OpenAI 發布 ChatGPT 已經1年多了，生成式人工智能（AIGC）也已經廣為人知，我們常常津津樂道于 ChatGPT 和 Claude 這樣的人工智能系統能夠神奇地生成文本與我們對話，并且能夠記憶上下文情境。
GPT-4多模態分析對話
Midjunery和DALL·E 這樣的AI繪圖軟件可以通過Prompt 輸入文本提示生成多張令人驚艷的美圖，看起來相當神奇。
Midjunery V6
但是，你有沒有想過，生成式人工智能（AIGC）究竟是怎么運作的呢？在這篇文章里，我們就來簡單了解一下生成式人工智能技術（AIGC）的基本原理，看看它到底能做些什么，還有啥時候你可能不太想依賴它。'
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一、**從有監督學習到生成式人工智能**大多數傳統類型的人工智能（如判別式人工智能）都是為了對現有數據進行分類或歸類而設計的。相反，生成式人工智能模型的目標是生成前所未見的完全原創的人工制品。
在今天，有監督學習（Supervised Learning）和生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence）是當今人工智能領域的兩個最重要領域，其重點是創建算法和模型，以便從訓練數據集生成與模式相似的新的真實數據。
AI 學習框架
生成式人工智能模型經過訓練，可以從龐大的數據集中學習其中的潛在模式，并使用該知識生成與原始數據集相似但不相同的全新樣本或數據。
Midjunery V6 生成的人像
例如，在人類或者貓狗的圖像數據集上訓練的生成式人工智能算法可以生成全新的人類圖像或者貓和狗的圖像，這些圖像看起來與原始數據集中的圖像相似，但不是精確的復制品。因此，'生成 '一詞被用來描述它。
生成式人工智能（Generative AI）的涌現標志著人工智能技術的重大進步。
1.1 有監督學習的局限性與挑戰
在2010年左右，隨著大規模有監督學習逐漸成為主流，人們開始寄希望于大數據能夠為AI模型的性能帶來質的飛躍。
然而，從那時起，AI 科學家們開始觀察到一個令人困擾的問題：盡管我們有大量的數據可供使用，但即使我們向小型AI模型繼續提供更多的數據，它們的性能改善并不明顯。
例如，在構建語音識別系統時，盡管AI接受了數千乃至數十萬小時的訓練數據，但其準確性與僅使用少量數據的系統相比并無顯著提高。這一現象引發了人們對監督學習有效性的懷疑。
有監督學習的基本流程
進一步的研究表明，僅靠大規模監督學習和大數據集并不能無限地提升 AI 模型的準確性。
這是因為：
1.2 生成式人工智能的出現
隨著人們對監督學習的限制和挑戰有了更深入的認識，研究人員開始尋求其他方法來克服這些問題。在這個過程中，生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence）應運而生，并逐漸成為人工智能領域的重要組成部分。
生成式人工智能（AIGC）與傳統的機器學習算法不同，它不僅僅局限于對已有數據的分類或預測，而是可以通過學習數據的分布，創造出全新的、以前從未見過的內容，它能夠像一座神奇的創意工廠一樣，通過Prompt 提示詞不斷地生產出令人驚嘆的全新數據、圖像、音頻和文本內容。
生成式人工智能與其他類型人工智能之間的另一個關鍵區別是，生成式人工智能模型通常使用無監督和半監督機器學習算法。
無監督學習的基本流程
這意味著它們不需要對學習的數據進行預先標記，這使得生成式人工智能在結構化或組織數據稀缺或難以獲取的應用中特別有用。
生成式人工智能的出現為人工智能領域帶來了新的思路和解決方案，克服了傳統監督學習方法的一些限制和挑戰。通過結合生成式方法和傳統的監督學習技術，我們可以更好地利用數據，提高模型的性能和泛化能力。
二、生成式人工智能的思想
2.1 生成式人工智能的基本工作原理：
生成式人工智能的基本工作原理是通過學習數據的分布特征，從而能夠生成與原始數據相似的新數據。其核心思想是從訓練數據中學習數據的概率分布，并使用學習到的分布模型來生成新的數據樣本。
生成式人工智能通常采用生成對抗網絡（GANs）或變分自編碼器（VAEs）、Transformer 等模型來實現。
就拿生成對抗網絡（GANs）來說，GANs 模型包括兩個主要組成部分：
生成對抗網絡工作機制（GANs）
1. 生成器（Generator）： 生成器是一個神經網絡模型，用來接收一個隨機噪聲向量或其他形式的輸入，并將其映射到數據空間。生成器的目標是通過根據用戶輸入的分析數據模式來創建新數據。通過不斷調整生成器的參數，使得生成的樣本盡可能地接近真實場景中的數據分布。
2. 判別器（Discriminator）： 判別器也是一個神經網絡模型，其任務是對生成器生成的樣本與真實數據進行區分，估計樣本來自于訓練數據的概率。它接收來自生成器產生的樣本和真實數據的輸入，并嘗試將它們分類為真實或偽造。判別器的目標是最大化正確地將真實數據分類為真實樣本，同時將生成的樣本正確分類為偽造樣本。
每當有用戶輸入時，生成器就會生成新的數據，判別器將分析它的真實性。來自判別器的反饋使算法能夠調整生成器參數并不斷地重新調整和細化輸出。
在數學上可以證明，在任意函數的生成器（G）和判別器（D）空間中，存在唯一的解決方案，使得生成器（Generator）生成的內容可以重現真實訓練數據的分布，也就是當判別器 D=0.5 時，生成器 G 產生的信息與輸入的信息達到平衡。
生成對抗網絡的工作過程
通過訓練生成器和判別器的對抗過程，生成式人工智能模型不斷地提高生成樣本的質量，使得生成的樣本更加逼真，并且與真實數據的分布更加接近。
這種對抗性訓練的過程使得生成器和判別器之間達到一種平衡，最終這個過程一直持續到生成器產生與輸入信息無法區分的數據為止。
2.2 生成式人工智能的工作過程
生成式人工智能的工作過程通常如下：
生成式AI的工作過程
三、如何評估生成式人工智能模型
選擇正確的模型對于某些特定的任務至關重要，因為每個任務都有其獨特的需求和目標，而不同的生成式人工智能模型也各有其優缺點。
比如，某一些模型可能比較擅長生成高質量的圖像內容，而另一些模型則更擅長生成順暢連貫的文本內容。
因此在選擇時，需要重視對生成模型進行評估以確定最適合特定任務的模型。這種評估不僅有助于選擇正確的模型，還有助于確定需要改進的方面。
通過這種方式，可以完善模型并增加實現預期結果的可能性，從而提高人工智能系統的整體成功率。
在評估模型時，通常需要考慮三個關鍵要素：
評估模型的三要素
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