【解密三大AI：感知、增强与生成智能的未来】探讨Perceptive AI、Enhancive AI与Generative AI的核心概念、应用及未来影响（二）
【解密三大AI：感知、增强与生成智能的未来】探讨Perceptive AI、Enhancive AI与Generative AI的核心概念、应用及未来影响（二）
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2. Enhancive AI (增强型AI)
Enhancive AI 是指在现有的系统或流程基础上，通过人工智能技术对其进行提升和优化的人工智能类型。与 Perceptive AI 聚焦于感知不同，Enhancive AI 旨在增强人类或机器的能力，通过优化决策、提高效率或创造新的洞察力来帮助解决复杂问题。
2.1 关键特点：
- 增强现有能力：基于已有的知识和信息，通过AI对决策、行为、效率等进行提升。
- 优化过程：例如机器学习优化算法、推荐系统、智能决策支持等。
2.2 应用场景：
- 推荐系统：如电商网站的商品推荐，基于用户历史数据进行预测和推荐。
- 智能决策系统：在金融、医疗等行业，AI能够辅助专家做出更加精准的决策。
- 自动化优化：如制造业中的生产调度和流程优化。
2.3 代码示例：
以下代码展示了一个简单的推荐系统的实现，这是 Enhancive AI 的一个应用，通过协同过滤（Collaborative Filtering）进行用户偏好的预测。
import pandas as pd
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
# 示例用户评分数据
data = {'user': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'],
'item1': [5, 4, 3, 2, 1],
'item2': [4, 5, 2, 3, 1],
'item3': [3, 2, 4, 5, 1],
'item4': [2, 3, 5, 1, 4]}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算用户之间的相似度
model = NearestNeighbors(metric='cosine', algorithm='brute')
model.fit(df.drop(columns=['user']))
# 假设我们想要为 Alice 推荐与她最相似的用户
distances, indices = model.kneighbors([df.iloc[0, 1:].values], n_neighbors=3)
# 输出最相似的用户
similar_users = [df.iloc[i]['user'] for i in indices.flatten()]
print(f"与Alice最相似的用户有：{similar_users}")
这段代码使用了协同过滤方法，计算不同用户之间的相似度，并推荐与目标用户（如 Alice）最相似的其他用户。这种推荐系统就是增强型AI的一个应用，能够根据用户行为和偏好提供个性化的建议。
总结
- Perceptive AI（感知型AI）专注于感知世界和从数据中提取信息，典型应用包括自动驾驶、智能监控等。
- Enhancive AI（增强型AI）通过AI技术优化现有系统和流程，提升决策效率和系统性能，典型应用包括推荐系统、智能决策支持等。
- Generative AI（生成型AI）能够创造全新的内容，典型应用包括图像生成、文本生成、音乐创作等。
这三种AI技术虽然各自关注的领域不同，但在现代人工智能的应用中，它们常常相互结合，共同推动了人工智能技术的革新与发展。
第八届智能制造与自动化国际学术会议（IMA 2025）
- 2025 8th International Conference on Intelligent Manufacturing and Automation
- 2025年2月28-3月2日 | 中国·江苏南京
- 大会官网：www.icamima.org
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