生成式 AI 和自適應 AI 有什麼區別？

人工智能 (AI) 有著顛覆企業和技術世界的歷史。 借助這項技術進步，企業可以實現工作自動化、提高生產力並改善客戶體驗。 基於預編程規則和結構化數據的生成式人工智能是其最近的熱門商品。 幾個月來，它一直是人工智能發展的主要領域，左右重塑著國際組織。

今天的專家認為，引入自適應人工智能將是推進當前數字環境所需的最後一步。 如果您熟悉 AI 的基礎知識，那么生成式人工智能 (GAI) 可能是您已經了解的東西。 另一方面，通用人工智能 (AGI) 是另一種人工智能，您可能不太了解它。 雖然它們有相似的聲音，但它們並不完全相同。 不，這不僅僅是因為首字母縮寫詞中的字母被顛倒了。 那兩者有什麼不同呢？

主要流行語——生成式 AI 如何讓您受益？

被稱為“生成 AI”的計算機科學分支旨在創建無監督和半監督算法，這些算法可以從現有數據生成新內容，例如文本、音頻、視頻、圖形和代碼。 它需要使用計算機生成的技術來生產獨特而真實的物品。 人工智能的這一領域側重於開發產生新數據的算法。 它是機器學習的一個子集。 生成模型有許多應用，從視覺和表演藝術到機器人和計算機視覺。 在人工智能的背景下，“生成”一詞暗指這些模型創造新數據的能力，而不僅僅是識別它。 例如，可以訓練生成模型通過使用特定特徵作為輸入（例如眼睛的數量或頭髮顏色）來生成類似於人臉的圖像。

在未來，由於一種新的大規模語言模型類別，機器將能夠編寫、編碼、創造和創造具有令人信服的、有時甚至是超人的結果的藝術。 人工智能的一個非常有前途的領域有可能顯著推動社會發展，那就是生成人工智能。 它將使我們能夠創建能夠處理傳統算法無法解決的問題的計算機。

在比較生成式人工智能和自適應人工智能時，一些發展脫穎而出，因為它們可以通過多種方式幫助社會，包括發現緊迫問題的答案，以及通過產生新型藝術和娛樂來改善客戶體驗。

以下是生成式 AI 如何改善我們生活的一些示例：

輸出質量非常好，因為它是通過從各種數據源中自學創建的，例如混合來自維基百科和數万個其他網站的數據來創建具有復雜語法規則的短語，而無需任何事先編程。

通過使用算法生成為特定任務定制的設計，生成式 AI 降低了項目風險。 它使設計團隊能夠對建築物或結構進行多次迭代，並對其進行評估以確定哪一個產生最佳結果。

它不需要任何預先存在的訓練數據，它還通過使用偏差較小的模型來提高機器學習模型的準確性。 相反，它根據信息創建自己的培訓。

由於生成式 AI 無需傳感器或其他外部數據源的幫助即可了解其環境，因此可以消除對傳感器的需求。

在面部識別、圖片分類和圖像分割等應用中，可能會使用生成人工智能 (AI)，因為它有能力從經驗和其他來源中學習並自行創造新的想法。

此外，由於生成式 AI 可以從示例中學習並使用該信息生成新事物，因此機器人和計算機可以更好地理解現實世界和模擬環境中的抽象理論。

為什麼企業應該採用自適應人工智能？

自適應 AI 是一種人工智能係統，它可以修改自己的代碼以響應構建時未預料到的現實世界變化，這是我們在生成 AI 和自適應 AI 之間爭論的下一個競爭者。 利用自適應 AI 的組織可以通過將適應性和彈性納入其體系結構來快速、成功地對中斷做出反應。 Gartner 傑出副總裁分析師 Erick Brethenoux 表示，鑑於最近的健康和氣候危機，靈活性和適應性變得至關重要。

自適應人工智能係統更能抵抗變化，因為它們不斷地重新訓練模型或採用替代技術在運行時和開發過程中學習和修改。 根據 Gartner 的預測，到 2026 年，使用 AI 工程技術創建和管理自適應 AI 系統的企業在 AI 模型可操作的速度和數量方面將比競爭對手高出 25%。

為了使系統能夠修改其學習過程和行為，以適應在使用過程中不斷變化的現實世界場景，自適應人工智能融合了基於代理的設計方法和強化學習方法。 自適應人工智能通過從以前的人類和機器經驗以及實時環境中學習，可以產生更好、更快速的解決方案。

與私人導師類似，該項目通過選擇教什麼、什麼時候考試以及如何衡量進步來定制學生的教育體驗。 對於任何需要提高決策智能係統獨立性的公司來說，做出判斷是一個必不可少但複雜的過程。 然而，要添加自適應人工智能，需要重新設計決策過程，這是比較生成式人工智能和自適應人工智能時的一個重要考慮因素。

我們在哪裡看到自適應人工智能在工作？

因此，現有的流程結構可能會發生重大變化，企業利益相關者必須確保以合乎道德和法律的方式使用人工智能。 來自業務、IT 和支持部門的人員必須共同努力，以採用自適應人工智能係統。 這需要尋找潛在用例、了解技術並評估它將如何影響採購和資源分配。 軟件工程團隊、數據和分析團隊以及業務利益相關者必須密切合作才能創建這些解決方案。 為了構建和執行這些自適應人工智能係統，人工智能工程必不可少。 隨著技術的發展，人工智能在商業中的使用越來越普遍，預計在未來，這將成為一種標準做法。 預計工業雲平台將承載人工智能在商業中最早的實施。

# 商業雲平台

企業要擴張，必須在無線價值實現、平台工程和行業雲平台方面進行投資。 據 Gartner 稱，到 2027 年，企業將使用雲平台完成其一半以上的業務活動，並將在 2023 年開始產生更高的利潤。此外，平台工程團隊預計將出現在 80% 的軟件工程公司中到 2026 年，通過內部自助服務門戶加強軟件交付和生命週期管理。

# 可持續技術

到 2023 年，企業將不得不在解決投資者對利潤和銷售額的主要擔憂與對可持續性的關注之間取得平衡。 企業高管越來越意識到他們有義務使用技術來推進環境目標。 人工智能的發展正在持續支持組織的可持續發展，可持續技術正在成為人們關注的焦點。 目標應該是使技術“默認可持續”，同時考慮到它對環境和後代的影響。

# 電子免疫系統

領導者應專注於數字免疫、可觀察數據和人工智能，以在 2023 年實現業務最大化。“數字免疫系統”可以降低 IT 風險並增加企業價值，同時增強系統穩定性並最大限度地減少停機時間。 可觀察數據對於管理 IT 系統和監控變化非常有用，例如日誌、跟踪和指標。 它為決策提供有用的數據，應該在整體 IT 戰略中發揮重要作用。

# 超級應用

在一位技術專家看來，“超級應用程序”的出現是創新者最重要的技術趨勢之一。 超級應用是一個多功能平台，它結合了應用、平台和數字生態系統的優勢，以提高業務效率並取代許多應用。 它提供商品和服務的一站式商店，並使用戶能夠從獨立平台訪問迷你應用程序。 據報導，到 2027 年，全球將有超過 50% 的人口使用超級應用程序。

生成式 AI 和自適應 AI 之間的區別

比較表突出了生成式 AI 和自適應 AI 之間的主要區別：

生成式 AI（示例：使用變分自動編碼器生成手寫數字）：

pythonCopy code import numpy as np import tensorflow as tf # Define and train a variational autoencoder model on MNIST dataset # ... # Generate new digits using the trained model latent_dim = 10 random_latent_vectors = np.random.normal(size=(10, latent_dim)) generated_digits = model.decoder.predict(random_latent_vectors)

自適應 AI（示例：使用協同過濾構建推薦系統）：

pythonCopy code import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # Load user-item ratings data ratings_data = pd.read_csv('ratings.csv') # Split data into train and test sets train_data, test_data = train_test_split(ratings_data, test_size=0.2) # Compute user-item similarity matrix user_item_matrix = train_data.pivot(index='user_id', columns='item_id', values='rating').fillna(0) item_item_similarity = cosine_similarity(user_item_matrix.T) # Make recommendations for a specific user user_id = 100 user_ratings = user_item_matrix.loc[user_id].values.reshape(1, -1) item_scores = np.dot(user_ratings, item_item_similarity) / np.sum(np.abs(item_item_similarity)) recommended_items = item_scores.argsort()[0][::-1][:5]

人工智能有兩個截然不同的子領域：生成人工智能和自適應人工智能。

根據先前收集的數據生成新內容（例如寫作、圖形或音樂）的 AI 系統稱為生成 AI 系統。 它使用深度學習算法從一開始就創建新數據，這些數據可應用於各種任務，包括創建逼真的照片或新音樂。 另一方面，自適應人工智能是指學習和適應不斷變化的條件的人工智能係統。 這些系統適用於數據和條件不斷變化的動態環境。 他們可能會根據最新信息或反饋實時修改自己的行為。 具有自適應人工智能的系統包括推薦引擎、自動駕駛汽車和預防性維護計劃。

生成式 AI 生成新數據，而自適應 AI 會根據不斷變化的環境修改其行為。 這兩種人工智能範式共同幫助我們建設一個更智能、更高效、更能響應我們獨特需求和偏好的世界。 最終，集成自適應系統將為創造性的商業戰略打開大門，從而產生新的商業模式、商品和渠道，從而消除決策孤島。 與傳統的 AI 系統相反，自適應 AI 可以修改自己的代碼，以應對實際世界中在首次開發代碼時未預料到或不知道的變化。 以這種方式將適應性和彈性納入其設計的組織可以更快、更成功地應對危機。