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DAY 2
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生成式 AI

資安人學習AI莒光簿系列 第 2

Day2 -GenAI的發展歷程與現況

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生成式 AI(Generative AI),簡稱 GenAI,是近年來 AI 領域最熱門的話題之一。它能夠生成各種各樣的內容,從文本、圖像、音樂到虛擬世界,幾乎涵蓋了我們能想到的任何形式的數據。

GenAI 的誕生與發展

  • 早期探索: GenAI 的根源可以追溯到上世紀 80 年代的人工神經網絡研究。當時,研究人員就開始探索如何利用神經網絡生成文本和圖像。
  • GAN 的突破: 2014 年,生成對抗網絡(GAN)的提出,標誌著 GenAI 發展的一個里程碑。GAN 由生成器和判別器兩個網絡組成,通過相互博弈,生成器不斷學習生成更逼真的數據,而判別器則不斷學習區分真實數據和生成數據。
  • Transformer 的崛起: Transformer 模型的出現,尤其是 GPT 系列模型的推出,將自然語言處理帶入了一個新的時代。Transformer 的並行計算能力和對長序列建模的優勢,使得生成更長、更連貫的文本成為可能。
  • 多模態模型的興起: 近年來,多模態模型的發展,使得 GenAI 能夠處理不同形式的數據,如文本、圖像、音頻等。這使得 GenAI 在生成各種各樣的多媒體內容方面具有了更廣闊的應用前景。

GenAI 的現狀與應用

  • 文本生成: GenAI 在文本生成方面取得了令人矚目的成就,可以生成各種風格的文本,如新聞報導、詩歌、劇本等。
  • 圖像生成: GenAI 可以生成高度逼真的圖像,甚至可以根據文本描述生成對應的圖像。
  • 音頻生成: GenAI 可以生成各種音樂風格的音樂,甚至可以根據文本描述生成音樂。
  • 虛擬世界生成: GenAI 可以生成虛擬世界,用於遊戲、元宇宙等應用。
  • 代碼生成: GenAI 可以根據自然語言描述生成相應的代碼,大大提高了開發效率。

GenAI 的挑戰與未來

儘管 GenAI 發展迅速,但仍存在一些挑戰:

  • 數據偏見: GenAI 生成的內容容易受到訓練數據的影響,可能存在偏見。
  • 深度偽造: GenAI 可以生成高度逼真的虛假內容,對社會造成負面影響。
  • 模型可解釋性: GenAI 模型的決策過程往往不易解釋,這限制了其在一些高風險領域的應用。

未來,隨著計算能力的提升和大數據的積累,GenAI 的發展將會更加迅速。我們可以預見,GenAI 將在各個領域產生深遠的影響,如藝術創作、科學研究、醫療健康等。同時,我們也需要關注 GenAI 帶來的倫理問題,制定相應的規範和政策,以確保 GenAI 的健康發展。

總結

GenAI 作為 AI 領域的一顆新星,正在不斷改變著我們的生活。它的發展歷程充滿了挑戰和機會,未來,GenAI 將會繼續為我們帶來更多的驚喜。


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