解读生成式 AI 的魔力及其工作原理

在过去的几个月里，您可能已经看到您网络中的人使用 AI 来制作和分享原创艺术作品。 您甚至可能已经观察到经过审美改变的自拍，这些自拍反映了文艺复兴时期的艺术风格或融入了超现实主义场景。 这种现在已经“流行”的技术被称为生成人工智能。

对于最终用户而言，生成式 AI 几乎是神奇的——Web 应用程序如何能够对独特的人类输入提供 100% 的原始响应，从一系列要可视化的单词到编写脚本，这真是一个奇迹！ 这种“圣诞奇迹”的出现是因为该技术对其内部工作进行了黑匣子处理（依赖于繁重的数据处理和复杂的分析）并且只呈现最终结果。

值此假日季之际，我们将揭开经常成为头条新闻的 AI 创新：生成 AI 的面纱。 是什么赋予了生成式 AI 的魔力？ 让我们来解码这项迷人的技术。

什么是生成式人工智能？ 定义和含义

生成式 AI (Gen-AI) 是一种生成新材料的 AI 形式，例如文学、图形和音乐。 这些系统建立在海量数据集之上，并使用机器学习技术生成与训练示例相当的新鲜材料。

它通常涉及无人值守和半值守的机器学习方法，允许计算机利用现有数据，如文字、视频和音频文件、图片，甚至代码来生成新内容。 目标是生产看起来真实的完全独特的人工制品。

根据 Gartner 的说法，生成式人工智能有望改变数字产品开发等方面。 它将提高数字产品的质量、性能和可访问性，同时缩短其上市时间。 除了其纯粹的神奇品质之外，这是生成式人工智能的众多商业利益之一。 技术在营销和设计等创意领域尤其重要，包括建筑等工业学科。

生成式人工智能如何工作？

生成式 AI 一词用于描述任何形式的人工智能，它使用无监督学习方法创建新的数字图像、视频、音频、文本或代码。 它的内部工作可能因一种解决方案而异。 也就是说，无论如何包装，关于 gen-AI 的魔力都有一些共同的事实。

首先，它不同于歧视性人工智能，歧视性人工智能在输入之间进行分类，这就是本例中“歧视性”的意思。 判别式学习算法的目标是根据训练期间学到的知识对传入的输入做出判断。 相比之下，生成式 AI 模型的目标是创建合成数据。

在训练阶段，为这些 AI 模型提供的参数数量有限。 从本质上讲，这种策略挑战模型对训练数据的最重要特征做出自己的判断。

生成式人工智能技术可以分为三种类型：

• 生成对抗网络或 GAN ：能够从图像和语言输入生成视觉或多媒体输出的技术。
• 基于 Transformer 的模型：生成预训练 (GPT) 语言模型等技术可以利用互联网主导的数据生成文本材料，例如网站文章、新闻稿和白皮书。
• 变分自动编码器：编码器将输入编码为压缩代码，而解码器解压缩该代码并再现原始信息。

生成式 AI（尤其是 GAN）本质上通常是半监督的。 半监督 AI 学习有效地使用标记的训练示例进行监督学习，同时使用未标记的训练材料进行无监督学习。 使用未标记的数据有助于开发可以创建超出标记数据范围的预测模型的系统。

尽管生成式 AI 通常与深度造假有关，但它正成为一种越来越重要的工具，可以自动执行任何创造性活动中的重复程序。

生成式 AI 可以在哪里发挥其魔力？ 热门用例

这些是生成式 AI 最有前途的实现：

1.插图的图像生成

使用生成式 AI，个人可以将文字转换为视觉效果，并根据指定的上下文、主题或地点生成逼真的图形。 出于战略原因应用这些图形元素很重要，例如设计营销活动创意。

2.图像到照片的转换

在初步的图画或素描的基础上，产生写实的描绘是可行的。 这在地图设计、可视化 X 射线结果等方面都有应用。 这种特殊的生成式 AI 用例对于医疗保健行业极为重要。

3.图像到图像的生成

它包括改变图像的外部特征，例如颜色、材料或形状，同时保持其基本属性。 这方面的一个例子是将日光照片转换为夜间照片。 这在零售和视频/图像监控等领域有应用。

4.音乐体验优化

可以利用音频开发技术为广告和其他创意目的制作新鲜的音频材料。 生成式 AI 甚至可以制作短片或音频片段，以改善社交媒体或 Spotify 等其他平台上的音乐聆听体验。

5.文本生成

在营销、游戏和通信领域，生成式 AI 通常用于生成对话、标题和广告。 这些功能可用于与消费者的实时聊天框，或用于创建产品详细信息、博客和社交媒体材料。

6、设备设计

生成式 AI 可以生成机器组件和子组件。 它可以在考虑材料效率、清晰度和制造效率的情况下优化设计。 在某些情况下，可以将设计输入 3D 打印机以 100% 自动获得零件——这确实是一个奇迹！

7.编码

软件开发是生成式人工智能的另一种应用，因为它无需人工编码即可生成代码。 专业人士和非技术人员都可以开发代码。 在这种方法中，生成式 AI 代表了无代码应用程序开发发展的下一步。

生成式人工智能会取代人类工人吗？

有些人担心生成式人工智能系统，尤其是那些通过创造虚构的故事或艺术来复制人类创造力的系统。 这导致对技术的局限性及其对人类生活的影响进行更广泛的讨论。 人们可能会将生成式 AI 视为一种任务替代工具，尽管此类新技术通常包含人在回路 (HITL) 方面。 这可能会导致新的就业岗位的发展。

到 2030 年，人工智能将使世界经济增长预计 15.7 万亿美元，即 26%。 尽管人工智能将使某些行业实现自动化，但研究表明，从长远来看，自动化造成的任何就业损失都可能被抵消。 这是因为这些新技术可能产生更大的经济影响。 Gartner 建议，为了获得竞争优势，企业应该通过调整劳动力动态、业务流程和工具来立即使用生成式人工智能。

生成式人工智能的挑战是什么？

当您第一次使用生成式 AI 时，它看起来像是一种圣诞奇迹，但它确实有一些缺陷。 第一个挑战是难以控制。 由于生成式 AI 具有自我学习能力，因此其行为难以规范和预测。 通常，交付的结果远低于或远低于预期。

此外，对于完成任务的算法，需要大量的训练数据。 使用有限的训练数据，您只会收到重复的而不是完全原始的结果。 一些应用程序引起了人们对个人数据隐私和人工智能伦理后果的担忧。

目前，围绕生成式 AI 的炒作可能无处不在，因此很难对业务成果建立务实的预期。 这是近期最大的挑战； 检查最新和流行的 AI 框架，以了解这种新兴技术的确切范围和范围——并将这个“圣诞奇迹”实际转化为可衡量的结果！

感谢阅读，节日快乐！