生成式人工智慧正在改变我们的世界

介绍
根据Nvidia首席执行官黄仁勋在最新的GTC中所声称，生成式AI的未来已经来临。第一次爆发发生在2022年，当时ChatGPT被宣布。超过一亿用户加入这场盛宴，体验AI的好处。在2023年各种开放模型的实验阶段之后，我们来到了2024年，进入加速基础设施的时代。

什么是生成式人工智慧
生成式人工智慧（生成式人工智慧，也称为GenAI或GAI）是能够生成内容的人工智慧。该过程分为三个部分，包括输入信息、模型训练和输出。

• Input Information
  数据输入包括文本、图像、视频、训练模型、分子结构等。GPU 可以帮助加速探索性数据分析并加快数据收集的准备阶段。

• 模型训练
  生成模型训练包括监督式学习和非监督式学习。非监督式学习是生成 AI 模型的一项关键技术。与监督式学习不同，监督式学习是使用标记数据（具有特定分类的数据）进行模型训练，非监督式训练可以处理缺乏预定类别或分类的原始数据。

• Output
  在经过模型的输入训练数据学习后，将生成新的内容。输出包括文本、图像、音频、视频、代码、识别的分子结构等。

生成式人工智慧如何改变商业
生成式人工智慧对各种应用带来好处，包括文本生成、翻译、编码、视觉内容创建和生命科学。其中，根据RBC Capital Markets的研究，医疗保健和生命科学是最大的数据行业，预计到2025年将达到36%的年均增长率。它涵盖医学影像、科学模拟、基因组学与生物资讯学、药物发现和数位医疗。

• 影像分割
  生成式人工智慧模型可以被训练来分割医学影像中的特定结构，例如肿瘤或器官。随着影像分割的提升，可以实现更好的效率和准确性来开发人工智慧模型。此外，生成式人工智慧还可以用来提升医学影像的质量。改善的可视化帮助医生进行更好的诊断。

• 早期疾病检测
  生成式人工智慧可以分析医学影像，如X光、MRI和CT扫描，以识别手动观察可能错过的微妙异常。及早检测疾病有助于患者在病情恶化之前获得治疗，这可能相应提高治癒率。

• 药物发现与开发
  缩短药物开发的时间可以通过生成式人工智慧来实现，因为生成式人工智慧可以创建具有所需特性的虚拟分子，以帮助识别潜在的药物候选者。此外，人工智慧模型可以分析大量现有药物和患者信息的数据集，以预测成功率更高的潜在药物。

• 数位医疗
  生成式人工智慧可以分析患者的特定基因组成、病歷和其他因素，以制定更有效且副作用更少的个性化治疗计划。此外，通过利用生成式人工智慧来生成报告、总结病歷和安排约诊，运营效率得以提高。

摘要
生成式人工智慧正在改变我们的世界。它对各种应用带来好处，而医疗保健和生命科学是最大的数据行业。从早期疾病检测到个性化治疗，透过生成式人工智慧的协助，可以实现诊断和治疗的效率提升和效果改善。