曾经，人工智能（AI）被视为数字渠道的一种营销噱头和推动力；如今，它已被公认为一种变革性技术。AI赋予机器学习与自主运行的能力，正为全球商业创造前所未有的机遇。
尽管如此，对于AI的本质及其实际应用，人们仍存在一些困惑。为了使企业能够充分利用这一革命性的技术，深入了解AI的不同子领域及其相互关系变得尤为重要。或许令人意外的是，在生成式AI（GenAI）成为焦点的当下，许多商业挑战依然可以通过成本更低的传统统计机器学习（ML）方法有效解决。因此，理解各种AI技术之间的差异，并依据具体的业务需求选择最适宜的AI策略，显得尤为关键。
通过这种方式，企业不仅能够确保投资的有效性，还能在不断发展的AI领域中找到最适合自身发展的路径，从而实现效率提升与创新突破。
我们将探讨传统AI、机器学习（ML）、深度学习（Deep Learning）、大语言模型（LLMs）和生成式AI（GenAI）之间的区别，以及它们如何融入更广泛的AI领域。
传统AI——追溯智能系统的起源
人工智能（AI）的起源可以追溯到那些设想机器能够模仿人类智能的远见卓识的时代。早期的AI研究主要集中在基于规则的系统和狭义智能上，这些努力为后续的技术进步奠定了坚实的基础。这类传统AI在处理如国际象棋或数学方程求解等明确定义的任务时表现出色，但面对复杂多变的真实世界挑战时，却显得不够灵活和适应性不足。
此外，由于传统AI高度依赖于显式的编程指令，并且其适应新情况的能力有限，这凸显了向更加自主、更具创造性的AI系统转变的重要性。为了克服这些局限，研究人员开始探索能够让机器学习并适应环境的新方法，从而开启了AI发展的新时代，使得机器不仅能够执行特定任务，还能从数据中学习，自我优化，并应对未曾预见的情况。
通过这样的进化，AI逐渐从只能解决特定问题的工具，转变为能够理解和响应复杂现实世界的智能伙伴，极大地扩展了其应用范围和潜力。
为什么在过去的8-10年（即2009年至2019年），尽管人工智能已经存在了70多年，它却获得了显著的关注和发展？
为了找到答案，让我们进入“现代人工智能”的时代。
什么是现代人工智能，它有多智能？
为了突破传统人工智能的局限性，机器学习和深度学习等现代技术应运而生，开启了一个自适应和智能系统的新纪元。这些先进的方法帮助机器能够分析数据，并在没有明确编程的情况下做出预测或决策，在应对现代组织需求的复杂性方面取得了重大进展。
人工智能 vs 生成式人工智能
虽然传统人工智能及其现代形式擅长于分析和解释现有数据，但生成式人工智能采取了根本不同的路径。生成式人工智能由大型语言模型（LLMs）驱动，这些模型能够对大量信息进行上下文理解并生成自然语言响应。生成式人工智能模型现在不仅具备识别模式的非凡能力，还能够从零开始生成全新的、原创的内容。
这为创新、超自动化、个性化等领域的创意、研发、客户体验及更多领域开辟了新的可能性。
机器学习、深度学习与大型语言模型（LLMs）解析：核心技术与应用场景
机器学习与深度学习：基础构建模块
1、机器学习 (ML)：
机器学习是人工智能的一个特定子集或应用，专注于赋予系统通过经验学习和改进的能力，而无需明确编程。
机器学习是许多人工智能系统的重要组成部分，因为 ML 算法通过提供包含标注示例或历史数据的数据集来训练 AI 模型。模型学习训练数据中的底层模式，从而能够对新的、未见过的数据做出准确的预测或决策。
例如，预测性维护中的机器学习应用预计可以将维护成本降低30%，并减少70%的计划外停机时间。用于分类和回归的一些机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯、K 近邻等。
主要应用场景：
预测性维护：机器学习算法可用于分析工业设备的传感器数据，预测何时需要维护，从而降低停机时间和成本。 推荐系统：基于用户偏好和行为，ML 可用于提供个性化的产品、电影、音乐等推荐。 欺诈检测：银行和金融机构使用机器学习模型通过识别模式和异常检测欺诈性交易和活动。 产量优化：ML 技术可以分析天气、土壤条件和历史数据等多种因素，优化作物产量并改善农业实践。
2、深度学习：
深度学习是一种受人脑结构和功能启发的特定类型的机器学习，它涉及人工神经网络的使用。这些网络由互联节点组成，可以类似于生物神经元处理和传输信息。深度学习算法在图像和语音识别、自然语言处理以及游戏中表现出极高的效率。
尽管机器学习和深度学习本身并非生成式，但它们为许多生成式 AI 模型提供了基础。例如，生成对抗网络 (GANs) 是一种深度学习架构，曾广泛用于图像和视频生成任务，直到生成式 AI 的兴起。
主要应用场景：
图像识别：深度学习模型，特别是卷积神经网络 (CNNs)，被用于目标检测、人脸识别和医学2图像分析等任务。例如，在医疗领域，深度学习用于医学图像分析，预计可以减少50%的诊断错误。 自然语言处理 (NLP)：基于循环神经网络 (RNNs) 和 Transformer 的深度学习架构，用于情感分析、语言翻译和文本摘要等任务。 自动驾驶汽车：深度学习模型是自动驾驶汽车技术的核心，支持基于传感器数据的目标检测、路径规划和决策。 客户服务聊天机器人：基于深度学习的 NLP 模型可用于开发智能聊天机器人和虚拟助手，以提升客户支持和参与度。
大型语言模型（LLMs）：自然语言处理的动力引擎
大型语言模型（LLMs）是深度学习模型的一种类型，专注于处理和生成类人文本。它们通过使用海量数据集学习单词和短语之间的模式和关系。LLMs 通过对海量文本数据的训练，掌握人类语言的统计模式、语法和语义。
像 GPT-3 和 Gemini 这样的 LLMs 因其能够进行类人对话、回答问题，甚至生成创意写作而备受关注。然而，需要注意的是，尽管 LLMs 是一种生成式 AI，但并非所有的生成式 AI 模型都是 LLMs。例如，像 DALL-E、StyleGAN 和由 Stability AI 提供的 Stable Diffusion 技术，这些用于图像和视频生成的生成模型并不依赖自然语言处理。
主要应用场景：
代码生成：LLMs 能够协助开发者生成样板代码、探索新技术或支持知识转移，从而节省时间和精力。 语言翻译：准确翻译文档、邮件和网站内容，促进多语言沟通，帮助企业拓展全球市场并高效服务多元化客户群体。 智能聊天机器人：通过使用 LLMs，可以提供快速准确的响应，提高客户满意度，并减少人力工作量。 分析非结构化文本数据：借助大型语言模型，企业可以完成文本分类、信息提取、情感分析等任务，这对了解客户行为和预测市场趋势至关重要。 支持自主 AI 代理：LLMs 为 AI 代理提供支持，使其能够自主执行数字化流程，从数据分析中生成可操作的洞察，并自然地进行对话，从而在不同行业实现无缝的人机协作。 关键不同点 Generative AI Machine Learning Deep Learning LLMs Focuse 专注于自主创建新内容 训练算法以从数据中学习模式 利用多层神经网络 专用于语言相关任务 核心功能 基于学习到的模式生成新内容 分析数据以进行预测或决策 学习数据中的复杂模式以实现准确预测 根据大量训练数据处理和生成文本 关键算法 生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）、扩散模型 决策树、支持向量机（SVMs）、随机森林、朴素贝叶斯 卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs）、变换器（Transformers） 基于变换器的模型，如GPT、BERT、T5及其变体 应用 下一代生成、图像合成、音乐创作、药物发现 垃圾邮件检测、信用评分、推荐系统、预测性维护 计算机视觉、自然语言处理、语音识别、自动驾驶车辆 用于聊天机器人、虚拟助手、内容生成、翻译和对话的语言模型。 复杂性领域 在内容生成中融入概率模型和算法 利用如决策树、支持向量机（SVMs）和神经网络等算法 涉及多层复杂神经网络架构 依赖于基于大型数据集训练的高级语言模型。 展望现代人工智能的未来
随着生成式人工智能不断发展并渗透到生活的方方面面，企业利用这些尖端技术的力量变得尤为重要。然而，构建和部署人工智能一直是一个复杂的过程，这正是AI顾问专家发挥作用的地方！
