什么是生成式人工智能?

由先进算法和庞大数据集推动的生成人工智能(AI)使机器能够创造原创内容,从而革新了诸如艺术、音乐和故事讲述等领域。通过从数据模式中学习,生成AI模型释放了机器生成逼真图像、作曲甚至开发整个虚拟世界的潜力,推动了人类创造力的界限。

生成AI,解释

生成AI是一个尖端领域,研究机器学习激发类人创造力并产生原始材料的潜力。生成AI是人工智能的子集,关注创建可以产生新信息或复制历史数据模式的算法。

它使用深度学习和神经网络等方法来模拟人类创造过程并产生独特的结果。生成AI通过利用算法和在大量数据上训练模型铺平了从图像和音频生成到故事和游戏开发的应用道路。

OpenAI的ChatGPT和Google的Bard都显示了生成AI理解和产生类人写作的能力。它们具有多种用途,包括聊天机器人、内容创作、语言翻译和创意写作。这些模型的根本思想和方法促进了更广泛的生成AI及其改善人机交互和艺术表达的潜力。

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本文将解释生成AI、其指导原则、对企业的影响以及这项快速发展技术引发的伦理问题。

生成AI的演进

以下是生成AI的简化演进:

  • 1932年:生成AI的概念随着对基于规则的系统和随机数生成器的早期工作而出现,为未来的发展奠定了基础。
  • 1950年代至1960年代:研究人员探索模式识别和生成模型的早期技术,包括开发早期的人工神经网络。
  • 1980年代:人工智能领域经历了一个高潮,导致生成模型的进展,例如开发概率图模型。
  • 1990年代:隐马尔可夫模型被广泛应用于语音识别和自然语言处理任务,代表着生成建模的早期例子。
  • 21世纪初:贝叶斯网络和图形模型变得流行,使各个领域能够进行概率推理和生成建模。
  • 2012年:深度学习,特别是深度神经网络,开始引起关注并革命性地影响了生成AI领域,为重大进展铺平了道路。
  • 2014年:Ian Goodfellow引入生成对抗网络(GANs),推动了生成AI领域的发展。 GANs展示了生成逼真图像的能力,并成为生成建模的基本框架。
  • 2015年至2017年:研究人员改进和改善GANs,引入条件GANs和深度卷积GANs等变体,实现高质量图像合成。
  • 2018年:StyleGAN是GANs的一个具体实现,允许对图像生成进行精细控制,包括风格、姿态和照明等因素。
  • 2019年至2020年:Transformer最初是为自然语言处理任务而开发的,显示出在生成建模方面的潜力,并在文本生成、语言翻译和摘要方面具有影响力。
  • 现在:生成AI继续迅速发展,正在进行的研究集中在提高模型能力、解决伦理问题和探索能够产生多模态内容的跨领域生成模型。

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— AI (@DeepLearn007) 2023年6月25日

生成AI如何工作?

通过使用算法和在大量数据上训练模型,生成AI创建新的材料,紧密反映训练数据的模式和特征。在过程中有各种关键元素和过程:

数据收集

第一阶段是编制一个庞大的数据集,代表生成AI模型打算生成的主题或内容类别。例如,如果目标是创建动物的逼真表现,则会收集一个带有标记的动物照片数据集。

模型架构

下一步是选择适合的生成模型架构。流行的模型包括变压器、变分自编码器(VAEs)和生成对抗网络(GANs)。模型的架构决定了数据将如何被改变和处理以生成新的内容。

训练

使用收集到的数据集,对模型进行训练。通过修改其内部参数,模型在训练期间学习数据的潜在模式和属性。在训练过程中使用迭代优化逐渐提高模型生成与训练数据相似的内容的能力。

生成过程

训练后,模型可以通过从训练集的观察分布中进行采样来生成新的内容。例如,在创建照片时,模型可能会使用随机噪声向量作为输入,创建一个看起来像真实动物的图片。

评估和改进

创建的材料经过检查,以确定其质量和符合预期的属性的程度。根据应用程序,可以使用评估指标和人类输入来改进生成的输出并开发模型。迭代反馈循环有助于提高内容的多样性和质量。

微调和迁移学习

预训练模型有时可以作为迁移学习和微调某些数据集或任务的起点。迁移学习是一种策略,使模型能够使用来自一个领域的信息到另一个领域,并在较少的训练数据下表现更好。

需要记住的是,生成AI模型的精确操作可以根据所选择的架构和方法而改变。然而,基本思想是相同的:模型发现训练数据中的模式,并基于这些发现的模式生成新的内容。

生成AI的应用

生成AI已经在各个行业找到了多种应用,改变了我们产生和交互内容的方式。由于生成AI,视觉艺术中现在可以制作出更逼真的视觉和动画。

艺术家能够创造具有惊人深度和复杂性的完整场景、角色和情节,为数字艺术和设计开拓了新的机会。通用AI算法可以在音乐背景下创建独特的旋律、和声和节奏,帮助音乐家进行创作并提供新的灵感。

除了创意艺术之外,生成AI还极大地影响了游戏和医疗保健领域。在医疗保健领域,它已被用于生成医学研究的人工数据,使研究人员能够训练模型并研究新的治疗方法而不危及患者隐私。游戏玩家可以使用生成AI创建动态景观和非玩家角色(NPCs)以体验更沉浸式的游戏玩法。

伦理考虑

生成AI的发展具有巨大的潜力,但也引发了重大的伦理问题。一个主要的担忧是深度伪造内容,它使用AI生成的内容来欺骗和影响人们。深度伪造具有破坏视觉媒体公信力和传播虚假信息的能力。

此外,如果用于训练模型的数据存在偏差,生成AI可能会无意中继续强化这些偏差。如果AI系统生成反映和强化偏见的材料,则可能会产生严重的社会影响,例如强化刻板印象或边缘化特定社区。

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研究人员和开发人员必须优先考虑负责任的AI开发来解决这些伦理问题。这包括整合公开性和可解释性系统、仔细选择和多样化训练数据集,并创建明确的规则以负责任地应用生成AI技术。