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📣系列专栏 – 机器学习【ML】 自然语言处理【NLP】 深度学习【DL】
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人工智能 (AI) 的出现极大地影响了企业运营和管理日常工作流程的方式。多样化人工智能应用和工具的出现使企业能够做出更明智的决策并自动执行重复性任务，从而使运营更加高效和有效。尽管存在许多人工智能算法，但生成式人工智能在各个行业中都得到了重视。
随着ChatGPT等著名的生成式人工智能工具的流行，企业可以比以往更快地产生新的想法、内容和解决方案。这可以改善决策、简化运营，并使企业能够通过创造新产品和服务在不断变化的市场中保持竞争力。事实证明，生成式人工智能将改变商业世界的游戏规则，其潜力将在 2023 年得到广泛认可。
文章目录
通过这篇文章，让我们看看生成式人工智能在各个行业领域的用例和应用。
什么是生成式人工智能？
生成式人工智能式人工智能的一个子领域，它利用无监督学习算法等机器学习技术来生成数字视频、图像、音频、文本或代码等内容。在无监督学习中，模型在没有标记输出的数据集上进行训练。该模型必须在没有任何人类指导的情况下独立发现模式和结构。生成式人工智能旨在利用生成式人工智能模型来检查数据并根据该数据生成新的原创内容。
生成式人工智能工具使用复杂的算法来评估数据并得出新颖独特的见解，从而改善决策并简化运营。生成式人工智能的应用还可以通过创建定制产品和服务来帮助企业在不断变化的市场中保持竞争力。
使用生成式人工智能，计算机可以通过从输入数据中抽象出底层模式来生成新的内容输出。
生成式人工智能模型
生成式人工智能通常通过在图片数据集上训练深度学习模型来工作，然后将其应用于创建新图像。它利用多种生成式 AI 模型，例如 BERT 和 Transformer 或自回归模型。然而，生成对抗网络（GAN）和变分自动编码器（VAE）是两种最突出的生成人工智能模型类型。
GAN 由两个组件组成：生成器和鉴别器。当生成器被训练来生成模仿训练集中的新图像时，鉴别器被训练来区分训练集中的实际照片和生成器生成的假图像。生成器和鉴别器在称为对抗性训练的过程中串联训练。在训练过程中，生成器尝试生成可以欺骗鉴别器的图像，而鉴别器则努力准确地检测伪造图像。随着时间的推移，生成器变得越来越好，可以创建更逼真的图像。
另一方面，VAE 的工作原理是学习从高维输入空间（如照片）到低维未揭示空间，然后返回到原始空间的概率映射。在训练时，VAE 会接触到大量图片数据集，它会学习图像的模式和特征，以了解图像的概率分布。经过训练，模型可以通过从隐藏空间获取样本并将其映射回原始空间来从数据集中生成新图像。
对于 GAN 或 VAE，模型经过训练后可以生成模仿训练集中的新图像或内容。这项技术有多种应用，包括创建逼真的计算机生成图像、精炼低质量图像以及根据文本描述绘制新图像。
现在我们知道了生成式人工智能的工作原理，让我们看看生成式人工智能的用例。
生成式人工智能用例
生成式人工智能的用例可以根据其生成的内容分为不同类型：视觉、音频、文本或代码。让我们分别探讨与这些领域相关的生成式人工智能用例。
视觉内容中的用例
1. 图像生成和增强
用于图像生成的生成式人工智能工具通常是文本到图像。用户可以输入描述他们想要的图像的文本，该工具将对其进行处理以生成逼真的图像。用户可以向人工智能工具指定主题、设置、风格、对象或位置，这将生成符合您要求的令人惊叹的图像。
除了创建逼真的 3D 模型或逼真的原始艺术品的文本到图像 AI 工具之外，还有可用于修改现有图像的图像增强工具。以下是它可以执行的一些功能：
- 图像补全： 具有此功能的人工智能工具可以生成图像的缺失部分，例如为对象创建逼真的背景、填充缺失的像素或修复破损的照片。
- 语义图像到照片的翻译： 它涉及根据草图或语义图像创建图像的照片真实版本。
- 图像处理： 它包括修改或更改现有图像，例如变换图像的外部元素，例如其样式、灯光、颜色或形式，同时保留其原始元素。
- 图像超分辨率： 拥有此功能的工具可以增强图像的分辨率，而不会丢失其特定细节。例如，用户可以提高闭路电视捕获的图像的质量。
图像生成 AI 工具的示例包括 Midjourney 和 DALL.E。
2. 视频创作
生成式人工智能通过提供更高效、更灵活的工具来生成高质量视频内容，从而简化了视频制作过程。它可以自动执行繁琐的任务，如视频合成、添加特效、动画等。与图像生成类似，用于视频制作的人工智能工具可以从头开始生成视频，并用于视频操作，提高视频分辨率和完成度。他们还可以执行以下任务：
- 视频预测： 它涉及使用生成模型预测视频中的未来帧，例如场景中移动的对象或角色。它可以理解视频的时间和空间元素，根据该信息生成以下序列，并区分可能的序列和非可能的序列。
- 视频风格转换： 具有此功能的人工智能视频生成器可以生成遵循另一个视频风格或参考图像的新视频。
3. 3D形状生成
生成式 AI 工具可用于利用生成模型创建 3D 形状和模型。这可以通过 VAE、GAN、自回归模型或神经隐式场等各种技术来实现。用于 3D 形状生成的 AI 工具有助于创建手动生成 3D 图像时可能无法实现的详细形状。它还可用于提高 3D 打印、3D 扫描和虚拟现实等基于 3D 的任务的性能。
音频生成中的生成式 AI 用例
1. 创作音乐
生成式人工智能有利于创作新的音乐作品。基于人工智能的生成工具可以通过学习输入音乐的模式和风格来生成新音乐，并为广告或创意领域的其他目的创作新的作品。然而，当受版权保护的艺术品包含在训练数据中时，版权侵权仍然是一个障碍。
2. 文本转语音 (TTS) 生成器
基于 GAN 的 TTS 生成器可以根据用户编写的文本生成逼真的语音音频。此类人工智能工具使鉴别器能够充当调节声音或强调语气以产生现实结果的培训师。
TTS AI 使用大量语音和文本数据来训练机器学习模型。然后可以对模型进行微调，以从文本生成高质量的语音。基于人工智能的语音转文本工具用于各种应用，例如语音设备、基于语音的界面和辅助技术。
3. 语音到语音（STS）转换
在与音频相关的人工智能应用中，生成式人工智能使用现有的音频文件生成新的声音。利用 STS 转换，游戏和电影行业的专业人士可以轻松快速地创建配音。
文本生成
ChatGPT 等文本生成人工智能平台自推出以来变得越来越受欢迎。此类平台在生成文章或博客文章、对话、总结文本、翻译语言、完成一段文本或自动为网站生成文本等内容方面非常高效。系统经过大数据集的训练，以创建真实且更新的内容。
大多数文本生成人工智能利用人工智能的自然语言处理（NLP）和自然语言理解（NLU）技术来阅读文本提示，理解上下文，并为用户生成智能响应。此类工具经过大数据集的训练，以创建真实且更新的内容。
除了生成新内容之外，文本生成人工智能工具还可以有效地执行许多其他与语言相关的任务，例如回答问题、完成不完整的文本、将文本分类为不同的类别、改写和改进内容以及就多个主题进行类似人类的讨论。用于文本生成的生成式人工智能模型可用于以下用途：
- 创意写作： 它可以用来写一篇小说，如故事、歌词或诗歌。
- 会话代理： 生成式人工智能模型可用于开发虚拟助手和聊天机器人，它们可以自动响应用户询问并进行自然对话。
- 翻译： 生成式人工智能模型可以快速准确地将文本从一种语言翻译成另一种语言。
- 营销和广告： 可以生成营销和广告材料，如产品描述、广告文案、社交媒体推广内容和流行语。
代码生成
生成式人工智能可以在软件开发中得到利用，因为它能够生成代码而无需手动编码。通过自动化软件创建过程，这些模型减少了开发人员编写、测试和修复代码的时间和精力。用于代码生成的生成式 AI 模型可以执行以下操作：
- 代码完成： 使用 ChatGPT 等生成式 AI 模型可以轻松完成代码片段，这些模型可以研究代码的上下文以建议下一行代码。
- 代码生成： 由于其自然语言功能，生成式人工智能模型可以理解文本提示并将其转换为代码。
- 测试用例生成： 生成式人工智能模型可以创建测试用例来评估软件的功能，确认其按预期运行。
- 自动错误修复： 开发人员可以将代码输入到 GPT 等生成式 AI 工具模型中，然后该模型会识别并修复代码中的错误。
- 模型集成： 借助生成式人工智能，开发人员可以根据特定模型（例如神经网络或决策）在其软件中轻松快速地实现机器学习模型。
合作
随着生成人工智能功能的最新进展，电子邮件和文字处理等个人生产力工具现在可以通过自动化来增强，以提高效率和准确性。生成式 AI 威力的一个显着例子是 Microsoft 在 Teams 高级版中使用 GPT-3.5。这个强大的工具通过自动将会议录音分为几个部分、生成标题和添加个性化标记来增强会议录音。它甚至可以突出显示提及的内容，让您更轻松地找到对话中最重要的部分。
但这还不是全部。初创公司 Jesper.ai 利用人工智能文字处理器将自动化提升到了新的水平，用这种革命性的工具取代了繁琐的写作任务，自动生成营销文案、职位描述等的全文。借助生成式人工智能，协作和生产力可以飙升至新的高度，从而腾出宝贵的时间来进行更具创造性和战略性的努力。
企业搜索
生成式人工智能可以帮助公司在自己的文档中更轻松地查找信息，这被称为企业搜索。生成式人工智能可以安全地阅读公司的所有文档，例如研究报告或合同，然后回答有关它们的问题。它还可以指出文档的哪些部分最重要。这可以帮助公司里的人了解更多，更好地分享信息。
知识管理
生成式人工智能模型通过将冗长的文档和数据总结为简洁的段落并提供来源引用，正在彻底改变我们处理冗长文档和数据的方式。但它并不止于此。这些模型还可以生成新内容，包括以图表和图形形式呈现的数据分析，这些内容可以从各种记录系统无缝组装。借助生成式人工智能的力量，企业可以简化运营、节省时间和资源，并释放以前隐藏在海量数据中的新见解。
各行业流行的生成式人工智能应用
各个行业都从生成式人工智能的使用中受益，包括：
娱乐
在娱乐领域，生成式人工智能的用例非常丰富。从音乐生成到视频编辑和语音合成，生成式人工智能可以在电影/音乐制作、时尚和游戏中充分发挥其潜力。使用生成式人工智能工具，您可以重新混合现有歌曲或创作新歌曲。一些人工智能工具用于视频制作和编辑，以添加特效并生成新视频，包括动画甚至完整的电影。它简化了视频编辑，并为内容创作者和社交媒体影响者节省了时间。
游戏行业从生成式人工智能中受益匪浅。生成式人工智能通过创建新的角色、关卡和故事情节来确保有益的游戏体验。如果您想开发基于虚拟现实的游戏，您可以使用生成式 AI 工具创建新的环境、角色和交互，从而提高参与度和吸引力。大量现成工具、框架和蓝图的可用性使开发人员可以更轻松地创建新游戏，而传统上这需要从头开始构建。还可以使用人工智能工具生成逼真的类人声音，可用于视频游戏头像和动画。
金融
金融科技公司可以使用生成式人工智能技术来自动执行重复性任务、提高生产力并做出更好的决策。在金融领域，生成式人工智能可以通过以下方式使用：
- 欺诈检测： 生成式人工智能可通过检查大量交易数据并发现表明欺诈的模式或异常来检测和拦截欺诈交易。
- 信用评分： 生成式人工智能可以分析收入、就业历史和信用历史等数据，以预测实体或个人的信用度。
- 风险管理： 生成式人工智能可以通过分析历史数据并识别表明未来风险的模式来管理信用、市场和运营风险。
- 机器人流程自动化： 生成式人工智能可以通过自动执行数据输入和合规性检查等重复任务来提高效率并降低成本。
- 投资组合管理： 生成式人工智能有潜力帮助优化投资组合并找到最佳投资机会，在分析市场数据时考虑风险、回报和波动性。
- 交易： 借助生成式人工智能，可以在考虑市场状况和历史数据后生成并执行交易策略。
- 定价优化： 生成式人工智能可以通过分析市场状况和历史数据来优化贷款和保险等金融产品的定价策略。
卫生保健
生成式人工智能在医疗保健行业的重要性怎么强调都不为过。生成式人工智能可以通过分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像来帮助放射科医生检测癌症、心脏病和神经系统疾病。这样，可以更准确地做出诊断，并且不太可能错过或延迟。使用自然语言处理 (NLP)，生成式人工智能工具可以分析电子健康记录 (EHR) 等大量非结构化数据，以识别有用信息并协助医生做出诊断和治疗决策。
在生成式人工智能的帮助下，还可以根据患者的病史、遗传学和生活方式推荐个性化治疗计划。结果，可以减少不良反应，提高治疗效果。此外，对于制药公司来说，生成式人工智能可用于分析有关药物相互作用、副作用和功效的大数据集，有助于药物发现和重新利用。
制造业
制造业可以通过多种方式从生成式人工智能中受益。它有助于优化生产过程。例如，生成式人工智能可用于检查机器传感器数据并预测何时最有可能发生故障。这使得设备制造商能够提前计划维护和维修，减少停机时间并提高整体设备性能。此外，生成式人工智能还可用于查找生产数据中的模式，从而提高生产率、降低成本并提高效率。
生成式人工智能可以通过分析机器的传感器数据来发现表明产品可能存在缺陷的模式，从而提高产品质量。这可以帮助制造商在将产品运送给客户之前识别并解决问题，从而降低召回风险并提高客户满意度。
此外，生成式人工智能还可用于机器人和自动化领域，例如预测机器人的适当路径并确定移动和操纵材料的最有效方式，从而使其能够控制和优化机器人和其他自动化系统的性能。这可以通过加快速度和提高效率来改进制造流程并减少事故。
房地产
生成式人工智能尚未完全展现其在房地产领域的潜力，但事实证明它在几个方面仍然具有巨大的好处。以下是房地产领域最重要的生成式人工智能应用：
- 房产估价： 使用生成式人工智能，我们可以根据位置、大小和状况等因素预测房产的价值。它可以帮助房地产经纪人和投资者快速准确地确定房产的价值。
- 房产搜索： 生成式人工智能可以根据买家的搜索历史和偏好生成个性化的房产推荐。因此，买家可以更轻松地找到适合其特定需求的房产。
- 定价优化： 在为租赁物业定价时，生成式人工智能模型可以考虑市场趋势、需求和竞争来预测最佳租金金额。
- 预测性维护：使用人工智能，您可以预测财产何时需要维护或维修，并相应地确定这些任务的优先级。通过这种方式，物业管理者可以降低成本并提高物业质量。
生成式 AI 各个行业用例
结论
生成式人工智能对于自动化重复任务、提高生产力和改善多个行业的决策至关重要。从医疗保健和制造业到房地产、金融和娱乐，生成式人工智能用例非常丰富。这种人工智能技术可以通过自动执行内容创建等创造性任务和解决预测分析等其他重要目的，有效地创造独特且引人入胜的用户体验。生成式人工智能有潜力彻底改变各个行业，有效利用这项技术的公司将能够很好地增加收入、降低成本和提高效率。
原文链接：https://blog.csdn.net/sikh_0529/article/details/132201444?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522171851504116800182194091%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=171851504116800182194091&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-26-132201444-null-null.nonecase&utm_term=AI%E5%A4%B4%E5%83%8F
