什么是生成式 AI?

生成式 AI 利用多种机器学习算法学习来自数据的要素，让机器可以创造出崭新的视频、音频、代码等，现已经广泛应用于图像合成、自然语言生成、音频生成等领域。例如，生成式 AI 可以通过学习大量图像数据，生成逼真的人脸、风景等图像，也可以通过学习大量文本数据，生成自然语言对话、情感表达等文本内容。目前的生成式 AI 主要被用来生成初稿，但未来它将会成为一项大众化的基础技术，用来提高数字化内容的丰富程度。

生成式 AI 主要通过两种方式实现，一种是生成式对抗网络，它是一种基于对抗学习的生成模型，能够生成各种数据，如图像、音频等。生成式对抗网络 (GAN) 由两个关键部分组成：生成器和判别器。生成器使用随机噪声作为输入，生成类似于真实数据的假数据。而判别器则可以对真实数据和生成器生成的假数据进行分类，通过不断训练生成器，使其生成的假数据更加逼真。生成式 AI 实现的另一种方式是递归式生成模型，它是一条基于条件概率的生成模型，常见的递归式生成模型包括变换器和循环神经网络等。

生成式 AI 可以根据用户输入的条件自动生成图像、文字、音乐等内容，具有强大的创新能力，拓展了人工智能在各个领域的应用前景，生成式 AI 主要的应用场景包括图像生成、自然语言处理和音乐创作。