什么是生成式AI？5分钟带你了解生成式人工智能

人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）一词早已不再陌生，人们经常听到它在各种领域的应用，例如影像辨识、语音辨识、自动驾驶等。然而，你是否听过生成式AI(GenerativeAI)？

生成式AI(GenerativeAI)，即人工智能生成内容，又称AIGC（AIGeneratedContent）。

生成式AI是人工智能中的一个分支，主要用于创造性的工作，例如文章生成、影像生成、音乐生成等。现下讨论最热门的ChatGPT、Midjourney、StableDiffusion，以及Office365Copilot都是生成式AI的最佳应用。

本文将为你讲解生成式AI的基本原理以及一些实际应用情境，让你更深入了解人工智能的创造力。

生成式AI的基本原理

生成式AI是通过学习大量的数据，从而可以生成与原始数据相似的新数据。它主要依赖于深度学习技术，其中最常见的是生成对抗网络、长短期记忆网络、Transformer模型。

生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks,GAN）

生成对抗网络是由两个功能组成的系统：

1.生成器（Generator），用于生成假的数据

2.鉴别器（Discriminator），用于区分真假数据。

运作方式是由生成器通过反覆生成假数据并且调整参数，尝试让其生成的假数据越来越接近真实数据。而鉴别器则不断辨别真假数据，并调整参数以提高辨识能力。这种反覆训练的过程，可以让生成器学习到如何生成更加真实的数据，而鉴别器则可以不断提高辨识真假数据的能力，从而形成一个不断进化的系统。

长短期记忆网络（LongShort-TermMemory,LSTM）

长短期记忆网络主要用于文本生成方面。它可以通过学习一个大量的文本数据集，并且记住前面的单词，预测下一个单词。举例来说，假设我们有一个简单的文本数据集：“Thecatsatonthemat”，当LSTM网络训练完成后，我们可以输入“thecat”作为起始点，然后LSTM网络可以预测下一个词为“sat”，接着我们可以将“sat”作为新的起始点，再次输入LSTM网络中，继续生成下一个词，如此反覆，直到生成一个完整的句子。

Transformer模型

Transformer是一种非常强大的神经网络模型，它可以用于自然语言处理、图像处理、音频处理等各种生成式任务。它最主要的特点就是它使用了一种被称为注意力机制的技术，这种技术可以帮助模型更好地理解输入数据，而ChatGPT就是用Transformer模型进行训练的。

假设我们想让ChatGPT模型回答以下问题：“小明喜欢吃什么水果？”我们可以这样问：小明喜欢吃哪种水果？

对于这个问题，ChatGPT首先会通过对已知知识的理解，识别到“小明”是一个人名，而“水果”是一种食物。然后，它会使用注意力机制来关注问题中的关键字，如“喜欢”、“吃”和“水果”，以此来理解问题的含义。

接着，ChatGPT会通过对训练数据的学习，了解到“小明”喜欢吃哪些水果，例如苹果、香蕉、橙子等等。然后，它会使用这些知识来生成回答，例如：“小明喜欢吃苹果。”

这就是一个使用Transformer模型的例子。Transformer模型能够自动从数据中学习知识，并生成适当的回答，这使得它在各种生成式任务中都有着非常出色的表现。