什么是生成式对抗网络（GAN）方法？

最早的 GAN 在 2014 年由 Ian Goodfellow 创建，后来他成为蒙特利尔大学的研究 人员，现在 GAN 是谷歌大脑项目的组成部分。GAN 将两部分 AI 关联在一个强 化学习的复杂版本中，每个 AI 都在互相训练对方。AI 运行在一个对抗性的情境 中：每一个 AI 都试图抓住对方的错误。它工作的情形是这样的，一个 AI 进行内 容创作，而另一个 AI 则发现虚假的 / 生成的内容。可以把这些 AI 想象成伪造者 和艺术侦探。侦探，也被称为鉴别式 AI，最初是用很多现实世界的“好的”数据 （真正的内容）对它进行训练。伪造者，也被称为生成式 AI，试图通过创作高质 量的、逼真的内容来蒙混鉴别式 AI。最开始，生成式 AI 创作的内容非常糟糕， 鉴别式 AI 很容易就能认出它是“假的”。但是生成式 AI 的能力逐渐提升，直到 最后鉴别式 AI 发现很难认出哪些是生成的内容。经过一段时间，每个 AI 对于所分配任务都能更好地完成。虽然两个 AI 之间的关系是对抗性的，但是真正的㐀 果却是鉴别式 AI 充当生成式 AI 的教练，而生成式 AI 同时也充当着鉴别式 AI 的 教练。最终，生成式 AI 创作出令人难以置信的、高质量的内容：图片、视频、 谈话、音乐、散文、法律合同以及工程设计。

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