面向未来还是现实?完整对比传统AI和新智能AIGC的6大差异
AIGC作为一个正在快速发展的新兴技术,与传统AI技术在多个方面有很大的不同。本节将解析两者的区别主要体现在以下六个方面:
(1)处理的数据类型不同
AIGC主要是面向非结构化数据的生成,如自然语言文本、图像、音频、视频等数据，这类数据往往规模更大,内在结构更复杂。比如,扶摇AI助手可以允许用户上传大规模的自定义数据训练,进行垂直领域的问答服务。而传统AI技术处理的则主要是结构化数据,如数据库中的文本或数字信息,其结构和类型是预定义的,复杂度相对较低。非结构化数据带来的处理难题推动了AIGC技术的进步。
(2)目标任务的侧重点不同
AIGC技术主要关注如何自动生成新的内容,如创作新的文章、图像、音乐等。因此它的核心在于构建高质量的生成模型。而传统AI技术更侧重分析预测类任务,如图像分类、语音识别、故障诊断等,其目标在于构建精确的决策模型。
(3)系统设计思路迥异
由于目标任务不同,AIGC和传统AI在系统设计上也有很大区别。AIGC强调通过训练构建一个能够高质量输出内容的生成器,即生成模型。而传统AI需要设计一个能够做出正确决策的决策模型,通常需要人工提取特征和规则。两者系统思路有很大差异。
(4)算法技术路线不同
AIGC领域广泛采用了深度神经网络尤其是对抗生成网络(GAN)等深度生成模型。这些模型能够处理复杂非结构化数据,进行特征学习和内容生成。而传统AI算法更多依赖于基于规则和人工特征工程的方法,如决策树、贝叶斯分类等。两者技术路线可以说是完全不同的。
(5)应用场景侧重点有差异
AIGC技术目前主要服务于创作类任务,如自动写作、创作音乐、生成图像等,可广泛应用于娱乐、内容生产等领域。而传统AI技术应用范围更为广泛,像搜索推荐、图像识别、预测分析等都有成功应用。AIGC与传统AI应用领域上也存在一定的差异。
(6)数据要求存在区别
AIGC模型训练往往需要大规模高质量数据。以文本生成为例,它需要海量高质文本来训练语言模型。而很多传统AI模型即使在小数据集下也可以表现不错,如基于规则的专家系统。两者对数据集规模的要求也存在一定区别。
从技术范式到应用领域,AIGC与传统AI技术可以说存在显著差异。AIGC是在深度学习时代快速崛起的新兴技术方向,诞生了诸多创新的如扶摇AI助手这样的智能问答应用。而传统AI技术发展时间更长,应用范围也更为广泛。两者在推动AI发展过程中各有侧重,但都充满革新活力,正在创造新的应用机会,共同推动着AI技术的进步。