🎯 判别式 vs 生成式 AI
理解两种不同的 AI 范式
🔍
判别式 AI
分类/识别
输入
↓
输出
这是猫
置信度: 98%
典型应用:
✨
生成式 AI
创造/生成
输入
"一只戴墨镜的猫"
↓
输出
生成图像 ✓
典型应用:
📊 核心差异对比
| 维度 | 判别式 AI | 生成式 AI |
|---|---|---|
| 目标 | 区分、分类、识别 | 创造、生成新内容 |
| 输入 | 数据（图像、文本等） | 提示词、噪声、种子 |
| 输出 | 标签、类别、概率 | 新的数据（文本、图像等） |
| 学习方式 | 学习 P(标签|数据) | 学习 P(数据) |
| 代表模型 | ResNet, BERT(分类) | GPT, DALL-E, Stable Diffusion |
💡 关键洞察
判别式 AI就像考试中的"选择题"——从给定选项中选出正确答案。
生成式 AI就像考试中的"简答题"——自己创造出全新的答案。
从 2020 年代开始，生成式 AI 迅速崛起，成为人工智能的主流方向。 GPT、Midjourney 等模型展现出了惊人的创造力，开启了 AI 2.0 时代。