206 316 本文約1400字 預計閱讀時間5分鐘 自從ChatGPT風靡全球以來，人工智慧重新獲得了大家的關注。 作為人工智慧領域的產品設計師，我自然一直在關注這個領域的發展。 最近，我讀完了丁磊博士寫的《生成式人工智慧》一書，通過這本書，我把書中的想法分享出來，給出自己的理解，讓讀者朋友熟悉起來。
作者丁磊不是網易的丁磊，而是另乙個同名同姓的人：前金融首席資料科學家，前PayPal科學資料科學部門負責人。 他還擁有俄亥俄州立大學的人工智慧博士學位。
在了解生成式人工智慧之前，我們可以先將當前主流的人工智慧技術分為兩類，即決策人工智慧和生成式人工智慧。
具體區別如下表所示
首先，對於決策AI，書中是這樣解釋的：
決策AI（又稱判別式AI）學習資料中的條件概率分布，即樣本屬於特定類別的概率，然後對新的場景進行判斷、分析、分析。 決策AI主要有幾個應用領域：人臉識別、推薦系統、風控系統、其他智慧型決策系統、機械人和自動駕駛。簡單來說，現在的人工智慧模型就是乙個公式，而這個函式有什麼引數，比如如何識別貓狗，通過邏輯推導，幾乎沒有辦法知道這個公式的引數，那麼就需要提供大量的貓狗來訓練這個AI模型， 告訴它貓狗應該是什麼樣子，讓計算機自己學習，提取特徵，而這就利用了腦科學和電腦科學相結合的概念，通過模擬大腦神經元的機制，構建了乙個基於深度學習的人工神經網路，並通過不斷喂它來訓練**或**，AI模型越來越意識到如何識別貓和狗， 從而變得像人類一樣準確。人類花了數百萬年的時間才學會了快速識別貓和狗的能力，其他人也是如此。 計算機通過對它們進行數字訓練來趕上這種識別能力。例如，在人臉識別領域，決策AI從實時獲取的人臉影象中提取特徵資訊，然後將其與人臉資料庫中的特徵資料進行匹配，以實現人臉識別。
特定識別產生特定的人工神經網路實現，例如，通常使用目標檢測來識別貓和狗，實現基於卷積神經網路的YOLO系列。 決策AI通常是乙個小模型，通過少量的資料訓練，可以快速獲得乙個特定領域的識別模型，但它只能做好一件事。
另一方面，生成式人工智慧除了仍然使用深度學習模型來訓練概念外，還具有生成新內容的能力。 最先爆發的是LLM，乙個大型語言模型，它通過向人工智慧提供大量的人類書籍、知識等資料，通過演算法重組知識，訓練出乙個擁有各行各業知識的模型，而所謂的計算機重組就是對每個單詞的下乙個單詞進行條件概率統計， 從本質上講，統計學。例如，如果你問它，誰是中國歷史上的第一位皇帝？ 它會把你說的每乙個字都聽懂，然後通過它掌握的知識庫，找到相似詞的下乙個詞的概率，比如找第乙個皇帝是秦國，第二個字是開頭的概率更高，第三個字是皇帝的概率還是很高的， 並且可以繼續拓展內容，不斷填充秦始皇的生平和事蹟。這與搜尋引擎不同，搜尋引擎只在海量資料庫中查詢相應關鍵字的網頁和文字，並且只能在資料庫中找到其中的一部分。 另一方面，生成式人工智慧可以理解為分解所有知識並隨意組合，使其具有編造故事的能力，前提是您告訴大型語言模型您希望它做什麼，定義其身份，並且不要傳播到沒有邊界的地步。 如果問醫學知識，就告訴它扮演醫生的角色，這樣它就可以重新聚焦分散的知識庫，對醫學相關知識進行分類和重組。
同理，對於AI生成來說，就是把每個字元拆解，換成拆解每個字元的畫素，計算相鄰畫素的概率分布，從而根據文字或輸入得到乙個新的**。
基於時間關係，今天就從更多的內容開始，接下來的幾天再慢慢說。 如果您對人工智慧有任何疑問，歡迎留言討論和學習。 更多內容，歡迎關注微信*** 吳岩沉默0123下方，可以再欣賞幾幅AI生成的畫作，創作工具包括：Midjourney、上堂二畫、阿里通義永珍、文心一格等，有時候感覺生成式AI畫就像盲盒遊戲，就算限定提示詞， 每次生成還是不一樣的**，可以是真的，是獨一無二的，這是它的魅力之一： 提示詞：人工智慧，識別貓，狗，一切，人類從中受益，傑作，細節豐富，品質上乘
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