生成式AI与机器学习的区别

近年来，人工智能(AI)和机器学习(ML)领域获得了巨大的发展，关于它们的讨论也越来越多，很多时候两者界限模糊。在构成AI领域的众多子领域中，生成式AI和机器学习因其功能和用途而能够被清晰地区分。对于从事科技、企业界或学术界工作的任何人来说，理解两者之间的区别在所有这些领域都至关重要。

什么是机器学习？

机器学习是AI的一个子领域，研究人员和开发者在此领域开发出能够让机器理解数据、从中学习并进行推断的算法。机器学习系统从预先设定的数据集进行学习，因此能够将信息组织到相关的上下文中，对其进行分类并做出分析和决策。广义来说，机器学习技术主要分为三种类型：监督学习、无监督学习和强化学习。

监督学习：应用这种技术时，模型使用具有明确标签的数据集进行训练。通过学习输入和输出数据之间的关系，算法能够对从未遇到过的数据集进行预测。这包括诸如电子邮件垃圾邮件过滤器和图像识别系统等领域。

无监督学习：这种类型包括在不为样本提供标签的情况下进行数据训练，期望系统能够找出模式和基本特征。聚类和降维技术在这里很常见。案例研究包括客户细分、交叉销售和追加销售以及市场篮子分析。

强化学习：在这里，智能体通过置于环境中，执行动作并接收奖励或惩罚形式的信号来学习策略。这种方法在机器人技术和游戏中非常常见。

相比之下，生成式AI是人工智能的一个分支，其目标是开发新的内容。它利用已有的数据来创造新的东西，例如文本、图像、音乐和视频。生成式AI利用诸如生成对抗网络(GAN)或Transformer之类的增强模型来生成看起来真实可信的输出。

生成对抗网络(GAN)：GAN是由两个神经网络模型（一个生成器和一个判别器）组成的配对，它们以类似游戏的方式运作，其中两个模型相互竞争以获胜。生成器是数据创建者，而判别器的作用是将生成的数据与实际数据进行比较。这种对抗使得生成器能够产生更令人满意的输出。

Transformer：在语言处理方面，像OpenAI的GPT这样的基于Transformer的架构可以生成与用户系统提示相关的、类似人类的文本内容。这些模型能够理解海量文本数据中的上下文关系。

下表突出显示了生成式AI和机器学习之间的关键区别：

依据	机器学习	生成式AI
目标	机器学习的目的是观察数据并根据某些数据趋势做出预测。	生成式AI的目标是创建类似于训练数据的新内容。
输出性质	对于机器学习来说，专门的输出大多属于预测性或分类性数据类型，基本上是估计或分类。	在生成式AI中，专门的输出将是直接的图像、文本或其他媒体材料，包含创造力和独创性。
数据利用	在机器学习中，数据主要用于训练模型如何从已有的实例中学习。	在生成式AI中，数据用于创建新事物，但不是克隆意义上的；而是模仿所学内容并创建一个新的概念，它是所学材料的混合。
模型复杂度	机器学习模型在某些情况下可能更简单直接，因为它们面向特定任务。	生成式AI往往需要更复杂的架构，因为它涉及到对数据分布进行建模以合成新的对象。
应用	机器学习已将其应用广泛扩展到各个领域，主要集中在预测分析上，包括欺诈检测、推荐系统和预测性维护。	生成式AI引入了赋能艺术、设计和娱乐的技术，从而促进了自动内容生成，并在电影中带来了令人惊叹的视觉效果。

随着这两个领域不断发展，它们的相互作用可能会导致前所未有的解决方案的出现。生成式AI和机器学习的结合可以使系统得到改进，使其能够智能地预测并创建未知的输出。例如，当一个机器学习模型已经过客户偏好训练，然后与生成式AI配对以生成具有创造力的营销内容时，这就在数据收集任务中起到了主要作用。

总而言之，虽然机器学习和生成式AI都致力于通过技术来提高人类的能力，但它们的方法、意图和用途却大相径庭。能够识别这些差异是有效利用这项技术的关键。随着技术的进步，对于科技和行业利益相关者来说，熟悉这些概念变得越来越重要，从而使他们能够充分利用人工智能在技术驱动型世界中的所有优势。

Divya Onkari

写作如呼吸。

更新于：2024年11月7日

浏览量：29

通过完成课程获得认证