2022年生成人工智能的完整指南

　　生成式 AI 是一个新的流行语，随着DeepFake等新颖应用的出现而出现。生成式人工智能利用人工智能和机器学习算法，使机器能够根据其训练数据生成人工内容，例如文本、图像、音频和视频内容，从而欺骗用户相信内容是真实的。然而，生成式人工智能在数据隐私和欺诈或犯罪行为中的使用方面面临某些挑战。
　　在本文中，我们将探讨什么是生成式人工智能、它的工作原理、优缺点和应用。什么是生成式人工智能？
　　生成式 AI 是利用现有文本、音频文件或图像创建新内容的技术。借助生成式 AI，计算机可以检测与输入相关的潜在模式并生成相似的内容。
　　有多种技术，例如：生成对抗网络（GAN）：GAN是两个神经网络：一个生成器和一个鉴别器，它们相互竞争以在两个网络之间找到平衡： 生成器网络负责生成新数据或类似于源数据的内容。鉴别器网络负责区分源数据和生成的数据，以便识别更接近原始数据的内容。变形金刚：GPT-3、LaMDA和Wu-Dao等 Transformer模仿认知注意力并差异化地衡量输入数据部分的重要性。他们经过训练可以理解语言或图像，学习一些分类任务并从海量数据集中生成文本或图像。变分自动编码器：编码器将输入编码成压缩代码，而解码器从该代码中再现初始信息。如果正确选择和训练，这种压缩表示将输入数据分布存储在一个更小的维度表示中。生成式人工智能有哪些应用？
　　生成式人工智能的一些应用包括：生成人脸、物体和场景的照片：生成式 AI 生成逼真的照片。
　　现有名人的面部生成图像到图像转换：它将图像转换为另一个图像。例如：黑白照片上色白天照片到晚上照片一张照片到一幅艺术画卫星照片到谷歌地图视图
　　白天到晚上
　　卫星照片到谷歌地图视图
　　一张照片到一幅艺术画文本到图像的翻译：它根据对鸟类和花卉等简单对象的文本描述生成逼真的照片。
　　资料来源：StackGAN：使用堆叠生成对抗网络从文本到逼真的图像合成胶片 修复：它通过将旧图像和旧电影升级到 4K 及更高分辨率来改善它们。它每秒生成 60 帧而不是 23 帧或更少，消除噪声并添加颜色。语义图像到照片的翻译：它将语义图像或草图的输入转换为照片逼真的图像。
　　右侧的语义图像和左侧的原始图像
　　素描到逼真的图像人脸正面视图生成：它从不同角度拍摄的照片生成正面照片，用于人脸验证或人脸识别系统。
　　左边是个人资料，中间是合成的，右边是真实的正面照片转表情：将真实照片转为表情或卡通小脸。
　　表情符号和卡通脸示例的特定照片人脸老化：它从一张年轻的人脸照片中生成老版本的人脸。
　　面部老化示例媒体和娱乐：Deep fake 技术用于本地化内容（例如：配音和审核），同时在全球范围内分发内容。通过使用面部合成和声音克隆，艺术家/演员的原始声音可以与口型同步相匹配。
　　当通过 3D 打印、 CRISPR和其他技术启动时，还可以利用生成式 AI 从头开始​渲染项目。生成式 AI 有什么好处？身份保护：生成式 AI 化身为不想在面试或工作时透露身份的人提供保护。机器人控制：生成建模帮助强化机器学习模型减少偏见，并理解模拟和现实世界中更抽象的概念。医疗保健：生成式 AI 可以及早识别潜在的恶意行为，从而创建有效的治疗方法。例如，GAN 计算 X 射线图像的不同角度以可视化肿瘤可能的扩张。生成式人工智能的挑战是什么？安全性：有些人可以将生成式 AI 用于欺诈目的，例如诈骗人员。高估能力：生成式 AI 算法需要大量训练数据才能执行任务。然而，GAN 无法创建全新的图像或文本。他们只是以不同的方式结合他们所知道的。意想不到的结果：在某些生成式人工智能模型（如 GAN）中，控制它们的行为并不容易。他们表现不稳定并产生意想不到的结果。数据隐私：与健康相关的应用程序涉及个人级数据的隐私问题。
　　阅读我们关于Stability AI的文章，了解有关生成 AI 面临的挑战的持续讨论的更多信息。生成式人工智能是监督学习吗？
　　生成对抗网络建模 (GAN) 是一种半监督学习框架。半监督学习方法使用手动标记的训练数据进行监督学习，使用未标记的数据进行无监督学习，以构建可以利用标记数据做出超出标记数据预测的模型。
　　GAN 的半监督结构是生成式 AI 的一种应用，相对于监督学习有一些好处，包括：过度拟合： 生成模型的参数往往较少，因此更难过度拟合。此外，由于训练过程，生成模型会处理大量数据，从而使它们对遮挡更加稳健。人类偏见： 在生成建模中，人类标签不像在监督学习方法中那样明显。学习依赖于数据属性，这可以避免虚假相关。模型偏差：生成模型不会生成与训练数据中的样本相似的样本。因此，形状与纹理问题就消失了。