预测人工智能与生成人工智能：差异和应用

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人工智能（AI）从此从抽象的概念或理论转变为实际应用。随着 ChatGPT、Bard 和其他人工智能解决方案等人工智能工具的兴起，越来越多的人寻求有关人工智能的知识以及如何利用人工智能来改进他们的工作。

个人和组织在各个领域的使用人工智能的情况有所增加，包括研究和分析、开发以及其他工作领域；预计每年增长率 2023 年至 2030 年间将增长 37.3%。

从广义上讲，人工智能可以分为三类：

强人工智能：能够自行解决新世界问题的人工智能被称为强人工智能。这种人工智能可以学习知识并将其应用到新案例中。
弱人工智能：这种人工智能已经有预定义的指令集来解决给定的问题或任务。它们基本上不能超出这个范围，可以归类为专门的人工智能；这方面的例子包括自动驾驶汽车和 Siri 和 Alexa 等数字语音助手。
超级人工智能：这种人工智能仍然是假设的。它的能力将超越人类的智力，能够解决人类无法解决的复杂问题。

人工智能有很多功能，一些常见的人工智能功能类型是预测性人工智能和生成式人工智能。

本文将回顾这两个概念，以帮助您了解它们的工作原理以及它们的重要性。

什么是预测人工智能？

预测人工智能是收集和分析数据以预测未来发生情况的人工智能。预测人工智能旨在理解数据模式并做出明智的预测。它被用于金融等各个行业，根据记录对可能的预期利润和损失进行明智的财务讨论，在医疗保健领域用于确定一个人的健康状况是否倾向于疾病，它也可以在欺诈检测中看到。

预测人工智能如何运作？

对于企业来说，要适应最新趋势和市场状况以保持相对于竞争对手的优势，他们需要使用基于先前趋势和事件的历史数据来预测未来可能发生的情况。这使组织能够在某些事件之前进行计划，以确保最大限度地利用每种市场条件。

进入预测人工智能。它使用机器学习算法来分析历史数据并预测未来。这些算法可识别数据之间的模式和关系，以帮助企业做出明智且快速的决策。准备该算法的步骤包括以下：

收集和组织数据：此步骤涉及收集需要分析的数据。确保来源的数据适合任务。
预处理：原始数据本身几乎没有价值。过滤掉这些数据并排除异常或错误非常重要，以确保只有格式正确的记录才能传递到模型中。
特征和算法选择：正确的算法或模型选择对于预测人工智能至关重要。结果只能精确到算法的准确度水平。选择正确的算法后，针对特定特征进行训练以进行检测对于实现预期结果也至关重要。
模型评估：在成功的算法过程之后，根据定义的基准评估结果对于权衡给定结果的准确性至关重要。

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预测的准确性仅取决于算法数据馈送的质量和相关性以及机器学习算法的复杂程度。参与这一过程的人类专家也发挥着重要作用。

预测人工智能的好处

有竞争力的优势

预测人工智能对企业的显着好处之一是它能够提供足够的预测数据，使企业能够提前计划并保持相对于竞争对手的竞争优势。对未来事件的充分预测有助于公司规划并最大限度地利用每一个机会。

决策

预测人工智能有助于快速跟踪决策过程。在商业中，每一个决策的数据支持都非常重要。借助预测人工智能，公司可以分析数据并模拟不同的场景，帮助他们利用可用信息做出正确的决策。

提高效率

人工智能的一个重要方面是帮助增加和快速跟踪需要高精度的任务。凭借充足的数据和较高的预测准确性，预测人工智能有助于减少重复任务的数量，并以高精度、无错误的方式完成任务。这有助于提高个人和企业的效率。

预测人工智能的局限性

数据约束

预测人工智能仅实现数据集进行分析和预测。因此，它所拥有的知识与所给予的知识一样多。在关键条件下，这可能是非常灾难性的，因为基本数据和参数不是给定数据集中的因素，并且可能导致错误的预测/预测。

自然的可预测性

自然界中的一切并非都有模式；某些事情在很长一段时间内以不同的模式发生，在使用预测人工智能来预测此类事件的情况下。它将创建一个错误模式，导致无法证明的输出。

短跨度

由于预测人工智能仅依靠数据来持续进行预测，因此先前的预测可能寿命很短，尤其是在数据快速生成的情况下。因此，有必要进行分析并不断更新模型。

预测人工智能的应用

金融服务

预测人工智能通过感知数据异常，在早期发现金融欺诈方面发挥着作用。企业还可以使用它来提取和分析各种财务数据，以增强财务预测。

营销

数据对于了解任何市场趋势并正确选择最有效并产生更多活动的营销渠道至关重要。借助预测人工智能，可以分析和呈现营销记录，帮助营销策略师创建能够产生结果的营销活动。

天气预报

随着时间的推移，在预测人工智能的帮助下，对可能天气的预测变得更加准确。航空等行业依赖于天气条件。这有助于提高运营效率并降低相关风险。

什么是生成式人工智能？

生成式人工智能是一种用于生成基于内容的提示的人工智能。这种类型的人工智能结合了机器学习和深度学习算法来产生一些新的内容。生成式人工智能经历一系列数据集输入、分析和输出结果。这个过程如下：

数据收集和准备
模型架构选择和初始化
模型训练
评估与部署

与用于分析数据和预测的预测人工智能不同，生成人工智能从可用数据中学习并根据其知识生成新数据。

生成式人工智能如何运作？

生成式人工智能利用各种学习模型（例如无监督和半监督学习）来训练模型，从而更容易将大量数据输入到模型中进行学习。生成式人工智能分析这些不同的数据集，找出给定数据中的模式，并使用学习到的模式生成新的真实数据。

生成式人工智能有多种模型，每种模型都有其用例和功能。最常见的模型是：

#1. 生成对抗网络（GAN）

生成对抗网络（GAN）是机器学习中的无监督学习方法之一。 GAN 由两个模型（生成器模型和判别器模型）组成，它们通过发现和学习输入数据中的模式来相互竞争。

这两个模型同时工作，一个模型试图用虚假数据欺骗另一个模型，另一个模型则通过检测原始数据来确保它不会被欺骗。

顾名思义，生成意味着生成，对抗意味着通过比较相反的数据来训练模型。 GAN 可应用于图像合成、图像到文本生成或文本到图像生成等各个领域。

#2. 变分自动编码器 (VAE)

变分自动编码器（VAE）是一种基于自动编码器的生成模型。这些自动编码器由两个网络组成：编码器网络和解码器网络。

编码器接收输入样本并将信息转换为向量，然后解码器获取向量并将它们转换回输出。该向量充当输入样本数据的表示，这是模型可以理解的。

我们以训练生成模型来检测狗为例。我们将向自动编码器提供狗图像的样本，然后编码器将获取样本并将各种数据转换为向量以作为图像的表示，然后将数据转换回图像。重要的是要知道自动编码器无法独立生成数据。

这就是变分自动编码器发挥作用的地方。 VAE 创建相同样本数据的池，并且基于已编码为类似向量模式的数据，解码器可以获取该向量并稍微调整某些值以创建不同的真实样本。

＃3。扩散模型

扩散模型是一种通过添加连续的高斯噪声来破坏样本数据的生成模型。然后模型学习通过去除样本数据中的噪声来恢复数据。扩散模型广泛用于图像生成；它是 DALL-E 等服务背后的基础技术，用于图像生成。

绩效衡量——生成式人工智能

对于生成人工智能等技术，必须有一个性能衡量因素来衡量给定模型和结果的成功。应注意的一些关键要求包括

准确性和质量

模型的一个基本品质是产生定性的输出。例如，生成质量较差图像的文本到图像生成模型已经违背了模型的目标。模型输出应该与真实数据非常相似。

速度

时间至关重要。训练模型所需的时间以及模型输出实际输出所需的时间是关键的性能因素。假设与人类的输出相比，模型无法在创纪录的时间内产生输出。那么该模型就没有什么优势了。因此，模型的时间复杂度必须非常低才能产生高质量的结果。

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需要调整的量

除了速度之外，生成结果之前所需的微调量对于确定模型的性能也至关重要。如果开发人员需要付出大量努力才能创建所需的客户期望，则表明该模型尚未准备好用于实际使用。

生成式人工智能的好处

使用生成式人工智能有几个好处：在此选择中，我们将介绍一些好处。

提高效率

人工智能可以使任务自动化成为可能。生成式人工智能可以比人类更快地生成内容。使内容创建任务变得更快、更容易。这有助于通过帮助他们在有限的时间内完成更多任务来提高团队的生产力。

经济

借助生成式人工智能等人工智能技术，企业可以通过自动化一些重复性任务来节省资金，从而减少对体力劳动的需求。它还可以帮助公司节省雇用图像、音频或视频制作内容创建者的成本。

增加创造力

生成式人工智能可用于生成美观的内容。生成式人工智能模型已经使用各种数据进行了训练，与人类劳动相比，它们更容易生成创意内容。

改进决策

使用生成式人工智能可以加快决策过程；企业可以使用生成式人工智能生成数据，帮助他们快速跟踪决策过程，从而为企业提供捕获客户和改善客户体验的额外优势。

生成式人工智能的缺点

道德问题

生成式人工智能的使用可能会导致人们对生成内容的所有权产生担忧。人们还担心会产生不适当或有偏见的内容。由于这些模型仅限于给定的数据量，这可能会导致严重的问题。

依赖训练数据

生成式人工智能模型没有自己的思想。因此，这些模型仅限于所提供的数据；如果用于训练该模型的数据集不准确或缺乏优点，则可能会导致内容有偏差或容易出错的结果。

滥用和错误信息

近年来，随着更多利用人工智能生成功能的工具的开发，由人工智能生成的流行人物的虚假图像或发布的虚假歌曲不断增加。生成式人工智能可用于创建虚假内容并剥削人们。

生成式人工智能的应用

代码生成和解释

生成式人工智能在这方面发挥了重要作用。通过 ChatGPT 等工具，开发人员可以测试他们的代码，粘贴开发中的错误提示，并深入了解错误和可能的解决方案。开发人员还可以提供说明并获取示例代码以进行实施。

聊天机器人/虚拟代理

在当今的商业世界中，客户服务查询主要是使用聊天机器人来处理的，这与以前人类参与的情况不同。借助生成式人工智能，可以训练机器人来处理客户查询和流程解决方案，而无需人类参与。

内容生成

生成真实的内容、音乐、视频、图像等可以通过生成式人工智能来实现，从给定的样本模式创建真实的输出，从而使创建新内容的过程变得更容易、更快。