人工智能可以以驚人的速度，效率和逼真度生成新的數據模式。在過去的幾年里，人工智能通過算法生成可以以數字形式呈現的任何對象已經司空見慣。
人工智能的應用越發被稱為“生成”。生成性智能將推動下一代應用程序的自動編程、內容開發、視覺藝術以及其他創意、設計和工程活動。
到2019年，大多數領先的人工智能提供商將提供工具和庫，這些工具和庫用于構建基于人工智能的自然語言生成，圖像處理和其他生成用例。生成性人工智能已經在研究和商業應用中證明了其自身——比如在以下領域：
•生成圖形：人工智能可以從藝術作品中抽象出視覺模式，然后將這些模式應用于具有該作品的標志性特征的攝影圖像的幻想再現。這些算法還可以將任何粗糙的涂鴉轉換成令人印象深刻的繪畫，看起來就像是由描繪真實世界模型的專家級人類藝術家創建的。它們可以手繪人臉的草圖，并通過算法將其轉化為逼真的圖像。它們可以指導計算機渲染任何圖像，使其看起來好像是由特定人類藝術家以特定風格創作的。而且它們可以從任何圖像、圖案圖形和其它不在源頭中的細節化腐朽為神奇。
• 生成照片：人工智能可以通過生成并疊加元素缺失的，模糊或具有誤導性的任何原始的視覺元素來自動校正照片。它也可以將任何低分辨率的原始圖像轉換成自然的高分辨率版本。它可以通過混合現有的肖像或從任何特定的肖像抽象功能生成自然，但合成的人臉。它可以從語義標簽映射生成照片般逼真的圖像。
• 生成音頻：人工智能可以將任何計算機生成的聲音渲染成聽起來像在人類聲道中自然產生的聲音。它能以將文本翻譯成自然的令人驚訝的語音。它也可以創作音樂，聽起來就像它在表達人類音樂家的靈魂深處的真情實感。
• 生成視頻：人工智能可以調整電影中的幀，以符合導演希望實現的任何風格、燈光或其他效果。
• 生成文本：人工智能能夠以最快的速度大規模地快速生成自然語言內容。它可以從圖像和其它內容生成標題、注釋和其它敘述。它可以將現有的字體混合成新的字體設計。
• 生成代碼：人工智能可以生成程序代碼的構建版本，它可以處理吸引人的應用程序領域。
• 生成材料：通過3D打印、CRISPR和其它技術，人工智能甚至可以從頭開始渲染假肢，有機分子和其它物品。
在2018年及以后，更多的解決方案將在所有垂直領域進入市場，這些解決方案使用被稱為生成對抗網絡(GAN)的先進的人工智能方法，通過算法創造各種精確的驚人的數字和模擬對象。
在2019年之前會有更多的提供商推出軟件編程、計算機輔助設計、網絡內容開發、音樂創作、圖像處理、視頻制作等創新學科的由GAN支持的工具和工作臺。生成照片應用程序可能會出現在移動設備和其它大眾市場物聯網終端上的每一個智能相機應用程序中。
GAN在2017年是人工智能社區的一個重要的全球范圍的研究焦點。GAN技術的進步速度在未來一年可能會加快。而生成設計技術有可能成為全球數據科學、創意和工程專業的核心課程。
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