別搞混判別式AI和生成式AI 兩者應用方式大不同
記者/陳士勳
生成式AI崛起,使得現今許多有關人工智慧的討論都脫離不了生成式AI,然而,並非所有AI都可歸類為生成式AI,《生成式人工智慧:AIGC的邏輯與應用》一書更剖析判別式AI與生成式 AI間差異性,兩者在應用方式都具有各自所沒有優勢。
兩者機率分布不同
《生成式人工智慧:AIGC的邏輯與應用》作者丁磊表示,針對學習資料中的機率分布,判別式AI偏向條件機率分布,「將1個樣本歸在特定類別的機率,再對新的場景進行判斷、分析和預測。」生成式AI則採聯合機率分布,「由資料中多個變數組成向量的機率分布,再對已有的資料進行總結歸納。」並在該基礎上活用深度學習技術,創作相當於自動生成全新的相似內容。
技術上差異:標籤VS生成
就技術層面而言,丁磊指出,判別式AI能辨別不同類別資料,進行些區分,「也就是對現有資源打上標籤,判斷事物的真假和種類。」生成式AI如同上述,歸納分析資料後,再創作新的內容,「比較能夠舉一反三,看了很多狗的圖片後,就能創作出全新的小狗圖片。」
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各有不同應用優勢
丁磊觀察,判別式AI主要應用在人臉辨識、推薦系統、風控系統、等其他智慧決策系統,以及機器人和自動駕駛,而生成式AI則強在像是文本、圖片、語音和影片等多樣的生成內容,及內容創作、人機互動、產品設計等,因此,得根據領域來選擇合適的AI類型。
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