生成式人工智能有哪些类型？了解其为工作能力

生成式人工智能相较于其他人工智能来说，能够在输出的结果中创造出全新的内容；简而言之，它本身具有一定创造力。之所以说“一定”，是因为其结果本身仍旧是在学习后的一种模仿，并非纯粹的原创。

目前，常见的生成式人工智能分为三种：

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1.生成对抗网络：生成对抗网络是通过生成器与鉴别器二者的博弈，让生成器不断生成内容，直到能够通过鉴别器的识别。

2.变分自动编码器：变分自动编码器是将数据压缩至低维空间后，再将经过处理的内容重新输回原本的空间，形成类似与结构相似、但细节有所区别的内容。

3.自回归模型：自回归模型的运作原理为，给输入的数据进行预测，将预测内容按照点数分布，生成类似回归线的数据，最后确定输出内容。

利用生成式人工智能，能够为生产方式带来诸多改变。首先，在内容创造上，生成式人工智能能够通过模仿输入的内容，来创造出类似的作品。艺术家等可以利用其输出的内容，拓宽创作思路。

而在用户体验上，生成式人工智能能够更好地分析用户的浏览习惯、停留时间等内容，同更加个性化的内容与服务推荐。在提供智能服务的同时，也提升了商品购买率。另外，通过对这些数据的拟合，能够在一定程度上对真实内容进行隐藏，从而保护用户隐私；在金融、医疗等信息敏感行业，其拥有十分广阔的应用前景。

除此之外，生成式人工智能能够更快地根据指定内容，生成不同的场景。这能够帮助决策者在短时间内进行更多的预测，从而提升决策的时效性。在可以预见的未来，生成式人工智能必定会深刻地改变当前生产方式。