Какво е Generative AI?

Generative AI вдига много шум напоследък. Терминът се използва за обозначаване на всеки тип система с изкуствен интелект, която разчита на неконтролирани или полуконтролирани алгоритми за обучение за създаване на нови цифрови изображения, видео, аудио и текст. Според MIT генеративният AI е един от най-обещаващите постижения в областта на AI през последното десетилетие. 

Чрез Generative AI компютрите могат да научат основни модели, свързани с въвеждането, което им позволява да извеждат подобно съдържание. Тези системи разчитат на генеративни състезателни мрежи (GANs), вариационни автоенкодери и трансформатори. 

Шумът около генеративния AI расте стабилно, като Gartner го включва в своя “Нововъзникващи технологии и тенденции Радар за въздействие за 2022 г” отчет. Според компанията това е една от най-въздействащите и бързо развиващи се технологии на пазара. 

Някои от ключовите прогнози от този доклад на Gartner включват: 

• До 2025 г. генеративният AI ще се използва от 50 процента от инициативите за откриване и разработване на лекарства.
  
• До 2025 г. генеративният AI ще произвежда 10 процента от всички данни. 
• До 2027 г. 30 процента от производителите ще използват генеративен AI, за да подобрят ефективността на разработката на своите продукти. 

Генеративни AI техники 

Generative AI може да създава ново съдържание, като използва съществуващ текст, аудио файлове или изображения. Той позволява на компютрите да откриват основния модел, свързан с входа, така че да може да произведе подобно съдържание. 

Generative AI постига този процес чрез различни техники: 

• Генеративни състезателни мрежи (GAN): GAN се състоят от две невронни мрежи. Има генератор и дискриминаторна мрежа, които са изправени един срещу друг, за да установят равновесие между двете. Генераторната мрежа генерира нови данни или съдържание, наподобяващо изходните данни. Дискриминаторната мрежа прави разлика между източника и генерираните данни, за да разпознае кое е по-близо до оригинала. 
• Трансформатори: Трансформаторните модели включват големи имена като GPT-3 и те имитират когнитивно внимание и могат да измерват значимостта на частите на входните данни. Трансформърите са обучени да разбират езика или изображението. Те могат също да научат задачи за класификация и да генерират текстове или изображения от големи набори от данни. 
• Вариационни автоматични енкодери: При вариационните автоматични енкодери енкодерът кодира входа в компресиран код, докато декодерът възпроизвежда първоначалната информация от кода. Когато се обучи правилно, компресираното представяне може да съхранява разпределението на входните данни като представяне с по-малки размери. 

Генеративни AI приложения

Има широк набор от приложения за генеративен AI, обхващащ много области като маркетинг, образование, здравеопазване и развлечения. 

Ето някои от най-добрите приложения на генеративния AI: 

• Здравеопазване: Генеративните враждебни мрежи революционизират индустриите на здравеопазването. Те могат да бъдат научени да произвеждат фалшиви примери за недостатъчно представени данни, които след това могат да бъдат използвани за обучение и развитие на модела. GAN също се използват за идентификация на данни, подобряване на поверителността и сигурността на данните. Те се занимават с основния проблем на процеса на обръщане, който може да компрометира ценни данни за пациента. 
• Музика: Генеративният AI също се използва в музиката чрез създаване на невронни мрежи, които могат да имитират човешкия мозък. Например, софтуерът Magenta на Google създаде първата по рода си AI песен. Едно от най-големите предимства на генеративния AI в музиката е способността му да създава нови жанрове. 
• Филм: Приложенията на генеративния AI във филмовата индустрия продължават да растат. Той позволява на професионалистите да заснемат кадър по всяко време, независимо от осветлението или метеорологичните условия, тъй като снимката може да бъде конвертирана след това. Generative AI може също да използва синтез на лица и клониране на глас, за да позволи изображенията и видеоклиповете на актьорите да се използват с различни възрасти. 
• Медии: Генеративният AI се използва в цялата медийна индустрия. Например, той може да мащабира съдържание чрез супер разделителна способност. Техниките за машинно обучение могат да превърнат нискокачествено съдържание във висококачествено. 
• Роботика: Генеративното моделиране помага за подсилване на моделите за машинно обучение да проявяват по-малко пристрастия и са в състояние да разберат абстрактни концепции в симулацията и реалния свят. 

Предизвикателствата на Generative AI

С всичките си предимства и приложения, генеративният AI също поставя някои предизвикателства. От една страна, може да се използва от лоши участници за извършване на злонамерени дейности като измама на хора или създаване на спам новини. 

Генеративните AI алгоритми се нуждаят от много данни за обучение, за да изпълняват успешно задачи. В същото време GAN не могат да извеждат изцяло нови изображения или текст, те трябва да вземат данни и да ги комбинират заедно, за да създадат нов изход. 

Друго предизвикателство на генеративния AI са неочакваните резултати, като някои модели като GAN са трудни за контролиране. Когато случаят е такъв, моделите могат да бъдат нестабилни и да генерират неочакван резултат. 

Примери за генериращи AI компании

Има много компании, ангажирани с Generative AI за голямо разнообразие от приложения: 

• Синтезия: Една от най-известните компании за генериране на изкуствен интелект е Synthesia, която е ранен пионер на технологията за видео синтез. Базираната в Обединеното кралство компания е основана през 2017 г. и прилага нова синтетична медийна технология за създаване на визуално съдържание, както и за намаляване на разходите, уменията и езиковите бариери, необходими за използване на технологията. 
• Предимно AI: Основно AI разработи Synthetic Data Engine, който позволява симулация на реалистични и представителни синтетични данни в мащаб. Той може автоматично да научи модели, структура и вариации от съществуващи данни. 
• Синтез AI: Synthesis AI съчетава нови генеративни AI модели и развиващи се CGI технологии. Според компанията техният собствен тръбопровод позволява генерирането на огромни количества данни за обучение на сложни модели за компютърно зрение. 
• Синтетичен: Водеща компания за синтетични данни, Synthetaic отглежда висококачествени данни за AI. RAIC (бърза автоматична категоризация на изображения) на компанията автоматизира анализа на големи, неструктурирани набори от данни, така че да можете да обучавате и внедрявате AI модели по-бързо от традиционните подходи. 
• Акемия: Компания за откриване на силиконови лекарства, Aqemia разчита на уникални квантово вдъхновени алгоритми за предсказване на афинитет, комбиниран с AI. Тази техника помага за бързото откриване на по-иновативни молекули с по-добри шансове за успех. 
• AiMi: Една от най-добрите генеративни AI компании в музикалната индустрия, AiMi доставя динамичен, безкраен поток от електронна музика, която съживява в реално време. Можете да използвате AiMi, за да създавате музикални пейзажи, които ви потапят в непрекъснат звук и визуализации.
  

Това са само няколко от многото компании, използващи генеративни AI модели, за да въведат иновативни и постоянно развиващи се технологии.