(Generative AI)的使用正迅速扩展到我们的日常生活和商业领域，并将明显影响未来社会。本系列将主要是通过村田关注的具体应用事例，聊聊

  生成式AI是一种拥有能自动生成并输出文本/图像/音乐等多种形式的数据的能力，并且能支援迄今为止由人类承担的创造性作业的人工智能。

  生成式人工智能利用一种”机器学习“——深度学习——从人类准备的文本和图像等数据中提取特征，并能基于这些特征自动生成多种形式的数据（文本、图像、视频、语音等），这一点是它的显著特长。

  这里提到的机器学习是指计算机从数据中学习特征和模式等之间的关系并进行预估和识别的人工智能。与传统的机器学习人工智能相比，它是一种能够从数据中提取更高阶的特征和能进行更为复杂的模式识别等的人工智能，“深度神经网络”就是”机器学习“的代表性例子。

  传统人工智能原来能够输出的数据形式非常有限，生成某种内容本身就很困难。随着生成多种数据的生成式人工智能的出现，人们已经对通过人工智能扩展人类能力及人工智能代替人类的技术奇点的到来真正开始进行相关的讨论。

  这里，我们拿使用文本数据来进行对话和预估、使用视频数据来进行识别的能力，比较一下生成式AI和传统人工智能所能做到的有什么主要的差别。我们所说的数据信息包括：

  生成式人工智能主要利用文本数据生成图像、视频和语音等不同形式和种类的数据和内容，比如作曲、旁白和插图创作。可以说，在创造多种多样的内容这一点上，生成式AI可以说拥有了前所未有的创新功能。

  很多人已经体验过生成式人工智能的力量，例如可以用流利的语言与人交流的聊天机器人，以及自动生成类似照片和电影的精细图像和视频的系统等。其实，生成式人工智能的潜力并不仅局限于这些易于理解的应用场景范围。

  目前，人们开始相信，人工智能将来会在不知不觉中帮助人类承担迄今为止只能由专家进行的高阶作业，其应用范围会涉及娱乐、甚至新技术和产品的开发。在电子设计与应用领域，生成式AI会带来更多的创新与效率提升，带来更智能、高效、可靠的设计与制造流程，加速新技术的发展。

  贸泽开售适用于AI和机器学习应用的AMD Versal AI Edge VEK280评估套件

  一文总结：人工智能、机器学习、深度学习的关键技术概念及 Edge AI 的行业发展前景

  ST1VAFE3BX：意法半导体推出首款超低功耗生物传感器，成为众多新型应用的核心所在