不到五年前，澳门永利(中国)官方网站学习是企业使用人工智能的主要方式之一。 2021 年 4 月，我们称之为澳门永利(中国)官方网站学习“人工智能的普遍而强大的形式……正在改变每个行业。”
但在 2022 年 ChatGPT-3.5 发布后，许多组织将重点转移到人工智能的一个子领域，即生成式人工智能，它可用于创建新内容。生成式人工智能是澳门永利(中国)官方网站学习（更多内容见下文）。
传统澳门永利(中国)官方网站学习现已成为许多组织中的一项成熟技术，如今领先的公司都专注于生成式 AI 的用例。 在 2024 年针对高级数据领导者的一项调查中，64% 的受访者表示生成式 AI 有潜力成为一代人中最具变革性的技术。
虽然生成式 AI 已广泛普及并具有许多新颖的应用，但您仍然需要知道何时最好转向其他形式的 AI，例如传统的澳门永利(中国)官方网站学习。
我们采访了两位麻省理工学院斯隆商学院人工智能专家——副教授实践教授— 关于生成式 AI 在哪些方面正在取代预测性澳门永利(中国)官方网站学习、澳门永利(中国)官方网站学习何时仍然是最有效的工具，以及企业如何结合使用这些技术。
什么是澳门永利(中国)官方网站学习？
澳门永利(中国)官方网站学习是一种人工智能，使计算机无需明确编程即可学习。传统计算要求人们创建程序，为澳门永利(中国)官方网站提供完成任务所需步骤的详细说明，而澳门永利(中国)官方网站学习程序可以从示例中学习。
澳门永利(中国)官方网站学习有多种用途，从预测客户行为到评估银行交易中的潜在欺诈，再到在购物网站上创建定制的搜索结果。
用于推动澳门永利(中国)官方网站学习（包括生成式 AI 工具）的数据可以是电子表格中的数字、文本、图像、音频或视频。澳门永利(中国)官方网站学习模型训练的数据越多，模型就越准确。为了使澳门永利(中国)官方网站学习发挥作用，数据中必须存在应用程序可以识别和分析的模式。
“澳门永利(中国)官方网站学习的基本思想是，收集数据比收集理解要容易得多，”Ramakrishnan 说。例如，向澳门永利(中国)官方网站学习程序提供数千张动物照片并告诉它哪些是猫，哪些是狗，这比试图教程序区分猫和狗的所有复杂方法要容易得多。向程序提供标记数据有助于它学习如何自行区分两者之间的差异。
澳门永利(中国)官方网站学习“做出的决策概括了我们在其他情况下无法发现的模式，”古普塔说。 “这与我们拥有的数据和模型一样好。”
因此，澳门永利(中国)官方网站学习最适合拥有大量数据的情况 - 数千或数百万个示例，例如与客户对话的录音、澳门永利(中国)官方网站的传感器日志或 ATM 交易。
什么是生成式人工智能？
生成式人工智能是一种新型澳门永利(中国)官方网站学习，可以基于大型数据集创建新内容（包括文本、图像或视频）。大型语言模型——能够处理和生成文本的人工智能程序——是生成人工智能的一种重要类型。 OpenAI 于 2022 年发布了生成式 AI 的标志性迭代 ChatGPT，并因其能够很好地响应用简单语言编写的用户提示并快速生成新内容而迅速流行起来。其他常用的聊天澳门永利(中国)官方网站人或 LLM 包括 Anthropic 的 Claude、Google 的 Gemini、Microsoft 的 Copilot 和 Meta 的 Llama，这些澳门永利(中国)官方网站人都在过去的一年中进行了更新，以提供更准确的结果并提高响应速度。
“澳门永利(中国)官方网站学习捕获我们拥有的数据中的复杂关联性和模式。生成式 AI 更进一步，”古普塔说。经过微调的特定生成人工智能模型可以识别传统数据集中澳门永利(中国)官方网站学习无法识别的关系。 “这就是优势所在，”古普塔说。
生成式 AI 不是进行预测或识别模式，而是创建新内容 - 例如，它可以回答问题、撰写电子邮件或集思广益。 “有很多用例GPT现在的模型，”Gupta 说。“你会看到很多公司试图找到一种在自己的框架内使用它们的方法，无论是在呼叫中心转录呼叫、浏览政策文档，还是帮助新员工学习公司现有的软件代码。”
不过，Gupta 警告说，开发或使用生成式 AI 或澳门永利(中国)官方网站学习的公司应该意识到潜在的问题，包括不准确和偏见。
生成式 AI 的最佳用例
除了生成新内容的主要功能之外，生成式 AI 还接管了传统澳门永利(中国)官方网站学习历史上执行的任务。这些情况包括：
当您处理日常语言或常见图像时。 法学硕士已经接受过大量文本或图像的培训，可以“现成”使用来对事物进行分类和检测。 例如，公司可能想要分析在线产品评论以识别用户对产品缺陷的报告。这曾经意味着建立一个经过训练来识别此类评论的澳门永利(中国)官方网站学习模型——这个过程需要努力、时间和金钱。 Ramakrishnan 说，如今，公司可以将产品评论输入法学硕士，并询问数据集是否包含任何产品改进见解。
GPT-4 和类似模型“比定制的澳门永利(中国)官方网站学习模型更准确，而且您可以更快地启动和运行应用程序，”他说。
生成式 AI 模型也是变得更加实惠，Ramakrishnan 指出，因此随着时间的推移，越来越少的公司会因价格过高而放弃使用它们。
当您需要更方便的选项时。使用生成式 AI 模型是许多软件工程师无需大量额外培训即可完成的任务，而构建澳门永利(中国)官方网站学习模型则需要技术专业知识。 Ramakrishnan 说，生成式人工智能“从这个意义上说是一种民主化力量。它让它变得更容易获得”。
如果问题或机会是基于使用日常信息，“首先尝试生成式人工智能”，他建议道。 “不要像以前那样条件反射地回到澳门永利(中国)官方网站学习。”
当传统澳门永利(中国)官方网站学习是更好的选择时
不过，在某些情况下，澳门永利(中国)官方网站学习仍然是最佳选择。这些情况可能包括：
当您有隐私问题时。 向 LLM 提供专有、敏感或机密信息时必须小心谨慎，因为存在数据泄露的可能性。虽然可以构建您自己的私有模型，但这需要专业的技术技能，而您的组织可能不容易获得这些技能。 Ramakrishnan 说，在这些情况下，您可能需要坚持“老式方式”。
当您使用高度特定的领域知识时。法学硕士接受过广泛可用数据的培训，适合处理日常信息。但对于技术含量高或利基任务（例如基于 MRI 图像的医学诊断）来说，它们可能不那么准确。 Ramakrishnan 说：“如果你正在解决一个特定领域的问题，其中需要大量技术知识，涉及大量术语，并且你正在解决的特定问题对你的公司或组织来说非常特殊......你可能想走传统的[澳门永利(中国)官方网站学习]路线。”尽管他指出生成式人工智能模型正在迅速改进，因此这可能会随着时间的推移而改变。
当您已经拥有澳门永利(中国)官方网站学习模型时。 各组织投入了大量精力来构建针对特定应用的澳门永利(中国)官方网站学习程序，例如识别信用卡交易中的潜在欺诈行为。拉马克里希南说：“将它们剔除并尝试用生成式人工智能系统取代它们可能并不迫切。” “问题是，新用例、新事物是什么？这才是决策点真正出现的地方。”
何时一起使用澳门永利(中国)官方网站学习和生成式人工智能
在多种情况下，澳门永利(中国)官方网站学习和生成式人工智能可以结合使用以获得更好的结果。这些场景包括以下内容：
当您想要增强澳门永利(中国)官方网站学习模型时。 “算法没有二十二十种世界观，它们与我们提供的模型一样好。因此，如果我们能够使用生成式人工智能为它们提供更多关于世界的背景信息，那么这只会让它们变得更好，”古普塔说。
她提供了一个数据集示例，其中包含人们的姓名、心率和跑步速度。古普塔说：“澳门永利(中国)官方网站学习模型将能够预测每个人的心脏健康状况等信息，将他们分组，或者进行性能基准测试。” “生成式人工智能增强澳门永利(中国)官方网站学习也许能够从人名中获取更多信息——利用这些数据外部的上下文来推断年龄和其他人口统计数据。”
当您想要轻松设计澳门永利(中国)官方网站学习模型时。 如果您想构建澳门永利(中国)官方网站学习模型，您可以将有关所需功能和技术的数据和指令输入生成式人工智能工具，并要求它构建模型，在其他数据集上对其进行评估，并报告模型的准确性。
生成式 AI“正在改变澳门永利(中国)官方网站学习人员的生活和工作流程”，Ramakrishnan 说，并指出需要不断分析和批评模型的输出，以确保幻觉和错误不会混合在一起。
当您想要为澳门永利(中国)官方网站学习模型生成数据时。如果您没有足够的数据来正确训练传统澳门永利(中国)官方网站学习模型，可以使用生成式 AI 来创建合成数据，与现实世界的数据集具有相同的统计属性。
当您想要为澳门永利(中国)官方网站学习模型准备结构化数据时。工业环境等情况下的表格数据通常包含错误（例如缺失值），需要在使用数据训练模型之前解决这些错误。不必手动清理数据，而是可以将数据上传到法学硕士，并提示查找异常或错误。
“生成式 AI 使传统的澳门永利(中国)官方网站学习工作流程更加高效，从数据采购到数据清理再到实际建模，”Ramakrishnan 说。 “这个过程的每一步，你都可以使用生成式人工智能作为某种涡轮增压器。但这不是免费的午餐。你付出的代价是需要不断保持警惕，以确保 LLM 生成的输出是准确的。”
鉴于人工智能工具的多样性，决定何时使用哪种工具正在成为人工智能从业者需要具备的另一项技能。
Ramakrishnan 的主要观点是：“如果您想生成东西，请使用生成式 AI。如果您想预测一些事情，但涉及日常物品，请先尝试生成式 AI。如果您想预测特定领域的东西，请进行预测性操作，[使用]传统的[澳门永利(中国)官方网站学习]。就这么简单。”
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Ramakrishnan 提供有关的指南何时使用生成式人工智能与预测式人工智能.
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