Hvad er Generativ AI?

Generativ AI har lavet meget støj på det seneste. Udtrykket bruges til at henvise til enhver form for kunstig intelligens-system, der er afhængig af uovervågede eller semi-overvågede læringsalgoritmer til at skabe nye digitale billeder, video, lyd og tekst. Ifølge MIT er generativ AI et af de mest lovende fremskridt inden for AI i det seneste årti. 

Gennem Generativ AI kan computere lære grundlæggende mønstre, der er relevante for input, hvilket gør dem i stand til at outputte lignende indhold. Disse systemer er afhængige af generative adversarial networks (GAN'er), variationelle autoencodere og transformere. 

Hypen omkring generativ AI vokser støt, og Gartner inkluderer det i sin "Emerging Technologies and Trends Impact Radar for 2022” rapport. Ifølge virksomheden er det en af ​​de mest virkningsfulde og hurtigst udviklende teknologier på markedet. 

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

• I 2025 vil generativ kunstig intelligens blive brugt af 50 procent af lægemiddelopdagelses- og udviklingsinitiativer.
  
• I 2025 vil generativ kunstig intelligens producere 10 procent af alle data. 
• I 2027 vil 30 procent af producenterne bruge generativ kunstig intelligens til at forbedre deres produktudviklingseffektivitet. 

Generative AI-teknikker 

Generativ AI kan skabe nyt indhold ved at bruge eksisterende tekst, lydfiler eller billeder. Det gør det muligt for computere at opdage det underliggende mønster relateret til input, så det kan producere lignende indhold. 

Generativ AI opnår denne proces gennem forskellige teknikker: 

• Generative adversarielle netværk (GAN'er): GAN'er består af to neurale netværk. Der er en generator og et diskriminatornetværk, der er sat op mod hinanden for at skabe ligevægt mellem de to. Generatornetværket genererer nye data eller indhold, der ligner kildedataene. Diskriminatornetværket skelner mellem kilden og de genererede data for at genkende, hvad der er tættere på originalen. 
• Transformers: Transformermodeller inkluderer store navne som GPT-3, og de efterligner kognitiv opmærksomhed og kan måle betydningen af ​​inputdatadelene. Transformere er trænet til at forstå sproget eller billedet. De kan også lære klassificeringsopgaver og generere tekster eller billeder fra store datasæt. 
• Variationelle auto-encodere: Med variationsauto-encodere koder koderen inputtet til komprimeret kode, mens dekoderen gengiver den oprindelige information fra koden. Når den er trænet korrekt, kan den komprimerede repræsentation lagre inputdatafordelingen som en mindre dimensionel repræsentation. 

Generative AI-applikationer

Der er en bred vifte af applikationer til generativ kunstig intelligens, der spænder over mange områder som marketing, uddannelse, sundhedspleje og underholdning. 

Her er nogle af de mest populære anvendelser af generativ AI: 

• Healthcare: Generative kontradiktoriske netværk revolutionerer sundhedsindustrien. De kan læres at producere falske eksempler på underrepræsenteret data, som så kan bruges til at træne og udvikle modellen. GAN'er bruges også til dataidentifikation, forbedring af databeskyttelse og sikkerhed. De løser det store problem med en vendingsproces, der kan kompromittere værdifulde patientdata. 
• Musik: Generativ AI bliver også brugt i musik ved at skabe neurale netværk, der kan efterligne den menneskelige hjerne. For eksempel skabte Googles Magenta-software den første AI-sang nogensinde. En af de største fordele ved generativ AI i musik er dens evne til at skabe nye genrer. 
• Film: Anvendelsen af ​​generativ kunstig intelligens i filmindustrien fortsætter med at vokse. Det gør det muligt for professionelle at fange en ramme til enhver tid på trods af lys- eller vejrforholdene, da billedet kan konverteres efter. Generativ AI kan også bruge ansigtssyntese og stemmekloning for at gøre det muligt for skuespilleres billeder og videoer at blive brugt med forskellige aldre. 
• Medier: Generativ AI bruges i hele mediebranchen. For eksempel kan det opskalere indhold gennem superopløsning. Maskinlæringsteknikker kan gøre indhold af lav kvalitet til høj kvalitet. 
• Robotik: Generativ modellering hjælper forstærkende maskinlæringsmodeller med at udvise mindre bias og er i stand til at forstå abstrakte begreber i simulering og den virkelige verden. 

Udfordringer ved Generativ AI

Med alle dens fordele og applikationer giver generativ kunstig intelligens også nogle udfordringer. For det første kan det bruges af dårlige skuespillere til at udføre ondsindede aktiviteter som at snyde folk eller skabe spam-nyheder. 

Generative AI-algoritmer har brug for en masse træningsdata for at udføre opgaver med succes. Samtidig kan GAN'er ikke udskrive helt nye billeder eller tekst, de skal tage data og kombinere dem for at skabe et nyt output. 

En anden udfordring ved generativ AI er uventede resultater, hvor nogle modeller som GAN'er er svære at kontrollere. Når dette er tilfældet, kan modellerne være ustabile og generere et uventet resultat. 

Eksempler på generative AI-virksomheder

Der er mange virksomheder involveret i Generative AI til en bred vifte af applikationer: 

• Syntese: En af de mest kendte generative AI-virksomheder er Synthesia, som var en tidlig pioner inden for videosynteseteknologi. Det UK-baserede firma blev grundlagt i 2017 og implementerer ny syntetisk medieteknologi til skabelse af visuelt indhold, samt for at reducere omkostningerne, færdigheder og sprogbarrierer, der er nødvendige for at udnytte teknologien. 
• Mest AI: For det meste udviklede AI Synthetic Data Engine, der muliggør simulering af realistiske og repræsentative syntetiske data i skala. Det kan automatisk lære mønstre, struktur og variation fra eksisterende data. 
• Syntese AI: Synthesis AI kombinerer nye generative AI-modeller og udviklende CGI-teknologier. Ifølge virksomheden muliggør deres proprietære pipeline generering af enorme mængder data til træning af sofistikerede computervisionsmodeller. 
• Syntetisk: Synthetaic er en førende virksomhed inden for syntetisk data, der dyrker data af høj kvalitet til kunstig intelligens. Virksomhedens RAIC (Rapid Automatic Image Categorization) automatiserer analysen af ​​store, ustrukturerede datasæt, så du kan træne og implementere AI-modeller hurtigere end traditionelle tilgange. 
• Akæmi: Aqemia er et selskab til opdagelse af silico-lægemidler, der er afhængig af unikke kvante-inspirerede algoritmer til at forudsige affinitet kombineret med AI. Denne teknik hjælper med hurtigt at opdage mere innovative molekyler med bedre chancer for succes. 
• AiMi: En af de bedste generative AI-virksomheder i musikindustrien, AiMi leverer en dynamisk, endeløs strøm af elektronisk musik, der genoplives i realtid. Du kan bruge AiMi til at skabe musiklandskaber, der fordyber dig i kontinuerlig lyd og billeder.
  

Dette er blot nogle få af de mange virksomheder, der udnytter generative AI-modeller til at indvarsle innovative og konstant udviklende teknologier.