序

我對(duì)生成式人工智能的癡迷始于幾年前，當(dāng)時(shí)我第一次看到將馬的圖像轉(zhuǎn)換成斑馬圖像的模型，以及能生成生動(dòng)的文本內(nèi)容的Transformer。這本書是我從零開始構(gòu)建并理解這些模型的心路歷程結(jié)晶，也是我之前在實(shí)驗(yàn)各種生成模型時(shí)希望手頭能有的一本書。本書從簡(jiǎn)單的模型入手，幫助讀者建立基礎(chǔ)的深度學(xué)習(xí)技能，然后再向更復(fù)雜的挑戰(zhàn)進(jìn)發(fā)。在嘗試了TensorFlow后，我最終選擇了PyTorch，因?yàn)樗С謩?dòng)態(tài)計(jì)算圖并且語法更清晰。

本書中的所有生成模型都是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本書從PyTorch中一個(gè)綜合的深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目開始，非常適合該領(lǐng)域的新手。每一章都是在前一章的基礎(chǔ)上精心編排的。首先，讀者將學(xué)習(xí)使用架構(gòu)簡(jiǎn)單的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建形狀、數(shù)字和圖像等基本內(nèi)容。隨著學(xué)習(xí)的深入，復(fù)雜性會(huì)逐漸提高，最終我們將建立更先進(jìn)的模型，如用于生成文本和音樂的Transformer，以及用于生成高分辨率圖像的擴(kuò)散模型。

從表面上看，本書探索了各種生成式人工智能模型。但從更深層次來看，這一次的技術(shù)旅程反映了我們大腦的工作原理，也反映了人類的本質(zhì)。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在這些生成模型中的突出表現(xiàn)，證明了我們對(duì)理解和復(fù)現(xiàn)人類復(fù)雜學(xué)習(xí)過程這一目標(biāo)的不懈追求。生成式人工智能模型從塑造我們大腦的生物進(jìn)化過程中汲取靈感，從自己所遇到的大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，這一過程就和我們?nèi)祟悘闹車拇碳ぶ袑W(xué)習(xí)一樣。

生成式人工智能的影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了它的實(shí)際應(yīng)用。站在這場(chǎng)技術(shù)革命的前沿，我們不得不重新評(píng)估自己對(duì)意識(shí)、生命和人類存在本質(zhì)的理解。機(jī)器學(xué)習(xí)與人類學(xué)習(xí)之間的相似之處非常明顯。正如生成式人工智能通過受人腦啟發(fā)所構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行一樣，人類的思想、情感和行為也是我們體內(nèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出。因此，對(duì)生成式人工智能的研究已經(jīng)超越了技術(shù)界限，成為對(duì)人類自身和人類意識(shí)底層基礎(chǔ)機(jī)制的探索。對(duì)生成式人工智能的研究不禁讓我們深入思考一個(gè)深刻的問題：人類在本質(zhì)上是不是復(fù)雜的生成式人工智能模型？

從這個(gè)意義上說，生成式人工智能不僅是一種工具，還是一面鏡子，映射出我們最深層的“存在”問題。隨著不斷發(fā)展這些技術(shù)并與之互動(dòng)，我們不僅在塑造人工智能的未來，也在加深自己對(duì)人類智慧的理解。歸根結(jié)底，對(duì)生成式人工智能的探索也是對(duì)我們自身的探索，是一次探尋意識(shí)核心和生命本質(zhì)的旅程，促使我們重新思考意識(shí)、生命和人類的意義。