生成式人工智能：2024年全面指南

在科技日新月异的今天，生成式人工智能（Generative AI）已成为备受瞩目的焦点。自2022年11月ChatGPT的火爆问世以来，各行各业纷纷投身于生成式AI的怀抱，探索其在内容生成、市场营销、工程研究及文档处理等方面的无限可能。本文旨在深入探讨生成式AI的本质、发展历程、工作原理、常见类型及其应用，同时剖析其面临的挑战与未来展望。

一、生成式AI概述

生成式AI是一种人工智能技术，它能够生成文本、图像或音频等形式的内容。通过深度学习模型对大量数据进行训练，生成式AI能够创造出与人类创作相似甚至更具创意的作品。这一技术的兴起，不仅颠覆了传统的内容生产方式，还极大地推动了人工智能技术的边界拓展。

二、生成式AI的发展历程

生成式AI的历史可以追溯到上世纪60年代，当时它以聊天机器人的形式初次亮相。以下是生成式AI发展历程中的几个重要里程碑：

• 1966年：MIT教授Joseph Weizenbaum开发了Eliza，这是第一个模拟心理治疗师对话的聊天机器人。Eliza利用模式匹配和简单的语言处理技术，实现了与用户之间的初步交互，标志着自然语言理解和人机交互的重大突破。
• 1968年：MIT的Terry Winograd开发了SHRDLU程序，该程序在有限领域内展示了自然语言理解的能力。用户可以通过英语指令操控SHRDLU中的物体，这一项目的成功凸显了人工智能在现实情境中理解和执行复杂指令的潜力。
• 1985年：贝叶斯网络作为人工智能中的一种强大工具崭露头角，它利用有向无环图表示变量之间的概率关系，为不确定性下的推理提供了可能，广泛应用于诊断、预测和决策制定等领域。
• 1989年：Yoshua Bengio、Yann LeCun和Patrick Haffner通过卷积神经网络（CNNs）革新了图像识别领域。CNNs利用共享权重和卷积操作，实现了对视觉数据的更准确、高效的处理，为计算机视觉系统和深度学习应用奠定了基础。
• 2000年：Yoshua Bengio等人提出了神经概率语言模型（Neural Probabilistic Language Model），这一基于神经网络的语言建模方法通过捕捉上下文依赖关系和学习单词的分布式表示，显著提升了语音识别、机器翻译和文本生成等自然语言处理任务的质量。
• 2011年：Apple推出Siri，这一语音激活的虚拟助手通过语音指令与用户互动，树立了个性化、直观用户体验的新标准。
• 2013年：Tomas Mikolov引入word2vec技术，这是一种用于自然语言处理中词嵌入的变革性方法。word2vec利用神经网络学习单词的连续向量表示，捕捉语义关系和上下文相似性，提升了情感分析、命名实体识别和文档聚类等NLP任务的质量。
• 2014年：Ian Goodfellow及其同事开发了生成对抗网络（GANs），这一新颖的生成建模框架由两个神经网络——生成器和判别器——组成，它们通过游戏般的训练过程生成逼真的合成数据，在图像合成、风格迁移和数据增强等方面展现出广泛应用。
• 2017年：Vaswani等人在“Attention Is All You Need”一文中提出了Transformer模型，这一革命性的自然语言处理技术通过自注意力机制捕捉序列中的长距离依赖关系，在机器翻译、文本摘要和语言理解等任务中超越了先前的架构。基于Transformer模型的BERT和GPT等先进NLP模型应运而生。
• 2018年：Google AI的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）通过双向训练和Transformer架构捕捉上下文信息，显著提升了问答、情感分析和文本分类等任务的性能，为语言表示学习设立了新标准。
• 2021年：OpenAI推出DALL-E AI模型，该模型能够根据文本描述生成图像。DALL-E结合Transformer架构和大规模图像-文本对，生成多样且富有创意的视觉输出。
• 2022年：GPT-3.5模型标志着大型语言模型（LLMs）的里程碑。它展示了在自然语言理解、生成和对话方面的先进能力，推动了深度学习语言模型在聊天机器人、虚拟助手和文本型AI系统中的应用。
• 2023年：GPT-4问世，进一步推动了生成式AI的发展。相比之前的模型，GPT-4在语言理解、上下文保留和文本生成方面表现出色。
• 2024年：生成式AI大放异彩，Stable Diffusion 3、Vlogger、Claude 3、Devin AI以及年中推出的ChatGPT-5等模型纷纷亮相。LLMs拥有数十亿甚至数万亿参数，能够生成引人入胜的内容或逼真图像，成为自然语言处理和生成式AI不可或缺的一部分。

三、生成式AI的工作原理

生成式AI模型的工作流程通常包括以下几个步骤：

1. 数据收集：首先收集与模型任务相关的大量且多样化的数据集，这些数据可以是文本、图像或两者的组合，具体取决于模型的目的。
2. 预处理：对收集到的数据进行清洗和格式化处理。例如，文本数据预处理可能包括分词、去除停用词、处理特殊字符或将文本转换为数值表示。
3. 定义模型架构：选择合适的模型架构至关重要。这可能涉及选择特定的Transformer模型，这些模型是专为序列任务设计的深度学习模型。这些架构通常包含多层注意力机制，能够捕捉数据中的长距离依赖关系。选择正确的架构需要考虑任务的复杂性、数据需求、训练时间和兼容性等因素。
4. 模型预训练：在选定模型架构后，使用大量未标记数据进行模型预训练。在这一阶段，模型学习一般性的语言模式、语义和上下文理解，从而能够生成连贯且上下文感知的文本。
5. 模型优化：通过梯度下降优化、学习率调整、正则化方法和模型架构调整等技术优化模型性能，以提高整体性能指标。
6. 微调：最后一步是微调，将预训练模型的知识适应于目标任务的细微差别，如文本生成、翻译、摘要或问答等。

四、生成式AI的常见类型及应用

生成式AI涵盖多种类型，每种类型都有其独特的应用场景：

1. 文本生成：这是最常见的生成式AI形式之一。它涉及生成上下文相关、有意义且连贯的文本，类似于人类的回应。文本生成在内容创作方面大受欢迎，如撰写电子邮件、社交媒体内容和博客文章等。常用的文本生成工具包括OpenAI的ChatGPT、Google的Gemini和Anthropic的Claude等。
2. 文本到图像/视频生成：随着文本到图像和视频生成工具的引入，内容创作达到了新的高度。这些工具利用自然语言处理和深度学习技术，根据文本描述生成图像和视频。应用场景包括视频制作、资产创建和内容创作等。Google的Imagen、Midjourney和OpenAI的SORA是其中的佼佼者。
3. 图像到视频生成：视频是讲故事的绝佳形式，但制作视频可能令人望而生畏。图像到视频生成工具通过输入图像来创建视频。借助StabilityAI的Stable Diffusion 3、Google的Vlogger和Runway的Gen-2等工具，可以将静态图像转换为动态且引人入胜的视频。
4. 文本到语音和语音到文本生成：文本到语音技术将文本转换为语音，而语音到文本技术则将音频转录为文本。两者各有用途，如文本到语音可用于语音助手或教程，而语音到文本则提供转录、听写或语音命令等功能。常见的语音到文本工具包括AssmeblyAI、OpenAI的Whisper、AWS Transcribe和Deepgram等。
5. 代码助手：生成式AI不仅在内容创作方面产生影响，还在软件开发领域崭露头角。软件工程师可以利用代码助手减轻工作负担，如生成代码片段或自动化编码任务。Github的Copilot、BlackboxAI和Hugging Face的HuggingChat是软件工程师的首选代码助手。
6. 内容创作：生成式AI在内容创作方面的应用尤为普遍。只需少量输入，即可生成数百行的内容。内容创作者可以节省大量时间，专注于长期内容战略规划和营销。
7. 视频编辑和生成：在生成式AI的世界中，视频编辑和生成也是热门应用场景之一。通过输入文本或图像，可以在极短的时间内生成高质量的视频内容。模型分析大量图像和视频数据，生成连贯且吸引人的视频内容。
8. 音乐制作：生成式AI还能够为广告和品牌推广活动制作音乐素材。与其他从现有数据中推断模式的生成式AI模型类似，音乐制作模型通过分析音乐数据生成相似风格的音乐。作曲家和艺术家可以探索创意领域，开辟新的音乐流派。
9. 增强医疗成像：生成式AI也提升了医疗成像的水平。医疗成像领域面临数据匮乏的挑战，而生成式AI模型如GANs（生成对抗网络）和VAEs（变分自编码器）能够利用现有数据生成多样且逼真的图像。
10. 聊天机器人：作为生成式AI最古老的形式之一，聊天机器人已经陪伴我们多年，并且似乎将继续存在。随着时间的推移，聊天机器人能够更好地理解客户并提供准确且细致的回应。与人类相比，聊天机器人能够处理更多的查询并提供个性化的回应。
11. 编码任务：如前所述，生成式AI不仅局限于内容创作领域，还扩展到软件开发领域。这包括代码补全、错误修复、代码审查或代码重构等任务。代码助手能够简化重复性任务，如生成代码或检测错误，从而为开发人员留出时间处理其他紧迫任务。
12. 沉浸式游戏：生成式AI能够为游戏引入新元素，如角色或关卡。通过学习现有游戏元素，模型可以生成新的元素，消除游戏中的单调感。品牌如Ubisoft正在利用生成式AI

本文转载自 ​​跨模态 AGI​​，作者： AGI