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什麼是生成式人工智能? 生成式人工智能，又稱 Generative AI（Gen AI），利用大量數據和複雜模型來模仿人類創造力，產生新的圖像、音樂、文本等。它是一個前沿領域，探索機器學習啟發人類般的創造力和生成原始材料的潛力。 掌握最新加密市場動態與 AI （ChatGPT）新聞與資訊，請即追蹤 CFTime Facebook 及 Instgram！ 什麼是生成式AI? 生成式人工智能是 AI 的一個子集，關注創建能夠生成新信息或複製歷史數據模式的算法。它使用深度學習和神經網絡等方法來模擬人類的創造過程，產生獨特的結果。並通過使用算法和在大量數據上訓練模型開創了從圖像和音頻生成到故事和遊戲開發等應用的途徑。 想利用AI提升業務效率？UD InfiniAI 為你提供多款實用的AI商業軟件。立即瀏覽，選擇適合的AI軟件，革新你的業務 ChatGPT 和 Google 的 Bard 都展示了產生式生成式AI 理解和生成人類般的寫作的能力。它們有各種用途，包括聊天機器人、內容創建、語言翻譯和創意寫作。這些模型的基本思想和方法促進了更廣泛的產生式人工智能以及它在改進人機交互和藝術表達方面的潛力。 生成式人工智能的歷史 1932年：概念出現，早期的規則系統和隨機數生成器的研究，為未來的發展奠定了基礎。 1950年代-1960年代：研究人員探索模式識別和生成模型的早期技術，包括開發早期的人工神經網絡。 1980年代：人工智能領域經歷了興趣的激增，促使生成模型的進步，例如發展概率圖模型。 1990年代：隱藏式馬可夫模型（Hidden Markov Model）在語音識別和自然語言處理任務中得到廣泛應用，代表了生成建模的早期示例。 2000年代初：貝氏網路（Bayesian network）和圖模式開始流行，令在各種領域進行概率推理和生成建模成為可能。 2012年：深度學習，特別是深度神經網絡開始引起關注，並革命了產生式 AI領域，為重大進展鋪平了道路。 2014年：Ian Goodfellow 介紹了生成對抗網絡（GANs），推動了產生式 AI 領域的發展。GANs 展示了生成逼真圖像的能力，成為產生式建模的基本框架。 2015 年至 2017 年：研究人員改進和提高 GANs 的性能，引入了條件 GAN 和深度卷積 GAN 等變體，實現高質量的圖像合成。 2018年：StyleGAN 是 GANs 的特定實現，允許對圖像生成進行精細控制，包括風格、姿勢和照明等因素。 2019年至 2020…