人工智能聊天机器人与生成式人工智能：你需要知道什么
介绍
如今，人工智能 (AI) 无处不在。它存在于手机的建议、电子邮件过滤器等中。从根本上讲，人工智能让机器能够智能地行动，完成通常需要人类智慧才能完成的事情。
人工智能是一个涉及许多领域的大领域。两个令人兴奋的领域是对话式人工智能和生成式人工智能。对话式人工智能让机器以自然的方式与我们聊天，理解我们的语言并做出回应。生成式人工智能可以创造全新的事物，例如文本、图像甚至音乐。
这篇博文将探讨对话式和生成式人工智能。我们将了解它们的作用、工作原理和用途。我们还将探讨这些强大的人工智能工具的未来。让我们看看人工智能如何改变我们的交流和创造方式。
什么是对话式人工智能？
您是否曾与手机通话并得到回复？这就是对话式人工智能的实际应用。它使机器能够理解您的说话内容并以自然的方式做出回应。它由两项关键技术提供支持：
自然语言处理 (NLP)：这可以帮助机器理解 华侨欧洲数据 单词背后的含义，而不仅仅是单词本身。
机器学习：这让机器可以从大量数据中学习，提高其进行对话的能力。
对话式人工智能的例子包括 Siri、Alexa 和您可能在网站上遇到的聊天机器人等熟悉的工具。虽然这些工具很有用，但它们并不完美。准确率可能在 15-20% 左右，因此还有改进的空间。
对话式人工智能是在大量对话数据集上进行训练的。通过分析这些对话，机器学习模式以及如何做出适当的回应。
什么是生成式人工智能？
想象一下，一台机器可以创造全新的东西，比如绘画、歌曲，甚至文章！这就是生成式人工智能的实际应用。它使用特殊技术，例如：
生成对抗网络 (GAN)：让两个 AI 模型相互对抗，一个创建新数据，另一个尝试判断其是否真实。这种竞争有助于两个模型的改进。
自动编码器：这些机器通过尝试重新创建输入数据来学习。在此过程中，它们会发现隐藏的模式，并可以利用它们来生成新内容。
一些著名的生成式人工智能示例包括用于编写文本的 GPT-3、用于创建图像的 DALL-E 和用于聊天对话的 ChatGPT。这些模型在来自互联网的海量数据集上进行训练，从而能够生成极具创意的内容。
生成式人工智能的工作原理是分析这些数据中的模式。通过理解这些模式，它可以创建未经明确编程的全新原创内容。
比较
主要区别：对话与创造
乍一看，对话式 AI 和生成式 AI 似乎是可以互换的术语。两者都利用了先进的技术和庞大的数据集，但它们具有不同的目标和功能。让我们来看看它们之间的主要区别：
目的：对话式人工智能优先促进人与机器之间的交流。它努力理解我们的自然语言（书面或口头）并以模拟人类对话的方式做出回应。想象一下与虚拟助手互动，它可以回答您的问题、安排约会或下订单 - 这就是对话式人工智能的力量。
相比之下，生成式人工智能专注于创造全新的内容。它分析大量数据，识别潜在模式，并利用这些知识生成新颖的原创输出。这可以是任何内容，从创作诗歌或撰写新闻文章到创建逼真的图像或朗朗上口的音乐。生成式人工智能突破了创意表达的界限，并协助各个领域的内容开发。
功能：对话式人工智能擅长理解和响应人类语言。它使用自然语言处理 (NLP) 来解读我们话语背后的含义，同时考虑上下文、语法和情感。这使得对话式人工智能能够进行有意义的对话，准确回答问题，甚至生成类似人类的对话。
另一方面，生成式人工智能在内容生成方面拥有更广泛的能力。它可以生成各种创意输出，从诗歌、代码、脚本或音乐作品等文本格式到图像、视频甚至 3D 模型等视觉格式。这种多功能性使生成式人工智能成为设计、营销和娱乐等各种创意行业的宝贵工具。
输入/输出：对话式人工智能主要将语言作为输入和输出。用户通过口头或书面语言与对话式人工智能系统进行交流，系统也以同样的方式做出响应。这种来回交流可以实现自然而互动的交流。
然而，生成式人工智能具有更灵活的输入/输出结构。它可以接受更广泛的数据格式作为输入，例如文本、代码或图像。通过分析这些数据，它可以识别模式并利用它们生成全新的内容格式作为输出。这可能是不同风格的文本、全新的图像，甚至是基于特定流派的音乐作品。
训练数据：对话式人工智能和生成式人工智能都严重依赖训练数据。对话式人工智能在大量对话数据集上进行训练。这些数据集包括现实世界中人与人之间的互动，使人工智能能够学习人类语言、幽默和讽刺的细微差别。对话式人工智能系统接触的数据越多，它就越能理解和响应复杂的查询和请求。
然而，生成式人工智能利用了更广泛的训练数据。它可以使用文本数据（如书籍、文章、代码库，甚至社交媒体对话）进行训练。此外，它还可以使用视觉数据集（如图像集或视频档案）进行训练。如此大量的训练数据使生成式人工智能能够识别复杂的模式并创建高度逼真或富有创意的输出。
目标：对话式人工智能的最终目标是实现真实且信息丰富的响应。它努力理解用户的意图，提供准确的信息，并进行模仿人类互动的自然对话。这种对真实性的关注对于建立信任和确保积极的用户体验至关重要。
另一方面，生成式人工智能在内容生成中优先考虑原创性和创造性。虽然一些生成式人工智能模型可能以现实输出为目标，但其核心重点是产生新颖独特的内容。这可能是一个新颖的想法、一个新视角，或者仅仅是一段引人入胜、发人深省的内容。