生成式人工智能与人工智能：选择正确的技术来推动您的业务向前发展

人工智能 (AI) 是一个广泛的术语，涵盖机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人系统以及最近的生成式人工智能。

随着生成式人工智能的快速发展，企业正在试图了解他们可以从该技术中获得的好处，人工智能和生成式人工智能之间的区别是什么，以及哪种技术更适合解决他们的问题。 作为一家可靠的生成式人工智能开发公司，我们撰写这篇文章来回答您的问题。

请继续阅读，如果您有其他问题，请随时与我们联系。

人工智能和生成式人工智能有什么区别？

人工智能和生成式人工智能都是强大的技术，如果应用于正确的问题，可以帮助您重塑业务、削减成本和优化运营。

让我们看看每种技术可以解决哪些问题以及它带来哪些挑战。

了解人工智能

人工智能擅长快速分析大量数据并执行通常需要人类智能的复杂任务。 人工智能算法研究数据、分析数据，并根据发现的规则和模式做出决策。 该技术还有助于数据优化、异常检测和数据聚类。

正如简介中提到的，人工智能有几个子类型。

• 机器学习：这些算法接受结构化、半结构化和非结构化数据的训练，以发现模式并据此做出决策和预测。
• 自然语言处理（NLP）： NLP可以从非结构化人类语言中提取数据。 它使机器能够理解人类书面或口头语言。
• 计算机视觉：这些模型可以解释视觉信息。 他们可以从图像和视频中分析和提取见解，并通过行动或建议做出反应。
• 机器人系统：这些是（半）自主机器，经过训练可以执行不同的任务并与环境交互。

人工智能是多才多艺的，可以承担不同的职责，具体取决于你训练算法做什么。

例如，一种人工智能模型可以帮助您的管理团队做出明智的业务决策，另一种可以发现工厂机器中的故障，第三种可以操作自动驾驶车辆，第四种可以通过检测业务数据中的异常来保护您免受网络攻击使用权。

在哪里使用人工智能？

您可以在算法可以学习模式并据此做出决策的任何环境中部署人工智能。 以下是一些示例应用程序。

• 人工智能分析大量历史数据并发现人眼无法察觉的模式，为业务决策提供支持。
• 将重复性手动任务自动化以提高效率。
• 操作具有先进导航和决策能力的自动驾驶车辆。
• 通过监控数据访问和网络渗透来检测网络安全异常，并发现制造设备中的异常以进行预测性维护。
• 通过面部识别和生物识别技术加强安全措施。
• 利用语音识别技术准确转录口语。
• 为推荐引擎提供支持，以在电子商务网站上提供个性化产品建议。

查看我们关于如何在商业中实施人工智能的详细指南（附带免费电子书）。

局限性

• 一些人工智能算法是为了执行特定任务而设计和训练的，无法适应新的情况。 当面对变化时，例如输入数据的新类别，这些算法需要重新训练以适应变化。
• 人工智能可能会过度拟合训练数据，这意味着算法擅长解决特定问题，但在面对不熟悉的数据时会失败。
• 一些人工智能算法，例如经典的机器学习模型，如果不进行预处理就无法处理非结构化数据。
• 大多数人工智能模型孤立地研究特定问题，而不了解周围的环境。 即使你可以教算法考虑上下文，它的成本也相当高，并且需要大量的计算能力。
• 尽管人工智能模仿人类智能，但它不具备人类水平的推理能力。
• 人工智能模型严重依赖于训练数据，并且会采用任何固有的偏差。
• 深度学习模型无法解释它们如何得出某些输出，这在某些应用中可能是不可接受的，例如注入人工智能的医疗或制造软件。 但在需要时，有可能转向可解释的人工智能。 这些算法的功能不太强大，但您会知道结果来自哪里。

了解生成式人工智能

生成式人工智能的主要目的是创造新的内容，例如文本、音乐和图像，看起来就像是人类创造的。 它经过大量数据的训练，以发现模式并产生新颖的东西，但仍然遵守技术从训练数据集中学到的规则。

尽管许多人认为这些内容是原创的，但生成式人工智能模型利用大量人类创造力来制作“自己的”作品。 正如您将在下面看到的，这可能会导致版权纠纷。

生成式人工智能算法有何独特之处？

生成式人工智能不仅仅学习模式。 相反，该技术深入研究训练数据以学习可以自行组合和替换的功能。

就序列分析而言，生成式人工智能模型主要基于 Transformer 架构，它引入了“注意力”的概念。 这意味着算法可以接收巨大的数据集作为输入（我们谈论的是数十亿个文本页），并且仍然不仅保持句子之间的连接，而且还保持章节甚至书籍之间的连接，以检测复杂的模式。 这种能力不仅适用于文本，还可以应用于分析 DNA 序列、音乐和其他内容。

在哪里使用生成式人工智能？

您可以将生成式人工智能应用于需要想象力和创造力的业务用例。 这里有些例子：

• 创作艺术作品，例如歌曲、音乐、绘画和时尚单品设计
• 生成用于研究目的和 AI 模型训练的合成数据集
• 设计新产品
• 撰写研究文章和代码脚本
• 创建产品演示视频和其他材料
• 为个人用户定制营销活动
• 建议新药化合物
• 以更容易理解的方式总结复杂的文本
• 研究证据以在法律领域产生法庭论据

局限性

• 生成式人工智能可能会引发严重的版权纠纷。 在独立创建内容之前，算法会分析大量人工创建的内容。 因此，Gen AI 内容有时与训练数据过于相似。 您可能听说过一种音乐生成算法，该算法是根据 Drake 和 The Weekend 的歌曲进行训练的。 它制作的音乐深受歌迷欢迎，但由于版权问题而不得不被销毁。 类似的情况也发生在其他艺术家身上。
• 算法有可能暴露敏感信息。 例如，这包括在医疗保健环境中披露患者数据。
• 生成式人工智能模型可能会产生幻觉，这意味着它们可以自信地给你一个合理的答案，但实际上是不正确的。 例如，Stack Overflow 审查了人工智能对技术问题的一些回答，发现答案往往是错误的。
• 缺乏自我意识的生成式人工智能可能会提出奇怪甚至冒犯性的评论。 一个典型的例子是微软的生成式人工智能聊天机器人，在与科技记者马特·奥布莱恩的对话中，该机器人反复称他又胖又丑，甚至将他比作希特勒。 这一事件凸显了算法的潜在敏感性以及人工智能通信中对保障措施的迫切需求。
• 验证生成式人工智能模型产生的信息具有挑战性，因为它们不引用来源。 此外，这些模型目前缺乏相当于可解释人工智能的功能。

生成式人工智能与人工智能的总结

总而言之，人工智能更像是一位消息灵通的战略家，擅长分析数据和做出决策。 生成式人工智能是一位创作新颖且富有创意内容的艺术家。

不同行业中的人工智能与生成式人工智能

看看生成式人工智能与人工智能应用程序在这三个示例领域有何不同。

卫生保健

人工智能在医疗领域有许多不同的应用。 以下是最突出的。

• 实现机器人辅助手术和机器人护士
• 自动化管理任务，例如记录咨询内容和将患者详细信息输入电子病历
• 帮助放射科医生进行肿瘤检测和诊断
• 通过招募参与者并监测他们的依从性来协助临床试验
• 支持远程患者监护与医疗物联网
• 检测处方错误

此外，人工智能是实现智慧医院的关键技术之一。

正如我们已经建立的那样，生成式人工智能专注于生产新内容，其应用更多地在创意方面。 如果您想实现以下目标，请部署生成式人工智能：

• 为学生和实习生生成不同的培训场景
• 提出综合医疗数据
• 设计新分子和新药物化合物
• 使医生能够查询患者的病历
• 撰写患者反馈调查

如需更多灵感，请参阅我们最近关于医疗保健领域的生成式人工智能用例的文章。

医疗保健中人工智能的现实例子

• 麻省总医院癌症中心与麻省理工学院合作开发了 Sybil，这是一种可以检测乳腺癌的人工智能系统。 该模型与低剂量胸部计算机断层扫描配合使用，可以预测患者在未来六年内是否会患上乳腺癌。
• AiCure 提供人工智能驱动的交互式医疗助手，可以发现可能违反试验规则的临床试验参与者。 该解决方案还使参与者能够拍摄自己服用药物的视频作为依从性的证明。

医疗保健中生成式人工智能的现实例子

• 多伦多大学的研究人员建立了一个模型，可以生成新颖的真实蛋白质。 他们使用另一种人工智能工具 OmegaFold 评估了所得蛋白质的潜力，并惊喜地发现大多数序列折叠成真正的蛋白质结构。
• 另一个研究团队开发了一种生成人工智能模型，可以创建具有临床试验所需属性的真实合成患者数据。

零售和电子商务

如果我们看看零售业中的生成式人工智能与人工智能，经典人工智能可以为虚拟和实体商店所有者提供强大的分析、勤奋的机器人和不知疲倦的商店监控。 以下是人工智能在零售业的更详细应用。

• 协助顾客进行店内导航
• 人工智能驱动的机器人用于送货包装和补货
• 自动驾驶送货车
• 通过计算机视觉发现商店行窃和偷情事件
• 启用自助结帐
• 更明智的客户细分、产品推荐和价格优化

另一方面，生成式人工智能可以通过更具创造性的任务来吸引客户并优化内部运营，如下所示。

• 制定定制营销活动
• 创建面向 SEO 的内容来吸引电子商务商店的流量
• 结合沉浸式技术，提供服装、鞋子和配饰的虚拟试衣间
• 预测需求

您可以在我们的博客上找到有关零售业中 Gen AI 应用程序的更多信息。

零售业人工智能的现实例子

我们的产品组合中有两个令人兴奋的例子。

• ITRex 帮助一家大型零售商构建了一个人工智能驱动的商业智能平台，使客户的员工能够捕获和分析整个组织的数据、创建复杂的报告以及可视化数据，而无需学习技术技能。
• 我们的团队实施了基于机器学习的免结账购物解决方案。 它使用计算机视觉和安装在天花板上的摄像头来监控消费者的动作并识别他们从商店货架上抓取的物品。 该系统可以将任何商店转变为免结帐格式，而无需重新设计空间。

零售业中的生成式人工智能示例

• 家乐福部署了一个由 ChatGPT 驱动的聊天机器人，根据消费者的预算和购买历史向他们建议个性化的购物提示
• 沃尔玛使用生成式人工智能驱动的系统来预测需求并预测顾客在每个沃尔玛商店需要哪些产品

媒体和娱乐

媒体和娱乐是一个创意领域，因此这就是生成式人工智能大放异彩的地方。 但这也是前面讨论的版权问题更令人担忧的地方。 这是该技术可以做的事情。

• 创作艺术、剧本、音乐和文章
• 根据用户喜好编辑视频
• 总结长读物、播客、体育赛事和其他长内容
• 生成视频元数据，例如字幕和描述
• 设计新的沉浸式游戏，以及现有游戏的新设置和角色
• 通过聊天机器人和语音交互吸引观众
• 为电影生成逼真的背景和视觉效果
• 制作虚拟现实设置

经典人工智能在这一领域也有有趣的应用，因为有大量数据需要分析，以提高观众的参与度和满意度。 以下是一些用例。

• 分析用户行为和偏好来推荐个性化内容
• 检测版权侵权
• 衡量社交媒体上的客户情绪
• 通过降低噪音和提高分辨率来提高视频质量
• 预测内容趋势
• 内容过滤作为人工智能算法可以发现并阻止不适当的文本和视频

媒体领域的人工智能示例

Netflix 采用人工智能算法来分析用户数据，并根据演员、类型和用户观看习惯等信息提供内容推荐。 Netflix 声称，大约 80% 的观看内容都是由其人工智能推荐系统推荐的。

我们的产品组合中有一个项目，一家领先的社交网络应用程序开发人员求助于 ITRex 来构建基于 ML 的自动化内容监管解决方案。 我们开发了一种计算机视觉模型，可以分析实时流并采取相应的操作，并利用 MLOps 最佳实践来加快算法的部署。

媒体和娱乐领域的生成式人工智能示例

Runway 的生成式 AI 为电影《Everything Everywhere All at Once》的制作做出了巨大贡献，它创建了逼真的背景元素和视觉效果。 这部电影获得了七项奥斯卡奖。

最后的想法

从上面的示例中可以看出，如果您正在寻找可靠的分析能力、需要决策帮助、想要使用人工智能驱动的机器人或自动执行繁琐、单调的手动任务，那么人工智能可以为您的公司带来宝贵的补充。 但如果你想要一种能够提供创造力和想象力，并且能够产生新东西的技术，那么生成式人工智能是更合适的选择。

从技术角度来看，生成式人工智能更加复杂，因为它旨在模仿人类思维，而人工智能的目标是执行模型所训练的具体任务。 在生成人工智能中，没有明确的界限来区分什么是正确的，什么是错误的。 它的性能更难以评估，因为它取决于人类的解释。

生成式人工智能消耗更多的计算资源，并且构建、训练和微调的成本更高。 您可以在我们的博客上找到有关实施人工智能所需费用的更多信息。 我们还没有生成人工智能的类似数据，因此请继续关注以了解有关该主题的更多信息。 但我们已经可以说，从头开始构建生成式人工智能模型将是难以承受的。 为了进行比较，估计显示 OpenAI 使用大约 45 TB 的文本数据训练 ChatGPT-3。 这相当于一百万英尺的书架空间。 那将花费数百万美元。 因此，您可能必须微调现有模型，而不是从头开始创建模型。

但生成式人工智能相对较新。 你应该相信它吗？

我们不断听说生成式人工智能的错误，比如有人要求它解释为什么黄油适合建造摩天大楼，算法很高兴地生成了支持这一说法的论据。 是的，这些事情发生了。 但请记住，这项技术是根据数学模型做出决策的，而不是根据情境理解、同理心和社会规范。 生成式人工智能可以非常擅长完成它本来要做的任务。

最后，它并不一定总是生成式人工智能与人工智能之间的较量。 生成式人工智能可以与其他人工智能子类型携手合作，为您的业务问题提供更强大的解决方案。 咨询人工智能开发公司，了解哪种解决方案最适合您，或者如何结合这两种技术以获得最佳结果。

想要部署人工智能，但不确定哪种子类型最适合您的业务需求？ 请给我们留言！ 我们的团队将帮助您实施/微调正确的算法并将其集成到您的工作流程中。

本文最初发表于 itrex 网站。