共计 2184 个字符，预计需要花费 6 分钟才能阅读完成。
咱们小时候常常有空想，将来不必再去下班了，在工厂工作的都是机器人。在家也不必打扫卫生，机器人能够包揽所有。人不知; 鬼不觉间，咱们小时候的空想曾经缓缓变成事实，工厂里有了多种型号的机械臂，代替了局部流水线性能。家里也有了扫地机器人，不必再一遍一遍地扫地了。
这些技术实现的背地都有 AI 的身影，2022 年 AI 行业更是热闹非凡。2022 年 9 月，由 Midjourney 创作生成的画作《太空歌剧院》在科罗拉多州博览会数字艺术创作类较量中取得一等奖，AI 绘画进一步破圈，受到公众关注。
什么是生成式 AI？
就在大家都认为 AI 绘画是 AI 倒退的里程碑级利用，可就在短短 2 个多月后，ChatGPT 横空出世，到往年 1 月，均匀每天约有 1300 万独立访客应用 ChatGPT，累计用户超 1 亿，创下了互联网最快破亿利用的纪录。而 ChatGPT 的“智慧”也再一次刷新人们对 AI 的认知。
无论是 AI 绘画，还是当初风靡寰球的 ChatGPT，它们都属于 AI 的一个分支——生成式 AI（Generative AI）。生成式 AI 能够通过让机器学习模型钻研历史数据，并且利用先进的深度学习技术来发明一个全新生成的作品，这作品能够是一段文字、一张图片、一段音频或者是一部影片。
相较于传统的 AI 模型，生成式 AI 是一种特定类型的 AI，它专一于创立新内容。
生成式 AI 的简略原理
生成式 AI 的工作原理，是从大量数据中集中学习，并应用这些常识产生与训练数据类似的新数据。这通常是应用一种生成模型的机器算法来实现的，生成式模型有许多不同类型，每一种类型都应用不同的办法生成新数据。其中常见的生成模型类型包含 GAN、VAE 和回归模型。
聊这些模型之前，咱们先简略说下深度学习。深度学习其实是一种模拟人脑思维过程的办法，利用多层神经网络进行学习，通过组合低层特色造成更加形象的高层表述属性类别和特色，最初作出判断。举个例子，你要让 AI 意识一只猫，须要给它提供大量的样本学习，而 AI 在学习了大量的根底之后，建设起一个模型，来判断图片中有没有猫。要训练一个 AI 可能顺利实现对猫的辨认，可能须要上百万张，甚至上千万张与猫相干的图片。
如果没有那么多的数据该怎么办呢？大家可能有听过这么个玩笑，程序员对 AI 说，“你曾经是个成熟的 AI 了，应该本人生成数据，本人训练本人了。”这也就是咱们后面提到过生成模型 GAN 的基本原理了。
GAN 的全称为反抗生成网络，最早是由驰名的深度学习实践专家伊恩·古德费洛（IanJ.Goodfellow）在 2014 年提出的。在原理上，生成式反抗网络应用两个神经网络互相对抗，一个生成器和一个判断器。生成器或生成网络是一个神经网络，负责生成相似于源数据的新数据或内容。判断器或判断网络是负责辨别源数据和生成数据之间的神经网络。这两个神经网络都通过交替周期训练，生成器一直学习生成更真切的数据，判断器则更长于辨别假数据和实在数据。
古德费洛打了一个形象的比如：GAN 就像是结构了一个警察抓小偷的游戏。小偷不想被警察抓住，因而他须要一直琢磨警察的行为，并据此来暗藏本人是小偷这个事实。而警察则想要抓住小偷，因而他就须要一直学习小偷的假装方法，并据此调整本人的抓捕策略。这样，通过一直地“斗法”，小偷的假装技巧和警察的抓捕策略都能够失去大幅改善，并且这种迭代的速度会十分快。
当然，GAN 只是其中一个生成模型。以 ChatGPT 为例，GAN 难以保障答复内容的准确性。要对答复内容准确性进行验证，必须依附人力。用户在应用 ChatGPT 的同时，其实也充当着收费 AI 训练师的角色，帮忙 ChatGPT 成长。这也就为什么 OpenAI 会把 ChatGPT 放到网上让用户收费应用的起因之一。
生成式 AI 将来趋势
既然生成式 AI 这么弱小，那么它会跟文章结尾一样取代现有的一些岗位吗？针对公众广泛放心的失业问题，ChatGPT 有分享一篇帖子写到：“AI 不会取代你，一个应用 AI 的人可能会取代你。”
那生成式 AI 会在将来带来什么呢？咱们来简略畅想下：
生成式 AI 可用于发明很多新内容，例如音乐、文字或者图像，为创意人员提供更多的想象力。例如，作者能够应用生成式 AI 发明的文章，对其进行编辑和欠缺，能够让本人更专一于须要想象力和创作的中央。这样发明进去的作品可能更上一层楼。同样，生成式 AI 能够将创作者的作品转换成任意语言，让创作者的作品一开始就在寰球风行。
生成式 AI 也有可能会被利用于将来的机器人。相比拟当初的机器人，将来的机器人在难看的皮囊下，提供相似于 ChatGPT 这样的模型对话能力，能让将来的机器人更加聪慧、智慧，更像人，也更好地陪伴、服务于人类。
生成式 AI 也有可能被利用于游戏，创立新关卡和地图，生成新的对话或故事线，以及创立新的虚拟环境等。当初曾经有利用生成式 AI 来生成纹理和天空盒艺术。在将来，游戏可能会应用生成式 AI 模型为玩家每次玩游戏时创立一个全新的独特关卡，或者依据玩家的口头为 NPC 角色生成新的对话选项。它能够用来减少游戏体验的生机和多样性，让玩家感到更有吸引力和沉迷感。
当初生成式 AI 依然十分晚期，Midjourney 和 ChatGPT 让咱们看到了将来的有限可能，置信在几十年后，生成式 AI 将深深融入咱们的工作、创作和娱乐形式。尽管这在当初看起来依然十分不堪设想，但科技进步的速度是惊人的，下面这些遥不可及的畅想，可能用不了多少工夫，就能变得触手可及。