了解 AI 和 Gen AI 之间的区别

虽然人工智能已经成为流行词一段时间了，但 ChatGPT 等技术的出现将生成式人工智能 (Gen AI) 推到了聚光灯下。 许多人认为它们只是同一种未来技术的不同名称。 然而，现实是更加分层的，特别是当我们考虑人工智能在商业中的作用时。 当我们解开这些技术时，我们不仅会发现它们的定义，还会发现它们独特的影响和潜力。

在本指南中，我们将探讨：

• 人工智能和生成式人工智能的定义：通过行话深入了解重要内容。
• 进化与技术：从历史到使它们与众不同的核心技术。
• 功能和应用：了解其独特的优势和用途。
• 行业转型：他们如何重塑各个行业。
• 展望未来：未来趋势、道德考虑以及选择正确的技术。

PS，在Miquido ，我们不仅仅是这一演变的观察者；我们也是这一演变的观察者。 我们是积极的参与者。 我们在开发人工智能和新一代人工智能解决方案方面的工作跨越行业，推动创新并解决现实世界的挑战。

什么是人工智能（AI）？

人工智能 (AI)是计算机科学的一个分支，致力于创造具有智能行为的机器。 这是设计智能算法和系统的科学，这些算法和系统可以执行通常需要人类智能的任务。 这包括解决问题、识别语音、翻译语言和决策。 人工智能的范围从智能手机的语音助手到推动金融和医疗保健决策的复杂算法。

什么是生成式人工智能（Gen AI）？

生成式人工智能（Gen AI）代表了人工智能发展的下一步。 它是人工智能的一个子集，专注于创建新的原创内容。 与基于预先存在的数据和规则运行的传统人工智能系统不同，生成式人工智能会生成新的数据和想法，从数字艺术到新颖的文本创作。 它使用深度学习等先进的机器学习技术，不仅可以分析，还可以生成具有创意和上下文相关的内容。

追踪时间线：人工智能通往新一代人工智能的旅程

从人工智能到生成式人工智能的转变是技术史上的一个重要里程碑。 人工智能的根源可以追溯到20 世纪 50 年代，随着简单神经网络和图灵测试的发展，旨在评估机器表现出智能行为的能力。 然而，直到21世纪大数据和先进计算能力的兴起，人工智能才真正开始蓬勃发展。

重大进展包括：

• 深蓝和国际象棋： 1997 年， IBM 的深蓝成为第一个击败卫冕世界国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫的计算机系统，展示了人工智能在解决复杂问题方面的潜力。
• 深度学习革命： 2010 年代深度学习激增，深度学习是基于人工神经网络的机器学习的一个子集。 这改变了人工智能的能力，特别是在图像和语音识别方面。
• 生成模型的兴起： 2010 年代中期见证了生成式 AI 模型的出现，例如 GAN（生成对抗网络），它可以创建逼真的图像和艺术品。
• 语言处理突破： 2020 年推出的OpenAI GPT-3等工具标志着自然语言处理和生成的重大飞跃，提供了从撰写论文到编码的功能。

这些里程碑说明了人工智能从基于规则的系统向适应性、创造力的转变。 如今，生成式人工智能不仅是自动化工具，而且是创新的催化剂，重塑从娱乐到医疗保健的行业。

人工智能与生成式人工智能：底层技术和算法

现在我们已经介绍了基础知识，现在是时候讨论 AI 和 Gen AI 在技术框架和算法方面的区别了。 要完全掌握新一代人工智能，必须首先了解人工智能是如何工作的。 这些基础知识不仅阐明了人工智能的复杂性，而且有助于理解生成人工智能的复杂技术。

传统人工智能算法：

人工智能的功能建立在多种算法的基础上，每种算法都旨在有效地执行不同的任务。

传统的人工智能系统通常采用反映人类决策的决策树，展示人工智能如何复制我们的逻辑过程。 这些系统擅长识别数据中的潜在模式，这是人工智能模拟人类决策能力的基石。

机器学习：核心组件

人工智能的实力很大一部分在于机器学习算法。 这些算法使用训练数据，经过训练可以识别模式并做出数据驱动的决策。 逻辑回归分析和支持向量机等技术是该领域不可或缺的一部分，使人工智能能够学习和适应新数据。 在监督学习场景中使用标记数据是一个典型的例子，其中人工智能经过训练，可以根据预定义的标签对数据进行识别和分类。

神经网络：高级模式识别

更深入地研究，神经网络代表了人工智能的高级层，在诸如此类的领域至关重要。 这些结构旨在模仿人脑识别和解释复杂模式的能力。 它们在涉及处理大量感官数据的任务中发挥着至关重要的作用，例如图像和语音识别。 神经网络处理和分析大型数据集的能力使其在从复杂的数据结构中提取有意义的见解方面具有无价的价值。

生成式人工智能算法：

生成式人工智能不同于传统人工智能，包括专为狭窄、特定任务而设计的弱人工智能形式。 Gen AI 专注于更广泛、更动态的功能。 它超越了简单的数据处理，进入了创造新颖和原创内容的领域。 这种从单纯的数据解释到内容创建的转变标志着人工智能领域的重大演变。

深度学习：新一代人工智能的支柱

深度学习在 Gen AI 中发挥着至关重要的作用。 作为机器学习的高级子集，它采用多层神经网络，可以处理大量非结构化数据并从中学习，例如文本和图像。 这一功能对于 Gen AI 分析和生成复杂数据模式的能力至关重要，使其成为数据科学和内容创建的强大工具。

生成模型：GAN 和 VAE

Gen AI 的前沿是生成模型，例如生成对抗网络 (GAN) 和变分自动编码器 (VAE)。 例如，GAN 在生成判别相互作用中使用两个 ANN，显着扩展了 AI 实现目标的可能性。 这种独特的机制使 GAN 能够生成高度精炼和复杂的输出，这一过程是 Gen AI 创新本质的核心。

AI与Gen AI的技术框架对比

AI 和 Gen AI 之间的主要区别在于其算法的复杂性和目标。

• 人工智能的结构化方法：传统人工智能擅长分析、决策和预测建模，在目标和参数明确定义的环境中蓬勃发展。 这种结构化方法在从数据分析到复杂自动化系统的各种应用中都很明显。
• Gen AI 的创意前沿：相比之下，生成 AI 专注于更具活力和创意的领域。 它们的设计不仅可以分析现有数据，还可以将其用作产生新的创新成果的基础。 这需要更高程度的适应性和先进的学习能力，使 Gen AI 作为创新和创造的工具脱颖而出。

人工智能和生成式人工智能用例

了解人工智能的实际应用并发现生成式人工智能用例有助于说明它们的变革性影响，展示它们如何解决各个领域的现实问题。

传统人工智能用例

• 预测分析：人工智能广泛应用于制造和运输等行业的预测分析。 它分析机械数据以预测潜在故障，促进主动维护并最大限度地减少停机时间。
• 欺诈检测：在金融领域，人工智能算法对于检测欺诈至关重要。 通过审查交易模式，这些系统可以识别表明欺诈的模式，从而增强安全性并保护资产。
• 个性化推荐：人工智能是电子商务和流媒体服务领域的游戏规则改变者，可提供个性化推荐。 它可用于分析用户行为数据并制定定制建议，丰富客户体验和参与度。
• 业务流程自动化：人工智能通过文档处理和数据输入等任务的自动化正在彻底改变业务流程，提高效率并允许员工专注于复杂的任务。

生成式人工智能用例

• 自动内容创建：生成式人工智能工具用于媒体和广告领域，用于自动生成内容（从新闻到营销文案），从而简化内容创建。
• 人工智能生成的艺术：生成人工智能在数字艺术和音乐领域表现出色。 这些工具可以从现有内容中学习，创作出独特的艺术作品和音乐作品，标志着创意人工智能进入了一个新阶段。
• 合成数据生成： Gen AI 的一个关键作用是生成用于训练机器学习模型的合成数据，这在现实世界数据有限或隐私敏感的场景中尤其有价值。
• 自动内容审核：生成式人工智能模型越来越多地用于审核社交媒体和数字平台上的内容，分析大量用户生成的内容以过滤不适当或有害的材料。

将传统人工智能或先进的生成式人工智能融入不同领域，展示了它们的变革能力，从我们日常生活中的 Google Assistant 到工业中的高级分析。 这些技术正在重新定义用户交互、创意表达和业务效率的界限。

人工智能和生成式人工智能对各行业的影响

人工智能和生成式人工智能带来的革命正在从根本上改变各行业的运营、战略和消费者互动。

麦肯锡的研究强调这些技术是主要的经济驱动力，可能为全球经济增加数万亿美元。 德勤的报告显示， 42% 的公司正在尝试 Gen AI，其中15% 的公司积极将其纳入战略中。

Salesforce 的另一项调查显示， 70% 的 Z世代使用 Gen AI 应用程序，这表明技术使用发生了代际转变。 这种跨行业和人口的广泛采用凸显了人工智能的变革力量。

以下是人工智能和生成式人工智能如何重塑关键领域，以及每个领域的著名应用示例。

银行和金融

麦肯锡预计，由于 Gen AI，银行业每年可能增加2000 亿至 3400 亿美元的价值。 例如， ZestFinance等人工智能解决方案使用人工智能进行信贷承保，而Kasisto 的 KAI是一个增强银行客户服务的对话式人工智能平台。 Gen AI 正在通过 Upstart 等创新来改变该行业，Upstart 是一个利用人工智能简化贷款处理和风险评估的贷款平台。

零售和消费品

在零售和消费品领域，Gen AI 的潜在影响每年在4000 亿美元到 6600 亿美元之间。 Shopify 的人工智能推荐引擎等人工智能应用程序体现了移动应用程序中人工智能功能的增长趋势，从而增强了用户参与度和个性化。 Gen AI 通过Persado等工具进一步提升该领域的水平，该工具使用人工智能生成优化的营销语言，从而提高客户参与度和销售。

媒体、技术和娱乐

在媒体和技术领域，人工智能是内容创作和受众参与不可或缺的一部分，例如Adob​​e Sensei ，这是一个为创意工具提供支持的人工智能和机器学习平台。 Gen AI 介入Runway ML等平台，使创作者能够生成独特的视觉效果和艺术作品，从而扩大创作可能性。

制药和生命科学

Atomwise等平台体现了人工智能在制药和生命科学中的作用，该平台使用人工智能进行药物发现，以及DeepMind 的人工智能 蛋白质折叠问题的解决方案。 生成式人工智能通过Insilico Medicine等应用加速了这些过程，专门从事人工智能驱动的药物发现和衰老研究。

Miquido 的见解： Miquido 相信生成式人工智能在商业领域的变革潜力。 Miquido 专注于生成式人工智能应用程序开发，将自己置于这一技术浪潮的前沿，提供满足行业不断变化的需求的创新解决方案，从而树立数字创新的新基准。

AI 和 Gen AI 有什么区别：快速比较

在不断发展的技术领域，理解人工智能和新一代人工智能之间的区别至关重要。 这是一个快速比较表，突出显示了它们的主要差异：

增强未来：人工智能和新一代人工智能的趋势和发展

从移动应用程序中最新的人工智能趋势到生成式人工智能的扩展功能，不断发展的人工智能格局正在为创新变革铺平道路。

生成视频和多模态模型

从静态图像和文本到生成视频的飞跃是人工智能进化的里程碑。 像Deepfake这样的工具 技术和Adob​​e 的 Project Aero可以创建逼真的视频内容位居榜首。

多模态模型，例如OpenAI 的 DALL-E ，可以解释和生成多格式内容，也越来越受到重视。 人工智能功能的融合不仅可以增强用户体验，而且有望彻底改变广告和娱乐等行业，提供更加身临其境和互动的内容。

专业提示：创意产业企业应该开始探索这些工具来创建引人入胜的多媒体内容，在竞争激烈的市场中保持领先地位。

产品开发中的生成设计热潮

衍生式设计，尤其是Autodesk Fusion 360等 CAD 软件中的衍生式设计，正在改变工程和建筑等领域。 通过输入设计目标和参数，人工智能算法提供了大量创新解决方案，其中一些可能是传统方法无法实现的。 这不仅缩短了开发时间，还开辟了创造性可能性的领域，有可能降低材料成本和环境影响。

专业提示：利用衍生式设计软件探索创新解决方案，有可能降低成本和环境影响。

量子人工智能和Web3

量子计算和人工智能的交叉，特别是在 Web3 的背景下，代表了未来的协同作用。 量子人工智能具有快速处理复杂计算的能力，可以加速密码处理和复杂模拟等任务。 Web3 的去中心化特性与量子人工智能相结合，可以增强数字交易和数据管理的安全性和隐私性。

专业提示：技术创新者探索量子 AI 功能，以在新兴的 Web3 领域实现高安全性和快速的应用程序。

大型语言模型 (LLM)

GPT-3 类似的模型正在彻底改变我们与人工智能互动的方式。 它们不仅涉及文本生成，还涉及理解人类语言的上下文和细微差别。 这项技术正在各个领域得到应用，从创建教育内容到协助法律文件准备。

专业提示：企业可以利用这些模型来自动化内容创建、客户服务甚至编码，从而提高效率和创新。

自主代理

自主代理的发展预示着人工智能应用的新时代。 这些智能体能够独立决策和学习，将改变交通（自动驾驶汽车）、医疗保健（机器人手术助理）甚至个人助理（高级人工智能助理）等领域。

专业提示：投资自主代理技术以提高运营效率并提供尖端服务。

开放模型和专有模型

开源人工智能模型的日益复杂正在创造公平的竞争环境。 TensorFlow 和 PyTorch 等工具使更广泛的受众能够使用先进的人工智能技术，从而促进创新和创造力。 这一趋势也影响着云计算，对支持这些开源模型的基于云的人工智能平台和存储解决方案的需求不断增加。

专业提示：小型公司和初创公司应考虑利用开源人工智能模型进行创新并在市场上有效竞争。

道德人工智能：围绕人工智能和新一代人工智能的考虑

围绕人工智能的道德环境是复杂且多方面的，涉及从公平和偏见到透明度和问责制等一系列问题。 以下是关键道德考虑因素的概述：

透明度和问责制

人工智能和人工智能时代最重要的道德考虑之一是透明度和问责制的需要。 随着人工智能系统，尤其是 Gen AI，变得更加复杂和广泛使用，了解这些系统如何做出某些决策或输出变得至关重要。

呼吁透明度是为了让所有利益相关者清楚地了解这些流程，确保可以识别和解决错误、偏见或潜在的滥用行为。 例如，欧盟的人工智能法案要求对包括 Gen AI 在内的高风险人工智能系统承担更严格的透明度义务，要求公开有关训练数据和模型注册的信息。

偏见与公平

Gen AI 系统从大型数据集中学习，这些数据通常反映了现有的社会偏见。 这可能会导致人工智能模型延续甚至放大这些偏见，从而导致不公平或歧视性的结果。

例如，由于历史数据趋势，招聘算法可能有利于男性候选人担任技术职位。 解决这些偏见涉及使用多样化和代表性的数据集，识别和纠正有偏见的数据点，以及采用偏见消除和对抗性训练等技术。

知识产权和错误信息

生成式人工智能在知识产权和错误信息传播方面提出了独特的挑战。 由于这些系统可以生成新内容，因此会出现有关该内容的所有权以及产生误导性或虚假信息的可能性的问题。 制定道德准则和法律框架来解决这些问题对于利用 Gen AI 的积极潜力并降低其风险至关重要。

未来的治理和道德框架

随着人工智能和新一代人工智能的不断发展，指导其开发和使用的治理和道德框架也必须不断发展。 这不仅涉及法规遵从性，还涉及开发或部署这些技术的组织内的道德决策。 政府、行业参与者和学术界必须共同努力，建立标准和实践，确保以合乎道德和负责任的方式使用人工智能和人工智能。

AI与Gen AI如何选择？

当将传统人工智能或生成式人工智能集成到业务运营或开发项目中时，选择合适的技术可能至关重要。 以下指南可帮助您做出明智的决定：

1. 定义你的目标

• 对于传统人工智能：如果您的目标涉及分析数据或自动化特定工作流程等任务，那么传统人工智能就适合。 它擅长处理明确定义的规则和模式，例如预测分析。
• 对于生成式 AI：如果您的重点是创建内容或开发创新解决方案，请选择 Gen AI。 当您的需求包括高创造力和适应性（例如数字艺术或高级用户界面）时，了解生成式 AI 功能至关重要。

2. 考虑数据可用性和类型

• 传统人工智能的数据：传统人工智能依赖于特定任务的结构化数据。 如果您可以访问大型且标记良好的数据集，人工智能可以有效地分析数据并生成输出。
• 用于生成 AI 的数据： Gen AI 可以利用结构化和非结构化数据，非常适合您需要创建内容或从有限或敏感数据中获取见解的情况。

3. 评估技术专长和资源

• 实施传统人工智能：部署人工智能解决方案通常需要了解机器学习算法和数据预处理。
• 利用生成式人工智能：考虑到 GAN 和 VAE 等模型的复杂性，实施生成式人工智能可能需要深度学习和神经网络方面更高级的技能。

4. 分析成本和投资回报率

传统人工智能对于简单的自动化和数据分析任务可能更具成本效益。 相比之下，生成式人工智能可以在创意领域或开发创新产品和服务时提供更高的投资回报率。

5、行业趋势及竞争对手分析

随时了解竞争对手和行业领导者如何使用这些技术。 这可以深入了解哪些技术可能对您的行业更有利。

6. 合规和道德考虑

确保您的选择符合行业标准和道德准则，重点关注数据隐私、偏见和透明度。

在探索传统人工智能和生成人工智能的动态领域时，充分利用它们的业务潜力至关重要。 米基多的 人工智能开发服务随时准备帮助您利用这些技术进步。 凭借其专业知识，Miquido 可以定制 AI 解决方案来满足您独特的业务挑战，确保您在这个快速发展的数字环境中保持领先地位。

借助 Miquido 的 AI 专业知识释放创新

当我们结束对人工智能和新一代人工智能的探索时，很明显，这些技术不仅仅是未来概念，而且是已经重塑我们世界的变革性工具。 从复杂的算法到跨行业的多样化应用，他们真正重新定义了可能性。

要点：

• AI 和 Gen AI 之间的主要区别之一是，传统 AI 擅长分析和自动化，而 Gen AI 则在创意内容生成方面处于领先地位。
• 人工智能和新一代人工智能都是从医疗保健到金融等行业转型的关键参与者。
• 选择正确的人工智能技术取决于特定的目标、数据类型和创意需求。
• 人工智能和新一代人工智能不断发展的格局蕴藏着未来创新的丰富潜力。

Miquido站在这一技术发展的最前沿，随时准备指导和支持企业驾驭复杂但令人兴奋的 AI 和 GenAI 世界。 凭借他们的专业知识，Miquido 不仅仅是一家服务提供商；更是一家服务提供商。 他们是创新合作伙伴，帮助您利用这些强大的技术来应对独特的挑战并抓住新的机遇。