什么是生成式AI？

通过生成式人工智能，计算机可以学习与输入相关的基本模式，这使它们能够输出类似的内容。这些系统依赖于生成对抗网络(GANs)、可变自动编码器和转换器。

围绕生殖人工智能的宣传正在稳步增长，这是市场上最具影响力和发展最快的技术之一。

Gartner报告中的一些主要预测包括:

到2025年，50%的药物发现和开发计划将使用生殖人工智能。

到2025年，生殖人工智能将产生10%的数据。

到2027年，30%的制造商将使用生成式人工智能来提高产品开发效率。

生成人工智能技术

生成式人工智能可以利用现有的文本、音频文件或图像来创建新的内容。它使计算机能够检测与输入相关的潜在模式，以便产生类似的内容。

生殖人工智能通过各种技术实现这一过程:

生成性对抗网络(GANs): GANs由两个神经网络组成。有一个发生器和一个鉴别器网络，它们相互竞争以建立两者之间的平衡。生成器网络生成类似于源数据的新数据或内容。鉴别器网络区分源数据和生成的数据，以识别与原始数据更接近的数据。

变压器: Transformer模型包括像GPT-3这样的大牌，它们模仿认知注意力，可以测量输入数据部分的重要性。变形金刚被训练理解语言或图像。他们还可以学习分类任务，并从大型数据集生成文本或图像。

可变自动编码器: 使用可变自动编码器，编码器将输入编码成压缩代码，而解码器从代码中再现初始信息。当正确训练时，压缩表示可以将输入数据分布存储为更小的维度表示。

生成式人工智能应用

生成性人工智能有广泛的应用，跨越许多领域，如营销、教育、医疗保健和娱乐。

以下是生成式人工智能的一些顶级应用:

医疗保健: 生殖对抗网络正在彻底改变医疗保健行业。他们可以被训练产生虚假的数据样本，然后用来训练和开发模型。GANs还用于数据识别，提高数据的保密性和安全性。它们解决了逆转过程中可能危及有价值的患者数据的主要问题。

音乐: 通过创建能够模仿人脑的神经网络，生殖人工智能也被用于音乐。例如，谷歌的Magenta软件创造了有史以来第一首人工智能歌曲。音乐中的生成性AI的最大好处之一是它能够创造新的流派。

电影: 生成式人工智能在电影行业的应用持续增长。它使专业人士能够在任何时候捕捉画面，不管光线或天气条件如何，因为照片可以在之后转换。生成式AI还可以使用人脸合成和语音克隆，使演员的图像和视频能够与不同年龄的人一起使用。

媒体: 生成式人工智能在整个媒体行业都有应用。例如，它可以通过超分辨率提升内容。机器学习技术可以把低质量的内容变成高质量的。

机器人技术: 生成式建模有助于增强机器学习模型表现出更少的偏见，并能够理解模拟和现实世界中的抽象概念。

生成人工智能的挑战

尽管有其所有的好处和应用，但生成式人工智能也带来了一些挑战。首先，它可以被坏人用来进行恶意活动，如诈骗人们或制造垃圾新闻。

生成式AI算法需要大量的训练数据才能成功执行任务。与此同时，GANs不能输出全新的图像或文本，它们必须获取数据并将其组合在一起以创建新的输出。

生成式人工智能的另一个挑战是意想不到的结果，一些像GANs这样的模型很难控制。在这种情况下，模型可能会不稳定，并产生意想不到的结果。