What’s the difference between conversational AI and generative AI?
Quelle est la différence entre l'IA conversationnelle et l'IA générative ?
Conversational AI simulates human conversations through natural language processing (NLP) and other related techniques such as transformers. Conversational AI can interpret user input and generate appropriate responses based on its understanding of the user’s intent. The responses can be in the form of text, voice, or other modalities, depending on the application, such as virtual assistants, chatbots, and voice assistants, among others. This is most likely what most people are familiar with regarding conversational AI thanks to the swift popularity of OpenAI’s ChatGPT. Conversational AI systems can be trained on large amounts of data to improve their ability to understand and respond to user input. They can also use context to generate more personalized responses that are tailored to the user’s specific needs and preferences. Conversational AI is a rapidly evolving field, and researchers and developers are constantly exploring new ways to improve the technology’s capabilities and expand its applications. Conversational AI has the potential to dramatically change how organizations interact with data, systems, and workflows, making it possible to create more personalized and intuitive experiences with deeper insights and value. With further advancements in NLP, machine learning (ML), and other related fields, conversational AI is poised to become even more integral to organizations in the years to come. Generative AI, on the other hand, uses algorithms to generate new content such as images, text, and music. Unlike traditional ML algorithms, designed to classify or predict existing data, generative AI models are trained to generate new data that resembles a specific dataset. Generative AI uses special algorithms to learn from existing examples and then generates new content that looks and sounds similar to what it learned. For example, generative AI can be used to create new artwork that is inspired by existing artwork. It can also generate realistic images of things that don’t exist, or it can write stories or articles that sound like they were written by a person.
L'IA conversationnelle simule les conversations humaines grâce au traitement automatique du langage naturel (NLP) et à d'autres techniques connexes, notamment les transformeurs. Elle peut interpréter les entrées utilisateur et générer des réponses appropriées d’après sa compréhension de l'intention de l'utilisateur. Les réponses peuvent être textuelles, vocales, ou autres, en fonction de l'application (assistants virtuels, chatbots, assistants vocaux, etc.). C'est probablement ce que la plupart des gens connaissent de l'IA conversationnelle, grâce à la popularité rapide du ChatGPT d'OpenAI. Entraîner les systèmes d'IA conversationnelle sur de grandes quantités de données améliore leur capacité à comprendre et à répondre aux entrées utilisateur. Ils peuvent également utiliser le contexte pour générer des réponses plus personnalisées, adaptées aux besoins spécifiques et aux préférences de l'utilisateur. L'IA conversationnelle est un domaine qui évolue rapidement : les chercheurs et les développeurs cherchent constamment de nouvelles façons d'améliorer les capacités de la technologie et d'étendre ses applications. L'IA conversationnelle peut changer radicalement la façon dont les entreprises interagissent avec leurs données, leurs systèmes et leurs flux de travail. Elle permet ainsi de créer des expériences plus personnalisées et plus intuitives, avec des connaissances approfondies et plus de valeur. Grâce aux nouvelles avancées dans les domaines du NLP, du machine learning (ML) et d'autres domaines connexes, on peut s'attendre à ce que l'IA conversationnelle prenne encore plus de place au sein des entreprises dans les années à venir. L'IA générative, quant à elle, utilise des algorithmes pour générer de nouveaux contenus (images, textes, musique, etc.). Contrairement aux algorithmes ML traditionnels, qui sont conçus pour classer ou prédire des données existantes, les modèles d'IA générative sont entraînés à générer de nouvelles données qui ressemblent à un jeu de données spécifique. L'IA générative utilise des algorithmes spéciaux pour apprendre à partir d'exemples existants, puis génère un nouveau contenu qui ressemble à ce qu'il a appris. L'IA générative peut par exemple servir à créer de nouvelles œuvres d'art inspirées d'œuvres existantes. Elle peut également générer des images réalistes de choses qui n'existent pas, ou écrire des histoires ou des articles qui semblent avoir été rédigés par une personne.