Hello folks，我是 Luga，今天我們來聊一下人工智能生態(tài)核心技術(shù)—— AIGC，即 “生成式人工智能” 。

AI(人工智能)是一門在過去幾十年中不斷增長其能力和效用的學科。AI 驅(qū)動的工具正逐漸成為主流，例如改進的語音識別、及時翻譯以及令人驚嘆不止的圖像編輯工具，它們使我們能夠根據(jù)自定義風格輕松地突出顯示圖像中想要替換的內(nèi)容。然而，過去幾年，OpenAI 的領(lǐng)先進展帶領(lǐng)我們進入了一條全新的賽道。

這種變革的前沿便是 AIGC(生成式人工智能)的概念，簡而言之，通過一種能夠生成大量與人類生成的內(nèi)容在質(zhì)量上相媲美的創(chuàng)意內(nèi)容的人工智能。我們見證了生成型人工智能創(chuàng)造圖像(如 DALL-E)、代碼(如 Copilot)、文本(如 GPT-3)并與人類進行對話(如 ChatGPT)的能力。OpenAI 在這個領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位，雖然也有許多其他著名的競爭對手(商業(yè)和開源)在追趕的過程中。

這一進展的意義在于，生成型式人工智能為我們帶來了前所未有的創(chuàng)造力和效能。它不僅僅是工具的改進，而是一種能夠以人類水平的能力生成內(nèi)容的技術(shù)進步。這將在各個領(lǐng)域產(chǎn)生深遠的影響，從藝術(shù)和創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)到編程和溝通方式的改變。

然而，我們也要意識到生成型人工智能領(lǐng)域不僅有 OpenAI 一家公司，還有其他競爭對手在積極追趕。這種競爭將推動技術(shù)的進一步發(fā)展，使我們能夠不斷探索和應(yīng)用生成型人工智能的潛力。

一、AIGC(生成式人工智能)歷史背景點滴

隨著科技的創(chuàng)新性發(fā)展，機器學習的力量與無限的想象力無縫地融合在一起，使得 AIGC(生成式人工智能)像雨后春筍般地進入了計算機科學的領(lǐng)域，以創(chuàng)造具有人類品質(zhì)的非凡藝術(shù)、音樂和敘事。

與傳統(tǒng)的人工智能不同，AIGC(生成式人工智能)從現(xiàn)有的示例中汲取靈感，并利用所訓練的知識來產(chǎn)生全新而令人驚嘆的創(chuàng)作。

與此同時，隨著技術(shù)的進步和對大量數(shù)據(jù)的處理能力，AIGC(生成式人工智能)已經(jīng)取得了長足的進展。科學家們開發(fā)了特殊技術(shù)，如變分自動編碼器和生成對抗網(wǎng)絡(luò)，使機器能夠創(chuàng)造出幾乎與人類一樣優(yōu)秀的作品。但這只是個開始!在未來，AIGC(生成式人工智能)有可能徹底改變我們體驗事物的方式。想象一下，能夠體驗完全真實且個性化定制的虛擬現(xiàn)實世界，或者聽到那些觸動你心靈、以前從未想象過的歌曲。AIGC(生成式人工智能)有能力釋放我們的想象力，將新的創(chuàng)意帶入現(xiàn)實生活中。

二、什么是 AIGC(生成式人工智能)?

AIGC(生成式人工智能)是指一類人工智能系統(tǒng)，其能夠生成新的內(nèi)容、圖像、音頻或文本等。與傳統(tǒng)的任務(wù)導向型人工智能系統(tǒng)不同，生成式人工智能更加注重創(chuàng)造性和自主性。

AIGC(生成式人工智能)主要基于深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通過學習大量的數(shù)據(jù)和模式來生成新的內(nèi)容。其中，最具代表性的生成式人工智能模型就是生成對抗網(wǎng)絡(luò)(Generative Adversarial Networks，GANs)。GANs 由一個生成器網(wǎng)絡(luò)和一個判別器網(wǎng)絡(luò)組成，它們相互競爭并共同進步，以產(chǎn)生逼真的生成樣本。

AIGC(生成式人工智能)在多個領(lǐng)域都有應(yīng)用，如圖像生成、文本生成、音頻生成等。例如，在圖像生成方面，生成式對抗網(wǎng)絡(luò)可以學習大量真實圖像數(shù)據(jù)的分布特征，并生成具有相似特征的新圖像。在文本生成方面，生成式人工智能可以學習文本數(shù)據(jù)的語義和語法結(jié)構(gòu)，并生成具有連貫性和多樣性的新文本。

三、AIGC(生成式人工智能)基礎(chǔ)架構(gòu)

AIGC(生成式人工智能)架構(gòu)是指用于構(gòu)建和部署生成性人工智能模型的整體結(jié)構(gòu)和組件。雖然可以根據(jù)不同的用例和需求進行變化，但典型的生成人工智能架構(gòu)通常包括以下關(guān)鍵組件：

1、數(shù)據(jù)處理層

數(shù)據(jù)處理層是 AIGC 模型中的一個關(guān)鍵組件，承擔了收集、準備和處理數(shù)據(jù)的重要任務(wù)。該層的功能包括從多種來源收集數(shù)據(jù)、進行數(shù)據(jù)清理和規(guī)范化，并進行特征提取，以為模型訓練和生成輸出做好準備。

2、 生成模型層

作為 AIGC 模型中的另一關(guān)鍵組件之一，生成模型層承擔了使用機器學習模型生成新內(nèi)容或數(shù)據(jù)的任務(wù)。該層的功能包括選擇適合特定用例的生成模型、使用相關(guān)數(shù)據(jù)對模型進行訓練，并進行微調(diào)以優(yōu)化性能。

3、反饋和改進層

此層的主要目標是持續(xù)提高生成模型的準確性和效率。該層專注于收集用戶反饋、分析生成的數(shù)據(jù)，并利用這些見解來推動模型的改進。

4、部署和集成層

部署和集成層涉及將生成模型成功集成并部署到最終的產(chǎn)品或系統(tǒng)中。該層的任務(wù)包括建立適當?shù)纳a(chǎn)基礎(chǔ)設(shè)施、無縫地將模型與應(yīng)用程序系統(tǒng)集成，并監(jiān)控模型的性能。

我們以 Generative Adversarial Networks (GANs) 生成對抗網(wǎng)絡(luò)為例，其簡要的架構(gòu)參考圖如下所示：

基于上面的參考架構(gòu)，生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)是由生成器和鑒別器兩個主要組件組成的模型。生成器負責生成合成數(shù)據(jù)樣本，而鑒別器的作用是區(qū)分真實數(shù)據(jù)和生成數(shù)據(jù)。

生成對抗網(wǎng)絡(luò)通過對抗的方式進行訓練，即生成器和鑒別器相互競爭和博弈。生成器的目標是生成與真實數(shù)據(jù)無法區(qū)分的數(shù)據(jù)樣本，從而挑戰(zhàn)鑒別器，并提高鑒別器區(qū)分真實數(shù)據(jù)和生成數(shù)據(jù)的能力。

具體而言，生成器接受隨機噪聲作為輸入，并通過一系列轉(zhuǎn)換和變換操作逐步生成合成數(shù)據(jù)樣本。生成器的目標是使生成的樣本盡可能接近真實數(shù)據(jù)分布，以欺騙鑒別器。生成器的訓練目標是最小化生成數(shù)據(jù)被鑒別器判別為生成數(shù)據(jù)的概率。

鑒別器是一個二分類模型，其目標是對給定的數(shù)據(jù)樣本進行分類，判斷其是真實數(shù)據(jù)還是生成數(shù)據(jù)。鑒別器通過對真實數(shù)據(jù)和生成數(shù)據(jù)進行對比學習，不斷優(yōu)化自身的判別能力。鑒別器的訓練目標是最大化對真實數(shù)據(jù)和生成數(shù)據(jù)的正確分類概率。

在訓練過程中，生成器和鑒別器交替進行更新和優(yōu)化。生成器通過生成更逼真的數(shù)據(jù)樣本來挑戰(zhàn)鑒別器，而鑒別器通過不斷學習和調(diào)整判別能力來區(qū)分真實數(shù)據(jù)和生成數(shù)據(jù)。這種對抗性的訓練過程將逐漸使生成器生成接近真實數(shù)據(jù)的樣本，同時鑒別器的判別能力也得到提升。

四、AIGC(生成式人工智能)應(yīng)用鳥瞰全景

目前，AIGC 市場正處于迅速發(fā)展和競爭激烈的階段，吸引了許多公司和組織進入這個領(lǐng)域。

在 AIGC 市場中，OpenAI 是一個重要的參與者。他們的生成性人工智能模型，如 GPT-3 和 DALL-E，已經(jīng)引起了廣泛的關(guān)注和應(yīng)用。OpenAI 的技術(shù)在不同領(lǐng)域展示了出色的生成能力，包括圖像、文本和代碼生成。他們的技術(shù)在創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)、編程輔助工具等領(lǐng)域具有巨大的潛力。

除了 OpenAI，還有其他公司和組織在 AIGC 市場上嶄露頭角。一些大型科技公司，如 Google、Microsoft 和 Facebook，也在積極開展相關(guān)研究和開發(fā)，試圖推動生成性人工智能技術(shù)的進步。此外，許多初創(chuàng)公司和研究實驗室也在不同領(lǐng)域進行著相關(guān)的工作，努力開發(fā)出獨特的生成性人工智能解決方案。

下面的示意圖描述了為每個類別提供支持的平臺層以及將在其上構(gòu)建的潛在應(yīng)用程序類型。在 AIGC 市場中，存在多個支持平臺，這些平臺為開發(fā)者和用戶提供了生成性人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)設(shè)施和工具。具體可參考如下所示：

1、文本-Text

在 AIGC 市場中，文本生成被認為是最高級的領(lǐng)域。然而，由于自然語言的復(fù)雜性，正確性和質(zhì)量成為了挑戰(zhàn)。目前的 AIGC 模型在通用的短/中形式寫作方面表現(xiàn)出色(盡管通常用于迭代或初稿)，但隨著時間的推移，隨著模型的改進，我們可以期待看到更高質(zhì)量的輸出、更長的內(nèi)容以及更好的垂直特定調(diào)整。

為了提高文本生成的質(zhì)量，研究人員和開發(fā)者正在努力改進 AIGC 模型。通過引入更多的訓練數(shù)據(jù)、改進模型架構(gòu)和優(yōu)化訓練算法等方式來增強模型的表現(xiàn)能力。隨著這些改進的逐步實施，我們可以預(yù)計到未來會有更精確、更流暢、更一致的文本生成結(jié)果。

2、代碼-Code

在 AIGC 場景中，代碼生成具有巨大的潛力，在短期內(nèi)可能對開發(fā)人員的生產(chǎn)力產(chǎn)生重大影響。代碼生成技術(shù)的發(fā)展使得開發(fā)人員能夠更快速、更高效地生成代碼，從而加快了軟件開發(fā)過程。

不僅如此，代碼生成還將使非開發(fā)人員更容易創(chuàng)造性地使用代碼。對于那些沒有編程背景但需要使用代碼的人來說，代碼生成工具可以降低他們學習編程的門檻。他們可以通過簡單的輸入或配置，生成滿足自己需求的代碼，實現(xiàn)自己的創(chuàng)意和想法。這將促進更多人參與到軟件開發(fā)和創(chuàng)新的過程中，推動技術(shù)的普及和創(chuàng)造力的釋放。

3、圖像-Image

圖像生成是一個相對較新的領(lǐng)域，但它已經(jīng)像病毒一樣迅速傳播開來，尤其在社交媒體平臺上，生成的圖像比純文本更具吸引力和趣味性!人們熱衷于在 微信、Twitter等社交媒體上分享由生成性人工智能模型創(chuàng)造的圖像作品。

隨著圖像生成技術(shù)的不斷發(fā)展，我們目睹了各種具有不同審美風格的圖像模型的涌現(xiàn)。這些模型通過學習大量的圖像數(shù)據(jù)集，能夠生成栩栩如生、多樣化的圖像內(nèi)容。圖像生成作為一種引人入勝的現(xiàn)象，已經(jīng)在社交媒體和其他領(lǐng)域中迅速傳播開來。具有不同審美風格的圖像模型和用于編輯和修改圖像的技術(shù)的出現(xiàn)，進一步推動了這一領(lǐng)域的發(fā)展。

4、語音-Voice

然而，就像圖像生成一樣，今天的語音合成模型為實用應(yīng)用程序的進一步細化或最終輸出提供了一個良好的起點。通過使用深度學習和生成性人工智能技術(shù)，語音合成模型能夠?qū)W習大量的語音數(shù)據(jù)，并生成自然流暢的語音輸出。

隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和改進，我們已經(jīng)看到語音合成在消費者和企業(yè)應(yīng)用中取得了顯著的進展?，F(xiàn)代的語音合成模型能夠產(chǎn)生更加自然、富有表現(xiàn)力的語音，減少了機械感，并且在語音的音色、語調(diào)和語速等方面更加接近人類的質(zhì)量。

5、視頻和 3D 模型

視頻和 3D 模型正在迅速崛起，引發(fā)了人們對廣泛創(chuàng)意市場的潛力感到興奮。這些模型在電影、游戲、虛擬現(xiàn)實、建筑和實體產(chǎn)品設(shè)計等領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的影響力。

隨著技術(shù)的進步，視頻和 3D 模型正變得越來越普及和易于創(chuàng)建。人們可以利用各種工具和軟件來創(chuàng)建、編輯和共享精美的視頻和 3D 模型。這種大規(guī)模創(chuàng)意市場的發(fā)展給了藝術(shù)家、設(shè)計師和創(chuàng)作者們更多的機會來表達自己的創(chuàng)意和想法。

6、其他領(lǐng)域

雖然 AIGC 在音頻和音樂領(lǐng)域中的應(yīng)用較為常見和成熟，但在生物學和化學等領(lǐng)域中的應(yīng)用仍處于探索和發(fā)展階段。以下是一些 AIGC 在這些領(lǐng)域中的潛在應(yīng)用，例如生物學研究，AIGC 可以應(yīng)用于生物學研究中的數(shù)據(jù)分析和模式識別;藥物研發(fā)，AIGC 可以在藥物研發(fā)過程中發(fā)揮作用;化學合成，AIGC 可以在化學合成領(lǐng)域中提供輔助和優(yōu)化;生態(tài)學研究，AIGC 可以在生態(tài)學研究中發(fā)揮作用，特別是在物種分布模式和生態(tài)系統(tǒng)模擬方面。