人工智能（AI）已不再仅仅是抽象的概念或理论，而是切实融入了我们的生活。随着诸如 ChatGPT、Bard 等人工智能工具的涌现，越来越多的人渴望了解人工智能的奥秘以及如何运用它来提升工作效率。
人工智能在各个领域的应用日益广泛，包括研究分析、产品开发以及其他工作环节。据预测，2023 年至 2030 年间，人工智能的市场规模将以 37.3% 的年均增长率 迅猛发展。
从大的方面来看，人工智能可以分为以下三类：
- 强人工智能：指的是能够独立解决全新领域问题的人工智能。 这种人工智能具备学习能力，可以将已掌握的知识应用于新的情境中。
- 弱人工智能：指的是拥有预先设定指令集，用于解决特定问题或任务的人工智能。 它们的能力范围通常受到限制，属于专业化的人工智能，例如自动驾驶汽车以及 Siri 和 Alexa 等语音助手。
- 超级人工智能：这是一种目前仍处于构想阶段的人工智能，其能力将超越人类的智力，能够解决人类无法处理的复杂难题。
人工智能具备多种功能，其中常见的两种类型是预测型人工智能和生成式人工智能。
本文将对这两种概念进行深入探讨，帮助您理解它们的工作原理以及重要性。
什么是预测型人工智能？
预测型人工智能是指通过收集和分析数据来预测未来趋势的人工智能。 其核心在于理解数据模式，从而做出明智的推断。 该技术广泛应用于金融领域，根据历史数据评估潜在的收益和损失，为财务决策提供依据；在医疗领域，可用于判断个人患病的可能性；此外，它在欺诈检测方面也发挥着重要作用。
预测型人工智能如何运作？
为了在竞争中保持优势，企业需要紧跟最新趋势和市场动态，利用历史数据来预测未来的发展方向。 这使组织能够提前规划，从而充分利用各种市场机遇。
预测型人工智能正是为此而生。 它利用机器学习算法分析历史数据，并预测未来。 这些算法可以识别数据中的规律和关联，帮助企业快速做出明智的决策。 训练算法的步骤通常包括：
- 数据收集与整理：此步骤涉及收集需要分析的数据。 务必确保数据的来源可靠且适合特定任务。
- 数据预处理：原始数据通常价值不高，必须对其进行过滤，去除异常或错误的数据，以确保只有格式正确的记录才能用于模型训练。
- 特征选择和算法选择：选择合适的算法或模型对于预测型人工智能至关重要。 预测结果的准确性很大程度上取决于算法的精准度。 选定算法后，针对特定特征进行训练，以确保实现预期的结果。
- 模型评估：成功完成算法训练后，需要根据既定的基准对结果进行评估，从而判断结果的准确性。
预测的准确性取决于算法所用数据的质量和相关性，以及机器学习算法的复杂程度。 参与过程的人工专家也发挥着关键作用。
预测型人工智能的优势
竞争优势
预测型人工智能为企业带来的显著优势之一是它能提供充分的预测数据，使企业能够提前规划，从而保持相对于竞争对手的优势。 对未来事件的准确预测有助于公司提前布局，抓住每一个机遇。
决策支持
预测型人工智能有助于加快决策过程。 在商业领域，每一个决策都需要数据支撑。 借助预测型人工智能，企业可以分析数据并模拟不同的情景，从而利用现有信息做出正确的决策。
效率提升
人工智能的一个重要作用是提升高精度任务的效率。 借助充足的数据和较高的预测精度，预测型人工智能有助于减少重复性任务，并以高准确率、无错误的方式完成任务，从而提升个人和企业的效率。
预测型人工智能的局限性
数据限制
预测型人工智能的预测结果取决于用于分析和预测的数据集。 因此，它所拥有的知识与所提供的数据一样多。 在关键情况下，这可能会导致严重的后果，因为基本数据和参数可能不在给定的数据集中，从而导致错误的预测。
自然规律的可预测性
并非所有自然现象都遵循固定的模式。 有些事情在很长一段时间内会以不同的模式发生。 如果使用预测型人工智能来预测此类事件，则会产生错误的模式，导致无法验证的结果。
时效性
由于预测型人工智能依赖数据进行预测，因此先前的预测可能很快就会失效，尤其是在数据快速生成的情况下。 因此，有必要不断分析和更新模型。
预测型人工智能的应用
金融服务
预测型人工智能通过识别数据中的异常情况，在早期发现金融欺诈方面发挥着重要作用。 企业还可以利用它来提取和分析各种财务数据，从而提高财务预测的准确性。
市场营销
数据对于了解市场趋势并选择有效的营销渠道至关重要。 借助预测型人工智能，可以分析和呈现营销数据，帮助营销策略师制定高效的营销活动。
天气预报
随着时间的推移，在预测型人工智能的帮助下，天气预测变得越来越准确。 航空等行业对天气条件高度依赖。 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。 这种人工智能结合了机器学习和深度学习算法来产生新的内容。 生成式人工智能经历了数据集输入、分析和输出结果的过程。 这个过程通常包括以下步骤：
- 数据收集与准备
- 模型架构选择与初始化
- 模型训练
- 评估与部署
与用于分析数据和预测的预测型人工智能不同，生成式人工智能从现有数据中学习，并根据学习到的知识生成新的数据。
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（例如无监督学习和半监督学习）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。 最常见的模型包括：
#1. 生成对抗网络（GAN）
生成对抗网络（GAN）是机器学习中的一种无监督学习方法。 GAN 由两个模型组成：生成器模型和判别器模型。 这两个模型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，而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，生成意味着产生，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。 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。
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。
性能衡量——生成式人工智能
对于生成式人工智能等技术，必须有一个性能衡量标准来评估给定模型和结果的成功程度。 应注意的关键要素包括：
准确性和质量
模型的基本品质是生成高质量的输出。 例如，一个生成低质量图像的文本到图像生成模型已经偏离了其目标。 模型输出应与真实数据高度相似。
速度
时间至关重要。 训练模型所需的时间以及模型生成实际输出所需的时间都是关键的性能指标。 如果与人类的输出相比，模型无法在合理的时间内产生输出，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，才能生成高质量的结果。
所需调整量
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的努力才能创建客户所需的内容，则表明该模型尚未准备好投入实际使用。
生成式人工智能的优势
使用生成式人工智能有以下几项优势：以下是其中一部分。
效率提升
人工智能可以实现任务自动化。 生成式人工智能可以比人类更快地生成内容，从而使内容创建任务变得更快、更容易。 这有助于通过帮助团队在有限的时间内完成更多任务来提高他们的生产力。
经济性
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某些重复性任务来节省资金，从而减少对人力劳动的需求。 它还可以帮助公司节省雇佣内容创建者的成本。
创造力增强
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了各种数据进行训练，与人类劳动相比，它们更容易生成有创意的作品。
决策优化
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，帮助他们快速做出决策，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
伦理问题
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，则可能会导致内容出现偏差或错误。
滥用和虚假信息
近年来，随着更多利用人工智能生成功能的工具的开发，由人工智能生成的虚假名人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他人。
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/虚拟助手
在当今的商业环境中，客户服务查询主要是使用聊天机器人来处理的，而不再像过去那样依赖人工。 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，而无需人工参与。
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。 它从给定的样本模式中创建真实的输出，从而使创建新内容的过程变得更容易、快捷。
预测型人工智能与生成式人工智能
生成式人工智能利用深度学习和机器学习技术来创建新内容。 它主要用于生成图像、音乐、文本等。
相比之下，预测型人工智能的核心在于分析数据并根据历史数据做出未来预测。 它使用算法和机器学习技术来分析数据并检测模式，以用于可能的未来预测。
生成式人工智能和预测型人工智能都使用机器学习，但它们产生结果的方式不同。 一个创建数据，另一个模拟结果。 因此，生成式人工智能广泛应用于涉及内容创作的行业，例如音乐、时尚和艺术。
相比之下，预测型人工智能则用于以数据分析为主的行业，例如金融、营销、研究和医疗保健。
结论
随着人工智能领域的不断创新，我们预计预测型人工智能和生成式人工智能将在降低技术风险和增加应用机遇方面取得更大的进展。 预测型人工智能算法和生成式人工智能算法之间的差距将随着技术发展而不断缩小，使模型能够在任何给定时间轻松地在不同算法之间切换，从而产生最优的结果。
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