探秘AI的兩大核心：決策式AI與生成式AI?

一、引言

二、從定義上來看

1. 決策式AI（Discriminative AI）

2. 生成式AI（Generative AI）

三、從技術原理上來看

1. 決策式AI（Discriminative AI）

2. 生成式AI（Generative AI）

四、實際應用

1. 行業應用

1.1 決策式AI的應用

1> 金融領域

2> 醫療領域

3> 制造業領域

4> 零售領域

1.2 生成式AI的應用

1> 創意產業

2> 娛樂

3> 教育

4> 工業設計

2. 應用場景

2.1 決策式AI

2.2 生成式AI

五、各再舉一個小例子

六、未來展望

七、參考文獻

一、引言

在數字化浪潮洶涌澎湃的今天，人工智能（AI）以其強大的技術實力和廣泛的應用前景，成為了

推動社會進步與創新的關鍵力量。

在這場技術革命中，決策式AI與生成式AI猶如AI的智能雙翼，不僅引領著技術發展的潮流，更在

實際應用中展現出了巨大的潛力和價值。

決策式AI以其精準的數據分析和高效的決策能力，為企業和組織的運營提供了強有力的支持；

而生成式AI則以其豐富的創造力和無限的可能性，為內容創作和信息生成開辟了全新的道路。

兩者相輔相成，共同推動著人工智能技術的不斷向前發展，為人類社會的進步貢獻著智慧與力

量。

本文將深入探討決策式AI與生成式AI的核心技術、應用場景以及未來發展趨勢，以期為讀者揭示

AI智能雙翼的神秘面紗。

二、從定義上來看

1. 決策式AI（Discriminative AI）

決策式AI，也稱為判別式AI，是一種通過學習數據中的條件概率分布，對新場景進行判斷、分析

和預測的人工智能技術。

它的設計目標是模擬人類的決策過程，通過分析輸入的數據和信息，然后做出最有可能的決策。

即專注于基于已有數據做出最優決策。

它利用機器學習算法，通過分析歷史數據來預測未來事件或結果，從而為決策者提供指導。

它的核心在于模型的準確性和決策的效率。

2. 生成式AI（Generative AI）

生成式AI，也稱為創造性AI，是一種能夠生成新的、與人類創造力相似的文本、圖像、音頻、視

頻等內容的AI。

它的設計目標是模仿人類的創造力，通過學習和理解大量的數據和信息，然后生成新的、創新的

內容。

即側重于創造新的內容或信息。

它不僅能夠理解數據，還能夠基于數據生成新的、有意義的內容。

生成式AI的應用廣泛，包括文本生成、圖像創作、音頻合成等。其核心在于模型的創造力和內容

的多樣性。

三、從技術原理上來看

1. 決策式AI（Discriminative AI）

決策式AI的工作方式是通過機器學習和深度學習算法，從大量的數據中學習和提取模式，然后用

這些模式來做出決策。

例如，在貓狗識別中，模型會從海量的貓和狗的圖片數據中，了解到貓的外觀和狗的外觀差別非

常大，當面對新的樣本時，模型判斷樣本的外觀和誰更相似，就認為樣本是誰。

2. 生成式AI（Generative AI）

生成式AI的工作方式是通過深度學習和其他機器學習算法，從大量的數據中學習和提取模式，然

后用這些模式來生成新的內容。

它主要依賴于深度學習算法，通過建立復雜的神經網絡來模擬人類的創造過程。

四、實際應用

1. 行業應用

1.1 決策式AI的應用

1> 金融領域

在金融領域，決策式AI的應用主要集中在風險評估、欺詐檢測及投資策略上。

例如，通過分析用戶的信用歷史和財務數據，決策式AI能夠為銀行提供貸款決策支持。

此外，它還能利用市場數據預測股票價格波動，幫助投資者制定交易策略。

2> 醫療領域

在醫療領域，它可以幫助醫生進行疾病診斷、治療方案選擇和患者風險評估。

在醫療行業，它可以幫助醫生進行疾病診斷、治療方案選擇和患者風險評估。

應用包括診斷支持和個性化治療。

通過分析患者的病歷和實驗室結果，輔助醫生診斷疾病，例如癌癥檢測。

同時，根據患者的基因組數據，推薦最適合的治療方案。

3> 制造業領域

在制造業，決策式AI通過學習數據的特征和分布來優化生產流程和提高效率。例如，通過分析生

產線上的數據，預測機器故障，減少停機時間。

4> 零售領域

在零售領域，決策式AI可以優化庫存管理、定價策略和促銷活動等。

1.2 生成式AI的應用

生成式AI的應用則更加廣泛且創新。

在文本生成方面，它可以用于自動撰寫新聞報道、電子郵件和社交媒體內容等。
在圖像創作方面，生成式AI可以生成逼真的藝術作品、虛擬形象和動畫場景等。
在音頻合成方面，它可以用于語音合成、音樂創作和聲音效果設計等。

此外，生成式AI還在自然語言處理、計算機視覺和機器人技術等領域發揮著重要作用。

接下來，再讓W哥帶大家在具體行業的應用場景下進行一個介紹。

1> 創意產業

生成式AI在創意產業中的應用非常廣泛，尤其是在藝術創作和內容生成方面。

它能夠根據學習到的數據模式生成全新的藝術作品和文本內容，為創意產業帶來新的可能性。

2> 娛樂

在娛樂領域，生成式AI能夠創作音樂、視頻等多媒體內容，提供全新的娛樂體驗。

例如，通過模仿藝術家的風格進行創作，或生成全新的藝術作品。

3> 教育

生成式AI在教育領域的應用包括個性化學習內容的生成。

它可以根據學生的學習數據和行為模式，提供定制化的學習計劃和教學資源，提升學習效果。

4> 工業設計

生成式AI還為工業設計領域帶來了新的變革和機遇。

它能夠生成新的產品設計概念，加速研發流程。

隨著我們對決策式AI與生成式AI的深入探討，我們可以看到，這兩種技術正以前所未有的速度和

規模影響著我們的世界。

它們不僅在提高效率、降低成本方面展現出巨大潛力，而且在推動創新和解決復雜問題上也發揮

著關鍵作用。

2. 應用場景

2.1 決策式AI

人臉識別：通過分析人臉圖像，決策式AI可以判斷目標人物的身份，從而實現人臉識別功能。
推薦系統：決策式AI可以通過分析用戶歷史行為和喜好，預測用戶的需求和興趣，從而生成個性化的推薦內容。
風控系統：在金融領域，決策式AI可以通過分析交易行為和模式，識別異常交易和欺詐行為，從而保護企業營銷資金和客戶資產。
機器人：決策式AI可以用于機器人的決策和控制，例如在生產制造、醫療服務和軍事等領域的應用。
自動駕駛：決策式AI可以通過分析道路交通信息和車輛狀態，控制車輛的行駛速度和方向，從而實現自動駕駛功能。

2.2 生成式AI

生成圖像：借助生成式AI，用戶可以將文本轉換為圖像，并根據他們指定的設置、主題、風格或位置生成逼真的圖像。這在設計、廣告、營銷和教育等領域非常有用，例如，平面設計師可以使用圖像生成器來創作任何他們需要的圖像。
語義翻譯：基于語義圖像或草圖，可以生成圖像的真實版本，這對于醫療保健部門非常有用，例如用于診斷。
圖像到圖像的轉換：這種轉換涉及轉換圖像的外部元素，例如顏色、介質或形式，同時保留其構成元素。一個例子是將日光圖像轉換為夜間圖像。
視頻預測：基于GAN的視頻預測系統可以預測視頻的未來幀，這是對計算機視覺和機器人技術的重要應用。
3D形狀生成：生成式AI還可以用于創建3D形狀，這對于建筑、工程和產品設計等領域很有用。

五、各再舉一個小例子

決策式AI?：一個典型的決策式AI應用是自動駕駛汽車的路徑規劃。自動駕駛汽車需要實時分析路況信息、交通規則和其他車輛的行為，以做出最優的駕駛決策。決策式AI通過訓練深度學習模型來預測未來路況和車輛行為，從而規劃出最安全的行駛路徑。
?生成式AI?：一個典型的生成式AI應用是智能寫作助手。智能寫作助手可以根據用戶輸入的關鍵詞或主題生成連貫、有邏輯的文本內容。它不僅可以用于撰寫文章、報告和電子郵件等正式文檔，還可以用于創作小說、詩歌和散文等文學作品。通過訓練生成式AI模型，智能寫作助手可以生成越來越多樣化、個性化的文本內容。

六、未來展望

決策式AI與生成式AI的未來展望將呈現多元化、深度融合與廣泛應用的趨勢?。

?決策式AI?：

未來，決策式AI將在技術層面實現更多突破，特別是在多模態感知與融合、長期規劃與短期執行的有機結合以及人機協同的提升方面。這將使得決策式AI在自主性、實時性和目標導向性上達到新的高度，從而更好地適應復雜多變的環境和任務需求?1。
在應用領域上，決策式AI將繼續在金融、醫療、制造、零售等行業發揮重要作用，通過優化業務流程、提高決策效率和準確性，推動這些行業的數字化轉型和智能化升級。例如，在金融領域，決策式AI將進一步優化風險評估模型，提高貸款審批的效率和準確性?2。

?生成式AI?：

生成式AI將在個性化體驗、智能決策支持、高效生產力提升以及深入洞察與預測等方面展現出更大的潛力。通過不斷學習和優化，生成式AI將能夠為用戶提供更加精準、個性化的服務和內容，滿足用戶多樣化的需求?3。
在技術層面，生成式AI將不斷突破現有的技術瓶頸，實現更高效、更智能的內容生成。例如，通過引入多模態深度學習方法，生成式AI將能夠理解和聯系不同模態的數據，實現文本到圖像、圖像到視頻等多種轉換，從而極大地豐富內容生成的多樣性和創新性?4。
在應用領域上，生成式AI將廣泛應用于教育、娛樂、媒體、醫療等多個領域，通過提供智能化的內容創作和分發服務，推動這些行業的創新和發展。例如，在教育領域，生成式AI將能夠根據學生的學習進度和興趣定制個性化的學習路徑，提高學習效果和滿意度?3。

?決策式AI與生成式AI的融合?：

隨著技術的不斷發展，決策式AI與生成式AI將實現更加緊密的融合。這種融合將使得AI系統不僅能夠做出最優決策，還能夠根據決策結果自動生成相應的內容和行動方案，從而實現從決策到執行的全程智能化。
這種融合將推動AI技術在更多領域的應用和創新，為人類社會帶來更多的便利和價值。例如，在自動駕駛領域，決策式AI與生成式AI的融合將使得自動駕駛汽車能夠更加智能地識別路況、調整駕駛策略并生成相應的行駛路徑和行動計劃?。

綜上所述，決策式AI與生成式AI的未來展望充滿了無限可能。

隨著技術的不斷進步和應用領域的不斷拓展，它們將在推動社會進步和創新方面發揮越來越重要的作用。