生成式人工智慧正在改變我們的世界

介紹
根據Nvidia首席執行官黃仁勳在最新的GTC中所聲稱，生成式AI的未來已經來臨。第一次爆發發生在2022年，當時ChatGPT被宣布。超過一億用戶加入這場盛宴，體驗AI的好處。在2023年各種開放模型的實驗階段之後，我們來到了2024年，進入加速基礎設施的時代。

什麼是生成式人工智慧
生成式人工智慧（生成式人工智慧，也稱為GenAI或GAI）是能夠生成內容的人工智慧。該過程分為三個部分，包括輸入信息、模型訓練和輸出。

• Input Information
  數據輸入包括文本、圖像、視頻、訓練模型、分子結構等。GPU 可以幫助加速探索性數據分析並加快數據收集的準備階段。

• 模型訓練
  生成模型訓練包括監督式學習和非監督式學習。非監督式學習是生成 AI 模型的一項關鍵技術。與監督式學習不同，監督式學習是使用標記數據（具有特定分類的數據）進行模型訓練，非監督式訓練可以處理缺乏預定類別或分類的原始數據。

• Output
  在經過模型的輸入訓練數據學習後，將生成新的內容。輸出包括文本、圖像、音頻、視頻、代碼、識別的分子結構等。

生成式人工智慧如何改變商業
生成式人工智慧對各種應用帶來好處，包括文本生成、翻譯、編碼、視覺內容創建和生命科學。其中，根據RBC Capital Markets的研究，醫療保健和生命科學是最大的數據行業，預計到2025年將達到36%的年均增長率。它涵蓋醫學影像、科學模擬、基因組學與生物資訊學、藥物發現和數位醫療。

• 影像分割
  生成式人工智慧模型可以被訓練來分割醫學影像中的特定結構，例如腫瘤或器官。隨著影像分割的提升，可以實現更好的效率和準確性來開發人工智慧模型。此外，生成式人工智慧還可以用來提升醫學影像的質量。改善的可視化幫助醫生進行更好的診斷。

• 早期疾病檢測
  生成式人工智慧可以分析醫學影像，如X光、MRI和CT掃描，以識別手動觀察可能錯過的微妙異常。及早檢測疾病有助於患者在病情惡化之前獲得治療，這可能相應提高治癒率。

• 藥物發現與開發
  縮短藥物開發的時間可以通過生成式人工智慧來實現，因為生成式人工智慧可以創建具有所需特性的虛擬分子，以幫助識別潛在的藥物候選者。此外，人工智慧模型可以分析大量現有藥物和患者信息的數據集，以預測成功率更高的潛在藥物。

• 數位醫療
  生成式人工智慧可以分析患者的特定基因組成、病歷和其他因素，以制定更有效且副作用更少的個性化治療計劃。此外，通過利用生成式人工智慧來生成報告、總結病歷和安排約診，運營效率得以提高。

摘要
生成式人工智慧正在改變我們的世界。它對各種應用帶來好處，而醫療保健和生命科學是最大的數據行業。從早期疾病檢測到個性化治療，透過生成式人工智慧的協助，可以實現診斷和治療的效率提升和效果改善。