一、生成式人工智能（Generative AI）
是一種利用機器學習模型自動生成數據、文本、圖像或其他形式內容的技術，它的原理是透過預處理去模仿人們的創作產生內容，

2014年由Ian Goodfellow等人提出的生成對抗網絡（Generative Adversarial Networks, GANs），就是運用二個神經網絡，包括生成器和判別器，進行相互競爭，生成逼真的圖像、視頻和其他內容，是為了用於無監督學習(使用未經標示的資料用以訓練電腦分類或分群，即機器學習、深度學習、神經網絡)

另一種生成式AI技術常見的技術是自然語言處理（NLP）的模型，例如OpenAI的chatGPT，GPT（Generative Pre-trained Transformer）通過大量數據的訓練，能夠理解上下文並生成流暢的自然語言文本，換言之就是讓機器理解人類在問什麼，並且透過自然語言(人類發明的語言例如英文、中文)的方式讓人類易於理解。

生成式AI主要分為以下幾個類別：

1. 文本生成：GPT系列模型：用於文本生成
2. 圖像生成：基於GAN等技術，可以生成高質量的圖片
3. 語音合成與音樂創作：生成式AI能模仿人類的聲音，創造音樂、配音
4. 影片生成：通過模型生成動畫或影像內容
5. 代碼生成：如Copilot等工具，幫助程序員編寫代碼，提升工作效率。

機器學習與深度學習的應用技術初見於2016年AlphaGo，當時google訓練AlphaGo透過自我對奕進行圍棋棋力強化，2016年3月不讓子以4:1擊敗頂尖職業棋士李世乭，隨後以強化版的Master在網路快棋60盤全勝。2017年5月23至27日與柯潔比試，以3：0戰勝柯潔。

而在2022年12月OpenAI開發的人工智慧聊天機器人程式chatGPT，可以根據輸入的文字自動生成文字、劇本、歌曲……，根據輸入的問題自動生成答案，並且具備編寫除錯程式的能力。

資料來源：
AlphaGo維基連結
chatGPT維基連結