در کاربردهای مرتبط با بازاریابی، تولید محتوا، طراحی رابط کاربری و تعامل با کاربر نقش کلیدی ایفا می‌کند.

جدول مقایسه‌ای برای انتخاب سریع‌تر

نوع نیاز	رویکرد مناسب‌تر
پیش‌بینی فروش یا رفتار کاربر	هوش مصنوعی
تولید توضیح محصول یا محتوای بلاگ	هوش مصنوعی مولد (Gen AI)
تحلیل داده‌های ساخت‌یافته (مثلاً در اکسل)	AI
تولید تصویر یا بنر از روی توضیح متنی	Gen AI
دسته‌بندی ایمیل‌ها یا گزارش‌های متنی	AI
ساخت چت‌بات با خروجی زبانی طبیعی	Gen AI
مدل‌سازی ریسک یا امتیازدهی اعتباری	AI
تولید صوت، موسیقی یا تصویر از ورودی خام	Gen AI

جمع‌ بندی

هوش مصنوعی، گزینه‌ای مناسب برای پروژه‌هایی با ساختار مشخص، داده‌های سازمان‌یافته و نیاز به خروجی‌های تحلیلی است. در مقابل، Gen AI برای مسائل خلاقانه، تولید محتوا و تعامل زبانی با کاربران عملکرد بهتری دارد.

انتخاب صحیح میان این دو رویکرد، نه‌تنها به نوع مسئله، بلکه به ماهیت داده‌ها و هدف نهایی پروژه بستگی دارد. در برخی موارد، ترکیب این دو می‌تواند راه‌حل‌های قدرتمندتر و انعطاف‌پذیرتری ارائه دهد.

سوالات متداول

۱. آیا می‌توان از هوش مصنوعی و مولد در یک پروژه به‌صورت هم‌زمان استفاده کرد؟

بله. در بسیاری از پروژه‌های پیچیده، ترکیب این دو رویکرد می‌تواند عملکرد سیستم را بهینه کند. برای مثال، داده‌ها ابتدا با مدل هوش مصنوعی تحلیل می‌شوند و سپس Gen AI خروجی‌های خلاقانه تولید می‌کند.

۲. کدام نوع هوش مصنوعی برای کسب‌وکارهای کوچک مناسب‌تر است؟

اگر تمرکز روی تحلیل داده و تصمیم‌گیری‌های عملیاتی است، هوش مصنوعی کفایت می‌کند. اما اگر نیاز به تولید محتوا، طراحی یا تعامل با کاربران دارید، Gen AI می‌تواند ارزش بیشتری ایجاد کند.

۳. آیا Gen AI می‌تواند جایگزین کامل مدل‌های هوش مصنوعی شود؟

خیر. Gen AI و مدل‌های هوش مصنوعی هر کدام در حوزه‌های خاصی برتری دارند. مدل‌های هوش مصنوعی در شفافیت، دقت عددی و هزینه‌ پایین‌تر برتری دارند؛ درحالی‌که Gen AI برای خلق محتوا و تعاملات زبانی طراحی شده است.

۴. چه نوع داده‌هایی برای آموزش Gen AI لازم است؟

Gen AI عمدتاً با داده‌های بدون ساختار آموزش می‌بیند؛ مانند متن شبکه‌های اجتماعی، عکس‌ها، فایل‌های صوتی یا ویدیویی. این داده‌ها باید تنوع بالا و کیفیت قابل قبول داشته باشند.

۵. آیا استفاده از Gen AI خطر نشت اطلاعات دارد؟

بله. اگر داده‌های آموزشی شامل اطلاعات حساس باشند، ممکن است مدل به‌صورت ناخواسته بخشی از آن را در خروجی بازتولید کند. استفاده از داده‌های پاک‌سازی‌شده و چارچوب‌های اخلاقی در آموزش مدل ضروری است.

۶. آیا مدل‌های هوش مصنوعی قابلیت تفسیر بهتری نسبت به Gen AI دارند؟

بله. مدل‌هایی مانند درخت تصمیم یا رگرسیون، گام‌به‌گام قابل‌توضیح هستند. این ویژگی باعث می‌شود برای کاربردهایی که نیاز به شفافیت تصمیم‌گیری دارند، انتخاب بهتری باشند.

۷. آیا Gen AI می‌تواند برای تولید کد در پروژه‌های نرم‌افزاری استفاده شود؟

کاملاً. ابزارهایی مانند GitHub Copilot یا CodeWhisperer با استفاده از Gen AI می‌توانند خطوط کد، توابع یا مستندات را پیشنهاد دهند و بهره‌وری توسعه‌دهندگان را افزایش دهند.

۸. پیاده‌سازی کدام مدل در زیرساخت ابری مثل لیارا راحت‌تر است؟

مدل‌های هوش مصنوعی به منابع پردازشی کمتری نیاز دارند و در نتیجه، ساده‌تر و ارزان‌تر در زیرساخت ابری پیاده‌سازی می‌شوند. مدل‌های مولد به GPU و منابع پیشرفته‌تری نیاز دارند و معمولاً در قالب API یا سرویس آماده استفاده می‌شوند.