生成式人工智慧與人工智慧：選擇正確的技術來推動您的業務向前發展

人工智慧 (AI) 是一個廣泛的術語，涵蓋機器學習、自然語言處理、電腦視覺、機器人系統以及最近的生成式人工智慧。

隨著生成式人工智慧的快速發展，企業正在試圖了解他們可以從該技術中獲得的好處，人工智慧和生成式人工智慧之間的差異是什麼，以及哪種技術更適合解決他們的問題。 作為一家可靠的生成式人工智慧開發公司，我們撰寫這篇文章來回答您的問題。

請繼續閱讀，如果您有其他問題，請隨時與我們聯繫。

人工智慧和生成式人工智慧有什麼區別？

人工智慧和生成式人工智慧都是強大的技術，如果應用於正確的問題，可以幫助您重塑業務、削減成本和優化營運。

讓我們看看每種技術可以解決哪些問題以及它帶來哪些挑戰。

了解人工智慧

人工智慧擅長快速分析大量數據並執行通常需要人類智慧的複雜任務。 人工智慧演算法研究數據、分析數據，並根據發現的規則和模式做出決策。 該技術還有助於數據優化、異常檢測和數據聚類。

如簡介中所提到的，人工智慧有幾個子類型。

• 機器學習：這些演算法接受結構化、半結構化和非結構化資料的訓練，以發現模式並據此做出決策和預測。
• 自然語言處理（NLP）： NLP可以從非結構化人類語言中提取資料。 它使機器能夠理解人類書面或口頭語言。
• 電腦視覺：這些模型可以解釋視覺訊息。 他們可以從圖像和影片中分析和提取見解，並透過行動或建議做出反應。
• 機器人系統：這些是（半）自主機器，經過訓練可以執行不同的任務並與環境互動。

人工智慧是多才多藝的，可以承擔不同的職責，這取決於你訓練演算法做什麼。

例如，一種人工智慧模型可以幫助您的管理團隊做出明智的業務決策，另一種可以發現工廠機器中的故障，第三種可以操作自動駕駛車輛，第四種可以透過偵測業務資料中的異常來保護您免受網路攻擊使用權。

在哪裡使用人工智慧？

您可以在演算法可以學習模式並據此做出決策的任何環境中部署人工智慧。 以下是一些範例應用程式。

• 人工智慧分析大量歷史數據並發現人眼無法察覺的模式，為業務決策提供支援。
• 將重複性手動任務自動化以提高效率。
• 操作具有先進導航和決策能力的自動駕駛車輛。
• 透過監控資料存取和網路滲透來檢測網路安全異常，並發現製造設備中的異常以進行預測性維護。
• 透過臉部辨識和生物辨識技術加強安全措施。
• 利用語音辨識技術準確轉錄口語。
• 為推薦引擎提供支持，以在電子商務網站上提供個人化產品建議。

請參閱我們關於如何在商業中實施人工智慧的詳細指南（附帶免費電子書）。

限制

• 一些人工智慧演算法是為了執行特定任務而設計和訓練的，無法適應新的情況。 當面對變化時，例如輸入資料的新類別，這些演算法需要重新訓練以適應變化。
• 人工智慧可能會過度擬合訓練數據，這意味著演算法擅長解決特定問題，但在面對不熟悉的數據時會失敗。
• 一些人工智慧演算法，例如經典的機器學習模型，如果不進行預處理就無法處理非結構化資料。
• 大多數人工智慧模型孤立地研究特定問題，而不了解周圍的環境。 即使你可以教演算法考慮上下文，它的成本也相當高，並且需要大量的運算能力。
• 儘管人工智慧模仿人類智能，但它不具備人類層面的推理能力。
• 人工智慧模型嚴重依賴訓練數據，並且會採用任何固有的偏差。
• 深度學習模型無法解釋它們如何得出某些輸出，這在某些應用中可能是不可接受的，例如注入人工智慧的醫療或製造軟體。 但在需要時，有可能轉向可解釋的人工智慧。 這些演算法的功能不太強大，但您會知道結果來自哪裡。

了解生成式人工智慧

生成式人工智慧的主要目的是創造新的內容，例如文字、音樂和圖像，看起來就像是人類創造的。 它經過大量資料的訓練，以發現模式並產生新穎的東西，但仍然遵守技術從訓練資料集中學到的規則。

儘管許多人認為這些內容是原創的，但生成式人工智慧模型利用大量人類創造力來製作「自己的」作品。 正如您將在下面看到的，這可能會導致版權糾紛。

生成式人工智慧演算法有何獨特之處？

生成式人工智慧不僅僅學習模式。 相反，該技術深入研究訓練資料以學習可以自行組合和替換的功能。

就序列分析而言，生成式人工智慧模型主要基於 Transformer 架構，它引入了「注意力」的概念。 這意味著演算法可以接收巨大的資料集作為輸入（我們談論的是數十億個文字頁），並且仍然不僅保持句子之間的連接，而且還保持章節甚至書籍之間的連接，以檢測複雜的模式。 這種能力不僅適用於文本，還可以應用於分析 DNA 序列、音樂和其他內容。

在哪裡使用生成式人工智慧？

您可以將生成式人工智慧應用於需要想像和創造力的業務用例。 這裡有些例子：

• 創作藝術作品，例如歌曲、音樂、繪畫和時尚單品設計
• 產生用於研究目的和 AI 模型訓練的合成資料集
• 設計新產品
• 撰寫研究文章和程式碼腳本
• 建立產品示範影片和其他材料
• 為個人用戶客製化行銷活動
• 建議新藥化合物
• 以更容易理解的方式總結複雜的文本
• 研究證據以在法律領域產生法庭論點

限制

• 生成式人工智慧可能引發嚴重的版權糾紛。 在獨立創建內容之前，演算法會分析大量手動創建的內容。 因此，Gen AI 內容有時與訓練資料過於相似。 您可能聽說過一種音樂生成演算法，該演算法是根據 Drake 和 The Weekend 的歌曲進行訓練的。 它製作的音樂深受歌迷歡迎，但由於版權問題而不得不被銷毀。 類似的情況也發生在其他藝術家身上。
• 演算法有可能暴露敏感資訊。 例如，這包括在醫療保健環境中揭露患者資料。
• 生成式人工智慧模型可能會產生幻覺，這意味著它們可以自信地給你一個合理的答案，但實際上是不正確的。 例如，Stack Overflow 審查了人工智慧對技術問題的一些回答，發現答案往往是錯誤的。
• 缺乏自我意識的生成式人工智慧可能會提出奇怪甚至冒犯性的評論。 一個典型的例子是微軟的生成式人工智慧聊天機器人，在與科技記者馬特·奧布萊恩的對話中，該機器人一再稱他又胖又醜，甚至將他比作希特勒。 這事件凸顯了演算法的潛在敏感性以及人工智慧通訊中對保障措施的迫切需求。
• 驗證生成式人工智慧模型產生的資訊具有挑戰性，因為它們不引用來源。 此外，這些模型目前缺乏相當於可解釋人工智慧的功能。

生成式人工智慧與人工智慧的總結

總而言之，人工智慧更像是一位消息靈通的策略家，擅長分析數據並做出決策。 生成式人工智慧是一位創作新穎且富有創意內容的藝術家。

不同產業中的人工智慧與生成式人工智慧

看看生成式人工智慧與人工智慧應用在這三個範例領域有何不同。

衛生保健

人工智慧在醫療領域有許多不同的應用。 以下是最突出的。

• 實現機器人輔助手術與機器人護士
• 自動化管理任務，例如記錄諮詢內容和將患者詳細資訊輸入電子病歷
• 幫助放射科醫師進行腫瘤檢測和診斷
• 透過招募參與者並監測他們的依從性來協助臨床試驗
• 支援遠距患者監護與醫療物聯網
• 檢測處方錯誤

此外，人工智慧是實現智慧醫院的關鍵技術之一。

正如我們已經建立的那樣，生成式人工智慧專注於生產新內容，其應用更多地在創意方面。 如果您想實現以下目標，請部署生成式人工智慧：

• 為學生和實習生產生不同的培訓場景
• 提出綜合醫療數據
• 設計新分子和新藥物化合物
• 使醫生能夠查詢患者的病歷
• 撰寫患者回饋調查

如需更多靈感，請參閱我們最近關於醫療保健領域的生成式人工智慧用例的文章。

醫療保健中人工智慧的現實例子

• 麻省總醫院癌症中心與麻省理工學院合作開發了 Sybil，這是一種可以檢測乳癌的人工智慧系統。 此模型與低劑量胸部電腦斷層掃描搭配使用，可預測患者在未來六年內是否會罹患乳癌。
• AiCure 提供人工智慧驅動的互動式醫療助手，可以發現可能違反試驗規則的臨床試驗參與者。 該解決方案還使參與者能夠拍攝自己服用藥物的影片作為依從性的證明。

醫療保健中生成式人工智慧的現實例子

• 多倫多大學的研究人員建立了一個模型，可以產生新穎的真實蛋白質。 他們使用另一種人工智慧工具 OmegaFold 評估了所得蛋白質的潛力，並驚訝地發現大多數序列折疊成真正的蛋白質結構。
• 另一個研究團隊開發了一種生成人工智慧模型，可以創建具有臨床試驗所需屬性的真實合成患者數據。

零售與電子商務

如果我們看看零售業中的生成式人工智慧與人工智慧，經典人工智慧可以為虛擬和實體商店所有者提供強大的分析、勤奮的機器人和不知疲倦的商店監控。 以下是人工智慧在零售業的更詳細應用。

• 協助顧客進行店內導航
• 人工智慧驅動的機器人用於送貨包裝和補貨
• 自動駕駛送貨車
• 透過電腦視覺發現商店行竊和偷竊事件
• 啟用自助結帳
• 更明智的客戶細分、產品推薦和價格優化

另一方面，生成式人工智慧可以透過更具創造性的任務來吸引客戶並優化內部運營，如下所示。

• 制定客製化行銷活動
• 創建以 SEO 為導向的內容來吸引電子商務商店的流量
• 結合沉浸式技術，提供服裝、鞋子和配件的虛擬試衣間
• 預測需求

您可以在我們的部落格上找到有關零售業中 Gen AI 應用程式的更多資訊。

零售業人工智慧的現實例子

我們的產品組合中有兩個令人興奮的例子。

• ITRex 幫助一家大型零售商建立了一個由人工智慧驅動的商業智慧平台，使客戶的員工能夠捕獲和分析整個組織的數據、創建複雜的報告以及可視化數據，而無需學習技術技能。
• 我們的團隊實施了基於機器學習的免結帳購物解決方案。 它使用電腦視覺和安裝在天花板上的攝影機來監控消費者的動作並識別他們從商店貨架上抓取的物品。 該系統可以將任何商店轉變為免結帳格式，而無需重新設計空間。

零售業中的生成式人工智慧範例

• 家樂福部署了一個由 ChatGPT 驅動的聊天機器人，根據消費者的預算和購買歷史向他們建議個人化的購物提示
• 沃爾瑪使用生成式人工智慧驅動的系統來預測需求並預測顧客在每個沃爾瑪商店需要哪些產品

媒體和娛樂

媒體和娛樂是一個創意領域，因此這就是生成式人工智慧大放異彩的地方。 但這也是前面討論的版權問題更令人擔憂的地方。 這是該技術可以做的事情。

• 創作藝術、劇本、音樂和文章
• 根據用戶喜好編輯影片
• 總結長書、播客、體育賽事和其他長內容
• 產生視訊元數據，例如字幕和描述
• 設計新的沉浸式遊戲，以及現有遊戲的新設定和角色
• 透過聊天機器人和語音互動吸引觀眾
• 為電影生成逼真的背景和視覺效果
• 製作虛擬實境設定

經典人工智慧在這一領域也有有趣的應用，因為有大量數據需要分析，以提高觀眾的參與度和滿意度。 以下是一些用例。

• 分析使用者行為和偏好來推薦個人化內容
• 檢測版權侵權
• 衡量社群媒體上的客戶情緒
• 透過降低噪音和提高解析度來提高視訊質量
• 預測內容趨勢
• 內容過濾作為人工智慧演算法可以發現並阻止不適當的文本和視頻

媒體領域的人工智慧範例

Netflix 採用人工智慧演算法分析用戶數據，並根據演員、類型和用戶觀看習慣等資訊提供內容推薦。 Netflix 聲稱，大約 80% 的觀看內容都是由其人工智慧推薦系統推薦的。

我們的產品組合中有一個項目，一個領先的社交網路應用程式開發人員求助於 ITRex 來建立基於 ML 的自動化內容監管解決方案。 我們開發了一種電腦視覺模型，可以分析即時串流並採取相應的操作，並利用 MLOps 最佳實踐來加快演算法的部署。

媒體和娛樂領域的生成式人工智慧範例

Runway 的生成式 AI 為電影《Everything Everywhere All at Once》的製作做出了巨大貢獻，它創造了逼真的背景元素和視覺效果。 這部電影獲得了七項奧斯卡獎。

最後的想法

從上面的範例可以看出，如果您正在尋找可靠的分析能力、需要決策協助、想要使用人工智慧驅動的機器人或自動執行繁瑣、單調的手動任務，那麼人工智慧可以為您的公司帶來寶貴的補充。 但如果你想要一種能夠提供創造力和想像力，並且能夠產生新東西的技術，那麼生成式人工智慧是更合適的選擇。

從技術角度來看，生成式人工智慧更加複雜，因為它旨在模仿人類思維，而人工智慧的目標是執行模型所訓練的具體任務。 在生成人工智慧中，沒有明確的界線來區分什麼是正確的，什麼是錯誤的。 它的性能更難以評估，因為它取決於人類的解釋。

生成式人工智慧消耗更多的運算資源，並且建置、訓練和微調的成本更高。 您可以在我們的部落格上找到有關實施人工智慧所需費用的更多資訊。 我們還沒有產生人工智慧的類似數據，因此請繼續關注以了解有關該主題的更多資訊。 但我們已經可以說，從頭開始建立生成式人工智慧模型將是難以承受的。 為了進行比較，估計顯示 OpenAI 使用約 45 TB 的文字資料訓練 ChatGPT-3。 這相當於一百萬英尺的書架空間。 那將花費數百萬美元。 因此，您可能必須微調現有模型，而不是從頭開始建立模型。

但生成式人工智慧相對較新。 你應該相信它嗎？

我們不斷聽到生成式人工智慧的錯誤，例如有人要求它解釋為什麼黃油適合建造摩天大樓，演算法很高興地產生了支持這一說法的論點。 是的，這些事情都發生了。 但請記住，這項技術是根據數學模型做出決策的，而不是根據情境理解、同理心和社會規範。 生成式人工智慧可以非常擅長完成它本來要做的任務。

最後，它並不一定總是產生式人工智慧與人工智慧之間的較量。 生成式人工智慧可以與其他人工智慧子類型攜手合作，為您的業務問題提供更強大的解決方案。 諮詢人工智慧開發公司，了解哪種解決方案最適合您，或如何結合這兩種技術以獲得最佳結果。

想要部署人工智慧，但不確定哪種子類型最適合您的業務需求？ 請給我們留言！ 我們的團隊將幫助您實施/微調正確的演算法並將其整合到您的工作流程中。

本文原刊於 itrex 網站。