生成式人工智能的发展

### 生成式人工智能的发展历程

生成式人工智能经历了显著的进步，其发展历程可划分为几个关键阶段。自20世纪50年代起，机器学习作为早期形式的人工智能开始萌芽，这一时期的技术主要集中在通过算法从有限的数据集中提取特征并作出预测或分类[^1]。

进入21世纪初期，随着互联网的普及和技术革新，机器学习能力大幅提升，能够高效处理大规模在线数据集，在数据分析、模式识别以及预测建模等多个方面展现出强大的功能。

到了2010年代，深度学习成为主流，它利用多层神经网络结构模仿大脑的工作机制，实现了诸如图像识别、语音转换成文字等功能的重大飞跃，极大地扩展了AI的应用范围至计算机视觉、自动驾驶等领域，使得机器不仅具备感知外界的能力，还逐渐向理解环境迈进了一步。

而今处于2020年代，生成式人工智能迎来了爆发期，这类技术擅长依据给定条件创造全新的内容形态——无论是撰写文章还是绘制图画亦或是合成音乐片段等皆不在话下；特别是像ChatGPT这样的大型预训练语言模型的成功推出，更是证明了AI在自然语言理解和创作上的巨大潜能，开启了人机交互的新篇章。

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2")

input_text = "Once upon a time"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to('cuda')
outputs = model.generate(inputs['input_ids'], max_length=50)

print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

此代码展示了如何使用预训练的语言模型来生成一段基于提示的文字描述，体现了当前生成式AI的强大创造力和灵活性。