02 深度学习：推动AIGC的根本动力

深度学习算法是机器学习领域的一个重要研究方向，基本方法是机器对大量训练数据进行学习，掌握样本信息的内涵和规律，获取与人类的思维模式相似的分析学习能力。在AIGC领域，这一能力的应用表现在多语言翻译、文字生成、图像生成、语音合成等方面。与根据算法规则生成内容的智能模型不同，AIGC深度学习模型通过大量的数据训练和特征学习，能够准确、灵活、快速地生成多种模态的数据内容，表现出更高的智能化水平。

（1）机器学习的主流算法及其原理

根据机器学习的应用情况，其学习算法主要可以分为三类：监督学习算法（Supervised Learning）、非监督学习算法（Unsupervised Learning）和强化学习算法（Reinforcement Learning），如图2-1所示。

图2-1 机器学习的主流算法

监督学习算法与非监督学习算法、强化学习算法的对比关系如表2-1所示。

表2-1 不同形态的机器学习算法对比

①监督学习算法

监督学习算法是训练人工神经网络的常用算法，也是机器学习中比较容易理解和实现的算法之一。简单地说，监督学习就是机器通过有标签的训练数据集（包括输入和输出，或特征和目标）学习出一个模型参数，再利用该模型将新的输入数据映射为相应的输出，这实际上是让机器学习由人类创建的模型的过程。

常见的卷积神经网络（convolutional neural networks）也属于监督学习算法的范畴，它在图像分类领域（如人脸识别）有广泛的应用。

②非监督学习算法

非监督学习算法与监督学习算法原理类似，也要求输入和输出结果，但非监督学习算法所学习的数据集没有人为标注，也没有确定的数据类别和输出目标，而是让机器自己学习，根据样本数据的相似性进行分类（Clustering），然后利用聚类结果，提取数据集中的隐藏信息，基于该信息对新数据进行预测。生成对抗网络（GAN）就属于非监督学习算法，常用于图像生成。

③强化学习算法

与监督学习和非监督学习算法中的样本分类任务不同，强化学习算法的任务是指导训练对象如何决策，它在给定的数据环境下，不断与环境交互，基于环境反馈进行下一步行动，以达成目标或使整体收益最大化。强化学习算法实际上是一套决策系统，在游戏设计领域有广泛应用。例如著名的AlphaGo就是基于强化学习算法的专家系统，其训练目标是让棋子尽可能占领棋盘上更多的区域。

从以上几种算法中我们可以看出，不论哪种算法，在进行模型训练时都非常重视对训练数据特征的选取和处理，而训练数据往往是多种多样且复杂的（例如带有文字的海量图片），因此难以直接、有效地提取其特征。此时，机器学习就不再仅仅局限于对句子或图片特征的识别，还需要找到它们背后隐含的逻辑关系，而深度学习为这一问题提供了解决方案，其基本思路是通过多层网络的构建和训练来处理未知数据，使其输出符合人类预期的结果。

（2）深度学习算法：推动AIGC的根本动力

深度学习算法的迭代升级是AIGC相关技术发展的最根本动力。AIGC相关技术的演进大致可分为前深度学习阶段和深度学习阶段，各有其阶段特点：

a.在前深度学习阶段，AIGC相关模型不具备对客观世界的认知能力和生成新内容的创造力，虽然可以根据既定的算法规则或模板输出内容，但在本质上是对已有内容的复制或调用，且容易输出文不对题的内容，能够满足的用户需求非常有限。

b.在深度学习阶段，深度神经网络理论的创新、相关模型架构和学习范式的优化使人工智能的学习能力大大提升，为AIGC技术的进一步发展创造了条件。

随着深度学习理论的提出，卷积神经网络的表征学习能力逐渐受到重视，2012年，卷积神经网络AlexNet成为ImageNet大规模视觉识别竞赛的优胜算法，这一技术突破带来了深度学习的大爆发。2014年，生成对抗网络被提出，为深度学习开辟了新的研究方向，有效提升了生成内容（主要是图片）的精度和真实性。此外，强化学习、扩散模型（Diffusion Model）等学习范式的发展，都为真正实现AIGC创造了条件。