揭秘AI的智能双翼：决策式AI与生成式AI
在人在数字化浪潮的推动下，人工智能已成为推动社会进步的关键技术之一。特别是在决策式AI与生成式AI这两个领域，它们的发展不仅加速了技术创新的步伐，也在实际应用中展现出巨大的潜力和价值。
01.智能双翼：决策式AI与生成式AI
决策式AI（Discriminative AI）
定义： 决策式AI，也称为判别式AI，是一种通过学习数据中的条件概率分布，对新场景进行判断、分析和预测的人工智能技术。它的设计目标是模拟人类的决策过程，通过分析输入的数据和信息，然后做出最有可能的决策。
技术原理： 决策式AI的工作方式是通过机器学习和深度学习算法，从大量的数据中学习和提取模式，然后用这些模式来做出决策。例如，在猫狗识别中，模型会从海量的猫和狗的图片数据中，了解到猫的外观和狗的外观差别非常大，当面对新的样本时，模型判断样本的外观和谁更相似，就认为样本是谁。
应用领域： 决策式AI广泛应用于金融、医疗、制造、零售等行业，主要关注业务优化和流程改进。例如，在金融领域，决策式AI可以帮助评估贷款申请的风险。
生成式AI（Generative AI）
定义： 生成式AI，也称为创造性AI，是一种能够生成新的、与人类创造力相似的文本、图像、音频、视频等内容的AI。它的设计目标是模仿人类的创造力，通过学习和理解大量的数据和信息，然后生成新的、创新的内容。
技术原理： 生成式AI的工作方式是通过深度学习和其他机器学习算法，从大量的数据中学习和提取模式，然后用这些模式来生成新的内容。它主要依赖于深度学习算法，通过建立复杂的神经网络来模拟人类的创造过程。
应用领域： 生成式AI通常用于需要大量创新内容的场景，例如艺术创作、新闻写作等。在创意产业、娱乐、教育等领域得到应用，关注内容创作和用户体验。
二者区别
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功能定位：
- 决策式AI主要用于分析数据并提供决策支持，而生成式AI旨在根据输入生成新内容。
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数据处理方式：
- 决策式AI依赖于已有数据进行分析和推理，强调数据的准确性和相关性。生成式AI通过学习数据的特征和分布来生成新内容，强调模型的创造力和多样性。
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应用领域：
- 决策式AI广泛应用于需要解决具体问题或优化流程的场景，如金融风险评估、医疗诊断支持等。生成式AI则在创意产业、娱乐、教育等领域得到应用，关注内容创作和用户体验。
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用户交互方式：
- 决策式AI的用户通常提供数据或业务背景，AI系统分析后返回决策建议。生成式AI的用户通过提供提示或主题，AI系统生成相关内容，用户的角色更为主动，参与创作过程。
02.二者的现实应用
决策式AI的应用
金融服务
在金融领域，决策式AI的应用主要集中在风险评估和投资策略上。例如，通过分析用户的信用历史和财务数据，决策式AI能够为银行提供贷款决策支持。此外，它还能利用市场数据预测股票价格波动，帮助投资者制定交易策略。
医疗行业
在医疗行业，决策式AI的应用包括诊断支持和个性化治疗。通过分析患者的病历和实验室结果，辅助医生诊断疾病，例如癌症检测。同时，根据患者的基因组数据，推荐最适合的治疗方案。
制造业
在制造业，决策式AI通过学习数据的特征和分布来优化生产流程和提高效率。例如，通过分析生产线上的数据，预测机器故障，减少停机时间。
生成式AI的应用
创意产业
生成式AI在创意产业中的应用非常广泛，尤其是在艺术创作和内容生成方面。它能够根据学习到的数据模式生成全新的艺术作品和文本内容，为创意产业带来新的可能性。
娱乐
在娱乐领域，生成式AI能够创作音乐、视频等多媒体内容，提供全新的娱乐体验。例如，通过模仿艺术家的风格进行创作，或生成全新的艺术作品。
教育
生成式AI在教育领域的应用包括个性化学习内容的生成。它可以根据学生的学习数据和行为模式，提供定制化的学习计划和教学资源，提升学习效果。
工业设计
生成式AI还为工业设计领域带来了新的变革和机遇。它能够生成新的产品设计概念，加速研发流程。
随着我们对决策式AI与生成式AI的深入探讨，我们可以看到，这两种技术正以前所未有的速度和规模影响着我们的世界。它们不仅在提高效率、降低成本方面展现出巨大潜力，而且在推动创新和解决复杂问题上也发挥着关键作用。
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
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第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
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- …
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