生成式人工智能的历史、进步和应用

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2023-11-11 08:12:15

生成式人工智能的历史、进步和应用

生成式人工智能正在改变机器学习的面貌，从简单的预测模型转变为能够创建新的现实数据的复杂系统。麻省理工学院的专家重点介绍了生成式人工智能的历史背景、深度学习架构的进步和广泛应用。像ChatGPT这样强大的生成式人工智能系统是如何工作的，它们与其他类型的人工智能有何不同？

在过去几年的生成式人工智能热潮之前，人们在谈论人工智能时，通常是在谈论机器学习模型，这些模型可以学会根据数据进行预测。生成式人工智能系统可以学习生成更多与训练数据相似的对象。生成式人工智能可以被认为是一种机器学习模型，它被训练来创建新数据，而不是对特定数据集进行预测。

生成式人工智能的早期范例是一种被称为马尔科夫链的简单得多的模型。在机器学习中，马尔可夫模型长期以来一直被用于下一个单词的预测任务，如电子邮件程序中的自动完成功能。麻省理工学院电气工程与计算机科学托马斯-西贝尔教授托米-雅科拉说，但由于这些简单的模型只能回溯那么远，因此它们并不擅长生成可信的文本，他同时也是CSAIL和数据、系统与社会研究所的成员。

就在几年前，研究人员往往专注于寻找一种能最好地利用特定数据集的机器学习算法。但现在，研究重点发生了一些变化，许多研究人员开始使用更大的数据集来训练模型，从而取得令人瞩目的成果。最近人工智能研究的重点转移ChatGPT和类似系统的基础模型与马尔可夫模型的工作方式基本相同。但一个最大的区别是，ChatGPT的规模更大、更复杂，拥有数十亿个参数。而且它是在海量数据的基础上训练出来的--在这种情况下，海量数据就是互联网上的大部分公开文本。

生成式人工智能聊天机器人目前正被用于呼叫中心，回答人类客户的问题，但这种应用凸显了实施这些模型的一个潜在风险--工人失业。此外，生成式人工智能可能会继承和扩散训练数据中存在的偏见，或放大仇恨言论和虚假陈述。这些模型具有剽窃能力，可以生成看起来像是由特定人类创作者制作的内容，从而引发潜在的版权问题。

生成式人工智能的未来将改变许多学科的经济学。生成式人工智能的一个前景广阔的未来方向是用于制造。与其让模型制作椅子的图像，也许它可以生成一个可以生产的椅子计划。他还认为，生成式人工智能系统未来还可用于开发更普遍的智能人工智能代理。生成式人工智能是一种工具，它将使代理也能做到这一点。

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