人工智能正以驚人的速度、效率以及逼真度在數(shù)據(jù)中生成新的模式。在過去的幾年里，人工智能通過算法生成任何可以數(shù)字渲染的對象已變得司空見慣。人工智能的這種應用越來越多地被稱為“生成”，生成式人工智能已成為最引人注目和最強大的人工智能技術之一。

生成式人工智能究竟是什么？

10月18日，Gartner發(fā)布了企業(yè)機構在2022年需要探索的重要戰(zhàn)略技術趨勢，這些技術趨勢的核心圍繞數(shù)據(jù)與智能，其中，生成式人工智能技術被放到首位。Gartner預計到2025年，生成式人工智能將占所有生成數(shù)據(jù)的10%，而目前這一比例還不到1%。值得關注的是，Gartner發(fā)布的2020人工智能技術成熟度曲線報告中，生成式人工智能便作為新增技術熱點被首次提出。

那么，什么是生成式人工智能呢？

理解生成式人工智能的最好方法，就是用現(xiàn)實中的例子來說明。

首先看下面這張圖片，右側的小鳥就是通過左側的文字描述自動生成的圖像。

接下來，我們再來看另外一個示例——面部正面視圖生成。

生成式人工智能可以根據(jù)不同角度拍攝的照片生成正面照片，用于面部驗證或面部識別系統(tǒng)。

現(xiàn)在，我們就來正式給出生成式人工智能的定義。生成式人工智能其實是一種機器學習算法，該算法可以使用現(xiàn)有內容，如文本、音頻文件或圖像，來創(chuàng)建新的可信內容的程序。生成式人工智能使計算機能夠學習與輸入相關的底層模式，然后使用它來生成類似的內容。其中，生成式對抗網絡(Generative?Adversarial?Networks?，GANs?)是生成式人工智能的關鍵技術。

生成式人工智能的用例有哪些？

在研究和商業(yè)應用中，生成式人工智能已經在以下領域實現(xiàn)了自己的價值：

1、生成照片：生成式人工智能可以通過生成任何缺失、模糊或誤導的視覺元素并將其疊加到原始照片上來自動更改照片。它還可以將任何低分辨率的原始圖像轉換為看起來自然的高分辨率版本。它可以通過混合現(xiàn)有肖像或從任何特定肖像中提取特征來生成看起來自然但合成的人臉。

2、生成音頻：人工智能可以將任何計算機生成的聲音渲染成真正聽起來像是在人類聲道中自然產生的聲音。它能夠以驚人的自然度將文本翻譯成語音。它還可以創(chuàng)作出感覺像是在真正的人類音樂家的靈魂深處表達某種真實感受的音樂。

3、生成視頻：生成式人工智能可以調整電影中的幀數(shù)，以符合導演想要達到的任何風格、燈光或其他效果。例如在修復電影時，生成式人工智能可以將舊圖像和舊電影升級到4K及更高級別來增強畫質，添加顏色并使其清晰。

4、生成文本：人工智能可以?以最快的速度大規(guī)模地快速生成自然語言內容。它可以?從圖像和其他內容生成標題、注釋和其他敘述。它可以將現(xiàn)有字體融合到新的字體設計中。

5、醫(yī)療保?。寒斖ㄟ^3D打印或其他技術驅動時，生成式人工智能可用于從頭開始渲染假肢、有機分子和其他物品。它還可以早期識別潛在的惡性腫瘤以制訂更有效的治療計劃。

生成式人工智能面臨哪些挑戰(zhàn)？

不過，由于生成式人工智能能夠有效地創(chuàng)建新內容，因此它也面臨著一系列的挑戰(zhàn)。

1、難以控制：一些生成式人工智能模型不穩(wěn)定，而且很難控制它們的行為，它們有時不會產生預期的輸出，而且很難找出原因。

2、高估能力：生成式人工智能算法需要大量的訓練數(shù)據(jù)來執(zhí)行任務。然而，生成式對抗網絡無法創(chuàng)造全新的圖像或文本，它們只是用不同的方式將它們知道的東西結合起來。

3、數(shù)據(jù)隱私：有些人可以將生成式人工智能用于欺詐目的，例如詐騙他人、欺詐活動和制造虛假的垃圾新聞等。

現(xiàn)在，已經有許多企業(yè)在積極布局生成式人工智能。例如，流媒體播放平臺Netflix基于生成式人工智能抽取符合觀影習慣的畫面，然后將這些圖片制作成內容封面，用來降低查找內容的難度，從而提升視頻制作效率；藥物研發(fā)公司Insilico?Medicine率先將生成式人工智能應用于藥物發(fā)現(xiàn)領域，以生成具有預先指定化學物質的新型分子實體和生物學特性；隨著新冠肺炎疫情在全球蔓延，IBM研究人員正在使用生成式人工智能技術來研究抗菌肽(AMP)的新方法，以尋找針對COVID-19的藥物。

寫在最后：

生成式人工智能將推動下一代應用程序用于自動編程、內容開發(fā)、視覺藝術以及其他創(chuàng)意、設計和工程活動。麻省理工學院技術評論將生成式人工智能描述為過去十年人工智能領域最有前途的進步之一。

然而，任何事物客觀上都有兩面性，生成式人工智能也不例外。隨著生成式人工智能持續(xù)滲透到我們的日常生活中，人們在積極擁抱生成式人工智能的同時，也要考慮到該技術帶來的新挑戰(zhàn)。