L11：人工智慧基礎概論
L114：鑑別式AI與生成式AI概念
L11402：鑑別式AI與生成式AI的整合應用
Prompt
鑑別式AI與生成式AI在應用場域與情境，如電腦視覺、語音辨識、生成技術等，請進行舉例及說明
關鍵要點
- 研究顯示，鑑別式AI和生成式AI的整合應用在電腦視覺、語音辨識和生成技術中具有重要作用。
- 它們的結合似乎能提升系統的準確性和多功能性，但具體效果可能因應用場景而異。
- 證據傾向於支持這兩者在圖像修補、語音系統和文本生成中的有效整合，但仍存在爭議，特別是在實時應用中的計算成本。
電腦視覺
在電腦視覺中，生成式AI可以創建新數據，而鑑別式AI則用於分類或評估。例如，在圖像修補中，生成式模型填補缺失部分，鑑別式模型選擇最合適的結果。
語音辨識
語音辨識中，混合HMM-DNN系統結合了生成式（HMM建模音素序列）和鑑別式（DNN估計發射概率）的方法，提升了準確性。
生成技術
在生成技術中，生成式AI創建文本或圖像，鑑別式AI用於過濾或評估質量，例如確保聊天機器人的回應適當。
詳細報告
鑑別式AI和生成式AI的整合應用在多個領域中展現了其潛力，特別是在電腦視覺、語音辨識和生成技術等應用場景中。以下將詳細探討這些整合的具體例子、背景和影響，旨在為讀者提供全面的理解。
背景與定義
- 鑑別式AI：專注於分類或區分數據，常用於圖像分類、語音辨識等任務。其目標是學習輸入數據與標籤之間的條件概率分佈。
- 生成式AI：旨在生成與訓練數據相似的新數據，應用於圖像生成、文本生成等。其目標是學習數據的聯合概率分佈。
這兩者的整合利用了生成式AI的創造力與鑑別式AI的精確性，形成了更強大的系統。
電腦視覺中的整合應用
- 圖像修補（Image Inpainting）：
- 生成式組件：使用生成對抗網絡（GANs）或擴散模型（Diffusion Models）來填補圖像中的缺失部分。例如，這些模型可以根據周圍像素生成可能的內容。
- 鑑別式組件：一個獨立的鑑別模型評估生成的修補結果，選擇最真實或與上下文最一致的版本。特別是在美術修復中，這種方法能確保生成的內容符合特定畫家的風格。
- 例子：研究顯示，在美術修復中，生成模型產生多個可能的修補結果，鑑別模型則根據畫家風格分配概率，選擇最佳結果 [1]。應用場景：文化遺產保護，修復損壞的藝術品。
- Anomaly Detection（异常检测）：
- 生成式組件：學習正常數據的分佈，例如工廠產品的標準圖像。
- 鑑別式組件：將新數據與生成的分佈比較，識別異常情況，例如檢測缺陷產品。應用場景：工業質量控制、安防監控。
- 視覺基礎模型（Visual Foundation Models， VFMs）：
- 這些模型在大型數據集上預訓練，能同時執行生成任務（如文本生成圖像）和鑑別任務（如圖像分割）。
- 整合方式：VFMs結合了生成式和鑑別式的能力，實現了零樣本泛化，適用於多種電腦視覺任務。
- 例子：如DALL-E模型可生成圖像，也可通過適配進行圖像分類。
語音辨識中的整合應用
- 混合HMM-DNN系統：
- 生成式組件：隱馬爾可夫模型（HMMs）用於建模音素序列，捕捉語音的時間依賴性。
- 鑑別式組件：深度神經網絡（DNNs）估計每個狀態的發射概率，提升分類準確性。
- 例子：現代語音辨識系統廣泛採用這種混合方法，特別是在處理複雜語音環境時。
- 應用場景：智能助手、語音轉錄服務。
- 揚聲器驗證（Speaker Verification）：
- 生成式組件：建模特定揚聲者的語音特徵，可能生成合成語音樣本。
- 鑑別式組件：分類新語音是否來自同一揚聲者。
- 整合方式：生成模型提供數據支持，鑑別模型進行身份驗證。
生成技術中的整合應用
- 文本生成與過濾：
- 生成式組件：語言模型生成文本，例如聊天機器人的回應。
- 鑑別式組件：分類器過濾生成的文本，確保符合特定標準，如不冒犯或相關性。
- 例子：聊天機器人使用生成模型創建回應，鑑別模型檢查是否適當，特別是在客戶服務中。
- 應用場景：在線客服、內容創作。
- 圖像生成與質量控制：
- 生成式組件：如GANs生成新圖像，應用於廣告或藝術創作。
- 鑑別式組件：評估生成的圖像質量，確保符合品牌一致性或美學標準。
- 例子：在廣告中，生成模型創建圖像，鑑別模型檢查是否符合品牌風格。
討論與挑戰
- 計算成本：特別是在實時應用中，整合兩者的計算需求可能較高，例如語音辨識中的混合系統。
- 數據需求：生成式AI通常需要大量數據，鑑別式AI則相對較少，這可能影響整合的效率。
- 倫理問題：生成式AI可能產生深度偽造（Deepfakes），需要鑑別式AI來檢測真偽，但這也引發了隱私和社會影響的爭議。
表格：整合應用的比較
結論
鑑別式AI和生成式AI的整合在多個應用場景中展示了其優勢，從圖像修補到語音辨識，再到文本生成，這些整合提升了系統的性能和多功能性。然而，計算成本和倫理挑戰仍是需要進一步研究的領域。
關鍵引用
- 图像修复在美术领域的应用方面的判别性候选选择
- 迈向生成式和判别性视觉基础模型的统一：一项调查
- 用于语音识别的深度学习
- 使用循环神经网络进行生成和判别文本分类
