生成式人工智能與預測式人工智能
人工智能（AI）和機器學習（ML）正以驚人的速度擴展，許多專門的子領域相繼出現。最近，生成式人工智能和預測式人工智能這兩個核心分支在學術研究和工業應用中變得尤為重要。儘管它們共享機器學習的基本原則，但其目標、方法論和結果卻有著顯著的差異。本文將介紹生成式人工智能和預測式人工智能，並引用一些重要的學術論文。
定義生成式人工智能
生成式人工智能專注於創建或合成與訓練樣本在結構和風格上相似的新數據。這種方法的可信性在於其能夠學習基本的數據分佈並生成新實例，而不僅僅是簡單的複製。Ian Goodfellow 等人提出了生成對抗網絡（GANs）的概念，該方法中兩個神經網絡，即生成器和判別器被同時訓練。生成器生成新數據，而判別器則評估輸入是真實的還是合成的。通過這種對抗性設置，GANs學會生成高度逼真的圖像、音頻和文本內容。
另一種與生成建模相似的方法是變分自編碼器（VAEs），由Diederik P. Kingma和Max Welling提出。VAEs使用編碼器將數據壓縮成潛在表示，然後使用解碼器從該潛在空間重新構建或生成新數據。VAEs學習連續潛在表示的能力使其在圖像生成、異常檢測甚至藥物發現等多種任務中都變得非常有用。隨著時間的推移，Radford 等人提出的深度卷積GAN（DCGAN）和Salimans 等人改進的GAN訓練技術，進一步拓展了生成建模的視野。
定義預測式人工智能
預測式人工智能主要關注基於歷史數據進行預測或推斷結果。這些模型的目標是進行準確的預測，而非生成新數據。在深度學習中，Tomas Mikolov的基於循環神經網絡（RNN）的語言模型是最早且最廣為人知的預測建模工作之一，展示了預測算法如何捕捉序列依賴性，以預測語言任務中的未來標記。
隨後，基於變壓器架構的突破將預測能力提升到新的高度。尤其是Devlin等人提出的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），使用了掩蔽語言建模的目標，在問題回答和情感分析等預測任務中表現出色。Brown等人提出的GPT-3進一步展示了大規模語言模型如何展現少量樣本學習能力，並在最少標記數據的情況下精煉預測任務。儘管GPT-3及其後繼者有時被稱為“生成語言模型”，但其訓練目標是預測下一個標記，這與預測建模密切相關。兩者的區別在於數據和參數的規模，使其能夠生成連貫的文本，同時保持強大的預測特性。
比較分析
以下表格總結了生成式人工智能和預測式人工智能之間的主要差異，突顯了關鍵方面。
研究與現實世界的影響
生成式人工智能具有廣泛的應用潛力。在內容創作中，生成模型可以自動生成藝術作品、視頻遊戲材質和合成媒體。研究人員還探索了醫療和製藥應用，例如生成新分子結構以進行藥物發現。與此同時，預測式人工智能在商業智能、金融和醫療保健等領域繼續佔據主導地位，通過需求預測、風險評估和醫療診斷來提供支持。預測模型越來越多地利用大規模的自監督預訓練，以處理標記數據有限的任務或適應不斷變化的環境。
儘管存在差異，生成式人工智能和預測式人工智能之間的協同效應開始顯現。一些先進模型將生成和預測組件集成在單一框架中，使得數據增強等任務能夠提高預測性能，或根據特定預測特徵定制輸出。這種融合預示著未來生成模型將通過創造合成訓練樣本來協助預測任務，而預測模型則將指導生成過程，以確保輸出與預期目標一致。
結論
生成式人工智能和預測式人工智能各自擁有獨特的優勢，面對不同的挑戰。當目標是生成新的、逼真且創意的樣本時，生成式人工智能表現出色；而預測式人工智能則在從現有數據中提供準確的預測或分類方面表現優異。兩者的發展持續進行，吸引了研究人員和實踐者的關注，他們旨在改進基礎算法、解決現有的局限性，並發現新的應用。通過檢視生成對抗網絡和變分自編碼器的基礎工作，以及基於RNN的語言模型和變壓器等預測突破，可以看出，人工智能的演進依賴於生成和預測兩個軸心。
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在當前AI技術迅速發展的背景下，生成式和預測式人工智能的融合可能成為未來研究的熱點。這不僅能提高預測的準確性，還能擴展生成模型的應用範圍，例如在醫療影像分析和智能創作等領域。值得注意的是，如何平衡這兩者的應用，確保生成內容的道德性和準確性，將是研究者和開發者需要共同探索的議題。這一趨勢將持續推動AI技術的進步，並對各行各業的未來產生深遠的影響。
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