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Lesson 4：生成式AI介紹 Introduction to Generative AI

 

 

圖靈學院/2024年8月3日/科楠

 

    生成式AI（Generative AI）是一種能夠創建新內容的技術，包括文本、圖像、音樂等。這部分我們將介紹生成式AI的基本概念、常見模型（如生成對抗網絡（GAN）和變分自編碼器（VAE））以及一些實際應用，如圖像生成和文本生成。

 

什麼是生成式AI？

 

生成式AI是一類能夠學習數據分佈並生成新數據的人工智能技術。與識別或分類任務不同，生成式AI專注於創建新內容。這些新內容可以是從未見過的圖像、文字，甚至是音樂。

簡單來說，如果我們將傳統AI比作「識別專家」，那麼生成式AI就是「創作者」。識別專家能夠告訴我們圖片中是貓還是狗，而創作者則能根據學習到的知識創作出一張新的貓或狗的圖片。

 

常見的生成式AI模型

 

生成式AI模型中，有兩個最為著名和廣泛應用的模型：生成對抗網絡（GAN）和變分自編碼器（VAE）。

 

生成對抗網絡（GAN）

 

生成對抗網絡（Generative Adversarial Network, GAN）由Ian Goodfellow等人在2014年提出，是一種非常強大的生成式AI模型。GAN由兩個神經網絡組成：生成器（Generator）和判別器（Discriminator）。這兩個網絡通過對抗訓練來提高彼此的性能。

• 生成器（Generator）：生成器接受隨機噪聲作為輸入，並生成類似於真實數據的假數據。例如，生成器可以生成一張假圖片。
• 判別器（Discriminator）：判別器接受真實數據和生成器生成的假數據，並學習區分它們。判別器的目標是正確識別真實數據和假數據。

 

在訓練過程中，生成器和判別器相互對抗：

1. 生成器試圖騙過判別器，使其無法區分真實數據和假數據。
2. 判別器試圖更好地區分真實數據和假數據。

 

這種對抗過程可以看作是一場貓捉老鼠的遊戲，最終生成器能夠生成非常逼真的數據。

 

變分自編碼器（VAE）

 

變分自編碼器（Variational Autoencoder, VAE）是另一種流行的生成式AI模型。VAE由編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）組成，目的是學習數據的潛在表示，並根據這種表示生成新數據。

 

• 編碼器（Encoder）：將輸入數據轉換為潛在變量（Latent Variables），即隱藏的特徵表示。這些潛在變量通常服從某種概率分佈，如高斯分佈。
• 解碼器（Decoder）：根據潛在變量生成新數據。

 

VAE的核心思想是通過最大化變分下界（Variational Lower Bound）來逼近真實數據分佈。這種方法能夠生成平滑且連續的數據，並能夠進行數據的插值和樣本生成。

 

生成式AI的實際應用

 

生成式AI在許多領域都有著廣泛的應用，以下是一些典型的應用場景：

 

 1. 圖像生成

 

生成式AI可以用來生成逼真的圖像，這在娛樂、藝術和設計等領域具有很大的應用潛力。例如，GAN可以用來生成高分辨率的人臉圖像，即使這些人臉從未真實存在過。

 

案例：

• DeepArt：這是一個使用生成式AI技術將照片轉化為藝術風格的應用。用戶可以將自己的照片上傳，生成式AI會將其轉化為各種風格的藝術作品。

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• DeepFake：這是一種利用生成式AI技術將一個人的臉部替換為另一個人的臉部的技術，常用於視頻生成和特效製作。

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2. 文本生成

 

生成式AI在自然語言處理（NLP）中也有重要應用。生成模型可以用來生成逼真的文本段落、新聞報導、甚至是小說。

 

案例：

• GPT-4o：由OpenAI開發的一個強大的語言生成模型，能夠生成高質量的文本。GPT-4o可以用來撰寫文章、生成對話、創作詩歌等，並內建DALL-E 3可以利用文本生成圖像。

• 文本摘要：生成式AI可以用來自動生成文本摘要，從而幫助用戶快速獲取文章的主要內容。

 

3. 音樂生成

 

生成式AI還可以用來創作音樂。通過學習大量的音樂數據，生成模型可以生成新的音樂作品，這在娛樂和創意領域有著巨大的應用潛力。

 

案例：

• MuseNet：由OpenAI開發的一個音樂生成模型，能夠創作各種風格的音樂，包括古典、爵士和流行音樂。
• AIVA：這是一個AI作曲家，能夠創作出具有獨特風格的音樂作品，被廣泛應用於電影、遊戲和廣告等領域。

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4. 交互式應用

 

生成式AI還可以用來創建各種交互式應用，如聊天機器人、虛擬助手等。這些應用可以與用戶進行自然對話，提供個性化的服務。

 

案例：

• 虛擬助手：如Siri、Alexa及小米音箱等，這些助手使用生成式AI技術來理解和生成自然語言，幫助用戶完成各種任務。

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小米AI音箱

 

• 聊天機器人：如Replika，這是一個使用生成式AI技術的聊天機器人，能夠與用戶進行富有情感的對話。

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生成式AI的未來展望

 

生成式AI是一個充滿潛力的領域，隨著技術的不斷發展，未來將有更多創新和應用。以下是一些可能的發展方向：

 

1. 更多樣化的應用場景：生成式AI將在更多領域發揮作用，如醫療、教育、金融等。例如，生成式AI可以用來生成醫學影像，幫助醫生進行診斷；生成教育內容，提供個性化的學習體驗；生成金融數據，幫助投資者做出更好的決策。

 

2. 更高品質的生成內容：隨著模型和算法的不斷改進，生成式AI將能夠生成更高質量、更逼真的內容，滿足用戶對於創作和娛樂的更高需求。

 

3. 更好的控制和解釋性：生成式AI模型的控制和解釋性將得到提升，從而使用戶能夠更好地理解和控制生成過程。例如，用戶可以指定生成內容的風格、主題和情感，使生成結果更加符合預期。

生成式AI是一個令人興奮的技術領域，具有廣泛的應用前景。通過理解其基本概念和常見模型，我們可以更好地應用生成式AI來創作和解決實際問題。隨著技術的不斷進步，生成式AI將在更多領域帶來創新和變革。

 

 

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