小时候我们常常幻想，以后不用再上班了，工厂里的工人全是机器人。家里不用打扫卫生，机器人什么都能搞定。不知不觉中，我们儿时的幻想也渐渐变成了现实。工厂里有各种类型的机械臂，替代了部分流水线的功能。家里还有扫地机器人，不用一遍又一遍地扫地。人工智能是这些技术实现的背后，2022年人工智能行业将更加热闹。2022年9月，Midjourney创作的画《太空歌剧院》获得科罗拉多州博览会数字艺术创作大赛一等奖.AI画画进一步破圈，受到大众关注。什么是生成式人工智能？就在所有人都认为AI绘画是AI发展的一个里程碑式应用的时候，ChatGPT仅仅在2个多月后就诞生了。截至今年1月，ChatGPT日均独立访问量达1300万，累计用户数突破1亿，创下互联网应用最快破亿的记录。ChatGPT的“智慧”再次刷新了人们对AI的认知。无论是AI绘画，还是现在风靡全球的ChatGPT，都属于AI的一个分支——GenerativeAI。生成式人工智能可以使用机器学习模型研究历史数据，并使用先进的深度学习技术来创建新的生成作品，可以是一段文字、一张图片、一段音频或一部电影。与传统的人工智能模型相比，生成式人工智能是一种专注于创造新内容的特定类型的人工智能。生成式AI的简单原理生成式AI的工作原理是从大量数据中集中学习，并使用这些知识生成类似于训练数据的新数据。这通常是使用生成模型的机器算法来完成的，并且有许多不同类型的生成模型，每种模型都使用不同的方法来生成新数据。常见的生成模型类型包括GAN、VAE和回归模型。在说这些模型之前，我们先简单说一下深度学习。事实上，深度学习是一种模仿人脑思维过程的方法。它利用多层神经网络进行学习，通过结合低层特征形成更抽象的高层表示属性类别和特征，最终做出判断。比如想让AI认识一只猫，就需要给它提供大量的学习样本，AI在学习了很多基础知识之后，建立一个模型来判断图片中有没有猫。要训??练AI成功识别猫，可能需要数百万甚至数千万张与猫相关的图片。如果你没有那么多数据怎么办？你可能听过这样一个笑话，程序员对AI说，“你已经是一个成熟的AI了，你应该自己生成数据，训练自己。”这就是我们前面提到的生成模型GAN的基本原理。GAN全称对抗生成网络，由著名深度学习理论专家伊恩·古德费罗（IanJ.Goodfellow）于2014年首次提出。GANs原理上是让两个神经网络相互对抗，生成器和判别器。生成器或生成网络是负责生成新数据或类似于源数据的内容的神经网络。判别器或判别网络是负责区分源数据和生成数据的神经网络。两个神经网络都在交替循环中进行训练，生成器不断学习以生成更真实的数据，而鉴别器则越来越善于区分假数据和真实数据。Goodfellow做了一个形象的比喻：GAN就像是在构建一个警察抓小偷的游戏。小偷不想被警察抓到，所以他需要不断揣摩警察的行为，并以此来掩盖自己是小偷的事实。警察要抓小偷，就需要不断学习小偷的伪装方法，并据此调整抓捕策略。这样，通过不断的“战斗”，小偷的伪装技巧和警察的抓捕策略都能得到很大的提升，而且这种迭代的速度会非常快。当然，GAN只是一种生成模型。以ChatGPT为例，GAN很难保证回答内容的准确性。要验证答案的准确性，需要依靠人力资源。在使用ChatGPT的同时，用户实际上充当了免费的AI培训师，帮助ChatGPT成长。这也是OpenAI将ChatGPT上线供用户免费使用的原因之一。生成式AI的未来趋势既然生成式AI如此强大，它会不会像文章开头那样取代一些现有的工作呢？针对大众普遍担心的失业问题，ChatGPT分享了一篇帖子并写道：“AI不会取代你，一个使用AI的人可能会取代你。”那么未来生成式人工智能会带来什么？我们简单想象一下：生成式AI可以用来创造很多新的内容，比如音乐、文字或者图像，为有创造力的人提供更多的想象力。例如，作者可以使用生成式人工智能来创作文章、编辑和改进文章，让他们更专注于需要想象力和创造力的地方。这样创作出来的作品，可能更上一层楼。同样，生成式AI可以将创作者的作品翻译成任何语言，使其首先在全球流行。生成式人工智能也可能应用于未来的机器人。与现在的机器人相比，未来的机器人将在好看的皮肤下提供类似ChatGPT的模型对话能力，这将使未来的机器人更聪明、更智能、更像人，更好地陪伴和服务人类。生成式AI还有可能应用于游戏，创建新的关卡和地图，生成新的对话或故事情节，以及创建新的虚拟环境等。已经有使用生成式AI生成纹理和天空盒艺术的示例。未来，游戏可能会使用生成式AI模型为玩家每次玩游戏时创建一个新的、独特的关卡，或者根据玩家的动作为NPC角色生成新的对话选项。它可用于为游戏体验增添活力和多样性，使玩家更具吸引力和身临其境。现在生成AI还很早，Midjourney和ChatGPT让我们看到了未来的无限可能，相信再过几十年，生成AI就会深度融入我们的工作、创作和娱乐方式。虽然这在现在看来还有些不可思议，但科技进步的速度是惊人的。可能用不了多久，这些遥不可及的想象就会变得触手可及。
