Τι είναι το Generative AI;

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

Μέσω του Generative AI, οι υπολογιστές μπορούν να μάθουν τα θεμελιώδη μοτίβα που σχετίζονται με την είσοδο, γεγονός που τους επιτρέπει να εξοδεύουν παρόμοιο περιεχόμενο. Αυτά τα συστήματα βασίζονται σε γενετικά ανταγωνιστικά δίκτυα (GANs), μεταβλητά autoencoders και μετασχηματιστές. 

Ο θόρυβος γύρω από το generative AI αυξάνεται σταθερά, με την Gartner να το περιλαμβάνει στην αναφορά της «Εξελισσόμενες Τεχνολογίες και Τάσεις Impact Radar για το 2022». Σύμφωνα με την εταιρεία, είναι μια από τις πιο σημαντικές και ταχέως εξελισσόμενες τεχνολογίες στην αγορά. 

Ορισμένες από τις βασικές προβλέψεις από την αναφορά της Gartner περιλαμβάνουν: 

• Μέχρι το 2025, το generative AI θα χρησιμοποιείται από το 50% των πρωτοβουλιών ανακάλυψης και ανάπτυξης φαρμάκων.
• Μέχρι το 2025, το generative AI θα παράγει το 10% όλων των δεδομένων. 
• Μέχρι το 2027, το 30% των κατασκευαστών θα χρησιμοποιούν το generative AI για την ενίσχυση της αποτελεσματικότητας ανάπτυξης προϊόντων. 

Τεχνικές Generative AI 

Το Generative AI μπορεί να δημιουργήσει νέο περιεχόμενο χρησιμοποιώντας υπάρχον κείμενο, αρχεία ήχου ή εικόνες. Επιτρέπει στους υπολογιστές να ανιχνεύσουν το υποκείμενο μοτίβο που σχετίζεται με την είσοδο, ώστε να μπορέσουν να παραγάγουν παρόμοιο περιεχόμενο. 

Το Generative AI επιτυγχάνει这一 διαδικασία μέσω διαφόρων τεχνικών: 

• Γενετικά ανταγωνιστικά δίκτυα (GANs): Τα GANs αποτελούνται από δύο νευρωνικά δίκτυα. Υπάρχει ένα δίκτυο γεννήτορα και ένα δίκτυο διακρίτη που είναι ανταγωνιστικά μεταξύ τους για να καθορίσουν την ισορροπία μεταξύ των δύο. Το δίκτυο γεννήτορα παράγει νέα δεδομένα ή περιεχόμενο που μοιάζει με τα αρχικά δεδομένα. Το δίκτυο διακρίτη διακρίνει μεταξύ των αρχικών και των παραγόμενο δεδομένων για να αναγνωρίσει τι είναι πιο κοντά στο πρωτότυπο. 
• Μετασχηματιστές: Τα μοντέλα μετασχηματιστών περιλαμβάνουν großen ονόματα όπως το GPT-3, και μιμούνται την γνωστική προσοχή και μπορούν να μετρήσουν τη σημασία των μερών των εισοδών. Οι μετασχηματιστές εκπαιδεύονται για να κατανοήσουν τη γλώσσα ή την εικόνα. Μπορούν επίσης να μάθουν κατηγορίες και να παράγουν κείμενο ή εικόνες από μεγάλες βάσεις δεδομένων. 
• Μεταβλητά autoencoders: Με τα μεταβλητά autoencoders, ο κωδικοποιητής κωδικοποιεί την είσοδο σε συμπιεσμένο κώδικα, ενώ ο αποκωδικοποιητής αναπαράγει τις αρχικές πληροφορίες από τον κώδικα. Όταν εκπαιδευτούν σωστά, η συμπιεσμένη αναπαράσταση μπορεί να αποθηκεύσει την κατανομή των εισοδών δεδομένων ως μια μικρότερη διαστατική αναπαράσταση. 

Εφαρμογές Generative AI

Υπάρχουν πολλές εφαρμογές για το generative AI που καλύπτουν πολλά πεδία όπως η μάρκετινγκ, η εκπαίδευση, η υγεία και η ψυχαγωγία. 

Αυτές είναι ορισμένες από τις κορυφαίες εφαρμογές του generative AI: 

• Υγεία: Τα γενετικά ανταγωνιστικά δίκτυα επανακαθορίζουν τις βιομηχανίες υγείας. Μπορούν να διδαχθούν να παράγουν ψευδή 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. Καταπολεμούν το σημαντικό πρόβλημα της αντίστροφης διαδικασίας που μπορεί να危險σει τις πολύτιμες πληροφορίες των ασθενών. 
• Μουσική: Το generative AI χρησιμοποιείται επίσης στη μουσική, δημιουργώντας νευρωνικά δίκτυα που μπορούν να μιμούνται τον ανθρώπινο εγκέφαλο. Για παράδειγμα, το λογισμικό Magenta της Google δημιούργησε το πρώτο τραγούδι AI. Một από τα μεγαλύτερα πλεονεκτήματα του generative AI στη μουσική είναι η ικανότητά του να δημιουργεί νέους ژانρ. 
• Κινηματογράφος: Οι εφαρμογές του generative AI στη βιομηχανία κινηματογράφου συνεχίζουν να αυξάνονται. Επιτρέπει στους επαγγελματίες να συλλαμβάνουν ένα кадρό σε οποιαδήποτε στιγμή, ανεξάρτητα από τις καιρικές συνθήκες ή το φως,既然 η φωτογραφία μπορεί να μετατρέπεται μετά. Το generative 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 generative AI χρησιμοποιείται σε όλη τη βιομηχανία μέσων. Για παράδειγμα, μπορεί να ανεβάσει το περιεχόμενο μέσω της υπέρ-ανάλυσης. Οι τεχνικές μηχανικής μάθησης μπορούν να μετατρέψουν το χαμηλής ποιότητας περιεχόμενο σε υψηλής ποιότητας. 
• Ρομποτική: Η γενετική μοντελοποίηση βοηθά τα μοντέλα της ενισχυμένης μηχανικής μάθησης να εμφανίζουν λιγότερη προκατάληψη και να κατανοούν αφηρημένα έννοιες σε模拟 και στον πραγματικό κόσμο. 

Προκλήσεις του Generative AI

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

Οι αλγόριθμοι του generative 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 μια νέα έξοδο. 

Μια άλλη πρόκληση του generative 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 Generative AI

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

• Synthesia: Μια από τις πιο γνωστές εταιρείες generative 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 barriέρ που απαιτούνται για να αξιοποιηθεί η τεχνολογία. 
• Mostly AI: Η Mostly AI ανέπτυξε το Synthetic Data Engine που επιτρέπει τη模拟άση πραγματικών και αντιπροσωπευτικών συνθετικών δεδομένων σε κλίμακα. Μπορεί να μάθει αυτόματα μοτίβα, δομή και παραλλαγή από υπάρχοντα δεδομένα. 
• Synthesis AI: Η Synthesis AI συνδυάζει νέα μοντέλα generative AI και εξελισσόμενες τεχνολογίες CGI. Σύμφωνα με την εταιρεία, ο ιδιόκτητος πυρήνας τους επιτρέπει τη δημιουργία μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων για την εκπαίδευση σύνθετων μοντέλων όρασης υπολογιστή. 
• Synthetaic: Μια ηγετική εταιρεία συνθετικών δεδομένων, η Synthetaic μεγεθύνει υψηλής ποιότητας δεδομένα για την τεχνητή νοημοσύνη. 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 AI γρηγορότερα από τις παραδοσιακές προσεγγίσεις. 
• Aqemia: Μια εταιρεία ανακάλυψης φαρμάκων in silico, η Aqemia βασίζεται σε μοναδικούς αλγόριθμους που εμπνέονται από την κβαντική για να προβλέψουν τη συγγένεια σε συνδυασμό με την τεχνητή νοημοσύνη. Αυτή η τεχνική βοηθά στην ταχεία ανακάλυψη πιο καινοτόμων μορίων με καλύτερες πιθανότητες επιτυχίας. 
• AiMi: Μια από τις κορυφαίες εταιρείες generative AI στη βιομηχανία μουσικής, η AiMi προσφέρει 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 quelques από τις πολλές εταιρείες που αξιοποιούν μοντέλα generative AI για να εισαγάγουν καινοτόμες και συνεχώς εξελισσόμενες τεχνολογίες.