AI 的運作方式
AI 從電腦必須完全遵循的簡單規則開始。 AI 進化為機器學習，讓系統學習資料。現今，AI 會自動化工作、分析資料，並解決各種產業的複雜問題。
什麼是生成式 AI？
探索生成式 AI 如何從現有資料中學習模式，以建立新內容。
生成式 AI 有什麼功能？
雖然傳統 AI 通常會分析資料以尋找模式，但生成式 AI 的運作方式則不同，它會建立新資料。深入了解生成式 AI: 生成式 AI 與安全性入門進一步了解生成式 AI可協助組織成功採用技術。
生成式 AI 會研究訓練資料的基本結構，並使用進階機器學習來產生新內容，而不是遵循一組規則。這可讓生成式 AI 製作符合所學內容的新輸出。
以下是生成式 AI 的功能：
生成式 AI 會研究訓練資料的基本結構，並使用進階機器學習來產生新內容，而不是遵循一組規則。這可讓生成式 AI 製作符合所學內容的新輸出。
以下是生成式 AI 的功能：
- 它會根據現有資料中的模式建立文字、影像和影片等新內容。
- 分析大型資料集，了解資料內的關係，以學習複雜的結構。
- 持續學習新資料，以隨著時間調整並進行改善，使輸出更完善。
探索三種類型的生成式 AI
生成對抗網路 (GAN)
GAN 包含兩個互相競爭的網路，一個產生器和一個鑑別子。產生器會建立假資料，而鑑別子會針對實際資料進行評估。目標是讓產生器產生無法與實際資料區分的資料。
GAN 範例
- 生成器： 根據訓練創建合成數據。
- 判別器： 評估數據並向生成器提供反饋。
GAN 範例
- 深偽技術： 生成對抗網絡可以通過學習面部動作和表情來製作真實的視頻或圖像。不過，這些應用程式引起道德疑慮。
- 圖像合成： 在時尚或遊戲等行業中，生成對抗網絡創造高品質的產品設計或角色創建圖像。
- 協作藝術工具： 某些平台允許人們通過結合現有圖像來創作新藝術作品或逼真的肖像，使用生成對抗網絡技術。
變分自編碼器 (VAE)
VAEs 是縮減資料大小並保留重要部分的模型。然後，他們根據縮小圖像來製作新資料。VAE 通常用於工作，例如：
- 數據壓縮： 有效壓縮大型數據集，以便於存儲和處理。
- 圖像去噪： 通過生成更清晰的版本來改善低解析度或噪聲圖像的質量。
- 醫學影像： 增強MRI和CT掃描圖像，提供更清晰的診斷視覺效果。
轉換器
轉換器是自然語言處理中的熱門架構，也是 GPT-3 等語言模型的基礎。這些模型會根據先前內容預測句子中的下一個字，以產生文字。轉換器使用下列方法運作：
轉換器應用程式
- 注意機制： 變壓器使用自注意力來權衡句子中每個單詞的重要性。
- 語言理解： 變壓器理解上下文和單詞之間的關係，以生成準確的文本。
轉換器應用程式
- 內容生成： 使用像GPT-3這樣的模型撰寫文章、報告和其他形式的創意內容。
- 語言翻譯： 以高準確度將文本從一種語言翻譯成另一種語言。
- 聊天機器人： 為客戶支持等應用提供類似人類的即時回應。
生成式 AI 可以做什麼?
醫療保健
生成式 AI 正在透過革新新藥研發模式，以及給予個別病患個人化的治療方案，徹底改變醫療保健領域。
- 藥物研發: AI 模型可以通過分析來自生物研究的數百萬個資料點來建議潛在的藥物化合物。此 AI 驅動方法可大幅減少識別藥物所花費的時間，協助公司更快速地從概念轉移至臨床試驗。
- 個性化醫療： 生成式人工智慧模型分析患者數據，包括基因、生活方式和病史，以創建定制的治療計劃。AI 可協助醫生根據病患的特定需求做出更明智的決策。AI 驅動解決方案 (例如 Dragon Ambient eXperience (DAX) Copilot) 可協助臨床醫生使用 AI 型筆記建立，提高生產力和工作效率。
金融
在金融產業中，使用生成式 AI 來管理風險並找出詐騙。這可協助銀行和金融機構更安全且有效率地工作。
- 風險評估： 人工智慧模型模擬各種市場情境，以預測潛在結果。藉由模擬數千個市場條件，AI 協助銀行根據所預測的潛在財務風險來調整策略。
- 詐騙檢測： 生成式人工智慧模型通過檢測金融數據中的異常模式來識別詐騙交易。銀行可以使用 AI 即時監視和分析數十億個交易、標幟可疑活動，以及當發現異常模式時產生警示。AI 可在詐騙升級之前加以防範，節省大量成本並保護客戶帳戶。
- 最佳化的財務流程: 諸如 Microsoft 365 Copilot for Finance 等工具，能透過將 AI 應用於收集和擷取合約與發票等勞動密集型流程，有效提升作業效率。
製造業
在製造業中，生成式 AI 正在改變生產流程和品質控制。這可讓作業更有效率，並生產更高品質的產品。
- 預測性維護： 人工智慧模型分析機械數據，以預測何時需要進行維護。藉由在故障發生之前識別潛在問題，AI 協助縮短停機時間並延長設備生命週期。
- 品質控制： 生成式人工智慧系統透過分析圖像和感測器數據來檢查產品缺陷。這可確保只有高品質的產品可以進入市場，以減少浪費，並提升客戶滿意度。
零售業
在零售部門中，生成式 AI 可加強客戶體驗，並協助最佳化庫存管理，讓零售商更有效率地符合客戶需求。
- 個性化推薦： 人工智慧模型分析顧客數據，以提供個性化的產品推薦。透過了解個人喜好設定，AI 可協助零售商提供更相關的產品，進而提高銷售與客戶忠誠度。
- 庫存優化： 生成式人工智慧預測產品需求，幫助零售商更有效地管理庫存。透過確保熱門項目永遠保有庫存，並避免較不熱門項目的庫存過剩，協助零售商降低成本並最大化利潤。
教育
生成式 AI 可協助轉換教學和學習方法，為學生提供量身打造的教育體驗。
- 個性化學習： 人工智慧模型分析學生表現數據，以創建定制的學習計劃。藉由識別學生需要改善的部分，AI 協助教育者提供有目標的支援，加強學生成果。
- 自動評分： 生成式人工智慧系統透過分析學生的回答來評分作業和考試。這可減少教育人員的工作量，並更迅速地提供學生回饋意見，讓他們能更快速地學習及改善。
內容建立
生成式 AI 為各種創意領域的藝術家提供了豐富的新工具和無限的可能性。
創意產業優勢
- 寫作: 作家可以使用 AI 工具撰寫文章、部落格或甚至完整的小說。內容建立者可以將乏味工作自動化，例如摘要資訊或製作大綱等。這可讓他們專注於寫作中更詳細且更具創意的部分。
- 音樂： 音樂家可以添加特定的設置或風格來創作新歌曲。然後，他們可以使用 AI 所生成的旋律作為靈感，或是作為更多音樂作品的基礎。
- 攝影： 攝影師可以使用生成式人工智慧工具增強和編輯照片，創造新影像。這些工具可以變更光源和色彩，甚至根據現有影像來製作新影像。
- 攝影： 攝影師可以創建特效、製作逼真的動畫，並從零開始製作整個視頻序列，使製作過程更加高效和富有創意。
- 藝術： 藝術家可以與生成式人工智慧合作，創作完全獨特的作品，突破傳統創意的界限。AI 可以提供新的風格和概念，給予藝術家全新觀點和創新想法。
創意產業優勢
- 增加實驗性： 藝術家可以快速草擬作品的變體，以探索不同的風格或方法。
- 協作創作： 創作者與人工智慧作為協作工具一起工作，獲得頭腦風暴和其他草擬任務的幫助。
- 速度： 創作者可以利用人工智慧加速音樂創作或撰寫內容的過程，顯著縮短生產時間。
- 可及性： 透過自動化內容生成的複雜方面，資源或技術能力有限的創作者可以產出高品質的作品。
- 實驗： 藝術家可以在不受傳統方法限制的情況下，嘗試新想法和風格。
- 合作： 人工智慧可以作為創意夥伴，提供建議並生成可由人類創作者進行精煉的內容。
- 效率： 創作者可以加快生產過程，讓他們專注於完善和精練作品，而不是從零開始。
創新與創造力
使用生成式 AI 為各種創意工作帶來新的解決方案和效率。
- 精簡的創意流程： 生成式人工智慧幫助創作者自動化重複性任務，讓他們有更多時間進行創新。在 AI 處理基本工作時，藝術家、作者和音樂家可以專注於精簡他們的工作。
範例：一位小說家在撰寫新書時，使用生成式人工智慧根據該作者的風格草擬初始章節，讓她能專注於完善情節和角色。
新穎的解決方案： 透過分析龐大的數據集，生成式人工智慧可以創造出新穎的問題解決方案。這包括設計新產品、草擬行銷文案，或建立科學與工程的解決方案。
範例: 一位產品設計師負責創建一條新的環保包裝線，使用生成式 AI 分析大量材料和消費者偏好的資料集，然後提出可持續的創新設計。
效率和生產力
生成式 AI 的優點包括大幅提升生產力。
- 自動化內容創建： 企業可以自動化文本、圖像或代碼的創建，顯著減少內容生產所需的時間。這可讓小組專注於更高層級的工作和策略規劃。
範例：一家行銷公司使用生成式人工智慧創建社交媒體貼文、部落格文章和促銷圖像。AI 可協助分析趨勢和對象喜好設定，以建立符合目標市場的內容。
- 時間和成本節省： 透過使用人工智慧自動化創意和技術任務，企業節省成本並加快工作流程。這樣可減少某些領域的大量人力需求，進而更有效率地作業。
範例：一家軟體開發公司利用生成式人工智慧撰寫和除錯代碼。在開發新的應用程式時，AI 可協助建立初始程式碼結構，讓開發人員專注於更複雜且具創意專案層面。
個人化
企業正在使用 AI 來改善客戶體驗。
量身定制的體驗和產品： 人工智慧可以幫助創建個性化內容，從產品推薦到量身定制的行銷電子郵件，提升客戶體驗。這種個人化層級可協助企業更深入地與對象建立連結，促進忠誠度和參與度。
範例：一家零售公司使用生成式人工智慧為其顧客創建個性化的購物體驗。AI 會分析每個客戶的瀏覽歷程記錄、購買模式和喜好，以建立量身打造的產品建議，讓購物體驗更具吸引力、更貼切。
量身定制的體驗和產品： 人工智慧可以幫助創建個性化內容，從產品推薦到量身定制的行銷電子郵件，提升客戶體驗。這種個人化層級可協助企業更深入地與對象建立連結，促進忠誠度和參與度。
範例：一家零售公司使用生成式人工智慧為其顧客創建個性化的購物體驗。AI 會分析每個客戶的瀏覽歷程記錄、購買模式和喜好，以建立量身打造的產品建議，讓購物體驗更具吸引力、更貼切。
生成式模型的進展
隨著許多頂尖進步推動創造力和功能的界限，生成式 AI 正在快速發展，為企業和組織創造新價值。新興技術和研究領域著重於更好的創造力模型、自我學習演算法，以及改善的內容真實性。
GAN 和轉換器帶來更複雜且逼真的輸出。這些改善不僅讓內容變得更好，也讓生成式 AI 更加實用。
GAN 和轉換器帶來更複雜且逼真的輸出。這些改善不僅讓內容變得更好，也讓生成式 AI 更加實用。
對產業的潛在影響
- 娛樂： 生成式人工智慧可能會徹底改變內容創作，從電影和視頻遊戲到音樂和藝術。AI 生成的內容可能會變得更廣泛，提供新形式的娛樂和創意表達。
- 廣告： 人工智慧可以使廣告活動更加個性化和針對性，創造更具吸引力和有效的行銷策略。藉由分析消費者資料，AI 可以打造符合個人喜好的專屬內容。
- 醫療保健： 醫療行業可以受益於人工智慧驅動的藥物發現、個性化醫療和診斷工具。生成式 AI 可以分析大量的醫療資料，以識別新的治療方式並改善病患治療效果。
- 製造業： 人工智慧可以優化生產過程、設計新產品並改善供應鏈管理。生成式 AI 可以針對複雜的製造挑戰建立創新解決方案，以提升效率並降低成本。
常見問題集
- 生成式 AI 模型有數個主要類型。GAN 包含兩個互相競爭的網路，一個產生器和一個鑑別子。產生器會建立假資料，而鑑別子會針對實際資料進行評估。VAE 將資料壓縮為潛在儲存空間，然後根據該壓縮表示法產生新資料。VAE 通常用於資料壓縮和降噪等工作。轉換器在自然語言處理中非常熱門，會根據先前內容預測句子中的下一個字，以產生文字。
- 生成式 AI 會建立新資料，而傳統的 AI 模型 (例如分辨式 AI) 則著重於分類和預測。生成式 AI 會從現有資料學習模式以產生新內容，而分辨式 AI 會區分不同的資料類別。如需詳細資料，請參閱有關生成式 AI 與其他類型的 AI 的文章。
- 生成式 AI 最適合具有清楚模式和結構的資料，例如文字、影像和音訊。其擅長根據這些模式建立新內容，因此適合於創意產業、醫療保健與金融業中的應用程式。
- 生成式 AI 廣泛用於各種產業：
- 娛樂：創建新的音樂、藝術和視頻內容。
- 醫療保健： 藥物發現和個性化醫療。
- 金融: 風險評估和欺詐偵測。
- 生成式 AI 擅長於建立新內容與原始內容。其可以產生文字、影像、音樂、影片，甚至是程式碼。這項功能讓生成式 AI 成為多個領域中創新與創造力的強大工具。
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