人工智能（AI）是一个非常广泛的话题。今天作者要详细探讨生成式AI和传统AI。通过技术角度、应用角度、发展历程、能力范围以及未来发展潜力这五个方面，看看它们有什么区别。

一、技术角度

传统AI基于规则和数据

传统AI也叫做“规则驱动的AI”或“判别式AI”，主要依靠预设的规则和大量的训练数据来工作。

它的核心思想是通过大量的数据进行训练，让模型学会从数据中提取特征，然后根据这些特征进行分类或预测。传统AI包括各种机器学习算法，如决策树、支持向量机（SVM）、逻辑回归等。

举个例子，如果想让传统AI识别猫和狗的图片，你需要提供成千上万张标注好的猫和狗的图片。AI会通过学习这些图片的特征（比如猫的尖耳朵、狗的圆鼻子）来进行分类。

生成式AI基于生成模型

生成式AI则是一种能够生成新内容的AI。它不仅能识别和分类数据，还能创造出新的数据。

生成式AI的核心技术包括生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）和大型语言模型（如GPT-3）。这些模型通过学习大量的训练数据，能够生成与训练数据相似但全新的内容。

举个例子，如果你让生成式AI学习大量的绘画作品，它不仅能识别不同风格的画作，还能自己创作出新的画作，模仿某种特定的风格。

二、应用角度

传统AI的应用

传统AI广泛应用于各种需要精确分类和预测的领域。以下是几个主要应用：

1. 医疗诊断：传统AI可以帮助医生分析医学影像，识别早期的病变，如癌症、肺炎等。

2. 金融服务：在银行和金融机构，传统AI用于信用评分、欺诈检测、股票市场预测等。

3. 语音识别：传统AI技术被用于开发语音助手，如苹果的Siri、谷歌的Google Assistant，它们能够识别并执行用户的语音命令。

生成式AI的应用

生成式AI因其独特的创造能力，应用于许多创意和生成任务中。以下是几个主要应用：

1. 内容生成：生成式AI可以用来创作新的文本内容、故事、文章，甚至是新闻报道。比如，OpenAI的GPT-3能够根据输入的提示生成高质量的文章。

2. 艺术创作：生成式AI能创作新的音乐、绘画、视频等。例如，GANs可以生成新的艺术作品，甚至模仿著名艺术家的风格。

3. 游戏设计：生成式AI可以创建新的游戏角色、场景和剧情，提高游戏的多样性和趣味性。

三、发展历程

传统AI的发展历程

传统AI的发展可以追溯到20世纪50年代。1956年达特茅斯会议被认为是AI诞生的标志，科学家们开始探讨如何让机器具备智能。

20世纪80年代：专家系统是早期的AI应用，专家系统使用规则库和推理引擎来模拟人类专家的决策过程。

2000年代：机器学习的兴起随着计算能力的提升和数据的爆炸式增长，机器学习算法得到了广泛应用。

生成式AI的发展历程

生成式AI的发展相对较新，以下是几个重要的里程碑：

2014年：GANs的提出：Ian Goodfellow提出了生成对抗网络（GANs），这是生成式AI的重要突破，它能够生成非常逼真的图像和视频。

2017年：Transformer模型：由谷歌提出的Transformer模型为生成式AI的发展奠定了基础，特别是在自然语言处理领域。

2020年：GPT-3的发布：OpenAI发布了GPT-3，这是一个拥有1750亿参数的语言模型，能够生成高质量的文本，标志着生成式AI的一个重要里程碑。

四、能力范围

传统AI的能力范围

传统AI擅长解决特定领域的问题，例如分类和回归，传统AI能够通过学习历史数据，进行分类和回归任务，如图像分类、语音识别、预测房价等。

模式识别：它能够识别和提取数据中的模式和特征，广泛应用于图像处理、语音处理等领域。

自动化决策：传统AI可以在预设规则的基础上，自动进行决策，如信用评分、欺诈检测等。

生成式AI的能力范围

生成式AI的能力更加广泛和灵活，主要能力包括：

内容生成：生成式AI可以生成高质量的文本、图像、音乐等内容。比如，ChatGPT可以写故事、回答问题；GANs可以生成逼真的人脸图像。

模拟和预测：它能够模拟复杂系统并进行预测，如天气预报、市场趋势预测等。

增强创意：生成式AI可以帮助艺术家和设计师创作出新的艺术作品，提供创意灵感。

五、未来发展潜力

这里要特别注意的是，并非传统的AI的发展潜力就一定小于生成式AI，两者就像是不同技术能力在不同场景下的应用，只要选择正确、合适，就可以很好的解决问题。

“实际上一款应用，如果本身解决的是复杂场景、复杂问题，那一定是新老技术范式集大成者。 举个例子：金融企业的客服机器人，对可控性要求极高。大模型生成的内容是不可以直接面客的，必须用人工配置好的话术。可以是RNN、Bert等模型做分类、向量检索，也可以是老一代的专家系统。”

上段文字来自群聊中于长弘老师（追一科技产品中心负责人、前同程艺龙产品总监，公众号：弘观AI）

传统AI的未来发展

传统AI仍然在不断发展，未来潜在方向包括：

1. 更高的准确性和效率：随着算法的改进和计算能力的提升，传统AI在分类和预测任务中的准确性和效率将进一步提高。

2. 更广泛的应用：传统AI将应用于更多领域，如智能制造、智慧城市、自动驾驶等，进一步改变我们的生活方式。

3. 与其他技术的融合：传统AI将与物联网、大数据、云计算等技术相结合，形成更加智能的系统。

生成式AI的未来发展

生成式AI具有巨大的潜力，未来的几个潜力方向：

1. 更强的生成能力：生成式AI将能够生成更加复杂和高质量的内容，如更加逼真的虚拟世界、更加细腻的艺术作品等。

2. 跨领域应用：生成式AI将应用于更多领域，如教育、医疗、娱乐等，提供个性化和创新的解决方案。

3. 与人类合作：生成式AI将成为人类创意工作的重要助手，帮助人类实现更多创意想法和创新突破。

再通过几个案例理解一下生成式AI和传统AI的区别：

案例1：写作助手

传统AI的智能写作助手，如早期的文本纠错工具，它们主要依靠预设的语法规则和词典来进行工作。如果你写错了一个单词或用了错误的语法，它们会提示你进行修改。但是，这种工具的能力有限，无法理解复杂的上下文，也不能生成有创意的内容。

生成式AI的智能写作助手，如GPT-4，可以根据上下文生成高质量的文本内容。比如，你可以让GPT-4帮助你写一篇关于环保的文章，它不仅能理解你的要求，还能生成流畅、有逻辑的段落，甚至可以提供一些创新的观点和见解。

案例2：智能客服

传统AI的智能客服主要通过预设的问答对来回答用户的问题。如果用户的问题在预设的范围内，智能客服可以快速、准确地回答。但是，如果问题超出了预设范围，智能客服就会无能为力。

生成式AI的智能客服，如基于GPT-3的客服系统，可以理解和回答更复杂的问题。即使用户的问题没有在预设范围内，生成式AI也能根据学习到的大量信息，生成合适的回答。这使得用户体验更加自然和流畅。

案例3：医疗诊断

传统AI在医疗诊断中的应用主要是通过大量的医学影像和病历数据进行训练，帮助医生识别和诊断疾病。比如，传统AI可以通过学习大量的X光片，帮助医生识别早期的肺癌。

生成式AI在医疗中的应用更加广泛和灵活。除了识别和诊断疾病，它还能生成个性化的治疗方案，甚至模拟药物的作用机制，帮助医生进行复杂的医学研究和决策。

为了区分生成式AI和传统AI。从技术角度、应用角度、发展历程、能力范围以及未来发展潜力这五个方面进行了解析，希望能帮助大家更好地理解这两种AI技术的区别~

专栏作家

杜昭，微信公众号：AI与用户体验，人人都是产品经理专栏作者，实战派设计师，目前在某手机公司负责手机OS交互设计，所负责产品覆盖用户数亿，主要研究AI与人机交互设计的融合及人因学对用户体验的影响。

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