人工智能（AI）如同一把巨大的保护伞，下面覆盖着各种应用。在这把伞下，两大分支尤为突出：对话式AI与生成式AI。
尽管对话式AI与生成式AI可能协同工作，但它们之间存在着明显的差异与不同的能力。人工智能通过自动化日常任务和生成内容等方式，改变了人类与机器的交互方式。随着企业采用这项技术来改进流程和提高效率，人机协作的新时代已经到来。
什么是对话式AI？它是如何工作的？
对话式AI是一种技术，它帮助机器以更自然的方式与人类进行交互和沟通。这种交互就像是一场来回对话。该技术被应用于聊天机器人、消息应用程序和虚拟助手等场景。流行的对话式AI应用实例包括Alexa、Google Assistant和Siri。
对话式AI模型通过训练包含人类对话的数据集来理解语言模式。它们利用自然语言处理和机器学习技术，将人类对话翻译成机器理解的语言，从而创建出对查询的适当响应。
什么是生成式AI？它是如何工作的？
生成式AI允许用户利用机器学习算法和训练数据来创建新内容，如动画、文本、图像和声音。生成式AI使用深度学习和神经网络来产生输出。流行的生成式AI应用实例包括ChatGPT、Google Gemini和Jasper AI。
生成式AI利用神经网络在其训练数据中识别模式和其他结构，然后根据从这些学习到的模式中的预测生成新内容。有多种学习方法来训练生成式AI，如监督学习，它利用人类的响应和反馈来生成更准确的内容。
组织可以创建基础模型作为AI系统执行多项任务的基础。基础模型是经过大量数据训练的AI神经网络或机器学习模型，由于其通用性和适应性，它们可以执行许多任务，如文本翻译、内容创作和图像分析。基础模型的实例包括GPT-4和PaLM 2。
对话式AI与生成式AI功能的主要差异
对话式AI与生成式AI在目标、应用、用例、训练和输出方面存在差异。这两项技术都有独特的功能和特点，并在人工智能的未来发展中发挥着重要作用。
以下是两者之间的主要差异：
目标和宗旨：对话式AI专注于人类对话，而生成式AI则专注于以多种形式创建内容。
用例和应用：对话式AI被用于客户服务、虚拟助手和聊天机器人等应用。生成式AI可用于撰写小说、营销内容和元描述等。
学习和训练数据：对话式AI通过训练包含人类输入、对话、用户查询和响应的大型数据集来学习。生成式AI则通过训练不同的数据集来学习模式，以便根据预测模式创建内容。
输入和输出：在使用对话式AI时，用户通过对话输入信息，对话式AI利用这种交互来创建响应。生成式AI则利用输入和数据，通过已学习的模式生成新内容。
对话式AI与生成式AI是相互排斥的吗？
尽管每项技术都有其自身的应用和功能，但它们并不是相互排斥的。以ChatGPT为例，它既是对话式AI（因为它是聊天机器人），也是生成式AI（因为它可以创建内容）。虽然对话式AI是生成式AI的一个具体应用，但生成式AI涵盖了更广泛的任务，超越了对话的范畴，如编写代码、起草文章或创建图像。
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