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在刚刚过去的一年里，人工智能领域最火的应该就是生成式AI（GenerativeAI）了。有很多生成式AI模型在这一年中陆续涌现，因此很多业内人士建议将2022年称为"生成式AI元年"。
生成式AI的爆发
在Gartner发布的 2022年最有前景的技术预测榜中，总共列举了12种技术，生成式AI位列榜首，是最引人注目和的人工智能技术之一。Gartner预计到2025年，生成式AI将占所有生成数据的10%。
1月11日，达摩院发布了2023十大科技趋势，生成式AI、Chiplet模块化设计封装、全新云计算体系架构等技术也入选。AI正在加速奔向通用人工智能。多模态预训练大模型将实现图像、文本、音频等的统一知识表示，成为人工智能基础设施；生成式AI将迎来应用大爆发，极大推动数字化内容的生产与创造。人工智能诞生数十年，人类对"通用AI"的想象从未如此具体。
在日前召开的达沃斯世界经济论坛上，也点名表扬了生成式AI在2022年所取得的辉煌成就。OpenAI的CEO Sam Altman在论坛上发表主题为「AI迈向下一个纪元」的演讲，并指出生成式AI模型在计算机工程等复杂科学领域具有变革能力。
尽管当前市场低迷，科技行业裁员，但生成式人工智能公司继续受到投资者的关注。例如Stability AI和Jasper最近分别融资了1.01亿美元和1.25亿美元，红杉资本等投资者认为生成式 AI 领域可以产生数万亿美元的经济价值。
有消息称，微软或将向OpenAI追加100亿美元的投资。此交易可能成为AI产业爆发的标志事件之一。最近大火的ChatGPT，就是这家人工智能公司OpenAI的GPT自然语言生成式模型的最新衍生品。
科技界一直充斥着关于ChatGPT的喋喋不休。该工具是一种自然语言处理模型，这意味着它旨在生成看起来像是人类编写的文本。AI模型本身是 GPT-3 系列大型语言模型的变体，已被用于从开发代码到撰写大学论文的所有领域。
不仅在大众消费领域，在自动化领域生产式AI也开始受到更多关注。市场调研机构Analytics Insight日前发布的"2023 年值得关注的十大智能自动化趋势"，也将生成式AI列入其中。生成式 AI 可用于各种应用，例如制作软件代码、处理图像以及加速企业成长和发展。
什么是生成式 AI？
生成式 AI 是机器学习的一个子领域，涉及根据给定的一组输入数据生成新数据或内容。这可能包括生成文本、图像、代码或任何其他类型的数据。
生成式 AI 通常使用深度学习算法（例如生成对抗网络 （GAN））来学习给定数据集中的模式和特征控制工程网版权所有，然后根据基础输入数据生成新数据。
因此，生成式AI的目标是创建尽可能接近现实世界输入数据的新合成数据。
目前生成AI最常见的例子当然是ChatGPT，这是一个大型语言模型（LLM），在前5天内风靡互联网并突破了100万用户......
相关的关键术语
· 深度学习：机器学习的一个子集，它使用神经网络从大型数据集中学习复杂的模式和关系。
· 生成对抗网络 （GAN）：一种深度学习算法，它使用两个神经网络（生成器和鉴别器）来生成类似于原始输入数据的新合成数据。
· 数据增强：生成其他数据以扩展数据集并在理想情况下提高模型性能的过程。
· 合成数据：合成数据由算法生成，而不是从真实世界的观察中收集。
· 自然语言处理（NLP）：NLP是一种机器学习算法，用于处理，分析和理解人类语言。
· 计算机视觉：计算机视觉是另一种机器学习算法，用于解释和理解视觉数据，例如图像和视频。
· 强化学习：是机器学习的一个分支CONTROL ENGINEERING China版权所有，其中 AI 代理学习在环境中采取行动以最大化特定奖励。
· 生成模型：一种机器学习模型，用于生成新数据，而不是基于现有数据进行预测。
目前的主要应用
1.内容创建
生成式AI可以用作协作写作助手，例如帮助创建新闻文章或产品描述等内容。除了 ChatGPT，文本生成领域最大的创业公司是 Jasper.ai，它最近筹集了 1.25 亿美元的 A 轮融资。
除了基于文本的内容外，生成式 AI 还可用于基于给定的图像或视频数据集创建新的图像或视频，例如创建逼真的面部或风景。在基于AI的视频生成领域，一家著名的公司是Synthesia。
2.艺术、娱乐和音乐
生成式人工智能也已经在音乐和娱乐行业掀起波澜，用于许多用例，包括脚本编写、合成视频创作等。
除了视觉媒体，生成式人工智能还被用于创建新的音乐和音频，如歌曲、音效等。
最后，生成式人工智能能够产生令人印象深刻和富有创意的设计和艺术品。最著名的图像生成器现在称为DALLE-2，也来自OpenAI。
3.医学和药物发现
生成性人工智能和生成对抗网络也已用于医学领域，例如通过生成用于药物发现的新分子组合。
正如IBM研究院所写，目前的药物发现过程既耗时又昂贵。新型药物设计困难、昂贵且耗时。平均而言，一种新药需要30亿美元和12到14年才能进入市场。生成式 AI 可以帮助降低这些成本并缩短发现时间。
什么是生成式架构？
现在我们知道了一些现实世界的用例，让我们讨论一下生成式 AI 的架构是什么？
生成式架构是一种专门设计用于生成新数据的深度学习算法，正如我们所讨论的，这些数据可以是图像、文本、音频等。
这些架构通常使用一种称为生成对抗网络 （GAN） 的机器学习算法。GAN由两个互相对抗的神经网络组成。
生成器网络创建足够好的新数据，从而欺骗另一个神经网络认为它是真实数据。鉴别器网络在另一侧，试图区分生成的合成数据和真实数据。
随着鉴别器向生成器提供越来越多的细节CONTROL ENGINEERING China版权所有，说明什么看起来真实，什么看起来不真实，生成器可以（理想地）随着时间的推移生成与真实数据越来越相似的数据。
训练后的最终结果是一个生成式人工智能模型，可以产生与真实数据几乎没有区别的合成数据。
生成模型的主要类型
有几种不同类型的生成模型，可以大致分为两类：
· 无监督生成模型
· 监督生成模型
无监督生成模型在未标记的数据上进行训练，随着时间的推移，学会识别数据中的潜在模式和特征，而无需确切地告诉他们应该寻找什么。
然后，这些模型可以生成与原始数据类似的新数据。无监督生成模型的示例包括自动编码器和生成对抗网络。
相反，监督生成模型是在标记数据上进行训练的，其中每条数据都有一个带有类或类别的特定标签。
监督学习模型学会根据这些标签将某些模式和特征与特定的类别联系起来，并可以使用这些信息来生成属于特定类别的新数据。监督生成模型的示例包括有条件的GAN和变分自动编码器（VAE）。
总体而言，使用的生成模型类型取决于您要生成的数据类型，它们有时也可以与集成模型一起使用，但我们将其保存到另一篇文章中。
附：2023 年值得关注的十大智能自动化趋势
智能自动化（Intelligent automation，IA），也称为认知自动化，基本上是人工智能、业务流程管理和机器人流程自动化 （RPA）等下一代技术的结合。除此之外， 智能自动化还利用分析、机器学习、深度学习和自然语言处理等技术。
将这些技术结合在一起，使智能自动化能够提供现代商业领袖正在使用的一些最先进的解决方案。智能自动化与其他形式的自动化有很大不同 ，但不断发展的技术正在掀起波澜www.cechina.cn，并且绝对有可能对组织的成长和发展周期产生最重大的影响。
目前的智能自动化趋势正被企业广泛用于生产和处理大量数据、自动化端到端操作控制工程网版权所有，并使任务更快、更高效。在这里，我们收集了您可以在 2023 年关注的重要智能自动化趋势。
1.RPA在各行各业的广泛采用
RPA 最近大受欢迎，因为它使软件机器人能够复制人类行为并更有效地执行任务。RPA 在保险、银行、金融和医疗保健等行业的日益普及提高了运营效率，缩短了上市时间，并确保了高安全性。因此，RPA的使用是智能自动化最重要的组成部分之一，预计将在 2023 年增加。
2.低代码/无代码平台的重要性不断上升
近年来，低代码和无代码自动化越来越受欢迎。这些平台基本上是几乎不需要编码经验的软件程序，因此编码在技术和非技术业务中的重要性日益提高，最终将导致低代码和无代码平台越来越受欢迎。
3.生成式AI的使用率将继续提升
生成式 AI 基本上是基于 AI 算法和机器学习方法，从文本、音频文件和图像等现有数据中学习，并创建全新的原创内容。生成式 AI 可用于各种应用，例如制作软件代码、处理图像、促进药物开发以及加速企业成长和发展。
4.协作机器人的崛起
协作机器人旨在一个共享的专业环境中与人类互动。从在仓库中举起重物到智能拆除装配线，这些机器人正在高效地处理所有小型和大型公司。预计到 2023 年，这些机器人在各个行业的采用率将显着提高。
5.DevOps CI/CD 自动化将由持续测试决定
几乎所有其他企业都需要采用 DevOps，因为它能够持续集成并向客户交付高质量的软件。测试对于 DevOps CI/CD 来说极其重要，软件在每个开发阶段的持续自动化测试都会通过 IA 工具来完成。持续的自动化测试基本上提高了开发软件的质量，并在立即发布之前解决了所有问题。
6.增强型智能的影响越来越大
预计未来几个月增强型智能将会增加。它基本上涉及机器人和人类一起工作以提高认知能力。利用增强型智能的平台可以有效地收集各种结构化和非结构化数据。
7.越来越多地采用 NLP 技术和对话式 AI
智能自动化专注于以机器人过程自动化为中心的大量技术。据推测，智能自动化领导者将拓宽 IA 实用程序的视野，并包括 NLP 和对话式 AI 工具。NLP 和对话式 AI 的优势带来了广泛的机遇。
8.中小型企业更快地采用智能自动化
越来越多的中小型企业对采用数字技术感兴趣，其中最突出的用例是流程优化。随着市场上提供更多负担得起的自动化选项，中小型企业现在可以利用这些选项来降低成本、改善客户服务并提高竞争力。
9.IA帮助解决人员短缺挑战
像"大辞职"这样的趋势在企业界变得非常流行。因此，大型、中型和小型企业都利用这个机会启动或扩展他们的自动化程序，降低招聘成本，并提高流程效率。有了混合工作环境，自动化工作场所工具可能是加速组织成长和发展的最佳方式。
10.通过过程评估和发现实现可持续自动化
公司正在采用和扩展 IA 以有效地处理员工和流程。流程发现和评估框架提供行动洞察力，以做出明智的决策、确定流程的优先级并创建自动化生产管道。现在以可持续的方式采用自动化最终将有助于提高效率和进步。
附：达摩院2023十大科技趋势
· 多模态预训练大模型：基于多模态的预训练大模型将实现图文音统一知识表示，成为人工智能基础设施。
· Chiplet模块化设计封装：Chiplet的互联标准将逐渐统一，重构芯片研发流程。
· 存算一体：资本和产业双轮驱动，存算一体芯片将在垂直细分领域迎来规模化商用。
· 云原生安全：安全技术与云紧密结合，打造平台化、智能化的新型安全体系。
· 软硬融合云计算体系架构：云计算向以CIPU为中心的全新云计算体系架构深度演进，通过软件定义、硬件加速，在保持云上应用开发的高弹性和敏捷性的同时，带来云上应用的全面加速。
· 端网融合的可预期网络：基于云定义的可预期网络技术，即将从数据中心的局域应用走向全网推广。
· 双引擎智能决策：融合运筹优化和机器学习的双引擎智能决策，将推进全局动态资源配置优化。
· 计算光学成像：计算光学成像突破传统光学成像极限，将带来更具创造力和想象力的应用。
· 大规模城市数字孪生：城市数字孪生在大规模趋势基础上，继续向立体化、无人化、全局化方向演进。
· 生成式 AI：生成式AI进入应用爆发期，将极大推动数字化内容生产与创造。
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