生成式人工智能 一个充满创新的新世界
发布时间：2022-12-07 09:31:02 所属栏目：动态 来源：未知
导读： 人与其他生物最大的区别，在于人会分析和创造，也就是具备高级思考能力。但是，最近十年在模型、算力和数据的共同推动下，人工智能先是慢慢开始擅长以各种识别（语音、图像等）为代表的
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人与其他生物最大的区别，在于人会分析和创造，也就是具备高级思考能力。但是，最近十年在模型、算力和数据的共同推动下，人工智能先是慢慢开始擅长以各种识别（语音、图像等）为代表的分析型任务，在最近更是开始在创作出感性和美丽的东西方面崭露头角，这就是所谓的生成式人工智能。本文对这一趋势进行了剖析和展望。文章来自编译。 生成式人工智能不仅正在变得更快、更便宜，而且在某些情况下创作出来的东西甚至比人类做出来的还要好。从社交媒体到游戏，从广告到建筑，从编码到平面设计，从产品设计到法律，从市场营销到销售，每一个需要人类原创性工作的行业都面临着重塑。这些行业的部分职能可能会被生成式人工智能完全取代，而在人机协同带来的迭代得更频繁的创作循环的作用下，其他一些职能更有可能会蓬勃发展——但在广泛的终端市场上，生成式人工智能应该会释放出更好、更快、更便宜的创造力。我们的梦想是，生成式人工智能将把创作和知识工作的边际成本降为零，从而创造出极高的劳动生产率和经济价值——以及相应庞大的市值。 生成式人工智能涉及的领域——知识工作和创造性工作——牵涉到数十亿工人。生成式人工智能可以让这些工人的效率和/或创造力至少提高 10%：他们不仅能变得更快、更有效率，而且比以前能力更强。因此，生成式人工智能有产生数万亿美元经济价值的潜能。 为什么是现在？ 生成式人工智能与更广泛的人工智能都有一样的“为什么是现在”：更好的模型、更多的数据、更多的计算。这一类别的人工智能的变化日新月异，我们甚至都无法全都捕捉下来，但概述其最近的历史，好将当下放在一个合适的背景下去理解是值得的。 Google Research 发表了一篇具有里程碑意义的论文（Attention is All You Need），里面描述了一种新的，用于自然语言理解的神经网络架构，叫做 transformers，它可以生成高质量的语言模型，同时该模型还具备了更高的可并行性对训练时间的要求明显减少。这些模型是小样本学习器，可以相对容易地针对特定领域进行定制化。 （编辑：92站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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