生成式人工智能，从概念到应用

大家好，欢迎收听启职鹿AI知识分享。今天和大家探讨一个非常热的话题，叫做生成式人工智能。或许有些同学已经听过这个词，但也许并不完全了解它的意义，没关系，今天我们就用通俗易懂的语言来帮你深入讲解。

什么是生成式人工智能？

什么是生成式人工智能以及我该如何使用它？我们先从生成式人工智能的概念说起。生成式人工智能顾名思义，就是一种能够生成新内容的人工智能技术。它不仅仅是像过去的AI一样处理数据，给出答案或者做出预测，它还能够根据输入生成新的内容。图像、文字、音乐甚至可以模仿人的语言和行为。举个简单的例子，我们用的很多的聊天机器人，它就是生成式人工智能的产物。比如当你在手机上和AI应用聊天时，它不仅仅是根据你的问题从数据库当中提取答案，而是能够根据你的问题创造出一个全新的看起来合情合理的答案。

再比如很多AI绘画的软件，它可以根据你描述的内容去生成一幅全新的图画。这就是生成式AI的应用。生成式AI的核心特征是创造性。 它不只是照搬或者复述已有的数据，而是能够基于已有的知识生成新的内容。这种能力使得它在文学创作、艺术设计、音乐创作等领域有了非常广泛的应用。 既然生成式人工智能具有创造性，那么它的特点也非常鲜明，我们来看看它有哪些特征。

第一，模式驱动的创新：生成式AI通过学习大量数据，识别其中的模式，并基于这些模式生成新内容。就像一位作家通过学习众多小说，逐渐掌握并模仿出类似的写作风格和结构。

第二，多样性与随机性的融合：每一次与生成式AI的互动，都是一次全新的体验。即使输入相同的指令，它的输出也会有所不同，这种多样性和随机性赋予了生成式AI无限的创造力。

第三，自然语言处理的佼佼者：生成式AI在自然语言处理方面表现出色，能够流畅地进行对话、撰写文章，甚至创作故事。与它交流，就像与一位智者促膝长谈，令人心旷神怡。

第四，自我学习与优化的能力：生成式AI具备自我学习和优化的能力，通过不断的数据输入与反馈，它的表现会越来越出色，生成的内容也会更加符合人类的审美和需求。

第五，跨领域的广泛应用：生成式AI不仅擅长文字生成，还能生成图像、音频、视频等多媒体内容。它的应用场景广泛，几乎涵盖了所有需要创意和创新的领域。

我们举一个生成式AI的例子，在影视创作领域，以往编剧们需要花费大量时间构思情节、撰写剧本。而如今，借助生成式 AI，创作者们只需提供一些关键元素，如故事主题、主要人物特点、特定场景要求等，生成式 AI 就能迅速生成一个结构完整、情节丰富的剧本初稿。这极大地提高了创作效率，为影视行业带来了新的变革契机。这种强大创作能力的背后，正是生成式人工智能的卓越功劳。

有些同学会问，生成式人工智能到底是怎样生成的呢？在这里，我们来看看生成式人工智能的发展历程。生成式人工智能并不是凭空诞生的，它有一个不断演进的过程。 我们简单来梳理一下，在它发展过程当中的那些重要的事件。

生成式AI的起源与发展可以追溯在20世纪50年代，那些充满好奇心的计算机科学家们，就开始尝试让机器拥有创造新内容的能力。然而，在那个时代，生成式AI还只是初露锋芒，更多地依赖于一些简单的规则和算法，尚未达到我们今日所理解的“智能”境界。

时光荏苒，转眼间来到了21世纪初。随着计算能力的飞速提升，特别是深度学习技术的横空出世，生成式AI迎来了前所未有的发展机遇。在这一时期，生成式AI实现了从量变到质变的飞跃，逐渐展现出其强大的潜力。

2000年代中期，生成对抗网络的提出，无疑是生成式AI发展史上的一个重要里程碑。这一创新性的概念，为生成式AI的发展指明了新的方向。而到了2014年，深度对抗网络的问世，更是将生成式AI推向了一个新的高度。深度对抗网络由两个神经网络组成：一个是生成器，它像一位充满创意的艺术家，不断生成新的数据；另一个是判别器，它则像一位严谨的评论家，负责判断生成的数据是否足够逼真。这两个网络在相互竞争与合作中，不断推动着生成式AI的进步。最终，生成器生成的内容越来越接近真实数据，让人难以分辨。

2017年，Google研究团队提出的Transformer框架，为生成式AI在自然语言处理领域的应用打开了新的大门。这一框架的提出，使得生成式AI在理解、生成自然语言方面取得了巨大的突破。基于这个框架，OpenAI在2018年发布了GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型，这一事件被誉为生成式AI历史上的又一重大里程碑。GPT模型的出现，不仅让生成式AI在自然语言处理领域大放异彩，更为其后续的发展奠定了坚实的基础。

时间来到2020年，OpenAI再次发力，发布了拥有高达1750亿个参数的GPT-3模型。这一模型不仅能够进行流畅的对话和生成任务，更在多个领域展现出了惊人的创造力和应用能力。GPT-3的发布，标志着生成式AI进入了一个全新的发展阶段，其潜力和价值得到了更广泛的认可和挖掘。

而到了2022年，OpenAI又推出了基于GPT-3.5的ChatGPT，这一举措进一步推动了生成式AI的大众化和普及化。ChatGPT以其强大的对话能力和易用的接口，让更多的人能够亲身体验到生成式AI的魅力。

展望未来，生成式AI的前景更是充满了无限可能。它不仅可以应用于内容创作领域，助力人们更高效地产出优质内容；更可以在医疗、教育、娱乐等多个领域发挥重要作用。在医疗领域，它或许能够帮助科学家们发现新的药物分子结构，为疾病的治疗带来新的希望；在教育领域，它或许能够自动生成教学内容和课程设计，为教师们减轻负担、提高教学效率；在娱乐领域，它或许能够创作出引人入胜的电影剧本、音乐作品甚至虚拟世界的场景，为人们带来前所未有的娱乐体验。

生成式人工智能是一个正在蓬勃发展的领域，它正以前所未有的速度推动着技术的进步和创新。我们身处在这个技术进步的浪潮之中，有幸见证并参与了这一历史性的变革。未来，定将有更多的突破和创新等待着我们去探索、去发现。

生成式人工智能模型的类型

大家可能听说过生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE），但是他们到底是什么？各自有什么样的优缺点？又适合什么样的情况？我就会一一为你讲解。

首先，我们要知道，生成式AI模型的任务是从数据中学习其中的规律，基于这些规律生成新的数据。换句话说，他们通过对大量已有数据的学习，掌握其中的模式，并且用这些模式去创造出新的数据。 所以常见的生成式模型有生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、自回归模型（GPT）等等。

首先，我们先从生成对抗网络（GAN）开始，它可以说是生成式AI当中最受关注的一类模型。 它有两部分组成：生成器和判别器。生成器的主要工作是生成假数据，而判别器的任务是区分这些数据是真还是假。这两者相互对抗，就像一场猫和老鼠的游戏。生成器不断变得更好，以骗过判别器，而判别器则不断提高自己的能力，以更好的识别真假数据。 生成对抗网络有什么优缺点呢？我们来看一下。生成对抗网络最出色的地方在于它能够生成非常逼真的数据，特别是图像，比如它可以生成看似真实，但实际上根本都不存在的人脸、艺术作品甚至建筑设计。GAN还适用于生成高清图像、超分辨率图像这些任务。但同样，它也有缺点。它的训练过程不太稳定，生成器和判别器的对抗有时候会导致模型陷入一种不平衡，由此引发生成器无法继续提升。此外，这样的训练需要大量的计算资源。 讲完生成对抗网络，

我们再看看另外一种变分自编码器（VAE）。变分自编码器是一种生成式的模型，它的目标主要是通过将输入的数据压缩和解压缩来生成新的数据。VAE首先将数据编码成一个较小的潜在空间，然后再从这个潜在空间采样，再通过解码器生成新的数据。因此，我们可以把VAE想象成一种高级的压缩工具。首先，它将数据，比如说一张图片压缩成一个潜在的向量，比如一组数字，从向量当中重新去生成类似的数据。 这个过程就类似于我们先将一张照片压缩成一个文件，然后再解压还原成原图。不过，新生成的图片会略有不同，因为VAE在采样的过程会引入一些随机性。

变分自编码器（VAE）有哪些优缺点呢？ 它的优点是训练过程非常稳定，不像GAN那样容易失衡，它还能为数据提供一种有意义的潜在表示，这对于理解数据的结构非常有帮助。缺点方面，VAE生成的数据通常不如GAN生成的数据逼真，特别是在图像生成的领域，VAE生成的图像往往有些模糊。VAE主要使用在哪些场景呢？主要适用于需要生成多样性数据的场景，比如数据增强、图像生成和文本生成，特别是在需要生成较大范围内不同风格的内容的时候，VAE的表现会更加出色。比如，在医学图像领域，VAE可以用于生成不同类型的肿瘤图像，帮助医生进行模拟训练。 除了我前面讲的GAN和VAE，还有其他一些生成式的模型也被广泛应用，

比如，自回归模型（GPT），还有流模型（Flow Models）以及自编码器（Auto Encoder）。 当然，不同的模型各有它的优缺点和适用的领域。为了帮助你更好的理解这些模型，我做了一张表供你参考。

我们可以通过一个实际的案例来看看不同模型的应用场景。假如我们要生成一幅新的人物画像，我们会优先选择GAN，因为它能够生成非常逼真的图像。然而，如果我们想生成一篇创意的文章，比如科幻小说的开头的段落，自回归模型（GPT）将会是更好的选择，因为它擅长生成连贯的文本。而如果我们需要生成一个虚拟的数据集，用来训练其他的模型，比如，生成不同风格的猫狗的图片，我们这时候可能会选择VAE，因为它能够快速生成多样化的图像，尽管它可能不如GAN清晰，但是，对于数据增强的任务，已经足够了。

我们了解了生成式AI当中不同的模型类型，包括生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）等等，我们知道了每种模型都有它独特的优势和缺点，以及适用的场景。具体要选择什么模型取决于你要解决什么样的问题和想要生成的内容的需求。 今天生成式AI仍然在快速的发展当中，我想未来还会出现更多新的模型类型，去帮助我们解决更多复杂的问题。

生成式人工智能的案例

我们继续要探讨的是生成式人工智能的实际应用，特别是在图像生成、文本生成和音乐生成等领域，因为这些生成式人工智能的技术正在快速改变我们所了解的创意产业、艺术设计和娱乐领域。为了帮助大家更好的理解，我们会通过多个案例进行讲解，生成式人工智能在这些领域的应用。我们知道生成式人工智能（generative AI）是能够基于输入数据生成全新内容的技术，比如，通过学习大量的图像数据，生成式AI可以创建一张从未存在过的图片。 类似的，它也可以生成文本、音乐、视频等等。这类AI模型的核心包括生成对抗网络、变分自编码器等等。

首先我们来看的是文本的生成，我们知道生成文本是生成式AI最具代表性的应用之一。比如你们平时可能接触过的聊天机器人或者AI写作工具，这背后使用的文本的生成技术。基于大量的文本数据AI可以生成内容，甚至可以模仿特定的作家的写作风格。以open AI的gpt模型为例，它可以用来撰写新闻、文章、小说甚至剧本。这种生成式的AI可以根据特定的主题或者提示编写连贯的段落，模拟人类的思维方式进行创作。今天一些新闻机构或者出版平台已经开始使用生成式AI来创作内容。

比如，一些财经新闻或者体育新闻AI可以快速整理信息，并且生成初步的报道内容，然后再由人类的记者进行修订，这是大大提高了内容生产的效率。同样假设你想创作一个儿童的故事，但不知道从何入手，这时候你可以使用文本生成AI去提供一些基础的情节和角色的设定，AI可以基于你的提示，生成一个完整的故事，然后你再根据自己的创作意图修改和扩展。我想这种工具对于初学者来说，尤其是帮助他们突破创作的障碍，是很有帮助的。

其次是图像生成。生成图像是生成式AI的另一个大的热门应用。 你们可能见过一些虚拟的艺术家，利用AI创造出惊人的作品。这些作品完全由AI生成，甚至没有任何人为的干预。有一个很著名的例子是，2018年，佳士得拍卖行拍卖了一幅由AI生成的肖像画。 可是你知道吗？这幅画其实是通过生成对抗网络生成的。GAN通过让两个神经网络对抗来生成图像，一个生成器试图生成尽可能逼真的图像，而另一个判别器则试图识别这些图像是是否是AI生成的。这个过程让生成器不断提高其生成图像的质量，最终创造出令人惊叹的作品，我们连肉眼都无法分辨到底是人的作品还是AI的作品。

除此之外，生成式AI在艺术和设计领域的应用也已经超出了实验室的范围。比如，时尚行业的设计师利用AI来生成新颖的服装设计。AI可以通过分析大量的时尚趋势、色彩搭配和纹理组合来提出全新的设计理念。 这些设计甚至可以突破人类设计师的想象。我们所熟知的公司是通过这种方式成为一家超级独角兽的公司的。同样在室内设计和建筑设计当中，AI也可以根据用户的偏好和环境的数据，生成不同风格的设计方案，以帮助设计师更高效的进行创作。

假如你是一名插画师，今天正好灵感匮乏，这时候你可以用生成式AI工具，比如或者来生成一些初步的创意图片。这些生成的图片可能会给你带来一些全新灵感，帮助你打破创作的瓶颈。

音乐生成是生成式AI的另一个令人兴奋的领域。 我们通过生成式的AI可以基于某种风格，可以生成全新的音乐片段。而这些音乐片段可以作为电影的配乐、广告的音效，甚至可以是一个完整的音乐作品。例如，今天AI已经能够生成古典音乐、电子音乐甚至流行歌曲。我们知道的open AI的junk deck和ava等平台，它们可以根据用户指定的的情绪、节奏和风格，去生成相应的音乐。 这些技术为那些没有专业音乐创作背景的人提供了创作音乐的简单工具。

我们知道在游戏和电影当中，生成式AI可以根据不同的场所去生成背景音乐。 比如，在一款冒险的游戏当中，当玩家进入不同的关卡时AI可以自动生成符合关卡氛围的音乐，创造出更加沉浸式的游戏体验。而假如你正在为一个短片制作背景音乐，但你的预算有限，没有办法聘请专业的作曲家，这时候你可以使用AI音乐生成工具，为不同的场景生成合适的音乐。这不仅节约了时间和成本，还能够根据需要生成多样化的音乐。

生成式AI的另外一个重要的角色是称作创意助手，或者我们称之为合作伙伴。因为它可以帮助创作者去扩展他们的思路，特别是在设计、写作和音乐的创作当中。AI所提供的灵感可以让创作者们产生出新的想法，或者帮助他们从新的角度来看待问题。比如，广告公司可以利用生成式AI来生成初步的广告文案或者概念设计，由人类的团队进行优化和完善。 千问能不能帮我写一条秋裤的产品广告文案，别等到冷到不行，才想起你少了条秋裤，穿上我们的产品，保暖舒适一整个冬天。仅秋天的第一条秋裤，你值得拥有，别再犹豫，快来加入秋裤大军，一起抵御寒冬吧，这样可以加速创意过程。 同时，保留人类的创造性和判断力。

当然了，生成式AI的另一个优势是提高工作的效率。我们以影视行业为例，AI可以自动生成故事的大纲、角色的设定，甚至是剧本的草案。 这些内容虽然可能不完美，但他们能够大大的减少创作者在早期创作阶段的工作量。在广告设计、建筑设计等领域，AI生成的草图和初步的设计稿可以为人类设计师提供更多的选择，节省人们大量的时间和精力。假设你是一名广告设计师，客户要求你设计一款海报，如果你使用生成式AI的工具，也可以快速的生成多个设计的草案，挑选其中最符合需求的方案进行进一步的修改，这会让你更高效的应对紧张的项目时间表。

生成式人工智能在图像、文本、音乐生成等领域展现了非常强大的了潜力，它正在迅速改变着许多的产业和它们的运作方式。 然而需要知道的是，AI只能成为我们创意的辅助工具，人类的情感和思想仍然是不可替代的。未来，随着技术的进步，我们可能会看到AI与人类创作更加深入的合作，共同去推动艺术和创意产业的变革。