譯者 | 晶顏

審校 | 重樓

了解分類、預(yù)測和生成式AI之間的區(qū)別——它們的主要功能，以及如何使用它們對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、趨勢預(yù)測和內(nèi)容創(chuàng)建。

人工智能（AI）是一個(gè)潛能巨大且不斷發(fā)展的領(lǐng)域，是無數(shù)現(xiàn)代技術(shù)的核心。為了駕馭它的復(fù)雜性，將AI劃分為三個(gè)核心“家族”是大有裨益的，它們每個(gè)“家族”都有自己獨(dú)特的目的和“個(gè)性”：

• 分類式AI：作為數(shù)據(jù)整理的關(guān)鍵工具，它善于將輸入信息標(biāo)記為既定類別。例如，電子郵件服務(wù)借助它從真實(shí)郵件中篩選出垃圾郵件，照片應(yīng)用程序利用它識別熟悉的面孔。
• 預(yù)測式AI：猶如具有預(yù)知能力的水晶球，通過分析過往數(shù)據(jù)的規(guī)律，對未來情況做出合理推測。無論是預(yù)測次日的天氣狀況，還是預(yù)估產(chǎn)品需求的突然增長，它都能發(fā)揮作用。
• 生成式AI：扮演著創(chuàng)意策劃者的角色，能夠依據(jù)所學(xué)習(xí)到的模式，生成全新的輸出內(nèi)容，如高度逼真的圖像、富有感染力的音樂或是自然流暢的文本。

這三個(gè)人工智能“家族”共同為組織數(shù)據(jù)、預(yù)測趨勢和發(fā)明新想法提供了一個(gè)全面的工具包，確保人工智能繼續(xù)改變和重塑全球各個(gè)行業(yè)。

下圖是每種AI類型的不同目標(biāo)：

分類式AI

個(gè)性：果斷的法官

設(shè)想在一場極具挑戰(zhàn)性的烹飪競賽場景中，一個(gè)分類式AI充當(dāng)至關(guān)重要的評審角色。針對競賽中的每一道菜品，該人工智能系統(tǒng)都會展開評估，并迅速判定其所屬類別，究竟是“甜點(diǎn)”還是“主菜”。它擅長進(jìn)行區(qū)分與標(biāo)記工作，能夠依據(jù)過往案例中所習(xí)得的經(jīng)驗(yàn)知識，做出精準(zhǔn)且敏銳的判斷。

要點(diǎn)概述

• 離散輸出。分類式AI聚焦于處理諸如垃圾郵件與非垃圾郵件、貓與狗、積極情緒與消極情緒等界限清晰的類別。其核心任務(wù)在于判定新的數(shù)據(jù)片段應(yīng)歸屬于哪一個(gè)既定的類別范疇或被賦予何種標(biāo)簽。
• 監(jiān)督學(xué)習(xí)和標(biāo)記數(shù)據(jù)。大多數(shù)分類模型需要標(biāo)記訓(xùn)練數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)類別之間的差異。例如，你可以給它“喂”成千上萬的貓和狗的標(biāo)記圖像，模型借此篩選出能夠界定動物為“貓”或“狗”的視覺特征。
• 特征提取。在實(shí)踐中，分類式AI通常涉及從原始數(shù)據(jù)中識別或設(shè)計(jì)特征（例如，圖像中的像素值、文本中的單詞頻率）。這些特征幫助模型區(qū)分不同的類。
• 目標(biāo)：分配正確的類別。最終，分類式AI的目的是在標(biāo)記新的、看不見的數(shù)據(jù)時(shí)盡量減少錯(cuò)誤。準(zhǔn)確性、精度和召回率等性能指標(biāo)有助于度量模型將輸入分類到正確桶中的情況。

運(yùn)行原理

• 數(shù)據(jù)收集：收集每個(gè)類的示例（例如，數(shù)百封“垃圾郵件”和“非垃圾郵件”）。
• 標(biāo)記：人工注釋器或自動腳本標(biāo)記這些示例（垃圾郵件與非垃圾郵件）。
• 訓(xùn)練：人工智能模型（如決策樹、隨機(jī)森林或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的模式，將一個(gè)類別與另一個(gè)類別區(qū)分開來。
• 測試：該模型在新數(shù)據(jù)上進(jìn)行測試，看看它是否能正確地將它們標(biāo)記為垃圾郵件或非垃圾郵件。
• 部署：經(jīng)過微調(diào)后，將模型部署在一個(gè)實(shí)時(shí)環(huán)境中（比如你的收件箱垃圾郵件過濾器），對傳入的電子郵件進(jìn)行實(shí)時(shí)分類。

典型用例

1.垃圾郵件過濾：“這封郵件是垃圾郵件還是安全郵件？”

電子郵件服務(wù)嚴(yán)重依賴分類式AI來檢測垃圾或惡意信息。它們會尋找與垃圾郵件相關(guān)的關(guān)鍵字、模式和發(fā)送者行為。

2.圖像分類：“這張照片是貓還是狗？”

在社交媒體和照片管理應(yīng)用程序中，分類式AI可以根據(jù)圖片的內(nèi)容對圖片進(jìn)行標(biāo)記或分組，比如自動將貓和狗的照片進(jìn)行分類。

3.情緒分析：“這條推文是積極的、消極的還是中性的？”

企業(yè)會利用情緒分類來衡量公眾對社交媒體上產(chǎn)品或服務(wù)的看法。這有助于指導(dǎo)營銷策略或客戶支持方法。

4.醫(yī)學(xué)診斷：“腫瘤是惡性的還是良性的？”

分類式AI在醫(yī)療保健領(lǐng)域也是無價(jià)的，在醫(yī)療保健領(lǐng)域，模型會分析成像或測試結(jié)果，以協(xié)助診斷疾病。通過發(fā)現(xiàn)醫(yī)學(xué)圖像中的細(xì)微模式，人工智能可以極大地幫助醫(yī)生做出更快、更準(zhǔn)確的決定。

其他更多應(yīng)用

• 欺詐檢測：銀行使用分類來標(biāo)記可能是欺詐的異常交易，將其分類為“合法”或“可疑”。
• 客戶細(xì)分：營銷人員將客戶分成不同的類別（例如，高價(jià)值，高風(fēng)險(xiǎn)）進(jìn)行個(gè)性化的營銷活動。
• 文檔標(biāo)記：大型組織自動對文檔或支持票據(jù)進(jìn)行分類，以簡化工作流程。

重要性和意義

• 速度和可擴(kuò)展性。經(jīng)過訓(xùn)練后，分類式AI可以立即處理大量數(shù)據(jù)，從電子郵件到x射線圖像，無需人工干預(yù)。
• 成本效率。將手工標(biāo)記任務(wù)自動化可以節(jié)省時(shí)間和資源。
• 一致性。人類可能會感到疲勞或做出主觀判斷，但訓(xùn)練有素的分類模型每次都會應(yīng)用一致的規(guī)則。
• 明智的決策。通過快速篩選噪音，分類式AI使人類專家能夠?qū)Ｗ⒂诟邇r(jià)值或邊緣案例。

類比：整理香料架

為了更清楚地說明這一點(diǎn)，可以將分類式AI想象成對廚房里的香料架進(jìn)行分類。你有裝著各種香料（如鹽、胡椒、紅辣椒）的罐子，且每種香料都有相應(yīng)的標(biāo)簽。如果你遇到一個(gè)新瓶子，它有一種未知的香味，你就把它的特性（比如顏色、氣味、質(zhì)地）和架子上已知的香料進(jìn)行比較。如果它與胡椒非常相似，你就把新罐子歸類為胡椒。這就是分類式AI的工作原理，它可以從先前的知識中識別模式，并將新物品放入正確的類別中。

超能力：通向有組織數(shù)據(jù)的門戶

分類式AI通常是許多人工智能項(xiàng)目的切入點(diǎn)，因?yàn)樗鉀Q了一些直截了當(dāng)?shù)膯栴}：“這條數(shù)據(jù)是什么？”“它屬于哪一類？”從垃圾郵件檢測和圖像標(biāo)記到醫(yī)療診斷等，它是現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)支柱。

通過標(biāo)記和分類各種形式的信息，分類式AI可以幫助企業(yè)和研究人員快速、準(zhǔn)確和一致地處理大量任務(wù)。這最終為無數(shù)行業(yè)提供了更深入的見解和更順暢的流程。

預(yù)測式人工智能

個(gè)性：AI“水晶球”

想象一下，有一個(gè)水晶球，可以根據(jù)以前發(fā)生的一切，提供未來趨勢或事件的進(jìn)一步發(fā)展。簡而言之，這就是預(yù)測式AI。通過分析歷史數(shù)據(jù)中的模式和相關(guān)性，它試圖預(yù)測接下來可能發(fā)生的事情——可能是明天的銷售數(shù)據(jù)、下周的天氣，也可能是機(jī)器部件的壽命。

要點(diǎn)概述

• 連續(xù)值和概率。預(yù)測式AI模型通常會輸出數(shù)字預(yù)測，比如售出的物品數(shù)量，或者概率，比如70%的下雨幾率。這與處理離散標(biāo)簽（例如，“貓”與“狗”）的分類式AI形成對比。
• 依賴于歷史數(shù)據(jù)。為了預(yù)測未來，預(yù)測式AI必須從過去學(xué)習(xí)。它依賴于龐大的數(shù)據(jù)庫，如銷售記錄、溫度日志或傳感器讀數(shù)，來識別可能再次發(fā)生的趨勢或模式。
• 各種各樣的技術(shù)。預(yù)測式AI會利用回歸模型（線性/邏輯回歸）、時(shí)間序列分析（ARIMA、季節(jié)性ARIMA等）、高級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN、LSTM以及專門用于順序數(shù)據(jù)的變壓器）等技術(shù)。
• 統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法。一些預(yù)測任務(wù)是用經(jīng)典統(tǒng)計(jì)來處理的（例如，時(shí)間序列的ARIMA）。其他的則使用能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中更復(fù)雜、非線性關(guān)系的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。

運(yùn)行原理

• 收集歷史數(shù)據(jù)：這可能包括過去的銷售數(shù)據(jù)、溫度記錄、用戶行為日志或傳感器讀數(shù)。
• 識別相關(guān)特征：模型篩選數(shù)據(jù)以找出哪些變量（例如，日期、季節(jié)、前一天的銷售額）最具預(yù)測性。
• 訓(xùn)練模型：人工智能使用這些特征來學(xué)習(xí)將過去的輸入映射到未來輸出的模式或功能。
• 用新數(shù)據(jù)驗(yàn)證：模型的準(zhǔn)確性是在以前沒有見過的數(shù)據(jù)上進(jìn)行測試的，并將其預(yù)測結(jié)果與實(shí)際結(jié)果進(jìn)行比較。
• 部署和更新：將最終模型投入生產(chǎn)，進(jìn)行實(shí)時(shí)或批量預(yù)測。隨著時(shí)間的推移以及新數(shù)據(jù)的到來，它可能會被重新訓(xùn)練。

典型用例

1.銷售預(yù)測：“下個(gè)季度會賣出多少件商品？”

預(yù)測式AI會檢查歷史銷售、營銷活動、經(jīng)濟(jì)趨勢，甚至是季節(jié)性因素（如假期），以估計(jì)未來的需求。

2.天氣預(yù)報(bào)：“明天會下雨嗎？”

氣象學(xué)家使用在超級計(jì)算機(jī)上運(yùn)行的預(yù)測模型來處理大氣數(shù)據(jù)、衛(wèi)星圖像和歷史模式，以生成預(yù)測。

3.金融市場：“股價(jià)會漲還是會跌？”

交易員和金融分析師依靠預(yù)測算法來監(jiān)控市場情緒、交易量和過去的價(jià)格波動，目的是在機(jī)會（或風(fēng)險(xiǎn)）出現(xiàn)之前發(fā)現(xiàn)它們。

4.預(yù)見性維護(hù)：“機(jī)器何時(shí)可能會出現(xiàn)故障，需要維修？”

工廠設(shè)備或車輛上的傳感器收集溫度、振動和使用情況的數(shù)據(jù)。預(yù)測式AI學(xué)習(xí)這些模式，在代價(jià)高昂的故障發(fā)生之前警告操作人員。

其他更多應(yīng)用

• 需求計(jì)劃：在制造業(yè)和零售業(yè)，預(yù)測式AI能夠確定最佳庫存水平、人員需求和生產(chǎn)計(jì)劃。
• 醫(yī)療保健預(yù)測：醫(yī)院使用機(jī)器學(xué)習(xí)來預(yù)測患者入院率并相應(yīng)地分配資源。
• 客戶流失預(yù)測：企業(yè)可以預(yù)測哪些客戶可能會停止使用某項(xiàng)服務(wù)，并在他們離開之前進(jìn)行干預(yù)。
• 風(fēng)險(xiǎn)評估：保險(xiǎn)公司和銀行分析信用評分、交易歷史和人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，以估計(jì)違約或索賠概率。

重要性和意義

• 積極的決策。預(yù)測式AI允許組織提前計(jì)劃，而不是簡單地對實(shí)時(shí)情況做出反應(yīng)。通過看到潛在的問題或機(jī)會，他們可以有效地制定戰(zhàn)略。
• 節(jié)約成本，提高效率。準(zhǔn)確預(yù)測需求可以防止生產(chǎn)過?；驇齑娌蛔?。預(yù)測設(shè)備故障可以減少停機(jī)時(shí)間和維修成本。
• 增強(qiáng)客戶體驗(yàn)。當(dāng)公司準(zhǔn)確地預(yù)測趨勢或需求時(shí)，他們可以定制產(chǎn)品、服務(wù)或促銷活動，從而提高客戶滿意度和保留率。
• 競爭優(yōu)勢。從零售業(yè)到金融業(yè)，那些能夠最準(zhǔn)確預(yù)測未來趨勢的人往往比競爭對手表現(xiàn)得更好。預(yù)測模型可以成為戰(zhàn)略決策的秘密武器。

類比：你的個(gè)人GPS

可以把預(yù)測式AI想象成你手機(jī)上的GPS應(yīng)用。它知道你的起點(diǎn)（當(dāng)前數(shù)據(jù)）和歷史路況（過去數(shù)據(jù)）。利用這些信息，它將繪制出到達(dá)目的地（未來事件）的可能路線。如果發(fā)生交通堵塞或道路封閉（意外事件），它會迅速重新計(jì)算，為你提供下一個(gè)最佳行動方案。

超能力：展望未來的力量

預(yù)測式AI站在數(shù)據(jù)分析和未來預(yù)見的十字路口。通過從歷史中學(xué)習(xí)并不斷更新其知識，它可以幫助個(gè)人和企業(yè)最大限度地減少不確定性并利用機(jī)會。無論你是經(jīng)營一家冰淇淋店、全球供應(yīng)鏈，還是一個(gè)高頻交易平臺，預(yù)測式AI都能提供一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動的“水晶球”，讓你做出更智能、更主動的決策，塑造一個(gè)繁榮的未來。

生成式AI

個(gè)性：創(chuàng)造天才

生成式AI就像一位才華橫溢的藝術(shù)家或天才作家，能夠想象并創(chuàng)造出全新的內(nèi)容。它不僅能識別或預(yù)測已經(jīng)存在的東西，它還會想出一些有創(chuàng)意的產(chǎn)品，例如迷人的藝術(shù)品、原創(chuàng)音樂以及栩栩如生的文字。

要點(diǎn)概述

• 創(chuàng)建原始數(shù)據(jù)。生成式AI模型可以合成以前不存在的內(nèi)容，如圖像、文本或音頻。與分類式AI（標(biāo)記現(xiàn)有數(shù)據(jù)）或預(yù)測式AI（預(yù)測未來事件）不同，生成式AI專注于產(chǎn)生真正新的物品。
• 核心技術(shù)。包括生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）：它們使用兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“決斗”設(shè)置，一個(gè)生成器（試圖創(chuàng)建可信數(shù)據(jù)）和一個(gè)鑒別器（試圖區(qū)分真實(shí)數(shù)據(jù)和虛假數(shù)據(jù)）。隨著時(shí)間的推移，生成器會完善到可以產(chǎn)生令人信服的輸出的程度。以及轉(zhuǎn)換器（如GPT）通過從海量數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)上下文和語言模式，利用注意力機(jī)制生成連貫的文本（或其他序列數(shù)據(jù)）。
• 輸出的通用性。生成式AI并不局限于一種媒體形式。它可以制作繪畫、音樂、3D模型、視頻或文本，所有這些都是基于它從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中提取的模式和結(jié)構(gòu)。
• 創(chuàng)新的催化劑。通過提出人類可能想不到的想法或設(shè)計(jì)，生成式AI激發(fā)了創(chuàng)造力和創(chuàng)新。這在時(shí)尚、建筑、產(chǎn)品設(shè)計(jì)和娛樂等領(lǐng)域尤為有價(jià)值。

運(yùn)行原理

• 在大數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練：生成式AI模型被輸入大量的例子（例如，人臉圖像、文本段落、音樂樣本）。
• 學(xué)習(xí)底層結(jié)構(gòu)：該模型檢測模式——形狀、風(fēng)格、語法規(guī)則、和弦進(jìn)行——這些模式定義了數(shù)據(jù)的“本質(zhì)”。
• 生成新樣本：一旦經(jīng)過訓(xùn)練，模型就會嘗試重新創(chuàng)建與訓(xùn)練數(shù)據(jù)風(fēng)格相似但不是完全復(fù)制的內(nèi)容。
• 迭代改進(jìn)：像GAN這樣的技術(shù)會使用鑒別器來批判生成器的工作，促使其持續(xù)改進(jìn)，直到輸出幾乎與現(xiàn)實(shí)世界的示例無法區(qū)分。

典型用例

1.圖像生成：“創(chuàng)造現(xiàn)實(shí)的面孔、藝術(shù)或概念設(shè)計(jì)?！?/h4>

研究人員或數(shù)字藝術(shù)家可以在人臉上訓(xùn)練GAN，然后生成不存在的人的超現(xiàn)實(shí)肖像，或者生成概念藝術(shù)品和設(shè)計(jì)。

2.文本生成：“寫文章、故事或代碼?！?/h4>

像GPT這樣的模型可以編寫任何內(nèi)容，從博客文章和詩歌到功能軟件代碼，同時(shí)保持邏輯結(jié)構(gòu)和自然的語氣。

3.作曲：“制作原創(chuàng)音樂或背景音樂?！?/h4>

作曲家可能會使用經(jīng)過古典音樂訓(xùn)練的生成式AI來創(chuàng)作莫扎特或貝多芬風(fēng)格的新作品，或者從多個(gè)流派中提取完全原創(chuàng)的風(fēng)格。

4.Deepfakes：“制作逼真的合成視頻或語音內(nèi)容。”

人工智能可以復(fù)制人的臉和聲音，將它們插入從未發(fā)生過的場景中。雖然有創(chuàng)意，但這項(xiàng)技術(shù)也引發(fā)了道德和安全方面的擔(dān)憂。

其他更多應(yīng)用

• 數(shù)據(jù)增強(qiáng)：生成式AI可以創(chuàng)建合成數(shù)據(jù)集來改進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，特別是在真實(shí)數(shù)據(jù)有限或昂貴的情況下。
• 虛擬現(xiàn)實(shí)和游戲：通過生成逼真的風(fēng)景、人物或故事情節(jié)來加速世界建設(shè)。
• 藥物發(fā)現(xiàn)和分子設(shè)計(jì)：研究人員使用生成式模型提出具有特定性質(zhì)的新化合物，加速藥物創(chuàng)新。
• 時(shí)尚和產(chǎn)品設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)師探索由人工智能制作的新穎形狀、調(diào)色板或風(fēng)格，以激發(fā)獨(dú)一無二的產(chǎn)品創(chuàng)意。

重要性和意義

• 創(chuàng)造和革新。生成式人工智能突破了人們以往對機(jī)器能力邊界的認(rèn)知局限，其應(yīng)用范疇從傳統(tǒng)的分析類任務(wù)拓展至充滿想象力的創(chuàng)造性領(lǐng)域。
• 效率和成本節(jié)約。自動化設(shè)計(jì)或內(nèi)容創(chuàng)建可以大大減少傳統(tǒng)手工流程的時(shí)間和費(fèi)用。
• 大規(guī)模的個(gè)性化。生成式系統(tǒng)可以根據(jù)個(gè)人偏好定制輸出，創(chuàng)建個(gè)性化的營銷材料、聊天回復(fù)，甚至是醫(yī)療方案。
• 倫理和社會影響。生成式AI提出了一些重要的問題：我們?nèi)绾翁幚砩疃仍旒?？誰擁有人工智能生成的內(nèi)容？應(yīng)對這些挑戰(zhàn)對于負(fù)責(zé)任地利用生成式模型的力量至關(guān)重要。

類比：AI游吟詩人

可以把生成式AI想象成一個(gè)不斷進(jìn)化的作者，他讀過數(shù)百萬本各種風(fēng)格和流派的書。它不只是背誦所讀的內(nèi)容——它綜合了這些風(fēng)格和主題，創(chuàng)造了自己的故事。就像一個(gè)真正的“吟游詩人”會內(nèi)化影響，然后制作原創(chuàng)作品一樣，生成式AI利用深厚的知識庫來產(chǎn)生新的創(chuàng)作，這些創(chuàng)作可以讓教授它的人感到驚訝（有時(shí)甚至是愚弄）。

超能力：想象力的未來

生成式AI站在技術(shù)和藝術(shù)的交叉點(diǎn)，拓展了創(chuàng)新的前沿。通過從過去學(xué)習(xí)并夢想未來，它為設(shè)計(jì)、娛樂、制造等領(lǐng)域開辟了新的視野。無論你是在尋求藝術(shù)靈感、綜合訓(xùn)練數(shù)據(jù)還是尖端產(chǎn)品原型，生成式AI都有能力提升你的創(chuàng)作過程，并重新定義數(shù)字時(shí)代的可能性。

三者綜合比較

雖然分類式AI、預(yù)測式AI和生成式AI各自擅長不同的任務(wù)，但它們也可以結(jié)合起來創(chuàng)建強(qiáng)大的端到端解決方案。下表總結(jié)了它們的核心區(qū)別：

更深入地了解差異

1.數(shù)據(jù)及輸出

• 分類式AI采用標(biāo)記的示例并分配類別（如“垃圾郵件”vs“非垃圾郵件”）。它最適合處理是/否問題或多類別標(biāo)簽。
• 預(yù)測式AI就是預(yù)測未來的結(jié)果。它會消化歷史數(shù)據(jù)以估計(jì)數(shù)值（如收入、溫度）或事件發(fā)生的概率（如用戶流失的可能性）。
• 生成式AI采用復(fù)雜的模型來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的潛在模式，然后使用這些知識來創(chuàng)造新的產(chǎn)品，包括文本、圖像、音樂以及全新的產(chǎn)品設(shè)計(jì)等。

2.模型的復(fù)雜性

• 分類任務(wù)通常使用邏輯回歸、決策樹或卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（用于圖像）等模型。
• 預(yù)測任務(wù)可能涉及線性/非線性回歸、時(shí)間序列模型（ARIMA）或用于序列數(shù)據(jù)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）。
• 生成任務(wù)可以利用生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）、變分自動編碼器（VAEs）或基于轉(zhuǎn)換器的架構(gòu)，如GPT和BERT。

3.影響與挑戰(zhàn)

• 分類模型通常部署在大量任務(wù)中，其中快速標(biāo)記是至關(guān)重要的，例如過濾數(shù)百萬封電子郵件中的垃圾郵件。
• 預(yù)測模型通過幫助企業(yè)提前計(jì)劃、分配資源和調(diào)整策略（如預(yù)測銷售以管理庫存）來增加價(jià)值。
• 生成式AI可以增強(qiáng)創(chuàng)造力并加速創(chuàng)新，但也會帶來道德問題（如深度造假）和關(guān)于內(nèi)容所有權(quán)的問題。

重要性和意義

1.高效的操作

（1）分類式AI簡化了工作流程。

• 垃圾郵件過濾：自動刪除垃圾郵件，讓用戶只處理重要的消息。
• 內(nèi)容節(jié)制：在社交媒體feed中標(biāo)記或阻止有害內(nèi)容。
  （2）預(yù)測式AI幫助管理者優(yōu)化資源。
• 庫存和供應(yīng)：確保訂購的庫存或材料數(shù)量正確，減少浪費(fèi)和庫存過剩。
• 收入預(yù)測：準(zhǔn)確預(yù)測銷售以指導(dǎo)預(yù)算和人員需求。
  （3）生成式AI可以處理創(chuàng)造性或重復(fù)性的任務(wù)。
• 營銷材料：自動生成廣告文案、產(chǎn)品描述或社交媒體帖子，節(jié)省時(shí)間和創(chuàng)意精力。
• 原型和設(shè)計(jì)：快速迭代新產(chǎn)品設(shè)計(jì)或概念藝術(shù)。

2.更好的見解

（1）分類和預(yù)測模型。

• 客戶細(xì)分：對用戶群體進(jìn)行分類，并預(yù)測他們的行為，以定制營銷活動。
• 醫(yī)療保?。簩膊∵M(jìn)行分類并預(yù)測患者再入院率，以獲得更明智、更積極的護(hù)理。
  （2）生成模型。
• 合成數(shù)據(jù)：生成額外的數(shù)據(jù)點(diǎn)來填補(bǔ)稀疏數(shù)據(jù)集的空白，提高其他人工智能模型的健壯性和準(zhǔn)確性。
• 創(chuàng)意生成：從頭腦風(fēng)暴產(chǎn)品概念到探索新的藝術(shù)風(fēng)格，生成式AI可以激發(fā)新的視角。

3.創(chuàng)新與創(chuàng)意

（1）生成式AI是新領(lǐng)域的溫床。

• 藝術(shù)和娛樂：人工智能驅(qū)動的繪畫、音樂創(chuàng)作和故事寫作帶來了新穎、協(xié)作的創(chuàng)造力形式。
• 產(chǎn)品開發(fā)：快速起草多個(gè)原型或設(shè)計(jì)，以確定最有希望的方向。

（2）三者結(jié)合起來。

• 用分類式AI標(biāo)記數(shù)據(jù)。
• 用預(yù)測式AI預(yù)測未來趨勢。
• 用生成式AI產(chǎn)生新的想法或解決方案。

這種協(xié)同作用可以創(chuàng)造真正革命性的端到端解決方案——就像一個(gè)自動化系統(tǒng)，對市場數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，預(yù)測消費(fèi)者需求，然后根據(jù)需求生成全新的產(chǎn)品概念。

最后的想法

• 分類式AI：標(biāo)簽型人格，快速分類數(shù)據(jù)以簡化流程。
• 預(yù)測式AI：水晶球，通過預(yù)測可能的未來幫助制定數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。
• 生成式AI：創(chuàng)造性的天才，想象新的藝術(shù)、設(shè)計(jì)和創(chuàng)新形式。

通過了解每種方法的獨(dú)特力量，你可以有策略地應(yīng)用它們——無論是單獨(dú)的還是組合的——來解決大量的問題。想要自動化文檔分類，預(yù)測季度銷售，或者設(shè)想新穎的產(chǎn)品原型嗎？這些人工智能“家族”中的每一個(gè)都提供了專門的功能，可以改變你的工作流程并擴(kuò)展你的創(chuàng)造可能性。

最后，需要強(qiáng)調(diào)的是，人工智能領(lǐng)域是不斷發(fā)展的。隨著這些技術(shù)的成熟，預(yù)計(jì)會有更多的重疊和協(xié)同作用，使分類、預(yù)測和生成式AI不再僅僅是獨(dú)立的支柱，而是一個(gè)更大的人工智能生態(tài)系統(tǒng)的連鎖部分。

原文標(biāo)題：Three AI Superpowers: Classification AI vs Predictive AI vs Generative AI，作者：Mahesh Ganesamoorthi