生成式人工智能

什麼是生成式人工智慧？

生成人工智慧是指人工智慧技術的一個子集，它可以根據資料集的學習產生新內容，從文字和圖像到音樂和程式碼。與將輸入資料分類的判別模型不同，生成模型可以建立類似原始資料集的新資料實例。這是透過複雜的演算法來實現的，這些演算法捕捉它們所訓練的資料的底層分佈。生成式人工智慧的運作原理是理解和複製輸入資料的模式、結構和特徵，使其能夠產生新穎的輸出，並保持真實性和連貫性。這些模型是人工智慧領域的重大突破，因為它們將機器的角色從被動的數據分析者轉變為能夠創新和設計的主動創造者。

神經網路的進步推動了生成式人工智慧的發展，特別是生成對抗網路（GAN）和變分自動編碼器（VAE）等深度學習技術。這些技術使機器能夠達到以前被認為是人類獨有的創造力水平。生成式人工智慧的影響是廣泛且多方面的，影響著從娛樂到軟體開發的各個產業。隨著這些模型變得更加複雜，它們提出了關於創造力的本質、機器生成內容與人類生成內容的價值以及人工智慧生成材料的道德考慮等重要問題。生成式人工智慧在內容創作民主化、使用者體驗個人化和加速創新方面潛力巨大，但也需要仔細考慮其對社會的影響。

 

產生人工智慧範例

Deepfakes：利用 GAN，深度偽造技術可以透過將一個人的臉部疊加到另一個人的身體上來生成高度逼真的圖像和視頻，通常用於名人視頻或創建合成媒體。

人工智能藝術生成器：DeepArt 和 Google 的 DeepDream 等工具透過將一幅圖像的風格特徵應用到另一幅圖像的內容來產生藝術圖像，從而創造出新的藝術作品。

人工智慧音樂生成：像 OpenAI 的 Jukebox 這樣的人工智慧系統可以創作各種風格的音樂，製作模仿現有藝術家或流派風格的原創歌曲。

文本生成：OpenAI 的 GPT-3 和類似模型可以透過預測序列中的後續單字來編寫連貫且上下文相關的文本，從詩歌到新聞文章。

藥物研發：生成模型可以透過從已知化合物及其特性的龐大資料庫中學習，為潛在藥物提出新的分子結構。

視頻遊戲：人工智慧可以產生關卡、角色，甚至整個遊戲世界，提供個人化且不斷變化的遊戲體驗。

人工智能語音發生器：合成語音技術可以創造聽起來像特定個人的逼真畫外音和語音，在個人助理和配音中很有用。

人工智慧時尚設計：人工智慧可以透過學習當前的流行趨勢來產生新的服裝設計，幫助設計師獲得靈感並加快設計過程。

人工智慧建築設計：生成模型可以根據設計限制和歷史建築風格提出建築佈局和結構，從而幫助建築師。

內容個性化：串流媒體服務使用生成式人工智慧來創建適合個人用戶偏好的個人化預告片和內容片段。

人工智慧程式碼生成：人工智慧驅動的工具可以在自然語言提示的情況下編寫函數式程式碼，幫助開發人員進行軟體建立。