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1.何為生成式人工智能？

判別式人工智能是以“分析-識別”為基礎，開拓了目標識別和分類回歸等一系列的研究應用，而生成式人工智能則以“重建合成”方式用于生成各種形式的內容。生成式人工智能是一種人工智能技術，可以學習大量數據并生成與原始數據類似的新數據。生成式人工智能通常使用神經網絡或其他機器學習算法來學習數據的模式和規律，并使用這些模式和規律生成新的數據。與傳統的分類或回歸任務不同，生成式人工智能的目標是生成新的數據而不是對現有數據進行分類或回歸。

生成式人工智能通常有兩種主要的方法：基于概率模型的生成式模型和基于深度學習的生成式模型。基于概率模型的生成式模型使用概率分布來描述數據的生成過程，并從中抽樣生成新的數據。基于深度學習的生成式模型通常使用變分自編碼器（VAE）或生成對抗網絡（GAN）等深度學習模型來生成新的數據。這些模型可以從數據中學習到復雜的分布和模式，并使用這些分布和模式來生成新的數據。

2.生成式人工智能面臨的挑戰

生成式人工智能的應用范圍非常廣泛，但它也面臨著一些挑戰:

數據不足：生成式人工智能需要大量的數據才能學習到數據的模式和規律，但在某些領域中，如醫療、金融等，數據的獲取和共享可能受到限制，因此可能會面臨數據不足的問題。

模型不穩定：生成式人工智能模型通常比傳統的分類或回歸模型更加復雜，因此可能會面臨模型不穩定的問題，即同樣的輸入數據可能會生成不同的輸出數據。

難以控制生成結果：生成式人工智能生成的數據通常是自動生成的，因此難以對其進行控制，無法保證生成結果的準確性和可靠性。

生成結果可能不符合倫理和道德標準：生成式人工智能可能生成具有敏感性和爭議性的內容，如虛假新聞、歧視性評論等，這可能會對社會和公眾產生負面影響。

難以評估和驗證：生成式人工智能生成的數據通常沒有明確的標準和指標來評估其質量和準確性，因此難以進行驗證和評估。

針對這些挑戰，研究人員正在開發新的方法和技術來解決這些問題，如使用更加穩定的模型結構、引入更多的約束和先驗知識來控制生成結果等。同時，加強倫理和道德標準的監管和規范也是必要的。

3.生成式人工智能場景運用

楊小康院長還分享了生成式世界模型以及生成式虛擬數字人，通過此類技術可以讓世界模型更逼近物理現實: 表觀模擬到物理現象內部機理去推斷，使得數字人更逼真、更通用:；在世界模型上訓練智能體，可反哺真實世界中的決策過程，通過立體視覺渲染、多模態驅動、動態模擬技術實現數字人與世界模型交互。

此外，他還介紹了物理現象的視覺仿真與推理: 神經流體研究上的一些突破進展，以及世界模型的持續預測學習的挑戰和難點，世界模型表征解耦等學術研究。總結為生成式人工智能為構建基于視覺直覺的物理世界模型和虛擬數字人提供了可行的途徑。

此外生成式人工智能在各個領域都有廣泛的應用：

文本生成：生成式人工智能可以用來生成各種類型的文本，如新聞文章、小說、詩歌等。這項技術可以被應用于自動化寫作、智能客服、智能推薦等場景中。

圖像生成：生成式人工智能可以生成新的圖像，例如藝術風格轉換、圖像修復、視頻超分辨率等。這項技術可以被應用于電影制作、視頻游戲開發、產品設計等場景中

音頻生成：生成式人工智能可以生成各種類型的音頻，如音樂、人聲、環境聲音等。這項技術可以被應用于音樂創作、語音合成、聲音修復等場景中。

對話生成：生成式人工智能可以通過學習人類對話的模式和語言規律來生成對話。這項技術可以被應用于智能客服、智能語音助手等場景中。

視頻生成：生成式人工智能可以生成新的視頻內容，例如視頻剪輯、視頻合成、視頻特效等。這項技術可以被應用于電影制作、廣告制作、視頻游戲開發等場景中。

3D模型生成：生成式人工智能可以生成各種類型的3D模型，如人物、建筑、汽車等。這項技術可以被應用于產品設計、游戲開發、虛擬現實等場景中。

總之，生成式人工智能在各種場景中都有廣泛的應用，可以幫助人類創造更多、更優秀的內容，并提高人類的生產力和創造力。

二、復雜圖文處理的未來發展將如何？

中國科學技術大學語音及語言信息處理國家工程研究中心副教授杜俊就團隊在文檔結構層次化重建領域的最新進展進行分享：如何讓機器像人一樣可以結合不同模態信號認識理解世界。

1.更深層次的漢字解構研究

基于部首建模的漢字識別、生成與評測，是一種利用漢字的組成部分（部首）來進行漢字處理的方法。該方法可以應用于漢字的識別、生成和評測等多個領域。可以有效提高識別的準確率和速度，用于自動生成漢字書法字體，或者用于生成漢字組合成語言文字，如漢藏語、漢文蒙文等。

基于部首建模的漢字識別、生成與評測的實現過程是一個基于數據、特征和模型的訓練和應用過程，需要涉及到數據處理、特征提取、模型訓練、預測和優化等多個方面的技術和方法。

部首分解：將漢字按照部首進行分解，得到每個漢字的部首組成部分。

特征提取：對每個部首進行特征提取，例如提取每個部首的筆畫數、形狀、結構等特征

模型訓練：基于提取的特征，建立機器學習模型，例如支持向量機（SVM）、神經網絡等模型，并利用已知的漢字數據集進行訓練。

2.自動分析表格結構

杜俊教授提出基于SEM的表格結構識別，SEM（Structural Element Matching）是一種基于結構元素匹配的表格結構識別方法。該方法的原理是在表格識別過程中，將表格的結構看作一種由多個結構元素組成的結構，并將每個結構元素表示為一組特征，然后通過比對待識別表格和預定義的結構元素庫中的結構元素，來確定待識別表格的結構和單元格內容。

具體而言，SEM的步驟如下：

預處理：對待識別表格進行預處理，包括圖像二值化、去除表格線等。

結構元素庫構建：構建包含常見表格結構元素的結構元素庫，如表頭、行、列、合并單元格等。

特征提取：對待識別表格中的每個像素點提取一組特征，如像素點的顏色、位置、大小、形狀等。

結構元素匹配：將待識別表格中的每個像素點的特征與結構元素庫中的結構元素進行比對，找出與之最匹配的結構元素。

結構元素組合：根據匹配結果，將結構元素組合成表格的結構和單元格內容。

通過這樣的方式，SEM能夠對表格進行準確的結構和內容識別，具有較高的準確率和魯棒性。但是，該方法需要預定義結構元素庫，因此對于不同類型和形式的表格，需要進行相應的結構元素庫設計和優化，這可能會帶來一定的挑戰。

3.更精細化的文檔解構模型

杜俊教授提還出現階段文檔分析任務中，大多數研究是針對單頁內的文章要素的解析，但從內容角度看，許多文檔頁與頁之間內容有關聯。該方法的原理是利用預訓練的語言模型（如BERT、GPT等）對篇章級的文檔進行編碼和表示，然后使用相應的解碼器將文檔中的每個句子或段落與相應的結構類型（如標題、正文、列表等）進行匹配和分類。在這個過程中，模型通常會利用上下文信息、語法規則和語義知識等多個方面的信息，以提高分類的準確性和魯棒性。

具體而言，該方法的步驟如下：

預處理：對篇章級的文檔進行預處理，如分句、分段、去除停用詞等。

文檔編碼：使用預訓練的語言模型對文檔中的每個句子或段落進行編碼，得到其語義表示。

結構類型分類：將文檔中的每個句子或段落與相應的結構類型（如標題、正文、列表等）進行匹配和分類，通常使用基于機器學習或深度學習的分類器來實現

結構化輸出：將分類結果轉化為結構化的數據，如HTML、XML或JSON等格式，以便進行自動化處理和分析

這種方法的優點在于可以將篇章級的文檔轉化為結構化的數據，使得文本數據的自動化處理和分析變得更加容易和高效。但是，該方法需要大量的標注數據和計算資源來訓練和優化模型，因此對于某些場景可能不太適用。

三、人工智能結合機器視覺又會在圖文處理有何種突破？

1.底層視覺與圖像掃描的結合

底層視覺（Low-level vision）主要研究如何提高或恢復各類場景下的圖像/視頻內容，如清晰度提升，低質量及破損圖像恢復等，是計算機視覺領域的重要研究方向之一。其理論和方法在手機圖像采集與處理，醫療圖像分析等領域發揮著至關重要的作用。底層視覺技術的缺陷將會導致很多high-level視覺系統（檢測，識別理解）難以作為成熟產品真正落地。合合信息郭豐俊博士在本次報告中，分享了合合信息技術團隊在文檔圖像處理系統中所做的底層視覺研究工作，從底層視覺技術的直接應用及對下游任務的影響等方面，闡述底層視覺技術在文檔圖像處理/識別場景下的價值與思考。

2.文檔處理與人工智能的結合

文檔處理與人工智能的結合，是指將人工智能技術應用于文檔處理領域，通過自然語言處理、圖像識別、機器學習等技術，對文檔進行自動化處理和分析。

具體而言，文檔處理與人工智能的結合可以實現以下功能：

1. 文本識別：通過圖像識別技術，將紙質文檔或掃描件轉化為可編輯的文本格式，以便進行后續處理和分析。

2. 文本分類：通過機器學習技術，將文本按照特定的分類方式進行自動分類，如按主題、按語言、按情感等。

3. 信息抽取：通過自然語言處理技術，從文本中自動抽取出特定的信息，如人名、地名、時間等，以便進行自動化處理和分析。

4. 文本摘要：通過自然語言處理技術，將長篇文本自動化地進行摘要，提取出其中的關鍵信息，以便瀏覽和閱讀。

5. 文檔翻譯：通過自然語言處理技術，將文檔進行自動翻譯，實現多語言文檔的處理和分析。

6. 知識圖譜：通過自然語言處理和圖譜技術，將文檔中的知識點提取出來，并將其構建為知識圖譜，以便進行知識管理和分析。

文檔處理與人工智能的結合，可以實現對大量文檔的自動化處理和分析，提高工作效率和準確性，降低人力成本和時間成本，對于企業的知識管理和業務分析具有重要的意義。

合合信息智能文檔處理技術采用精準的圖像裁剪、形變矯正以及去除陰影和摩爾紋等技術，利用人工智能技術對文檔圖像進行增強和清晰度提升，從而提高文檔圖像的質量和閱讀體驗。通過這種方法，可以有效提升文檔處理下游任務的質量和效率，例如識別轉換和圖像分析等。目前，該技術已經被應用于智能文字識別產品，為來自全球上百個國家和地區的數億用戶提供了服務。

四.活動展望總結

根據眾位學術技術大咖的分享來看，未來圖文智能處理的發展將會更加智能化、自動化和可定制化。具體來說，未來的圖文智能處理技術將會更加注重生成式人工智能技術的應用，例如深度學習、自然語言處理、計算機視覺等。這將使得處理效果更加準確和高效。同時，未來的圖文智能處理技術將會更加自動化，例如自動識別文檔類型、自動分類文檔、自動提取文檔信息等，這將進一步提高文檔處理的效率和準確性。此外，未來的圖文智能處理技術也將會更加可定制化，根據不同的行業和應用場景，為客戶提供量身定制的解決方案。這將有助于滿足客戶的不同需求，提升客戶的體驗和滿意度。

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總結

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