譯者 | 晶顏

審校 | 重樓

了解分類、預測和生成式AI之間的區(qū)別——它們的主要功能，以及如何使用它們對數據進行分類、趨勢預測和內容創(chuàng)建。

人工智能（AI）是一個潛能巨大且不斷發(fā)展的領域，是無數現代技術的核心。為了駕馭它的復雜性，將AI劃分為三個核心“家族”是大有裨益的，它們每個“家族”都有自己獨特的目的和“個性”：

• 分類式AI：作為數據整理的關鍵工具，它善于將輸入信息標記為既定類別。例如，電子郵件服務借助它從真實郵件中篩選出垃圾郵件，照片應用程序利用它識別熟悉的面孔。
• 預測式AI：猶如具有預知能力的水晶球，通過分析過往數據的規(guī)律，對未來情況做出合理推測。無論是預測次日的天氣狀況，還是預估產品需求的突然增長，它都能發(fā)揮作用。
• 生成式AI：扮演著創(chuàng)意策劃者的角色，能夠依據所學習到的模式，生成全新的輸出內容，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。

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

下圖是每種AI類型的不同目標：

分類式AI

個性：果斷的法官

設想在一場極具挑戰(zhàn)性的烹飪競賽場景中，一個分類式AI充當至關重要的評審角色。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”還是“主菜”。它擅長進行區(qū)分與標記工作，能夠依據過往案例中所習得的經驗知識，做出精準且敏銳的判斷。

要點概述

• 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。其核心任務在于判定新的數據片段應歸屬于哪一個既定的類別范疇或被賦予何種標簽。
• 監(jiān)督學習和標記數據。大多數分類模型需要標記訓練數據來學習類別之間的差異。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。在實踐中，分類式AI通常涉及從原始數據中識別或設計特征（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：分配正確的類別。最終，分類式AI的目的是在標記新的、看不見的數據時盡量減少錯誤。準確性、精度和召回率等性能指標有助于度量模型將輸入分類到正確桶中的情況。

運行原理

• 數據收集：收集每個類的示例（例如，數百封“垃圾郵件”和“非垃圾郵件”）。
• 標記：人工注釋器或自動腳本標記這些示例（垃圾郵件與非垃圾郵件）。
• 訓練：人工智能模型（如決策樹、隨機森林或神經網絡）學習訓練數據中的模式，將一個類別與另一個類別區(qū)分開來。
• 測試：該模型在新數據上進行測試，看看它是否能正確地將它們標記為垃圾郵件或非垃圾郵件。
• 部署：經過微調后，將模型部署在一個實時環(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行實時分類。

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？”

電子郵件服務嚴重依賴分類式AI來檢測垃圾或惡意信息。它們會尋找與垃圾郵件相關的關鍵字、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用程序中，分類式AI可以根據圖片的內容對圖片進行標記或分組，比如自動將貓和狗的照片進行分類。

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品或服務的看法。這有助于指導營銷策略或客戶支持方法。

4.醫(yī)學診斷：“腫瘤是惡性的還是良性的？”

分類式AI在醫(yī)療保健領域也是無價的，在醫(yī)療保健領域，模型會分析成像或測試結果，以協(xié)助診斷疾病。通過發(fā)現醫(yī)學圖像中的細微模式，人工智能可以極大地幫助醫(yī)生做出更快、更準確的決定。

其他更多應用

• 欺詐檢測：銀行使用分類來標記可能是欺詐的異常交易，將其分類為“合法”或“可疑”。
• 客戶細分：營銷人員將客戶分成不同的類別（例如，高價值，高風險）進行個性化的營銷活動。
• 文檔標記：大型組織自動對文檔或支持票據進行分類，以簡化工作流程。

重要性和意義

• 速度和可擴展性。經過訓練后，分類式AI可以立即處理大量數據，從電子郵件到x射線圖像，無需人工干預。
• 成本效率。將手工標記任務自動化可以節(jié)省時間和資源。
• 一致性。人類可能會感到疲勞或做出主觀判斷，但訓練有素的分類模型每次都會應用一致的規(guī)則。
• 明智的決策。通過快速篩選噪音，分類式AI使人類專家能夠專注于高價值或邊緣案例。

類比：整理香料架

為了更清楚地說明這一點，可以將分類式AI想象成對廚房里的香料架進行分類。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的標簽。如果你遇到一個新瓶子，它有一種未知的香味，你就把它的特性（比如顏色、氣味、質地）和架子上已知的香料進行比較。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：通向有組織數據的門戶

分類式AI通常是許多人工智能項目的切入點，因為它解決了一些直截了當的問題：“這條數據是什么？”“它屬于哪一類？”從垃圾郵件檢測和圖像標記到醫(yī)療診斷等，它是現代機器學習的基礎支柱。

通過標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、準確和一致地處理大量任務。這最終為無數行業(yè)提供了更深入的見解和更順暢的流程。

預測式人工智能

個性：AI“水晶球”

想象一下，有一個水晶球，可以根據以前發(fā)生的一切，提供未來趨勢或事件的進一步發(fā)展。簡而言之，這就是預測式AI。通過分析歷史數據中的模式和相關性，它試圖預測接下來可能發(fā)生的事情——可能是明天的銷售數據、下周的天氣，也可能是機器部件的壽命。

要點概述

• 連續(xù)值和概率。預測式AI模型通常會輸出數字預測，比如售出的物品數量，或者概率，比如70%的下雨幾率。這與處理離散標簽（例如，“貓”與“狗”）的分類式AI形成對比。
• 依賴于歷史數據。為了預測未來，預測式AI必須從過去學習。它依賴于龐大的數據庫，如銷售記錄、溫度日志或傳感器讀數，來識別可能再次發(fā)生的趨勢或模式。
• 各種各樣的技術。預測式AI會利用回歸模型（線性/邏輯回歸）、時間序列分析（ARIMA、季節(jié)性ARIMA等）、高級神經網絡（RNN、LSTM以及專門用于順序數據的變壓器）等技術。
• 統(tǒng)計和機器學習方法。一些預測任務是用經典統(tǒng)計來處理的（例如，時間序列的ARIMA）。其他的則使用能夠發(fā)現數據中更復雜、非線性關系的機器學習方法。

運行原理

• 收集歷史數據：這可能包括過去的銷售數據、溫度記錄、用戶行為日志或傳感器讀數。
• 識別相關特征：模型篩選數據以找出哪些變量（例如，日期、季節(jié)、前一天的銷售額）最具預測性。
• 訓練模型：人工智能使用這些特征來學習將過去的輸入映射到未來輸出的模式或功能。
• 用新數據驗證：模型的準確性是在以前沒有見過的數據上進行測試的，并將其預測結果與實際結果進行比較。
• 部署和更新：將最終模型投入生產，進行實時或批量預測。隨著時間的推移以及新數據的到來，它可能會被重新訓練。

典型用例

1.銷售預測：“下個季度會賣出多少件商品？”

預測式AI會檢查歷史銷售、營銷活動、經濟趨勢，甚至是季節(jié)性因素（如假期），以估計未來的需求。

2.天氣預報：“明天會下雨嗎？”

氣象學家使用在超級計算機上運行的預測模型來處理大氣數據、衛(wèi)星圖像和歷史模式，以生成預測。

3.金融市場：“股價會漲還是會跌？”

交易員和金融分析師依靠預測算法來監(jiān)控市場情緒、交易量和過去的價格波動，目的是在機會（或風險）出現之前發(fā)現它們。

4.預見性維護：“機器何時可能會出現故障，需要維修？”

工廠設備或車輛上的傳感器收集溫度、振動和使用情況的數據。預測式AI學習這些模式，在代價高昂的故障發(fā)生之前警告操作人員。

其他更多應用

• 需求計劃：在制造業(yè)和零售業(yè)，預測式AI能夠確定最佳庫存水平、人員需求和生產計劃。
• 醫(yī)療保健預測：醫(yī)院使用機器學習來預測患者入院率并相應地分配資源。
• 客戶流失預測：企業(yè)可以預測哪些客戶可能會停止使用某項服務，并在他們離開之前進行干預。
• 風險評估：保險公司和銀行分析信用評分、交易歷史和人口統(tǒng)計數據，以估計違約或索賠概率。

重要性和意義

• 積極的決策。預測式AI允許組織提前計劃，而不是簡單地對實時情況做出反應。通過看到潛在的問題或機會，他們可以有效地制定戰(zhàn)略。
• 節(jié)約成本，提高效率。準確預測需求可以防止生產過剩或庫存不足。預測設備故障可以減少停機時間和維修成本。
• 增強客戶體驗。當公司準確地預測趨勢或需求時，他們可以定制產品、服務或促銷活動，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)，那些能夠最準確預測未來趨勢的人往往比競爭對手表現得更好。預測模型可以成為戰(zhàn)略決策的秘密武器。

類比：你的個人GPS

可以把預測式AI想象成你手機上的GPS應用。它知道你的起點（當前數據）和歷史路況（過去數據）。利用這些信息，它將繪制出到達目的地（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），它會迅速重新計算，為你提供下一個最佳行動方案。

超能力：展望未來的力量

預測式AI站在數據分析和未來預見的十字路口。通過從歷史中學習并不斷更新其知識，它可以幫助個人和企業(yè)最大限度地減少不確定性并利用機會。無論你是經營一家冰淇淋店、全球供應鏈，還是一個高頻交易平臺，預測式AI都能提供一個數據驅動的“水晶球”，讓你做出更智能、更主動的決策，塑造一個繁榮的未來。

生成式AI

個性：創(chuàng)造天才

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

要點概述

• 創(chuàng)建原始數據。生成式AI模型可以合成以前不存在的內容，如圖像、文本或音頻。與分類式AI（標記現有數據）或預測式AI（預測未來事件）不同，生成式AI專注于產生真正新的物品。
• 核心技術。包括生成對抗網絡（GANs）：它們使用兩個神經網絡的“決斗”設置，一個生成器（試圖創(chuàng)建可信數據）和一個鑒別器（試圖區(qū)分真實數據和虛假數據）。隨著時間的推移，生成器會完善到可以產生令人信服的輸出的程度。以及轉換器（如GPT）通過從海量數據集中學習上下文和語言模式，利用注意力機制生成連貫的文本（或其他序列數據）。
• 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練數據中提取的模式和結構。
• 創(chuàng)新的催化劑。通過提出人類可能想不到的想法或設計，生成式AI激發(fā)了創(chuàng)造力和創(chuàng)新。這在時尚、建筑、產品設計和娛樂等領域尤為有價值。

運行原理

• 在大數據集上進行訓練：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）。
• 學習底層結構：該模型檢測模式——形狀、風格、語法規(guī)則、和弦進行——這些模式定義了數據的“本質”。
• 生成新樣本：一旦經過訓練，模型就會嘗試重新創(chuàng)建與訓練數據風格相似但不是完全復制的內容。
• 迭代改進：像GAN這樣的技術會使用鑒別器來批判生成器的工作，促使其持續(xù)改進，直到輸出幾乎與現實世界的示例無法區(qū)分。

典型用例

1.圖像生成：“創(chuàng)造現實的面孔、藝術或概念設計。”

研究人員或數字藝術家可以在人臉上訓練GAN，然后生成不存在的人的超現實肖像，或者生成概念藝術品和設計。

2.文本生成：“寫文章、故事或代碼。”

像GPT這樣的模型可以編寫任何內容，從博客文章和詩歌到功能軟件代碼，同時保持邏輯結構和自然的語氣。

3.作曲：“制作原創(chuàng)音樂或背景音樂。”

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

4.Deepfakes：“制作逼真的合成視頻或語音內容。”

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

其他更多應用

• 數據增強：生成式AI可以創(chuàng)建合成數據集來改進機器學習模型，特別是在真實數據有限或昂貴的情況下。
• 虛擬現實和游戲：通過生成逼真的風景、人物或故事情節(jié)來加速世界建設。
• 藥物發(fā)現和分子設計：研究人員使用生成式模型提出具有特定性質的新化合物，加速藥物創(chuàng)新。
• 時尚和產品設計：設計師探索由人工智能制作的新穎形狀、調色板或風格，以激發(fā)獨一無二的產品創(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器能力邊界的認知局限，其應用范疇從傳統(tǒng)的分析類任務拓展至充滿想象力的創(chuàng)造性領域。
• 效率和成本節(jié)約。自動化設計或內容創(chuàng)建可以大大減少傳統(tǒng)手工流程的時間和費用。
• 大規(guī)模的個性化。生成式系統(tǒng)可以根據個人偏好定制輸出，創(chuàng)建個性化的營銷材料、聊天回復，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：我們如何處理深度造假？誰擁有人工智能生成的內容？應對這些挑戰(zhàn)對于負責任地利用生成式模型的力量至關重要。

類比：AI游吟詩人

可以把生成式AI想象成一個不斷進化的作者，他讀過數百萬本各種風格和流派的書。它不只是背誦所讀的內容——它綜合了這些風格和主題，創(chuàng)造了自己的故事。就像一個真正的“吟游詩人”會內化影響，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（有時甚至是愚弄）。

超能力：想象力的未來

生成式AI站在技術和藝術的交叉點，拓展了創(chuàng)新的前沿。通過從過去學習并夢想未來，它為設計、娛樂、制造等領域開辟了新的視野。無論你是在尋求藝術靈感、綜合訓練數據還是尖端產品原型，生成式AI都有能力提升你的創(chuàng)作過程，并重新定義數字時代的可能性。

三者綜合比較

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

更深入地了解差異

1.數據及輸出

• 分類式AI采用標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/否問題或多類別標簽。
• 預測式AI就是預測未來的結果。它會消化歷史數據以估計數值（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采用復雜的模型來學習數據中的潛在模式，然后使用這些知識來創(chuàng)造新的產品，包括文本、圖像、音樂以及全新的產品設計等。

2.模型的復雜性

• 分類任務通常使用邏輯回歸、決策樹或卷積神經網絡（用于圖像）等模型。
• 預測任務可能涉及線性/非線性回歸、時間序列模型（ARIMA）或用于序列數據的循環(huán)神經網絡（LSTM）。
• 生成任務可以利用生成對抗網絡（GANs）、變分自動編碼器（VAEs）或基于轉換器的架構，如GPT和BERT。

3.影響與挑戰(zhàn)

• 分類模型通常部署在大量任務中，其中快速標記是至關重要的，例如過濾數百萬封電子郵件中的垃圾郵件。
• 預測模型通過幫助企業(yè)提前計劃、分配資源和調整策略（如預測銷售以管理庫存）來增加價值。
• 生成式AI可以增強創(chuàng)造力并加速創(chuàng)新，但也會帶來道德問題（如深度造假）和關于內容所有權的問題。

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。
• 內容節(jié)制：在社交媒體feed中標記或阻止有害內容。
  （2）預測式AI幫助管理者優(yōu)化資源。
• 庫存和供應：確保訂購的庫存或材料數量正確，減少浪費和庫存過剩。
• 收入預測：準確預測銷售以指導預算和人員需求。
  （3）生成式AI可以處理創(chuàng)造性或重復性的任務。
• 營銷材料：自動生成廣告文案、產品描述或社交媒體帖子，節(jié)省時間和創(chuàng)意精力。
• 原型和設計：快速迭代新產品設計或概念藝術。

2.更好的見解

（1）分類和預測模型。

• 客戶細分：對用戶群體進行分類，并預測他們的行為，以定制營銷活動。
• 醫(yī)療保健：對疾病進行分類并預測患者再入院率，以獲得更明智、更積極的護理。
  （2）生成模型。
• 合成數據：生成額外的數據點來填補稀疏數據集的空白，提高其他人工智能模型的健壯性和準確性。
• 創(chuàng)意生成：從頭腦風暴產品概念到探索新的藝術風格，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是新領域的溫床。

• 藝術和娛樂：人工智能驅動的繪畫、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。
• 產品開發(fā)：快速起草多個原型或設計，以確定最有希望的方向。

（2）三者結合起來。

• 用分類式AI標記數據。
• 用預測式AI預測未來趨勢。
• 用生成式AI產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——就像一個自動化系統(tǒng)，對市場數據進行分類，預測消費者需求，然后根據需求生成全新的產品概念。

最后的想法

• 分類式AI：標簽型人格，快速分類數據以簡化流程。
• 預測式AI：水晶球，通過預測可能的未來幫助制定數據驅動的決策。
• 生成式AI：創(chuàng)造性的天才，想象新的藝術、設計和創(chuàng)新形式。

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

最后，需要強調的是，人工智能領域是不斷發(fā)展的。隨著這些技術的成熟，預計會有更多的重疊和協(xié)同作用，使分類、預測和生成式AI不再僅僅是獨立的支柱，而是一個更大的人工智能生態(tài)系統(tǒng)的連鎖部分。

原文標題：Three AI Superpowers: Classification AI vs Predictive AI vs Generative AI，作者：Mahesh Ganesamoorthi