李宏毅【生成式AI导论 2024】第1讲:生成式AI是什么?

本文探讨了生成式人工智能的概念,强调它与分类问题的区别。通过解释机器学习和深度学习,阐述了生成式AI的挑战,如ChatGPT如何通过文字接龙实现生成。同时,提到了生成式AI不仅限于文字,还包括图像等,并指出其在过去的十年中经历了快速的技术变革和发展。

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什么是人工智能?

人工智慧可以说是一个目标,是一个我们想要达到的目标。它不是一个单一的技术,并没有哪一个技术叫做人工智慧,人工智慧是一个目标。

什么是生成式人工智能?

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生成式人工智慧是要机器产生复杂而有结构的物件。比如说文章,文章也有一连串的文字所构成的。比如说影像,影像是由一堆像素所组成的。比如说语音,语音是由一堆取样点所组成的。所谓的复杂有结构又是什么意思呢?这个复杂到底应该要复杂到什么程度呢?要复杂到没有办法穷举。

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没有办法穷举到底是什么意是呢?

我们来想象一个情景,今天你在ChatGPT上跟他说,用100个字写一篇100字的文章。想想看,假设你要写一篇100字的文章,到底有多少种可能性?你要把各种不同各式各样的中文的字组起来,组成100字的文章到底有几种可能呢?这个都是我们高中学过的排列组合的问题。

我们假设中文常用的字是一千,当然中文实际上常用字是远超过1000了。为了计算方便,就假设是1000。好,那一百字的文章有多少可能性呢?就是把一千连成100次,一千连成100次是多少?是1000的100次方,也就是十的300次方。

十的300次方是一个很大的数目吗?它是一个大到不可思议的数目,宇宙中原子的数目估计只有10的80次方而已。所以今天当机器要写一个100字的文章的时候,它的可能性有十的300次方那么多。而机器要从十的300次方里面挑出一个合理的答案作为他给你的答复。所以这显然是一个非常困难的问题。当机器解这个生成式AI的问题的时候,他是要从近乎无穷的可能中找出一个适当的组合。

分类与生成式AI的区别

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分类问题是一种在有限选项中做出选择的问题,不是生成式AI。

有什么样的问题可以归类为分类的问题呢?举例来说,gmail有这个垃圾邮件侦测的功能,有时候它如果侦测到一封信是垃圾邮件,会自动放到垃圾邮件夹里面。Gmail在做垃圾邮件侦测的时候,只有两个选项,给他一封信,他只有两个可得的答复是垃圾邮件或不是垃圾邮件。这种选项有限的情况下,就不是生成式AI或你作为一个影像

### 李宏毅生成式AI导论课程资料概述 #### 课程简介 李宏毅教授的《生成式AI导论》是一门深入浅出介绍生成式人工智能理论和技术的课程。该课程不仅涵盖了生成式AI的基础概念和发展历程,还探讨了当前最前沿的研究成果及其实际应用场景[^1]。 #### 主要内容概览 - **第0:课程说明** - 对整个系列座的内容框架进行了详细介绍。 - **第1生成式AI是什么?** - 解释了生成式AI的核心定义以及其与其他类型的人工智能的区别所在。 - **第二:今日的生成式人工智慧厲害在哪裡?從「工具」變為「工具人」** - 探讨现代生成式AI的强大之处,并分析这些进步如何使机器不仅仅作为辅助工具存在,而是能够承担更多自主任务的角色转变过程。 - **第三:训练不了人工智能?你可以训练你自己(上)** - 讨论个人技能提升的重要性,特别是在面对复杂多变的技术环境时自我调整和适应的方法论建议。 #### 结构化学习与生成式学习的关系 在过去,“结构化学习”指的是让计算机学会处理具有特定格式的数据;而如今所说的“生成式学习”,则是指通过大量无标注数据来构建可以创造新样本或模拟真实世界现象的概率分布模型。尽管两者名称不同,但在某些方面确实存在着一定的联系——它们都涉及到模式识别、特征提取等关键技术环节。然而值得注意的是,在具体实现方式和技术细节层面二者之间差异巨大,尤其是在近十年间随着深度学习算法的发展,后者取得了前所未有的突破性进展[^2]。 #### 获取资源途径 为了方便国内学生获取最新版本的教学材料,《李宏毅2024生成式人工智能导论》提供了中文镜像版指导文档及配套练习题库,所有相关内容均已托管至GitHub平台供免费下载使用。这一举措得到了原作者正式授权许可,体现了教育工作者对于知识传播开放共享精神的支持态度[^3]。 ```bash git clone https://github.com/user/repo.git cd repo ``` 上述命令可以帮助用户轻松克隆仓库并浏览其中包含的各种教学素材。
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