人工智能并不是一种万能的技术；这是一个广阔的领域，充满了服务于不同目的的专用模型。人工智能最令人兴奋和最有影响力的两个分支是生成式人工智能和预测式人工智能。虽然它们听起来相似，但这些技术具有根本不同的目标和方法。让我们深入了解它们的区别、它们为何重要以及您可能在哪里遇到它们。
什么是生成式人工智能？
生成式人工智能顾名思义，专注于创作。它使用机器学习模型来生成类似于所输入的训练数据的新数据。将其视为人工智能家族中的创意艺术家。它可以产生文本、音乐、图像，甚至视频。生成式人工智能是诸如此类的工具背后的技术 达尔-E，它根据文本描述生成图像，而ChatGPT，它可以制作类似人类的对话。
简而言之，生成式人工智能从示例中学习，并利用这些知识来创造新的东西。想象一下，向人工智能系统提供数千幅风景画。一旦它了解了风景的特征，它就可以画出以前从未存在过的风景。这种创造力就是为什么生成式人工智能经常被比作数字艺术家或作曲家——它可以带来新鲜的想法，即使它没有脉搏。
生成式 AI 模型通常是使用生成对抗网络 (GAN) 或变分自动编码器 (VAE) 等技术构建的。这些模型依赖于双流程方法——一部分进行创作，另一部分进行批评，完善输出，直到其完善到足以通过人工创建的内容。这种“想象”新内容的能力使生成式人工智能既令人着迷，又有时令人不安。
什么是预测人工智能？
如果生成式人工智能是创意艺术家，那么预测式人工智能就是分析师或算命师。预测人工智能旨在根据历史数据预测未来事件。它不是创造新的东西，而是检查过去的数据模式来预测结果。这使得它更像是一个复杂的水晶球，但背后有数据、算法和严格的统计。
预测人工智能通常用于需要明智决策的场景。考虑 Netflix 等流媒体平台上的推荐系统或预测股市趋势。预测人工智能可以帮助企业回答这样的问题：“如果我们推出这个产品会发生什么？”或“哪些客户最有可能流失？”从根本上说，它是回顾过去，对未来做出有根据的猜测。
回归分析、决策树和神经网络等模型通常用于预测结果。预测人工智能广泛应用于各个行业——无论是预测制造中的维护需求、识别医学中的健康风险，还是优化物流中的供应链。它不是关于创造，而是更多关于风险缓解、规划和战略远见。
预测人工智能和生成人工智能模型有什么区别？
之间的主要区别 预测人工智能 生成式人工智能在于其目的和方法。生成式人工智能是关于生成新内容，而预测式人工智能则专注于预测接下来会发生什么。一是艺术家，二是神谕。两者都是无价的，但它们的用处完全取决于问题。
生成式人工智能旨在回答诸如“这会是什么样子？”之类的问题。它从现有数据中汲取灵感，并将其塑造成新颖的东西，其创造力常常让我们感到惊讶。另一方面，预测人工智能可以回答“接下来会发生什么？”之类的问题。它依靠历史数据来发现模式并做出明智的猜测，通常具有令人印象深刻的准确性。
另一个显着的区别是它们的架构。生成式 AI 模型（例如 GAN）通过生成和完善的过程来工作，通常采用多个模型协同工作来创建令人信服的输出。预测人工智能模型依靠统计分析、历史模式识别以及分类或回归模型来得出结论。
可以这样想：如果生成式人工智能的任务是编写电影剧本，它可以制作出完全原创的故事情节。与此同时，预测人工智能将分析过去的票房数据，以预测该剧本是否会引起轰动或失败。生成式人工智能创造；预测人工智能进行评估。
ChatGPT 是预测性的还是生成性的？
ChatGPT 由 OpenAI 开发，是生成式 AI 的典型例子。它不像预测人工智能那样预测未来。相反，它根据对话的上下文预测句子中的下一个单词，但最终目标是创造——生成连贯、引人入胜的对话。
与分析数据以预测未来事件的预测模型不同，ChatGPT 通过理解语言、语法和上下文的细微差别来生成有意义的文本。它经过了包含书籍、文章和其他形式文本的各种数据集的训练，使其能够产生自然且类似人类的反应。当您向 ChatGPT 提出问题时，它不会查阅过去数据点的水晶球来预测您的行为；而是会根据过去的数据点来预测您的行为。相反，它会产生独特的反应，就像讲故事的人如何编织故事一样。
ChatGPT 的生成功能意味着它可以协助完成创造性任务，例如起草电子邮件、集思广益或写诗。它不仅限于提供事实答案；它还可以创造场景、人物和对话。这与预测人工智能有很大区别，预测人工智能的作用更倾向于识别模式、估计概率以及根据过去的行为推荐行动。
应用程序和用例
让我们检查一些常见的用例，以更好地了解人工智能的这两个分支在现实世界中如何运作。
生成式人工智能应用
- 内容创作：生成式 AI 创建博客文章、新闻文章、艺术品和音乐。 GPT-3 等工具旨在支持作家和艺术家将他们的创意愿景变为现实。
- 产品设计：公司使用生成式人工智能来探索新产品变体、原型设计并开发具有视觉吸引力的选项。
- 虚拟助理：ChatGPT 等 AI 模型提供对话功能，使虚拟助手更加直观、更具吸引力。
预测人工智能应用
- 客户行为分析：零售商使用预测人工智能来预测购买行为、了解客户偏好并制定个性化营销策略。
- 医疗保健诊断：预测人工智能有助于识别处于某些疾病风险的患者，从而实现早期干预和更好的治疗结果。
- 财务预测：银行和金融机构使用预测人工智能来检测欺诈活动、评估信用风险并做出明智的投资决策。
生成式人工智能和预测式人工智能如何协同工作
生成式人工智能和预测式人工智能并不是在不同孤岛中工作的孤立技术，它们以增强整体能力的方式相互补充。想象一个场景，生成式人工智能为一个问题创建多种解决方案，而预测性人工智能则评估哪些解决方案最有可能成功。从这个意义上说，生成式人工智能可以被视为创新者，提出想法，而预测性人工智能则可以被视为评估者，对创新进行排序，以确定最佳的前进道路。
在商业领域，这种组合可能会改变游戏规则。例如，生成式人工智能可以创建各种营销策略，而预测性人工智能则根据历史数据评估哪种策略可能会产生最高的投资回报。这种协同作用使得人工智能的两个分支一起使用时比单独使用时更加强大。
生成式人工智能的优点和局限性
生成式人工智能有很多优势，其中最突出的是它的创造能力。无论是生成栩栩如生的图像、引人入胜的故事，还是新颖的音乐作品，生成式人工智能都擅长创造新内容。这使其非常适合高度重视创造力和原创性的行业，例如娱乐、营销和产品设计。
然而，生成式人工智能也有局限性。它通常缺乏需要精确度的任务所需的准确性或事实可靠性。由于其输出基于训练数据，生成式人工智能有时会生成听起来似乎合理但实际上不正确的内容——通常被称为“幻觉”。此外，如果没有仔细调节，生成式人工智能可能会无意中产生有偏见或不适当的输出，这反映了其训练数据中的偏见。
预测人工智能的优点和局限性
预测人工智能的优势在于其分析能力。它可以准确预测结果，对于依赖数据驱动决策的行业来说是不可或缺的。预测人工智能可以帮助企业预测客户行为、预见市场趋势，甚至在故障升级为重大问题之前发现故障。
另一方面，预测人工智能也有其局限性。与生成式人工智能不同，它无法创建新内容或探索未知领域。其有效性还严重依赖于其训练所依据的历史数据的质量。如果数据不完整或有偏差，它生成的预测也会有类似的缺陷。预测人工智能非常擅长在既定边界内工作，但它缺乏跳出框框思考所需的想象力。
日常生活中的生成式人工智能
您可能没有意识到，生成式人工智能已经成为您日常生活的一部分。每当您使用像这样的虚拟助手时 西里 或者 亚历克斯 创建提醒、回答问题或控制智能设备，生成式人工智能都在发挥作用。 Spotify 等流媒体服务使用生成模型根据您的喜好创建自定义播放列表，而 Instagram 等平台则使用它来增强图像或创建增强现实滤镜。
在创意产业中，艺术家使用 DALL-E 和 Midjourney 等生成式人工智能工具来探索新的创意表达方式。相比之下，作家使用 GPT 等工具来克服作家的障碍或创作全新的小说作品。甚至视频游戏开发商也利用生成式人工智能来创建动态环境和角色，使游戏体验更加丰富、更加身临其境。
商业决策中的预测人工智能
预测人工智能对于业务决策至关重要，是众多行业战略规划的支柱。公司依靠预测人工智能来分析客户数据并预测购买行为，从而使他们能够有效地定制营销活动。在金融领域，预测模型评估风险、预测市场趋势并检测可能表明欺诈的异常情况。
医疗保健也从预测人工智能中受益匪浅。通过分析患者数据，预测模型可以在健康问题变得严重之前识别出高危人群，从而采取预防措施。预测性人工智能也改变了供应链管理，使企业能够预测需求、减少浪费并优化物流。预测人工智能不仅可以帮助企业应对变化，还能帮助企业应对变化。它可以帮助他们保持领先地位。
在一起更好
生成式人工智能和预测式人工智能不是竞争技术；它们是满足不同需求的补充工具。随着人工智能的不断发展，我们将看到这些技术以令人兴奋的新方式融合。想象一个人工智能系统，它可以生成创造性的问题解决方案，同时还可以预测实施这些解决方案的结果——将两个世界的优点结合在一起。
生成式人工智能将继续推动从娱乐到营销等需要创造力和内容生成的领域的创新。与此同时，预测人工智能将不断寻找方法来理解我们充满数据的世界，指导企业和个人做出更明智的决策。
真正的力量在于知道何时使用哪种类型的人工智能。无论您需要创造新事物还是了解过去以更好地预测未来，人工智能都可以满足您的需求。理解其中的区别是有效的人工智能策略与其他技术实验的区别所在。
图片来源： 凯雷姆·葛兰/中途
