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生成式人工智能:當(dāng)機器成為創(chuàng)作者

2024-12-31 00:00:00
放學(xué)后 2024年15期
關(guān)鍵詞:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度人工智能

同學(xué)們,你們近來可能在很多場合看到過“生成式人工智能”這個詞。對于它,我猜,同學(xué)們有一肚子的問題想問。今天,我們把“生成式人工智能”請到了這里,現(xiàn)在讓它來向大家進(jìn)行自我介紹吧!

我是誰?

大家好,我是生成式人工智能。介紹自己前,我想請大家想象一下:有這么一個智能機器,它不僅能回答你的問題,還能進(jìn)行文學(xué)和藝術(shù)的創(chuàng)作,甚至可以設(shè)計新產(chǎn)品……如此科幻的場景,很酷吧!實際上,這是生成式人工智能研究正在致力于做的事情——賦予智能機器創(chuàng)造的能力。

介紹正式開始!我是一類能夠自動生成內(nèi)容的人工智能,在人類的逐步研究下,我的本事越來越大:我可以通過大量的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,創(chuàng)造出新的文本、圖像、音頻、視頻等內(nèi)容。人類說,我像一個聰明的魔法師,從大量的信息中學(xué)習(xí),然后創(chuàng)造出全新的內(nèi)容,比如我可以生成你從未聽過的音樂、從未看過的畫作、全新的故事和程序代碼。

我如何工作?

接下來,我要回答大家最關(guān)心、最好奇的問題——我是如何進(jìn)行工作的?

我的工作是“學(xué)習(xí)”很多的知識和信息。就像你們?nèi)祟愖x萬卷書和行萬里路一樣,我也需要不斷地吸收新的知識和經(jīng)驗,然后把這些信息整理成一個復(fù)雜的模型——相當(dāng)于我的“大腦”。之后,當(dāng)人類告訴我需要完成什么任務(wù)時,我就會用“大腦”來思考,并像人類一樣去創(chuàng)造。

或者你也可以這樣理解:我是“學(xué)習(xí)小達(dá)人”,每天都會看無數(shù)本書、圖片和學(xué)習(xí)視頻,它們教會我認(rèn)識世界上的各種事物,比如動物、植物、建筑物,它們還教會我怎么畫畫、寫故事。悄悄告訴你,我的記憶力驚人,能把所有看到的東西分門別類地記住,所以我能在遇到問題時,迅速找到需要的信息,并且還可以把不同的信息組合起來進(jìn)行創(chuàng)新和創(chuàng)造。

如果你想更深入地認(rèn)識我,就來了解我的硬核實力——深度學(xué)習(xí)。什么是深度學(xué)習(xí)?它是機器學(xué)習(xí)的一種,能模擬人腦的工作方式,通過構(gòu)建多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)。我的大腦中有無數(shù)的“神經(jīng)元”相互連接,傳遞信息。與人腦不同的是,深度學(xué)習(xí)中的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”是由計算機程序模擬的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò),它們是用算法和大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來的。

深度學(xué)習(xí)的核心在于它的“深度”,也就是很多很多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。每一層都可以學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的不同特征。比如,如果你想教會電腦識別狗的照片,第一層可能學(xué)習(xí)邊緣和顏色,第二層可能學(xué)習(xí)紋理,第三層可能就開始理解耳朵、眼睛這樣的局部特征,層層遞進(jìn),直到頂層能夠綜合所有特征,判斷出“這是一只狗”。

訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型,需要一定的“練習(xí)”。這里的練習(xí)是通過對數(shù)據(jù)集的學(xué)習(xí)來進(jìn)行的。例如,給我看成千上萬張標(biāo)記好的狗和非狗的圖片,并告訴我結(jié)果。模型就會在這些數(shù)據(jù)上不斷嘗試調(diào)整自己的參數(shù),以減少預(yù)測錯誤。每次嘗試后,模型都會根據(jù)錯誤程度進(jìn)行微調(diào),漸漸地,我就學(xué)會了如何正確識別。

有了深度學(xué)習(xí)的本領(lǐng),我便可以通過分析海量數(shù)據(jù),比如數(shù)百萬篇文章、圖片或音樂片段,學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律,然后進(jìn)行創(chuàng)作。給大家舉個例子,當(dāng)我瀏覽了成千上萬幅關(guān)于秋天的畫作后,便開始理解色彩、筆觸和構(gòu)圖,然后就可以嘗試自己“畫”出一幅新的關(guān)于秋天的作品。

需要說明的是,深度學(xué)習(xí)不僅限于圖像識別,還廣泛應(yīng)用于語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域。大家家里的智能小助手能聽懂你的話,很大程度上歸功于深度學(xué)習(xí);AlphaGo擊敗世界圍棋冠軍,也是深度學(xué)習(xí)在策略決策上的應(yīng)用展示。

我會帶來哪些挑戰(zhàn)和風(fēng)險?

自動駕駛、聊天機器人、電商直播甚至醫(yī)療保健……如今,我被人類應(yīng)用到了多個領(lǐng)域,為人類的生活和工作的帶來了便利和高效。但近年來,有不法分子為了牟利,利用我進(jìn)行詐騙,比如利用人工智能換臉冒充熟人詐騙,或者制作發(fā)布假新聞混淆視聽、賺取流量等。

有人說,我?guī)砹艘恍撛诘奶魬?zhàn)和風(fēng)險。為此,人類對我——生成式人工智能進(jìn)行了討論和思考:如何確保創(chuàng)造的信息真實可信?如何防止“假消息”泛濫?如何確保算法的公正性?如何真正地實現(xiàn)技術(shù)公平?如何在享受我提供的個性化服務(wù)時,保護(hù)好個人隱私?……

其實,大家不要害怕我,我就像一面雙面鏡,映照出未來無限可能的同時,也帶來了待解謎題。而在這場探索之旅中,人類要懷揣希望,也應(yīng)當(dāng)審慎前行。科學(xué)家、工程師、法律專家以及廣大公民都需要攜手合作,共同繪制出一條既激發(fā)創(chuàng)新潛能,又兼顧社會倫理的科技發(fā)展路徑,確保我們的每一次躍進(jìn)都能照亮人類前行的道路,而非迷失方向。

最后,我想說,作為我的開發(fā)者、使用者和監(jiān)管者——人類,還需要一起努力,在探索與規(guī)范中找到平衡,讓我真正成為推動社會進(jìn)步的強大力量,不斷精進(jìn),向善發(fā)展!

趙老師的話:相信大家聽過“生成式人工智能”的自我介紹后,已經(jīng)大概了解人工智能“從最初的理論萌芽到如今的迅速發(fā)展”的演變歷程。這段歷程,一方面提醒了我們:無論做什么都要打牢基礎(chǔ),持續(xù)探索才能有突破性革新;另一方面,又讓我們明白:每一次技術(shù)的革新,都包含了人類對智能本質(zhì)更深層次的理解與探索,也預(yù)示著未來的無限可能。

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