生成式人工智能的演变及其应用

在今天快速发展的人工智能领域中，生成式人工智能已经成为焦点并引起了技术爱好者和行业专业人士的关注。随着强大算法和高级机器学习技术的崛起，像ChatGPT这样的应用成为了城里的谈资，在全球范围内引起了广泛的讨论。

生成式人工智能指的是人工智能领域，专注于创造新的原创内容而不仅是分析现有数据。它使机器能够生成逼真而富有创意的输出，例如文本、图像，甚至是音乐，模仿人类的行为和创造力。这项突破性技术在各行各业开启了无限可能，包括内容创作、虚拟助手、游戏等等。

生成式人工智能是什么？

像其他形式的人工智能一样，生成式人工智能学习如何从过去的数据中采取行动。它可以创建全新的内容，例如基于其训练的文本、图像或甚至计算机代码，而不仅仅是像其他人工智能那样对数据进行分类或标识。每个人都有那种不想再写电子邮件、文章或代码的日子。生成式人工智能正是为了支持你的创造性过程而诞生的。

使用无监督和半监督的学习算法，生成式人工智能处理大量的数据来生成自己的输出。一个例子是，使用大型语言模型，计算机程序现在可以轻易地理解文本并生成新的内容。生成式人工智能的核心神经网络可以捕捉特定图像或文本的特征，然后在需要时发挥作用。

OpenAI的ChatGPT是更广泛的生成式人工智能语言模型中最为知名的。在任何文本提示，如短语或句子中，ChatGPT会返回自然语言中序列中下一个最合乎逻辑的文本。开发人员可以通过展示几个范例或提示来编程ChatGPT。大多数与ChatGPT互动过的人都对其编写连贯、高质量语言的能力感到着迷。

生成式人工智能是如何工作的？

生成式人工智能利用机器学习处理大量的视觉或文本数据，其中许多数据是从互联网上爬取的，然后确定哪些东西最有可能出现在其他东西附近。生成式人工智能的大部分编程工作都用于创建能够区分AI创作者感兴趣的“事物”的算法，例如ChatGPT类似聊天机器人中的单词和句子，或者DALL-E中的视觉元素。但实质上，生成式人工智能通过评估它所训练的大量数据集来创建它的输出，然后根据该数据集确定的概率范围内对提示做出回应。

生成式人工智能的历史

生成式人工智能的激动人心之旅可以追溯到20世纪50年代和60年代，当时人工智能的先驱们开始探索这个发展中领域的可能性。AI研究人员最初集中于创建基于规则的系统，能够复制人类思维和决策过程。然而，生成模型的概念随着时间的推移开始形成，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）。

新一代生成模型，如贝叶斯网络和马尔可夫模型，在千年之交变得可用，显著推动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人工智能的门槛。深度神经网络技术使研究人员和创作者能够在生成人工智能方面取得重大进展。2014年生成性对抗网络（GAN）的发展是一个重大里程碑，它产生了极其逼真的图像、电影，甚至是类似于真实的人类生成内容的声音。

今天，生成式人工智能正在许多不同行业的众多应用中得到使用。它已经超越了传统艺术和创造力的范围，可以创作出令人心醉神迷的音乐作品和引人入胜的艺术品。此外，它还使企业能够创造新鲜的产品，增强医疗保健结果，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，生成式人工智能领域将有望进一步发展，为创造力和发现开启无数机会。

生成模型的用途

1. 文字生成

这是生成式人工智能应用中最负责内容创作领域愈益接纳人工智能的。个人和公司都经常使用像ChatGPT这样的生成式人工智能技术。使用生成式人工智能模型进行文本生成减少了制作新内容所需的时间和精力。这对于营销工作尤其有用，因为组织必须快速有效地制作大量内容。

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，您也可以将其用于商业报告和计算。

2. 情感分析

情感分析是生成式人工智能的另一种应用，它涉及文本分析以确定用户的情感或情绪。这对于希望监控客户对其产品或服务的情感的公司非常有用。情感分析也可以用于社交媒体监控、市场研究等领域。以一款帮助分析任何书面文本情感的生成式人工智能工具为例。它分析文本的语法和上下文，以提供情感是积极的还是消极的。

3. 图像生成和增强

您可以使用生成式人工智能进行图像生成和增强。这些生成式人工智能工具使用机器学习算法创建的作品包括抽象艺术到逼真的风景仿真。此外，它们还可以通过改善图像质量（如去除噪点或改善色彩平衡）来增强图像。

4. 视频制作

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。视频创建功能对广告、娱乐和教育业务尤其有用。营销人员还可以使用基于 AI 模型的工具创建从短广告到全长的故事片的所有内容。

5. 代码生成

代码生成是这项技术的另一个令人兴奋的应用。像GPT-3这样的生成式人工智能模型可以通过大量来自不同编程语言的代码进行训练，从而创建新的代码。AI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，由生成式AI模型生成的代码可以加快开发过程，减少手动编码的需求。一个简单的例子是Open AI的Playground，它可以通过文本提示来创建可编程命令。

6. 语音转换成语音

语音转换是大多数生成式人工智能模型中具有重大影响的功能。它涉及实时将一种自然语言转换为另一种语言。这对于各种应用程序，例如语言翻译和口译，都非常有用。

7. 文本转语音生成

文本转语音生成是指使用自然语言处理将书面文本转化为口语音频。该功能可以自动化任务，如创建有声书、建立语音助手等。

8. 音频生成

使用机器和深度学习模型，您可以使用生成式人工智能来创建新的音频内容。只需几个点击，您就可以使用人工智能模型创建音乐、音效和配音等一切。

9. 合成数据生成和增强

合成数据生成是从原始数据集的输入中创建独特数据的过程。当没有足够的数据来训练机器学习模型或难以获得新数据时，这是非常有用的。合成数据可以生成不存在于现实世界中的物体的图像，例如新型汽车或虚构生物。例如，Dall-E使用多个模型，包括Transformer、潜在表示模型和CLIP，将英语短语转化为代码。进一步，此代码生成图像并根据它们与给定短语的相似度对现有图像进行排名。