Co je Generative AI?

Generative AI způsobila v poslední době velkou pozornost. Tento termín se používá k označení jakéhokoli typu systému umělé inteligence, který se spoléhá na nesupervizované nebo semi-supervizované algoritmy učení k vytváření nových digitálních obrazů, videa, audio a textu. Podle MIT je generative AI jedním z nejperspektivnějších pokroků v oblasti AI za posledních deset let. 

Prostřednictvím Generative AI mohou počítače naučit základní vzory relevantní k vstupu, což jim umožňuje výstup podobného obsahu. Tyto systémy se spoléhají na generativní adversativní sítě (GANs), variabilní autoenkodéry a transforméry. 

Hype kolem generative AI roste postupně, s Gartnerem, který ji zahrnuje do své zprávy „Emerging Technologies and Trends Impact Radar for 2022“. Podle společnosti je to jedna z nejvýznamnějších a rychle se vyvíjejících technologií na trhu. 

Některé z klíčových předpovědí z této Gartnerovy zprávy zahrnují: 

• Do roku 2025 bude generative AI používána 50 procenty iniciativ objevu a vývoje léků.
• Do roku 2025 bude generative AI produkovat 10 procent všech dat. 
• Do roku 2027 bude 30 procent výrobců používat generative AI ke zvýšení efektivity vývoje produktů. 

Techniky Generative AI 

Generative AI může vytvářet nový obsah pomocí existujícího textu, audio souborů nebo obrazů. Umožňuje počítačům detekovat základní vzor související s vstupem, aby mohl produkovat podobný obsah. 

Generative AI dosahuje tohoto procesu prostřednictvím různých technik: 

• Generativní adversativní sítě (GANs): GANs se skládají ze dvou neuronových sítí. Existuje generátor a diskriminátorová síť, které jsou proti sobě, aby stanovily rovnováhu mezi nimi. Generátorová síť generuje nová data nebo obsah podobný zdrojovým datům. Diskriminátorová síť rozlišuje mezi zdrojovými a generovanými daty, aby rozpoznala, co je blíže originálu. 
• Transforméry: Transformátorové modely zahrnují velké názvy, jako je GPT-3, a napodobují kognitivní pozornost a mohou měřit významnost částí vstupních dat. Transforméry jsou trénovány k pochopení jazyka nebo obrazu. Mohou se také učit klasifikační úkoly a generovat texty nebo obrázky z velkých datových sad. 
• Variabilní autoenkodéry: S variabilními autoenkodéry kóduje kódovací část vstupní data do komprimovaného kódu, zatímco dekodér reprodukuje počáteční informace z kódu. Když jsou správně trénovány, komprimované reprezentace mohou uložit distribuci vstupních dat jako menší dimenzionální reprezentaci. 

Aplikace Generative AI

Existuje široký rozsah aplikací pro generative AI, který zahrnuje mnoho oblastí, jako je marketing, vzdělávání, zdravotnictví a zábava. 

Zde jsou některé z nejlepších aplikací generative AI: 

• Zdravotnictví: Generativní adversativní sítě revolucionalizují zdravotnické odvětví. Mohou být naučeny produkovat falešné příklady nedostatečně reprezentovaných dat, které lze poté použít k trénování a vývoji modelu. GANs se také používají pro identifikaci dat, zlepšení ochrany a zabezpečení dat. Řeší hlavní problém reverzního procesu, který může ohrozit cenná pacientská data. 
• Hudba: Generative AI se také používá v hudbě vytvořením neuronových sítí, které mohou napodobit lidský mozek. Například software Google Magenta vytvořil první píseň vytvořenou pomocí AI. Jedním z největších benefitů generative AI v hudbě je její schopnost vytvářet nové žánry. 
• Pohyblivé obrazy: Aplikace generative AI ve filmovém průmyslu pokračují v růstu. Umožňuje profesionálům zachytit snímek v jakémkoli okamžiku, bez ohledu na osvětlení nebo povětrnostní podmínky, protože snímek lze převést později. Generative AI může také použít syntézu obličeje a klonování hlasu, aby umožnila použití obrazů a videí herců s různými věky. 
• Média: Generative AI se používá v celém médiím. Například může zvýšit kvalitu obsahu pomocí super-rozlišení. Techniky strojového učení mohou převést nízkokvalitní obsah na vysokokvalitní. 
• Robotika: Generativní modelování pomáhá modelům učení s posilováním, aby vykazovaly méně zkreslení a mohly pochopit abstraktní koncepty v simulaci a skutečném světě. 

Výzvy Generative AI

Se všemi svými výhodami a aplikacemi také generative AI představuje některé výzvy. Například může být použita špatnými aktéry k provádění škodlivých aktivit, jako je podvod nebo vytváření spamu. 

Algoritmy generative AI potřebují velké množství trénovacích dat, aby úspěšně plnily úkoly. Současně GANs nemohou vyprodukovat zcela nové obrázky nebo text, musí vzít data a kombinovat je, aby vytvořily nový výstup. 

Další výzvou generative AI je neočekávaný výsledek, s některými modely, jako jsou GANs, které jsou obtížně ovladatelné. Když je tomu tak, modely mohou být nestabilní a produkovat neočekávaný výsledek. 

Příklady společností Generative AI

Existuje mnoho společností, které se zabývají generative AI pro široký rozsah aplikací: 

• Synthesia: Jedna z nejznámějších společností generative AI je Synthesia, která byla raným průkopníkem technologie video syntézy. Tato britská společnost byla založena v roce 2017 a implementuje novou syntetickou média technologii pro vizuální tvorbu obsahu, jakož i pro snížení nákladů, dovedností a jazykových bariér potřebných k využití technologie. 
• Mostly AI: Mostly AI vyvinula Synthetic Data Engine, která umožňuje simulaci realistických a reprezentativních syntetických dat ve velkém měřítku. Může automaticky naučit vzory, strukturu a variaci z existujících dat. 
• Synthesis AI: Synthesis AI kombinuje nové generativní modely AI a vyvíjející se CGI technologie. Podle společnosti jejich proprietární pipeline umožňuje generovat velké množství dat pro trénování sofistikovaných modelů počítačového vidění. 
• Synthetaic: Vedoucí společnost syntetických dat, Synthetaic, pěstuje vysokokvalitní data pro AI. Společnost RAIC (Rapid Automatic Image Categorization) automatizuje analýzu velkých, nestrukturovaných datových sad, aby jste mohli trénovat a nasazovat modely AI rychleji než tradiční přístupy. 
• Aqemia: Společnost Aqemia, která se zabývá objevem léků in silico, spoléhá na unikátní kvantově-inspirované algoritmy k předpovědi afinit, kombinované s AI. Tato technika pomáhá rychle objevit inovativnější molekuly s lepšími šancemi na úspěch. 
• AiMi: Jedna z nejlepších společností generative AI v hudbě, AiMi dodává dynamický, nekonečný tok elektronické hudby, který se reanimuje v reálném čase. Můžete použít AiMi k vytváření hudebních krajin, které vás ponoří do kontinuálního zvuku a vizuálu.

To jsou pouze některé z mnoha společností, které využívají modely generative AI k zavedení inovativních a neustále se vyvíjejících technologií.