什么是生成式人工智能

生成式人工智能

生成式人工智能是指旨在生成书面文本、音频、图像或视频形式的新内容的人工智能模型。应用程序和用例非常广泛。生成式人工智能可用于根据特定作者的风格创作短篇故事，生成不存在的人的真实形象，以著名作曲家的风格创作交响乐，或者从简单的文字描述。

为了更好地理解生成式人工智能的独特性，了解它与其他类型的人工智能、编程和机器学习的不同之处会很有帮助：

传统人工智能是指能够按照预定规则或算法执行特定任务的人工智能系统。它们主要是基于规则的系统，无法从数据中学习或随着时间的推移而改进。另一方面，生成式人工智能可以从数据中学习并生成新的数据实例。

机器学习使系统能够从数据中学习，而不是通过显式编程。换句话说，机器学习是计算机程序能够独立适应新数据并从中学习，从而发现趋势和见解的过程。生成式人工智能利用机器学习技术来学习和创建新数据。

对话式人工智能使机器能够以类似人类的方式理解和响应人类语言。虽然生成式人工智能和会话式人工智能可能看起来很相似——特别是当生成式人工智能用于生成类似人类的文本时——但它们的主要区别在于它们的目的。对话式人工智能用于创建可以进行类人对话的交互系统，而生成式人工智能则更广泛，涵盖各种数据类型的创建，而不仅仅是文本。

通用人工智能（AGI）是指高度自治的系统（目前是假设的），它可以在最具经济价值的工作中超越人类。如果实现，AGI 将能够理解、学习、适应和实施各种任务中的知识。虽然生成式人工智能可以成为此类系统的组成部分，但它并不等同于通用人工智能。生成式人工智能专注于创建新的数据实例，而通用人工智能则表示更广泛的自主性和能力。

生成式人工智能的特点

生成式人工智能能够生成各种类型的新数据实例，而不仅仅是文本。

这使得生成式人工智能可用于设计生成类似人类响应的虚拟助手、开发具有动态和不断变化内容的视频游戏，甚至生成用于训练其他人工智能模型的合成数据，特别是在收集现实世界数据可能具有挑战性或不切实际的情况下。

生成式人工智能已经对商业应用产生了深远的影响。它可以推动创新、自动化创