Τι είναι το Γεννητικό AI;

Το Γεννητικό AI έχει κάνει πολύ θόρυβο τελευταία. Ο όρος χρησιμοποιείται για να αναφερθεί σε οποιοδήποτε είδος συστήματος τεχνητής νοημοσύνης που βασίζεται σε ακαδημαϊκές ή ημι-ακαδημαϊκές αλγορίθμους μάθησης για τη δημιουργία νέων ψηφιακών εικόνων, βίντεο, ήχου και κειμένου. Σύμφωνα με το MIT, το Γεννητικό AI είναι μια από τις πιο υποσχόμενες προόδους στο πεδίο της τεχνητής νοημοσύνης την τελευταία δεκαετία.

Μέσω του Γεννητικού AI, οι υπολογιστές μπορούν να μάθουν τις θεμελιώδεις προτύπες που σχετίζονται με την είσοδο, το οποίο τους επιτρέπει να εξοδεύουν παρόμοιο περιεχόμενο. Αυτά τα συστήματα βασίζονται σε γεννητικά ανταγωνιστικά δίκτυα (GANs), μεταβλητά αυτο-κωδικοποιητές και μετασχηματιστές.

Ο θόρυβος γύρω από το Γεννητικό AI αυξάνεται σταθερά, με την Gartner να το περιλαμβάνει στην έκθεσή της “Εξελισσόμενες Τεχνολογίες και Τάσεις Impact Radar για το 2022”. Σύμφωνα με την εταιρεία, είναι μια από τις πιο επηρεαστικές και ταχέως εξελισσόμενες τεχνολογίες στην αγορά.

Μερικές από τις βασικές προβλέψεις από αυτήν την έκθεση της Gartner περιλαμβάνουν:

• Μέχρι το 2025, το Γεννητικό AI θα χρησιμοποιείται από το 50% των πρωτοβουλιών ανακάλυψης και ανάπτυξης φαρμάκων.
• Μέχρι το 2025, το Γεννητικό AI θα παράγει το 10% όλων των δεδομένων.
• Μέχρι το 2027, το 30% των κατασκευαστών θα χρησιμοποιούν το Γεννητικό AI για να βελτιώσουν την αποτελεσματικότητα της ανάπτυξης προϊόντων τους.

Τεχνικές του Γεννητικού AI

Το Γεννητικό AI μπορεί να δημιουργήσει νέο περιεχόμενο χρησιμοποιώντας υπάρχον κείμενο, ήχο ή εικόνες. Επιτρέπει στους υπολογιστές να ανιχνεύσουν το υποκείμενο πρότυπο που σχετίζεται με την είσοδο, ώστε να μπορέσουν να παράγουν παρόμοιο περιεχόμενο.

Το Γεννητικό AI επιτυγχάνει αυτήν τη διαδικασία μέσω διαφόρων τεχνικών:

• Γεννητικά ανταγωνιστικά δίκτυα (GANs): Τα GANs αποτελούνται από δύο νευρωνικά δίκτυα. Υπάρχει ένα γεννήτορας και ένα δίκτυο διακρίσεων που είναι αντιπαλές για να καθορίσουν την ισορροπία μεταξύ τους. Το δίκτυο γεννήτορα παράγει νέο δεδομένο ή περιεχόμενο που μοιάζει με το αρχικό δεδομένο. Το δίκτυο διακρίσεων διακρίνει μεταξύ του αρχικού και του παραγώμενου δεδομένου για να αναγνωρίσει τι είναι πιο κοντά στο αρχικό.
• Μετασχηματιστές: Τα μοντέλα μετασχηματιστών περιλαμβάνουν μεγάλα ονόματα όπως το GPT-3, και μιμούνται την γνωστική προσοχή και μπορούν να μετρήσουν τη σημασία των μερών του εισοδίου δεδομένων. Οι μετασχηματιστές εκπαιδεύονται για να κατανοήσουν τη γλώσσα ή την εικόνα. Μπορούν επίσης να μάθουν κατηγορίες εργασιών και να παράγουν κείμενο ή εικόνες από μεγάλες βάσεις δεδομένων.
• Μεταβλητοί αυτο-κωδικοποιητές: Με τους μεταβλητούς αυτο-κωδικοποιητές, ο κωδικοποιητής κωδικοποιεί την είσοδο σε συμπιεσμένο κώδικα, ενώ ο αποκωδικοποιητής αναπαράγει την αρχική πληροφορία από τον κώδικα. Όταν εκπαιδευτούν σωστά, η συμπιεσμένη αναπαράσταση μπορεί να αποθηκεύσει την κατανομή του εισοδίου δεδομένων ως μια μικρότερη διαστατική αναπαράσταση.

Εφαρμογές του Γεννητικού AI

Υπάρχουν πολλές εφαρμογές για το Γεννητικό AI που εκτείνονται σε πολλά πεδία όπως η διαφήμιση, η εκπαίδευση, η υγεία και η ψυχαγωγία.

Αυτές είναι μερικές από τις κορυφαίες εφαρμογές του Γεννητικού AI:

• Υγεία: Τα γεννητικά ανταγωνιστικά δίκτυα επανακαθορίζουν τις βιομηχανίες υγείας. Μπορούν να διδαχθούν να παράγουν ψευδείς παραδείγματα υποαντιπροσωπεύσεων δεδομένων, τα οποία μπορούν στη συνέχεια να χρησιμοποιηθούν για την εκπαίδευση και την ανάπτυξη του μοντέλου. Τα GANs χρησιμοποιούνται επίσης για την αναγνώριση δεδομένων, τη βελτίωση της ιδιωτικής ζωής και της ασφάλειας. Αντιμετωπίζουν το σημαντικό πρόβλημα της αντίστροφης διαδικασίας που μπορεί να危險σει την πολύτιμη πληροφορία του ασθενούς.
• Μουσική: Το Γεννητικό AI χρησιμοποιείται επίσης στη μουσική με τη δημιουργία νευρωνικών δικτύων που μπορούν να μιμούνται τον ανθρώπινο εγκέφαλο. Για παράδειγμα, το λογισμικό Magenta της Google (GOOGL ) δημιούργησε το πρώτο τραγούδι AI. Một από τα μεγαλύτερα πλεονεκτήματα του Γεννητικού AI στη μουσική είναι η ικανότητά του να δημιουργεί νέους жанρους.
• Κινηματογράφος: Οι εφαρμογές του Γεννητικού AI στη βιομηχανία κινηματογράφου συνεχίζουν να αυξάνονται. Επιτρέπει στους επαγγελματίες να καπνίζουν ένα πλαίσιο σε οποιοδήποτε χρόνο παρά τις συνθήκες φωτισμού ή καιρού,既然 η φωτογραφία μπορεί να μετατραπεί μετά. Το Γεννητικό AI μπορεί επίσης να χρησιμοποιήσει σύνθεση προσώπου και κλωνοποίηση φωνής για να επιτρέψει στις εικόνες και τα βίντεο των ηθοποιών να χρησιμοποιηθούν με διαφορετικές ηλικίες.
• Μέσα: Το Γεννητικό AI χρησιμοποιείται σε όλη τη βιομηχανία μέσων. Για παράδειγμα, μπορεί να ανεβάσει το περιεχόμενο μέσω της υπέρ-ανάλυσης. Οι τεχνικές μάθησης μηχανής μπορούν να μετατρέψουν το χαμηλής ποιότητας περιεχόμενο σε υψηλής ποιότητας.
• Ρομποτική: Η γεννητική μοντελοποίηση βοηθά τα μοντέλα ενίσχυσης μάθησης να εμφανίζουν λιγότερη προκατάληψη και είναι σε θέση να κατανοήσουν αφηρημένα έννοιες σε模拟 και στον πραγματικό κόσμο.

Προκλήσεις του Γεννητικού AI

Με όλα τα πλεονεκτήματα και τις εφαρμογές του, το Γεννητικό AI θέτει επίσης ορισμένες προκλήσεις. Για παράδειγμα, μπορεί να χρησιμοποιηθεί από κακόβουλους ηθοποιούς για να διεξαγάγουν κακόβουλες δραστηριότητες όπως απάτες ή δημιουργία spam.

Οι αλγόριθμοι του Γεννητικού AI χρειάζονται πολλά δεδομένα εκπαίδευσης για να εκτελέσουν επιτυχώς τις εργασίες. Ταυτόχρονα, τα GANs δεν μπορούν να εξοδεύσουν εντελώς νέες εικόνες ή κείμενο, πρέπει να λάβουν δεδομένα και να τα συνδυάσουν για να δημιουργήσουν ένα νέο εξόδους.

Μια άλλη πρόκληση του Γεννητικού AI είναι τα απρόβλεπτα αποτελέσματα, με ορισμένα μοντέλα όπως τα GANs να είναι δύσκολο να ελεγχθούν. Όταν συμβαίνει αυτό, τα μοντέλα μπορούν να είναι ασταθή και να παράγουν ένα απρόβλεπτο αποτέλεσμα.

Παραδείγματα Εταιρειών Γεννητικού AI

Υπάρχουν πολλές εταιρείες που ασχολούνται με το Γεννητικό AI για μια ευρεία ποικιλία εφαρμογών:

• Synthesia: Μια από τις πιο γνωστές εταιρείες Γεννητικού AI είναι η Synthesia, η οποία ήταν ένας πρώιμος πρωτοπόρος της τεχνολογίας σύνθεσης βίντεο. Η εταιρεία με έδρα το Ηνωμένο Βασίλειο ιδρύθηκε το 2017 και εφαρμόζει νέα συνθετική τεχνολογία μέσων για τη δημιουργία οπτικού περιεχομένου, καθώς και για τη μείωση του κόστους, των δεξιοτήτων και των γλωσσικών barrières που απαιτούνται για να εκμεταλλευτούν την τεχνολογία.
• Mostly AI: Η Mostly AI ανέπτυξε το Synthetic Data Engine που επιτρέπει τη模拟άσταση πραγματικών και αντιπροσωπευτικών συνθετικών δεδομένων σε κλίμακα. Μπορεί να μάθει αυτόματα πρότυπα, δομή και παραλλαγή από υπάρχοντα δεδομένα.
• Synthesis AI: Η Synthesis AI συνδυάζει νέες τεχνικές μοντέλων Γεννητικού AI και εξελισσόμενες τεχνολογίες CGI. Σύμφωνα με την εταιρεία, η ιδιοκτησιακή της διαδικασία επιτρέπει τη δημιουργία μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων για την εκπαίδευση εξελιγμένων μοντέλων όρασης υπολογιστή.
• Synthetaic: Μια ηγετική εταιρεία συνθετικών δεδομένων, η Synthetaic μεγεθύνει υψηλής ποιότητας δεδομένα για το AI. Το RAIC (Γρήγορη Αυτόματη Κατηγοριοποίηση Εικόνων) της εταιρείας αυτοματοποιεί την ανάλυση μεγάλων, μη δομημένων συνόλων δεδομένων, ώστε να μπορείτε να εκπαιδεύσετε και να αναπτύξετε μοντέλα AI πιο γρήγορα από τις παραδοσιακές προσεγγίσεις.
• Aqemia: Μια εταιρεία ανακάλυψης φαρμάκων in silico, η Aqemia βασίζεται σε μοναδικούς αλγορίθμους κβαντικής έμπνευσης για να προβλέψει τη συγγένεια σε συνδυασμό με το AI. Αυτή η τεχνική βοηθά στην ταχεία ανακάλυψη πιο καινοτόμων μορίων με καλύτερες πιθανότητες επιτυχίας.
• AiMi: Μια από τις κορυφαίες εταιρείες Γεννητικού AI στη μουσική βιομηχανία, η AiMi παρέχει μια δυναμική, ατελείωτη ροή ηλεκτρονικής μουσικής που αναζωογονεί σε πραγματικό χρόνο. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε την AiMi για να δημιουργήσετε μουσικές σκηνές που σας βυθίζουν σε συνεχές ήχο και εικόνες.

Αυτές είναι μόνο μερικές από τις πολλές εταιρείες που αξιοποιούν τα μοντέλα Γεννητικού AI για να εισαγάγουν καινοτόμες και συνεχώς εξελισσόμενες τεχνολογίες.