“生成式人工智能”（Generative AI）是目前流行的下一个热词。无论您在哪个行业工作，您肯定听说过这个词。仅在过去的六个月里，它展示了人工智能领域的重大进展。它已经重塑了各个行业，每个人都想掌握它的技术。

对于一些人来说，您可能不太了解人工智能的子集之间的区别，而这正是本文的要点所在。

什么是传统人工智能（Traditional AI）？

传统人工智能是大多数非技术人员所熟知的人工智能的一部分。也被称为狭义或弱人工智能，传统形式的人工智能专注于以智能方式执行特定任务。 所以，我们熟知的传统人工智能包括Siri和Alexa这样的语音助手，它们被设计用于响应输入并产生输出。这些人工智能系统通过学习数据、特征等来进行决策和预测。 想象一下当你在玩电脑下棋时，电脑并不是边进行游戏边制定规则，它知道所有规则并利用这些规则来进行下一步的移动。这是一种预定义的策略。 策略，这就是传统人工智能的基础。它使用一组特定的规则来做出决策，每次都依赖于这些规则。 它接收输入并产生输出，基于规则，而不是通过创造规则。

什么是生成式人工智能（Generative AI）？

现在，让我们来谈谈流行的词汇“生成式人工智能”。正如你可以想象的，我强调了传统人工智能是基于规则的，无法创造新事物。那么，生成式人工智能又处于什么位置呢？ 是的，你说得对。生成式人工智能有能力创造新的东西。就像传统人工智能一样，生成式人工智能学习了大量的数据，并利用这些数据来做出决策和预测。但不同的是，它不仅仅是一个简单的输入和输出过程。 生成式人工智能接收输入，理解输入，并利用输入的信息创造出新的东西。它经过数据训练，学习了底层模式，能够基于与训练数据相似的输入信息生成新的数据。 到目前为止，你可以使用生成式人工智能来创建不同形式的输出，如文本、图像和音乐，还可以用它来帮助你完成诸如代码补全等任务。 生成式人工智能的例子包括GPT、Soundful、Synthesia和DALL-E 2。

区别

那么，传统人工智能和生成式人工智能有什么区别呢？ 主要区别在于它们的能力和应用。

正如我之前提到的，传统人工智能基于接收输入并产生输出。输入数据经过分析，用于做出决策和预测。如果你需要进行模式识别，传统人工智能是你的首选。传统人工智能仍然非常流行，并被用于许多当前的人工智能系统，如聊天机器人和预测分析。它专注于特定任务的应用，许多人在日常任务中使用它。

另一方面，生成式人工智能则超越了此限制，并创造出类似于训练数据的新数据。如果你需要进行模式创造，生成式人工智能是你的首选。生成式人工智能为企业开启了全新的创造力和创新力。它可以大大缩短像构思过程这样的任务所需的时间。它可以写歌词、写文章和创建深度伪造。在创造和创新至关重要的领域，生成式人工智能具有将其推向新水平的巨大潜力。

总结

在总结这篇关于传统人工智能和生成式人工智能的通用文章时，你需要理解它们的功能目前还不能交织在一起。例如，可以将生成式人工智能与传统人工智能结合使用，提供更有效的解决方案。另一方面，传统人工智能可以提供特定的输出，进而通过生成式人工智能进一步分析，创建个性化内容。

了解这两者之间的区别以及它们在人工智能世界中的特定角色是很重要的。它们都在塑造我们的未来，并在当今社会得到广泛接受。

你现在了解了这两者的独特能力，将可以享受到它们持续创新的过程中。 “生成式人工智能”（Generative AI）是目前流行的下一个热词。无论您在哪个行业工作，您肯定听说过这个词。仅在过去的六个月里，它展示了人工智能领域的重大进展。它已经重塑了各个行业，每个人都想掌握它的技术。

对于一些人来说，您可能不太了解人工智能的子集之间的区别，而这正是本文的要点所在。

什么是传统人工智能（Traditional AI）？

传统人工智能是大多数非技术人员所熟知的人工智能的一部分。也被称为狭义或弱人工智能，传统形式的人工智能专注于以智能方式执行特定任务。 所以，我们熟知的传统人工智能包括Siri和Alexa这样的语音助手，它们被设计用于响应输入并产生输出。这些人工智能系统通过学习数据、特征等来进行决策和预测。 想象一下当你在玩电脑下棋时，电脑并不是边进行游戏边制定规则，它知道所有规则并利用这些规则来进行下一步的移动。这是一种预定义的策略。 策略，这就是传统人工智能的基础。它使用一组特定的规则来做出决策，每次都依赖于这些规则。 它接收输入并产生输出，基于规则，而不是通过创造规则。

什么是生成式人工智能（Generative AI）？

现在，让我们来谈谈流行的词汇“生成式人工智能”。正如你可以想象的，我强调了传统人工智能是基于规则的，无法创造新事物。那么，生成式人工智能又处于什么位置呢？ 是的，你说得对。生成式人工智能有能力创造新的东西。就像传统人工智能一样，生成式人工智能学习了大量的数据，并利用这些数据来做出决策和预测。但不同的是，它不仅仅是一个简单的输入和输出过程。 生成式人工智能接收输入，理解输入，并利用输入的信息创造出新的东西。它经过数据训练，学习了底层模式，能够基于与训练数据相似的输入信息生成新的数据。 到目前为止，你可以使用生成式人工智能来创建不同形式的输出，如文本、图像和音乐，还可以用它来帮助你完成诸如代码补全等任务。 生成式人工智能的例子包括GPT、Soundful、Synthesia和DALL-E 2。

区别

那么，传统人工智能和生成式人工智能有什么区别呢？ 主要区别在于它们的能力和应用。

正如我之前提到的，传统人工智能基于接收输入并产生输出。输入数据经过分析，用于做出决策和预测。如果你需要进行模式识别，传统人工智能是你的首选。传统人工智能仍然非常流行，并被用于许多当前的人工智能系统，如聊天机器人和预测分析。它专注于特定任务的应用，许多人在日常任务中使用它。

另一方面，生成式人工智能则超越了此限制，并创造出类似于训练数据的新数据。如果你需要进行模式创造，生成式人工智能是你的首选。生成式人工智能为企业开启了全新的创造力和创新力。它可以大大缩短像构思过程这样的任务所需的时间。它可以写歌词、写文章和创建深度伪造。在创造和创新至关重要的领域，生成式人工智能具有将其推向新水平的巨大潜力。

总结

在总结这篇关于传统人工智能和生成式人工智能的通用文章时，你需要理解它们的功能目前还不能交织在一起。例如，可以将生成式人工智能与传统人工智能结合使用，提供更有效的解决方案。另一方面，传统人工智能可以提供特定的输出，进而通过生成式人工智能进一步分析，创建个性化内容。

了解这两者之间的区别以及它们在人工智能世界中的特定角色是很重要的。它们都在塑造我们的未来，并在当今社会得到广泛接受。

你现在了解了这两者的独特能力，将可以享受到它们持续创新的过程中。