什么是生成式人工智能

slime2022-05-06 17:16

人工智能中的这项新技术确定了输入的原始模型,以生成演示训练数据特征、真实的产品。麻省理工学院技术评论指出,生成式AI是人工智能领域的一项有潜力的方向。

什么是生成式人工智能

生成式AI通过对所有数据集的自主学习提供更好的优质结果。减少了与特定项目相关的挑战,训练ML(机器学习)算法以避免偏见,并允许机器人理解抽象概念。

国外一家优质咨询公司Gartner在2022年主要趋势列表中提到了Generative AI,并强调企业可以通过两种方式使用这种创新型技术:

与业务部门一起增强当前的创新工作流程:开发自动化以帮助人类更好地执行创造性任务。例如,游戏设计师可以利用生成式AI来创建地下城,突出他们喜欢和不喜欢的内容,比如“有点像这样”或“不太像那样”。

充当业务流程的重要部分:生成式AI可以在几乎没有人为参与的情况下生产无数的创意作品。它只需要设置上下文,结果将独立生成。

1、生成式人工智能的好处

保护您的隐私:生成式AI生成的虚拟身份,为那些使用中透露身份的人提供隐私安全保障。

机器人控制:生成式AI增强了ML模型,减少了局部性,并在模仿现实世界时实现了更多抽象概念。

医疗保健:该技术可以简单方便地检测可能的病情,并开发出有效的治疗方法。例如,生成对抗网络(GAN)可以计算X射线图片的多个角度,以显示肿瘤扩张的可能性。

2、生成式人工智能的挑战

安全性:据观察,一些犯罪人员使用生成式AI进行诈骗。

高度估计能力:生成式AI算法需要大量训练数据来训练模型;但是,创建的作品并不是全新的。相反,这些模型只会是以最好的方式混合和匹配出来的作品。

不可预测的结果:在一些生成AI模型中,处理它们的行为很简单,但有时,它们可能会产生错误或意外的结果。

数据安全:随着技术依赖于数据,医疗保健和国防等行业在利用生成式人工智能时可能会面临隐私问题。

3、生成式人工智能只是监督训练吗?

生成式AI是一种半监督训练框架。这种学习方法涉及到用于监督训练的手动标注训练信息,和用于无监督训练方法的未标注数据。未标注的数据用于开发模型,这些模型可以通过提高数据质量来预测比标注训练更多的预测。

GAN是一种针对监督学习的生成式AI半监督框架,以下是GAN的关键优势:

过拟合:生成式AI模型的参数较少,因此过拟合可能更难。此外,由于训练过程的原因,生成模型需要大量数据,这使得它们对干扰显着更加坚固。

主观的偏见:人的主观意识不像生成人工智能建模中的监督学习方法那样明显。学习适用于允许排除虚假相关性的数据属性。

模型偏向性:生成模型生成的结果与训练数据不同。因此,形状和纹理问题消失了。

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