生成式人工智能(Generative AI)的使用正迅速擴展到我們的日常生活和商業領域，并將顯著影響未來社會。本系列將主要通過村田關注的具體應用事例，聊聊生成式人工智能應用的相關話題，特別關注對電子行業可能產生的影響。

01 什么是生成式人工智能(Generative AI)?

生成式人工智能是一種擁有能夠自動生成并輸出文本/圖像/音樂等多種形式的數據的能力，并且能支援迄今為止由人類承擔的創造性作業的人工智能。

生成式人工智能利用一種”機器學習“——深度學習——從人類準備的文本和圖像等數據中提取特征，并能基于這些特征自動生成多種形式的數據（文本、圖像、視頻、語音等），這一點是它的顯著特長。

圖一、人工智能概念之間的關系

這里提到的機器學習是指計算機從數據中學習特征和模式等之間的關系并進行預估和識別的人工智能。與傳統的機器學習人工智能相比，它是一種能夠從數據中提取更高階的特征和能進行更加復雜的模式識別等的人工智能，“深度神經網絡”就是”機器學習“的代表性例子。

傳統人工智能原來能夠輸出的數據形式非常有限，生成某種內容本身就很困難。隨著生成多種數據的生成式人工智能的出現，人們已經對通過人工智能擴展人類能力以及人工智能代替人類的技術奇點的到來正式開始進行相關的討論。

因此，生成式人工智能可以稱為區別于傳統人工智能的創新型人工智能。

02 生成式AI .vs. 傳統人工智能

這里，我們拿使用文本數據進行對話和預估、使用視頻數據進行識別的能力，比較一下生成式人工智能和傳統人工智能所能做到的有什么主要的差別。我們所說的數據信息包括：

文本(文字) : 電子郵件、文章、文檔、程序等;

圖像(靜止圖片) : 照片、插圖等;

視頻(靜止圖像的集合) : 電影、電視節目等;

聲音 :  語音、旁白、電話錄音等；

音樂 : 歌曲、BGM等.

■ 傳統人工智能應用在不同的場合：

對話式人工智能（翻譯、聊天機器人等）

預估式人工智能（檢測數據中的異常值、市場預估等）

識別式人工智能（檢測異物和次品、X射線等的圖像診斷等）

執行式人工智能（自動駕駛、機器人（獨立機器人）等的控制）

■ 生成式人工智能：

生成式人工智能主要利用文本數據生成圖像、視頻和語音等不同形式和種類的數據和內容，比如作曲、旁白和插圖創作。可以說，在創造多種多樣的內容這一點上，生成式人工智能可以說擁有了前所未有的創新功能。

很多人已經體驗過生成式人工智能的力量，例如可以用流利的語言與人交流的聊天機器人，以及自動生成類似照片和電影的精細圖像和視頻的系統等。其實，生成式人工智能的潛力并不僅局限于這些易于理解的應用范圍。

目前，人們開始相信，人工智能將來會在不知不覺中幫助人類承擔迄今為止只能由專家進行的高階作業，其應用范圍會涉及娛樂、甚至新技術和產品的開發。在電子設計與應用領域，生成式AI會帶來更多的創新與效率提升，帶來更智能、高效、可靠的設計與制造流程，加速新技術的發展。

看完這些，相信你對使用生成式AI多了一些了解吧。

敬請期待后續文章...

>>多模態人工智能有哪些應用場景? (http://www.j9360.com/article/202502/467351.htm)