机器学习与生成式人工智能：有什么区别？

人工智能在过去几年中已经占据主导地位。 预计到2030年，人工智能市场规模将达到7400亿美元。

但人工智能涵盖多个子领域，例如深度学习、GenAI 和机器学习。 虽然这些领域有一些相似之处，但它们也有您必须了解的核心差异。

本文将讨论两个关键的人工智能概念：机器学习和生成人工智能。 我们将超越定义来研究独特的机器学习与生成式人工智能特征以及现实世界的应用。

但让我们从基础开始。

什么是机器学习？

机器学习 (ML) 专注于开发使计算机能够从数据中学习的算法。

机器学习系统根据输入数据学习模式并做出预测、决策或改进。 当您输入新数据时，它们会继续更新和改进功能。 这使得计算机能够以类似于人类智能的方式解决问题。

机器学习服务范围从预测分析和推荐系统到图像和语音识别。

它们尤其擅长处理需要大型数据集才能随着时间的推移提高性能的复杂任务。

什么是生成式人工智能？

生成式人工智能使用人工智能算法和大型语言模型来创建各种类型的内容，例如逼真的图像、文本、代码和音频。

GenAI 的主要范围是跨各个领域生成新的、独特的和创造性的内容。

请注意，不要将 GenAI 与 AI 混淆或互换。 查看我们全面的人工智能与生成式人工智能比较指南。

那么，现在您已经了解了这两个术语，那么它们如何适应更广泛的人工智能领域呢？

ML 发现模式并提供数据，而 GenAI 使用人类语言和创造力来帮助将模式识别转化为引人入胜的内容。 两者有着共生关系，其中机器学习是基础。

Gen AI 和 ML 的技术基础

两者都有广泛的算法。 然而，训练技术决定了生成式人工智能和机器学习算法之间的差异。

生成式 AI 利用生成对抗网络 (GAN) 和变分自动编码器 (VAE) 等多种模型来创建新数据，例如图像、文本或音乐。

Gen AI 中的训练过程可能涉及不同的结构，一些应用程序采用双重方法，一个模型生成数据，另一个模型评估数据。 然而，情况并非总是如此，因为 Gen AI 涵盖了更广泛的技术和目标。

机器学习算法技术包括：

• 监督：常见算法包括线性回归、支持向量机和神经网络。
• 无监督：这些算法识别未标记数据中的模式和结构。 这包括用于简化复杂数据的降维和用于对相似数据进行分组的聚类。
• 强化：这种技术有助于优化决策，对期望的行为进行奖励，对不期望的行为进行惩罚。

在数据需求方面，生成式人工智能模型需要大量、高质量的训练数据。 数据的质量和多样性直接影响模型生成合成但真实的内容的能力。

机器型号的数据要求各不相同。 监督学习需要大型的标记数据集，而无监督学习可以使用未标记的数据。 强化学习不需要传统的数据集，而是需要提供反馈（即奖励或惩罚）的环境。

计算过程怎么样？ ML模型需要数学计算来计算精度和召回率等参数，以确保分析数据的准确性。 此外，数据质量、模型选择和特征工程在确保结果可靠方面发挥着至关重要的作用。

与此同时，Gen AI 模型需要定性指标来评估创意数据的真实性、连贯性和多样性。 损失函数等定量指标也可以帮助评估和提高模型的性能。

Gen AI 和机器学习的应用和用例

Gen AI 和 ML 可用于类似行业。 然而，生成式人工智能和机器学习应用程序之间的区别在于用例的复杂性和预期输出。

以下是不同行业中机器学习与生成式人工智能的业务用例：

卫生保健

机器学习模型可以分析患者数据或医学图像（例如 X 射线和 MRI）以进行早期疾病检测，从而改善患者的治疗结果。

Gen AI 不仅仅可以转录临床记录和解释图像或测试结果来协助诊断。 例如，它可以帮助根据数据创建个性化的治疗计划。 它还可以生成药物分子结构，加速药物发现过程。

零售

机器学习算法可以使用过去或当前的销售数据来帮助创建个性化内容和推荐。 您还可以根据客户购买模式预测销量。

Gen AI 帮助您创建详细的产品描述和文案，以进行个性化促销和产品推荐。 它还可以支持虚拟试穿，帮助人们做出明智的购买决定。

教育

机器学习可以个性化学习路径、根据学生表现调整内容并推荐相关资源。

Gen AI 帮助创建练习题等教育材料。 生成式人工智能开发公司甚至可以帮助您模拟虚拟导师来指导学习者学习材料。

客户支持

机器学习解决方案可用于客户交互和情绪分析，这有助于提高整体服务质量。 机器学习算法也是交互式聊天工具的数据支柱。

另一方面，Gen AI 通过实际为聊天机器人和虚拟助理提供支持来增强客户服务，这些机器人和虚拟助理可以处理日常查询并提供即时响应。

金融

机器学习算法可以分析数百万个数据点，以实时检测欺诈或洗钱行为。

您可以利用生成式人工智能来制定量身定制的投资策略。 LLM 模型使处理和生成大量财务文件（例如贷款文件或保险单）变得更加容易。

独特的优点和局限性

让我们探讨一下生成式人工智能和机器学习的优点和局限性。

机器学习的好处

• 机器学习自动执行数据分析，提供有价值的见解和假设来支持决策。
• 帮助异常检测和识别数据中的复杂模式。
• 实现智能机器、软件和流程的开发，自动执行复杂的任务，简化操作。

机器学习的局限性

• 机器学习模型可能会犯错误，尤其是在处理嘈杂或不完整的数据时。
• 机器学习性能在很大程度上依赖于高质量的相关数据。 因此，不良数据会导致模型不准确。
• 机器学习模型可能会继承训练数据中的偏差，从而影响结果。
• 训练复杂的机器学习模型需要大量的计算能力、专业知识和时间。

生成式人工智能的好处

• 增强、富有创意且快速的内容制作。
• 由生成式人工智能支持的聊天机器人可提高客户满意度。
• Gen AI 让企业能够探索可能发生的事情的可能性。

生成式人工智能的局限性

• 依赖于现有数据的模式，这可能会限制其产生真正突破性想法的能力。
• 生成的内容的质量可能会有所不同。
• Gen AI 可能会无意中产生有偏见或有害的内容。

永远记住每项技术的成功在于了解其局限性和能力。

未来的发展和道德考虑

Gen AI 和机器学习的未来充满希望。

例如，聊天机器人现在是多模式的。 OpenAI 的 GPT-4 和 Google 的 Gemini 可处理类似人类的文本、图像和音频。 预计这将促进人工智能应用程序的开发，即使对于技术知识很少的人来说也是如此。

我们还期望看到更多定制的聊天机器人。 谷歌和 OpenAI 正在投资用户友好的平台，让人们无需任何编码技能即可创建迷你聊天机器人。

机器学习算法将继续发展，支持跨各个领域的超个性化。 Gen AI 的新前沿将是文本到视频，这可能成为移动应用程序中最大的人工智能趋势之一。

像 Runway 这样的公司已经在完善其视频模型质量。

除此之外，深度造假趋势预计将继续增长，这一点令人担忧。 我们可能会看到它们更多地用于广告、娱乐和即将到来的选举，正如我们在阿根廷看到的那样。

人工智能领域还将看到更多指导方针和政策，以制定负责任的人工智能系统开发和部署。

这是因为人工智能潜在的滥用一直是一个令人担忧的问题，这就是为什么综合框架至关重要。 遵循这些框架可确保您的结果透明、公平、易于解释且公正。 同时保护用户数据。

我们已经通过 2023 年 10 月的拜登行政命令以及 12 月的欧盟人工智能法案看到了初步的人工智能法规。 随着技术的发展，可能会引入更多的监管框架。

集成挑战

在业务运营中引入人工智能时，您将面临几个挑战：

• 技能差距：随着人工智能解决方案的进步，所需的专业知识水平也在增长。 因此，您可能很难找到并留住具有必要技能的专业人员。
• 抵制变革：由于感知到的复杂性或担心未来失去工作，您的团队可能会抵制向人工智能解决方案的转变。
• 实施成本：由于基础设施、软件和维护成本的原因，小型企业可能难以有效地实施人工智能模型。

您可以通过结合技术专业知识、组织文化和战略规划的整体方法来应对这些挑战。

Gen AI 和 ML 的技能组合和教育路径

现在，我们来讨论一下专注于机器学习与生成人工智能所需的技能和教育路径。

Gen AI 技能要求

• 精通深度学习。 您可以在我们关于深度学习和机器学习之间的差异的文章中了解有关深度学习算法的更多信息。

• 创造力确保独特的内容创作。
• 对概率等数学和统计学概念有很好的理解。

Gen AI 教育路径

攻读计算机科学或数据科学学位。 您还可以在 Dataquest 等平台上学习在线 Gen AI 课程。

此外，您还可以通过个人项目、参加竞赛以及为开源生成式 AI 库做出贡献来学习。

机器学习技能要求

• 扎实的统计学和数学基础知识。
• 精通 Python 以及 TensorFlow 或 PyTorch 等库。
• 能够有效地预处理和转换数据。
• 了解不同的机器学习算法，例如决策树、支持向量机和神经网络。

机器学习教育路径

您可以攻读计算机科学、统计学或相关领域的学位。 在 Coursera 和其他类似平台上学习在线 ML 课程。

您还应该参与现实世界的项目、参加 Kaggle 竞赛并与 ML 社区合作。

机器学习与生成式人工智能：比较分析

这两者如何在效率、准确性和适应性方面相互竞争？

生成式人工智能可以有效地产生多样化且真实的输出。 然而，一些复杂的生成模型（例如 GAN）的计算要求可能很高。

机器学习模型通常需要相对较少的计算能力。 经过训练，他们可以轻松处理大型数据集。 然而，所需的计算能力最终取决于数据大小、模型复杂性和算法类型。 例如，某些支持向量机 (SVM) 算法可能需要大量计算能力来处理大型数据集。

也就是说，没有任何人工智能解决方案可以声称完全准确，但准确程度取决于预期的应用。

例如，生成式人工智能可以高度准确地生成真实且独特的内容。 在不同数据集上训练的机器学习模型在图像识别、自然语言处理和预测分析等任务中非常准确。

生成式人工智能能够很好地适应创造性任务，并且可以生成多样化的输出。 同时，机器学习模型根据训练数据适应特定任务。

如何利用 Gen AI 和 ML 技术

如今，您可以通过多种方式使用 ML 和 GenAI 技术。

参与其中的一种简单方法是通过在线课程。 例如，您可以选择 Dataquest 的 Generative AI Fundamentals 或 Coursera 上的 GenAI 和 ML 课程等课程。

除此之外，加入相关的在线社区，例如专注于人工智能和机器学习的 LinkedIn 小组。 这些团体提供了一个平台，可以帮助您建立联系、分享知识并及时了解行业趋势。

这是一个例子。

您还可以参加汇聚人工智能思想领袖、研究人员和行业专业人士的会议、行业活动和研讨会。

结束语：生成式人工智能和机器学习之间有什么区别？

了解不同人工智能子领域的差异对于发挥其潜力至关重要。 本文特别关注生成式人工智能和机器学习之间的区别。

我们提供的信息不仅可以帮助您识别差异，还可以帮助您了解它们的功能和常见应用程序。 我们的比较分析显示了它们的适应性、可访问性和准确性。

然而，请永远记住，尽管存在差异，两者仍具有共生关系。 Gen AI 利用机器学习模型分析的数据来创建真实的原创内容。