通過生成式人工智能，計(jì)算機(jī)可以學(xué)習(xí)與輸入相關(guān)的基本模式，這使它們能夠輸出類似的內(nèi)容。這些系統(tǒng)依賴于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GANs)、可變自動(dòng)編碼器和轉(zhuǎn)換器。

圍繞生殖人工智能的宣傳正在穩(wěn)步增長(zhǎng)，這是市場(chǎng)上最具影響力和發(fā)展最快的技術(shù)之一。

Gartner報(bào)告中的一些主要預(yù)測(cè)包括:

到2025年，50%的藥物發(fā)現(xiàn)和開發(fā)計(jì)劃將使用生殖人工智能。

到2025年，生殖人工智能將產(chǎn)生10%的數(shù)據(jù)。

到2027年，30%的制造商將使用生成式人工智能來提高產(chǎn)品開發(fā)效率。

生成人工智能技術(shù)

生成式人工智能可以利用現(xiàn)有的文本、音頻文件或圖像來創(chuàng)建新的內(nèi)容。它使計(jì)算機(jī)能夠檢測(cè)與輸入相關(guān)的潛在模式，以便產(chǎn)生類似的內(nèi)容。

生殖人工智能通過各種技術(shù)實(shí)現(xiàn)這一過程:

生成性對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GANs): GANs由兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成。有一個(gè)發(fā)生器和一個(gè)鑒別器網(wǎng)絡(luò)，它們相互競(jìng)爭(zhēng)以建立兩者之間的平衡。生成器網(wǎng)絡(luò)生成類似于源數(shù)據(jù)的新數(shù)據(jù)或內(nèi)容。鑒別器網(wǎng)絡(luò)區(qū)分源數(shù)據(jù)和生成的數(shù)據(jù)，以識(shí)別與原始數(shù)據(jù)更接近的數(shù)據(jù)。

變壓器: Transformer模型包括像GPT-3這樣的大牌，它們模仿認(rèn)知注意力，可以測(cè)量輸入數(shù)據(jù)部分的重要性。變形金剛被訓(xùn)練理解語言或圖像。他們還可以學(xué)習(xí)分類任務(wù)，并從大型數(shù)據(jù)集生成文本或圖像。

可變自動(dòng)編碼器: 使用可變自動(dòng)編碼器，編碼器將輸入編碼成壓縮代碼，而解碼器從代碼中再現(xiàn)初始信息。當(dāng)正確訓(xùn)練時(shí)，壓縮表示可以將輸入數(shù)據(jù)分布存儲(chǔ)為更小的維度表示。

生成式人工智能應(yīng)用

生成性人工智能有廣泛的應(yīng)用，跨越許多領(lǐng)域，如營(yíng)銷、教育、醫(yī)療保健和娛樂。

以下是生成式人工智能的一些頂級(jí)應(yīng)用:

醫(yī)療保健: 生殖對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)正在徹底改變醫(yī)療保健行業(yè)。他們可以被訓(xùn)練產(chǎn)生虛假的數(shù)據(jù)樣本，然后用來訓(xùn)練和開發(fā)模型。GANs還用于數(shù)據(jù)識(shí)別，提高數(shù)據(jù)的保密性和安全性。它們解決了逆轉(zhuǎn)過程中可能危及有價(jià)值的患者數(shù)據(jù)的主要問題。

音樂: 通過創(chuàng)建能夠模仿人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，生殖人工智能也被用于音樂。例如，谷歌的Magenta軟件創(chuàng)造了有史以來第一首人工智能歌曲。音樂中的生成性AI的最大好處之一是它能夠創(chuàng)造新的流派。

電影: 生成式人工智能在電影行業(yè)的應(yīng)用持續(xù)增長(zhǎng)。它使專業(yè)人士能夠在任何時(shí)候捕捉畫面，不管光線或天氣條件如何，因?yàn)檎掌梢栽谥筠D(zhuǎn)換。生成式AI還可以使用人臉合成和語音克隆，使演員的圖像和視頻能夠與不同年齡的人一起使用。

媒體: 生成式人工智能在整個(gè)媒體行業(yè)都有應(yīng)用。例如，它可以通過超分辨率提升內(nèi)容。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以把低質(zhì)量的內(nèi)容變成高質(zhì)量的。

機(jī)器人技術(shù): 生成式建模有助于增強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型表現(xiàn)出更少的偏見，并能夠理解模擬和現(xiàn)實(shí)世界中的抽象概念。

生成人工智能的挑戰(zhàn)

盡管有其所有的好處和應(yīng)用，但生成式人工智能也帶來了一些挑戰(zhàn)。首先，它可以被壞人用來進(jìn)行惡意活動(dòng)，如詐騙人們或制造垃圾新聞。

生成式AI算法需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)才能成功執(zhí)行任務(wù)。與此同時(shí)，GANs不能輸出全新的圖像或文本，它們必須獲取數(shù)據(jù)并將其組合在一起以創(chuàng)建新的輸出。

生成式人工智能的另一個(gè)挑戰(zhàn)是意想不到的結(jié)果，一些像GANs這樣的模型很難控制。在這種情況下，模型可能會(huì)不穩(wěn)定，并產(chǎn)生意想不到的結(jié)果。