生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，GAI）是一类基于深度学习的机器学习模型，能够通过学习大量数据来生成新的、与原始数据相似但并不完全相同的数据。这项技术利用复杂的算法、模型和规则，从大规模数据集中学习，以创造新的原创内容，如文本、图片、声音、视频和代码等，全面超越了传统软件的数据处理和分析能力。

生成式人工智能的实现过程通常是通过给定一些初始条件（如噪声向量）作为输入，然后使用深度神经网络和概率模型来逐步生成新的数据。比较典型的生成式人工智能应用包括使用循环神经网络（RNNs）和变换器（Transformers）等技术来生成具有一定连贯性和语义意义的文本，以及使用3D卷积神经网络（3D CNNs）和生成对抗网络（GANs）等技术来生成流畅的视频。

生成式人工智能是一个跨学科交叉的学术领域，旨在将现实世界中的结构、运作模式和规则映射到计算机模型中。它涵盖了诸如自适应学习、模式识别、认知模型和机器学习等核心重点，并且是人工智能领域从1.0时代进入2.0时代的重要标志。

生成式人工智能的应用非常广泛，包括但不限于自动驾驶、智能家居、智能制造、金融、医疗、教育等领域。随着技术的不断进步和发展，生成式人工智能将会在更多领域发挥重要作用，为人类带来更多的便利和创新。