人工智能的这一新技术将确定输入的原始模型，以生成演示训练数据的特点、实际产品。 麻省理工学院的技术回顾显示，生成型AI是人工智能领域的一个有潜力的方向。
生成式AI通过对所有数据集的自主学习提供更好的优质结果。 减少与特定项目相关的挑战，训练机器学习(ML )算法以避免偏见，使机器人了解抽象概念。
国外优秀咨询公司Gartner在2022年的主要趋势列表中提到了通用AI，强调企业可以通过两种方式使用这种创新技术：
与业务部门合作加强当前的创新工作流程。 开发自动化，以便更高效地执行创造性任务。 例如，游戏设计师可以使用生成型AI创建地下城，突出自己喜欢和不喜欢的内容，如“有点像”或“不太像”。
作为业务流程的重要部分。 生成型AI可以在几乎没有人为干预的情况下生产出无数创意作品。 只要设置上下文，结果就会独立生成。
1、生成型人工智能的优势
隐私保护：由生成的AI生成的虚拟id为在使用中暴露id的人提供隐私安全。
机器人控制：生成式AI强化了ML模型，减少了局部性，在模仿现实世界时实现了更多的抽象概念。
医疗：该技术能方便易行地检测病情，开发有效的治疗方法。 例如，当生成对抗网络(GAN )时，可以计算x射线图像的多个角度以指示肿瘤扩张的可能性。
2、生成型人工智能的挑战
安全性：据观察，一些罪犯使用生成型AI进行诈骗。
高级估计能力：生成型AI算法需要大量训练数据来训练模型； 但是，创作的作品并不是全新的。 相反，这些模型以最好的方式混合，只是一致的作品。
不可预测的结果：在某些生成的AI模型中，处理它们的行为很简单，但在某些情况下可能会产生错误或意外的结果。
数据安全：随着技术依赖数据，医疗和国防等行业在使用生成的人工智能时可能会面临隐私问题。
3、生成式人工智能只有监督培训吗？
生成式AI是半监督训练的框架。 该学习方法包括用于监督训练的手动加标签训练信息和用于不监督训练方法的未加标签的数据。 未标记的数据用于开发模型，通过提高数据质量，可以预测比标记培训更多的预测。GAN是用于监控学习的生成型AI半监控框架，以下是GAN的主要优点。
过拟合：由于生成的AI模型参数较少，因此过拟合可能更困难。 此外，由于培训过程，生成模型需要大量数据，对噪音非常坚固。
主观偏见：人的主观意识不如人工智能建模中生成监控学习方法那么明显。 学习允许排除虚假关联性的数据属性。
模型偏差：生成模型生成的结果与训练数据不同。 因此，形状和纹理问题消失了。
4、生成式人工智能的应用
)1)人工智能生成的NFT
随着NFT销售额在2021年达到250亿美元，该行业是目前加密货币世界上最赚钱的市场。 特别是艺术NFT产生了很大的影响。
最受欢迎的艺术NFT是动画和迷因，但出现了新的NFT趋势，利用了AI和人类的想象力。 这些NFT称为AI生成艺术，使用GAN生成基于机器的艺术图像。
文/上海蓝盟 IT外包专家
中文
电话咨询
微信咨询
公众号
