生成式人工智能

生成式人工智能是指人工智能系统，它可以从简单的文本提示中创建新的内容和构件，如图像、视频、文本和音频。与过去局限于分析数据的人工智能不同，生成式人工智能利用深度学习和海量数据集来产生高质量、类似人类的创造性输出。在实现激动人心的创造性应用的同时，也存在着对偏见、有害内容和知识产权的担忧。总的来说，生成式人工智能代表了人工智能性能的一次重大进化，以类似人类的方式生成新的内容和构件。

语音识别

语音识别软件使用深度学习模型来解释人类语音、识别单词和检测含义。神经网络可以将语音转录为文本，并指示声音情感。您可以在虚拟助手和呼叫中心软件等技术中使用语音识别来识别含义并执行相关任务。

人工智能实施面临哪些挑战？

人工智能面临许多挑战，使实施变得更加困难。以下障碍是 AI 实现和使用中最常见的一些挑战。

数据治理

数据治理政策必须遵守监管限制和隐私法。要实施 AI，您必须管理数据质量、隐私和安全。您对客户数据和隐私保护负责。为了管理数据安全，您的组织应该清楚地了解 AI 模型如何使用每层客户数据并与之交互。

技术难题

使用机器学习训练 AI 会消耗大量资源。高处理能力门槛对于深度学习技术发挥作用至关重要。您必须拥有强大的计算基础架构才能运行 AI 应用程序和训练模型。处理能力可能很昂贵，并且会限制人工智能系统的可扩展性。

数据限制

为了训练无偏见的人工智能系统，您需要输入海量数据。您必须有足够的存储容量来处理和处理训练数据。同样，您必须制定有效的管理和数据质量流程，以确保用于训练的数据的准确性。

AI 应用架构的关键组成部分是什么？

人工智能架构由四个核心层组成。这些层中的每一层都使用不同的技术来执行特定的角色。接下来是对每一层的解释。

第 1 层：数据层

人工智能建立在各种技术之上，例如机器学习、自然语言处理和图像识别。这些技术的核心是数据，它构成了人工智能的基础层。该层主要侧重于为 AI 应用程序准备数据。现代算法，尤其是深度学习算法，需要大量的计算资源。因此，该层包括充当子层的硬件，它为训练 AI 模型提供了必要的基础架构。您可以将此层作为第三方云提供商提供的完全托管的服务进行访问。

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第 2 层：机器学习框架和算法层

机器学习框架由工程师与数据科学家合作创建，以满足特定业务用例的要求。然后，开发人员可以使用预先构建的函数和类来轻松构造和训练模型。这些框架的示例包括 TensorFlow、PyTorch 和 scikit-learn。这些框架是应用程序架构的重要组成部分，提供了轻松构建和训练 AI 模型的基本功能。

第 3 层：模型层

在模型层，应用程序开发人员实现人工智能模型，并使用前一层的数据和算法对其进行训练。这一层对人工智能系统的决策能力至关重要。

以下是该层的一些关键组件。

模型结构

这种结构决定了模型的容量，包括层、神经元和激活函数。根据问题和资源，可以选择前馈神经网络、卷积神经网络 (CNN) 或其他网络。

模型参数和函数

训练期间的学习值，如神经网络权重和偏差，对预测至关重要。损失函数评估模型的性能，旨在最小化预测输出和真实输出之间的差异。

优化器

该组件调整模型参数以减少损失函数。梯度下降和自适应梯度算法 (AdaGrad) 等各种优化器有不同的用途。

第 4 层：应用层

第四层是应用层，它是 AI 架构中面向客户的部分。您可以让 AI 系统完成某些任务、生成信息、提供信息或做出数据驱动的决策。应用层允许最终用户与 AI 系统进行交互。