生成式人工智能的演变及其应用

已发表: 2023-10-27

与其他形式的人工智能一样，生成式人工智能学习如何根据过去的数据采取行动。它创建全新的内容——文本、图像，甚至基于训练的计算机代码，而不是像其他人工智能那样简单地对数据进行分类或识别。

在当今快速发展的人工智能世界中，生成式人工智能已占据中心舞台，并吸引了技术爱好者和行业专业人士的关注。

随着强大算法和先进机器学习技术的兴起，ChatGPT 等应用程序已成为热门话题，成为头条新闻并引发全球对话。

生成式人工智能是指专注于创造新的原创内容而不是简单地分析现有数据的人工智能领域。它使机器能够生成逼真且富有创意的输出，例如文本、图像，甚至音乐，模仿人类的行为和创造力。

这项突破性技术为各个行业开辟了充满可能性的世界，包括内容创作、虚拟助理、游戏等等。

什么是生成式人工智能？

每个人都会有不想再写电子邮件、文章或代码的时候。生成式人工智能可以支持您的创作过程。

生成式人工智能使用无监督和半监督学习算法，处理大量数据以生成自己的输出。一个例子是，利用大型语言模型，计算机程序现在可以轻松理解文本并生成新内容。

作为生成人工智能核心的神经网络可以识别特定图像或文本的特征，然后在需要时发挥作用。

OpenAI 的 ChatGPT 是这些更广泛的生成式 AI 语言模型中最著名的一个。给定任何文本提示，例如短语或句子，ChatGPT 会以自然语言返回序列中下一个最符合逻辑的文本。

开发人员可以通过仅显示一些示例或提示来对 ChatGPT 进行编程。大多数与 ChatGPT 互动过的人都对其编写连贯、高质量语言的能力着迷。

生成式人工智能如何运作？

生成式人工智能使用机器学习来处理大量的视觉或文本数据（其中大部分是从互联网上抓取的），然后确定哪些事物最有可能出现在其他事物附近。

生成式人工智能的大部分编程工作都涉及创建算法，这些算法可以区分人工智能创造者感兴趣的“事物”——对于 ChatGPT 等聊天机器人来说是单词和句子，对于 DALL-E 来说是视觉元素。

但从根本上来说，生成式人工智能通过评估经过训练的庞大数据集来创建输出，然后根据该数据集确定的概率范围内的内容来响应提示。

生成式人工智能的历史

生成式人工智能的激动人心的旅程可能会出现在 20 世纪 50 年代和 1960 年代，当时人工智能的先驱们开始研究这一发展领域的可能性。人工智能研究人员最初专注于创建可以复制人类思维和决策过程的基于规则的系统。

然而，随着时间的推移，生成模型的想法开始成形，并彻底改变了许多行业，包括语音识别、图像处理和自然语言处理 (NLP)。

贝叶斯网络和马尔可夫模型等新的生成模型在世纪之交出现，极大地推进了机器人技术和计算机视觉的发展。然而，深度学习的发明和随后的进步提高了生成式人工智能的门槛。

深度神经网络技术使研究人员和创造者能够在生成人工智能方面取得重大进展。 2014 年生成对抗网络 (GAN) 的发展是一个重要的里程碑，它产生了极其逼真的图像、电影，甚至声音，类似于真实的人类生成内容。

如今，生成式人工智能正被应用于许多不同行业的各种应用中。它已经超越了传统艺术和创造力，可以创作出令人着迷的音乐作品和迷人的艺术品。

此外，它还使企业能够创造新鲜商品，提高医疗保健效果，并彻底改变我们使用技术的方式。随着技术的发展和数据可用性的提高，生成人工智能领域将进一步发展，为创造力和发现带来无数的机会。

生成模型的用途

1. 文本生成

这是生成式人工智能的应用，它是人工智能在内容创作中越来越被接受的主要原因。个人和公司都经常使用 ChatGPT 等生成式人工智能技术。

使用生成式人工智能模型生成文本可以减少生成新内容所需的时间和精力。这对于组织必须快速有效地生成大量内容的营销工作特别有用。

此外，这些工具还可以帮助创建基于文本的报告并执行复杂的业务计算。上图展示了使用 chatGPT 通过提示计算广告支出回报的示例。同样，您可以将其用于业务报告和计算。

2. 情感分析

情绪分析是生成式人工智能的另一种用途，它涉及文本分析来确定用户的情绪或情绪。这对于想要监控客户对其产品或服务的情绪的公司来说非常有用。

情绪分析还可用于社交媒体监控、市场研究等。举一个生成人工智能工具的例子，它可以帮助分析任何书面文本背后的情感。它分析文本的语法和上下文，以确定情绪是积极的还是消极的。

3. 图像生成和增强

您可以使用生成式 AI 来生成和增强图像。此类生成式人工智能工具使用机器学习算法来创造从抽象艺术到逼真风景的一切内容。此外，它们还可以通过提高图像质量来增强图像，例如消除噪声或改善色彩平衡。

4. 视频创作

使用机器学习算法，生成式人工智能工具还可以根据您的文本提示或数据输入创建视频。视频创建功能对于广告、娱乐和教育行业特别有用。营销人员还可以使用基于人工智能模型的工具来制作从短广告到长片的一切内容。

5. 代码生成

代码生成是这项奇妙技术的另一个令人兴奋的用途。像 GPT-3 这样的生成式 AI 模型可以使用来自各种编程语言的大量代码进行训练，以创建新代码。

人工智能辅助代码生成可用于自动化创建网站模板、构建 API 客户端、甚至开发整个软件应用程序的过程。最终，生成式人工智能模型生成的代码可以加快开发过程并减少手动编码的需要。

一个简单的例子是 Open AI's Playground，它允许您通过文本提示创建可编程命令。

6. 语音到语音转换

语音到语音转换是大多数生成式人工智能模型的一个有影响力的功能。它涉及将一种自然语言实时转换为另一种自然语言。这对于各种应用都很有用，例如语言翻译和口译。

7. 文本转语音生成

文本到语音生成是指使用自然语言处理将书面文本转换为口语音频。此功能可以自动执行创建有声读物、构建语音助手等任务。

8. 音频生成

通过机器和深度学习模型，您可以使用生成式 AI 创建新的音频内容。只需点击几下，您就可以使用 AI 模型来创建从音乐到音效再到配音的所有内容。

9. 合成数据生成和增强

合成数据生成涉及从原始数据集的输入创建独特的数据。当没有足够的数据来训练机器学习模型或难以获取新数据时，这非常有用。

合成数据可以生成现实世界中不存在的物体的图像，例如新型汽车或虚构的生物。

例如，Dall-E 使用多种模型（包括变压器、潜在表示模型和 CLIP）将英语短语翻译成代码。此外，此代码生成图像并根据现有图像与给定短语的相关程度对它们进行排名。

数据为您的生成式人工智能提供动力

用于生成生成式人工智能的基础模型及其创建的输出需要人工输入来确保其结果的质量和准确性，无论您是利用它们来改变业务还是构建生成式人工智能工具。

此外，生成式人工智能解决方案需要人类经验来创建特定领域的解决方案，例如法律、医疗和金融领域的应用程序。

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