機器學習與生成式人工智慧：有什麼區別？

人工智慧在過去幾年中已經佔據主導地位。 預計到2030年，人工智慧市場規模將達到7,400億美元。

但人工智慧涵蓋多個子領域，例如深度學習、GenAI 和機器學習。 雖然這些領域有一些相似之處，但它們也有您必須了解的核心差異。

本文將討論兩個關鍵的人工智慧概念：機器學習和產生人工智慧。 我們將超越定義來研究獨特的機器學習與生成式人工智慧特徵以及現實世界的應用。

但讓我們從基礎開始。

什麼是機器學習？

機器學習 (ML) 專注於開發使電腦能夠從資料中學習的演算法。

機器學習系統根據輸入資料學習模式並做出預測、決策或改進。 當您輸入新資料時，它們會繼續更新和改進功能。 這使得電腦能夠以類似人類智慧的方式解決問題。

機器學習服務範圍從預測分析和推薦系統到影像和語音辨識。

它們尤其擅長處理需要大型資料集才能隨著時間的推移提高效能的複雜任務。

什麼是生成式人工智慧？

生成式人工智慧使用人工智慧演算法和大型語言模型來創建各種類型的內容，例如逼真的圖像、文字、程式碼和音訊。

GenAI 的主要範圍是跨各個領域產生新的、獨特的和創造性的內容。

請注意，不要將 GenAI 與 AI 混淆或互換。 查看我們全面的人工智慧與生成式人工智慧比較指南。

那麼，現在您已經了解了這兩個術語，那麼它們如何適應更廣泛的人工智慧領域呢？

ML 發現模式並提供數據，而 GenAI 使用人類語言和創造力來幫助將模式識別轉化為引人入勝的內容。 兩者有著共生關係，其中機器學習是基礎。

Gen AI 與 ML 的技術基礎

兩者都有廣泛的演算法。 然而，訓練技術決定了生成式人工智慧和機器學習演算法之間的差異。

生成式 AI 利用生成對抗網路 (GAN) 和變分自動編碼器 (VAE) 等多種模型來創建新數據，例如圖像、文字或音樂。

Gen AI 中的訓練過程可能涉及不同的結構，一些應用程式採用雙重方法，一個模型產生數據，另一個模型評估數據。 然而，情況並非總是如此，因為 Gen AI 涵蓋了更廣泛的技術和目標。

機器學習演算法技術包括：

• 監督：常見演算法包括線性迴歸、支援向量機和神經網路。
• 無監督：這些演算法識別未標記資料中的模式和結構。 這包括用於簡化複雜資料的降維和用於對相似資料進行分組的聚類。
• 強化：這種技術有助於優化決策，對期望的行為進行獎勵，並對不期望的行為進行懲罰。

在資料需求方面，生成式人工智慧模型需要大量、高品質的訓練資料。 數據的品質和多樣性直接影響模型產生合成但真實的內容的能力。

機器型號的數據要求各不相同。 監督學習需要大型的標記資料集，而無監督學習可以使用未標記的資料。 強化學習不需要傳統的資料集，而是需要提供回饋（即獎勵或懲罰）的環境。

計算過程怎麼樣？ ML模型需要數學計算來計算精度和召回率等參數，以確保分析資料的準確性。 此外，數據品質、模型選擇和特徵工程在確保結果可靠方面發揮著至關重要的作用。

同時，Gen AI 模型需要定性指標來評估創意資料的真實性、連貫性和多樣性。 損失函數等定量指標也可以幫助評估和提高模型的性能。

Gen AI 和機器學習的應用和用例

Gen AI 和 ML 可用於類似產業。 然而，生成式人工智慧和機器學習應用程式之間的差異在於用例的複雜性和預期輸出。

以下是不同產業中機器學習與生成式人工智慧的業務用例：

衛生保健

機器學習模型可以分析患者數據或醫學影像（例如 X 光和 MRI）以進行早期疾病檢測，從而改善患者的治療結果。

Gen AI 不僅可以轉錄臨床記錄和解釋影像或測試結果來協助診斷。 例如，它可以幫助根據數據創建個人化的治療計劃。 它還可以生成藥物分子結構，加速藥物發現過程。

零售

機器學習演算法可以使用過去或目前的銷售數據來幫助創建個人化內容和推薦。 您也可以根據客戶購買模式預測銷售量。

Gen AI 可協助您建立詳細的產品說明和文案，以進行個人化促銷和產品推薦。 它還可以支援虛擬試穿，幫助人們做出明智的購買決定。

教育

機器學習可以個人化學習路徑、根據學生表現調整內容並建議相關資源。

Gen AI 幫助創建練習題等教育材料。 生成式人工智慧開發公司甚至可以幫助您模擬虛擬導師來指導學習者學習材料。

客戶支援

機器學習解決方案可用於客戶互動和情緒分析，這有助於提高整體服務品質。 機器學習演算法也是互動式聊天工具的資料支柱。

另一方面，Gen AI 透過實際為聊天機器人和虛擬助理提供支援來增強客戶服務，這些機器人和虛擬助理可以處理日常查詢並提供即時回應。

金融

機器學習演算法可以分析數百萬個數據點，以即時偵測詐欺或洗錢行為。

您可以利用生成式人工智慧來制定量身定制的投資策略。 LLM 模型使處理和產生大量財務文件（例如貸款文件或保險單）變得更加容易。

獨特的優點和局限性

讓我們探討一下生成式人工智慧和機器學習的優點和限制。

機器學習的好處

• 機器學習自動執行數據分析，提供有價值的見解和假設來支持決策。
• 幫助異常檢測和識別資料中的複雜模式。
• 實現智慧機器、軟體和流程的開發，自動執行複雜的任務，簡化操作。

機器學習的局限性

• 機器學習模型可能會犯錯，尤其是在處理雜訊或不完整的資料時。
• 機器學習性能在很大程度上依賴高品質的相關數據。 因此，不良數據會導致模型不準確。
• 機器學習模型可能會繼承訓練資料中的偏差，進而影響結果。
• 訓練複雜的機器學習模型需要大量的運算能力、專業知識和時間。

生成式人工智慧的好處

• 增強、富有創意且快速的內容製作。
• 由生成式人工智慧支援的聊天機器人可提高客戶滿意度。
• Gen AI 讓企業能夠探索可能發生的事情的可能性。

生成式人工智慧的局限性

• 依賴現有數據的模式，這可能會限制其產生真正突破性想法的能力。
• 產生的內容的品質可能會有所不同。
• Gen AI 可能會無意中產生有偏見或有害的內容。

永遠記住每項技術的成功在於了解其限制和能力。

未來的發展與道德考慮

Gen AI 和機器學習的未來充滿希望。

例如，聊天機器人現在是多模式的。 OpenAI 的 GPT-4 和 Google 的 Gemini 可處理類似人類的文字、圖像和音訊。 預計這將促進人工智慧應用程式的開發，即使對於技術知識很少的人來說也是如此。

我們也期望看到更多客製化的聊天機器人。 Google和 OpenAI 正在投資用戶友好的平台，讓人們無需任何編碼技能即可創建迷你聊天機器人。

機器學習演算法將繼續發展，支援跨各領域的超個人化。 Gen AI 的新前沿將是文字到視頻，這可能成為行動應用程式中最大的人工智慧趨勢之一。

像 Runway 這樣的公司已經在完善其視訊模型品質。

除此之外，深度造假趨勢預計將持續成長，這一點令人擔憂。 我們可能會看到它們更多地用於廣告、娛樂和即將到來的選舉，正如我們在阿根廷看到的那樣。

人工智慧領域也將看到更多指導方針和政策，以製定負責任的人工智慧系統開發和部署。

這是因為人工智慧潛在的濫用一直是一個令人擔憂的問題，這就是為什麼綜合框架至關重要。 遵循這些框架可確保您的結果透明、公平、易於解釋且公正。 同時保護用戶資料。

我們已經透過 2023 年 10 月的拜登行政命令以及 12 月的歐盟人工智慧法案看到了初步的人工智慧法規。 隨著技術的發展，可能會引入更多的監管框架。

整合挑戰

在業務運營中引入人工智慧時，您將面臨幾個挑戰：

• 技能差距：隨著人工智慧解決方案的進步，所需的專業知識水準也在成長。 因此，您可能很難找到並留住具有必要技能的專業人員。
• 抵制變革：由於感知到的複雜性或擔心未來失去工作，您的團隊可能會抵制向人工智慧解決方案的轉變。
• 實施成本：由於基礎設施、軟體和維護成本的原因，小型企業可能難以有效實施人工智慧模型。

您可以透過結合技術專業知識、組織文化和策略規劃的整體方法來應對這些挑戰。

Gen AI 和 ML 的技能組合和教育路徑

現在，我們來討論專注於機器學習與生成人工智慧所需的技能和教育路徑。

Gen AI 技能需求

• 精通深度學習。 您可以在我們關於深度學習和機器學習之間的差異的文章中了解有關深度學習演算法的更多資訊。

• 創造力確保獨特的內容創作。
• 對機率等數學和統計學概念有很好的理解。

Gen AI 教育路徑

攻讀計算機科學或數據科學學位。 您也可以在 Dataquest 等平台上學習線上 Gen AI 課程。

此外，您還可以透過個人專案、參加競賽以及為開源生成式 AI 庫做出貢獻來學習。

機器學習技能要求

• 紮實的​​統計學和數學基礎知識。
• 精通 Python 以及 TensorFlow 或 PyTorch 等函式庫。
• 能夠有效地預處理和轉換資料。
• 了解不同的機器學習演算法，例如決策樹、支援向量機和神經網路。

機器學習教育路徑

您可以攻讀電腦科學、統計學或相關領域的學位。 在 Coursera 和其他類似平台上學習線上 ML 課程。

您還應該參與現實世界的專案、參加 Kaggle 競賽並與 ML 社群合作。

機器學習與生成式人工智慧：比較分析

這兩者如何在效率、準確性和適應性方面相互競爭？

生成式人工智慧可以有效地產生多樣化且真實的輸出。 然而，一些複雜的生成模型（例如 GAN）的計算要求可能很高。

機器學習模型通常需要相對較少的運算能力。 經過訓練，他們可以輕鬆處理大型資料集。 然而，所需的運算能力最終取決於資料大小、模型複雜性和演算法類型。 例如，某些支援向量機 (SVM) 演算法可能需要大量運算能力來處理大型資料集。

也就是說，沒有任何人工智慧解決方案可以聲稱完全準確，但準確程度取決於預期的應用。

例如，生成式人工智慧可以高度準確地產生真實且獨特的內容。 在不同資料集上訓練的機器學習模型在影像辨識、自然語言處理和預測分析等任務中非常準確。

生成式人工智慧能夠很好地適應創造性任務，並且可以產生多樣化的輸出。 同時，機器學習模型根據訓練資料適應特定任務。

如何利用 Gen AI 和 ML 技術

如今，您可以透過多種方式使用 ML 和 GenAI 技術。

參與其中的簡單方法是透過線上課程。 例如，您可以選擇 Dataquest 的 Generative AI Fundamentals 或 Coursera 上的 GenAI 和 ML 課程等課程。

除此之外，加入相關的線上社區，例如專注於人工智慧和機器學習的 LinkedIn 小組。 這些團體提供了一個平台，可以幫助您建立聯繫、分享知識並隨時了解行業趨勢。

這是一個例子。

您也可以參加匯聚人工智慧思想領袖、研究人員和行業專業人士的會議、行業活動和研討會。

結論：生成式人工智慧和機器學習有什麼區別？

了解不同人工智慧子領域的差異對於發揮其潛力至關重要。 本文特別關註生成式人工智慧和機器學習之間的差異。

我們提供的資訊不僅可以幫助您識別差異，還可以幫助您了解它們的功能和常見應用程式。 我們的比較分析顯示了它們的適應性、可近性和準確性。

然而，請永遠記住，儘管存在差異，兩者仍具有共生關係。 Gen AI 利用機器學習模型分析的資料來創造真實的原創內容。