前言

生成式AI（Generative Artificial Intelligence），通常称为生成式AI或Gen AI，标志着AI领域革命性的进步。它不仅能理解和分析数据，还能基于这些数据创造出全新的、极具创意的内容。这一技术的发展经历了从早期简单模型到现代复杂神经网络体系的演变，体现了AI从模仿到创造的转变。

在传统AI研究中，重点往往在于如何让机器理解和处理现有信息，比如模式识别、分类任务等。生成式AI则极大地扩展了AI的应用范围，使机器不仅能够“理解”世界，还能以我们之前未曾想象的方式“创造”内容。这种能力的背后，是对人类智能本质的深入模拟，即创造力。

生成式AI的核心在于模型如何学习和模拟数据分布。通过大量数据的学习，这些模型能够捕捉到深层次的数据结构和规律，并利用这些知识生成全新的数据实例。这个过程涉及复杂的算法和技术，如生成对抗网络、变分自编码器、扩散模型，以及近年来广受欢迎的Transformer模型等。

随着技术的不断进步，生成式AI已在多个领域展现出巨大的潜力和价值。无论是艺术创作、音乐制作，还是新药开发、内容创造，抑或虚拟现实和增强现实的应用，生成式AI都在开启一个全新的创新时代。它不仅为现有问题提供了新的解决方案，也为人类创造力的延伸开辟了新的路径。

编写本书的目的是探索生成式AI技术的各个方面及其在现实世界中的应用。随着这一技术的快速发展和应用范围的扩大，从业者、学者以及对AI感兴趣的读者迫切需要一本能够深入浅出地介绍核心概念、技术演进及其实际应用的图书。本书旨在激发更多的创新和对这一领域的探索。