1.1　什么是生成式人工智能

近年来，人工智能取得了重大进展，其中发展迅速的领域之一就是生成式人工智能。生成式人工智能是人工智能和深度学习的一个子领域，主要使用机器学习技术根据现有数据训练算法和模型，生成诸如图像、文本、音乐、视频等新内容。

要更好地理解人工智能、机器学习、深度学习和生成式人工智能之间的关系，如果我们将人工智能视为基础，那么机器学习、深度学习和生成式人工智能就代表着日益专业化和聚焦的研究与应用领域。

● 人工智能代表着广阔的领域创意生产系统——这些系统可以执行任务，表现出与人类相当的智力和能力，并能与生态系统交互。

● 机器学习是人工智能领域一个专注于创建算法和模型的分支，这些模型和算法使得上述系统能够随着训练学习实现自我改进。机器学习模型从现有数据中学习，并会随着数据的增长自动更新参数。

● 深度学习是机器学习的一个子分支。深度机器学习模型指的是神经网络（Neural Network），尤其适用于计算机视觉（Computer Vision，CV）或自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）等领域。本书提到的机器学习模型和深度学习模型一般是指判别式模型，可根据数据进行预测或推理。

● 生成式人工智能是深度学习的一个子分支，不使用深度神经网络来聚类、分类或对现有数据进行预测，而使用强大的神经网络模型生成图像、文字表述、音乐和视频等新的内容。

图1.1形象地展示了这些概念之间的关系。

图1.1　人工智能、机器学习、深度学习和生成式人工智能之间的关系

你可以通过大量数据训练生成式人工智能模型，再利用这些数据中的模式生成全新样本。这一生成过程不同于判别式模型，因为后者旨在预测给定样本的类别或标签。