预测型人工智能与生成型人工智能：区别与应用

人工智能（ai）已从抽象的概念或理论转变为实际的实际应用。随着chatgpt、巴德和其他ai解决方案等ai工具的兴起，越来越多的人寻求关于人工智能以及如何利用人工智能改善工作的知识。

ai在各个领域的个人和组织使用中都有所增加，包括研究和分析、开发和其他工作领域；预计在2023年至2030年间年均增长率为37.3%。

广义上，ai可以分为三类：

• 强人工智能：能够自行解决新世界问题的ai被称为强人工智能。这种ai可以学习并将知识应用于新案例。
• 弱人工智能：这种ai已经有了预定义的指令集来解决给定的问题或任务。它们基本上不能超出这个范围运作，可以被归类为专业ai；其中的例子包括自动驾驶汽车和siri、alexa等数字语音助手。
• 超级人工智能：这种ai目前仍然是假设的。它的能力将超越人类智能，并且能够解决人类无法解决的复杂问题。

ai具有许多功能，其中一些常见的ai功能包括预测和生成ai。

本文将回顾这两个概念，以帮助您了解它们的工作原理和重要性。

什么是预测性ai？

预测性ai是通过收集和分析数据来预测未来事件的人工智能。预测性ai旨在理解数据中的模式并进行明智的预测。它在各个行业中都有应用，例如金融领域根据记录来进行有关可能预期利润和损失的明智金融讨论，在医疗保健领域用于确定一个人的健康状况是否朝着疾病倾斜，并且还可以在欺诈检测中看到它的应用。

预测性ai如何工作？

为了使企业能够对最新趋势和市场状况进行调整，以保持对竞争对手的优势，他们需要使用基于以往趋势和事件的历史数据来预测可能发生的未来事件。这使得组织能够提前规划某些事件，以确保最大程度地利用每个市场状况。

于是预测性ai登场。它使用机器学习算法分析历史数据并预测未来。这些算法识别数据之间的模式和关系，帮助企业做出明智而快速的决策。准备这个算法的步骤包括以下内容：

• 数据的收集和整理：这一步涉及收集需要分析的数据。确保所获取的数据适合任务。
• 预处理：原始数据本身没有太多价值。必须对这些数据进行过滤，消除异常或错误，以确保只有正确格式的记录传入模型。
• 特征和算法选择：选择正确的算法或模型对于预测性人工智能至关重要。结果只能与算法的准确度相匹配。在选择合适的算法之后，对特定特征进行训练以实现所需的结果也是至关重要的。
• 模型评估：在成功进行算法处理之后，根据定义的基准评估结果对给定结果的准确性进行权衡。

预测的准确性完全取决于数据提供给算法的质量和相关性以及机器学习算法的复杂程度。参与此过程的人类专家也起着重要的作用。

预测性人工智能的好处

竞争优势

对企业来说，预测性人工智能的一个显著好处是其能够提供足够的预测数据，使企业能够提前计划并保持对竞争对手的竞争优势。对未来事件的充分预测有助于企业规划并最大限度地利用每一个机会。

决策

预测性人工智能有助于加快决策过程。在商业领域，为每个决策提供数据支持非常重要。通过预测性人工智能，企业可以分析数据并模拟不同的场景，以帮助他们根据可用信息做出正确的决策。

提高效率

人工智能的一个重要方面是帮助提高和加速需要高精度的任务。凭借充足的数据和高度准确的预测，预测性人工智能有助于减少重复任务的数量，并以高精度的方式完成任务，从而提高个人和企业的效率。

预测性人工智能的局限性

数据限制

预测性人工智能只能利用其进行分析和预测的数据集。因此，它只能具有所给定的知识。在关键情况下，如果重要数据和参数不是给定数据集的因素，可能会导致错误的预测。

自然的可预测性

并非自然界的所有事物都有规律；某些事物在长时间内以不同的模式发生，在使用预测性人工智能预测这些事件时，它将创建一种错误的模式，导致无法证明的输出。

短时跨度

由于预测性人工智能完全依赖数据不断进行预测，前一次的预测可能寿命较短，特别是在数据以快速速度生成的情况下。因此，进行分析和不断更新模型是必要的。

预测性人工智能的应用

金融服务

预测性人工智能通过感知数据中的异常来早期发现金融欺诈行为。它也可以被企业用于提取和分析各种金融数据，以提升财务预测。

营销

数据是理解任何市场趋势并正确选择最佳营销渠道以及产生更多活动的关键。通过预测性人工智能，营销记录可以以有助于市场策略师创建能够产生结果的广告活动的方式进行分析和展示。

天气预报

随着预测性人工智能的帮助，对可能的天气的预测变得更加准确。航空等行业依赖天气条件。这有助于提高运营效率并降低风险。

生成式人工智能是什么？

生成式人工智能是一种根据提示生成内容的人工智能类型。这种人工智能类型使用机器学习和深度学习算法的组合来产生相对新的内容。生成式人工智能经过一系列的数据集输入、分析和输出结果的过程。该过程如下：

• 数据收集和准备
• 模型架构选择和初始化
• 模型训练
• 评估和部署

与用于分析数据和预测预测的预测性人工智能不同，生成式人工智能从可用数据中学习并生成新的数据。

生成式人工智能如何工作？

生成式人工智能利用各种学习模型，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模型进行学习。生成式人工智能分析这些不同的数据集，找出给定数据中的模式，并使用学到的模式生成新的逼真数据。

生成式人工智能有几种模型，每种模型都有其用例和能力。最常见的模型是：

#1. 生成对抗网络（gans）

生成对抗网络（gans）是机器学习中的一种无监督学习方法。gans包括两个模型（生成器模型和鉴别器模型），它们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，一个试图通过伪造数据来欺骗另一个，而另一个则通过检测原始数据来确保不被欺骗。

正如名字所示，生成式意味着生成，对抗性意味着通过比较相反的数据来训练模型。gan可以应用于各个领域，如图像合成、图像到文本生成或文本到图像生成等。

#2. 变分自编码器（vaes）

变分自编码器（vaes）是基于自编码器的生成模型。这些自编码器由两个网络组成：编码器和解码器网络。

编码器接收输入样本并将信息转换为向量，然后解码器接受向量并将其转换回输出。向量作为输入样本数据的表示，可以被模型理解。

例如，我们训练一个生成模型来检测狗。我们将用狗的图像样本喂给自编码器，编码器将取样本并将各种数据转换为向量，作为图像的表示，然后将数据转换回图像。需要注意的是，自编码器无法独立生成数据。

这就是变分自编码器的作用。vaes创建了一组相同的样本数据，并根据已经编码为相似向量模式的数据，解码器可以取向量并稍微调整某些值以创建不同且逼真的样本。

#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。然后模型通过从样本数据中去除噪声来学习恢复数据。扩散模型广泛用于图像生成，它是服务如dall-e生成图像的基础技术。

性能评估-生成式人工智能

对于生成式人工智能等技术，有一个性能评估因素来衡量给定模型和结果的成功。需要注意的一些关键要求包括：

准确度和质量

模型的一个重要特性是产生一个定性输出。例如，一个生成文本到图像的模型如果生成了一个质量差的图像，就已经违背了模型的目的。模型的输出应该与真实数据非常相似。

速度

时间至关重要。训练模型所需的时间以及模型产生逼真输出所需的时间是一个关键的性能因素。如果一个模型在输出方面无法与人类的输出相媲美，那么该模型的优势就很小。因此，模型的时间复杂度必须非常低，以产生质量的结果。

调整所需的数量

除了速度外，生成模型在产生结果之前需要进行的微调量也是确定模型性能的重要因素。如果开发者需要付出大量努力才能创建出期望的客户期望，那就意味着该模型还没有准备好用于实际应用。

生成ai的好处

使用生成ai有几个好处；在这个选择中，我们将介绍其中一些好处。

提高效率

通过ai可以实现任务的自动化。生成ai可以比人类更快地生成内容。这使得内容创作任务更快、更容易。这有助于通过在有限时间内完成更多任务来提高团队的生产力。

经济实惠

通过像生成ai这样的ai技术，企业可以通过自动化一些重复性的任务来节省成本，从而减少对人工劳动的需求。它还可以帮助企业节省雇佣内容创作者进行图像、音频或视频制作的成本。

增加创造力

生成ai可用于生成具有审美感的内容。生成ai模型已经经过各种数据的训练，因此它们比人类劳动更容易生成创意内容。

改善决策

使用生成ai可以加快决策过程；企业可以使用生成ai生成数据，这些数据可以帮助他们加快决策过程，为企业提供捕捉客户和改善客户体验的额外优势。

生成ai的缺点

伦理关注

使用生成ai可能会引起对生成内容的所有权的关注。还存在有关生成不适当或带有偏见内容的担忧。由于这些模型仅限于所提供的数据量，这可能会导致严重问题。

依赖训练数据

生成ai模型没有自己的思维。因此，这些模型仅限于所提供的数据；在训练该模型时使用的数据集不准确或缺乏价值的情况下，可能会导致内容带有偏见或容易出错。

滥用和错误信息

近年来，随着越来越多利用生成ai能力的工具的开发，虚假的流行人物图片或由ai生成的虚假歌曲的发布数量不断增加。生成ai可以用于创建这些虚假内容并利用人们。

生成ai的应用

代码生成和解释

生成型人工智能在这方面发挥了重要作用。借助诸如chatgpt之类的工具，开发者可以测试他们的代码，粘贴开发中的错误提示，并深入了解错误及可能的解决方案。开发者还可以给出指令并获得实现的示例代码。

聊天机器人/虚拟代理

如今的商业世界中，客户服务咨询大多通过聊天机器人来处理，不再涉及人类的参与。借助生成型人工智能，机器人可以经过训练以处理客户咨询并提供解决方案，无需人类的介入。

内容生成

通过生成型人工智能可以生成逼真的内容，如音乐、视频、图像等，从给定的样本模式中创建逼真的输出，使得创建新内容的过程更加简单和快速。

预测型人工智能 vs. 生成型人工智能

生成型人工智能用于使用深度学习和机器学习生成内容的创作。它可用于创建图像、音乐、文本等内容。

相比之下，预测型人工智能主要围绕分析数据并根据历史数据进行未来预测。预测型人工智能利用算法和机器学习来分析数据并检测用于可能的未来预测的模式。

生成型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。一个是创建数据，另一个是模拟结果。因此，生成型人工智能广泛应用于涉及内容创作的行业，如音乐、时尚和艺术。

相反，预测型人工智能应用于数据分析较多的行业，如金融、营销、研究和医疗保健。

特点	生成型人工智能	预测型人工智能
创建新内容	✅	❌
分析数据	❌	✅
使用机器学习	✅	✅
模拟结果	✅	❌
应用行业	音乐、时尚、艺术	金融、营销、研究、 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型人工智能在减少使用这些技术的风险和改善机会方面将取得更大进展。随着更多的发展，预测型和生成型人工智能算法之间的差距将缩小，使模型能够在任何给定时间轻松切换算法并产生最佳结果。

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