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L’IA generativa e quella discriminativa sono due forme di apprendimento automatico. La differenza sta nel modo in cui gestiscono i dati e nel risultato finale.
La differenza tra IA generativa e discriminativa
L’intelligenza artificiale generativa e quella discriminativa rappresentano modi diversi di gestire dati e istruzioni per generare successivamente un output.
- L’IA generativa viene utilizzata principalmente per creare nuovi contenuti sulla base dei dati esistenti. Grazie all’impiego del deep learning e delle reti neurali artificiali , l’IA generativa è in grado, ad esempio, di generare contenuti sotto forma di immagini, testi e video.
- L’IA discriminativa , invece, serve principalmente alla classificazione di set di dati. A differenza dell’IA generativa, in questo caso non vengono creati nuovi contenuti, ma l’input viene semplicemente interpretato e restituito in base alle rispettive istruzioni.
Esempi e campi di applicazione dell’IA generativa e discriminativa
A causa del loro diverso modo di gestire i dati, l’intelligenza artificiale generativa e quella discriminativa trovano impiego anche in altri settori e per altre attività. Ciò può essere illustrato con un semplice esempio:
- L’IA generativa è in grado di generare un output corrispondente all’istruzione: «Scrivimi un testo sullo stile di vita dei pettirossi», oppure: «Disegnami un pettirosso». Un esempio di IA generativa è il chatbot ChatGPT.
- L’IA discriminativa, invece, opera con istruzioni del tipo: «In questa immagine si tratta di un pettirosso o di un merlo?», oppure: «È il canto di un pettirosso?». Esempi di IA discriminativa sono i programmi di riconoscimento vocale come Alexa.
