为什么生成式AI这么火
生成式 AI在过去的几年里取得了长足的进步，尤其是在图像和语音识别领域。
这两种 AI通过从图片中学习数据的特征，可以帮助我们从自然语言中提取更多、更有意义的信息。
我们今天看到的结果表明，生成式 AI是如何产生这些新结果的——这些结果可以让研究人员更好地理解人与人之间如何交流。
生成式 AI是一种机器学习算法，它会学习数据中可能包含的信息来提高算法对数据集的掌握程度。
生成式 AI不是一种简单地模仿人类语言，而是一种模仿人类大脑如何学习语言——这也是它能够比深度学习技术更好地理解人类语言含义的原因。
生成式 AI与深度学习非常相似，但这种方法可以通过对数据进行处理并学习新知识（包括人类语言）所需要的技能来提高计算能力。
生成式 AI正在成为理解人与人之间沟通方式中一个新组成部分：它可以学习人们对各种数据集产生特定响应时如何行动——并根据这些数据进行推断。
1.为什么生成式 AI如此受欢迎？
最近几年，人工智能（AI）的进步主要集中在图像和语音识别方面。
由于图像中包含大量数据，生成式 AI可以让我们从大量数据中提取有价值的信息。
生成式 AI通过学习人类的说话方式来理解人与人之间如何交流，例如当人们说“我喜欢这个”时，它会通过模仿人类语言以更好地理解人类的意思。
从某种意义上讲，生成式 AI的发展是对深度学习技术的超越，这两种技术都在过去几十年里取得了巨大成就。
[1]在这里我们回顾一下深度学习技术（特别是深度学习）和生成式 AI之间的区别。
2.生成式 AI有什么优点和缺点？
从本质上讲，生成式 AI算法是由一个或多个神经网络组成的，其中一个神经网络负责确定如何对原始数据进行处理并生成输出。
生成式 AI技术在图像、语音识别和语音合成方面取得了巨大的进步。
然而，生成式 AI技术也存在一些缺点。
首先，从本质上讲，生成式 AI并不是完全基于经验。
其次，生成器必须非常准确地模仿原始数据中包含的信息——这需要大量的数据来训练模型以获取最佳结果。
3.未来会发生什么变化？
我们相信，生成式 AI将很快取代人类，而我们也将见证这一天的到来。
目前，人们已经开始使用生成式 AI为自己的健康数据做准备，比如生成自己的照片。
在未来几年里，人们还将看到其他形式的生成式 AI技术。
例如，在智能家居领域，用户可以通过使用各种传感器来监控家中不同设备——甚至是通过他们自己的智能手机来监测。
4.总结在哪里？
生成式 AI技术正在迅速发展，而且已经取得了许多重大进展。
通过训练一个深度神经网络，一个生成式 AI系统可以自动将图像转换为逼真的3D模型，并通过照片生成逼真的内容。
虽然 AI技术不会像计算机科学那样，成为一门独立的学科，但它仍然对许多其他领域产生了影响。
从视频到音频再到数字内容管理（DCS），它现在是一门令人兴奋的学科。
虽然 AI技术可能会受到某些方面挑战和限制，但其仍然具有巨大的潜力。
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