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“天生式AI”是目前盛行的下一个盛行语。
无论你在哪个部门事情，你肯定听说过这个词。
仅在过去的 6 个月里，它就向我们展示了人工智能 （AI） 的重大进步。
它重塑了各个行业，每个人都想得到它。

对付你们中的一些人来说，你可能并不真正知道人工智能子集之间的差异，这便是本文的重点。

为您澄清事情。

传统人工智能 - 大多数非技能方向的人都知道的人工智能的一部分。
也称为窄AI或弱AI，传统形式的AI专注于以智能办法实行特界说务。

因此，我们所知道的传统人工智能是Siri和Alexa等语音助手，它们旨在相应输入并产生输出。
这是可行的办法是这些人工智能系统从数据、特色等中学习，以做出决策和预测。

想想你什么时候在玩电脑国际象棋。
打算机不仅仅是在制订规则，它知道所有规则并利用这些规则进行下一步辇儿为。
这是一个预定义的策略。

策略。
这便是传统人工智能的根本。
它利用每次回退的一组特定规则来做出决策。

它吸收输入并天生输出 - 基于规则，而不是通过创建规则。

现在，进入盛行语“天生AI”。
你可以想象，我已经强调传统人工智能是基于规则的，不能创造新的东西。
那么，天生式人工智能会在哪里呢？

是的，你是对的。
天生式人工智能有能力创造新的东西。
就像传统的人工智能一样，天生式人工智能已经学习了大量数据，并利用这些数据来做出决策和预测。
但它不是一个大略的输入和输出过程。

天生式 AI 获取输入，理解它，并利用来自输入的信息创建新的东西。
它根据数据进行演习并学习根本模式，以便能够根据类似于演习数据的输入信息天生新数据。

到目前为止，您可以利用天生式 AI 创建不同形式（如文本、图像和音乐）的输出，并利用它来帮助您完成代码完成等任务。

天生式AI的例子包括GPT，Soundful，Synthesia和DALL-E 2。

那么，传统人工智能和天生式人工智能有什么差异呢？

功能和运用程序是紧张差异。

正如我之条件到的，传统的人工智能是基于吸收输入和产生输出的。
剖析输入数据并用于做出决策和预测。
如果您正在探求模式识别，传统 AI 是您的首选。
传统的人工智能仍旧非常盛行，用于为许多当前的人工智能系统供应动力，例如谈天机器人和预测剖析。
它专注于特定于任务的运用程序，许多人将其用于日常任务。

另一方面，天生式人工智能将超越并创建新数据，这类似于演习数据。
如果您正在探求模式创建，天生式 AI 是您的首选。
天生式人工智能正在为公司打开新的大门，使其更具创造力和创新精神。
它可以大大减少花在构思过程等任务上的韶光。
它可以写歌词，写文章，并创建深度假造。
在创造和创新很主要的地方，天生式人工智能有很大的潜力将其提升到一个新的水平。

要总结这篇关于传统人工智能和天生式人工智能的一样平常文章，你须要明白它们的功能还不能交织在一起。
例如，天生式AI可以与传统AI一起利用，以供应更有效的办理方案。
另一方面，传统人工智能可以供应特定的输出，可以进一步剖析，以利用天生式人工智能创建个性化内容。

理解两者之间的差异以及它们在人工智能天下中的特定浸染非常主要。
它们都在塑造我们的未来，并在当今社会中受到高度欢迎。

您知道理解两者的独特功能，并将在他们不断创新时享受骑行。
Nisha Arya 是 KDnuggets 的数据科学家、自由技能作家和社区经理。
她对供应有关数据科学的数据科学职业建议或教程和基于理论的知识特殊感兴趣。
她还希望探索人工智能如何/可以有益于人类生命的龟龄。
一个敏锐的学习者，寻求拓宽她的技能知识和写作技巧，同时帮助辅导他人。

原文标题：Traditional AI vs Generative AI

原文链接：https://www.kdnuggets.com/traditional-ai-vs-generative-ai

作者：Nisha Arya

编译：LCR