什么是生成式人工智能？初学者指南

人工智能 (AI) 改变了人们处理各种日常流程的方式。其最有趣的分支之一是生成人工智能。

您可能已经知道，从媒体和娱乐到医疗保健和金融，各个行业已经采用人工智能技术一段时间了。

例如， Spotify 利用人工智能算法 和机器学习为其个性化音乐推荐系统提供支持。另一个例子是Google Health旗下的DeepMind Health，专注于将AI技术应用于医学研究。

但生成式人工智能——它将事情提升到一个全新的水平！

生成式人工智能可以从头开始创建内容。这包括图像、文本和音乐的生成。

凭借其生成独特且真实输出的能力，生成式人工智能在全球范围内获得了广泛关注。它正在重塑我们感知技术以及与技术互动的方式。

在本文中，我们将深入研究生成人工智能的世界，探索其定义、内部工作原理、应用、挑战等。继续阅读以了解详细信息！

什么是生成式人工智能？

生成式人工智能，也称为生成式人工智能，是指专注于创造新的原创内容的人工智能技术的子集。

与依赖预定规则和分析现有数据的传统人工智能方法不同，生成式人工智能模型能够通过从给定数据集中学习模式和结构来生成新内容。

生成式人工智能背后的关键概念是内容的生成不是现有数据的直接复制，而是创新的创造。

生成式人工智能如何运作？

生成式人工智能的工作原理是使用复杂的算法和神经网络从大型数据集中学习模式和结构。在我不涉及技术内容的情况下，这里是其工作原理的简单解释：

训练： 生成式 AI 模型在数据集上进行训练，该数据集包含其应生成的内容类型的示例。例如，如果目标是生成图像，则模型会在大量图像上进行训练。
学习模式： 在训练过程中，人工智能模型分析数据集并学习内容的底层模式、风格和特征。它识别不同元素之间的共同特征和相关性。
生成新内容： 训练完成后，生成式人工智能模型可以使用其学到的模式和特征生成新内容。它接受随机输入（称为潜在向量），并将其转换为有意义的输出，类似于它所训练的示例。
微调： 为了提高生成内容的质量，可以通过提供反馈来微调模型。例如，如果生成的图像不够真实，人类评估者可以对质量进行评分，并且模型可以调整其参数以产生更好的结果。
迭代： 训练、生成和微调的过程可以重复多次，以完善生成式 AI 模型并改进其输出，以获得更好的用户体验。

值得注意的是，生成式人工智能模型的复杂性和架构可能会有所不同，具体取决于所使用的特定任务和技术。

一些流行的生成式人工智能模型包括:

生成对抗网络 （GAN）用于多媒体生成，例如图像和音乐
变分自动编码器 （VAE）用于合成数据生成
基于 Transformer 的模型，例如 GPT （生成式预训练变压器） 用于生成类似人类的文本和内容

您现在会发现许多用于生成各种类型内容的人工智能工具都使用 GPT。 GPT-4 是最新版本。

生成式人工智能的应用

生成式人工智能在各个领域都有广泛的应用。我将在接下来的部分中介绍一些值得注意的示例。

1. 文本生成

生成式人工智能模型还可以根据输入的大量文本数据（包括书籍、文章和其他基于文本的资源）生成连贯且上下文相关的文本。这在自然语言处理 (NLP) 中有应用，可用于创建会话代理、生成产品描述、 写博客文章，甚至协助创意写作。

你只需向人工智能描述你需要的文本类型，它就会创建它。例如，您可以指示用于文本生成的 AI 工具编写一首情歌、一个浪漫短篇故事、一条推文等。

大多数用于生成文本的人工智能工具都提供模板（适用于各种类型的书面内容），您可以从中进行选择，然后提供有关主题、语气和语言等内容的输入。

其他的 喜欢聊天GPT 配备聊天功能，您可以请求基于文本的帮助。在这种情况下，你可以随意要求他们写任何东西，解释，甚至将长篇文章总结成易于理解的要点。

下面是一首人工智能生成的诗：

2. 图像生成

生成对抗网络（GAN）等生成人工智能模型可以生成逼真的高质量图像。这些模型已用于艺术、设计和广告等领域，以创建新的视觉内容、生成现有图像的变体，甚至协助创建虚拟环境。

你只需描述你想要的图像，人工智能就会根据它所训练的大型图片数据集提供不同的变化。

需要教皇骑马、猫开拖拉机或不存在的外星人的图像吗？你说对了！

检查 AI 生成图像的示例：

3. 语音生成

如果您不知道，从文本中创建逼真且类似人类的语音完全归功于生成式人工智能。近年来，这项技术取得了重大进展。

如今，很难与真实人类声音区分开来的合成声音已经成为可能。

AI语音生成可应用于各个行业。其中包括娱乐、游戏、虚拟助手、有声读物以及为有语言障碍的用户提供的辅助工具。

For instance, voice assistants like Siri, Alexa, and Google Assistant rely on generative AI to provide spoken responses to user queries. What’s more, this technology, brought forth by AI voice generators like Murf.ai, has given birth to faceless YouTube channels.

YouTuber 可以创建各种类型的视频，而无需在视频中实际讲话。您所需要做的就是将一组相关的幻灯片、剪辑或动画放在一起以配合声音，瞧！

然而，生成式人工智能在语音合成方面的发展也引发了伦理问题。有人可以很容易地滥用该技术来创建深度伪造音频，在未经同意的情况下令人信服地模仿某人的声音。这会对欺诈、冒充和错误信息产生影响。

4. 音乐创作

在生成式人工智能的帮助下，创作原创音乐成为可能。这些模型能够通过学习现有的成分来做到这一点。

它们可以产生旋律、和声，甚至完整的音乐作品。人工智能生成的音乐简化了音乐制作，并有助于提供电影或游戏的配乐或营销视频的背景音乐。

5. 视频生成

这就像人工智能生成的文本、图像、语音和音乐的组合。虽然人工智能视频生成尚未完善，但仍然可以使用人工智能创建视频。

我之所以说它还没有实现，是因为目前大多数视频生成人工智能都可以创建特定类型的视频，即头部说话视频。

通过生成式人工智能，您可以制作逼真且富有表现力的虚拟角色，称为人工智能化身，它们可以说出单词，甚至可以与其他人互动。这些化身旨在模仿人类的面部动作、表情和言语模式。

这些人工智能生成的视频非常适合需要演示者的讲解、教育和宣传视频。您所需要做的就是找到合适的工具，选择适合您的视频偏好的头像，然后输入您想要它说的文字。

大多数可用的人工智能视频生成平台都提供各种各样的人工智能头像。您可以按性别、年龄、种族等找到他们。

AI头像说话头可用于电影、电视节目和视频游戏中的数字演员。这项技术允许创建虚拟角色，这些虚拟角色可以令人信服地表达台词并描绘情感，而无需在特定场景中使用人类演员。

如果滥用该技术也会带来风险。想象一下你最喜欢的名人在你的私人信息中叫你的名字（有人可能会落入陷阱！）

生成式人工智能的挑战和局限性

虽然生成式人工智能展现出了非凡的能力，但它也面临着一些挑战和限制。以下是一些关键内容：

质量和一致性： 虽然模型不断改进，但在某些情况下生成高质量且连贯的内容对它们来说可能具有挑战性。它们可能会产生视觉上或上下文不一致的输出，并导致不切实际或无意义的结果。
偏见和不公平： 生成式人工智能模型学习的现有数据可能包含偏差。这些偏见和社会不平等可以反映在生成的内容中。
数据依赖： 生成式人工智能模型严重依赖于大型且多样化的数据集进行训练，训练数据的质量和多样性会影响生成的内容。有限或有偏差的训练数据可能会导致人工智能输出不理想或有偏差。
计算资源： 训练和运行生成式人工智能模型可能需要大量计算，并且需要大量资源，您需要强大的硬件和大量内存，而此类要求限制了这些模型的可访问性和可扩展性。
道德考虑： 当人们谈论生成式人工智能时，存在各种担忧，例如滥用、深度伪造以及创建误导性或有害内容的可能性。

应对这些挑战需要持续的研究和开发。数据增强、正则化和对抗性训练等技术可以帮助提高生成内容的质量和多样性。

需要采用道德准则、偏见检测和缓解策略来确保负责任地使用生成人工智能。持续努力提高可解释性和对生成输出的控制对于建立对这些模型的信任和信心也至关重要。

生成式人工智能工具

有各种生成式人工智能工具可用，有些是免费的，有些是付费的，或者两者兼而有之。

Jasper AI（文本）

Jasper 是目前生成 AI 内容的最佳 AI 工具之一。我自己用它来创建博客标题、元描述和标题等文本。

但这还不是全部。 Jasper 可以帮助您撰写完整的博客文章或营销内容，例如产品描述、社交媒体帖子和电子邮件。最重要的是，还有一个聊天功能，使您可以向 Jasper 请求任何类型的文本。

好像这还不够，Jasper 提供了一个生成图像的工具。您可以创建人脸、自然、食物、房屋、动物或其他任何东西的图像。

DALLE-E 2（用于图像）

DALL-E 2是OpenAI开发的高级图像生成模型。它是原始 DALL-E 模型的后继者，代表了图像质量和输出多样性方面的显着改进。

DALL-E 2 的主要功能之一是能够根据文本描述生成高度详细且逼真的图像。这意味着给定提示或描述，DALL-E 2 可以生成与该描述相对应的图像。

例如，如果您提供“带有蝴蝶翅膀的紫色大象”之类的提示，DALL-E2 可以生成与该描述相匹配的图像。

DALL-E2 允许图像编辑和操作。它可以获取现有图像并根据您的指示对其进行修改。例如，您可以输入提示，要求 DALL-E2 更改图像中对象的颜色或向其中添加特定元素。

Synthesia（用于视频+语音）

Synthesia 是一个人工智能驱动的视频合成平台，专门生成人们用不同语言和各种表情说话或演示的逼真视频。它使用生成式人工智能技术，将预先录制的人脸镜头与文本输入相结合来创建这些视频。

该人工智能工具还使用文本转语音 (TTS) 技术将您提供的任何文本输入转换为口语单词。其AI模型生成相应的音频，然后与视频同步。

生成的视频将是一张预先录制的面孔，看起来像是在说出所提供的文本。最重要的是，视频中包含自动隐藏字幕！

Mike Stuzzi 的生成式 AI 软件列表

现在，我将分享一些有关不同多媒体类型的顶级人工智能生成工具的文章，这些工具是我已经在本网站上评论过的。它们包括用于生成文本、图像、语音、视频等的工具。

分类生成人工智能软件评论（最佳）：

个人生成式人工智能软件评论：

结论

总之，生成式人工智能是一项强大的技术，能够创建新的、真实的内容，无论是图像、视频还是语音。它利用复杂的算法和深度学习技术来生成类似于现实世界示例的数据。

凭借其在娱乐、游戏、虚拟助理等各个行业的潜在应用，生成式人工智能有望改变我们创建、交互和体验数字内容的方式。然而，随着技术的发展，它也带来了需要解决的挑战和担忧。

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