生成人工智能将推动下一代应用程序的自动编程、内容开发、视觉艺术和其它创意、设计和工程活动。
人工智能可以以惊人的速度，效率和逼真度生成新的数据模式。在过去的几年里，人工智能通过算法生成可以以数字形式呈现的任何对象已经司空见惯。
人工智能的应用越发被称为“生成”。生成性智能将推动下一代应用程序的自动编程、内容开发、视觉艺术以及其他创意、设计和工程活动。
到2019年，大多数领先的人工智能提供商将提供工具和库，这些工具和库用于构建基于人工智能的自然语言生成，图像处理和其他生成用例。生成性人工智能已经在研究和商业应用中证明了其自身——比如在以下领域：
•生成图形：人工智能可以从艺术作品中抽象出视觉模式，然后将这些模式应用于具有该作品的标志性特征的摄影图像的幻想再现。这些算法还可以将任何粗糙的涂鸦转换成令人印象深刻的绘画，看起来就像是由描绘真实世界模型的专家级人类艺术家创建的。它们可以手绘人脸的草图，并通过算法将其转化为逼真的图像。它们可以指导计算机渲染任何图像，使其看起来好像是由特定人类艺术家以特定风格创作的。而且它们可以从任何图像、图案图形和其它不在源头中的细节化腐朽为神奇。
• 生成照片：人工智能可以通过生成并叠加元素缺失的，模糊或具有误导性的任何原始的视觉元素来自动校正照片。它也可以将任何低分辨率的原始图像转换成自然的高分辨率版本。它可以通过混合现有的肖像或从任何特定的肖像抽象功能生成自然，但合成的人脸。它可以从语义标签映射生成照片般逼真的图像。
• 生成音频：人工智能可以将任何计算机生成的声音渲染成听起来像在人类声道中自然产生的声音。它能以将文本翻译成自然的令人惊讶的语音。它也可以创作音乐，听起来就像它在表达人类音乐家的灵魂深处的真情实感。
• 生成视频：人工智能可以调整电影中的帧，以符合导演希望实现的任何风格、灯光或其他效果。
• 生成文本：人工智能能够以最快的速度大规模地快速生成自然语言内容。它可以从图像和其它内容生成标题、注释和其它叙述。它可以将现有的字体混合成新的字体设计。
• 生成代码：人工智能可以生成程序代码的构建版本，它可以处理吸引人的应用程序领域。
• 生成材料：通过3D打印、CRISPR和其它技术，人工智能甚至可以从头开始渲染假肢，有机分子和其它物品。
在2018年及以后，更多的解决方案将在所有垂直领域进入市场，这些解决方案使用被称为生成对抗网络(GAN)的先进的人工智能方法，通过算法创造各种精确的惊人的数字和模拟对象。
在2019年之前会有更多的提供商推出软件编程、计算机辅助设计、网络内容开发、音乐创作、图像处理、视频制作等创新学科的由GAN支持的工具和工作台。生成照片应用程序可能会出现在移动设备和其它大众市场物联网终端上的每一个智能相机应用程序中。
GAN在2017年是人工智能社区的一个重要的全球范围的研究焦点。GAN技术的进步速度在未来一年可能会加快。而生成设计技术有可能成为全球数据科学、创意和工程专业的核心课程。
