为什么生成ai这么火?

[亿欧导读]生成 AI有可能在未来成为新的通用人工智能，这个领域还在萌芽阶段，它的未来依然有很多不确定性。但是，随着技术的成熟和数据量的增加，以及新场景和新应用的不断涌现，它或许会成为一种通用人工智能。

2017年12月，谷歌公司发布了一款名为“DeepMind”的人工智能程序。它基于谷歌的 DeepMind神经网络模型和大量的训练数据，可以进行快速分析和识别，生成图片、文章等内容。

去年8月，由谷歌、微软、百度、 IBM等公司联合推出的“Watson”项目在 GitHub开源了。随后，微软也将其开源。这款产品目前还处于早期开发阶段。

一、生成 AI的出现和发展

生成 AI是机器学习领域的一个分支，其研究对象是在给定数据集上生成新的、多样化的输出。在2017年以前，生成 AI只存在于学术研究中，并没有实际应用。2017年10月，美国国家科学基金会（NSF）宣布成立“生成智能中心”（Generative Intelligence Center），该中心将致力于研究生成 AI技术。该中心的设立被认为是美国在该领域内取得的最重要成就。

最近几年，随着深度学习算法的发展，生成 AI已经开始应用于各种场景。如在图像处理、语音识别、机器翻译等方面，都取得了一些成果。

二、生成 AI的主要应用场景

从行业分布来看，生成 AI的应用场景主要集中在广告、内容生产和交互等领域。这与目前大部分生成类算法所擅长的领域是一致的。

广告是最典型的应用场景。例如，图片生成程序可以用来自动生成一张新的广告图片，而视频生成程序可以用来自动生成一个新的视频片段，语音合成程序则可以用来自动将声音转换成文字，游戏程序可以自动创建一个新游戏等。

内容生产是另一个应用场景。例如，在游戏开发中，人工智能程序可以快速地生成一款新的游戏。而在广告方面，一些大公司已经开始尝试将人工智能运用于广告领域，例如 AdWords就使用了人工智能技术来提高广告效果。

三、生成 AI技术存在的问题

在生成 AI技术的发展过程中，其存在的问题也逐渐暴露出来。

首先是数据量的问题。虽然生成 AI的训练数据非常多，但数据的质量与数量却并不是特别理想。其中有一个重要原因就是生成 AI往往依赖于人与人之间的对话，而对话中涉及到的话题和立场往往是多样而模糊的，这就会导致生成 AI在应用时很容易出现偏差。

其次，生成 AI技术缺乏一定程度上的判断能力。在很多场景下，生成 Al需要先给出一套通用的规则或模板，然后在这个基础上进行扩展和创造。这就使得生成 AI技术不能完全判断输入文本、图片或者声音是否为真实或者虚构。

四、未来发展前景

生成Al的未来依然充满不确定性，因为它目前还处于起步阶段。尽管其应用领域已经从图片生成扩展到文字生成，但是要想真正替代人类，还需要克服很多技术和伦理上的障碍。虽然目前生成Al可以满足人类的很多需求，但它并不是一个完美的解决方案。毕竟，人类有太多事情需要处理，比如情感表达、语言表达、逻辑思维等。 未来，生成AI将会在很多领域得到广泛应用。比如在医疗领域，它可以用来帮助医生进行病历的生成，并帮助医生进行病情分析和诊断:在金融领域，它可以用来构建更加完善的信用评级系统;在教育领域，它可以用来为学生提供更加个性化的辅导…