生成式人工智能

?生成式人工智能不僅在公共利益領(lǐng)域，而且在專業(yè)領(lǐng)域也成為一個主要話題。生成式人工智能提供了改變長期實踐的潛力，并為不同的挑戰(zhàn)提供了新的創(chuàng)新方法。生成式人工智能有望產(chǎn)生巨大影響的一個領(lǐng)域是仿真和設(shè)計，新的人工智能驅(qū)動系統(tǒng)有可能從根本上改變用戶與技術(shù)本身的交互方式。在最近的播客中，我與 Simcenter 的 AI/ML 技術(shù)專家兼產(chǎn)品經(jīng)理 Justin Hodges 博士討論了這些變化會是什么樣子，以及他認(rèn)為生成式 AI 未來的發(fā)展方向。

定義很重要，尤其是對于像生成AI這樣新的和新興的主題，為了開始我們的對話，賈斯汀將生成AI定義為“創(chuàng)建媒體和內(nèi)容類型的手段”。與其他類型的人工智能相比，生成模型不需要大量的人工干預(yù)，同時會產(chǎn)生復(fù)雜的結(jié)果，如文本、圖像和音頻。在行業(yè)和專業(yè)軟件的背景下，生成人工智能也可以作為第二層，與其他非生成人工智能算法的輸出進行交互，以進一步增強結(jié)果。

談到應(yīng)用程序的主題，賈斯汀引用了一句話，強調(diào)了生成人工智能可以提供什么作為增強我們工作方式的工具：“從人類的肩膀上卸下骯臟、沉悶、危險和困難的任務(wù)，這樣我們就可以簡單地專注于我們工作的本質(zhì)、愿景、想法和目的。與傳統(tǒng)的“啞”系統(tǒng)甚至由其他類型的人工智能驅(qū)動的系統(tǒng)相比，生成式人工智能系統(tǒng)提供了前所未有的能力，可以從自然的人類輸入（如草圖或解釋）解釋為結(jié)構(gòu)化形式，如文檔或3D模型。這有助于減少許多沉悶或乏味的工作，這些工作支持更多的創(chuàng)造性努力，而不會犧牲質(zhì)量或安全。

生成式人工智能有可能重塑設(shè)計和仿真格局的另一種方式也是其最著名的應(yīng)用，即對話聊天機器人。許多類型的專業(yè)軟件，從布局和設(shè)計到3D建模和模擬，都非常復(fù)雜，而對它們所做的工作必須遵守嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)。雖然強大的工具和高標(biāo)準(zhǔn)很重要，但它也使這些類型的軟件的學(xué)習(xí)曲線非常高，因為用戶必須學(xué)會瀏覽工具本身及其文檔。

然而，使用經(jīng)過文檔、專業(yè)知識和如何使用工具本身訓(xùn)練的生成式人工智能聊天機器人，找到所需的信息就像詢問知識淵博的同事一樣簡單——即使該同事是人工智能算法。像這樣的系統(tǒng)不僅使知識更容易找到，而且也更容易訪問，因為人工智能可以以比僅通過文檔提供的更人性化的可讀格式呈現(xiàn)其答案。

除了使有價值的知識更容易獲得之外，將其集成到聊天機器人中還可以提高標(biāo)準(zhǔn)化，在解釋或解釋特定信息的含義時減少或消除人為因素。這不僅有助于確保所有工作的質(zhì)量統(tǒng)一，還有助于向各個經(jīng)驗水平的用戶傳授這些最佳實踐和來之不易的行業(yè)知識，與團隊或公司建立共同的知識和理解框架。

在許多方面，我們?nèi)蕴幱谌斯ぶ悄艿谋揭唤?，很難預(yù)測人工智能在未來幾年將產(chǎn)生多大的影響，但從今天如何使用人工智能來看，很明顯，這種影響將是深遠(yuǎn)的。隨著技術(shù)的不斷進步，變得越來越難以使用，生成式人工智能提供了一種彌合人與機器之間差距的有力方式，幫助我們以一種我們自己無法做到的方式與兩者或技術(shù)和知識建立聯(lián)系，同時又是一種創(chuàng)新工具本身。