生成式 AI 是一个新的流行语，随着等新颖应用的出现而出现。生成式人工智能利用人工智能和机器学习算法，使机器能够根据其训练数据生成人工内容，例如文本、图像、音频和视频内容，从而欺骗用户相信内容是真实的。然而，生成式人工智能在数据隐私和欺诈或犯罪行为中的使用方面面临某些挑战。
在本文中，我们将探讨什么是生成式人工智能、它的工作原理、优缺点和应用。
什么是生成式人工智能？
生成式 AI 是利用现有文本、音频文件或图像创建新内容的技术。借助生成式 AI，计算机可以检测与输入相关的潜在模式并生成相似的内容。
有多种技术，例如：
生成对抗网络（GAN）：GAN是两个神经网络：一个生成器和一个鉴别器，它们相互竞争以在两个网络之间找到平衡： 生成器网络负责生成新数据或类似于源数据的内容。鉴别器网络负责区分源数据和生成的数据，以便识别更接近原始数据的内容。变形金刚：GPT-3、LaMDA和Wu-Dao等 模仿认知注意力并差异化地衡量输入数据部分的重要性。他们经过训练可以理解语言或图像，学习一些分类任务并从海量数据集中生成文本或图像。变分自动编码器：编码器将输入编码成压缩代码，而解码器从该代码中再现初始信息。如果正确选择和训练，这种压缩表示将输入数据分布存储在一个更小的维度表示中。生成式人工智能有哪些应用？
生成式人工智能的一些应用包括：
现有名人的面部生成
白天到晚上
卫星照片到谷歌地图视图
一张照片到一幅艺术画
资料来源：：使用堆叠生成对抗网络从文本到逼真的图像合成
右侧的语义图像和左侧的原始图像
素描到逼真的图像
左边是个人资料，中间是合成的，右边是真实的正面
表情符号和卡通脸示例的特定照片
面部老化示例
当通过 3D 打印、 和其他技术启动时，还可以利用生成式 AI 从头开始渲染项目。
生成式 AI 有什么好处？生成式人工智能的挑战是什么？
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生成式人工智能是监督学习吗？
生成对抗网络建模 (GAN) 是一种半监督学习框架。半监督学习方法使用手动标记的训练数据进行监督学习人工智能技术的图片，使用未标记的数据进行无监督学习，以构建可以利用标记数据做出超出标记数据预测的模型。
GAN 的半监督结构是生成式 AI 的一种应用，相对于监督学习有一些好处，包括：
过度拟合： 生成模型的参数往往较少，因此更难过度拟合。此外，由于训练过程，生成模型会处理大量数据，从而使它们对遮挡更加稳健。人类偏见： 在生成建模中，人类标签不像在监督学习方法中那样明显。学习依赖于数据属性人工智能技术的图片，这可以避免虚假相关。模型偏差：生成模型不会生成与训练数据中的样本相似的样本。因此，形状与纹理问题就消失了。
本文到此结束，希望对大家有所帮助。
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