什么是生成式人工智能？
生成人工智能（Generative Artificial Intelligence），缩写为GIA，是人工智能（AI）的一个子领域，专注于数据、图像、文本和其他内容的自主创建。与专注于决策和数据处理的传统人工智能不同，通用人工智能专注于生成可能与人类创造的内容没有区别的内容。
使用算法生成内容的首次尝试可以追溯到 20 世纪 50 年代，但近年来，由于神经网络的改进和计算能力的提高，该领域取得了重大进展。
虽然 IAG 具有巨大潜力，但它也面临重大挑战，例如内 澳大利亚电报电话号码列表 容生成的道德规范以及提高对背景的理解的需要。未来，我们可以期待 IAG 理解和生成更多相关内容的能力取得令人兴奋的进步。
IAG应用广泛，包括艺术、医学、视频游戏、机器写作和产品设计。
不同的是，AGI专注于自主内容生成，而传统AI则专注于决策和数据处理。
IAG 如何运作？
生成人工智能基于人工神经网络的使用，特别是所谓的生成对抗神经网络（GAN）。这些 GAN 由两个主要组件组成：生成器和鉴别器。
生成器：该组件负责创建内容。它接受随机输入并输出数据，无论是图像、文本还是其他任何数据。生成器的目标是生成尽可能真实的内容。
鉴别器：鉴别器就像侦探一样。您的任务是区分 IAG 生成的内容 和实际的人工创建的内容。随着生成器欺骗鉴别器的能力提高，生成内容的质量也会提高。
IAG应用
生成式人工智能在各行业有着广泛的应用：
艺术与创造力：IAG 用于创造挑战人类创造力极限的生成艺术作品。这些创作可能非常美丽且独特。
医学：在医学中，IAG 用于生成高分辨率医学图像，有助于疾病的诊断和治疗。
视频游戏：视频游戏使用 IAG 创建行为逼真的虚拟世界和角色，为玩家提供身临其境的体验。
自动写作：IAG 用于生成自动书面内容，例如新闻、产品描述等。
产品设计：在设计行业，IAG 帮助根据客户喜好生成独特的定制产品设计。
