生成式人工智能

​生成式人工智能不仅在公共利益领域，而且在专业领域也成为一个主要话题。生成式人工智能提供了改变长期实践的潜力，并为不同的挑战提供了新的创新方法。生成式人工智能有望产生巨大影响的一个领域是仿真和设计，新的人工智能驱动系统有可能从根本上改变用户与技术本身的交互方式。在最近的播客中，我与 Simcenter 的 AI/ML 技术专家兼产品经理 Justin Hodges 博士讨论了这些变化会是什么样子，以及他认为生成式 AI 未来的发展方向。

定义很重要，尤其是对于像生成AI这样新的和新兴的主题，为了开始我们的对话，贾斯汀将生成AI定义为“创建媒体和内容类型的手段”。与其他类型的人工智能相比，生成模型不需要大量的人工干预，同时会产生复杂的结果，如文本、图像和音频。在行业和专业软件的背景下，生成人工智能也可以作为第二层，与其他非生成人工智能算法的输出进行交互，以进一步增强结果。

谈到应用程序的主题，贾斯汀引用了一句话，强调了生成人工智能可以提供什么作为增强我们工作方式的工具：“从人类的肩膀上卸下肮脏、沉闷、危险和困难的任务，这样我们就可以简单地专注于我们工作的本质、愿景、想法和目的。与传统的“哑”系统甚至由其他类型的人工智能驱动的系统相比，生成式人工智能系统提供了前所未有的能力，可以从自然的人类输入（如草图或解释）解释为结构化形式，如文档或3D模型。这有助于减少许多沉闷或乏味的工作，这些工作支持更多的创造性努力，而不会牺牲质量或安全。

生成式人工智能有可能重塑设计和仿真格局的另一种方式也是其最著名的应用，即对话聊天机器人。许多类型的专业软件，从布局和设计到3D建模和模拟，都非常复杂，而对它们所做的工作必须遵守严格的标准。虽然强大的工具和高标准很重要，但它也使这些类型的软件的学习曲线非常高，因为用户必须学会浏览工具本身及其文档。

然而，使用经过文档、专业知识和如何使用工具本身训练的生成式人工智能聊天机器人，找到所需的信息就像询问知识渊博的同事一样简单——即使该同事是人工智能算法。像这样的系统不仅使知识更容易找到，而且也更容易访问，因为人工智能可以以比仅通过文档提供的更人性化的可读格式呈现其答案。

除了使有价值的知识更容易获得之外，将其集成到聊天机器人中还可以提高标准化，在解释或解释特定信息的含义时减少或消除人为因素。这不仅有助于确保所有工作的质量统一，还有助于向各个经验水平的用户传授这些最佳实践和来之不易的行业知识，与团队或公司建立共同的知识和理解框架。

在许多方面，我们仍处于人工智能的冰山一角，很难预测人工智能在未来几年将产生多大的影响，但从今天如何使用人工智能来看，很明显，这种影响将是深远的。随着技术的不断进步，变得越来越难以使用，生成式人工智能提供了一种弥合人与机器之间差距的有力方式，帮助我们以一种我们自己无法做到的方式与两者或技术和知识建立联系，同时又是一种创新工具本身。