课程: 生成式 AI vs. 传统 AI

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机器学习

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人们很容易将人工智能， 当做一个单一的大概念。 当音乐服务推荐歌曲时，使用了 AI。 当商业软件帮忙报税时，也使用了 AI。 当数字助理回答提问时，还使用了 AI。 似乎有那么一个全能的 AI ， 可以解决所有问题。 但 AI 其实只是一套工具集。 这意味着每当出现一个热点问题， 就会有一个相应的工具去解决它。 可以这么想： 在处理大文件时， 我喜欢携带一个外接硬盘， 但我也订阅了微软的云盘服务， 可以把文件储存在云端。 所以，我用两种不同的工具解决同一个问题， 这似乎很奇怪， 但每种工具处理这个问题的方法不同。 外接硬盘提供本地高速访问； 云盘提供全球访问，但速度较慢。 AI 工具的工作原理也相同。 虽然这些工具看起来很相似， 但每一种工具都是用来解决特定问题的。 在过去几十年， 企业一直在尝试 从海量的客户数据中获取价值， 预测式 AI 工具应运而生。 这也是为什么 AI 机器学习算法发展迅速。 这些算法经过优化， 可以帮助企业分析海量数据集， 进而对客户行为做出更好的预测。 你公司中的 AI 项目， 很可能都是使用机器学习人工神经网络， 来分析数据的。 但就像高中生活不应该只关注流行什么一样， 选 AI 工具也不应该只关注流行度。 而要想想需要解决的问题， 然后找到为这一问题设计的 AI 工具。 最流行的工具不一定是最好的， 它们只是用来解决最常见的问题。 对大多数企业来说， 重点还是挖掘客户数据中的价值。 但是，随着新挑战的出现， 还需要新的工具来解决它们。

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