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什么是生成式人工智能?? 它和我们知道的人工智能有什么不同?
让我们从传统的人工智能开始，它有能力更智能地执行特定的任务. How? 它擅长于吸收大量的数据集, 识别显著模式, 然后根据这些数据做出决定或预测. 这些应用程序包括在流媒体服务上建议接下来看什么电影, 客服聊天机器人和信用卡欺诈预测/保护.
In the early 2020s, 变压器驱动的深度神经网络的进步为生成式人工智能平台铺平了道路, including ChatGPT™, Bing Chat™, Bard™, LLaMA™, and DALL-E™. 这些技术是独一无二的——它们也从输入的训练数据中学习模式，但具有生成与训练集具有相似特征的新数据的额外能力. (他们很好——最后一句话是巴德写的.)
这“一代”是它与众不同的地方. As a recent Forbes article “这就像一个富有想象力的朋友，可以想出原创的、有创意的内容.”
生成式人工智能的输出可以有多种形式, including text, images, 音乐，甚至电脑代码. 生成式人工智能已经被广泛应用于各种行业, including art, writing, software development, product design, healthcare, finance, gaming, marketing and fashion.
McKinsey predicts 生成式人工智能”可以增加相当于2美元的收入.6 trillion to $4.在我们分析的63个用例中，每年4万亿美元. 相比之下，英国2021年的GDP总额为3美元.1 trillion. 如果我们将生成式人工智能嵌入到当前用于这些用例之外的其他任务的软件中的影响包括在内，这一估计将大约翻倍.”
应用几乎是无限的. In fact, 许多大企业已经认识到这些应用，并已经开始使用生成式人工智能.
Smart manufacturing
According to DeLoitte, 86%的制造商认为，智能工厂将成为未来两年内竞争的主要推动力. Already, 有超过150亿台连接的物联网设备，预计到2030年将超过290亿台，是这个数字的两倍. 使用大数据的大机器正在改变工业市场, 依靠复杂的生成式人工智能工作负载来管理快速增长的传感器数据.
At Micron, 我们不仅提供关键的生成式人工智能内存和存储解决方案, 我们也在自己的制造过程中利用人工智能. 硅制造是一个极其复杂的过程，耗时数月，涉及约1500个步骤. 美光在这一过程的每一步都采用了复杂的人工智能, 显著提高准确性和生产力. The benefits are many, including higher output, yield, quality, 更安全的工作环境, 提高效率和可持续发展的业务.
Automotive
生成式人工智能正在通过加速原型设计改变汽车行业, 设计师在哪里创作简单的草图, 系统生成详细的3D模型. 这些模型是迭代地改进的, 结合外部市场趋势, 气动效率数据, 碰撞和人体工程学模拟, and emerging styles.
生成式人工智能也有可能为自动驾驶汽车的安全推出铺平道路, 在技术成熟的同时，不会让公众处于危险之中. 因为生成式人工智能可以生成图像和视频来构建现实世界的场景, 自动驾驶汽车可以在可控的环境中学习和适应不同的环境. 这意味着更便宜的现场测试和更直观的算法来训练自动驾驶汽车的决策模型.
On the production side, 生成式人工智能优化物料分配, 减少浪费和组装过程和组件设计，更容易和更具成本效益的制造.
Science
生成式人工智能对科学发现产生了重大影响, 从创意内容转变一切, to synthetic data, 生成工程和设计.
In fact, Gartner predicts that “by 2025, 超过30%的新药物和新材料将通过生成式人工智能技术系统地发现, up from zero today. 生成式人工智能在制药行业看起来很有前景, 有机会减少药物研发的成本和时间.”
McKinsey analyzed 63用例和预测客户操作，市场营销和销售，软件工程，和R&所有垂直领域的D将受到生成式人工智能的影响最大.
What’s Next?
虽然有理由担心生成人工智能可能被滥用, 包括侵犯知识产权, 网络犯罪和深度造假, 好的可能性是巨大的.
美光公司的Eric Booth是一名云计算高级业务开发经理，他正在博伊西州立大学攻读博士学位，研究该技术如何帮助有语言障碍的儿童.
“In speech therapy, 我们过去认为，治疗师会给学生提供阅读内容，然后用一个工具来评分他们在发音和发音方面的表现,” explains Eric. “但有了生成式人工智能，这个工具实际上可以处理整个过程. 它擅长识别模式, 所以它可以判断一个学生是否, for instance, 总是发错o的音.”
Until recently, 语音识别意味着你需要一个拥有大量内存的大型服务器, 所有东西都要放到云端. 现在，你的手机内置了语音识别功能. 计算变得更快了, 内存变快了, 以前的数据中心进程现在在您的手机或其他端点设备上.
很快，生成式人工智能程序将出现在你的手机上. 因为人工智能模型的训练过程不仅仅是制作更复杂的模型, 还可以简化它们，以便在手机或PC等终端设备上工作. 随着这些大型语言模型的增长, 在云环境之外进行培训是不可能的. 但是，一旦你对它进行训练，然后进行简化，它就可以移动到终端设备上.
然后生成式人工智能的力量就在你的手中了, as a tool, 在日常生活中陪伴你. 未来的虚拟助手很可能成为你的个人人工智能伴侣，可以与你一起成长和适应, 从你的经验和数据中学习，以更好地预测和理解你的个人偏好.
想象一下这个伴侣从一开始就和你在一起. 一个与你一起成长的AI伙伴, 随着你旅程的每一步而进化, 在每个阶段丰富你的生活.
As a baby, 你的人工智能伴侣可以帮助培养你好奇的头脑, could read you stories, play educational games, 激发你的想象力, and as you grow, 它可以跟随你从一个设备到另一个设备, 每时每刻都变得更聪明, just like you. 它可以引导你完成你的教育之旅，适应你独特的学习方式. 它可以帮助你学习如何最好地吸收信息, 并调整其方法, 以与你产生共鸣的方式呈现概念, 让你的教育更有效、更愉快. As a coach, 你的伴侣利用教学上的改进来帮助你做出明智的决定，来打造你的人生道路.
Even as an adult, 你的人工智能伴侣将优化你的日程安排和日常任务, 简化工作流程，提高工作效率. 你每天生成的数据被你的人工智能设备用来不断完善和磨练它的技能. 这种类型的技术和经验将由生成人工智能或一些尚未发明的衍生人工智能方法驱动.
无论是制造业, automotive, 科学或其他应用, 生成式人工智能及其衍生沙巴体育结算平台将以我们无法想象的方式塑造未来——而美光是驱动你手腕上设备的数据的核心, in your hand, and in the cloud.
生成式人工智能需要一次访问和吸收大量数据，并从大量存储的内存中提取数据，以确定适当的响应. 这需要美光的技术，比如 HBM3E, high density DDR5 DRAM, and multi-terabyte SSD storage, 所有这些都为云中的生成式人工智能训练和推理提供了所需的速度和容量. 对于终端设备，比如移动电话, 在功率效率和性能之间取得平衡是人工智能驱动的用户体验的关键. 美光LPDDR5X提供了强大的生成式人工智能所需的速度和带宽.
生成式人工智能的能力发展迅速，用例仍在开发中, 但很容易看出，它有可能改变我们的日常生活. 美光的愿景是，这项技术将真正丰富所有人的生活.