解读AI分类：生成式AI和传统AI有何区别？

人工智能，即AI，已经不再是科幻故事中的概念，而是一个现实存在并持续发展的领域。它已经融入我们的智能手机、智能家居设备甚至一些汽车中。尽管AI是一个广泛的领域，但它可以被大致分为两类：传统AI和生成式AI。

传统AI，也被称为狭义AI，是专门设计用于执行特定任务的系统。它在有限的环境中操作，无法理解、学习或应用超出其预定义编程范围的知识。然而，在其专业领域内，它们可以非常高效，并且通常能胜过人类。一些我们每天使用的狭义AI的例子包括客服聊天机器人、语音助手（如Siri和Alexa）以及像Google、Netflix和Spotify等的搜索引擎。这些工具利用狭义AI向用户推广内容。

但是，如果要求这些狭义AI玩跳棋、写电子邮件或者识别人脸，它们将束手无策。它们只能处理一项具体任务，就像IBM的Deep Blue一样，这是一个在1997年著名的战胜国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫的AI。Deep Blue在国际象棋方面非常厉害，但如果你要求它玩跳棋、写电子邮件或者识别人脸，它将毫无头绪，因为它被专门设计来执行一项单一任务。

生成式AI则带入了创造力的元素，它不局限于特定的任务，而是可以基于其学习生成新的、原创的输出。比如，GPT-3（一种语言模型）可以撰写文章、回答问题、翻译语言甚至写诗歌。它不是进行任务特定的显式编程，而是通过分析大量的文本数据进行学习，并能在多种情境下生成相关的回答。

生成式AI的工作原理是通过一种名为机器学习的技术实现的，具体来说是深度学习这个机器学习的子集。机器学习使用算法来解析数据、从数据中学习并基于所学内容做出决策。这类似于我们大脑的工作方式，就像我们的大脑有许多相互连接的神经元构成的部分一样，深度学习使用由许多层组成的算法，帮助计算机学习并自主做出明智的决策，就好像我们自己一样。生成式AI经常利用深度学习中一种称为生成对抗网络（GANs）的独特架构，GANs包含两个神经网络：生成器和判别器，它们相互竞争并相互学习。生成器创造新的数据，判别器对其进行评估，不断重复这个过程后，生成器变得越来越好，从而生成越来越精细的输出。

生成式AI在创造性领域引起了巨大的影响。已经有一些令人惊叹的工具，例如DeepArt、Dolly、Mid-Journey和Leonardo，它们能够创作出令人惊叹的视觉艺术作品，这些工具正在助力创造性领域不断发展，并推动机器的能力边界。

然而，生成式AI创造令人信服的新内容的能力也引发了一些问题和关切。

一个问题是深度伪造（DeepFakes）技术的崛起。深度伪造是指以人工智能技术制作或篡改的视频、照片或音频，其看上去非常真实，很难与真实的视频或照片区分出来。这种技术可以替换面部、操纵面部表情和合成语音。深伪造的视频和照片可能会造成巨大的伤害。

另一个问题是所有权和版权。如果一台AI创作了一首美妙的音乐或者创作了一幅令人惊叹的艺术品，那么这些作品的所有权归谁？是程序员、使用者，还是AI本身？这些都是复杂的法律和伦理问题，我们只是刚刚开始思考这些问题。

总之，虽然传统AI和生成式AI都属于人工智能的范畴，但它们具有完全不同的能力和对未来的影响。未来的研究还将更深入地探讨这些问题，并探索AI的潜力、可能的问题和陷阱，以及如何负责任地使用人工智能，并可能需要出台一些规章制度以确保未来的公平和道德的AI领导的世界。我们希望本视频能为你解答一些关于这些复杂技术的问题。如果你喜欢这个视频，请点赞、分享给你的朋友，并在下方留言告诉我们你希望我们下次讨论什么话题。因为我们相信，未来不是发生在我们身上的事，而是我们凭借今天所掌握的知识积极塑造的事物。所以，保持信息量、保持好奇心，让我们一起推动科技进步。

问：人工智能是什么？

问：生成式AI有哪些应用？

问：人工智能的发展是否有引发伦理和法律问题的可能性？

问：人工智能能够改变创造性领域吗？

问：我们应该如何负责任地使用人工智能？