了解 AI 和 Gen AI 之間的差異

雖然人工智慧已經成為流行詞一段時間了，但 ChatGPT 等技術的出現將生成式人工智慧 (Gen AI) 推到了聚光燈下。 許多人認為它們只是同一種未來技術的不同名稱。 然而，現實是更加分層的，特別是當我們考慮到人工智慧在商業中的作用時。 當我們解開這些技術時，我們不僅會發現它們的定義，還會發現它們獨特的影響和潛力。

在本指南中，我們將探討：

• 人工智慧和生成式人工智慧的定義：透過行話深入了解重要內容。
• 進化與科技：從歷史到使它們與眾不同的核心技術。
• 功能和應用：了解其獨特的優勢和用途。
• 產業轉型：他們如何重塑各個產業。
• 展望未來：未來趨勢、道德考量以及選擇正確的技術。

PS，在Miquido ，我們不僅僅是這一演變的觀察者；我們也是這一演變的觀察者。 我們是積極的參與者。 我們在開發人工智慧和新一代人工智慧解決方案方面的工作跨越產業，推動創新並解決現實世界的挑戰。

什麼是人工智慧（AI）？

人工智慧 (AI)是電腦科學的一個分支，致力於創造具有智慧行為的機器。 這是設計智慧演算法和系統的科學，這些演算法和系統可以執行通常需要人類智慧的任務。 這包括解決問題、識別語音、翻譯語言和決策。 人工智慧的範圍從智慧型手機的語音助理到推動金融和醫療保健決策的複雜演算法。

什麼是生成式人工智慧（Gen AI）？

生成式人工智慧（Gen AI）代表了人工智慧發展的下一步。 它是人工智慧的一個子集，專注於創建新的原創內容。 與基於預先存在的數據和規則運行的傳統人工智慧系統不同，生成式人工智慧會產生新的數據和想法，從數位藝術到新穎的文本創作。 它使用深度學習等先進的機器學習技術，不僅可以分析，還可以產生具有創意和上下文相關的內容。

追蹤時間軸：人工智慧通往新一代人工智慧的旅程

從人工智慧到生成式人工智慧的轉變是科技史上的重要里程碑。 人工智慧的根源可以追溯到20 世紀 50 年代，隨著簡單神經網路和圖靈測試的發展，旨在評估機器表現出智慧行為的能力。 然而，直到21世紀大數據和先進運算能力的興起，人工智慧才真正開始蓬勃發展。

重大進展包括：

• 深藍和國際象棋： 1997 年， IBM 的深藍成為第一個擊敗衛冕世界國際象棋冠軍加里·卡斯帕羅夫的電腦系統，展示了人工智慧在解決複雜問題方面的潛力。
• 深度學習革命： 2010 年代深度學習激增，深度學習是基於人工神經網路的機器學習的子集。 這改變了人工智慧的能力，特別是在圖像和語音識別方面。
• 生成模型的興起： 2010 年代中期見證了生成式 AI 模型的出現，例如 GAN（生成對抗網路），它可以創建逼真的圖像和藝術品。
• 語言處理突破： 2020 年推出的OpenAI GPT-3等工具標誌著自然語言處理和生成的重大飛躍，提供了從撰寫論文到編碼的功能。

這些里程碑說明了人工智慧從基於規則的系統轉向適應性、創造力的轉變。 如今，生成式人工智慧不僅是自動化工具，也是創新的催化劑，重塑從娛樂到醫療保健的產業。

人工智慧與生成式人工智慧：底層技術與演算法

現在我們已經介紹了基礎知識，現在是時候討論 AI 和 Gen AI 在技術框架和演算法方面的差異了。 要完全掌握新一代人工智慧，必須先了解人工智慧是如何運作的。 這些基礎知識不僅闡明了人工智慧的複雜性，而且有助於理解產生人工智慧的複雜技術。

傳統人工智慧演算法：

人工智慧的功能建立在多種演算法的基礎上，每種演算法都旨在有效地執行不同的任務。

傳統的人工智慧系統通常採用反映人類決策的決策樹，展示人工智慧如何複製我們的邏輯過程。 這些系統擅長識別資料中的潛在模式，這是人工智慧模擬人類決策能力的基石。

機器學習：核心組件

人工智慧的實力很大一部分在於機器學習演算法。 這些演算法使用訓練數據，經過訓練可以識別模式並做出數據驅動的決策。 邏輯迴歸分析和支援向量機等技術是該領域不可或缺的一部分，使人工智慧能夠學習和適應新數據。 在監督學習場景中使用標記資料是一個典型的例子，其中人工智慧經過訓練，可以根據預先定義的標籤對資料進行識別和分類。

神經網路：進階模式識別

更深入地研究，神經網路代表了人工智慧的高階層，在諸如此類的領域至關重要。 這些結構旨在模仿人腦辨識和解釋複雜模式的能力。 它們在涉及處理大量感官數據的任務中發揮著至關重要的作用，例如圖像和語音識別。 神經網路處理和分析大型資料集的能力使其在從複雜的資料結構中提取有意義的見解方面具有無價的價值。

生成式人工智慧演算法：

生成式人工智慧不同於傳統人工智慧，包括專為狹窄、特定任務而設計的弱人工智慧形式。 Gen AI 專注於更廣泛、更動態的功能。 它超越了簡單的數據處理，進入了創造新穎和原創內容的領域。 這種從單純的數據解釋到內容創建的轉變標誌著人工智慧領域的重大演進。

深度學習：新一代人工智慧的支柱

深度學習在 Gen AI 中發揮著至關重要的作用。 作為機器學習的高級子集，它採用多層神經網絡，可以處理大量非結構化資料並從中學習，例如文字和圖像。 這項功能對於 Gen AI 分析和產生複雜資料模式的能力至關重要，使其成為資料科學和內容創建的強大工具。

生成模型：GAN 和 VAE

Gen AI 的前沿是生成模型，例如生成對抗網路 (GAN) 和變分自動編碼器 (VAE)。 例如，GAN 在產生判別交互作用中使用兩個 ANN，顯著擴展了 AI 實現目標的可能性。 這種獨特的機制使 GAN 能夠產生高度精煉和複雜的產出，而這個過程是 Gen AI 創新本質的核心。

AI與Gen AI的技術框架對比

AI 和 Gen AI 之間的主要區別在於其演算法的複雜性和目標。

• 人工智慧的結構化方法：傳統人工智慧擅長分析、決策和預測建模，在目標和參數明確定義的環境中蓬勃發展。 這種結構化方法在從資料分析到複雜自動化系統的各種應用中都很明顯。
• Gen AI 的創意前沿：相較之下，生成 AI 專注於更具活力和創意的領域。 它們的設計不僅可以分析現有數據，還可以將其用作產生新的創新成果的基礎。 這需要更高程度的適應性和先進的學習能力，使 Gen AI 作為創新和創造的工具脫穎而出。

人工智慧和生成式人工智慧用例

了解人工智慧的實際應用並發現生成式人工智慧用例有助於說明它們的變革性影響，展示它們如何解決各個領域的現實問題。

傳統人工智慧用例

• 預測分析：人工智慧廣泛應用於製造和運輸等行業的預測分析。 它分析機械數據以預測潛在故障，促進主動維護並最大限度地減少停機時間。
• 詐欺偵測：在金融領域，人工智慧演算法對於偵測詐欺至關重要。 透過審查交易模式，這些系統可以識別表明詐欺的模式，從而增強安全性並保護資產。
• 個人化推薦：人工智慧是電子商務和串流媒體服務領域的遊戲規則改變者，可提供個人化推薦。 它可用於分析使用者行為數據並制定客製化建議，豐富客戶體驗和參與度。
• 業務流程自動化：人工智慧透過文件處理和資料輸入等任務的自動化正在徹底改變業務流程，提高效率並允許員工專注於複雜的任務。

生成式人工智慧用例

• 自動內容創建：生成式人工智慧工具用於媒體和廣告領域，用於自動生成內容（從新聞到行銷文案），從而簡化內容創建。
• 人工智慧生成的藝術：生成人工智慧在數位藝術和音樂領域表現出色。 這些工具可以從現有內容中學習，創作出獨特的藝術作品和音樂作品，標誌著創意人工智慧進入了一個新階段。
• 合成資料產生： Gen AI 的一個關鍵作用是產生用於訓練機器學習模型的合成數據，這在現實世界資料有限或隱私敏感的場景中尤其有價值。
• 自動內容審核：生成式人工智慧模型越來越多地用於審核社交媒體和數位平台上的內容，分析大量用戶生成的內容以過濾不適當或有害的材料。

將傳統人工智慧或先進的生成式人工智慧融入不同領域，展示了它們的變革能力，從我們日常生活中的 Google Assistant 到工業中的高級分析。 這些技術正在重新定義使用者互動、創意表達和業務效率的界限。

人工智慧和生成式人工智慧對各行業的影響

人工智慧和生成式人工智慧帶來的革命正在從根本上改變各行業的營運、策略和消費者互動。

麥肯錫的研究強調這些技術是主要的經濟驅動力，可能為全球經濟增加數兆美元。 德勤的報告顯示， 42% 的公司正在嘗試 Gen AI，其中15% 的公司積極將其納入策略中。

Salesforce 的另一項調查顯示， 70% 的 Z世代使用 Gen AI 應用程序，這表明技術使用發生了代際轉變。 這種跨產業和人口的廣泛採用凸顯了人工智慧的變革力量。

以下是人工智慧和生成式人工智慧如何重塑關鍵領域，以及每個領域的著名應用範例。

銀行和金融

麥肯錫預計，由於 Gen AI，銀行業每年可能增加2,000 億至 3,400 億美元的價值。 例如， ZestFinance等人工智慧解決方案使用人工智慧進行信貸承保，而Kasisto 的 KAI則是一個增強銀行客戶服務的對話式人工智慧平台。 Gen AI 正在透過 Upstart 等創新來改變該行業，Upstart 是一個利用人工智慧簡化貸款處理和風險評估的貸款平台。

零售和消費品

在零售和消費品領域，Gen AI 的潛在影響每年在4,000 億美元到 6,600 億美元之間。 Shopify 的人工智慧推薦引擎等人工智慧應用程式體現了行動應用程式中人工智慧功能的成長趨勢，從而增強了用戶參與度和個人化。 Gen AI 透過Persado等工具進一步提升該領域的水平，該工具使用人工智慧產生優化的行銷語言，從而提高客戶參與度和銷售。

媒體、科技與娛樂

在媒體和技術領域，人工智慧是內容創作和受眾參與不可或缺的一部分，例如AdAdobe Sensei ，這是一個為創意工具提供支援的人工智慧和機器學習平台。 Gen AI 介入Runway ML等平台，使創作者能夠產生獨特的視覺效果和藝術作品，從而擴大創作可能性。

製藥和生命科學

Atomwise等平台體現了人工智慧在製藥和生命科學中的作用，該平台使用人工智慧進行藥物發現，以及DeepMind 的人工智慧 蛋白質折疊問題的解決方案。 生成式人工智慧透過Insilico Medicine等應用加速了這些過程，專門從事人工智慧驅動的藥物發現和老化研究。

Miquido 的見解： Miquido 相信生成式人工智慧在商業領域的變革潛力。 Miquido 專注於生成式人工智慧應用程式開發，將自己置於這一技術浪潮的前沿，提供滿足行業不斷變化的需求的創新解決方案，從而樹立數位創新的新基準。

AI 和 Gen AI 有什麼不同：快速比較

在不斷發展的技術領域，理解人工智慧和新一代人工智慧之間的差異至關重要。 這是一個快速比較表，突出顯示了它們的主要差異：

增強未來：人工智慧和新一代人工智慧的趨勢和發展

從行動應用程式中最新的人工智慧趨勢到生成式人工智慧的擴展功能，不斷發展的人工智慧格局正在為創新變革鋪平道路。

生成影片和多模態模型

從靜態圖像和文字到生成影片的飛躍是人工智慧進化的里程碑。 像Deepfake這樣的工具 技術和AdAdobe 的 Project Aero可以創建逼真的影片內容位居榜首。

多模態模型，例如OpenAI 的 DALL-E ，可以解釋和產生多格式內容，也越來越受到重視。 人工智慧功能的整合不僅可以增強用戶體驗，而且有望徹底改變廣告和娛樂等產業，提供更身臨其境和互動的內容。

專業提示：創意產業企業應該開始探索這些工具來創造引人入勝的多媒體內容，在競爭激烈的市場中保持領先地位。

產品開發中的生成設計熱潮

衍生式設計，尤其是Autodesk Fusion 360等 CAD 軟體中的衍生設計，正在改變工程和建築等領域。 透過輸入設計目標和參數，人工智慧演算法提供了大量創新解決方案，其中一些可能是傳統方法無法實現的。 這不僅縮短了開發時間，也開啟了創造性可能性的領域，有可能降低材料成本和環境影響。

專業提示：利用衍生設計軟體探索創新解決方案，有可能降低成本和環境影響。

量子人工智慧和Web3

量子運算和人工智慧的交叉，特別是在 Web3 的背景下，代表了未來的協同作用。 量子人工智慧具有快速處理複雜運算的能力，可以加速密碼處理和複雜模擬等任務。 Web3 的去中心化特性與量子人工智慧結合，可增強數位交易和資料管理的安全性和隱私性。

專業提示：技術創新者探索量子 AI 功能，以在新興的 Web3 領域實現高安全性和快速的應用程式。

大型語言模型 (LLM)

GPT-3 類似的模型正在徹底改變我們與人工智慧互動的方式。 它們不僅涉及文本生成，還涉及理解人類語言的上下文和細微差別。 這項技術正在各個領域得到應用，從創建教育內容到協助法律文件準備。

專業提示：企業可以利用這些模型來自動化內容創建、客戶服務甚至編碼，從而提高效率和創新。

自主代理

自主代理的發展預示著人工智慧應用的新時代。 這些智能體能夠獨立決策和學習，將改變交通（自動駕駛汽車）、醫療保健（機器人手術助理）甚至個人助理（高級人工智慧助理）等領域。

專業提示：投資自主代理技術以提高營運效率並提供尖端服務。

開放模型和專有模型

開源人工智慧模型的日益複雜正在創造公平的競爭環境。 TensorFlow 和 PyTorch 等工具使更廣泛的受眾能夠使用先進的人工智慧技術，從而促進創新和創造力。 這一趨勢也影響著雲端運算，對支援這些開源模型的基於雲端的人工智慧平台和儲存解決方案的需求不斷增加。

專業提示：小型公司和新創公司應考慮利用開源人工智慧模型進行創新並在市場上有效競爭。

道德人工智慧：圍繞人工智慧和新一代人工智慧的考慮

圍繞人工智慧的道德環境是複雜且多方面的，涉及從公平和偏見到透明度和問責制等一系列問題。 以下是關鍵道德考慮因素的概述：

透明度和問責制

人工智慧和人工智慧時代最重要的道德考慮之一是透明度和問責制的需要。 隨著人工智慧系統，尤其是 Gen AI，變得更加複雜和廣泛使用，了解這些系統如何做出某些決策或輸出變得至關重要。

呼籲透明度是為了讓所有利害關係人清楚了解這些流程，確保可以識別和解決錯誤、偏見或潛在的濫用。 例如，歐盟的人工智慧法案要求對包括 Gen AI 在內的高風險人工智慧系統承擔更嚴格的透明度義務，要求公開有關訓練資料和模型註冊的資訊。

偏見與公平

Gen AI 系統從大型資料集中學習，這些資料通常反映了現有的社會偏見。 這可能會導致人工智慧模型延續甚至放大這些偏見，從而導致不公平或歧視性的結果。

例如，由於歷史數據趨勢，招聘演算法可能有利於男性候選人擔任技術職位。 解決這些偏見涉及使用多樣化和代表性的數據集，識別和糾正有偏見的數據點，以及採用偏見消除和對抗性訓練等技術。

智慧財產權和錯誤訊息

生成式人工智慧在智慧財產權和錯誤訊息傳播方面提出了獨特的挑戰。 由於這些系統可以產生新內容，因此會出現有關該內容的所有權以及產生誤導性或虛假資訊的可能性的問題。 制定道德準則和法律框架來解決這些問題對於利用 Gen AI 的積極潛力並降低其風險至關重要。

未來的治理與道德框架

隨著人工智慧和新一代人工智慧的不斷發展，指導其開發和使用的治理和道德框架也必須不斷發展。 這不僅涉及法規遵循性，還涉及開發或部署這些技術的組織內的道德決策。 政府、產業參與者和學術界必須共同努力，建立標準和實踐，確保以合乎道德和負責任的方式使用人工智慧和人工智慧。

AI與Gen AI如何選擇？

當將傳統人工智慧或生成式人工智慧整合到業務營運或開發專案中時，選擇合適的技術可能至關重要。 以下指南可協助您做出明智的決定：

1. 定義你的目標

• 對於傳統人工智慧：如果您的目標涉及分析數據或自動化特定工作流程等任務，那麼傳統人工智慧就適合。 它擅長處理明確定義的規則和模式，例如預測分析。
• 對於生成式 AI：如果您的重點是創建內容或開發創新解決方案，請選擇 Gen AI。 當您的需求包括高創造力和適應性（例如數位藝術或高級使用者介面）時，了解生成式 AI 功能至關重要。

2. 考慮資料可用性和類型

• 傳統人工智慧的數據：傳統人工智慧依賴特定任務的結構化資料。 如果您可以存取大型且標記良好的資料集，人工智慧可以有效地分析資料並產生輸出。
• 用於生成 AI 的數據： Gen AI 可以利用結構化和非結構化數據，非常適合您需要創建內容或從有限或敏感數據中獲取見解的情況。

3. 評估技術專長與資源

• 實施傳統人工智慧：部署人工智慧解決方案通常需要了解機器學習演算法和資料預處理。
• 利用生成式人工智慧：考慮到 GAN 和 VAE 等模型的複雜性，實施生成式人工智慧可能需要深度學習和神經網路方面更高級的技能。

4. 分析成本和投資報酬率

傳統人工智慧對於簡單的自動化和數據分析任務可能更具成本效益。 相較之下，生成式人工智慧可以在創意領域或開發創新產品和服務時提供更高的投資報酬率。

5.產業趨勢及競爭對手分析

隨時了解競爭對手和產業領導者如何使用這些技術。 這可以深入了解哪些技術可能對您的行業更有利。

6. 合規和道德考慮

確保您的選擇符合行業標準和道德準則，並專注於資料隱私、偏見和透明度。

在探索傳統人工智慧和生成人工智慧的動態領域時，充分利用它們的業務潛力至關重要。 米基多的 人工智慧開發服務隨時準備好幫助您利用這些技術進步。 憑藉其專業知識，Miquido 可以客製化 AI 解決方案來滿足您獨特的業務挑戰，確保您在這個快速發展的數位環境中保持領先地位。

透過 Miquido 的 AI 專業知識釋放創新

當我們結束對人工智慧和新一代人工智慧的探索時，很明顯，這些技術不僅僅是未來概念，而是已經重塑我們世界的變革性工具。 從複雜的演算法到跨行業的多樣化應用，他們真正重新定義了可能性。

要點：

• AI 和 Gen AI 之間的主要區別之一是，傳統 AI 擅長分析和自動化，而 Gen AI 則在創意內容生成方面處於領先地位。
• 人工智慧和新一代人工智慧都是從醫療保健到金融等產業轉型的關鍵參與者。
• 選擇正確的人工智慧技術取決於特定的目標、資料類型和創意需求。
• 人工智慧和新一代人工智慧不斷發展的格局蘊藏著未來創新的豐富潛力。

Miquido站在這項技術發展的最前沿，隨時準備好指導和支援企業駕馭複雜但令人興奮的 AI 和 GenAI 世界。 憑藉他們的專業知識，Miquido 不僅僅是一家服務提供者；更是一家服務提供者。 他們是創新合作夥伴，幫助您利用這些強大的技術來應對獨特的挑戰並抓住新的機會。