生成式人工智慧的演進及其應用

已發表: 2023-10-27

與其他形式的人工智慧一樣，生成式人工智慧學習如何根據過去的數據採取行動。它創造全新的內容——文字、圖像，甚至基於訓練的電腦程式碼，而不是像其他人工智慧那樣簡單地對資料進行分類或識別。

在當今快速發展的人工智慧世界中，生成式人工智慧已佔據中心舞台，並吸引了技術愛好者和行業專業人士的注意。

隨著強大演算法和先進機器學習技術的興起，ChatGPT 等應用程式已成為熱門話題，成為頭條新聞並引發全球對話。

生成式人工智慧是指專注於創造新的原創內容而不是簡單地分析現有數據的人工智慧領域。它使機器能夠產生逼真且富有創意的輸出，例如文字、圖像，甚至音樂，模仿人類的行為和創造力。

這項突破性技術為各行業開闢了一個充滿可能性的世界，包括內容創作、虛擬助理、遊戲等等。

什麼是生成式人工智慧？

每個人都會有不想再寫電子郵件、文章或程式碼的時候。生成式人工智慧可以支援您的創作過程。

生成式人工智慧使用無監督和半監督學習演算法，處理大量數據以產生自己的輸出。一個例子是，利用大型語言模型，電腦程式現在可以輕鬆理解文字並產生新內容。

作為生成人工智慧核心的神經網路可以識別特定圖像或文字的特徵，然後在需要時發揮作用。

OpenAI 的 ChatGPT 是這些更廣泛的生成式 AI 語言模型中最著名的一個。給定任何文字提示，例如短語或句子，ChatGPT 會以自然語言傳回序列中下一個最符合邏輯的文字。

開發人員可以透過僅顯示一些範例或提示來對 ChatGPT 進行程式設計。大多數與 ChatGPT 互動過的人都對其編寫連貫、高品質語言的能力著迷。

生成式人工智慧如何運作？

生成式人工智慧使用機器學習來處理大量的視覺或文字資料（其中大部分是從網路上抓取的），然後確定哪些事物最有可能出現在其他事物附近。

生成式人工智慧的大部分程式設計工作都涉及創建演算法，這些演算法可以區分人工智慧創造者感興趣的「事物」——對於ChatGPT 等聊天機器人來說是單字和句子，對於DALL-E 來說是視覺元素。

但從根本上來說，生成式人工智慧透過評估經過訓練的龐大資料集來創建輸出，然後根據該資料集確定的機率範圍內的內容來回應提示。

生成式人工智慧的歷史

生成式人工智慧的令人興奮的旅程可能會出現在 20 世紀 50 年代和 1960 年代，當時人工智慧的先驅們開始研究這一發展領域的可能性。人工智慧研究人員最初專注於創建可以複製人類思維和決策過程的基於規則的系統。

然而，隨著時間的推移，生成模型的想法開始成形，並徹底改變了許多行業，包括語音辨識、影像處理和自然語言處理 (NLP)。

貝葉斯網路和馬可夫模型等新的生成模型在世紀之交出現，大大推進了機器人技術和電腦視覺的發展。然而，深度學習的發明和隨後的進步提高了生成式人工智慧的門檻。

深度神經網路技術使研究人員和創造者能夠在生成人工智慧方面取得重大進展。 2014 年生成對抗網路 (GAN) 的發展是一個重要的里程碑，它產生了極其逼真的影像、電影，甚至是聲音，類似於真實的人類生成內容。

如今，生成式人工智慧正被應用於許多不同產業的各種應用。它已經超越了傳統藝術和創造力，可以創造出令人著迷的音樂作品和迷人的藝術品。

此外，它還使企業能夠創造新鮮商品，提高醫療保健效果，並徹底改變我們使用科技的方式。隨著技術的發展和數據可用性的提高，生成人工智慧領域將進一步發展，為創造力和發現帶來無數的機會。

生成模型的用途

1. 文字生成

這是生成式人工智慧的應用，它是人工智慧在內容創作中越來越被接受的主要原因。個人和公司都經常使用 ChatGPT 等生成式人工智慧技術。

使用生成式人工智慧模型產生文字可以減少生成新內容所需的時間和精力。這對於組織必須快速有效地產生大量內容的行銷工作特別有用。

此外，這些工具還可以幫助建立基於文字的報告並執行複雜的業務計算。上圖展示了使用 chatGPT 透過提示計算廣告支出回報的範例。同樣，您可以將其用於業務報告和計算。

2. 情緒分析

情緒分析是生成式人工智慧的另一種用途，它涉及文字分析來確定使用者的情緒或情緒。這對於想要監控客戶對其產品或服務的情緒的公司來說非常有用。

情緒分析也可用於社群媒體監控、市場研究等。舉一個產生人工智慧工具的例子，它可以幫助分析任何書面文字背後的情感。它分析文本的語法和上下文，以確定情緒是正面的還是負面的。

3. 影像生成和增強

您可以使用生成式 AI 來產生和增強影像。這類生成式人工智慧工具使用機器學習演算法來創造從抽象藝術到逼真風景的一切。此外，它們還可以透過提高影像品質來增強影像，例如消除雜訊或改善色彩平衡。

4. 影片創作

使用機器學習演算法，生成式人工智慧工具還可以根據您的文字提示或資料輸入建立影片。影片創建功能對於廣告、娛樂和教育產業特別有用。行銷人員還可以使用基於人工智慧模型的工具來製作從短廣告到長片的一切。

5. 程式碼生成

程式碼生成是這項奇妙技術的另一個令人興奮的用途。像 GPT-3 這樣的生成式 AI 模型可以使用來自各種程式語言的大量程式碼進行訓練，以創建新程式碼。

人工智慧輔助程式碼產生可用於自動化建立網站範本、建立 API 用戶端、甚至開發整個軟體應用程式的流程。最終，生成式人工智慧模型產生的程式碼可以加快開發過程並減少手動編碼的需要。

一個簡單的例子是 Open AI's Playground，它允許您透過文字提示建立可編程命令。

6. 語音到語音轉換

語音到語音轉換是大多數生成式人工智慧模型的一個有影響力的功能。它涉及將一種自然語言即時轉換為另一種自然語言。這對於各種應用都很有用，例如語言翻譯和口譯。

7. 文字轉語音生成

文字轉語音生成是指使用自然語言處理將書面文字轉換為口語音訊。此功能可自動執行建立有聲書、建立語音助理等任務。

8. 音訊生成

透過機器和深度學習模型，您可以使用生成式 AI 創建新的音訊內容。只需點擊幾下，您就可以使用 AI 模型來創建從音樂到音效再到配音的所有內容。

9. 合成資料生成與增強

合成資料生成涉及從原始資料集的輸入中創建獨特的資料。當沒有足夠的資料來訓練機器學習模型或難以取得新資料時，這非常有用。

合成資料可以產生現實世界中不存在的物體的影像，例如新型汽車或虛構的生物。

例如，Dall-E 使用多種模型（包括變壓器、潛在表示模型和 CLIP）將英語短語翻譯成代碼。此外，此程式碼會產生圖像並根據現有圖像與給定短語的相關程度對它們進行排名。

數據為您的生成式人工智慧提供動力

用於生成生成式人工智慧的基礎模型及其創建的輸出需要人工輸入來確保其結果的品質和準確性，無論您是利用它們來改變業務還是建立生成式人工智慧工具。

此外，生成式人工智慧解決方案需要人類經驗來創建特定領域的解決方案，例如法律、醫療和金融領域的應用程式。

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