使用 Bing 生成并使用 Photoshop 编辑
几十年来,预测人工智能一直通过先进的推荐算法、风险评估模型和欺诈检测工具来提高公司的投资回报率。 然而,最近生成式人工智能的激增使其成为新的热门话题。 每个人都在考虑利用大型语言模型进行内容生成和客户服务或利用传播模型进行视觉内容创建。 生成式人工智能是否会成为提高生产力的关键驱动力?
为了回答这个问题,我们需要更深入地研究这个主题,以了解生成式和预测式人工智能的关键应用领域。 在本文中,我们将回顾推动这两大类人工智能方法的关键机器学习技术、与它们相关的独特优势和挑战,以及它们各自的实际业务应用。
基本定义
生成式人工智能和预测式人工智能是两种强大的人工智能类型,在商业及其他领域有着广泛的应用。 这两种类型的人工智能都使用机器学习从数据中学习,但它们的方式不同,目标也不同。
预测性人工智能 用于根据历史数据预测未来事件或结果。 它通过识别历史数据中的模式,然后使用这些模式来预测未来趋势来实现这一点。 例如,预测人工智能模型可以在客户购买历史数据的数据集上进行训练,然后用于预测哪些客户最有可能在下个月流失。
生成式人工智能 是一种可以创建新内容的人工智能,例如文本、图像、音乐和代码。 它通过从现有数据中学习,然后生成与训练数据类似的新数据来实现这一点。 例如,生成式人工智能模型可以在广告文案示例数据集上进行训练,然后用于生成新的创意和有效的广告文案。
基本区别在于预测性人工智能输出预测和预测,而生成式人工智能输出新内容。 以下是跨不同领域的一些示例:
- 自然语言处理(NLP):预测 NLP 模型可以将文本分类为预定义的类别(例如,垃圾邮件与非垃圾邮件),而生成 NLP 模型可以根据给定的提示(例如,社交媒体帖子或产品描述)创建新文本。
- 图像处理:预测图像处理模型,例如卷积神经网络(CNN),可以将图像分类为预定义的标签(例如,识别杂货店货架上的不同产品)。 另一方面,像扩散模型这样的生成模型可以创建训练数据中不存在的新图像(例如,用于广告活动的虚拟模型)。
- 药物发现:预测药物发现模型可以预测新化合物是否可能有毒或具有作为新药物治疗的潜力。 生成药物发现模型可以创建具有所需特性的新分子结构,例如更高的功效或更低的毒性。
驱动这两种类型人工智能的不同机器学习算法具有特定的优点和缺点,您需要了解这些优点和缺点,才能选择适合您的业务需求的方法。
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预测性人工智能算法与生成式人工智能算法如何工作
预测性人工智能 是一种人工智能,它使用历史数据来预测未来事件或结果。 它通常基于监督学习,这是一种需要标记数据的机器学习。 标记数据是用正确的输入和输出对或系列进行注释的数据。 该模型学习输入数据和输出数据之间的数学关系,然后使用这些知识对新数据进行预测。
预测人工智能算法可用于预测各种变量,包括连续变量(例如销量)和二元变量(例如客户是否会流失)。 它们可以基于基本的机器学习模型,例如线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林。 在某些情况下,深度学习算法和强化学习由于能够学习数据中的复杂模式,因此在预测性人工智能任务中表现出卓越的性能。 这使得这些算法非常适合预测客户行为、检测欺诈或预测患者结果等任务。
假设一家医疗保健提供者希望使用预测人工智能来识别有心脏病风险的患者。 他们可能会使用以前患者的历史数据来了解不同的特征(例如患者的人口统计数据、健康状况和治疗)与心脏病之间的关系。 机器学习模型可以发现意想不到的模式,并非常准确地预测哪些患者更有可能患上心脏病。 然后,医疗保健提供者可以使用这些预测来制定个性化的预防计划。
与预测人工智能相比, 生成式人工智能 模型通常使用无监督或半监督学习算法进行训练。 这意味着他们不需要大量的标记数据。 无监督学习算法从未标记数据中学习,而半监督学习算法从未标记数据和少量标记数据的组合中学习。
基本上,目前大多数生成式人工智能模型都是通过屏蔽部分训练数据,然后训练模型来恢复屏蔽数据来构建的。
例如,大型语言模型(LLM)是通过用特殊标记(例如[MASK])随机替换训练数据中的一些标记来训练的。 然后,该模型学习根据周围单词的上下文来预测屏蔽标记。
另一种常见的生成人工智能模型是用于图像和视频生成和编辑的扩散模型。 这些模型的构建方法是首先向图像添加噪声,然后训练神经网络以消除噪声。
当对足够大量的未标记数据进行训练时,LLM 和扩散模型都可以实现出色的性能。 然而,为了改进特定用例的结果,开发人员经常对少量标记数据进行微调生成模型。 通过强化学习整合人类反馈可以通过减少大量对抗性反应来进一步提高模型的性能。
营销是最先受益于生成式人工智能的业务领域之一。 例如,营销机构可能使用生成式 AI 模型来生成创意内容,例如博客文章、文章和社交媒体帖子。 首先,他们可以选择一个经过预训练的法学硕士,该法学硕士在其用例中表现出可接受的性能。 然后,他们可以根据该机构客户的现有内容数据集微调模型。 经过培训后,该模型可用于生成适合该机构客户需求的新内容。
长处和短处
当演变成 预测性人工智能, 这里有 主要好处 使用该技术的情况:
- 精度高:预测人工智能模型可以经过训练,以在许多任务上实现非常高的准确性,例如产品推荐、欺诈检测和风险评估。
- 自动化和干细胞工程 :预测人工智能可以自动化许多任务,让人类工作者能够专注于更具战略性和创造性的工作。
然而,这种类型的人工智能有其自身的特点: 挑战,例如:
- 标记数据要求:预测人工智能模型需要标记数据,收集这些数据可能既昂贵又耗时。
- 成功的高标准:预测人工智能应用程序需要高度准确才能成功。 这可能很难实现,尤其是对于复杂的任务。
- 模型维护:预测人工智能模型需要定期根据新数据进行重新训练,以保持其准确性。 对于资源有限的公司来说,这可能是一个挑战。
生成式人工智能 算法有自己的 优势 要点:
- 提高生产力和效率:生成式人工智能可以使内容创建、代码编写、图像创建和设计的过程变得更快。 这可以为企业节省大量时间和金钱。
- 创造力:生成式人工智能可以产生人类可能没有想到的新的创新想法。 这可以帮助企业开发新产品和服务,并改进现有产品和服务。
然而,作为一项非常新的技术,它有很多优点。 挑战 考虑在内,包括:
- 缺乏可靠性:生成式人工智能应用程序往往非常不可靠。 它们可能会产生虚假或误导性信息,并且通常需要有人参与任何面向客户的应用程序。
- 依赖预训练模型:企业通常需要依赖外部创建的预训练模型来生成人工智能应用程序。 这可能会限制他们对模型及其输出的控制。
- 版权和知识产权问题:围绕生成人工智能模型的使用存在版权和知识产权问题。 例如,目前尚不清楚谁拥有由受版权数据训练的生成式人工智能模型生成的内容的版权。
这些优点和缺点在很大程度上决定了生成式人工智能和预测式人工智能的关键应用领域。 让我们仔细看看。
实际应用
应用领域 预测性人工智能 其定义是能够产生高度准确的预测,从而允许某些任务完全自动化。 同时,这些也是可以获得足够标记数据来训练AI模型的领域。 预测性人工智能应用的一些例子包括:
- 产品推荐系统:预测人工智能可用于根据客户过去的购买历史和浏览行为向他们推荐产品。
- 欺诈检测系统:预测人工智能可以帮助识别欺诈交易和活动。
- 风险评估系统:预测人工智能模型允许企业评估贷款违约、保险索赔和客户流失等事件的风险。
- 需求预测系统:通过准确预测产品和服务的需求,预测人工智能可以帮助企业规划生产和库存水平,并开展营销活动。
- 预测性维护系统:人工智能可用于预测机器和设备何时可能发生故障,从而帮助公司防止代价高昂的停机并延长资产的使用寿命。
与预测人工智能不同, 生成式人工智能 并不要求我们产生最优的输出。 自动生成的“足够好”的结果仍然可以帮助企业提高生产力和效率,使得生成式人工智能解决方案值得实施。 然而,重要的是要记住,生成式人工智能应用程序并不可靠,并且在部署它们时可能会产生错误信息或意外输出。
考虑到这些限制,生成式人工智能最适合正确性并不重要的实验设置(例如人工智能角色聊天机器人)或有人参与的应用程序,其中人类在发布、发送、发送之前审查和编辑所有模型输出,或执行它们。
生成式人工智能应用的一些例子包括:
- 内容创建:生成式 AI 模型可以加速博客文章、产品描述和社交媒体广告的生成。 例如,作者可以提供详细的说明来指导内容的生成,然后审查和编辑输出。
- 图像生成:生成式人工智能可用于在产品设计、营销和娱乐中生成逼真的图像和视频。 然后,设计人员可以查看、编辑和排列这些自动生成的视觉内容,而不是从头开始创建。
- 代码生成:生成式人工智能模型可用于为软件应用程序编写代码或向开发人员建议代码更改。 然后,开发人员可以在执行代码之前检查和编辑代码。
- 药物发现:生成式人工智能可以通过识别新候选药物并预测其特性来加速药物开发,而人类则确保质量控制并评估人工智能生成的药物模型。
预测人工智能仍然主导着高价值人工智能市场,因为它可以高精度地实现流程自动化,消除人工监督的需要。 另一方面,生成式人工智能是一个更新且快速发展的领域,有可能彻底改变许多商业应用程序。 虽然生成式人工智能是否会成为与预测性人工智能相媲美的主要生产力驱动因素还有待观察,但其潜力是不可否认的。
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