人工智能的演变导致了多个新的专业分支机构的发展，每个分支机构都为该领域做出了独特的贡献。其中，自然语言处理（NLP）和生成式人工智能已成为获得最多开发资金的两种技术，推动了人机交互的进步。随着人工智能继续被不同行业所采用，对于希望有效整合这些技术的专业人士来说，了解自然语言处理和生成式人工智能之间的区别变得越来越重要。
关键要点
- 自然语言处理 (NLP) 侧重于理解和处理人类语言。它使机器能够以有意义的方式理解、解释和响应人类语言，使其成为人工智能驱动的通信工具的重要组成部分。
- 生成式 AI 旨在创建新内容。与处理现有语言数据的 NLP 不同，Generative AI 生成原创文本、图像甚至音乐，突破了 AI 应用程序中创造力的界限。
- 自然语言处理和生成式人工智能共享多种工具和方法，但它们的用途不同，应用于不同的领域。
- 这两项技术通过自动化复杂任务和生成创新解决方案，正在改变从客户服务到医疗保健的行业。
自然语言处理和生成式 AI 之间的主要区别
自然语言处理和生成式 AI 应用程序之间有几个关键区别，这使得它们在各自的领域明显有用且更有效。
定义、功能和技术的主要区别
自然语言处理 (NLP) 和生成式人工智能虽然经常一起提及，但在更广泛的人工智能生态系统中其用途却截然不同。
自然语言处理与生成式人工智能突显了这些区别，因为自然语言处理主要涉及人类语言的理解和处理。它包括一系列任务，包括文本分析、情感分析、机器翻译和语音识别。NLP 依赖于语言规则、统计模型和 机器学习 准确解释和回应人类语言的算法。自然语言处理背后的核心技术包括标记化、解析、命名实体识别 (NER) 和语音标记，这对于分解和理解文本至关重要。
另一方面，生成式人工智能侧重于创建新内容。它使用深度学习模型，尤其是生成式对抗网络 (GAN) 和基于 Transformer 的模型（如 GPT）来生成模仿人类创造力的文本、图像或其他形式的数据。语言的生成式 AI 模型可以生成不属于原始数据集的全新输出。这种能力越来越多地用于内容创作、设计甚至药物发现，其中新分子是根据现有化学特性生成的。
自然语言处理和生成式人工智能之间的区别不仅在于它们的定义，还在于它们的底层技术和用例。自然语言处理建立在对人类语言的理解和反应的基础上，而生成式人工智能则是关于创新和创造。
自然语言处理和生成式 AI 的不同应用领域
自然语言处理主要用于需要理解、处理和生成人类语言的应用程序。一些关键应用领域包括：
- 客户服务自动化： NLP 为聊天机器人和虚拟助手提供支持，它们可以理解客户的查询并提供适当的响应，从而减少了对人工干预的需求。
- 情绪分析： 公司使用自然语言处理来分析社交媒体和其他平台上的客户反馈，以评估公众对其产品或服务的情绪。
- 翻译服务： 谷歌翻译等自然语言处理技术依赖于复杂的算法将文本从一种语言翻译成另一种语言，从而实现全球交流。
生成式人工智能应用于创造力和创新至关重要的领域。主要应用领域包括：
- 内容创作： 生成式 AI 模型越来越多地用于撰写文章、创建营销文案和生成模仿人类写作风格的创意内容。
- 设计和艺术： 艺术家和设计师使用生成式人工智能来创作新的设计、艺术作品甚至音乐，探索超出人类想象的可能性。
- 药物发现： 在制药领域，Generative AI通过生成可以带来有效治疗的新分子结构来帮助研究人员设计新药。
自然语言处理和人工智能中的重叠区域
尽管存在差异，但自然语言处理和生成式人工智能共享多种方法和工具，尤其是在人工智能的基础方面。
NLP 和生成式 AI 中的共享方法和工具
机器学习算法： 自然语言处理和生成式人工智能都严重依赖机器学习，尤其是深度学习模型来实现其目标。例如，诸如 BERT（来自变形金刚的双向编码器表示）之类的变压器架构在 NLP 中用于执行文本分类和问答等任务，而类似的架构，如 GPT（生成式预训练变压器），用于生成式 AI 来创建类人文文本。
人工智能中的自然语言: 自然语言处理和生成式人工智能都涉及使用自然语言模型来处理和生成语言。在自然语言处理中，这些模型用于理解和分析文本，而在生成式人工智能中，它们用于根据所学模式生成新的、连贯的文本。这些过程通常包括高级技术，例如 自然语言生成, 使各系统能够创造有意义的, 适合具体情况的产出.
数据预处理技术： 代币化、矢量化和嵌入等技术在 NLP 和生成式 AI 中都很常见。这些过程将文本转换为数值数据，这些数据可以输入到机器学习模型中进行进一步分析或生成。
常见应用和协同用例
在某些场景中，自然语言处理和生成式人工智能会一起使用，从而产生增强人工智能能力的协同效应。
自动生成和编辑内容： NLP 可以分析现有文本以确定风格、语气和结构，然后生成式 AI 可以使用这些文本来创建与所分析特征相匹配的新内容。这种组合在新闻和市场营销中特别有用，因为新闻和市场营销需要快速生成大量内容。
聊天机器人和虚拟助手： 生成式 AI 可以对用户查询创建动态响应，而 NLP 可确保这些响应符合上下文且语法正确。它们共同支持在人工智能驱动的客户服务应用程序中实现更复杂和更人性化的交互。
语言翻译和摘要： 自然语言处理可以分解和理解文本的结构，然后生成人工智能可以用它来生成摘要或翻译，在保持原始含义的同时又简洁准确。
对行业的影响
由于其新颖性和改进速度，自然语言处理和生成式人工智能工具已成为历史上增长最快的应用程序之一。以下是一些受这些技术影响最大的领域和行业。
受 NLP 影响最大的行业
自然语言处理已成为多个行业的关键技术，推动了以下领域的创新和效率：
客户服务： NLP 驱动的聊天机器人和虚拟助手通过自动响应常见查询和提供即时支持，正在改变客户服务，从而显著减少人工代理的工作量。
医疗保健： 在医疗保健领域，自然语言处理用于分析患者记录、转录医生笔记，甚至根据自然语言描述的患者症状协助诊断病情。这项技术通过实现更快、更准确的数据处理来改善患者的预后。
财务： 金融部门使用自然语言处理进行情感分析、欺诈检测和算法交易。通过分析新闻文章、财务报告和社交媒体帖子，NLP帮助金融机构做出明智的决策并识别潜在风险。
关键行业利用生成式 AI 进行创新
生成式人工智能正在多个关键领域掀起波澜，推动突破性创新。
娱乐和媒体： 生成式人工智能正在彻底改变娱乐行业的内容创作，从生成脚本到创建视觉效果。在媒体中，它用于制作能引起个人受众共鸣的个性化内容。
药品和医疗保健： 生成式人工智能正在通过生成新的分子结构和模拟其作用来设计新药和治疗计划。这加快了药物发现过程，并带来了更有效的治疗方法。
营销和广告： 生成式人工智能使营销人员能够为广告活动创建具有高度针对性和个性化的内容。通过分析消费者的行为和偏好，生成式人工智能可以生成更有可能引起目标受众共鸣的广告。
人工智能中自然语言处理的挑战和局限性
尽管自然语言处理取得了长足的进步，但在实施中却面临着一些挑战和限制。
歧义与背景
自然语言处理的最大挑战之一是处理人类语言的模糊性和上下文依赖性。根据上下文的不同，单词和短语可能具有不同的含义，这使得自然语言处理系统很难始终正确地解释它们。
数据质量和可用性
自然语言处理系统需要大量高质量的数据才能有效运行。但是，获取和整理此类数据可能很困难，尤其是对于不太广泛使用的语言和方言而言。
文化细微差别
由于语言用法、习语和文化参考文献的差异，基于一种文化的数据训练的自然语言处理模型在应用于另一种文化时可能表现不佳。这种限制使得创建真正的全球性自然语言处理系统变得具有挑战性。
生成式 统一的人工智能尽管前景看好，但也面临着一系列限制和挑战。
质量控制
生成式 AI 模型可以生成逼真的内容，但不一定准确或合适。确保生成的内容符合所需的质量和相关性标准是一项重大挑战。
生成内容中的偏见
与自然语言处理一样，生成式 AI 模型可以继承训练数据中存在的偏差，从而生成有偏见或歧视性的内容。在自动化内容创建和决策等应用程序中，这个问题尤其令人担忧。
道德问题
Generative AI 创建逼真的图像、视频和文本的能力引发了伦理问题，尤其是在错误信息、版权侵权以及可能出于恶意目的滥用技术方面。
这些挑战表明，仍然需要持续的研究和开发，以解决与自然语言处理和生成式人工智能相关的局限性和伦理问题。
自然语言处理和人工智能的未来趋势和预测
随着人工智能的不断发展，自然语言处理和生成式人工智能都有望取得重大进步。
在自然语言处理中，我们可以预测更复杂的模型的发展，以更好地理解上下文和细微差别。未来的自然语言处理系统可能能够理解和生成与人类写作没有区别的文本，这为人机交互开辟了新的可能性。此外，多语言自然语言处理的进步将实现跨不同语言和文化的更准确、更无缝的沟通。
预计生成式 AI 将变得更加强大和多功能。随着模型的不断改进，它们将能够生成更复杂和更具创造性的内容，从整本小说到复杂的设计。我们还可能会看到生成式人工智能系统的出现，该系统可以与人类实时协作，将人类创造力与机器生成的想法融为一体。
使用 Sapien 优化 LLM 的数据标签
我们对自然语言处理和生成式人工智能的比较表明，虽然这两种技术都是推动人工智能发展所必需的，但它们的用途不同，应用方式也不同。对于希望在各自领域有效利用人工智能的专业人士来说，了解自然语言处理和生成式人工智能之间的区别非常重要。
为了使用人工智能获得最佳结果，尤其是在处理大型语言模型 (LLM) 时，必须有高质量的数据标签。在Sapien，我们提供增强解决方案 LLM 校准 并通过高质量的数据标签提高性能，确保您的 AI 模型根据最准确、最相关的数据进行训练。无论您需要文档注释还是图像注释，我们的服务都旨在优化您的数据并提高 AI 模型的性能。
探索我们的 法学硕士服务 要了解我们如何帮助您实现人工智能目标，请安排一次咨询，以便在您的 AI 模型中实现更好的 NLP 和生成式 AI 应用程序。
常见问题解答
自然语言处理有多少种类型？
自然语言处理可以大致分为基于规则的自然语言处理、统计自然语言处理和神经自然语言处理，每种都有自己的处理和分析语言数据的方法。
NLP 中使用的两种技术是什么？
自然语言处理中的两种主要技术是句法分析（语法）和语义分析（语义）。语法侧重于语言的结构，而语义则与含义有关。
企业如何有效地整合自然语言处理和生成式人工智能？
企业可以整合自然语言处理和生成式人工智能，使用自然语言处理来分析和理解客户数据，并使用生成式人工智能根据该分析创建个性化内容。
自然语言处理是人工智能的未来吗？
自然语言处理是人工智能未来的关键组成部分，尤其是在涉及人机交互的应用中。但是，它可能会与包括生成式人工智能在内的其他人工智能技术一起发展，以创建更强大、更通用的系统。
