借助生成式 ai 推动技术发展「人工智能时代等技术的结合」

大家好，借助生成式 ai 推动技术发展「人工智能时代等技术的结合」很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

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文明的进步归结为人们在几千年来变得更加精通技术。在 21 世纪初，科学家和工程师看到他们开发的机器也很智能，从而引入了人工智能 (AI) 的概念。不久前，人工智能驱动的机器人和机器能够做只有人类才能做的事情，渗透到商业、教育、医疗、娱乐等各个领域。

今天，人工智能技术已经发展成几种相关技术（如区块链、机器学习、自然语言处理、物联网），这些技术在许多数字驱动的领域都有广泛的应用。随着新的高科技创新不断涌入，这个名单变得越来越长。生成式人工智能是在科技行业越来越受欢迎的现象之一。

关于生成式人工智能

01. 生成式AI审查

什么是生成式人工智能？它是一种颠覆性软件，可以通过分析大量现有数据（无论是文本、音频文件、视频剪辑或图像）来创建新的内容片段。它怎么能做到这一点？生成式 AI 工具会检查大量输入信息，识别它所基于的模式，并生成（因此得名）包含相似内容的输出。

一种更复杂的生成人工智能比仅仅监控现实生活环境以产生内容更进一步。它还可以利用数学仿真并处理通过它揭示的未知模式。传统上，这种机制依赖于压力测试和敏感性分析的应用。

无论我们谈论哪种类型的生成人工智能，它都采用三种操作技术来完成它的工作。

02. 生成对抗网络（GANs）

为什么是复数？因为有两个神经网络参与内容生成。生成器神经网络的任务是创建类似于输入数据的新内容。判别器神经网络用于区分源和生成的内容，以确定哪个更接近原始内容。

在生成周期中，这两者交替运行。生成器尝试生成越来越多的真实数据，而判别器学习越来越好地辨别假数据和真实数据。

03. Transformers

他们的职责是理解输入（通常是文本或图像），根据预先设定的标准对其进行分类，并依靠庞大的数据库生成类似的输入。LaMDA、GPT-3、Wu-Dao 和其他此类工具能够衡量输入片段的相关性和重要性，从而模仿人类的认知注意力特征。

04. 变分自动编码器

尽管这两种解决方案被称为编码器，但实际上只有一种解决方案会自动将输入数据转换为压缩代码。第二个充当解码器，再次将信息转换为可消化的格式。这种两步数据处理有助于节省存储设施，因为缩小的数据占用的内存空间要少得多。

现在您已经了解了生成式 AI 的含义，让我们看看生成式 AI 用例可以为企业、私人和非商业组织带来哪些好处。

放大生成式AI的资产

生成 AI 应用程序有几个优点：

1.增强的身份保护

生成式 AI 可以创建化身，从而隐藏在接受采访或在线工作时出于任何原因不想透露其身份的人的真实外观。

2.更好地理解抽象理论

机器还不够精明，无法理解它们在现实或模拟世界中可能遇到的一些抽象概念，而生成式人工智能有助于应对这一挑战。

3.提高输出质量

即使输入内容远非完美，自学习 GAN 中使用的穿梭操作模式也有助于获得高质量的图像、视频或音频。

4.降低财务和声誉风险

由人工智能驱动的生成工具可以立即检测恶意或至少是可疑活动，并防止对企业或个人造成各种损害。

5.升级强化机器学习

强化机器学习基于奖励期望的行为和惩罚不想要的行为。然而，检测某个步骤所属的位置通常是有偏差的。生成式 AI 技术可以消除或至少大大减少这种偏见。

尽管有明显的好处，但生成式 AI 应用程序可能存在一些令人讨厌的陷阱:

1.需要注意的生成性 AI 风险

在实施生成式 AI 的最佳实践时，请确保您意识到可能存在的瓶颈和与之相关的误解。

2.需要大量数据集

除非它们依赖于大量的输入内容，否则你不能指望生成 AI 算法正常运行。

3.不切实际的期望

该软件可以创造奇迹，但仅限于训练数据所施加的限制。它不能突然创建任何新的文本或图像。

4.不可预见的结果

GAN 的机制仍然不稳定且难以控制，容易产生完全出乎意料的结果。

5.数据隐私问题

应密切监控医疗保健和金融领域的生成式 AI 用例，以防止个人和企业的任何与金钱相关或敏感的数据泄露。

6.恶意应用

不法分子无法将最先进的技术用于他们的邪恶用途，生成人工智能也不例外，其中可能涉及各种欺诈性骗局。

一旦您学会了应对这些挑战，您就可以享受这项技术应用带来的光明前景。

生成式AI用例

正如 Gartner 专家估计的那样，到 2025 年，生成式 AI 产生的数字数据的比例将增长 10 倍，与今天的 1% 相比，这是一个惊人的峰值。这项技术的应用将在哪些领域占据主导地位？

01. 医疗保健

在这个领域，生成式 AI 执行双重功能。首先，它可以升级患者治疗。其次，它可以加强患者的数据隐私。到目前为止，当生成虚假的、代表性不足的数据来训练和开发模型时，前者的生成 AI 用例更为频繁。例如，GAN 可以提供不同角度的 X 射线图像，以可视化可能的肿瘤生长结果。或者，它可以通过将数据库中健康器官的图像与受影响的器官进行比较来检测恶性发展。第二种使用该技术的方式侧重于数据去标识化，有助于确保逆转过程的安全，这远非完全防渗透。

一个相关领域是药理学，其中生成人工智能可以在药物发现中发挥作用。该技术能够创建用于治疗某些疾病的药物的分子结构。当该技术对用于此目的的化合物进行快速数据库搜索时，也可以显着促进新疾病的治疗。这种自动化过程比手动完成要快得多。一般来说，到 2025 年，Gartner 预计一半的药物开发计划将依赖于生成人工智能。

02. 电影修复

许多老电影和经典的迪斯尼卡通片都属于全球文化宝库，但它们的质量往往不符合我们这个时代的要求。生成式 AI 可以将它们放大到 4k 甚至更高，每秒生成 60 帧而不是传统的 23 帧，去除噪点，并将黑白转换为彩色。

03. 动画模型生成

与电影一起，视频游戏行业是另一个依赖运动图像的娱乐领域，生成人工智能也可以提供帮助。当 AI 算法生成计算机游戏中使用的 3D 模型时，可以减轻软件开发人员的工作量，并大大缩短开发时间。这样的模型可以是全新的，也可以源于之前输入的 2D 图像。该技术还可以生成 2D 图片，以进一步用于特定的游戏和卡通类型，例如动漫。

04. 照片编辑

对动态图像所做的事情可以更有效地应用于静态图像。

图像到图像的转换。您可以提高劣质图片的分辨率、彩色黑白图像、将白天的照片变成夜晚的照片、将它们中的任何一张转换为艺术画，或将卫星照片转换为 Google 地图图像。文本到图像的翻译。您可以输入描述一些简单事物（如花或动物）的文本，并获得一组符合描述的图像。随着技术变得越来越复杂，更复杂的项目将被添加到生成的选项列表中。草图到图像的翻译。将铅笔绘制的草图（称为语义图像）作为输入，您将能够接收到它的真实照片图像。此用例用于时尚（服装和配饰草图）、建筑和设计（房屋和公寓的内部和外部）、演艺业（舞台布景）和汽车行业（新型车辆和拖车）等。处理人脸图像。在这里，生成式人工智能有着广阔的应用领域。多亏了它，您可以创建不存在的人（或物体和场景，就此而言）的照片，从以特定角度拍摄人脸的正面照片，生成同一个人的照片 年龄较大，甚至将真实照片转换为表情符号。

05. NFT创建

不可替代的代币在当今数字驱动的世界中风靡一时，去年其销售额超过 250 亿美元。NFT 艺术在利基市场中占有重要地位，卡通、表情包和绘画占据了主导地位。生成式人工智能工具是制作此类艺术品的首屈一指的手段，可以将大量现金带入创作者的金库。

06. 音频生成

生成式 AI 不仅仅与图片有关。声音领域也可以从它的应用中受益。在电影摄影和视频游戏中，这种技术可用于制作拟音元素、环境声音、画外音和其他音频效果，这些都是观众非常喜欢的电影或视频游戏的重要组成部分。

另一个音频用例与计算机生成的音乐有关。生成式人工智能所依赖的神经网络可以模仿人脑的工作方式，产生音乐作品。2016 年，第一首 AI 创作的歌曲由谷歌的 Magenta 发布，我们很可能会看到更多由机器人创作的音乐作品（甚至可能是交响乐和歌剧）。

07. 情绪分析

零售和商业领域也可以发现使用生成人工智能非常有利。在与商品互动时，人们会流露情感并对他们购买的产品和销售组织提供的服务进行评价。可以训练人工智能算法来分析消费者生成的文本、语音样本和面部表情，从而为了解客户对相关商品的态度提供线索。

其他类型的生成人工智能机制可以监控在线客户的网络活动并分析用户数据，以衡量用户体验的满意度或广告或整个营销策略的成功程度。此类数据可进一步用于客户细分，以识别各种客户群并制定有针对性的促销活动，从而增加追加销售和交叉销售机会。

08. 软件开发

如果工业 4.0 带来的尖端技术不能被高科技领域的专业人士使用，那确实很奇怪。生成式 AI 也是如此，软件开发人员将其应用于自动化手动编码。人类通过专门的解决方案“解释”他们想要获得什么，然后机器大量生产出所需数量的请求程序。

另一种类型的生成 AI 迎合了公民开发人员和外行的需求，他们在编码方面没有足够的专业知识来构建应用程序或各种解决方案，甚至不了解编程语言。据 Gartner 称，在两年内，此类解决方案有望成为 50% 开发平台套件的一部分。

在这两种情况下，新软件产品的开发速度都大大提高了，这可以改变当今快速发展的商业世界的游戏规则。

总结

生成式 AI 是一项创新技术，可让智能机器在处理输入的文本、音频和视觉数据后生成全新的内容。利用三种专业技术，这种专有技术为各个领域的颠覆性未来趋势铺平了道路。

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