人工智能、生成式人工智能、机器学习模型、深度学习——这些仅仅触及了人工智能术语的表面，但有一些重要的区别可能有助于您理解所吹捧的技术以及如何在您的业务中最好地使用它。
我在这里要重点关注的术语是 AI 和生成式 AI，有时也缩写为 Gen AI 或 GenAI。
传统人工智能，或者说您可能经常听到的人工智能，已经存在了很长一段时间。生成式人工智能也是如此，但 ChatGPT 和其他 GenAI 模型的普及使其比以往任何时候都更受主流讨论的关注。
但是，GenAI 与人工智能总体上有何关系？它是更广泛技术的衍生物还是完全不同的东西？与生成式人工智能相比，更传统的人工智能工具有哪些优势？您应该在业务中使用哪一种？这些都是我想在这里回答的一些问题，让我们开始深入研究。
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什么是“传统”人工智能？
人工智能广义上是指在机器中模拟人类智能。它描述了设计用于执行通常和传统上需要人类智能的任务（例如推理和解决问题）的系统。
因此，“传统”人 拉脱维亚电子邮件列表 228875 联系人线索 工智能工具在任务和规则定义明确的环境中表现出色，在处理结构化数据时尤其强大。以下是传统人工智能或非生成式人工智能的几个亮点示例：
结构化数据分析与处理
传统 AI 在分析结构化数据（例如电子表格或数据库中的数据）方面非常有效，因为数据点之间的关系定义明确且可预测。对于基于规则的系统来说，对结构化数据进行排序、过滤和分类等任务非常简单。
重复任务的自动化
在金融、银行和客户服务等领域，企业使用传统人工智能来自动化重复流程。例如，它擅长处理常规客户服务查询、处理交易、更新记录和其他不需要更复杂推理的任务。
基于规则的决策
许多行业（例如金融、法律和制造业）都依赖传统 AI 根据预定义规则进行决策。例如：
欺诈检测：银行使用基于规则的人工智能根据明确的预定义规则识别异常交易模式。
质量控制：制造过程通常有严格的指导方针，使得传统人工智能成为确保产品符合既定标准的理想选择。
合规性和法规遵守性：传统的人工智能系统可以根据固定的监管要求检查交易或记录合规性。
