Τι είναι το Generative AI;

Το Generative AI έχει κάνει πολύ θόρυβο τον τελευταίο καιρό. Ο όρος χρησιμοποιείται για να αναφέρεται σε κάθε τύπο συστήματος τεχνητής νοημοσύνης που βασίζεται σε αλγόριθμους μάθησης χωρίς επίβλεψη ή ημι-επίβλεψη για τη δημιουργία νέων ψηφιακών εικόνων, βίντεο, ήχου και κειμένου. Σύμφωνα με το MIT, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη είναι μια από τις πιο υποσχόμενες εξελίξεις στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης την τελευταία δεκαετία. 

Μέσω του Generative AI, οι υπολογιστές μπορούν να μάθουν θεμελιώδη μοτίβα σχετικά με την είσοδο, γεγονός που τους επιτρέπει να εξάγουν παρόμοιο περιεχόμενο. Αυτά τα συστήματα βασίζονται σε δίκτυα παραγωγής αντιπάλων (GAN), αυτοκωδικοποιητές παραλλαγών και μετασχηματιστές. 

Η διαφημιστική εκστρατεία γύρω από τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη αυξάνεται σταθερά, με τη Gartner να την συμπεριλαμβάνει στο "Ραντάρ επιπτώσεων αναδυόμενων τεχνολογιών και τάσεων για το 2022" κανω ΑΝΑΦΟΡΑ. Σύμφωνα με την εταιρεία, είναι μία από τις πιο επιδράσεις και ταχέως εξελισσόμενες τεχνολογίες στην αγορά. 

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

• Μέχρι το 2025, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη θα χρησιμοποιείται από το 50 τοις εκατό των πρωτοβουλιών ανακάλυψης και ανάπτυξης φαρμάκων.
  
• Μέχρι το 2025, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη θα παράγει το 10 τοις εκατό όλων των δεδομένων. 
• Μέχρι το 2027, το 30 τοις εκατό των κατασκευαστών θα χρησιμοποιούν γενετική τεχνητή νοημοσύνη για να βελτιώσουν την αποτελεσματικότητα ανάπτυξης προϊόντων τους. 

Generative AI Τεχνικές 

Το Generative AI μπορεί να δημιουργήσει νέο περιεχόμενο χρησιμοποιώντας υπάρχοντα κείμενο, αρχεία ήχου ή εικόνες. Επιτρέπει στους υπολογιστές να ανιχνεύουν το υποκείμενο μοτίβο που σχετίζεται με την είσοδο, ώστε να μπορούν να παράγουν παρόμοιο περιεχόμενο. 

Το Generative AI επιτυγχάνει αυτή τη διαδικασία μέσω διαφόρων τεχνικών: 

• Δημιουργικά ανταγωνιστικά δίκτυα (GAN): Τα GAN αποτελούνται από δύο νευρωνικά δίκτυα. Υπάρχει ένα δίκτυο γεννήτριας και ένα δίκτυο διακρίσεων που αντιπαρατίθενται μεταξύ τους για να δημιουργήσουν ισορροπία μεταξύ των δύο. Το δίκτυο παραγωγής δημιουργεί νέα δεδομένα ή περιεχόμενο που μοιάζει με τα δεδομένα προέλευσης. Το δίκτυο διαχωρισμού διαφοροποιεί μεταξύ της πηγής και των δεδομένων που δημιουργούνται για να αναγνωρίσει τι είναι πιο κοντά στο πρωτότυπο. 
• Μετασχηματιστές: Τα μοντέλα μετασχηματιστών περιλαμβάνουν μεγάλα ονόματα όπως το GPT-3, και μιμούνται τη γνωστική προσοχή και μπορούν να μετρήσουν τη σημασία των τμημάτων δεδομένων εισόδου. Οι μετασχηματιστές είναι εκπαιδευμένοι να κατανοούν τη γλώσσα ή την εικόνα. Μπορούν επίσης να μάθουν εργασίες ταξινόμησης και να δημιουργήσουν κείμενα ή εικόνες από μεγάλα σύνολα δεδομένων. 
• Μεταβλητοί αυτόματοι κωδικοποιητές: Με μεταβλητούς αυτόματους κωδικοποιητές, ο κωδικοποιητής κωδικοποιεί την είσοδο σε συμπιεσμένο κώδικα ενώ ο αποκωδικοποιητής αναπαράγει τις αρχικές πληροφορίες από τον κώδικα. Όταν εκπαιδεύεται σωστά, η συμπιεσμένη αναπαράσταση μπορεί να αποθηκεύσει την κατανομή των δεδομένων εισόδου ως αναπαράσταση μικρότερων διαστάσεων. 

Δημιουργικές Εφαρμογές AI

Υπάρχει ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών για τη δημιουργία τεχνητής νοημοσύνης που εκτείνεται σε πολλούς τομείς όπως το μάρκετινγκ, η εκπαίδευση, η υγειονομική περίθαλψη και η ψυχαγωγία. 

Ακολουθούν μερικές από τις κορυφαίες εφαρμογές του Generative AI: 

• Φροντίδα υγείας: Τα παραγωγικά ανταγωνιστικά δίκτυα φέρνουν επανάσταση στις βιομηχανίες υγειονομικής περίθαλψης. Μπορούν να διδαχθούν να παράγουν πλαστά παραδείγματα υποεκπροσωπούμενων δεδομένων, τα οποία στη συνέχεια μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την εκπαίδευση και την ανάπτυξη του μοντέλου. Τα GAN χρησιμοποιούνται επίσης για αναγνώριση δεδομένων, βελτιώνοντας το απόρρητο και την ασφάλεια των δεδομένων. Αντιμετωπίζουν το μείζον πρόβλημα μιας διαδικασίας αναστροφής που μπορεί να θέσει σε κίνδυνο πολύτιμα δεδομένα ασθενών. 
• Μουσική: Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται επίσης στη μουσική δημιουργώντας νευρωνικά δίκτυα που μπορούν να μιμηθούν τον ανθρώπινο εγκέφαλο. Για παράδειγμα, το λογισμικό Magenta της Google δημιούργησε το πρώτο τραγούδι AI. Ένα από τα μεγαλύτερα οφέλη της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης στη μουσική είναι η ικανότητά της να δημιουργεί νέα είδη. 
• Κινηματογραφικών ταινιών: Οι εφαρμογές της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης στη βιομηχανία του κινηματογράφου συνεχίζουν να αυξάνονται. Επιτρέπει στους επαγγελματίες να τραβήξουν ένα καρέ ανά πάσα στιγμή, παρά τον φωτισμό ή τις καιρικές συνθήκες, καθώς η φωτογραφία μπορεί να μετατραπεί μετά. Το Generative AI μπορεί επίσης να χρησιμοποιήσει σύνθεση προσώπου και κλωνοποίηση φωνής για να επιτρέψει τη χρήση εικόνων και βίντεο ηθοποιών σε διαφορετικές ηλικίες. 
• Media: Το Generative AI χρησιμοποιείται σε όλη τη βιομηχανία των μέσων ενημέρωσης. Για παράδειγμα, μπορεί να αναβαθμίσει το περιεχόμενο μέσω υπερ-ανάλυσης. Οι τεχνικές μηχανικής μάθησης μπορούν να μετατρέψουν περιεχόμενο χαμηλής ποιότητας σε υψηλής ποιότητας. 
• Ρομποτική: Η γενετική μοντελοποίηση βοηθά τα ενισχυτικά μοντέλα μηχανικής μάθησης να παρουσιάζουν λιγότερη προκατάληψη και είναι σε θέση να κατανοεί αφηρημένες έννοιες στην προσομοίωση και στον πραγματικό κόσμο. 

Προκλήσεις του Generative AI

Με όλα τα πλεονεκτήματα και τις εφαρμογές του, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη θέτει επίσης ορισμένες προκλήσεις. Πρώτον, μπορεί να χρησιμοποιηθεί από κακούς ηθοποιούς για την πραγματοποίηση κακόβουλων δραστηριοτήτων όπως η απάτη ατόμων ή η δημιουργία ανεπιθύμητων ειδήσεων. 

Οι αλγόριθμοι δημιουργίας τεχνητής νοημοσύνης χρειάζονται πολλά δεδομένα εκπαίδευσης για την επιτυχή εκτέλεση εργασιών. Ταυτόχρονα, τα GAN δεν μπορούν να παράγουν εντελώς νέες εικόνες ή κείμενο, πρέπει να λάβουν δεδομένα και να τα συνδυάσουν μαζί για να δημιουργήσουν μια νέα έξοδο. 

Μια άλλη πρόκληση της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης είναι τα απροσδόκητα αποτελέσματα, με ορισμένα μοντέλα όπως τα GAN να είναι δύσκολο να ελεγχθούν. Όταν συμβαίνει αυτό, τα μοντέλα μπορεί να είναι ασταθή και να δημιουργήσουν ένα απροσδόκητο αποτέλεσμα. 

Παραδείγματα Εταιρειών Τεχνητής Νοημοσύνης

Υπάρχουν πολλές εταιρείες που ασχολούνται με το Generative AI για μια μεγάλη ποικιλία εφαρμογών: 

• Σύνθεση: Μία από τις πιο γνωστές εταιρείες παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης είναι η Synthesia, η οποία ήταν πρώιμος πρωτοπόρος της τεχνολογίας σύνθεσης βίντεο. Η εταιρεία με έδρα το Ηνωμένο Βασίλειο ιδρύθηκε το 2017 και εφαρμόζει νέα τεχνολογία συνθετικών μέσων για τη δημιουργία οπτικού περιεχομένου, καθώς και για τη μείωση του κόστους, των δεξιοτήτων και των γλωσσικών φραγμών που απαιτούνται για την αξιοποίηση της τεχνολογίας. 
• Κυρίως AI: Κυρίως η τεχνητή νοημοσύνη ανέπτυξε το Synthetic Data Engine που επιτρέπει την προσομοίωση ρεαλιστικών και αντιπροσωπευτικών συνθετικών δεδομένων σε κλίμακα. Μπορεί να μάθει αυτόματα μοτίβα, δομή και παραλλαγές από υπάρχοντα δεδομένα. 
• Σύνθεση AI: Το Synthesis AI συνδυάζει νέα μοντέλα παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης και εξελισσόμενες τεχνολογίες CGI. Σύμφωνα με την εταιρεία, ο ιδιόκτητος αγωγός τους επιτρέπει τη δημιουργία τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων για την εκπαίδευση εξελιγμένων μοντέλων υπολογιστικής όρασης. 
• Συνθετικό: Μια κορυφαία εταιρεία συνθετικών δεδομένων, η Synthetaic αναπτύσσει δεδομένα υψηλής ποιότητας για AI. Το RAIC (Rapid Automatic Image Categorization) της εταιρείας αυτοματοποιεί την ανάλυση μεγάλων, μη δομημένων συνόλων δεδομένων, ώστε να μπορείτε να εκπαιδεύσετε και να αναπτύξετε μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης πιο γρήγορα από τις παραδοσιακές προσεγγίσεις. 
• Aqemia: Μια εταιρεία ανακάλυψης φαρμάκων πυριτίου, η Aqemia βασίζεται σε μοναδικούς αλγόριθμους εμπνευσμένους από κβαντικά για να προβλέψει τη συγγένεια σε συνδυασμό με την τεχνητή νοημοσύνη. Αυτή η τεχνική βοηθά στην ταχεία ανακάλυψη περισσότερων καινοτόμων μορίων με καλύτερες πιθανότητες επιτυχίας. 
• AiMi: Μια από τις κορυφαίες εταιρείες τεχνητής νοημοσύνης στη μουσική βιομηχανία, η AiMi προσφέρει μια δυναμική, ατελείωτη ροή ηλεκτρονικής μουσικής που αναζωογονείται σε πραγματικό χρόνο. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το AiMi για να δημιουργήσετε μουσικά σκηνικά που σας βυθίζουν σε συνεχή ήχο και γραφικά.
  

Αυτές είναι μόνο μερικές από τις πολλές εταιρείες που αξιοποιούν παραγωγικά μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης για να εισάγουν καινοτόμες και συνεχώς εξελισσόμενες τεχνολογίες.