Hvad er Generative AI?

Generative AI har været meget omtalt i det seneste. Begrebet bruges til at beskrive enhver type kunstig intelligenssystem, der afhænger af uovervågede eller semi-overvågede læringosalgoritmer til at oprette nye digitale billeder, video, lyd og tekst. Ifølge MIT er generative AI en af de mest lovende fremskridt i AIfeltet i det sidste årti.

Gennem Generative AI kan computere lære grundlæggende mønstre, der er relevante for input, hvilket ermöglicer dem at udgive lignende indhold. Disse systemer afhænger af generative adversarial netværk (GANs), variational autoencoders og transformers.

Hypeen omkring generative AI vokser stadigt, med Gartner inkluderer det i sin “Emerging Technologies and Trends Impact Radar for 2022”-rapport. Ifølge virksomheden er det en af de mest indflydelsesrige og hurtigt udviklende teknologier på markedet.

Nogle af de vigtigste forudsigelser fra denne Gartner-rapport inkluderer:

• Inden 2025 vil generative AI blive brugt af 50 procent af lægemiddelforskning og udviklingsinitiativer.
• Inden 2025 vil generative AI producere 10 procent af alle data. 
• Inden 2027 vil 30 procent af fabrikanterne bruge generative AI til at forbedre deres produktudviklingseffektivitet.

Generative AI-teknikker

Generative AI kan oprette nyt indhold ved at bruge eksisterende tekst, lydfiler eller billeder. Det ermöglicer computere at opdage det underliggende mønster i forhold til input, så det kan producere lignende indhold.

Generative AI opnår dette proces gennem forskellige teknikker:

• Generative adversarial netværk (GANs): GANs består af to neurale netværk. Der er en generator og en diskriminator, der er sat op imod hinanden for at etablere ligevægt mellem de to. Generatornetværket genererer nyt data eller indhold, der ligner kilde-data. Diskriminatornetværket differentierer mellem kilde- og genereret data for at genkende, hvad der er tættest på originalen. 
• Transformers: Transformer-modeller inkluderer store navne som GPT-3, og de imiterer kognitiv opmærksomhed og kan måle betydningen af inputdata-dele. Transformere trænes til at forstå sprog eller billeder. De kan også lære klassificering-opgaver og generere tekster eller billeder fra store datasæt. 
• Variational auto-encoders: Med variational auto-encoders kodificerer encoderen input i komprimeret kode, mens decoderen genskaber den oprindelige information fra koden. Når det er trænet korrekt, kan den komprimerede repræsentation gemme inputdatafordelingen som en mindre dimensionel repræsentation.

Generative AI-anvendelser

Der er en bred vifte af anvendelser for generative AI, der spænder over mange felter som marketing, uddannelse, sundhedsvesen og underholdning.

Her er nogle af de top-anvendelser for generative AI:

• Sundhedsvesen: Generative adversarial netværk revolutionerer sundhedsindustrien. De kan læres at producere falske eksempler på underrepræsenteret data, der derefter kan bruges til at træne og udvikle modellen. GANs bruges også til dataidentifikation, forbedring af data-sikkerhed og -privatliv. De løser det store problem med en omvendt proces, der kan kompromittere værdifuld patientdata. 
• Musik: Generative AI bruges også i musik ved at oprette neurale netværk, der kan imitere det menneskelige hjernesystem. For eksempel skabte Googles Magenta-software den første AI-sang. En af de største fordele ved generative AI i musik er dens evne til at skabe nye genrer. 
• Bewegtbillede: Anvendelserne af generative AI i filmindustrien fortsætter med at vokse. Det ermöglicer fagfolk at fange et billede på ethvert tidspunkt, uanset lys- eller vejrforhold, da billedet kan konverteres efterfølgende. Generative AI kan også bruge ansigtssyntese og stemmekloning til at aktivere skuespilleres billeder og videoer med forskellige aldre. 
• Medier: Generative AI bruges i medieindustrien. For eksempel kan det forbedre indhold gennem super-resolution. Maskinelærings-teknikker kan omdanne lavkvalitetsindhold til højkvalitetsindhold. 
• Robotik: Generative modellering hjælper med at mindske bias i forstærkede maskinelæringsmodeller og kan forstå abstrakte begreber i simulation og den virkelige verden.

Udfordringer for Generative AI

Med alle dens fordele og anvendelser stiller generative AI også nogle udfordringer. For det første kan det bruges af dårlige aktører til at udføre skadelige aktiviteter som svindel eller oprettelse af spam.

Generative AI-algoritmer kræver meget træningsdata for at kunne udføre opgaver med succes. Samtidigt kan GANs ikke udgive helt nye billeder eller tekst; de må tage data og kombinere det for at oprette nyt output.

En anden udfordring for generative AI er uventede resultater, med nogle modeller som GANs, der kan være svære at kontrollere. Når dette er tilfældet, kan modellerne være ustabile og generere uventede resultater.

Eksempler på Generative AI-virksomheder

Der er mange virksomheder, der er involveret i generative AI til en bred vifte af anvendelser:

• Synthesia: En af de mest kendte generative AI-virksomheder er Synthesia, der var en tidlig pioner inden for video-syntesteknologi. Det britisk-baserede firma blev grundlagt i 2017 og implementerer ny syntetisk medieteknologi til visuelt indholdsskabelse samt til at reducere omkostningerne, færdighederne og sprogbarriererne, der er nødvendige for at udnytte teknologien. 
• Mostly AI: Mostly AI udviklede Synthetic Data Engine, der ermöglicer simulation af realistisk og repræsentativt syntetisk data i stor målestok. Det kan automatisk lære mønstre, struktur og variation fra eksisterende data. 
• Synthesis AI: Synthesis AI kombinerer nye generative AI-modeller og udviklende CGI-teknologier. Ifølge virksomheden ermöglicer deres proprietære pipeline generering af store mængder data til træning af avancerede computer-vision-modeller. 
• Synthetaic: En førende syntetisk data-virksomhed, Synthetaic, udvikler højkvalitetsdata til AI. Virksomhedens RAIC (Rapid Automatic Image Categorization) automatiserer analysen af store, ustrukturerede datasæt, så du kan træne og implementere AI-modeller hurtigere end traditionelle metoder. 
• Aqemia: En silico-lægemiddelfirma, Aqemia, afhænger af unikke kvante-inspirerede algoritmer til at forudsige affinitet kombineret med AI. Denne teknik hjælper med at opdage mere innovative molekyler med bedre chancer for succes. 
• AiMi: En af de førende generative AI-virksomheder i musikindustrien, AiMi leverer en dynamisk, uendelig strøm af elektronisk musik, der genoplivninger i realtid. Du kan bruge AiMi til at skabe musiklandskaber, der omslutter dig i kontinuerlig lyd og visuelle effekter.

Disse er kun nogle af de mange virksomheder, der udnytter generative AI-modeller til at indføre innovative og konstant udviklende teknologier.