生成式AI與機器學習的區別

近年來，人工智慧(AI)和機器學習(ML)領域獲得了巨大的發展，關於它們的討論也越來越多，很多時候兩者界限模糊。在構成AI領域的眾多子領域中，生成式AI和機器學習因其功能和用途而能夠被清晰地區分。對於從事科技、企業界或學術界工作的任何人來說，理解兩者之間的區別在所有這些領域都至關重要。

什麼是機器學習？

機器學習是AI的一個子領域，研究人員和開發者在此領域開發出能夠讓機器理解資料、從中學習並進行推斷的演算法。機器學習系統從預先設定的資料集進行學習，因此能夠將資訊組織到相關的上下文中，對其進行分類並做出分析和決策。廣義來說，機器學習技術主要分為三種類型：監督學習、無監督學習和強化學習。

監督學習：應用這種技術時，模型使用具有明確標籤的資料集進行訓練。透過學習輸入和輸出資料之間的關係，演算法能夠對從未遇到過的資料集進行預測。這包括諸如電子郵件垃圾郵件過濾器和影像識別系統等領域。

無監督學習：這種型別包括在不為樣本提供標籤的情況下進行資料訓練，期望系統能夠找出模式和基本特徵。聚類和降維技術在這裡很常見。案例研究包括客戶細分、交叉銷售和追加銷售以及市場籃子分析。

強化學習：在這裡，智慧體透過置於環境中，執行動作並接收獎勵或懲罰形式的訊號來學習策略。這種方法在機器人技術和遊戲中非常常見。

相比之下，生成式AI是人工智慧的一個分支，其目標是開發新的內容。它利用已有的資料來創造新的東西，例如文字、影像、音樂和影片。生成式AI利用諸如生成對抗網路(GAN)或Transformer之類的增強模型來生成看起來真實可信的輸出。

生成對抗網路(GAN)：GAN是由兩個神經網路模型（一個生成器和一個判別器）組成的配對，它們以類似遊戲的方式運作，其中兩個模型相互競爭以獲勝。生成器是資料建立者，而判別器的作用是將生成的資料與實際資料進行比較。這種對抗使得生成器能夠產生更令人滿意的輸出。

Transformer：在語言處理方面，像OpenAI的GPT這樣的基於Transformer的架構可以生成與使用者系統提示相關的、類似人類的文字內容。這些模型能夠理解海量文字資料中的上下文關係。

下表突出顯示了生成式AI和機器學習之間的關鍵區別：

依據	機器學習	生成式AI
目標	機器學習的目的是觀察資料並根據某些資料趨勢做出預測。	生成式AI的目標是建立類似於訓練資料的新內容。
輸出性質	對於機器學習來說，專門的輸出大多屬於預測性或分類性資料型別，基本上是估計或分類。	在生成式AI中，專門的輸出將是直接的影像、文字或其他媒體材料，包含創造力和獨創性。
資料利用	在機器學習中，資料主要用於訓練模型如何從已有的例項中學習。	在生成式AI中，資料用於建立新事物，但不是克隆意義上的；而是模仿所學內容並建立一個新的概念，它是所學材料的混合。
模型複雜度	機器學習模型在某些情況下可能更簡單直接，因為它們面向特定任務。	生成式AI往往需要更復雜的架構，因為它涉及到對資料分佈進行建模以合成新的物件。
應用	機器學習已將其應用廣泛擴充套件到各個領域，主要集中在預測分析上，包括欺詐檢測、推薦系統和預測性維護。	生成式AI引入了賦能藝術、設計和娛樂的技術，從而促進了自動內容生成，並在電影中帶來了令人驚歎的視覺效果。

隨著這兩個領域不斷發展，它們的相互作用可能會導致前所未有的解決方案的出現。生成式AI和機器學習的結合可以使系統得到改進，使其能夠智慧地預測並建立未知的輸出。例如，當一個機器學習模型已經過客戶偏好訓練，然後與生成式AI配對以生成具有創造力的營銷內容時，這就在資料收集任務中起到了主要作用。

總而言之，雖然機器學習和生成式AI都致力於透過技術來提高人類的能力，但它們的方法、意圖和用途卻大相徑庭。能夠識別這些差異是有效利用這項技術的關鍵。隨著技術的進步，對於科技和行業利益相關者來說，熟悉這些概念變得越來越重要，從而使他們能夠充分利用人工智慧在技術驅動型世界中的所有優勢。

Divya Onkari

寫作如呼吸。

更新於：2024年11月7日

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